Impact of data breaches on accounting narratives : a study on S&P 500 MED firms
Notice bibliographique
Résumé
In light of rising cybersecurity concerns, companies are increasingly focusing on risk management and data security. This study explores the disclosure of cybersecurity incidents as a proxy for changes in financial reporting tone. Specifically, I expect a change in tone around the publication of the annual and quarterly reports of U.S. S&P 500 healthcare and medical providers industry (MED) companies during the 2010 to 2019 time period. Building upon existing literature on narrative accounting tone and data security breaches (DSBs) and further complemented by literature on board characteristics, earnings quality, and financial performance, this research aims to fill a gap by analyzing how narrative tone shifts following DSBs. Using a quantitative approach, this study conducts a quarterly analysis of the SEC’s 10-Q and 10-K reports to assess how narrative tone shifts in the quarters preceding a DSB announcement and in the quarter a DSB is disclosed and announced. The findings underscore a noticeable impact of DSB disclosures on narrative tone. This study contributes to the existing literature by highlighting the importance of the analysis of narrative tone as a tool in risk evaluation and has implications for auditors, analysts and stakeholders of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».