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Enregistrement W4387218563 · doi:10.1177/0148558x231198894

Do Family Firms Issue More Readable Annual Reports? Evidence From the United States

2023· article· en· W4387218563 sur OpenAlexaff
Qunfeng Liao, Bin Srinidhi, Ke Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityObfuscationReputationIncentiveBusinessAccountingShock (circulatory)Corporate governanceDemographic economicsEconomicsFinanceMicroeconomicsPolitical scienceLawLinguisticsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a sample of 22,442 firm-year observations for 3,721 U.S. listed firms, we show that family firms, on average, issue annual reports with higher readability than non-family firms. Higher readability could occur due to lower obfuscation or less information conveyance. By controlling complexity and choosing readability measures linked to obfuscation, we attribute the higher readability to lower obfuscation. Our investigation into the heterogeneity in family firms shows that the positive effect of family control on reporting readability exists for eponymous family firms but not for non-eponymous family firms. We also find that family firms managed by founders or heirs issue more readable 10-K reports than non-family firms, but family firms managed by outsiders do not exhibit such a difference. Cross-sectional analyses show that the difference in readability between family and non-family firms diminishes for firms with more earnings manipulation, weaker board governance, and dual-class shares. Further, we find that investors perceive family firms’ annual reports with higher readability to be more informative. Finally, we use state-level succession tax cuts as an exogenous shock to link the higher readability to family insiders’ incentives and preferences. Our findings are consistent with the view that family insiders’ incentive to maintain family reputation contributes to lower obfuscation in 10-K narrative disclosures.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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