Real earnings management in the motion picture industry: strengthening the inferences from academic research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Gong, Young, and Zhou (GYZ) (Gong et al. 2023) paper examines potential earnings management by movie studio companies. Using a large sample of 3094 US-produced English-language movies released between 1997 and 2019, they find that movie studio companies, when faced with a below expected US box office revenue yield from their movies in a specific quarter, move up the release dates of movies with high expected revenues. This “move-up” release is an example of what the accounting research literature calls real earnings management. This commentary on GYZ (Gong et al. 2023) adds more structure to the decision-making context in which movie release dates are set, placing greater emphasis on the role of movie screening companies, which have the final say on the release dates for the movies they show on their screens. It also highlights the rich information setting that exists in the motion picture industry, which can be further exploited to probe the reliability of the earnings management findings reported by GYZ (Gong et al. 2023). This rich information includes security analyst reports and screen days available to quarter-end for each movie released. The commentary has relevance for other research in specific industries where the institutional domain has the potential to provide insight into real earnings management.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».