Factors Influencing Auditor Independence among Listed Companies in Nigeria: Generalized Method of Moments (GMM) Approach
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the factors influencing auditor independence among listed companies in Nigeria. A sample of 65 firms out of the 194 listed on the Nigerian Stock Exchange (NSE) were purposively selected for analysis, these comprise 14 money deposit banks (financial), 1 mortgage bank and 50 non-financial firms. Secondary data were employed for the study and were sourced from the audited financial reports of sampled companies and fact book of the Nigerian Stock Exchange between the periods of 2006 and 2013. Data were analysed using descriptive statistics and Generalised Method of Moments (GMM). Preliminary tests were carried out such as Sargan test, Arellano-Bond Serial Correlation Test among others. The study revealed that Big4, audit tenure, profitability, leverage and inventory with account receivable had negative significant impact, which can impair auditor independence, while size of the firms and loss had positive influence on auditor independence in Nigeria. Also, the square root of the number of subsidiaries was positively related to auditor independence, but not significant and the total number of subsidiaries had positive influence on auditor independence but not significant. These results implied that the two variables can increase the complexity of the audit and, consequently, a rise in audit fees expect in their presence. This will in turn reduce auditor independence. The study therefore recommended that joint audit be adopted and audited tenure be reviewed. The findings of the study would enable management, regulators, investors and other stock market participants to play their unique and important roles in enhancing auditor independence in Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».