Trends in Earning Management (EM) Practices: A Cross Country and Industrial Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the trends in earnings management (EM) practices of 500 non-financial firms across 8 major industries operating in both developing and developed economies for the period 2008-2017. It significantly contributes to the literature by identifying the country-specific, industry-specific, and over the time trends in accrual and real earnings management practices prevailing in the non-financial sector of both developed and developing economies of the world. EM trends are analyzed across countries, across industries, and over the sample period. The sample consists of 500 non-financial firms from 8 different industries of 22 developed and developing economies for the period 2007-2018. Accrual and real earnings management are alternatively used in the non-financial sector across the world. This study uses the Modified Jones Model (Dechow et al., 1996) and the Roychowdhury model (2006) to estimate accrual and real earnings management. The analysis of variance (ANOVA) is used to examine the mean differences between countries and industries as well as over the time differences. The country-wise analysis concludes that Pakistan is on the top of the list in managing earnings followed by Canada, particularly in accrual-based earnings management. It may be attributed to poor accounting standards and regulatory frameworks. The industry-wise analysis shows that the mining industry, characterized by high dependency on capital markets and the uncertainty associated with the prospects of mineral reserves, is highly involved in EM. Finally, the year-wise analysis determines that the year 2009 was highly escorted with accrual and real earnings management practices, which may be the result of the global financial crisis of 2007-2008. The findings imply that the policymakers of developing economies should strongly emphasize improving the general macroeconomic environment of the economy by controlling inflation, improving law and order conditions, and ensuring political stability. Additionally, the findings have potential implications for corporate managers while formulating strategies to restrict them from EM that may diminish both firm value and the economy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».