Political Connections and the <scp>Trade‐Off</scp> Between Real and <scp>Accrual‐Based</scp> Earnings Management*
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».