Information uncertainty of fiscal year end quarter earnings
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to investigate whether within the same firm, earnings risk is exacerbated in the fiscal year end (FYE) quarters relative to that of other quarters, more importantly, if this type of earnings risk is unique. Further, the authors discuss solutions to mitigate this type of information risk. Design/methodology/approach This study provides evidence that the information risk associated with FYE quarter earnings cannot be explained by other identified risk factors. Solutions to mitigate this risk include strong corporate governance and a more streamlined financial reporting structure. Findings The paper shows that there is significantly lower earnings response coefficient for FYE quarters than for non-FYE quarters (1984–2015). Furthermore, strong corporate governance and a more streamlined financial reporting structure, either by firms willingly reducing the usage of extraordinary item reporting or by FASB codification changes such as FASB 145, can help mitigate this type of information uncertainty. Research limitations/implications This study explains that the causes of the exacerbated information risk associated with FYE quarter earnings identified in prior literature, namely, the “integral explanation” and “manipulation explanation,” are not mutually exclusive. Therefore, the authors deem it futile to disentangle the two. Instead, the authors offer two possible solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».