De invloed van earnings management op de financiële prestaties van familiebedrijven na een intra-familiale overdracht
Bibliographic record
Abstract
Deze masterproef gaat dieper in op de inzichten die werden verworven uit het onderzoek van Ellen Janssen (2020). Janssen (2020) concludeerde in haar onderzoek immers dat familiebedrijven waarbij de volgende generatie een aankoopprijs betaalde voor de overdracht, doorgaans beter presteren dan familiebedrijven die werden overgedragen doormiddel van een schenking of erfenis. Janssen (2020) maakte hierbij echter wel abstractie van het feit dat earnings management oftewel resultaatssturing mogelijks een rol speelde binnen deze betere financiële prestaties. O.b.v. de wetenschappelijke literatuur kon er namelijk worden vastgesteld dat er heel wat verschillende motieven bestaan voor bedrijven om over te gaan tot het sturen van hun resultaat. In deze masterproef werd daarom dan ook onderzocht of de betere financiële prestaties bij de familiebedrijven, overgedragen tegen de betaling van een aankoopprijs, het resultaat zijn van opwaartse resultaatsturing of echte prestatieverbeteringen. Hiervoor werd er gekeken naar het feit of de overdrachtsmethode (betaling aankoopprijs versus schenking of erfenis) van invloed was op het rapporteren van positieve discretionaire accruals. Uit de resultaten van de gevoerde binaire logistische regressies bleek zo dat de met opvolging gepaard gaande prestatieverhoging, bij familiebedrijven overgedragen tegen de betaling van een aankoopprijs, het resultaat is van echte prestatieverbeteringen en niet van opwaartse resultaatsturing.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".