Measuring Real Activity Management

To test hypotheses about earnings management, many studies investigate managers' manipulation of real activities (real earnings management, REM). Tests using measures of abnormal REM hinge critically on the measurement of normal real activities. Yet, there is no systematic evidence on the statistical properties of commonly used REM measures. We provide such evidence by documenting the Type I error rates and power of the test of the REM measures commonly used in the literature. We find these measures are often misspecified with Type I error rates that deviate from the nominal significance level of the test, especially in samples of firms with extreme performance or firm characteristics. We also compare the specification and power of traditional REM measures with performance‐matched REM measures to see if the latter provide better specified and more powerful tests. While performance‐matched REM measures are not immune from misspecification in all settings, in general they are better specified under the null hypothesis (i.e., in terms of Type I errors) than are traditional REM measures. Comparisons of the power to detect abnormal REM reveal that neither approach, traditional or performance‐matched, is consistently more powerful than the other in terms of detecting abnormal REM ranging from 1 to 10 percent of (lagged) total assets. The absence of a dominant approach to measure abnormal REM leads us to recommend that future researchers report results using both traditional and performance‐matched measures, so that readers are able to clearly assess the reliability of the inferences drawn about the magnitude and significance of the abnormal REM documented in a given study. Evaluation de la gestion du resultat reel Afin de tester les hypotheses relatives a la gestion du resultat, maints chercheurs analysent la manipulation de l’activite reelle (gestion du resultat reel ou GRR) a laquelle se livrent les gestionnaires. Les tests faisant appel aux indicateurs d’anomalies de la GRR reposent surtout sur les indicateurs d’activite reelle normale. Pourtant, il n’existe pas de preuves etablissant de maniere systematique les proprietes statistiques des indicateurs de GRR couramment utilises. Les auteurs produisent ce genre de preuves en documentant les coefficients d’erreur de type I et la puissance du test des indicateurs de GRR generalement utilise par les chercheurs. Ils constatent que ces indicateurs sont souvent mal definis, les coefficients d’erreur de type I s’ecartant du seuil de signification nominal du test, en particulier dans les echantillons de societes affichant une performance extreme ou des caracteristiques extremes. Les auteurs comparent egalement la definition et le pouvoir des indicateurs traditionnels de GRR aux indicateurs de GRR apparies selon la performance, afin de verifier si les tests faisant appel a ces derniers sont mieux definis et plus puissants. Bien que les indicateurs de GRR apparies selon la performance ne soient pas a l’abri d’erreurs de definition dans tous les contextes, ces indicateurs assurent en general une meilleure definition quant a l’hypothese nulle (soit en ce qui a trait aux erreurs de type I) que ne le font les indicateurs traditionnels de GRR. La comparaison du pouvoir respectif de la methode traditionnelle et de la methode d’appariement selon la performance de deceler les anomalies de GRR revele que ni l’une ni l’autre n’est systematiquement superieure a l’autre en ce qui a trait a la detection d’anomalies de GRR se situant entre 1 % et 10 % (de la valeur retardee) des actifs totaux. L’absence de superiorite d’une methode d’evaluation des anomalies de GRR incite les auteurs a recommander que les chercheurs fassent desormais etat des resultats que donnent a la fois les indicateurs traditionnels et les indicateurs apparies selon la performance, de sorte que les lecteurs soient a meme d’evaluer precisement la fiabilite de leurs inferences a l’egard de l’ampleur et de l’importance d’une anomalie de GRR documentee dans une etude donnee.