UNIVERSIDAD DE JAÉN FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA FINANCIERA Y CONTABILIDAD TESIS DOCTORAL A HOLISTIC MODEL FOR EARNINGS QUALITY MEASUREMENT USING PARTIAL LEAST SQUARES PRESENTADA POR: ANA LICERÁN GUTIÉRREZ DIRIGIDA POR: DR. D. MANUEL CANO RODRÍGUEZ DRA. DÑA. PILAR GÓMEZ FERNÁNDEZ-AGUADO JAÉN, 10 DE ENERO DE 2019 ISBN 978-84-9159-262-4 2 3 CONTENTS CONTENTS ..................................................................................................................... 3 LIST OF ILLUSTRATIONS ........................................................................................... 8 LIST OF TABLES ........................................................................................................... 9 AGRADECIMIENTOS ................................................................................................. 11 CHAPTER 1. INTRODUCTION .................................................................................. 31 1.1 MOTIVATION OF RESEARCH. ........................................................ 31 1.2 OBJECTIVES OF RESEARCH. .......................................................... 34 1.3 STRUCTURE OF THE DOCTORAL RESEARCH STUDY. ........... 36 1.4 REFERENCES FOR CHAPTER 1. ..................................................... 38 ........................................................................................................................................ 41 CHAPTER 2. THEORETICAL FRAMEWORK. A REVIEW ON THE MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS OF EARNINGS QUALITY ............................. 43 2.0. INTRODUCTION TO CHAPTER 2. .................................................. 43 2.1 DESCRIPTION OF THE BIBLIOMETRIC REVIEW. .................... 44 2.2 EARNINGS PROPERTIES. .................................................................. 47 2.2.1 Earnings management. .......................................................................................... 47 2.2.2 Earnings smoothing. .............................................................................................. 50 2.2.3 Earnings persistence. ............................................................................................. 51 2.2.4 Conservatism. ........................................................................................................ 53 4 2.2.5 A summary of the review on accounting properties. ............................................. 56 2.3. DISCUSSION OF RESULTS OF THE ANALYSIS OF EMPIRICAL RESEARCH ON THE MULTIDIMENSIONAL NATURE OF EARNINGS. .. 57 2.3.1 Single-dimension approach. .................................................................................. 57 2.3.1.1 One-property studies. .................................................................................... 57 2.3.1.2 Studies that analyse various properties in separate models. .......................... 59 2.3.1.3 Statistical problems associated with unidimensional studies of earnings quality. ..................................................................................................................................... 59 2.3.2 Multidimensional approach. .................................................................................. 62 2.3.2.1 Papers that study the empirical relationships among earnings properties. .... 62 2.3.2.2 Composite-measure studies. .......................................................................... 69 2.4 CONCLUSIONS FOR CHAPTER 2. ................................................... 73 2.5 REFERENCES FOR CHAPTER 2. ..................................................... 75 APPENDIX A: STATISTICAL PROBLEMS DERIVED FROM ANALYSIS OF UNIDIMENSIONAL MODELS OF EARNINGS QUALITY. .................................... 85 EARNINGS QUALITY AS THE EXPLANATORY VARIABLE. ......... 85 EARNINGS QUALITY AS THE EXPLAINED VARIABLE. ................ 88 APPENDIX B: STATISTICAL PROBLEMS DERIVED FROM ANALYSIS OF COMPOSITE MEASURES OF EARNINGS QUALITY. ........................................... 90 CHAPTER 3. METHODOLOGY. A PROPOSAL FOR EARNINGS QUALITY CONCEPTUALIZATION. ............................................................................................ 97 3.0. INTRODUCTION TO CHAPTER 3. .................................................. 97 5 3.1. AN OVERVIEW OF STRUCTURAL EQUATION MODELLING TECHNIQUES. ...................................................................................................... 100 3.2. AN EVALUATION OF THE EXTANT RESEARCH ON EARNINGS QUALITY. ........................................................................................ 104 3.2.1. A Framework for Measuring Earnings Quality....................................................... 105 3.2.1.1. Earnings Quality Conceptualization ................................................................ 106 3.2.1.2. Relationships between Earnings Quality and its Dimensions. ........................ 110 3.2.1.3. Estimation of the weights of each dimension. ................................................. 116 3.2.1.4. Empirical Measures. ........................................................................................ 117 3.2.2. Evaluation of the Extant Empirical Research on Earnings Quality ........................ 119 3.2.3. Using Partial Least Squares Method for Measuring Earnings Quality ................... 121 3.2.3.1. Evaluation of the Measurement of the Earnings Properties. ........................... 124 3.2.3.2. Evaluation of the Measurement of Earnings Quality. ..................................... 127 3.3. A COMPARISON OF THE PERFORMANCE OF THE METHODS EMPLOYED TO MEASURE EARNINGS QUALITY. .................................... 129 3.3.1. Description of the Simulation Process. ................................................................... 131 3.3.2. Simulation Results. ................................................................................................. 134 3.4. CONCLUSIONS FOR CHAPTER 3. ................................................ 136 3.5 REFERENCES FOR CHAPTER 3. ................................................... 138 CHAPTER 4. EMPIRICAL APPLICATION OF PLS TO EARNINGS QUALITY MEASURING .............................................................................................................. 151 4.0. INTRODUCTION TO CHAPTER 4. ................................................ 151 4.1. RESEARCH DESIGN. ........................................................................ 153 6 4.1.1- Definition of the model and the variables. .............................................................. 154 4.1.2 Sample selection. ..................................................................................................... 156 4.2. DESCRIPTIVE STATISTICS. .......................................................... 158 4.3 RESULTS FOR MEASUREMENT VALIDITY. .............................. 163 4.3.1 Validity of the Dependent variable. ......................................................................... 164 4.3.2- Persistence measurement validity. .......................................................................... 166 4.3.3- Accruals-quality measurement validity. ................................................................. 168 4.3.4- Earnings-smoothing measurement validity. ........................................................... 170 4.3.5 Conservatism measurement validity. ....................................................................... 171 4.4-) RESULTS FOR DISCRIMINANT VALIDITY. ............................ 173 4.5-) RESULTS FOR STRUCTURAL MODEL VALUATION. ........... 177 4.6-) ASSESSMENT OF THE VALIDITY OF THE SECOND-ORDER CONSTRUCT EARNINGS QUALITY. .............................................................. 180 4.7 ADDITIONAL ANALYSIS. THE IMPORTANCE-PERFORMANCE MAP ANALYSIS (IPMA). WHERE COULD RESEARCH ON EARNINGS QUALITY BE FOCUSED ON? ............................................................................ 185 4.8 CONCLUSIONS FOR CHAPTER 4. ................................................. 190 4.9. REFERENCES FOR CHAPTER 4. .................................................. 191 APPENDIX C: ESTIMATION MODELS ................................................................. 198 CONSTRUCT 1: PERCEIVED EARNINGS QUALITY BY EQUITY INVESTORS (PERCEIVED_EQ). ........................................................................ 198 CONSTRUCT 2: PERSISTENCE (PERSISTENCE). ............................ 199 7 CONSTRUCT 3: ACCRUALS QUALITY (ACCRUALS_QUALITY). . 200 CONSTRUCT 4: EARNINGS SMOOTHING (SMOOTH). .................. 204 CONSTRUCT 5: CONSERVATISM (CONSERVATISM) . .................. 205 CHAPTER 5. CONCLUSIONS .................................................................................. 209 5.1 CONCLUSIONS. .................................................................................. 209 5.2 LIMITATIONS. .................................................................................... 213 5.3 FUTURE RESEARCH LINES. ........................................................... 214 5.4 REFERENCES FOR CHAPTER 5 .................................................... 215 REFERENCES ............................................................................................................ 221 ...................................................................................................................................... 241 RESUMEN DE LA TESIS DOCTORAL EN ESPAÑOL ......................................... 243 MOTIVACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. ........................................... 243 OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN. ...................................................... 247 RESUMEN DEL CONTENIDO DE LA TESIS DOCTORAL POR CAPÍTULOS. .......................................................................................................... 249 CAPÍTULO SEGUNDO. .................................................................................................. 249 CAPÍTULO TERCERO.................................................................................................... 251 CAPÍTULO CUARTO. .................................................................................................... 255 CAPÍTULO QUINTO. ..................................................................................................... 258 CONCLUSIONES ....................................................................................................... 258 REFERENCIAS DEL RESUMEN EN ESPAÑOL ................................. 263 8 LIST OF ILLUSTRATIONS FIGURE 1: DISTRIBUTION OF THE SAMPLE ACCORDING TO THE ANALYZED PROXIES. ................................................................................................ 48 FIGURE 2. GENERAL STRUCTURAL MODEL EQUATION (SEM) DESIGN. ... 101 FIGURE 3. PREDICTIVE VALIDITY FRAMEWORK. ........................................... 106 FIGURE 4: THEORETICAL FRAMEWORK FOR EARNINGS QUALITY MEASURING. ............................................................................................................. 122 FIGURE 5: SCHEME OF CONSTRUCTS, DIMENSIONS AND INDICATORS FOR THE SIMULATION PROCESS. ................................................................................. 130 FIGURE 6: ESTIMATION MODEL. .......................................................................... 154 FIGURE 7: RESULTS FOR THE STRUCTURAL MODEL OF THE SECOND- ORDER CONSTRUCT. ............................................................................................... 183 FIGURE 8: IMPORTANCE-PERFORMANCE MAP ANALYSIS. GRAPHIC MAP. ...................................................................................................................................... 186 9 LIST OF TABLES _Toc529641911 TABLE 1: NUMBER OF PAPERS ACCORDING TO THE MULTIDIMENSIONAL APPROACH OF EACH CATEGORY .......................................................................... 58 TABLE 2: PAPERS EMPIRICALLY ANALYZING THE CORRELATIONS BETWEEN EARNINGS PROPERTIES ....................................................................... 