Do bankrupt firms recognize publicly available bad news in a timely fashion?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine whether managers of bankrupt firms are more or less conditionally conservative in their financial reporting relative to non-bankrupt firms. The study further examines the cross-sectional differences in conditional conservatism among bankrupt and non-bankrupt firms. Design/methodology/approach The study employs a sample of US firms to investigate conditional conservatism in firms that experience financial distress and go bankrupt relative to non-stressed non-bankrupt firms. The study also uses switching regression models to identify the drivers of the cross-sectional difference in conditional conservatism among bankrupt and non-bankrupt firms. Findings Empirical results show that bankrupt firms are timelier in recognizing bad news than good news when compared to non-bankrupt firms. The higher level of conditional conservatism in bankrupt firms is mainly driven by their higher levels of leverage and tax-reduction incentives. The cross-sectional analyses show that these results largely hold for more leveraged firms and firms with higher tax costs. Taken together, these results suggest that the conservative tendency of managers of bankrupt firms can stem from the agency problem between lenders and managers and from tax-decreasing motivations. Originality/value The novelty of the authors’ research stands in studying the drivers of the cross-sectional differences in conditional conservatism between bankrupt and non-bankrupt firms and specifically, the demonstration that taxation also induces conditional conservatism in the setting of ex post bankrupt firms.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».