Detecção do gerenciamento de resultados pela análise do diferimento tributário
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho é verificar se a análise do diferimento tributário aumenta signifi cativamente a detecção do gerenciamento de resultados nas companhias abertas brasileiras. Desenvolveu-se uma pesquisa empírica nos setores de mineração, siderurgia e metalurgia, e têxtil, durante o período de 2000 a 2004, utilizando-se as regressões probit e logit baseadas nos modelos Jones Modificado e Kang e Sivaramakrishnan (KS). Este estudo apresenta evidências de que a análise do diferimento tributário não aumenta o poder preditivo dos modelos analisados. Essa divergência pode ser explicada pelo fato de que a maioria dos trabalhos realizados foi direcionada ao contexto norte-americano, que supostamente apresenta diferentes fatores motivadores para o gerenciamento de resultados. Além disso, as diferenças das evidências empíricas no âmbito brasileiro podem ser originadas pelo uso da flexibilidade do método parcial de reconhecimento do diferimento dos tributos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".