63 TABLE 3: PAPERS USING A COMPOSITE MEASURE OF EARNINGS QUALITY ........................................................................................................................................ 70 TABLE 4. THE DIMENSIONS OF EARNINGS QUALITY IN PRIOR LITERATURE ...................................................................................................................................... 108 TABLE 5. DECISION RULES FOR DIFFERENTIATING BETWEEN FORMATIVE AND REFLECTIVE MODELS (JARVIS ET AL., 2003) ........................................... 113 TABLE 6: PROBLEMS IN EARNINGS QUALITY MEASURING AND HOW THE DIFFERENT METHODS ADDRESS THEM ............................................................. 128 TABLE 7: SIMULATION PROCESS RESULTS ....................................................... 135 TABLE 8 SAMPLE SELECTION ............................................................................... 157 TABLE 9 DESCRIPTIVE STATISTICS .................................................................... 158 TABLE 10: CONSTRUCT VALIDATION. INDIVIDUAL INDICATOR RELIABILITY AND CONSTRUCT RELIABILITY AND VALIDITY FOR PERCEIVED EARNINGS QUALITY. ....................................................................... 165 TABLE 11: CONSTRUCT VALIDATION. INDIVIDUAL INDICATOR RELIABILITY AND CONSTRUCT RELIABILITY AND VALIDITY FOR PERSISTENCE ............................................................................................................ 167 10 TABLE 12: CONSTRUCT VALIDATION. INDIVIDUAL INDICATOR RELIABILITY AND CONSTRUCT RELIABILITY AND VALIDITY FOR ACCRUALS QUALITY .............................................................................................. 168 TABLE 13: CONSTRUCT VALIDATION. INDIVIDUAL INDICATOR RELIABILITY AND CONSTRUCT RELIABILITY AND VALIDITY FOR EARNINGS SMOOTHING ......................................................................................... 170 TABLE 14: CONSTRUCT VALIDATION. INDIVIDUAL INDICATOR RELIABILITY AND CONSTRUCT RELIABILITY AND VALIDITY FOR CONSERVATISM ....................................................................................................... 171 TABLE 15. DISCRIMINANT VALIDITY. CROSS LOADINGS. ............................ 174 TABLE 16. DISCRIMINANT VALIDITY. FORNELL-LARCKER CRITERION. .. 175 TABLE 17. DISCRIMINANT VALIDITY. HTMT CRITERION. ............................ 176 TABLE 18: STRUCTURAL MODEL VALIDATION. R-SQUARE AND Q-SQUARE. ...................................................................................................................................... 178 TABLE 19: VALIDATION OF THE SECOND-ORDER CONSTRUCT (EARNINGS QUALITY). RESULTS FROM THE REDUNDANCY ANALYSIS TEST. ............. 181 TABLE 20: VALIDATION OF THE SECOND-ORDER CONSTRUCT (EARNINGS QUALITY). OUTER VIF VALUES. .......................................................................... 182 TABLE 21: VALIDATION OF THE SECOND-ORDER CONSTRUCT (EARNINGS QUALITY). RESULTS FROM THE BOOTSTRAPPING TEST. ............................. 183 TABLE 22: IMPORTARNCE-PERFORMANCE MAP ANALYSIS (IPMA). ......... 187 Agradecimientos 11 AGRADECIMIENTOS Si hoy escribo estas líneas sintiéndome cargada de felicidad es gracias al Señor, mi Buen Pastor, quien me sostiene y me empuja a seguir con la tranquilidad de que me lleva de Su mano… Luego mi mayor agradecimiento es a Él. Todo lo puedo en Aquél que me conforta. Aún recuerdo esa tarde fría, allá por octubre de 2011, en que entré al despacho 160… Me había dicho José Carlos: “Ana, si fueras mi hija yo te aconsejaría que como director en esta nueva etapa que quieres empezar elijas a Manuel Cano… habla con él y déjate llevar… no te vas a arrepentir” (muchas gracias, José Carlos, por los muchos consejos que me has dado… y éste, un grandísimo consejo gracias al cual hoy estoy donde estoy, habiéndome ayudado a crecer como persona). Y así entré al 160, el inicio de todo… Me senté a hablar con Manolo y, desde entonces, en ese momento con la tesina y luego con la tesis, comenzó una aventura fantástica en la cual Manolo ha sido el mejor guía que nadie pudiera imaginar. Y ahí estaba yo, con los ojos expectantes… Calidad contable… pero eso qué será… dónde me voy a meter con lo tranquilita que estaba después de los seis años de carrera… Y ese día Manolo empezó a darme la primera gran lección de vida: buscar cada uno la propia respuesta. Manolo, muchas gracias por ayudarme a sacar por mí misma lo mejor que pueda tener… Tienes un método de trabajo que me encanta: “Ana, yo no voy a darte la respuesta ni a ésa ni a otras preguntas… Tú puedes y tienes capacidad más que suficiente para llegar a la solución. Ahora, eso sí, voy a guiarte siempre para que, por ti misma, llegues a la solución… ¿Te animas entonces a empezar este proyecto?”… Y a mí que me van los retos no me quedó otra que aceptar e irme a casa con la tarea de leer yo justo para dar respuesta a qué era eso raro de la calidad contable… El tema que a lo largo de estos siete años me ha acompañado. Agradecimientos 12 Defendida con alegría la tesina tras dos años de investigación, en un curso en Sevilla nos llegó a Manolo y a mí la inspiración para la tesis… Nos dio José Luís Roldán una charla estupenda sobre el PLS y a la vez nos miramos sabiendo que se nos estaba ocurriendo la misma idea… ¿Y si juntamos la calidad contable con el PLS? Y de ahí, el reto de la tesis… medir calidad contable con PLS. De nuevo a investigar qué hay sobre eso... Y aquí recibí de Manolo mi segunda gran lección de vida… Le dije con la cabeza agachadilla que no había encontrado nada en contabilidad financiera aunque sí en otras áreas y que si nadie lo había hecho, cómo íbamos a meternos ahí. Su respuesta: “Llega una persona a mitad de la selva cargado de zapatillas y ve que allí todo el mundo va descalzo… La mayoría de la gente diría que es absurdo tratar de vender zapatillas allí si nadie las usa, pero si eres buen investigador no te quedas ahí… allí hay un gap que nadie ha cubierto y una oportunidad para vender esas zapatillas porque igual hasta entonces nadie había visto lo bien que les podía venir… No abandones y trata de vender esas zapatillas si crees que son buenas”… Eso me ayudó a cambiar el chip para todo… Mil gracias, Manolo, por hacerme ver que lo que parece complicado de lograr porque nadie lo ha hecho no es más que el impulso para solucionar un problema y marcar la diferencia. Y termino mi agradecimiento a Manolo con una frase que me impactó y que tengo grabada en la frente… “Lo que parece complicado, vamos a lograrlo hoy. Lo que es imposible, lo lograremos como muy tarde, mañana”. Gracias, Manolo, porque contigo he aprendido mucho (incluso a programar el Stata, ¿eh?), he desarrollado la creatividad, he entendido el valor del esfuerzo y del hacer las cosas por mí misma sin esperar que me den la respuesta, he aprendido a investigar… pero sobre todo, me has ayudado a madurar y crecer como persona… No tendría con qué agradecerte tanto… Eres un gran director y un estupendísimo coach capaz de sacar lo mejor de cada persona. Gracias infinitas por todo. Muchas gracias a mis codirectores: Pilar Gómez e inicialmente Antonio Partal, por estar siempre dispuestos a ayudarme en todo cuanto he necesitado, por haberme Agradecimientos 13 incluido en el grupo de investigación y por apostar por mí aun suponiendo a veces para vosotros perder otras oportunidades. Gracias por todo vuestro apoyo. En mi vida hay dos personas sin las cuales no sería nada y gracias a las cuales soy todo: mis padres, Luisa y Manuel. Para ellos dos necesitaría escribir un tratado entero de agradecimientos y aun así, nunca en la vida podría llegar a agradecerles todo lo que les debo en la vida… Hace 32 años, un lluvioso día de marzo con aquel “sí, quiero” dijeron que querían muchas cosas… Un proyecto precioso que hoy continúa y que es un ejemplo para todos nosotros… Y no quedó ahí la cosa… Decidieron compartir su amor con alguien más… Y yo tuve la gran suerte de ser la partícipe de aquel gran proyecto. Y desde que nací no he parado de recibir cada día todo el amor que me hace ser la persona más feliz del mundo… Gracias, mamá y papá, por amarme tanto, por daros enteros para que yo sea feliz a cambio de nada… Gracias por educarme con paciencia cada día ayudándome a entender que lo importante en la vida es, por encima de todo, algo muy sencillo: ser felices haciendo a los demás. Y todo esto no sólo lo habéis dicho… sino que lo veo a diario en vosotros… Dice el Evangelio que Jesús “enseñaba todo esto con autoridad” justamente porque su vida era reflejo de su mensaje… Gracias porque como padres puede ser fácil decir muchas palabras… pero lo que es un reto y muy pocos logran es decirlas con la “autoridad” de estar viviéndolas. Sois para mí un gran referente, el mayor de todos, el mejor espejo donde mirar para intentar imitar y reflejar lo buenos que sois. Ojalá algún día llegase a ser la millonésima parte de lo buenas personas y grandes profesionales que sois… Gracias por toda esa educación que gota a gota ha ido puliendo esa piedra tosca hasta hacerla algo más bonita. Además de la educación envuelta en amor permanente, os quiero dar las gracias por otro gran regalo que me habéis dado desde que nací: la fe. Gracias a ese regalo, como comenzaba en estas palabras de agradecimiento, hoy puedo mantenerme en pie y encontrar mi alegría. Gracias no sólo por hacerme partícipes de la enorme suerte de tener como compañero al Señor, sino por ser además los mejores transmisores de su Agradecimientos 14 mensaje con vuestra propia vida, una vida de buena noticia para todo el que pasa por vuestro camino. Gracias a los dos por hacer de este paquetillo el ser más feliz, aun a costa de vosotros sufrir muchas veces los efectos colaterales… Este agradecimiento también lleva implícita una disculpa… Gracias por aguantar con paciencia todo el estrés que me ha llevado esta tesis… Dicen que lo pagas con quien más quieres y así es… Habéis soportado estoicamente todos mis cabreos y mal humor por esta tesis… Vosotros no habéis hecho más que darme cariño, apoyo y comprensión… y yo soy consciente de todo ello y me arrepiento infinitamente de todas las sonrisas que os he robado, de las malas caras por esta situación de estrés, de la irascibilidad con todo… No tenía ningún derecho porque si algo he recibido de vosotros es un inmenso amor… No me cabe más que decir, lo primero, que lo siento… Y lo segundo que GRACIAS INFINITAS porque ante esto no ha habido nunca un reproche sino una respuesta de un amor mucho mayor y más fuerte… Dicen que detrás de un gran investigador hay siempre una gran familia que lo apoya… y yo no soy una gran investigadora… pero sí que aun siendo un mini proyecto de investigadora, tengo detrás (yo prefiero decir al lado) a los mejores padres que nadie pudiese nunca imaginar… Me habéis dado la vida, la educación, la fe, el mejor amor, la alegría, los valores… Sólo me cabe decir que MUCHÍSIMAS GRACIAS por tanto a cambio de nada. Ojalá algún día pudiera recompensaros en la mínima parte de lo que a cada instante me dais. OS QUIERO INFINITO. Como comentaba, detrás de un investigador hay siempre una gran familia… Y yo tengo la mejor… Gracias, Tatu, por ser mi segunda madre desde el día en que nací y cuidarme cada día dándome todo tu cariño. Gracias por esas súper comidas de chef que disfruto tanto a diario. Y muchas gracias por transmitirme tu experiencia… experiencia de una vida de sacrificio, entrega a los demás y lucha para seguir adelante. No podría recibir mejores lecciones. Gracias por estar siempre ahí. Agradecimientos 15 Gracias a mis titos: Paco (mi Rorro, desde peque…), Blanca, Eliseo y María Luisa; y a mis primos: Pablete (mi niño… desde que naciste has sido la alegría de la casa… siempre atento, con tu sonrisa, hablando de todo, tan aplicado… Y yo tuve el regalo del Señor de ser tu madrina… Ya estás regalándonos mucha felicidad… y la que nos queda por ver… vas a ser un estupendo médico… ve a por ello, Pablo… con esfuerzo se logra y sé que me vas a hacer ese regalo de verte radiante y feliz dedicándote a lo que más deseas. Nunca