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Enregistrement W2118797499 · doi:10.1111/j.1911-3838.2011.00023.x

Audit Quality and the Market Valuation of Banks’ Allowance for Loan Losses*

2011· article· en· W2118797499 sur OpenAlex
Kiridaran Kanagaretnam, Gopal V. Krishnan, Gerald J. Lobo, Robert Mathieu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditBusinessLoanValuation (finance)AccountingQuality auditAllowance (engineering)FinanceActuarial scienceEconomicsOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent banking crisis has led market participants to focus on the adequacy and quality of banks’ balance sheet items such as the allowance for loan losses. Beaver and Engel (1996) document that the capital market prices the nondiscretionary component of loan loss allowance negatively and the discretionary component less negatively. Using data from the pre‐crisis period and three measures of audit quality, auditor type (i.e., Big 5 versus non–Big 5), auditor industry specialization/expertise, and audit and nonaudit fees paid to auditors, we examine the effect of audit quality on the market valuation of the discretionary component of the allowance for loan losses. We find that, relative to the nondiscretionary component, the market valuation of the discretionary component of loan loss allowance is higher for banks audited by Big 5 auditors than for banks audited by non–Big 5 auditors. We also find that the relative market valuation of the discretionary component of loan loss allowance is increasing in auditor expertise. Regarding the impact of fees paid to auditors, we find that banks paying higher audit fees have higher relative market valuation of the discretionary component of the allowance for loan losses, but banks that pay higher nonaudit fees do not.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,226 · 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