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Enregistrement W3013143262 · doi:10.1111/1911-3846.12605

The Use and Characteristics of Foreign Component Auditors in U.S. Multinational Audits: Insights from Form <scp>AP</scp> Disclosures*

2020· article· en· W3013143262 sur OpenAlexvenueno aff
Jenna Burke, Rani Hoitash, Udi Hoitash

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità BocconiNortheastern UniversityUniversity of MassachusettsBoston UniversityLehigh UniversityUniversity of Tennessee
Mots-clésAuditAccountingMultinational corporationBusinessQuality auditJoint auditTransparency (behavior)Component (thermodynamics)Work (physics)Internal auditFinancePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper investigates the common, yet previously opaque, practice of using foreign audit firms (component auditors) to conduct portions of audit work for U.S. public companies. U.S. regulators have expressed concern for the transparency and quality of audits using component auditors. Employing data disclosed in the newly mandated PCAOB Form AP, we find that component auditor use is largely structural, determined by the size and complexity of clients' multinational operations. We do not find that the mere use of component auditors is detrimental to audit outcomes, but rather the amount of work conducted by component auditors is associated with lower audit quality (i.e., higher likelihood of misstatement), higher likelihood of nontimely reporting, and higher audit fees, which collectively suggest that component auditor engagements are associated with adverse outcomes. Furthermore, we find that only the work performed by less competent component auditors and those facing geographic and cultural/language barriers, including significant geographic and cultural distance, weak rule of law, and low English language proficiency, is associated with adverse audit outcomes. Overall, these findings provide initial archival evidence that the use of certain component auditors on U.S. multinational audits is associated with audit coordination issues, which suggests that PCAOB Form AP disclosures provide relevant information.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations78
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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