Managing Earnings Management: A Framework of Standards, Governance and Ethics
Notice bibliographique
Résumé
Manipulating earnings to superficially represent financial reports is a flagrant violation of management's assertions about the fairness of financial statements. Therefore, auditors have developed objectives to counter management assertions to ensure that financial reporting is credible and free from earnings management practices (EMP). This study examines the role of an integrated system of auditing standards and corporate governance surrounded by a framework of ethical values and principles in reducing EMP through the use of a sequential explanatory mixed method. Through this approach, the results obtained from 131 surveys were used as input for the interviews to add a more in-depth understanding of this phenomenon and find fruitful ways to reduce EMP. The results revealed that management's assertion on “accuracy, valuation and allocation” was most involved in EMP, thus, requiring a high degree of exercising professional skepticism. While “objectivity” was the ethical principle most respected by auditors, the results showed that the most serious threat to auditor independence that poses a challenge to the audit profession is the threat of intimidation. Moreover, the study showed that exercising the supervisory role in holding management accountable and following up on the work of auditors to uncover EMP requires real independence of the audit committee from the executive members. The findings have implications for economic policymakers in emerging countries where the sustainability of the audit profession and public companies is critical to economic development and stability. The study provides insights and guidance in mapping corporate governance for the future and benefiting from the experiences of developed countries as outlined in the study’s conclusion.
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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 | 0,040 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».