Forecast Accuracy Considering Accruals Earnings Volatility (Case Study of Iran and Iraq): A Spatial Econometric Approach
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 213
فایل این مقاله در 26 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMAE-12-2_004
تاریخ نمایه سازی: 21 اسفند 1403
چکیده مقاله:
This study investigates how the quality of financial disclosure, influenced by accruals, impacts earnings volatility and the accuracy of earnings forecasts in banks from Iran and Iraq. We utilized a hybrid spatial panel model, analyzed through R and RStudio, to evaluate data from ۲۲ Iranian banks and ۴۴ Iraqi banks over the period of ۲۰۱۷ to ۲۰۲۲, taking into account spatial dependence. The results show that higher quality of disclosure leads to improved accuracy in earnings forecasts. Conversely, volatility in accruals—both short- and long-term—has a negative effect on forecast accuracy, indicating potential earnings management. Furthermore, our analysis reveals that larger and more established banks tend to have greater forecast accuracy, while higher book-to-market ratios and increased financial leverage are associated with lower accuracy. The strong spatial dependence observed among the banks emphasizes the necessity of considering spatial effects to avoid biased and inconsistent findings. Overall, this research underscores the importance of transparent and timely information disclosure in enhancing earnings forecast accuracy, providing valuable insights for investors, analysts, and regulators in the Iranian and Iraqi banking sectors. However, caution is advised when applying these findings to other contexts.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Qassim Mahal Herez
Department of Accounting, Urmia University, Urmia, Iran
Parviz Piri
Department of Accounting, Urmia University, Urmia, Iran
Akbar Zavari Rezaei
Department of Accounting, Urmia University, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :