A Study on the Detectability of Earnings Management via a Normal Accrual Prediction Model

作者
Ryota Takahashi,Ling Feng
出处
期刊:Innovation and supply chain management 卷期号:13 (4): 41-49 被引量:2
标识
DOI:10.14327/iscm.13.41
摘要

Earnings management research started in the 1970s has been developed. In the empirical research, the research area on the method of detecting earnings management is the basis of all earnings management research. In recent years,however, many criticisms have been made on the normal accrual prediction model, which is the most commonly used method of detecting earnings management in this field of study. From this view point, this paper intends to consider the detectability of earnings management with abnormal accruals calculated using normal accrual prediction model.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
不吃鱼干发布了新的文献求助10
1秒前
闻人颂潇发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
慕青的应助被Unnamed采纳,获得10
4秒前
细腻老四完成签到,获得积分10
5秒前
Happy完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
森森666发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
秋风的应助被科研通管家采纳,获得10
5秒前
852的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
宋十一发布了新的文献求助10
6秒前
酷波er的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
共享精神的应助被川chuan采纳,获得10
6秒前
脑洞疼的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
青苹果蛋子完成签到 ,获得积分10
6秒前
NexusExplorer的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
小蘑菇的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
Hello的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
田様的应助被王登队采纳,获得10
6秒前
搜集达人的应助被科研通管家采纳,获得10
6秒前
7秒前
Dean的应助被科研通管家采纳,获得100
7秒前
酷波er的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
我是老大的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
在水一方的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
范月月完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
小二郎的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
LL完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
所所的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
HXT发布了新的文献求助10
9秒前
忧伤的沛岚完成签到,获得积分10
10秒前
wang完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Aspects of Post-SPE Phonology 2000
CODESSA 2000
Performance standards for antimicrobial disk and dilution susceptibility tests for bacteria isolated from animals 888
Rosenblum, Global Change Biology 800
Berberine regulates the TLR4 signaling pathway to suppress hypoxia-induced proliferation and migration of pulmonary arterial smooth muscle cells 530
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7856603
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9374926
关于积分的说明 20696267
捐赠科研通 7454840
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3345814
关于科研通互助平台的介绍 2488216
邀请新用户注册赠送积分活动 2369841