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dc.contributor.advisorCANO RODRÍGUEZ, MANUEL-
dc.contributor.advisorGÓMEZ FERNÁNDEZ-AGUADO, PILAR-
dc.contributor.authorLICERÁN GUTIÉRREZ, ANA-
dc.contributor.otherUniversidad de Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDADes_ES
dc.date.accessioned2019-09-02T08:34:55Z-
dc.date.available2019-09-02T08:34:55Z-
dc.date.issued2019-
dc.date.submitted2019-01-10-
dc.identifier.citationp.[http://hdl.handle.net/10953/]es_ES
dc.identifier.isbn9788491592624es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10953/979-
dc.description.abstractLa 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.es_ES
dc.description.abstractEarnings 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.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Jaén. Departamento de ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD. Leída el 10 de enero de 2019.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherJaén : Universidad de Jaénes_ES
dc.rightsLicencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.subjectMínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS),es_ES
dc.subjectMedición de la calidad del resultadoes_ES
dc.subjectconcepto de calidad del resultadoes_ES
dc.subjectdimensiones del resultadoes_ES
dc.subjectModelos de Ecuaciones Estructuraleses_ES
dc.subjectPartial Least Squares (PLS)es_ES
dc.subjectEarnings quality measurementes_ES
dc.subjectearnings quality conceptes_ES
dc.subjectearnings dimensionses_ES
dc.subjectStructural Equation Model (SEM).es_ES
dc.titleA HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
europeana.type.TEXTTEXTes_ES
dc.subject.udc53.03.01 (Contabilidad económica. Contabilidad financiera)es_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Jaén. Españaes_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
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