Did the 1998 Merger of Price Waterhouse and Coopers & Lybrand Increase Audit Quality?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the effects of the 1998 merger of Price Waterhouse (PW) and Coopers & Lybrand (CL) on the audit quality of the merged firm PricewaterhouseCoopers (PwC) at both the firm and office levels, where audit quality is surrogated by the auditor's propensity to issue a going‐concern opinion, clients’ likelihood of meeting or beating analysts’ earnings forecasts, and clients’ accrual quality. At the firm level, we find that the merger increased audit quality for PwC relative to the audit quality of the other Big N firms. At the office level, our findings, albeit mixed, collectively suggest that the improvement in firm‐level audit quality was likely driven by the improvement in audit quality at PwC's overlapping offices, that is, offices in cities where both PW and CL had separate offices prior to the merger. Further, our findings suggest that although the PW/CL merger increased auditor concentration in local audit markets with PwC overlapping offices, the merger improved (rather than hurt) audit quality in those markets. Overall, our study contributes to the extant sparse literature on the effect of Big N mergers on audit quality, and is of potential interest to regulators.
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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 | 0,030 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».