Auditor Quality and the Accuracy of Management Earnings Forecasts*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we appeal to insights and results from Davidson and Neu 1993 and McConomy 1998 to motivate empirical analyses designed to gain a better understanding of the relationship between auditor quality and forecast accuracy. We extend and refine Davidson and Neu's analysis of this relationship by introducing additional controls for business risk and by considering data from two distinct time periods: one in which the audit firm's responsibility respecting the earnings forecast was to provide review‐level assurance, and one in which its responsibility was to provide audit‐level assurance. Our sample data consist of Toronto Stock Exchange (TSE) initial public offerings (IPOs). The earnings forecast we consider is the one‐year‐ahead management earnings forecast included in the IPO offering prospectus. The results suggest that after the additional controls for business risk are introduced, the relationship between forecast accuracy and auditor quality for the review‐level assurance period is no longer significant. The results also indicate that the shift in regimes alters the fundamental nature of the relationship. Using data from the audit‐level assurance regime, we find a negative and significant relationship between forecast accuracy and auditor quality (i.e., we find Big 6 auditors to be associated with smaller absolute forecast errors than non‐Big 6 auditors), and further, that the difference in the relationship between the two regimes is statistically significant.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».