Throw the Baby Out with the Bath Water: Problems with Performance Matched Discretionary Accrual Measures
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies show that discretionary accruals estimated from Jones type models are higher (lower) than expected for firms with high (low) reported earnings, raising concerns that using these models to estimate discretionary accruals will bias the test result. To address the concern, Kothari et al. (2005) propose that researchers adjust estimates of discretionary accruals from Jones type models for ROA. Kothari et al. (2005) argue their ROA-adjusted models will not under-reject the null of no earnings management. I show in this study that they are wrong. Regardless of the direction of causation for the association of discretionary accruals estimated from Jones type models with reported earnings, the ROA-adjusted models will have a high frequency of Type II errors and under-reject the null of no earnings management; that is, to “throw the baby out with the bath water.” Moreover, I analyze the relation of discretionary accruals estimated from Jones type models with reported earnings, and empirically examine the relation of discretionary accruals estimated from these models with proxies of true earnings. The results suggest the empirical relation of discretionary accruals estimated from these models with reported earnings is largely, if not entirely, explained by a tendency of firms with high (low) discretionary accruals to have high (low) reported earnings. Therefore, it is wrong to control for reported earnings (ROA), as Kothari et al. (2005) suggest, when estimating discretionary accruals to test for event-induced earnings management. Rather, researchers should control for other events and firm attributes that are known to induce firms to manage earnings.
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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 | 0,084 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».