Audit Quality and the Market Valuation of Banks’ Allowance for Loan Losses*
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».