Accounting-based earnings management: motivations, players, implementation, and detection from the perspective of certified accountants
Notice bibliographique
Résumé
In the scope of Behavioral Decision Theory, Accounting-based Earnings Management (AEM) may compromise the success of decision making of a firm’s stakeholders. Given that AEM constitutes a barrier to the decision-making process, we aim to identify the main motivations of the players of AEM. Besides, in this study we also intend to analyze the implementing and detecting of AEM practices in financial statements and to evaluate whether individual characteristics influence the ability to implement and detect creative accounting practices. To achieve the proposed objectives, a quantitative methodology approach was used. A survey was applied to Portuguese’s certified accountants. In the data analyses, we applied the univariate and multiple analysis. Based on 159 observations, we find that most certified accountants indicate the main motivations are related to the reduction of the cost of capital and tax burden, the strength of the “code law system”, and that the managers are the main players. Our evidence also shows that the AEM practices are easily implemented and detected in the financial statements. In addition, we find that age, professional experience, and academic qualifications of the certified accountant tend to have an impact on the ability to implement AEM in the financial statements, contrary to gender and training area. Furthermore, gender and academic financial statements. This research is important for the development of the literature, entities that operate in accounting standardization and for the users of accounting and financial information. This study contributes to a better understanding of AEM practice, and it originally combines individual characteristics of accounting professionals with AEM practice.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».