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Enregistrement W2140656906 · doi:10.2308/accr-50541

Voluntary Adoption of More Stringent Governance Policy on Audit Committees: Theory and Empirical Evidence

2013· article· en· W2140656906 sur OpenAlexafffundabout
Yue Li

Notice bibliographique

RevueThe Accounting Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésCorporate governanceBusinessAudit committeeAccountingEquity (law)AuditStock exchangeFinanceEmpirical evidenceQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This study exploits an exogenous change to audit committee policy in Canada and presents new evidence on how high-quality corporate governance mitigates managerial resource diversion and improves firm values. We first examine why some firms listed on the Toronto Venture Exchange (TSX Venture) voluntarily adopted the more stringent governance policy in 2004 that requires all audit committee members to be independent and financially literate. We develop a parsimonious analytical model that shows that both compliance costs and financing needs have an impact on firms' adoption decisions. Confirming the model's predictions, we find that TSX Venture firms with low compliance costs and greater future financing needs are more likely to adopt the new policy voluntarily. The analytical model also shows that high-quality audit committees enhance firm values by reducing the likelihood of managerial resource diversion. Consistent with the predictions of our analytical model, we find that the adoption decision has a positive impact on firm value and a negative impact on firms' cost of equity capital for both Toronto Stock Exchange (TSX) and TSX Venture firms. As corroborating evidence of the economic impact of the more stringent governance policy, we also show that both TSX and TSX Venture firms have improved investment efficiency following the adoption decisions. Data Availability: Data are available from public sources identified in the paper.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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