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Enregistrement W1604129314 · doi:10.5539/ass.v11n18p144

Audit Risk, Business Risk, and Auditors' Efforts in Korea

2015· article· en· W1604129314 sur OpenAlexvenueno aff
Sohee Woo, Hyun Ji Lim

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditBusinessAudit riskBusiness risksInherent risk (accounting)AccountingJoint auditInternal auditCompetition (biology)Audit evidenceAudit planAuditor independenceRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Audit risk and business risk have been shown to affect audit fees and hours which are used to represent auditors' efforts in previous studies. However, most previous studies consider only one of these types of risk, or focus on audit risk rather than business risk to estimate auditor efforts. This study investigates the simultaneous effects of audit risk and business risk on auditor efforts. The data of Korean listed firm is used and business risk is measured by the degree of market competition. This study verifies that when audit risk and business risk are considered simultaneously, the effect of audit risk on audit fees and hours diminishes with lower business risk. Auditors are less concerned about audit risk in less competitive markets than in highly competitive markets because auditor is less exposed to litigation risk due to the nature of less competition. In addition, this study investigates the unilateral effect of fluctuations in business risk on auditor efforts. As a result, the study provides evidence that market competition is significantly associated with auditor efforts in terms of audit fees and hours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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