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Enregistrement W3112754119 · doi:10.2308/ajpt-18-135

Audit Profession Development and Bank Loan Contracting

2020· article· en· W3112754119 sur OpenAlexaff
Wenxia Ge, Tony Kang, Byron Y. Song, Gaoguang Zhou

Notice bibliographique

RevueAuditing A Journal of Practice & Theory · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanAuditBusinessNon-conforming loanAccountingParticipation loanLiabilitySample (material)Independence (probability theory)Cross-collateralizationCovenantFinancial systemNon-performing loanFinanceLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY This study examines the relation between country-level audit profession development (APD) and bank loan contracting around the world. Using a sample of bank loan data from 35 countries, we find that stronger APD is associated with more favorable loan terms, such as lower loan spreads, fewer covenants, and larger loan amounts. These effects are stronger in countries with a weaker rule of law. We also find that stronger APD attracts significantly more lenders participating in loans and more foreign lenders leading loans. A breakdown of APD into three subcategories, namely, auditor education, auditor independence and liability, and auditor oversight, reveals that all three influence various contracting terms. We also provide evidence that stronger APD is associated with a higher degree of timely loss recognition. Collectively, our findings show that APD improves bank loan contracting terms. Data Availability: Data are publicly available from the sources mentioned in the manuscript. JEL Classification: F34; K20; M41; M42.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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