Brand Name Audit Pricing, Industry Specialization, and Leadership Premiums post‐Big 8 and Big 6 Mergers*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates brand name, industry specialization, and leadership audit pricing in the wake of the mergers that created the Big 6 and the Big 5 accounting firms. For samples of Australian listed public companies in each of the postmerger years 1990, 1992, 1994, and 1998, we estimate national audit fee premiums for the Big 6/5 auditors and the industry specialists and leaders. We find limited support for the ability of the Big 6/5 to obtain fee premiums over non‐Big 6/5 for those industries not having specialist auditors. Nonspecialist Big 6/5 auditors are able to obtain fee premiums over nonspecialist non‐Big 6/5 auditors for those industries having specialist auditors. However, this result only holds among the smaller half of our sample. We do not find strong support for the presence of industry specialist premiums in the postmerger years, especially after 1990, using various definitions of industry specialist. We find, at best, limited support for the presence of industry leadership premiums. The evidence suggests that after the Big 8/6 audit firm mergers, some caution is required in generalizing the Craswell, Francis, and Taylor 1995 finding of national market industry specialist premiums. More generally, the study raises questions about the tenuous link between the concept of specialization and national market‐share statistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».