Intercambio de literatura 1: Inferencia incorrecta al utilizar términos residuales como variables explicativas

Introducción: este es el primer artículo compartido en este tema. Es un artículo sobre métodos de investigación empíricos que analiza si el uso de términos residuales como variables explicativas conducirá a errores de inferencia de hipótesis. Dado que el término residual puede medir situaciones anormales, muchas variables en la investigación contable se miden mediante el término residual, como la gestión de ganancias de actividades reales, la gestión de ganancias acumuladas y las inversiones anormales. Al analizar artículos en el campo de las finanzas y la contabilidad empíricas que utilizan residuos de regresión MCO como variables explicadas, el autor descubrió que este enfoque conducirá a coeficientes estimados sesgados y errores estándar, lo que conducirá a resultados de inferencia erróneos. El tipo de error puede ser de tipo I. o Tipo II. Los autores examinan cuatro errores potenciales en la investigación contable y concluyen proponiendo tres soluciones.

Journal of Accounting Research 2018 Volumen 56 Número 3

Wei Chen Paul Hribal Samuel Melesa

Analizamos lo empírico Un procedimiento común en la investigación contable y financiera en el que Los investigadores utilizan mínimos cuadrados ordinarios para descomponer una variable dependiente en componentes predictivos y residuales y utilizan los residuos como variable dependiente en una segunda regresión. Este procedimiento de dos pasos se utiliza para examinar determinantes estructurales como los devengos discrecionales, la gestión de la actividad real, las diferencias discrecionales en los impuestos contables y las inversiones anormales. Mostramos que las implementaciones típicas de este procedimiento producen coeficientes sesgados y errores estándar, que pueden conducir a inferencias incorrectas, con errores de Tipo I y Tipo II. Además, mostramos que la magnitud de los coeficientes y las desviaciones del error estándar son función de la correlación entre los regresores del modelo. Ilustramos el alcance potencial del sesgo en la investigación contable en cuatro escenarios comúnmente utilizados. Nuestros resultados indican un sesgo significativo en muchos casos. Ofrecemos tres soluciones para evitar sesgos.

Dirección original:/doi/pdf/10.111/1475-679 x 12195.

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