Real Earnings Management and the Strategic Release of New Products
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies on real earnings management (REM) mainly focus on the estimation of abnormal operating and investing activities using Compustat data at the firm level. We extend this literature by providing micro-level evidence regarding how financial reporting pressures influence new product release decisions, i.e., product-level REM. Specifically, we compare how public and private studios time the release of their movies differently. We find that, facing pressure to boost quarterly revenues and earnings, public studios are more likely to release movies with high expected revenues in the third month of a quarter than private studios. To corroborate our findings, we examine variations in movie release patterns within public studios. We find that among public studios, when their recent past performance is poor, they are more likely to release movies with high expected box office revenues in the third month of a quarter. Furthermore, among movies with high expected revenues, those movies in genres with a more targeted release window (e.g., romance movies and horror movies), and those with directors who have worked with the studio in the past, are less likely to be released in the third month of a quarter. This result suggests that studios choose the least costly path to achieve financial reporting goals. One negative consequence of this financial reporting motivated product release strategy is that movies released in the third month of a quarter have lower international box office revenues. Taken together, these results provide evidence of the existence and consequences of product-level real earnings management.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».