Audit Fee Differential, Audit Effort, and Litigation Risk: An Examination of <scp>ADR</scp> Firms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior studies find that audit fees are higher for cross‐listed firms, and these studies primarily attribute the incremental fees to added litigation costs. In this study, we investigate whether the higher audit fees that foreign firms cross‐listed in the United States pay are also attributable to incremental audit effort associated with U.S. disclosure requirements and a more stringent U.S. auditing environment. By comparing audit fees of foreign cross‐listed firms to U.S. domiciled firms and to non‐cross‐listed foreign firms, we are able to decompose incremental audit fees into portions attributable to added audit effort and to added litigation costs. We find that, on average, foreign firms cross‐listed in the United States pay significantly higher fees than domestic U.S. firms and foreign firms that do not cross‐list. Furthermore, we find that audit effort is almost as important as litigation costs in explaining the higher fees associated with foreign cross‐listed firms; our estimates suggest that between 29 percent and 48 percent of the incremental fees are attributable to incremental audit effort. In addition, the total cross‐listing premium is increasing in the difference between the U.S. auditing regulatory environment and that of the home country of the cross‐listed firm. Our study improves our understanding of the role of audit effort in explaining the added fees charged by auditors when foreign firms cross‐list in the United States.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».