The results in Section 2.1 imply th

The results in Section 2.1 imply that the null hypothesis that the density of the distribution of earnings changes does not change at zero should be rejected. We next turn to the problem of estimating the frequency of earnings management to avoid earnings decreases, i.e. calculating the difference between observed fre­ quencies of earnings changes and frequencies which would have been expected in the absence of earnings management. Note that the model of expectations used to test the null hypothesis of no earnings management (where the expected number of observations in an interval was defined as the average of the observed numbers in the two adjacent intervals) is not appropriate for estimating the frequency of earnings management because we now have evidence that the null hypothesis does not hold. Also, while tests of significance focused on the change in density at zero (in order to minimize the assumptions required for the test), estimates of the frequency of earnings management should allow for the fact that earnings management is not necessarily confined to just the two intervals adjacent to zero.
With these considerations in mind, we adopt the following model for the purpose of estimating the frequency of earnings management. We assume that in the absence of earnings management, the distribution of earnings changes would be approximately symmetric and that the right half of the empirical distribution is largely unaffected by earnings management to avoid earnings decreases. Using this model, the observed frequencies from intervals in the right half of the empirical distribution serve as measures of the expected frequencies in the corresponding interval in the left half of the distribution. Operationally, we assume that in the absence of earnings management, the distribution of earnings changes in Fig. 1 would be symmetric around 0.01 and that managed values of earnings changes do not fall to the right of 0.01.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลในข้อ 2.1 หมายความว่าสมมติฐานที่มีความหนาแน่นของการกระจายรายได้ของการเปลี่ยนแปลงไม่ได้เปลี่ยนที่ศูนย์ควรจะปฏิเสธ ต่อไปเราจะหันไปปัญหาของการประเมินความถี่ของรายได้การจัดการเพื่อหลีกเลี่ยงผลประกอบการลดลงคือการคำนวณความแตกต่างระหว่างสังเกต quencies fre ของการเปลี่ยนแปลงรายได้และความถี่ซึ่งจะต้องได้รับการคาดหวังในกรณีที่ไม่มีการจัดการรายได้ โปรดทราบว่ารูปแบบของความคาดหวังที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐานของการไม่มีการจัดการรายได้ (ซึ่งจำนวนที่คาดหวังของการสังเกตในช่วงเวลาที่ถูกกำหนดเป็นค่าเฉลี่ยของจำนวนที่สังเกตในสองช่วงเวลาที่อยู่ติดกัน) ไม่เหมาะสมสำหรับการประเมินความถี่ของผลประกอบการ การจัดการเพราะตอนนี้เรามีหลักฐานที่แสดงว่าสมมติฐานไม่ได้ถือ นอกจากนี้ในขณะที่การทดสอบที่มีความสำคัญมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงในความหนาแน่นที่ศูนย์ (เพื่อลดสมมติฐานที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ) ประมาณการของความถี่ของการจัดการผลประกอบการควรให้ความจริงที่ว่าผู้บริหารรายได้ไม่ได้ จำกัด อยู่เพียงแค่จำเป็นต้องสอง ช่วงเวลาที่อยู่ติดกับศูนย์.
ด้วยการพิจารณาเหล่านี้ในใจเราในการนำรูปแบบต่อไปนี้สำหรับวัตถุประสงค์ของการประเมินความถี่ของการจัดการรายได้ เราคิดว่าในกรณีที่ไม่มีการจัดการรายได้และการกระจายของการเปลี่ยนแปลงรายได้จะอยู่ที่ประมาณสมมาตรและที่ครึ่งขวาของการกระจายเชิงประจักษ์เป็นส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากการจัดการรายได้เพื่อหลีกเลี่ยงผลประกอบการลดลง โดยใช้แบบจำลองนี้ความถี่สังเกตได้จากช่วงเวลาในช่วงครึ่งขวาของการกระจายการทดลองใช้เป็นมาตรการของความถี่ที่คาดไว้ในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันในช่วงครึ่งซ้ายของการกระจาย ปฏิบัติเราคิดว่าในกรณีที่ไม่มีการจัดการรายได้และการกระจายรายได้ของการเปลี่ยนแปลงในรูป 1 จะสมมาตรรอบ 0.01 และค่าบริหารจัดการของการเปลี่ยนแปลงรายได้ไม่ตกไปทางขวาของ 0.01

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์ใน 2.1 ส่วนเปรยว่า สมมติฐานว่าง ที่ความหนาแน่นของการกระจายรายได้ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เปลี่ยนที่ศูนย์ควรจะปฏิเสธ คราวหน้า กลายเป็นปัญหาของการประมาณความถี่ของการจัดการรายได้เพื่อหลีกเลี่ยงกำไรลดลง เช่นคำนวณความแตกต่างระหว่างสังเกต fre อง quencies กำไรและการเปลี่ยนแปลงความถี่ซึ่งจะถูกคาดหวังในการขาดงานของการจัดการรายได้โปรดทราบว่ารูปแบบของความคาดหวังที่ใช้ทดสอบสมมติฐานโมฆะ ไม่มีการจัดการกำไร ( ที่คาดว่าจำนวนค่าสังเกตในช่วงเวลาที่ถูกกำหนดโดยสังเกตที่ตัวเลขในช่วงสองที่อยู่ติดกัน ) ไม่เหมาะสมสำหรับการประมาณความถี่ของการจัดการกำไร เพราะตอนนี้เรามีหลักฐานว่าสมมติฐานโมฆะ ไม่ถือ นอกจากนี้ในขณะที่การทดสอบนัยสำคัญ มุ่งเน้นการเปลี่ยนแปลงความหนาแน่นที่ศูนย์ ( เพื่อลดสมมติฐานที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ ) การประเมินความถี่ของการจัดการกำไรควรให้ข้อเท็จจริงว่า การบริหารกำไรไม่จําเป็นต้องถูกคุมขังเพียง 2 ช่วงเวลาที่อยู่ติดกับศูนย์ .
กับข้อพิจารณาเหล่านี้ในใจเราใช้รูปแบบต่อไปนี้เพื่อคำนวณความถี่ของการจัดการรายได้ เราคิดว่าในการขาดการจัดการรายได้ , การกระจายรายได้ การเปลี่ยนแปลงจะอยู่ที่ประมาณสมมาตรและที่ครึ่งขวาของการกระจายเชิงประจักษ์ส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากการบริหารกำไรเพื่อหลีกเลี่ยงกำไรลดลง โดยใช้รูปแบบนี้สังเกตจากช่วงความถี่ในครึ่งขวาของการกระจายเชิงประจักษ์เป็นมาตรการที่คาดว่าความถี่ในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันในซีกซ้ายของการกระจาย ดี , เราคิดว่าขาดการจัดการรายได้ , การกระจายรายได้ การเปลี่ยนแปลงในรูปที่ 1 จะเป็นแบบสมมาตรรอบ 001 และจัดการการเปลี่ยนแปลงค่าของรายได้ไม่ตก ไปทางขวาของ
0.01