te canses de luchar… Lucha por ti, siempre); Jesús (lograr sueños cuesta mucho, lo sé… pero no hay nada imposible… Sólo hay que perseverar… Y sé que vas a ser el mejor chef que ha dado la cocina. Para cocinar hay que tener paciencia, pero ese caldo a fuego lento hace que todo tenga mejor sabor… No te rindas nunca, intenta siempre avanzar… No importa lo que hayas pasado, importa lo que está por llegar, importa que disfrutes del viaje hasta llegar a la meta y que lo hayas peleado. Estoy muy orgullosa de ti y con ganas de disfrutar de todo lo que me tienes preparado… Da igual las vueltas que tengas que dar… sigue adelante y hazme el regalo de ser feliz con lo que hagas); David (cariñoso como nadie, dulce, tierno… y reflejando siempre en tu cara esa felicidad de vivir haciendo lo que te gusta. Qué feliz me hiciste al elegirme madrina de confirmación… un regalo del Señor y de los grandes… Cada día me das lecciones de vida… Gracias por enseñarme que para ser feliz basta con dejarse llevar y disfrutar las pequeñas grandes cosas que da la vida… esa lección, que tú vives a diario, es la mejor clase magistral que nadie podría dar… Y muchas gracias por ofrecer a toda la humanidad algo muy necesario y que pocas veces se valora… La música que llena de armonía todo… Gracias por apostar por tus sueños y decidir dedicarte en cuerpo y alma a ser el mejor flautista y traverso que ha dado la Historia… Sigue llenándonos de vida porque no hay mayor felicidad que ser feliz haciendo felices a los demás); Ana (siempre inseparables… nos unen tantas cosas… desde pequeñas jugábamos juntas, íbamos de fuente en fuente, reíamos contándonos nuestras cosas… y hasta demostrábamos dotes musicales con nuestro dúo An y Ana. Gracias a ti he podido vivir muchos buenos momentos. Hoy eres para mí un gran apoyo y una gran compi para seguir compartiendo alegrías. Eres una estupenda enfermera! Cada día me das lecciones de lo que es ser feliz cumpliendo tu vocación y de la manera tan estupenda que lo haces. Sé que pronto celebraremos tu EIR y, si ya estoy muy orgullosa de ti, más radiante estaré aún de verte cumplir ese gran sueño. Gracias por todo, Ana); y Paco (gracias por Agradecimientos 16 tu ejemplo de constancia y perseverancia para ir alcanzando lo que te propones. Avanzando paso a paso has ido mejorando hasta cumplir todos y cada uno de tus sueño. Nos hiciste muy feliz uniendo tu vida a una persona maravillosa que hoy por hoy es parte esencial de nuestra familia: Joanna. Gracias infinitas, Joanna, por ser el auténtico ejemplo que da sentido a la palabra “amor”; has dejado mucho para apostar por tu gran felicidad… y gracias a tu valentía Paco es plenamente feliz, y nosotros más aún de veros a ambos. Gracias por ser tan atenta con todos nosotros y estar siempre pendiente de preguntar, apoyarnos en los retos, felicitarnos en cumples y santos… y por dejar una gran huella en nosotros. Paco y Joanna, muchísimas gracias a los dos). Dicen que “haz de tu trabajo tu pasión y nunca tendrás que trabajar”… Así es… Y en estos ocho años que llevo viviendo esa pasión en mis diferentes trabajos, puedo decir que no sólo he ganado en conocimientos sino también en experiencia personal… y en encontrar tres grandes familias donde me siento acogida. Mi tesis va dedicada, por supuesto, a estas tres grandes familias. Empiezo desde la primera hasta la más reciente. Aún recuerdo con cariño ese 8 de marzo de 2011… Recién acabada la carrera en febrero, y aún sin todas las notas, hice mi primera entrevista de trabajo… Yo pensaba, no me cogen ni en broma sin experiencia… Pero ahí estaba el día internacional de la mujer firmando mi primer contrato gracias a la apuesta personal de Francisco Muriana y Manuel Molinero. Y ahí empezó una etapa preciosa de casi un año que me ayudó muchísimo a crecer como persona y, por supuesto, a poner en práctica lo estudiado para darle sentido a lo que hoy por hoy investigo e imparto como docente: la contabilidad. Pero más importante incluso es la familia que de ahí me llevo… María (gracias por ser una hermana para mí, por tratarme con tanto cariño desde el día en que, asustadilla, te pregunté dónde era esa entrevista de trabajo… por escucharme en mis malos ratos, por interesarte siempre por mí, por enseñarme a ir haciendo todo… y todo ello con la mejor sonrisa… No sólo gané una gran compi, sino a toda una hermana); Jero (decía Machado “ser, en el buen sentido de la palabra, bueno”… Gracias Jero por ser un estupendo compañero de curro y amigo. Gracias porque desde el primer día me has dado una gran lección: que siendo una persona absolutamente sencilla y humilde, esa humildad hace Agradecimientos 17 sencillamente gigante a la persona… Desde lo pequeño, sin llamar la atención, sin hacerte ver para los demás, sin buscar el reconocimiento, estás dispuesto a entregarte a los demás, atento a todo lo que necesitamos… con cariño, con esa gran sonrisa y sin darte jamás el mérito tan enorme que tienes… gracias a ti aprendí muchísimo del trabajo auditor en la oficina… sí… pero sobre todo del ser buena persona dándote el mérito no tú, sino la huella que dejas en los demás… y esa lección no la olvidaré jamás); Rafa (compañero de fatigas, gran maestro del manejo de Excel y de la contabilidad, y con un corazón enorme… Firmamos contrato casi a la vez, y desde aquel día me has ayudado muchísimo a mejorar usando recursos, a perfeccionar en Excel, a comentar resultados (créeme que cuando explico análisis contable hay mucho de tus lecciones en cada explicación)… gracias también por ayudarme a entender el valor de la valentía para afrontar cambios y avanzar… ¡gracias, súper crack!); José (mi gran maestro… sabes que así te considero… he aprendido tanto gracias a ti… recuerdo ese día camino de Noalejo “Ana, no te preocupes que verás como llegará un día en que harás pum y todo lo que has aprendido y llevas dentro va a salir, vas a verle sentido a todo, a conectar lo que sabes con la práctica… y entonces vas a ver lo chula que es la contabilidad”… y así fue… cada día con paciencia infinita me ibas instruyendo… yo absorbía esa maestría que calaba poco a poco en mí… y llegó ese pum… Te dije “José, ahora sí… ha llegado ese pum”… Gracias por ser el gran empujón para ese pum y por trabajar cada día para pulir eso que llevaba dentro… Gracias a eso entendí la contabilidad y empecé a amarla… tanto como que hoy me dedico a ella investigadora y docentemente… Eres un gran maestro, maestro porque no sólo eres un gran docente (podrías venir a dar clase… lo harías genial…) sino porque a eso se suma que lo haces realidad desde tu experiencia. Gracias, José… Gracias, maestro); Paco C (eres la alegría en persona… no había nada más motivador que llegar un lunes a las 9 y encontrarme con tu enérgico “buenos días, hoy es un precioso lunes, vamos a por la semana”… eso era una inyección de positividad con la que poder afrontar todo. Gracias, Paco, por enseñarme el valor de la alegría estés como estés… esa lección me ha ayudado todo este tiempo porque más de una vez mis días parecían lunes… pero me acordaba de tu “precioso lunes” para tirar para adelante… Gracias también por transmitirme con tu ejemplo que una persona es grande cuando sabe tratar por igual y con el mismo cariño a todos); y Luís Ramón (gracias por tu gran humanidad y por enseñarme el valor de la profesionalidad y el hacer Agradecimientos 18 bien las cosas como base de todo). A mi familia Foro… Gracias por quererme como a una hija y hacerme sentir como en casa. Va por todos vosotros Voy ahora a mi segunda gran familia laboral… a nuestro E-Team. La vida me ha hecho el regalo de pasar dos años fantásticos en mi gran familia de la Academia Épsilon. Llevaba unos meses en paro y yo seguía con ganas de docencia… Y llegué currículum en mano a la Academia. Allí me esperaba la enorme sonrisa de una más que enorme persona: Cristina. Mi sorpresa fue cuando Raúl se acercó y me dijo “bienvenida, te estábamos esperando”… Esa enorme confianza en mí fue todo un soplo de energía que me animó bastante. Y así, gracias a Raúl y a José, la vida me regaló una preciosa experiencia y una gran familia. Raúl y José, he aprendido muchísimo de vosotros… Día tras día me habéis ayudado a darle sentido a mi gran pasión, la docencia… Sois para mí (y creo que para muchísima gente) todo un ejemplo de profesionalidad, de tirar para adelante y buscar recursos, de emprender… Hablamos tanto de emprendimiento… Emprender es, los dos habéis hecho, dejar atrás la comodidad para apostar por conseguir un sueño y trabajar duro para alcanzarlo… Gracias a los dos por haberme transmitido el valor de emprender proyectos y pelear con ilusión por ellos. Mil gracias también por haberme demostrado qué es la palabra docencia… Con vosotros, esa palabra tan bonita cobra todo su sentido… Ser docente no es sólo decir palabras sobre un tema… es despertar inquietudes de conocimiento en los alumnos gracias a esas palabras y ayudarles a descubrirse a ellos mismos para dar lo mejor de sí ante cualquier circunstancia. Y eso lo lográis cada día… lo veo en los alumnos y es increíble su avance… les hacéis sacar esa garra que necesitan para saber que pueden y van a lograr superar las asignaturas. Hay quien dirá que eso es suerte… Yo digo que, en palabras del economista Rovira, “la buena suerte es la suma de esfuerzo y oportunidad”… la oportunidad os ha llegado, sí… pero el esfuerzo lo habéis puesto vosotros… y ahí está el resultado… éxito empresarial. Gracias por todas estas grandes lecciones que me han ayudado profesional y personalmente… Y muchas gracias por haberme hecho sentir en familia todo el equipo, nuestro E-Team: Raúl, José, Cristina, Inma, Montse, Manu, Juan y Gema… Entre vosotros me he sentido arropada, querida y muy cómoda desde el minuto uno… He visto en vosotros una piña de grandes personas, y hoy por hoy siento Agradecimientos 19 que no me he ido de allí, y me siento E-Team… Sois geniales todo el equipo. Os quiero infinito, lo sabéis. Y voy ahora con mi actual familia, mi familia UJA, de la cual me siento encantada de formar parte. Muchas gracias a todos mis compañeros del Departamento de Economía Financiera y Contabilidad y, por supuesto, también del Departamento de Organización de Empresas, Marketing y Sociología, que siempre hacemos piña compartiendo buenos momentos. Desde que llegué, me he sentido una más… Entré el primer año de sustituta interina nueve meses después de acabar la carrera… Una sensación curiosa… hacía nada yo recorría esos pasillos y entonces era compañera de trabajo… Pero bastaron minutos para sentirme parte del equipo, otra más, como si llevase años… Creedme que es para mí un lujazo llegar a trabajar cada día a la que ha sido mi casa, y seguir aprendiendo (antes como profesores, ahora como compañeros de trabajo) de grandes profesionales… Ahora que, si grandes son como profesionales, tanto o más lo sois como personas… Personas de gran calidad humana… Aprendo tanto de vosotros… Para mí trabajar junto a vosotros es una gozada. Gracias infinitas por vuestro apoyo (os tengo para todo… apenas he comentado algo cuando ya estáis ahí ayudándome) y por todo el cariño que recibo. A mi club Chicas UJA: María (sabes que una persona es buena, buena cuando en dos minutos conectas… a mí me bastó uno cuando te sentaste en la mesa del despacho como compi de despacho para ver tu grandeza como persona… desde el primer minuto conectamos… gracias por aguantarme esos dos años (y espero que dentro de poco sean más), por escucharme cada día con las clases y la investigación… nunca podré agradecerte lo suficiente toda tu comprensión y apoyo… gracias por tu eterna sonrisa y porque, con tu forma de ser y de ver la vida me has transmitido mucha paz); Puri (te admiro… eres una profesional como la copa de un pino… transmites con pasión todo lo que sabes, estudias con tesón cada día para dar lo mejor de ti, eres una grandísima investigadora, conectas con los alumnos… y si alguien necesita algo, sólo pedírtelo y ahí estás… Ojalá tenga la suerte de poder seguir celebrando contigo más éxitos que, sin duda, te llegarán… porque a quien cada día da lo mejor