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Enregistrement W2996771616 · doi:10.1287/mnsc.2018.3254

The Effect of Auditing on Promoting Exports: Evidence from Private Firms in Emerging Markets

2020· article· en· W2996771616 sur OpenAlexaff
Agnes Cheng, Weihang Sun, Kangtao Ye, Ning Zhang

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditEmerging marketsBusinessExploitAccountingRegression discontinuity designMonetary economicsCausality (physics)Sample (material)EconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the effect of auditing on promoting exports for private firms in emerging markets. Using a sample of private firms from 125 countries between 2006 and 2015, we show that firms that have their financial statements audited have more exports than firms that do not have their financial statements audited. To infer causality, we employ a regression discontinuity design (RDD). Using the discontinuity around the mandatory financial audit threshold, we find that firms slightly above the threshold have more exports than do firms that are slightly below the threshold. We also exploit the countries with exogenous regulation shocks to the mandatory audits. Using the difference-in-differences (DiD) design, we find that firms that are exempted from mandatory audits have less exports subsequent to the regulation change. Further analyses reveal that the effect of auditing is more pronounced in countries with higher audit quality and for firms with limited alternative information. Our findings suggest that the auditing function promotes exports—an important economic consequence for the global economic development. This paper was accepted by Shivaram Rajgopal, accounting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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