Notice bibliographique
Résumé
Analytical Procedures (APs) provide a means for auditors to evaluate the reasonableness of financial disclosures by comparing a clients reported performance to expectations gained through knowledge of the client based on past experience and developments within the company and its industry. Thus, APs are fundamentally different than other audit tests in taking a broader perspective of an entitys performance vis-a-vis its environment. As such, APs have been found to be a cost-effective means to detect misstatements, and many have argued that a number of prior financial frauds would have been detected had auditors employed effective APs. With several dramatic and far-reaching developments over the past decade, the current study examines whether and how APs have changed during this period. In particular, we focus on the impact of significant enablers and drivers of change such as technological advancements and the enactment of the Sarbanes-Oxley Act. We also compare our findings to an influential study of the practices of APs by Hirst and Koonce (1996) that was conducted over 10 years ago. We interview 36 auditors (11 seniors, 13 managers, and 12 partners) from all of the Big 4 firms using a structured questionnaire. The data reveal some similarities in findings when compared to prior research (e.g., auditors continue to use fairly simple analytical procedures). However, there are a number of significant differences reflecting changes in AP practices. For instance, as a result of technology auditors now rely more extensively on industry and analyst data than previously. Further, auditors report that they develop more precise quantitative expectations and use more nonfinancial information. They also appear to rely more on lower level audit staff to perform APs, conduct greater inquiry of non-accounting personnel, and are willing to reduce substantive testing to a greater extent as a result of APs conducted in the planning phase. Finally, the Sarbanes-Oxley Act has had an impact in greater consideration and knowledge of internal controls, which is seen as the most important factor driving the use and reliance on APs. © 2010 CAAA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».