de sí misma, le tiene que llegar lo mejor); Ana (mi Anita… cuántos buenos momentos juntas, cuánto vivido y compartido… cómo echo de menos esos desayunos… lo pasé fatal cuando te fuiste, pero a la vez estaba feliz de ver cómo se Agradecimientos 20 te presentaba una gran oportunidad… has peleado mucho por tu tesis… y el día que la defendiste aguanté el tipo tragándome las lágrimas de emoción de ver a mi Ana siendo doctora… eres un ejemplo para mí… nunca te he visto perder la sonrisa por mal que pudieran ir las cosas… y esa sonrisa me ha ayudado en muchos momentos para tirar hacia adelante… Sigue siendo muy feliz porque esa felicidad también me alegra la vida); Elisa (ya nos conocíamos de la carrera… esas tardes de prácticas con los dulces de mi abuela… Juntas nos ayudamos a superar ese primer obstáculo que era el Excel… y lo vencimos… desde ahí, nos pongan lo que nos pongan lo superaremos… sé que ya mismo vas a estar tú también con las mariposillas de depositar tesis doctoral… y lo vas a lograr… cuantas más piedras nos pongan, más alto y fuerte haremos nuestro castillo… no nos está siendo fácil la tesis… pero, al igual que empezamos superando juntas la dirección financiera, vamos a superar juntas este paso para ser doctoras… Ánimo, ya nos queda poco, y vamos a llegar a nuestra meta… sólo tenemos que seguir luchando…); Carla (he tenido la suerte de descubrir en cada una de nuestras quedadas UJA lo grandísima persona que eres… siempre sabes encontrar la palabra que necesito oír, y dicha con esa gran sonrisa… día a día aprendo de tus ganas de emprender nuevos proyectos, tus ideas, tu entusiasmo… Gracias por ayudarme en todo desde el primer minuto y por estar siempre ahí a cada cosa que necesito); y Paqui (qué alegría me dio cuando entraste en la UJA… Te había coordinado el Erasmus y ya vi a una chica trabajadora y llena de ilusión… y poco después, me diste la gran noticia de que te quedabas con nosotros… Hace unas semanas me diste la gran alegría de que te habían dado la FPU… Si es que todo llega… y esto no es más que la justa recompensa a tu esfuerzo… Cuánto nos queda por celebrar juntas… espero que dentro de cuatro añitos te vea siendo doctora… Ánimo y a por esa tesis que ahora comienzas). Quiero dedicar también esta tesis a todos mis chicos doctorandos: María C, Cristina O, Alberto, Leticia, Tina y Teresa… Vamos, que se puede, que vais a llegar y ya mismo… Estamos juntos en esto… sabemos lo que cuesta pero la gran alegría de ver crecer nuestra tesis y culminar nuestra formación. Constancia e ilusión, y en breve todos doctores. Muchas gracias también a Macario Cámara, porque cada día estás atento a cómo estoy, me ayudas con todo lo que necesito, me informas de todo, me empujas para que todo vaya como mejor me favorezca, me aconsejas y tienes siempre una palabra de apoyo… siempre ayudando sin darte el enorme mérito que tienes… jamás podré agradecerte Agradecimientos 21 tanto como has hecho y haces cada día por mí. A Antonio Moreno, por su inmensa humanidad, por estar pendiente de todo, por saber cuándo no estamos bien y encontrar las mejores palabras de ánimo, por dar ejemplo vivo de la palabra bondad a quienes nos cruzamos en su camino… la sencillez engrandece a la persona… y a ti te hace grande… muchísimas gracias por tu apoyo y empuje que cada día me hacen tirar para adelante. Un gracias muy especial a mis compañeras Elia García, Rocío Martínez, Paqui Castilla y Mari Paz Horno… Sois para mí como mis madres en la UJA… Siempre aconsejando, escuchándome, dándome todo el apoyo y cariño, con esa sonrisa… de verdad, no hay con qué agradeceros tanto cariño… gracias de corazón. A Jorge Ruiz, gracias por estar disponible para todo y ayudarme siempre con esa amabilidad y esa sonrisa, con esos ánimos y buenos deseos, con tus sabios consejos… tienes un alma grande… y eso lo transmites en tus palabras y en tu forma de ser… gracias por tu ayuda infinita cada día. A Manuel Carlos Vallejo, por esas ganas de que pronto saquemos la fumata blanca… siempre apoyándome y pendiente de cómo voy… gracias por tus ánimos y tu apoyo en todo. A Alonso Moreno, que desde lo callado estás siempre ayudándome… has estado pendiente incluso cuando estuve en Bristol de estancia de cómo estaba… más de una vez me he podido desahogar contigo de cómo iban las cosas, de las revistas y los cambios normativos, del agobio de la tesis… y me siento escuchada… a veces lo más difícil es justamente escuchar… y tú lo logras y con maestría. A mi compi de despacho, Chelo, por ser un grandísimo apoyo cada día y estar siempre pendiente de todo, animándome y transmitiéndome toda su experiencia. Muchas gracias. A todos vosotros, mi segunda familia… no podría quereros más. Y termino este apartado con dos personas a las que admiro y que, aunque ya no están en la UJA, están ahora cumpliendo sueños en otros destinos. Carmen Cámara, qué decir de ti… si es que diga lo que diga me quedaría corta… eres la bondad hecha persona. Desde que te conocí siempre me has dedicado tu sonrisa, que tanta fuerza me he dado cuando la necesitaba… Me has dado los mejores consejos y con tu ejemplo he aprendido el valor de la perseverancia y de trabajar con ganas para lograrlo. Me has enseñado que esa felicidad que desprendes se logra haciendo felices a los demás. Eres grande como profesional (no me extraña que allí no quieran que te vuelvas… si es que vales mucho y por eso te llegó esta oportunidad…), pero es que más grande aún eres Agradecimientos 22 como persona con todos, y eso es, sin duda, lo más importante en la vida… te has ganado muchos premios académicos, pero el mejor es el agradecimiento de todos los que te conocemos… Mil gracias por todo. Y Cristina Martínez, un gran referente para mí… Investigadora nata, con gran intuición y una capacidad inigualable de trabajo para hacer que este mundo sea un poquito mejor. Muchas gracias por tus consejos en todo este tiempo… Gracias a ti he aprendido mucho y me he sentido totalmente escuchada siempre que lo he necesitado. Gracias por esa humildad que tan grandísima te hace. En esta trayectoria he podido también trabajar codo a codo con grandes investigadores durante mis dos estancias de investigación. Gracias a mis compañeros en la Universidad Carlos III de Madrid, en el campus de Getafe. Me acogisteis como a una más desde que llegué, integrándome en todas las actividades del departamento. Es ejemplar la calidad profesional y humana de todo el equipo. Gracias a Manuel Núñez por coordinar allí mi labor de investigación y enseñarme con toda paciencia tantas cosas en esa, más que difícil, primera etapa de la tesis. Gracias por estar pendiente de todo… Muchas gracias a Juan Manuel García por sus consejos para orientarme en cómo enfocar mi investigación y compartir conmigo su gran experiencia sobre el campo del conservadurismo. Gracias a Beatriz García por su gran ayuda orientándome sobre investigación, sobre dimensiones de la calidad contable, sobre consejos para escribir mejor… pero sobre todo, por interesarse personalmente en cómo llevaba la tesis… gracias porque no ha hecho falta más que preguntar cualquier cosa para recibir material de apoyo y consejo al respecto. Y un agradecimiento muy especial a Juana Aledo… Desde que entré en aquel despacho vecino, con todo lo que suponía estar lejos de casa y de los míos más tiempo, estar en otra tierra y ser mi primera experiencia de trabajo investigando fuera de la UJA… Tú supiste transmitirme todo ese apoyo que tanto necesitaba… Has sido para mí una segunda madre… pendiente de cómo me sentía, si necesitaba algo, cómo iba mi investigación, qué tal en la residencia… En definitiva, de hacerme sentir como en casa cada día con tu visitilla a mi despacho. Gracias infinitas… Y a todos los compañeros del Departamento de Economía de la Empresa y Contabilidad. Agradecimientos 23 Thank you to all my colleges at the University of Bristol, a fantastic place where I had the chance of improving my research and extending my knowledge thanks to the conversations with such a marvellous teamwork. My special acknowledgement to Mark Clatworthy, the headmaster of the Department of Finance and Accounting of the University of Bristol in 2017, who was in charge of coordinating my research work there. Thank you very much, Mark, because you helped me a lot with all your comments about my suggestions. You were carefully hearing my ideas about the PhD project, asking me about them and telling me more challenging ideas. Moreover, you always were asking me about my stay, whether I was feeling comfortable or needed anything. I am also really thankful for the help of Mariano Scapin during my stay at Bristol, helping me with all of the contact details as well as taking care that everything was nice during my stay at the University of Bristol. Thank you very much, also, to all the members of the Department of Finance and Accounting for giving me the chance of presenting an external research seminar at the University of Bristol (24/05/2017) and receiving such a good feedback for my research project. For me it was an incredible moment having the opportunity of telling my ideas of research to such an acknowledged professionals in the field of Finance and Accounting. Thanks to the ideas that all of the attendants to my seminar gave me I had the motivation to develop the methodological chapter for this doctoral thesis, which is now a paper in revision. Thank you very much to all of you. It was a pleasure for me to share with you three months working and researching in your teamwork. Quiero agradecer también de manera especial a José Luís Roldán por sus siempre estupendos consejos y sugerencias sobre este mundo del PLS que he tenido la suerte de poder descubrir a lo largo de la realización de la tesis. Muchas gracias por responder siempre atento y rápido a todas las dudas que me surgían… Y no sólo eso, sino además acordarte siempre y mandarme todas aquellas novedades interesantes sobre PLS relacionadas con el tema de investigación. Gracias por todo tu apoyo… Me has ayudado y mucho con esta tesis. Agradecimientos 24 La vida no sería igual sin los amigos… y yo tengo la suerte de tener por amigos a personas maravillosas. Este mundo investigador me ha dado a conocer un grupo de amigos estupendos gracias a los congresos. Gracias a Cinthia Valle porque desde esa cena en el lagar de Bilbao te has convertido en una auténtica hermana para mí. Desde entonces hemos compartido tantos momentos… ¡Y los que nos quedan! Eres una gran investigadora y tienes además un corazón enorme. Qué ilusión me hizo verte ya doctora… No paras de emprender proyectos y gracias a eso estás creciendo mucho como profesional. Eres todo un ejemplo para mí, y ya sabes que tenemos pendiente un paper juntas… Vera, si es que eres todo corazón… tu sonrisa anima a todo el mundo… Sabes ser sencilla y desde ahí das grandes lecciones de vida. Gracias por darme todo tu apoyo desde que nos conocimos en Bilbao (desde luego, en ese congreso el mejor regalo fue conoceros a todos…). Nora Muñoz, nos conocíamos desde esa primera experiencia con el aterrador Stata… Sobrevivimos ambas, y no perdimos contacto hasta hoy. Lo paso genial contigo porque muchas veces es esa sensación de saber que, sin decirnos nada, estamos pensando en lo mismo… Gracias por tantas risas juntas, por compartir experiencias investigadoras y por todo tu apoyo. Mis “mellis” Luís y Rubén… esto es conocer a las buenas personas por partida doble… Recuerdo ese congreso de Bilbao cuando nos conocimos en la cena en la Bilbaína… Pensé yo, qué simpáticos parecen… y poco a poco he visto que ambos tenéis una enorme humanidad, que estáis siempre dispuestos a ayudar a quien lo necesite, que sabéis escuchar y aconsejar… Y sois geniales investigadores, cada uno en vuestra área, y estoy deseando de seguir celebrando éxitos. Y por supuesto, Luís, pendiente está también ese paper en conjunto. Muchas gracias porque juntos compartimos investigación y buenas experiencias, sonrisas y lágrimas, cabreos y alegrías… gracias por todo, y que sigan los buenos momentos. Mi agradecimiento también a David