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Enregistrement W4287921540 · doi:10.1111/1911-3846.12811

Political Connections and the <scp>Trade‐Off</scp> Between Real and <scp>Accrual‐Based</scp> Earnings Management*

2022· article· en· W4287921540 sur OpenAlexvenueno aff
Anwer S. Ahmed, Scott Duellman, Megan Grady

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccrualEarnings managementEnforcementEarningsAccountingPoliticsBusinessShock (circulatory)Monetary economicsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We provide evidence on the effect of political connections on the trade‐off between real and accrual‐based earnings management in the United States. This evidence is important because prior literature documents mixed evidence on whether political connections reduce the threat of SEC enforcement. By studying earnings management with a large sample, our study provides more generalizable insights into the effects of political connections on enforcement. We argue that politically connected firms face a lower threat of enforcement, which reduces the costs of accrual‐based earnings management and alters the trade‐off between real and accrual‐based earnings management. Consistent with our predictions, using a single‐step estimation method as well as a difference‐in‐differences test based on an exogenous shock, we find that connected firms engage in more accrual management and less real earnings management. Our results are driven by firms that have relatively high costs of real earnings management. Furthermore, we find that political connections mitigate the relation between SEC comment letters and earnings management. Overall, the evidence is consistent with politically connected firms facing a lower threat of regulatory enforcement and using this flexibility to increase accrual‐based earnings management and reduce real earnings management that is potentially value destructive. Our study complements and strengthens inferences in prior work that documents evidence of lax SEC enforcement for politically connected firms using small samples. Our findings should be of interest to policy‐makers, regulators, and other professionals that are interested in understanding the effects of political connections.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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