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Enregistrement W3123691390 · doi:10.1111/1911-3846.12213

Audit Pricing for Strategic Alliances: An Incomplete Contract Perspective

2015· article· en· W3123691390 sur OpenAlexvenueno aff
Sebahattin Demirkan, Nan Zhou

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditArgument (complex analysis)BusinessAccountingCorporate governanceAudit riskControl (management)Going concernActuarial scienceFinanceAuditor's reportEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the pricing of audit services for strategic alliances, a governance structure involving an incomplete contract between separate firms. Since incomplete contracts do not specify all future contingencies, we expect that the nonverifiability of information and potential agency behavior in alliances increase audit complexity, resulting in higher audit fees. Our findings support this prediction. We then separate strategic alliances into joint ventures and contractual alliances, as the latter involve more complexity. We find that our audit fee results are largely driven by contractual alliances. We perform additional tests to rule out the concern that our audit fee results might be attributable to the impact of strategic alliances on distress risk, audit risk, or control risk. Contrary to the distress risk argument, we find that auditors arelesslikely to issue going‐concern modified opinions when there is an increase in strategic alliances. Contrary to the audit risk argument, we find that an increase in strategic alliances is unrelated to the likelihood of financial misstatements. Contrary to the control risk argument, we find that an increase in strategic alliances is unrelated to internal control weakness opinions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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