Huget, Rafaelle, Franciso, Bianca Beyer, Mercedes Luque, Cristina Grande, Nicolás García y Elvira Scarlatt por los momentos compartidos y su apoyo. Muchas gracias a mis amigos del club de las cenas… Alicia, Marta, Elisa, Melody, Antonio, Nono, José, José Antonio, David, Gema, Rosa y Francisco… Agradecimientos 25 Vosotros me dais toda la energía que necesito… Estáis para las duras y las maduras… Habéis vivido cada momento desde el inicio de la tesis prácticamente, me habéis “sufrido”, me dais apoyo, vivimos tantos momentazos juntos… A veces la vida por casualidad te regala encontrarte con muchas buenas personas… y yo fui la afortunada que recibió ese regalo… Muchísimas gracias por estar, para todo y siempre. Nos queda mucho que seguir celebrando… Y dentro de mi club cenas, hay especialmente dos personas que son para mí hermanas… Alicia y Marta… somos el trío lalala… No tendría palabras para agradeceros tanto… conocéis cada detalle de mi alma, nos miramos y sabemos qué sentimos, reímos y lloramos juntas, compartimos pasión por la zumba, disfrutamos grandes momentos… y el remate fue ya que me hicierais el gran regalo de venir a Bristol estando de estancia… Eso no lo olvidaré nunca… Cuando ya fallaban fuerzas para acabar las últimas semanas de estancia, vuestra visita fue todo un chute de energía para mí… Por más tardes de Victotia’s Secret, de cafés y de risas… Gracias a mis dos hermanas. De los buenos vecinos, haces grandes amigos… No podría separar esa fuerza para acabar con esta tesis del grandísimo apoyo de mi vecina, Patricia… Nos unió la pasión zumbera, y desde entonces hemos compartido muchísimos momentos. Muchas gracias, Patri, por aguantar a este “tostonazo” cada día, por escucharme siempre, por hacerme reír cuando más lo necesito, por esos ratos locos de zumba, por esas caminatas… Sabes que de verdad eres amiga de una persona cuando una mirada es suficiente para saber todo lo que se está pensando… Y creo que tú y yo nos entendemos a la perfección sin decir ni media palabra. Esta tesis, por supuesto, va dedicada a ti (sé que dentro de poco me vas a dar muchas alegrías, y seguiremos celebrando éxitos de las dos). Gracias por todo. Lo que la universidad ha unido, que no lo separe nadie… Estudiando en la Universidad de Jaén tuve la gran suerte de dar con quienes hoy son para mí toda una familia. Empecé conociendo a Fátima, Lucía, Ana y María… Un añito mayores… Fueron como mis hermanas mayores en la universidad. Me ayudasteis en todo momento pasándome apuntes, explicándome ejercicios, contándome cómo se evaluaban las asignaturas… Pero la cosa no quedaba en la universidad. Poco a poco fuimos haciendo Agradecimientos 26 piña, y me acogisteis de pleno en vuestro grupo. Y así conocí también a Ana y Jesús, Elena, Vero y Víctor. No puedo tener más suerte en la vida, que me ha ido poniendo en mi camino grandísimas personas… Vosotros lo sois los nueve… Me siento entre vosotros como en casa, disfruto cada momento. Cuántas tardes de risas en la piscina, en nuestros cafés (/cenas /lo que surja mientras sigamos pasándolo genial…). Habéis vivido conmigo cada momento de mi carrera, de mis inicios laborales, de mi tesina… y de mi tesis, hasta ahora. No tendría palabras para agradeceros el enorme apoyo que me dais y lo feliz que me hacéis sentir cada momento que estoy con vosotros. Quien tiene un amigo, tiene un tesoro… Y si tienes un grupo de amigos así, desde luego, tienes el mejor legado que podrías recibir jamás. Os quiero y mucho, lo sabéis… Gracias por tanto… Va por vosotros esta tesis. La universidad también me regaló conocer a mi casi hermana… Marta Pérez. Somos como dos gotas de agua, pensamos lo mismo y a la vez, compartimos forma de ver la vida, de creer, de sentir… Hemos compartido tantos buenos momentos… Hemos reído y llorado juntas… Sé que siempre te tendré como amiga y hermana, al igual que sabes que tú me tendrás a mí. Mil gracias por todo, hermanita… Y muchas gracias, cómo no, a mi familia zumbera… Si cojo fuerzas cada día es gracias a los buenos momentos que pasamos. De verdad, no tiene precio entrar al gimnasio, recibir tanto cariño, compartir nuestra pasión por el baile, vibrar con cada nota, reír cuando nos cambian las canciones y vamos cada cual para un sitio… Es una gozada formar parte de mi familia ZZ. ¡Os debo muchísimo y el cariño que os tengo es enorme! Gracias de corazón. Un gracias aquí muy especial a mi Chipirona, Laura M, por haber sido mi hombro de risas, lágrimas, alegrías, enfados… pero sobre todo, de olvidarlo todo bailando. Gracias por tantísimos buenos momentos. Gracias a los monitores de La Victoria porque con vosotros he ganado no sólo en salud y calidad de vida, sino también en felicidad, y eso me ayuda y mucho a todo lo que hago… Yo no quería apuntarme al gimnasio, me negaba a moverme… Hasta que gracias a vosotros he aprendido a ver en el deporte una pasión que me activa y me hace estar realmente feliz. Me habéis ayudado también a coger mucha más confianza en mí misma, a demostrarme que poco a poco y con esfuerzo se logran las cosas por difíciles Agradecimientos 27 que parezcan (quien me diga a mí que consigo hacer los equilibrios en BodyBalance, coordinarme bailando, mover la cadera en danza del vientre… cuando antes era un palo rígido, descoordinado y que se caía en lo más llano…). De verdad, me habéis cambiado totalmente y me habéis ayudado a ver siempre un “vamos, a por ello” en lugar de un “eso, ni en broma lo logro”… Laura, Carmen, Esther, María F., María O., Alexis, Miguel… Un enorme gracias por lo que cada día me hacéis sentir. Que siga el ritmo, que siga la diversión, que siga el esfuerzo para lograrlo… Ya sabéis mi lema… “¡Vamos, vamos, vamos!”. Muchísimas gracias también a mis niños de limpieza y de recepción de La Victoria por su apoyo infinito, por esas sonrisas que me dedican cada día cuando entro, por ser magníficos profesionales y, si cabe, mejores aún personas. Gracias porque con vosotros, desde vuestro ejemplo, desde vuestra sencillez, desde vuestro saber hacer y saber escuchar, me dais las mejores lecciones de vida… La grandeza de corazón se gana en el trato día a día con las personas… Y eso es algo que lleváis a gala… Luisi, Luisa, Belén, Antonio, Loli, Jesús, Marisol, Laura y Mari Paz… ¡Sois geniales! Y si de verdad empecé a tirar para adelante con el deporte, con la tesis y demás en un momento en que todo lo veía muy complicado (en especial ese primer bache de tesis) fue gracias a Alice… Empecé a amar el deporte gracias a tus clases de zumba (conste que antes no quería seguir en el gimnasio más que el mes que estaba ya pagado… pero cambié de opinión tras la primera clase de zumba contigo…). Me has impulsado muchísimo, me has ayudado a crecer como persona… Eres todo un ejemplo para mí de fortaleza, de sacar sonrisa aunque por dentro estés rota, de ponerle alegría a la vida, de tener ilusiones y sueños y no cansarte jamás de luchar hasta conseguirlos, de simpatía con todos, y de un saber estar que no muchas personas tienen… Gracias por hacerme ver lo bueno que había en mí, por escucharme siempre y por saber darme el mejor consejo justo en el momento en que necesitaba oírlo… Nunca olvidaré esa conversación cuando te dije que veía muy negro todo lo de la tesis (y al principio prácticamente que estaba…), y me dijiste que investigar es dar lo mejor que tienes, lo que de verdad te gusta, en lo que eres buena, y ponerlo al servicio de la sociedad para hacerla avanzar… No se puede dar mejor idea de investigación… Tú lograste también culminar tu investigación, y me decías que fue una etapa feliz en tu vida… Desde aquel Agradecimientos 28 día siempre he tenido en mente (a veces no he llegado a lograrlo, pero siempre lo tengo presente) esa frase de “ama lo que haces, disfruta de tu tesis, disfruta de tu vida”. Eres un gran ejemplo y sé que vas a seguir triunfando sea donde sea. Gracias, Ali, por todo lo que me transmites. Y me he reservado para el final una persona que no está, pero que a la vez está muy presente siempre en mi vida… Mi abuelo Pepe. Abuelo, desde pequeña me has dejado el mejor legado que hubieses podido pensar… me has enseñado un valor que hoy por hoy es la base y el empuje en todo lo que hago. Desde que era niña, me decías: “Ana, ten siempre valor propio”… Valor propio… Cuánto dicen esas dos palabras… Así tal cual, yo no entendía muy bien lo que era… Pero tú me ayudaste no sólo a entenderlo, sino a verlo en ti y vivirlo en lo que hacía… Me mirabas la ortografía y querías que estuviera siempre perfecto (cuánto te debo… cuánta huella has dejado en mí… qué cerca te siento…). Aprendí a confiar en mí misma, a ver en mí ese valor para hacer las cosas con rigor para hacerlas bien, a no rendirme jamás (con el deporte, que tanto me costaba… siempre me ayudaste a no rendirme). Tú también has sido un luchador, hasta el final… Partido a partido (como tu Atleti), has ganado batallas. Hoy, por supuesto, me encantaría abrazarte… Pero sé que estás con la mejor compañía, y que estarás hoy gozando desde allí compartiendo la felicidad de ver a tu nieta ya doctora, avanzando en la educación, que tan importante has considerado siempre. El día de mi comunión me escribiste una dedicatoria preciosa: “Me diste la primera gran alegría cuando naciste y te bautizaste, hoy me has dado la segunda gran alegría en tu primera comunión… Espero que me des la tercera gran alegría cuando te cases”… No sé si me casaré, abuelo, pero sé que para ti hoy esta tesis a va a ser tu tercera gran alegría. Por eso, a ti muy en especial te dedico esta tesis. Siempre has estado orgulloso de mí, y espero que esta tesis también te siga haciendo sentir así. Cada vez que he estado por rendirme, he tirado para adelante por darte esa tercera alegría. Gracias por acompañarme día a día y cuidar de mí desde donde estás, desde lo más alto. Va por ti abuelo. Te quiero infinito. Gracias por tanto… 29 CHAPTER 1 Introduction 30 31 CHAPTER 1. INTRODUCTION 1.1 MOTIVATION OF RESEARCH. Earnings quality is one of the most common topics in accounting literature. Notwithstanding this, the fact that earnings quality is a non-directly observable concept makes its measurement difficult. The adoption of an adequate technique for earnings quality measurement, given the importance of this topic in literature, is crucial, because the validity of the conclusions got in empirical studies of consequences or determinants of earnings quality would be affected. The present doctoral research dissertation presents an in-depth revision of earnings quality measurement, analysing the current state of research and offering new insights on recent techniques that may be more adequate, given the characteristics of earnings quality. We contribute to prior literature from a theoretical point of view with a detailed analysis of the state of the art on earnings quality measurement from a multidimensional point of view. This review reveals that there is a consensus about the multidimensional nature of earnings quality, as there are several dimensions that are indicative of earnings quality, none of them being superior to the others nor enough to completely represent it (see for example Dechow, Ge, & Schrand, 2010; Dechow & Schrand, 2004; Francis, LaFond, Olsson, & Schipper, 2004; Francis & Schipper, 1999; Perotti & Wagenhofer, 2014). Such theoretical consensus, however, is not reflected on empirical works that aim to measure earnings quality, for most models analyse a single dimension of earnings quality, thereby adopting a unidimensional scope. To bridge this gap between the theoretical concept of earnings quality and its empirical measures, we revise the framework for theory-based empirical research in Social Sciences, applying that framework to the measurement of earnings quality. Thus, by revising the conceptualization of earnings quality, we found some concerns. First of Chapter 1. 