Notice bibliographique
Résumé
Income smoothing is an act of accounting engineering by exploiting gaps in accounting standards. This study aims to determine the motives for income-shifting management. Based on agency theory, this study tested three hypotheses on two income-smoothing objects: operating income and net income. This research is a quantitative study with data in Indonesian public manufacturing companies’ financial statements dated December 31, 2009 - 2018 obtained from the Indonesian Capital Market Directory. Hypothesis testing uses a binary logistic regression approach. The practice of income smoothing exists in manufacturing companies in Indonesia. Management shift income with object engineering is gross profit by 30.2% and net income by 21.7%. Hypothesis testing confirms that the commissionaire board size is not a mechanism of supervision effectiveness. The independent commissioners’ size was able to suppress income smoothing in manufacturing companies. Audit tenure has a negative effect on income smoothing. The audit period is directly proportional to the auditor’s ability to limit income smoothing. These results contribute to the formulation of policies, especially in improving the quality of corporate governance. Even the public and investors can understand the indications of income smoothing practices. New evidence suggests that income smoothing is less likely to be desired by corporate governance mechanisms. The motive for income smoothing is considered opportunistic. Audit tenure improves the quality of oversight of accounting engineering actions, contrary to the previous opinion that tenure reduces auditor independence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».