Auditor monitoring and restatement dark period
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Prior research has examined the impact of corporate governance mechanisms, including external auditing, on accounting restatements likelihood. However, little is known about auditor’s monitoring role in restatement disclosure practices. The purpose of this study is to address this gap by investigating the impact of auditor’s oversight on the timeliness of accounting restatement disclosures as measured by the length of the restatement dark period. Design/methodology/approach The study examines panel data from a sample of restating publicly traded US firms. Negative binomial regression is used to analyze the data because the dependent variable is a count variable and is over-dispersed. Findings The main study’s results indicate that longer auditor tenure and non-audit services provision improve restatement disclosure timeliness. Conversely, companies whose auditors exerted abnormally high levels of audit effort have longer restatement dark periods. Originality/value This study is the first archival research that focuses on auditor’s monitoring role and its impact on the timeliness of restatement disclosures. By doing so, this study contributes to the auditing academic research, professional practice and regulation by providing empirical evidence on an exasperating issue for all participants in the financial markets. In addition, it provides a better understanding of auditor’s monitoring role in the accounting restatement process and offers insights to policymakers, practitioners and investors interested in corporate financial transparency and corporate governance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».