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Enregistrement W4385272085 · doi:10.1108/cafr-04-2023-0041

Poison pills adoption, real earnings management and IPO failure

2023· article· en· W4385272085 sur OpenAlexaff
Samir Trabelsi, Amna Chalwati

Notice bibliographique

RevueChina Accounting and Finance Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInitial public offeringUnderwritingEarnings managementBusinessCorporate governanceShareholderAccountingEarningsValue (mathematics)Earnings qualityEnterprise valueAuditFinanceAccrual

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper examines the relationship between poison pills, real earnings management and initial public offering (IPO) failure. Design/methodology/approach The authors sampled 2,997 IPO firms that went public during 1993-2015. Findings The authors find that IPO firms manipulate earnings upward using real earnings management. The authors also find that IPO firms exhibiting a higher level of real earnings management have a higher probability of IPO failure. In addition, the authors find that weak shareholders' governance is positively associated with IPO failure. Practical implications These results suggest that poor governance structures in failed firms open the door to manipulating real activities and increasing operational risk. Originality/value The study findings are of most significant interest to potential investors and other stakeholders affiliated with a firm going public, an auditor, an underwriter, the lawyers who consult with the firm and employees or executives who might consider joining that firm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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