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A HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES.

Identificadores del recurso

p.[http://hdl.handle.net/10953/]

9788491592624

http://hdl.handle.net/10953/979

Procedència

(RUJA: Repositorio Institucional de Producción Científica de la Universidad de Jaén)

Fitxa

Títol:: A HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES.
Tema:: Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),; Medición de la calidad del resultado; concepto de calidad del resultado; dimensiones del resultado; Modelos de Ecuaciones Estructurales; Partial Least Squares (PLS); Earnings quality measurement; earnings quality concept; earnings dimensions; Structural Equation Model (SEM).; 53.03.01 (Contabilidad económica. Contabilidad financiera)
Descripció:: La calidad del resultado es un tema recurrente en investigación contable. Esto genera la necesidad de desarrollar medidas empíricas apropiadas del concepto que permitan extraer conclusiones válidas sobre sus causas o consecuencias. A pesar de la naturaleza multidimensional de la calidad del resultado, los estudios adoptan mayoritariamente enfoques unidimensionales para medirla. Estos modelos sufren de incorrecta especificación y sesgo de estimación al no considerar el resto de dimensiones. Más aún, el escaso número de medidas multidimensionales no incluye todas las dimensiones, asigna igual peso a todas ellas y no considera sus correlaciones. Los principales métodos de estimación de calidad del resultado sufren también de varios problemas. Por esta razón, proponemos el uso de PLS como un proceso sistemático de doble fase que primero analiza la validez y consistencia interna de los conceptos representados por sus medidas empíricas y, si se cumple, la representatividad de las relaciones entre las diferentes variables.; Earnings quality is an important topic in empirical research of financial accounting. This makes necessary developing appropriated empirical measures for this concept that allow the extraction of valid conclusions about its causes or consequences. Despite multidimensional nature of earnings quality, the majority of studies adopt unidimensional scopes for its measurement. These models suffer from misspecification and estimation bias for not considering the rest of dimensions. Furthermore, the scant number of multidimensional measures are not including all dimensions, with equal weights for all of them and without controlling for their correlations. The main methods traditionally used to estimate earnings quality suffer as well from several problems. For that reason, we propose the use of PLS as a systematic, double-step process that first analyses the validity and internal consistency of the concepts that are represented by the proxies and, if this is met, the representativeness of the relationships between the different variables.; Tesis Univ. Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD. Leída el 10 de enero de 2019.
Idioma:: English
Autor/Productor:: LICERÁN GUTIÉRREZ, ANA
Editor:: Jaén : Universidad de Jaén
Otros colaboradores/productores:: CANO RODRÍGUEZ, MANUEL; GÓMEZ FERNÁNDEZ-AGUADO, PILAR; Universidad de Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD
Drets:: Licencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 España; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/; info:eu-repo/semantics/openAccess
Data:: 2019-09-02T08:34:55Z; 2019; 2019-01-10
Tipo de recurso:: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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1. <dc:title>A HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES.</dc:title>
2. <dc:creator>LICERÁN GUTIÉRREZ, ANA</dc:creator>
3. <dc:contributor>CANO RODRÍGUEZ, MANUEL</dc:contributor>
4. <dc:contributor>GÓMEZ FERNÁNDEZ-AGUADO, PILAR</dc:contributor>
5. <dc:contributor>Universidad de Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD</dc:contributor>
6. <dc:subject>Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),</dc:subject>
7. <dc:subject>Medición de la calidad del resultado</dc:subject>
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9. <dc:subject>dimensiones del resultado</dc:subject>
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18. <dc:description>Earnings quality is an important topic in empirical research of financial accounting. This makes necessary developing appropriated empirical measures for this concept that allow the extraction of valid conclusions about its causes or consequences. Despite multidimensional nature of earnings quality, the majority of studies adopt unidimensional scopes for its measurement. These models suffer from misspecification and estimation bias for not considering the rest of dimensions. Furthermore, the scant number of multidimensional measures are not including all dimensions, with equal weights for all of them and without controlling for their correlations. The main methods traditionally used to estimate earnings quality suffer as well from several problems. For that reason, we propose the use of PLS as a systematic, double-step process that first analyses the validity and internal consistency of the concepts that are represented by the proxies and, if this is met, the representativeness of the relationships between the different variables.</dc:description>
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5. <mods:identifier type="citation">p.[http://hdl.handle.net/10953/]</mods:identifier>
