We follow studies such as Francis e

We follow studies such as Francis et al. (2005), Verdi (2006), Doyle et al.
(2007), and Bharath et al. (2008), which used cross-sectional models of accruals
quality. Specifically, as pointed out by Bharath et al. (2008), the cross-sectional
estimates overcome the severe restrictions that apply to time series models,
which introduce survivorship bias in the sample because they need to use
firm-specific time series data. Furthermore, cross-sectional estimation controls
for changes in accruals due to business cycle effects. Moreover, since studies
such as Subramanyan (1996) and DeFond and Subramanyan (1998) gave evidence
that cross-sectional models of abnormal accruals are better specified than their
time-series version, it is more usual in the earnings management literature to
use cross-sectional models, and given that we use different measures of abnormal
accruals in order to test the robustness of our results, we opt to use cross-sectional
models.

Results (Thai) 1:

เราตามศึกษา Francis et al. (2005), แวร์ดี (2006) ดอยล์ et al(2007), และ Bharath et al. (2008), ซึ่งใช้แบบเหลวที่รับรู้คุณภาพการ โดยเฉพาะ เป็นชี้ให้เห็นโดย Bharath et al. (2008), ที่เหลวประเมินเอาชนะข้อจำกัดอย่างรุนแรงที่ใช้เวลาชุดรุ่นซึ่งแนะนำตกทอดความโน้มเอียงในตัวอย่างเนื่องจากพวกเขาจำเป็นต้องใช้เวลาบริษัทเฉพาะชุดข้อมูล นอกจากนี้ ควบคุมการประเมินเหลวการเปลี่ยนแปลงในการรับรู้เนื่องจากลักษณะวงจรธุรกิจ นอกจากนี้ เนื่องจากการศึกษาเช่น Subramanyan (1996) และ DeFond และ Subramanyan (1998) ให้หลักฐานระบุที่รับรู้ผิดปกติแบบเหลวดีกว่าของพวกเขาชุดเวลารุ่น มันเป็นปกติมากขึ้นในเอกสารประกอบการการจัดการกำไรใช้รูปแบบของเหลว และระบุว่า เราได้ใช้มาตรการต่าง ๆ ของความผิดปกติการรับรู้เพื่อทดสอบเสถียรภาพของผลของเรา เราเลือกที่จะใช้เหลวรูปแบบจำลอง

Results (Thai) 2:

เราปฏิบัติตามการศึกษาเช่นฟรานซิสและคณะ (2005), แวร์ (2006), ดอยล์ et al.
(2007) และ Bharath และคณะ (2008) ซึ่งใช้รูปแบบหน้าตัดของรายการคงค้าง
ที่มีคุณภาพ โดยเฉพาะเป็นแหลมออกโดย Bharath และคณะ (2008), ตัด
ประมาณการเอาชนะข้อ จำกัด อย่างรุนแรงที่นำไปใช้เวลารูปแบบชุด
ที่แนะนำอคติรอดในตัวอย่างเพราะพวกเขาต้องการที่จะใช้
ข้อมูลอนุกรมเวลา บริษัท ที่เฉพาะเจาะจง นอกจากนี้การประมาณค่าตัดควบคุม
การเปลี่ยนแปลงในรายการคงค้างเนื่องจากผลกระทบวงจรธุรกิจ นอกจากนี้เนื่องจากการศึกษา
เช่น Subramanyan (1996) และ Defond และ Subramanyan (1998) ให้ปากคำ
ว่ารูปแบบหน้าตัดของรายการคงค้างที่ผิดปกติที่ระบุไว้ดีกว่าของพวกเขา
รุ่นอนุกรมเวลาก็จะมากขึ้นตามปกติในวรรณคดีการจัดการผลประกอบการจะ
ใช้ข้าม รุ่นขวางและกำหนดว่าเราจะใช้มาตรการที่แตกต่างกันของความผิดปกติ
คงค้างเพื่อทดสอบความทนทานของผลการค้นหาของเราเราเลือกที่จะใช้ตัด
รุ่น

Results (Thai) 3:

เราตามการศึกษาเช่นฟรานซิส et al . ( 2005 ) , แวร์ดี ( 2006 ) , ดอยล์ et al .
( 2007 ) , และ bharath et al . ( 2008 ) ซึ่งใช้แบบจำลองที่มีคุณภาพด้าน

โดยเฉพาะ เป็นแหลมออกโดย bharath et al . ( 2008 ) , แบบประเมินเอาชนะข้อ จำกัด ที่รุนแรง

ใช้รูปแบบอนุกรมเวลาที่แนะนำ , บนอคติในตัวอย่าง เพราะต้องใช้
บริษัท เฉพาะเวลา ชุดข้อมูล นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงในระดับการควบคุม
ค้างเนื่องจากวัฏจักรธุรกิจ ผลกระทบ นอกจากนี้ เนื่องจากการศึกษา
เช่น subramanyan ( 1996 ) และ defond subramanyan ( 1998 ) และให้หลักฐาน
ที่ตัดแบบค้างผิดปกติจะดีขึ้นกว่าที่ระบุเวลาของพวกเขา
รุ่น มันเป็นเรื่องปกติมากขึ้นในการจัดการกำไรวรรณกรรม

ใช้แบบภาคตัดขวาง และระบุว่าเราจะใช้มาตรการต่าง ๆ ของรายการคงค้างผิดปกติ
เพื่อทดสอบความแกร่งของผลของเรา เราเลือกที่จะใช้แบบตัด