32 all, we observe that there is not a clear, unique, explicit concept of earnings quality neither in accounting legislation nor in prior literature. This way, literature talks about earnings quality in terms of a list of properties indicative of greater usefulness of accounting information for different outcomes of decision making (Dechow et al., 2010; Perotti & Wagenhofer, 2014) such as economic income (Schipper & Vincent, 2003), actual performance (Dechow & Schrand, 2004; Demerjian, Lewis, Lev, & McVay, 2013) or market efficiency (Ewert & Wagenhofer, 2011; Fields, Lys, & Vincent, 2001). Secondly, although the literature on this issue recognizes that there are various dimensions related to earnings quality, the relationships of those dimensions among them or with the earnings quality construct are not clear. Thirdly, there are several empirical proxies to represent each dimensions but a lack of theoretical analysis on the validity of each of them, their ability to accurately represent the concept is under question (Perotti & Wagenhofer, 2014), and different studies have rendered contradictory results for proxies representing the same concept (Ewert & Wagenhofer, 2011). Fourthly, models previously used in prior literature to measure earnings quality (both uni- and multidimensional ones) have been shown to be non-satisfactory because of misspecification or bias in estimation for correlated omitted variables. Incorrect specification has important implications also from an empirical point of view because results from the analysis of earnings quality with other variables would reflect inaccurate conclusions (W. Chang, Franke, & Lee, 2016; Jarvis, MacKenzie, & Podsakoff, 2003; MacKenzie, Podsakoff, & Jarvis, 2005). Finally, we conclude that the use of more sophisticated techniques for earnings quality measurement is demanded, because first-generation ones (in particular, Ordinary Least Squares (OLS) regression) are not able to model complex relationships between different variables at the same time (Gefen, Rigdon, & Straub, 2011; Lee, Petter, Fayard, & Robinson, 2011; Nitzl, 2016; Smith & Langfield-Smith, 2004). In short, empirical research can benefit from more rigorous estimation techniques for earnings quality measurement that accurately represent the concept and allow the extraction of valid conclusions from the analysis with other variables for future research. With the aim of improving earnings quality measurement, we carry out an empirical study that adopts second-generation regression models (in particular, Partial Least Squares −PLS−) for earnings quality measurement. The originality of our research Introduction 33 focus on the methodology used to assess the validity of earnings quality measurement. PLS has been widely adopted for other disciplines in Social Sciences such as Management Accounting, Psychology, Strategic Management, Management Information Systems, or Marketing (Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011, 2013; Lee et al., 2011; Sarstedt, Ringle, & Hair, 2014). These disciplines have taken advantage of the ability of PLS to empirically represent non-directly observable variables (latent variables) with several empirical proxies (indicators), incorporating as many proxies as needed with an appropriate weight for each of them according to their importance to explain the concept (Hair, Sarstedt, Pieper, & Ringle, 2012; Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009; Lee et al., 2011; Nitzl, 2016; Smith & Langfield-Smith, 2004). Additionally, PLS is used in Social Sciences as a method to rigorously validate measurement proxies for any theoretical concept (Hair et al., 2012; Henseler, Ringle, & Sarstedt, 2012; Nitzl, 2016). For that reason, we make a contribution to prior literature from an empirical point of view by proposing and empirically testing a model for earnings quality measurement that includes main proxies used in literature. Following the scale validation process (Diamantopoulos & Winklhofer, 2001) we systematically evaluate the validity of earnings quality measurement. Moreover, we provide evidence of the superiority of PLS over those estimation models previously used in terms of a greater predictive power both in sample and out of sample and a reduction of estimation bias. The importance of our empirical study is that it allows for a more precise estimation of earnings quality, including all proxies that appropriately represent the dimension of earnings quality they measure and explicitly considering the inter-relation among those dimensions. Furthermore, this model estimates the optimal weight for each proxy and dimension according to the importance to explain earnings quality. In short, this doctoral research study analyses the complexity of earnings quality measurement, highlighting the main problems of previous models in prior literature and proposing a new methodology for its estimation. The application of such methodology may help to overcome those problems, allowing for a less biased and more powerful estimation of earnings quality, considering all its representative dimensions. Furthermore, the validity of the proxies included in the model is assured after having analysed such validity with a rigorous, systematic process. This has implications for both researchers and practitioners. For researchers, it questions the validity of Chapter 1. 34 conclusions got from previous analysis with less accurate models of earnings quality measurement and opens a new possibility to obtain more valid ones. Additionally, it helps to identify those key dimensions that are more important for the decision making processes of the different stakeholders, as well as those other dimensions that are less relevant. For practitioners, the greater accuracy in earnings quality estimation can help them to orientate their accounting choices to influence those dimensions that have a stronger impact on the stakeholders’ decisions. Thus, for instance, regulators can identify the possible interaction among the different earnings quality dimensions, being able to study how the standards that are aimed to affect some dimensions can have secondary effects on other ones. Additionally, the supervisors of the quality of financial statements (audit firms, supervisor authorities…) can also benefit from a multidimensional analysis of earnings quality, for their conclusions would be really accounting for a variety of facts determining earnings quality, all of them assessed to be valid and accurate to represent it. 1.2 OBJECTIVES OF RESEARCH. The main objective of this doctoral research is to analyse earnings quality measurement from a multidimensional point of view, proposing a solution to models previously used in prior literature. This solution consists of the application of structural equation models as second-generation regression methods, in particular Partial Least Squares (PLS), as a holistic model that allows for a multidimensional approach for earnings quality estimation. This is an estimation technique that, despite being widely used in other disciplines of Social Sciences, it has not been widely used in financial accounting research. We will also use the application of this method to rigorous, systematically assess the validity of the main empirical proxies used in prior literature. More in details, we can summarize the specific objectives of our research as follows: 1-) Analysis of the state of the research on earnings quality. With this objective we aim to: Introduction 35 -Undertake a literature review on the earnings quality studies in those accounting journals included in the Journal of Citation Report, identifying the main proxies used in prior literature to represent empirically earnings quality, as well as those models and statistical techniques that have been adopted. -Carry out a critical review of these earnings quality measures, highlighting its problems and the models and statistical techniques that have been used for their estimation. 2-) Analysis of the validity of earnings quality conceptualization. With this objective we aim to: -Study the different definitions of the earnings quality concept that have been used both in accounting standards and in the extant literature. -Analyse whether the ways in which researchers have empirically measure the variable “earnings quality” are appropriate and consistent with the definition of the term. -Test the validity of conceptualization (both at the conceptual and operational level) of the main models previously used for earnings quality measurement, comparing their estimation errors. -Propose an appropriate method for earnings quality measurement and empirically validate its superiority over previous models, as compared with models previously used, with a simulation analysis. 3-) Empirical validation of the proposed method for measuring earnings quality, using archival data from the financial statements of a sample of firms. With this objective we aim to: -Revise the adequacy of the different earnings quality proxies that have been previously used in accounting research to accurately represent the theoretical concept they are intended to measure, indicating those cases in which there is not a correspondence between the empirical indicator and the dimension latent variable. Chapter 1. 36 -Analyse the internal consistency of the different measures for each dimension, assessing if those measures refer to the same or to different concepts, and if that concept is explained correctly by those measures. -Offer empirical evidence of the boundaries of those techniques that have been previously used for measuring earnings quality, as opposed to more sophisticated statistical methods that approach earnings quality measurement with a multidimensional scope. 4-) Development of a methodology for defining a multi-dimensional measure of earnings quality. With this objective we aim to: -Develop a multi-dimensional measurement method that includes the different facets of earnings quality, controlling for the potential correlation between them and allowing for the inclusion of different measures (proxies) for each of these dimensions. -Compare the predictive capacity of traditional models of earnings quality measurement as opposed to our new proposed model, checking if, as expected, the new model increases the predictive estimation power reducing estimation bias. 1.3 STRUCTURE OF THE DOCTORAL RESEARCH STUDY. The present doctoral research study is structured as follows. Chapter 2 presents a review of the research on earnings quality measurement, specially focusing on its multidimensional nature. This chapter describes the process of the bibliometric review, classifying the different studies according to which specific dimension of earnings quality is analysed. We then describe the different properties that are indicative of earnings quality, as well as the empirical indicators that previous papers have used to represent those properties. Later, we study the different methods followed by the researchers to measure earnings quality from both the unidimensional Introduction 37 and the multidimensional points of view, analysing the technique they use and the problems associated to each way of estimating earnings quality. Chapter 3 justifies and explains the methodology that we propose as a suitable estimation method for earnings quality measurement. We start this chapter with a description of the conceptualization process to empirically represent any non-directly observable variable in social sciences. Considering this general process, we revise prior literature on earnings quality measurement, highlighting the main problems that arise from the estimation models previously used. We then propose the application of second- generation regression methods and, in particular, Partial Least Squares (PLS) for measuring multi-dimensional earnings quality and testing the relationship between earnings quality and its causes or consequences. We analyse how this method has been used in Social Sciences and justify its appropriateness for measuring earnings quality, discussing how this method helps to overcome the problems evidenced in prior models. To reinforce this justification, we undertake a simulation process that provides evidence of the greater estimation power and lower bias of PLS estimates over those estimates computed using the techniques used in empirical accounting research for measuring multi-dimensional earnings quality. Chapter 4 presents the empirical results. After presenting the research design for earnings quality measurement using a PLS model as well as the main descriptive statistics for the indicators included in the model, we discuss the scale validation process with PLS of the main proxies for the different earnings quality dimensions in prior literature (measurement model validation). For the sake of clarity, results are presented for each dimension, analysing the validity of the different indicators in the representation of their theoretical concept. This test of the validity has been done considering both, each indicator individually and the aggregation of all the indicators of the same dimension. We also checked the discriminant validity of each dimension, to assess whether each dimension is significantly distinguishable from the others. After checking the validity of the measurement model, we analyse the strength of the relationships between the different properties of accounting information in terms of their explanatory power (both, in sample and out of sample) on the perceived level of earnings quality perceived by equity investors. Similarly, we analyse whether it makes Chapter 1. 