Audit Committee Chair Attributes and Audit Report Lag in an Emerging Market
Notice bibliographique
Résumé
This study is motivated by the new listing requirement of Bursa Malaysia (formerly known as Kuala Lumpur Stock Exchange, KLSE) concerning the shorter timeframe of annual report release. Similarly, the call for future research on the efficacy of audit committee chair (ACC) attributes with audit report lag (ARL) has further driven this study. Therefore, this paper aimed to analyse the relationship between the ACC expertise and ACC tenure with the ARL of companies in the Main Market of Bursa Malaysia in 2015 using a sample of 139 companies. Furthermore, other audit committee (AC) attributes such as AC overlap and AC independence were also examined. Results of the study revealed an average of 95 days is required by the companies to conclude their respective audit reports. ACC with accounting expertise enhanced the ARL, whereas AC overlap and AC independence did not reduce the ARL. Concurrently, other control variables like AC size, frequency of AC meetings, firm size, leverage, and profitability depicted significant relationship with the ARL. Hence, this research is relevant to the current ARL literature via the provision of evidence and justification regarding the important role of ACC with accounting expertise towards the AC effectiveness, thus enhancing the timelines of financial reporting.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».