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Enregistrement W2128641181 · doi:10.1111/j.1475-679x.2006.00219.x

Ownership Concentration in Privatized Firms: The Role of Disclosure Standards, Auditor Choice, and Auditing Infrastructure

2006· article· en· W2128641181 sur OpenAlexaff
Omrane Guedhami, Jeffrey Pittman

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingBusinessAuditShareholderExpropriationTransparency (behavior)Corporate governanceInsiderFinanceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We rely on a unique data set to estimate the impact of disclosure standards and auditor‐related characteristics on ownership concentration in 190 privatized firms from 31 countries. Accounting transparency can help alleviate the agency conflict between minority investors and controlling shareholders, which is evident in the extent of ownership concentration, since the expropriation of corporate resources hinges on these private benefits remaining hidden. After controlling for other country‐level and firm‐level determinants, we find weak (no) evidence that extensive disclosure standards (auditor choice) reduce ownership concentration. In contrast, we report strong, robust evidence that ownership concentration is lower in countries with securities laws that specify a lower burden of proof in civil and criminal litigation against auditors, consistent with Ball's [2001] predictions. Collectively, our research implies that minority investors worldwide value legal institutions that discipline auditors in the event of financial reporting failure over both the presence of a Big 5 auditor and better disclosure standards. Re‐estimating our regressions on a broad sample of western European public firms provides similar evidence on all of our predictions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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