38 sense to consider a general, abstract concept of earnings quality or, on the contrary, there are merely a list of dimensions representative of it. Finally we analyse the importance of each dimension to explain earnings quality outcomes (Importance- Performance Map –IPMA– analysis). The present doctoral thesis ends with Chapter 5, where we present the main conclusions, the limitations of the study, and the future research lines that can be developed. 1.4 REFERENCES FOR CHAPTER 1. Chang, W., Franke, G. R., & Lee, N. (2016). Comparing reflective and formative measures: New insights from relevant simulations. Journal of Business Research, 69(8), 3177–3185. Dechow, P., Ge, W., & Schrand, C. (2010). Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting & Economics, 50(2/3), 344–401. Dechow, P., & Schrand, C. (2004). Earnings quality. The Research Foundation of CFA Institute. Demerjian, P., Lewis, M., Lev, B., & McVay, S. (2013). Managerial ability and earnings quality. The Accounting Review, 88(2), 463–498. Diamantopoulos, A., & Winklhofer, H. M. (2001). Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development. Journal of Marketing Research, 38(2), 269–277. Ewert, R., & Wagenhofer, A. (2011). Earnings quality metrics and what they measure (Working Paper). University of Graz. Fields, T. D., Lys, T. Z., & Vincent, L. (2001). Empirical research on accounting choice. Journal of Accounting & Economics, 31(1–3), 255–307. Introduction 39 Francis, J., LaFond, R., Olsson, P., & Schipper, K. (2004). Costs of Equity and Earnings Attributes. The Accounting Review, 79(4), 967–1010. Francis, J., & Schipper, K. (1999). Have financial statements lost their relevance? Journal of Accounting Research, 37(2), 319–352. Gefen, D., Rigdon, E. E., & Straub, D. W. (2011). An Update and Extension to SEM Guidelines for Administrative and Social Science Research. MIS Quarterly, 35(2), iii-A7. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet. The Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139–152. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Partial Least Squares Structural Equation Modeling: Rigorous Applications, Better Results and Higher Acceptance. Long Range Planning, 46(1–2), 1–12. Hair, J. F., Sarstedt, M., Pieper, T. M., & Ringle, C. M. (2012). The Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Strategic Management Research: A Review of Past Practices and Recommendations for Future Applications. Long Range Planning, 45(5–6), 320–340. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2012). Using partial least squares path modeling in advertising research: basic concepts and recent issues. In S. Okazaki (Ed.), Handbook of Research on International Advertising (pp. 252–276). Cheltenham, UK: Edward Elgar. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Advances in International Marketing, 20, 277–320. Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., & Podsakoff, P. M. (2003). A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research. Journal of Consumer Research, 30(2), 199–218. Lee, L., Petter, S., Fayard, D., & Robinson, S. (2011). On the use of partial least squares Chapter 1. 40 path modeling in accounting research. International Journal of Accounting Information Systems, 12(4), 305–328. MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M., & Jarvis, C. B. (2005). The problem of measurement model misspecification in behavioral and organizational research and some recommended solutions. Journal of Applied Psychology, 90(4), 710–730. Nitzl, C. (2016). The use of partial least squares structural equation modelling (PLS- SEM) in management accounting research: Directions for future theory development. Journal of Accounting Literature, 37, 19–35. Perotti, P., & Wagenhofer, A. (2014). Earnings quality measures and excess returns. Journal of Business Finance & Accounting, 41(5–6), 545–571. Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2014). PLS-SEM: Looking Back and Moving Forward. Long Range Planning, 47(3), 132–137. Schipper, K., & Vincent, L. (2003). Earnings quality. Accounting Horizons, 17, 97–110. Smith, D., & Langfield-Smith, K. (2004). Structural Equation Modeling in Management Accounting Research: Critical Analysis and Opportunities. Journal of Accounting Literature, 23, 49–86. 41 CHAPTER 2 Theoretical framework. A review on the multidimensional analysis of earnings quality 42 43 CHAPTER 2. THEORETICAL FRAMEWORK. A REVIEW ON THE MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS OF EARNINGS QUALITY 2.0. INTRODUCTION TO CHAPTER 2. Earnings quality is one of the most common topics in empirical research on financial accounting, as evidenced by the many research reviews (Dechow, 1994; Dechow & Skinner, 2000; Demerjian et al., 2013; Ecker, Francis, Kim, Olsson, & Schipper, 2006; Fields et al., 2001; García Osma, Gill de Albornoz Noguer, & Gisbert, 2005; Healy & Wahlen, 1999; Hermanns, 2006; Imhoff, 2003; McNichols, 2000; Nelson, Elliot, & Tarpley, 2003; Penman, 2003; Schipper & Vincent, 2003). As earnings quality is not directly observable, empirical researchers have typically measured it using a variety of empirical proxies that are expected to be associated with any desirable property of accounting information as, for example, persistence, smoothing, or accruals quality (Perotti & Wagenhofer, 2014). As none of these measures has emerged as superior for all decision models (Dechow et al., 2010), earnings quality can be considered a multidimensional concept. This chapter presents a review of the literature on earnings quality, focusing on its multidimensional nature. The study reveals that, despite the theoretical consensus about this multidimensional nature, the vast majority of empirical works on earnings quality do not take into account the multidimensionality of the concept, thereby analysing just one characteristic of earnings. Moreover, although some studies consider various proxies of earnings quality, the analysis of these proxies is done in separate models, without taking into account the possible inter-relationships among the different proxies. Furthermore, research on the relationships among various earnings-quality dimensions is scant, and conclusions are, so far, mixed. Finally, a few researchers have tried to develop a multidimensional measure of earnings either by defining additive indices or using factor analysis of several earnings properties. These naïve multidimensional measures present their own problems, including lack of control for Chapter 2. 44 complementarity or substitution effects among different properties, the use of equal weights for all properties (Leuz & Wysocki, 2016), or the fact that not all earnings- quality dimensions enter into the definition of those indices. This chapter is structured as follows. Section 2.1 describes the bibliometric review. Section 2.2 presents various dimensions of earnings quality and analyses empirical proxies commonly used in prior literature to measure them. Section 2.3 presents an analysis of two groups of papers on earnings quality: Sub-section 2.3.1 contains a review of the empirical research analysing earnings quality unidimensionally (defined as using just one dimension) and research with multidimensional analyses of earnings quality, but in separate models, ignoring the relationship among those dimensions. It is demonstrated that, analytically, measuring a multidimensional construct such as earnings quality using just one of its dimensions can produce biased estimations because of correlated omitted variables or endogeneity problems. Sub- section 2.3.2 presents an analysis of papers addressing earnings quality multidimensionally and contains two types of studies: papers analysing the inter- relationships among various dimensions of earnings quality, and papers using additive indices as composite measures of earnings quality. Section 2.3 also presents an analysis of the limitations of indices representing earnings quality, concluding that they can yield biased estimates because of the correlations between properties and because of equal weights. Section 2.4 highlights the necessity of developing multidimensional measures of that concept to avoid these problems. The use of other estimation techniques, such as Structural Equation Modelling would enable a composite measure of earnings quality. 2.1 DESCRIPTION OF THE BIBLIOMETRIC REVIEW. As previously exposed, in this Chapter we aim to undertake a literature review to get a picture about the state of the art in earnings quality measurement. To do so, the following methodology has been adopted. All articles in 18 journals of the Journal of A review on the multidimensional analysis of earnings quality. 45 Citation Reports (JCR) 20141 published between 2000 and 2014 were examined. We included in the review those meeting the following three criteria: (1) The title, abstract, or keywords must reflect earnings-quality content2. (2) The article must report on an empirical or methodological study. (3) The article must deal specifically with earnings quality, discarding those that deal with similar topics as audit quality, forecast quality, voluntary disclosure, or quality of management accounting system. According to these criteria, 6214 articles were reviewed. We found 618 papers that were considered as earnings-quality articles (9.9% of reviewed articles), indicating that earnings quality is arguably one of the most common issues in accounting research. Furthermore, the interest in earnings quality has grown along the period of study; whereas in 2000 we found 13 earnings-quality articles (4.2% of reviewed articles from 2000), in 2014 we located 112 (22.8% of the papers from 2014). Of the 618 earnings quality papers, 572 (92.6%) were empirical works; the remaining 46 (7.4%) can be considered as methodological papers, as they provide no empirical measure of earnings quality but analyse theoretically different aspects of earnings quality such as the relationships among various properties of accounting information or their determinants or consequences. As the aim of this Chapter is the analysis of multidimensionality in earnings-quality measurement, we focus on the 572 empirical papers. Because earnings quality is unobservable, empirical researchers typically measure it using a variety of empirical proxies that are expected to be associated with 1 The reviewed journals are Abacus, Accounting and Business Research, Accounting and Finance, Accounting, Auditing and Accountability Journal, Accounting Horizons, Accounting, Organizations and Society, Accounting Review, Asia-Pacific Journal of Accounting and Economics, Australian Accounting Review, Contemporary Accounting Research, European Accounting Review, Journal of Accounting and Economics, Journal of Accounting and Public Policy, Journal of Accounting Research, Journal of Business Finance and Accounting, Journal of International Financial Management and Accounting, Management Accounting Research, and Review of Accounting Studies. 