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7. <mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10953/979</mods:identifier>
8. <mods:abstract>La calidad del resultado es un tema recurrente en investigación contable. Esto genera la necesidad de desarrollar medidas empíricas apropiadas del concepto que permitan extraer conclusiones válidas sobre sus causas o consecuencias. A pesar de la naturaleza multidimensional de la calidad del resultado, los estudios adoptan mayoritariamente enfoques unidimensionales para medirla. Estos modelos sufren de incorrecta especificación y sesgo de estimación al no considerar el resto de dimensiones. Más aún, el escaso número de medidas multidimensionales no incluye todas las dimensiones, asigna igual peso a todas ellas y no considera sus correlaciones. Los principales métodos de estimación de calidad del resultado sufren también de varios problemas. Por esta razón, proponemos el uso de PLS como un proceso sistemático de doble fase que primero analiza la validez y consistencia interna de los conceptos representados por sus medidas empíricas y, si se cumple, la representatividad de las relaciones entre las diferentes variables.</mods:abstract>
9. <mods:abstract>Earnings quality is an important topic in empirical research of financial accounting. This makes necessary developing appropriated empirical measures for this concept that allow the extraction of valid conclusions about its causes or consequences. Despite multidimensional nature of earnings quality, the majority of studies adopt unidimensional scopes for its measurement. These models suffer from misspecification and estimation bias for not considering the rest of dimensions. Furthermore, the scant number of multidimensional measures are not including all dimensions, with equal weights for all of them and without controlling for their correlations. The main methods traditionally used to estimate earnings quality suffer as well from several problems. For that reason, we propose the use of PLS as a systematic, double-step process that first analyses the validity and internal consistency of the concepts that are represented by the proxies and, if this is met, the representativeness of the relationships between the different variables.</mods:abstract>
10. <mods:language>
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1. <dc:title>A HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES.</dc:title>
2. <dc:creator>LICERÁN GUTIÉRREZ, ANA</dc:creator>
3. <dc:contributor>CANO RODRÍGUEZ, MANUEL</dc:contributor>
4. <dc:contributor>GÓMEZ FERNÁNDEZ-AGUADO, PILAR</dc:contributor>
5. <dc:contributor>Universidad de Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD</dc:contributor>
6. <dc:subject>Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),</dc:subject>
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16. <dcterms:abstract>La calidad del resultado es un tema recurrente en investigación contable. Esto genera la necesidad de desarrollar medidas empíricas apropiadas del concepto que permitan extraer conclusiones válidas sobre sus causas o consecuencias. A pesar de la naturaleza multidimensional de la calidad del resultado, los estudios adoptan mayoritariamente enfoques unidimensionales para medirla. Estos modelos sufren de incorrecta especificación y sesgo de estimación al no considerar el resto de dimensiones. Más aún, el escaso número de medidas multidimensionales no incluye todas las dimensiones, asigna igual peso a todas ellas y no considera sus correlaciones. Los principales métodos de estimación de calidad del resultado sufren también de varios problemas. Por esta razón, proponemos el uso de PLS como un proceso sistemático de doble fase que primero analiza la validez y consistencia interna de los conceptos representados por sus medidas empíricas y, si se cumple, la representatividad de las relaciones entre las diferentes variables.</dcterms:abstract>
17. <dcterms:abstract>Earnings quality is an important topic in empirical research of financial accounting. This makes necessary developing appropriated empirical measures for this concept that allow the extraction of valid conclusions about its causes or consequences. Despite multidimensional nature of earnings quality, the majority of studies adopt unidimensional scopes for its measurement. These models suffer from misspecification and estimation bias for not considering the rest of dimensions. Furthermore, the scant number of multidimensional measures are not including all dimensions, with equal weights for all of them and without controlling for their correlations. The main methods traditionally used to estimate earnings quality suffer as well from several problems. For that reason, we propose the use of PLS as a systematic, double-step process that first analyses the validity and internal consistency of the concepts that are represented by the proxies and, if this is met, the representativeness of the relationships between the different variables.</dcterms:abstract>
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  6. <dc:subject>Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),</dc:subject>
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      1. <field name="value">Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),</field>
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      4. <field name="value">dimensiones del resultado</field>
      5. <field name="value">Modelos de Ecuaciones Estructurales</field>
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