Meta-analysis and the Accounting Literature: The Case of Audit Committee Independence and Financial Reporting Quality
Notice bibliographique
Résumé
We conduct a meta-analysis (MA) of the association between audit committee (AC) independence and financial reporting quality (FRQ). Although we cannot reliably aggregate results across studies in a statistical sense because of inconsistencies in defining FRQ and the absence of replication studies, quantitative review techniques yield three conclusions: (1) The use of different FRQ measures in the AC independence literature explains about half of the variation in results across studies. (2) Audit committees are more effective at enhancing audit quality (e.g. through averting going-concern reports and auditor resignations) than they are at fostering financial statement quality (e.g. by making high quality accruals and avoiding restatements). AC independence can even reduce apparent financial statement quality by identifying the need for restatements and remedial, abnormal accruals. (3) Financial statement quality and audit quality are complementary contributors to FRQ. The statistical and methodological difficulties we encounter lead us to posit that the dearth of MA studies in accounting and auditing stems from similar difficulties in applying MA to other topics. We present evidence consistent with publication biases and perverse researcher incentives being responsible for the difficulties.
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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 | 0,296 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».