2 Examples of the expressions we consider that reflect earnings quality content are “earnings quality”, “accounting quality”, “financial reporting quality”, “earnings management”, “predictability”, “persistence”, “smoothing”, “conservatism”, “earnings response coefficient (ERC)”, or “earnings restatements”. Chapter 2. 46 desirable properties of accounting information (Perotti & Wagenhofer, 2014). These properties are indicative of earnings quality according to the usefulness of accounting information in a specific decision-making process (Dechow et al., 2010). Consequently, the consensus among accounting researchers is that earnings quality is a multidimensional concept (Dechow et al., 2010; Demerjian et al., 2013; Fields et al., 2001; Francis et al., 2004; Schipper & Vincent, 2003). Dechow et al. (2010) classify empirical proxies of earnings quality in the following categories: accounting properties of earnings, measures of the investors’ response or market response to earnings, and other external indicators of earnings misstatements. Accounting properties of earnings comprise four characteristics of reported earnings that are expected to increase in usefulness in the decision-making process: (absence of) earnings management (accruals quality and earnings distribution irregularities), earnings and accruals persistence, earnings smoothness, and conservatism. Investor or market reactions to reported earnings are based upon the idea that higher-quality earnings provide useful information for equity valuation (Dechow et al., 2010; Holthausen & Watts, 2001). Consistent with this idea, a higher earnings quality level would be associated to a tighter relationship between accounting and stock market data. The earnings response coefficient (ERC) and the R2 from the earnings- returns model are the proxies included in this category. Other external indicators include SEC enforcement releases, restatements after negative audit opinions, and internal control weaknesses. Independent experts’ negative opinions of a firm’s financial statements (eventually resulting in restatements or modified audit opinion), or weaknesses in a firm’s internal control system can be indicative of poor earnings quality. Following Dechow et al., we have classified the located earnings quality papers in three groups (market reactions, accounting properties, and other external indicators), as outlined in Figure 1. The vast majority of empirical papers on earnings quality (472/572: 82.5%) measure accounting quality using one or more proxies that can be included in “accounting properties of earnings” category; 81 articles (14.2%) measure earnings quality through market (investors’) reaction measures; finally, only 19 (3.3%) use other external indicators. Thus the measures from the “accounting properties of A review on the multidimensional analysis of earnings quality. 47 earnings” category are the dominant in the literature. Consequently, we focus our analysis for the remainder of this Chapter on the 472 studies that use any proxy from the “accounting properties of earnings” category. 2.2 EARNINGS PROPERTIES. In this section, we review the 472 empirical articles that employed any proxy that can be classified in any of the following four accounting properties of earnings: earnings management, earnings smoothing, persistence, and conservatism. Next, we revise the papers for each one of those properties. 2.2.1 Earnings management. Earnings management can be defined as the disclosure of unreliable financial information to influence stakeholders’ decision-making, achieving benefits only for the firm’s managers (Dechow & Skinner, 2000; Healy & Wahlen, 1999). Earnings management, therefore, may lead stakeholders to make decisions based on unreliable information, eventually leading to investment inefficiencies (Biddle & Hilary, 2006). Consequently, earnings management is expected to be inversely related to earnings quality because manipulated earnings worsen decision-making process. Accounting researchers distinguish between accounting-based and real-earnings management. The accounting-based approach analyses how managers manipulate reported accounting numbers to their benefit. Real earnings management consists of manipulating the earnings figure through real investment decisions made by managers, irrespective of accounting (e.g. reducing capital expenditures or discretionary expenses). Consistent with the aim of analysing earnings quality through accounting system quality, the analysis focuses on accounting-based earnings management. 48 FIGURE 1: DISTRIBUTION OF THE SAMPLE ACCORDING TO THE ANALYZED PROXIES. NOTE: The number of papers in each category is not equal to the number of papers in the total sample because a single paper may be classified in more than one earnings quality proxy and more than one accounting property, as it may use various earnings quality proxies from different categories. Figure 1 summarizes the number of empirical papers on earnings quality dividing them into three categories: market reactions, accounting properties, and other external indicators. Category level includes the number of papers for each category. Accounting-properties level details the number of papers that have considered each one of the five accounting properties (earnings management, earnings smoothing, earnings persistence, conditional conservatism and unconditional conservatism). Proxy level reports the number of papers using each one of the indicated proxies. The reported numbers of papers include all the works, disregarding their unidimensional (one property/category) or multidimensional (various properties in separate regressions, analysis of correlation, and composite indices) approach. A review on the multidimensional analysis of earnings quality. 49 Empirical research on accounting-based earnings management has followed two main approaches: an estimation of discretionary or abnormal portions of accruals, named as accruals quality, and detection of irregularities in earnings distribution. Accruals quality estimation. Researchers investigating discretionary accruals assume that earnings can be manipulated through incomes or expenditures whose cash-flow counterpart is recognized not in the analysed period, but in subsequent periods. The temporal matching of these incomes or expenditures in accounting is recognized using accruals. Total accruals would comprise accruals generated by the company’s normal activities (non-discretionary accruals) plus accruals resulting from managers’ manipulations (discretionary accruals). The most commonly used method of assessing earnings management is the estimation of discretionary accruals. This estimation consist on the definition of a prediction model of non-discretionary accruals, being discretionary accruals the difference between actual total accruals and the expected value of non-discretionary accruals according to the estimated model. Other authors, on the other hand, use the amount of total accruals or the analysis of some specific accruals to assess the existence of earnings management. The validity of the conclusions resulting from the discretionary accruals models depends on the ability of the model to estimate accruals precisely. Despite the generalized use of this approach to estimate discretionary accruals, the 304 empirical studies reviewed show a low estimation power. Particularly in papers that analysed the estimation power of these models, only induced manipulation of a great magnitude (>4– 5% in total assets) was detected (Dechow, Sloan, & Sweeney, 1995; Kothari, Leone, & Wasley, 2005). In other studies, discretionary accruals models showed worse results than ingenuous models of average total accruals did (Thomas & Zhang, 2000), and were unable to detect cases of extreme manipulation in firms with earnings restatements Chapter 2. 50 (Jones, Krishnan, & Melendrez, 2008). In short, much empirical evidence questions the validity of these models. Earnings distribution irregularities. Studies on earnings distribution irregularities have focused on the few observations with earnings below a certain target (primarily zero earnings, prior-year earnings, and analysts’ forecasts) compared to the number of observations just beating that target (Burgstahler & Dichev, 1997; Degeorge, Patel, & Zeckhauser, 1999). This difference (irregularity) in the distribution of the number of observations (representing earnings in the X-axis) may indicate the existence of earnings management. Managers have incentives to meet or beat those earnings targets for several reasons such as the firm’s credibility or managers’ target-based remuneration. Thus, if managers observe that accounting numbers do not reach the target, they may decide to boost earnings to make them beat the target. For that reason, there will be few observations below the target but many observation beating the target slightly. The study of earnings irregularities for measuring earnings quality, however, is not problem-free. Some researchers have noted that causes other than earnings management can produce such irregularities, including the effect of the normalization factor (Durtschi & Easton, 2009), or the asymmetry produced by taxes or conservatism policies (Beaver, McNichols, & Nelson, 2007). Because this method can be used to estimate earnings management in a sample of companies, it cannot be used to produce a firm-year-specific measure of earnings quality. 2.2.2 Earnings smoothing. Beidleman (1973) defined earnings smoothing as the managers’ attempts to reduce abnormal earnings variations. The relationship between earnings smoothing and earnings quality is controversial. Low variability of earnings over time can indicate high-quality earnings because smoothed earnings can be forecasted with lower error A review on the multidimensional analysis of earnings quality. 51 than can high-variability earnings (Biddle & Hilary, 2006; Burgstahler, Hail, & Leuz, 2006; Schipper & Vincent, 2003). Yet managers can opportunistically smooth earnings through earnings-management practices. Thus, earnings smoothing would proceed from earnings-manipulation practices that introduce noise into accounting information, thereby reducing earnings quality (Schipper & Vincent, 2003). Managers would then be hiding or delaying changes in fundamental performance, which, if revealed, would increase the usefulness of earnings (Dechow et al., 2010). Furthermore, variation in the extent of smoothness is due not merely to variation in fundamental performance, but also to changes in the accounting choice or the ability of accounting systems to capture fundamental performance – even absent managers’ decisions (Dechow et al., 2010). Researchers have used two empirical proxies of earnings smoothing (Dechow et al., 2010). One compares variability in earnings relative to variability of sales or operating cash flow, the aim being to control for variability in a firm’s economic performance (Leuz, Nanda, & Wysocki, 2003). A low ratio would indicate that earnings vary less than the proxy for the firm’s economic performance variability, indicating smoothed earnings. The second measure correlates total or discretionary accrual changes with changes in cash flows. Although this correlation is expected to be negative, it can be expected to be closer to −1 if managers manipulate accruals to compensate for the firm’s variation in economic performance, thereby smoothing earnings (Leuz et al., 2003; Tucker & Zarowin, 2006). These measures present a significant problem for detecting accounting earnings management, however: They do not discriminate between earnings-smoothing consequences of earnings manipulation and earnings-smoothing consequences of such non-discretionary causes as the fu