Notice bibliographique
Résumé
This paper examines empirically whether sophisticated speculative short sellers can detect earnings management by targeting stocks with large income-increasing discretionary accruals and high total accruals. Prior research indicates that total accruals are overpriced and this overpricing is largely attributable to the mispricing of discretionary accruals. Recent studies show that neither auditors nor financial analysts utilize information in accruals. Using samples of 11,537 firm-quarter observations and 5,118 firm-year observations for 1,146 12/31 non-financial NYSE firms from 1992 to 1999, I find supporting evidence those speculative short sellers can detect earnings management using financial accounting information disclosed in 10-Q and 10-K report. Specifically, I identify a significant and positive association between relative short interest and quarterly accruals. When I decompose accruals into its discretionary and non-discretionary components, I find that quarterly discretionary accruals are positively and significantly related to relative short interest. I further divide quarterly data into four sub-samples of separate fiscal quarters and find that speculative short sellers detect earnings management especially in the third and fourth quarters of a fiscal year and trade consistent with the information provided in quarterly accruals. In addition, the empirical results indicate that speculative short sellers establish short positions in firms with high accruals and large income-increasing discretionary accruals estimated using annual financial accounting information.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».