EXAMINING THE QUALITY OF FINANCIAL REPORTING IN THE BANKING SECTOR IN NIGERIA: DOES AUDIT COMMITTEE ACCOUNTING EXPERTISE MATTER?
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of an accounting expert in the audit committee has been seen as a major feat recorded in the Nigerian Security and Exchange Commission Code reform in 2011. The code mandated all listed firms in Nigeria to make sure that at least one member possesses accounting skill that could help the committee perform its functions effectively. This study therefore, examined the effect of audit committee accounting expertise (when compared to finance and supervisory expertise) on the quality of financial reporting. The study measured financial reporting quality by reliability (total accrual quality) and relevance (audit report lag). The study considered fifteen listed money deposit banks for the period (2003-2012). Analyses were carried out using descriptive statistics and Panel Lest Square. It was found that, the inclusion of accounting expert in the audit committee showed a greater negative coefficient with quality financial report. This means having an accounting expert on the audit committee board, exerts greater positive impacts on quality financial report in term of reliability (TAQ) and relevance (ADLAG) when compared to finance and supervisory expertise. It is therefore recommends that, all stakeholders’ especially regulatory agencies should ensure compliance with the provision of Nigerian Security and Exchange Commission Code reform in 2011 in term of inclusion of accounting experts on the audit committee. This would also help the firms in reducing agency costs.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».