Earnings manipulation and cash holdings: a Beneish M-score analysis in G7 nations
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between earnings manipulation and cash holdings in non-financial firms across G7 countries from 2006 to 2022, using 111,640 firm-year observations from 9,766 listed companies. Earnings manipulators are identified using the Beneish M-Score. The analysis explores how manipulation relates to cash-holding practices across institutional settings. While prior studies mainly focused on single-country contexts, this study applies a unified detection approach in a cross-country setting, offering broader insights into how governance and culture influence corporate liquidity policies. Results show that manipulators hold significantly more cash than non-manipulators in the US, UK, Canada, France, and Italy, but not in Germany and Japan. This variation reflects firm-level factors such as overvaluation and financial distress, and country-level traits like ownership concentration, strength of accounting and auditing enforcement, and individualism. In France and Italy, precautionary cash accumulation is linked to moderate enforcement and concentrated ownership. In contrast, the US, UK, and Canada exhibit strong enforcement and individualistic cultures, encouraging cash hoarding to manage litigation and governance pressures. Overall, the results underscore the interplay between firm incentives and institutional environments in shaping fraudulent firms’ liquidity strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle