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Enregistrement W4404652044 · doi:10.1111/1911-3846.12991

The moderating role of reporting quality

2024· article· en· W4404652044 sur OpenAlexfundvenueno aff
Christine Cuny, Svenja Dube

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoYork UniversityPennsylvania State UniversityDartmouth CollegeUniversity of Pennsylvania
Mots-clésCredit ratingLocal governmentBusinessAccountingQuality (philosophy)Agency (philosophy)AccrualGovernment (linguistics)FinanceEarningsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines whether the sensitivity of local government credit ratings to external signals about the local economy varies with the quality of the governments' financial reports. We find the credit ratings of local governments that are required to comply with GAAP are less sensitive to changes in local home values than similarly affected governments that are not required to comply with GAAP. Further, we show that GAAP's moderating role increased after Governmental Accounting Standards Board (GASB) 34 substantially improved the quality of GAAP‐compliant governments' financial reports, which helps to attribute the main findings to reporting quality. To understand the mechanism, we study positive and negative economic signals separately. The results are pronounced when the change in home values is negative, consistent with reporting quality decreasing the rating agency's uncertainty about local governments' preexisting likelihood of default. We conclude that credit rating agencies are less sensitive to local economic signals when the local government's financial reports are of higher quality.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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