Aktierelaterade incitamentsprogram ochresultatmanipulation : En kvantitativ undersökning av svenska bolag på Large- och Mid CapFörfattare:Andreas ElfvingNapoleon ThorburnHandledare: Lars Frimansson
Bibliographic record
Abstract
Vi har i denna uppsats undersökt om graden av resultatmanipulation skiljer sig beroende påvilken typ av aktierelaterat incitamentsprogram ledningen har. Detta har studerats på svenskabolag på Large Cap- och Mid Cap-listan som haft något typ av aktivt incitamentsprogram förledningen under 2023. I studien används den modifierade Jones-modellen för att mätaresultatmanipulation genom diskretionära periodiseringar. De diskretionära periodiseringarnajämförs sedan mellan bolag som har aktieprogram och bolag som har optionsprogram. Vidutformandet av hypotesen utgick vi från att optioner bör leda till en högre grad avresultatmanipulation än aktier. Detta är i linje med viss tidigare forskning samt ett antagandeom att optioners inbyggda finansiella hävstång samt uppsida utan motsvarande nedsida skaparstörre incitament för resultatmanipulation. Statistiska tester upprättades och visade att det intefanns någon statistiskt signifikant skillnad mellan options- och aktieprogram p>0,05.Resultatet kan tyda på att svenska företagsledare inte till lika hög grad styr sin rapporteringutifrån kortsiktiga incitament, såsom de som skapas av vissa incitamentsprogram.Nyckelord: Resultatmanipulation, incitament, aktierelaterade incitamentsprogram, optioner,aktier, earnings management, svenska börsbolag.Antal ord: 9536
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.006 |
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".