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Enregistrement W4401146404 · doi:10.32493/jiaup.v11i1.20940

Pengaruh Tata Kelola Perusahaan dan Kecakapan Manajerial terhadap Kualitas Laba

2023· article· en· W4401146404 sur OpenAlexaff
Thariq Fadillah, Azas Mabrur

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMIAH AKUNTANSI UNIVERSITAS PAMULANG · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the effect of corporate governance mechanisms and managerial ability on earnings quality. There are three components of corporate governance discussed in this study, namely institutional ownership, independent board of commissioners, and audit committee. Earnings quality in this study is measured based on the value of discretionary accruals which indicate earnings management in the company. The research data is in the form of manufacturing companies listed on the IDX during the 2017-2019 period. Sample selection using purposive sampling method, obtained 105 samples so that the number of observations for 3 years becomes 315 observations. The analytical method used in this study is multiple linear regression panel data. The results of this study indicate that the independent board of commissioners has a positive effect on earnings quality, while institutional ownership and managerial ability have a negative effect on earnings quality. Meanwhile, the audit committee has no effect on earnings quality. Abstrak Penelitian ini menguji pengaruh mekanisme tata kelola perusahaan dan kemampuan manajerial terhadap kualitas laba. Terdapat tiga komponen tata kelola perusahaan yang dibahas dalam penelitian ini, yaitu kepemilikan institusional, dewan komisaris independen, dan komite audit. Kualitas laba dalam penelitian ini diukur berdasarkan nilai akrual diskresioner yang mengindikasikan terjadinya manajemen laba pada perusahaan. Data penelitian berupa perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama periode 2017-2019. Pemilihan sampel menggunakan metode purposive sampling, diperoleh 105 sampel sehingga jumlah observasi selama 3 tahun menjadi 315 observasi. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel regresi linier berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dewan komisaris independen berpengaruh positif terhadap kualitas laba, sedangkan kepemilikan institusional dan kemampuan manajerial berpengaruh negatif terhadap kualitas laba. Sedangkan komite audit tidak berpengaruh terhadap kualitas laba.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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