Auditors’ Response to Assessments of High Control Risk: Further Insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Auditing standards prescribe a risk‐based approach where auditors assess the risk of material misstatement and then design and perform audit procedures to reduce audit risk to an appropriately low level. Prior research suggests that auditors are responsive to high control‐risk assessment (CRA), but that this response is, perhaps, only partially effective at reducing audit risk, with relatively little insight into where and why this occurs. By refining analyses to more detailed levels of the audit, I extend this research by providing further insight into auditors’ response to high CRA. I examine and find that audit fees are significantly higher for high CRA in revenue relative to high CRA in other accounts, suggesting that auditor effort in response to high CRA is more pronounced in audit areas of particular interest and concern to investors and regulators. Despite this, I find evidence suggesting that revenue is the only audit area examined where auditor effort in response to high CRA does not attenuate the likelihood of misstatement. Finally, because auditors face time constraints, I examine whether increased effort in response to high CRA in certain audit areas diverts auditors’ attention from other areas with lower risk, thus contributing to the overall association between misstatements and internal control deficiencies documented in prior research. I find a greater likelihood of misstatement in non‐core operating accounts with lower CRA as audit effort increases in response to high CRA in revenue, consistent with the explanation that high CRA in revenue may divert auditors’ attention from other areas of the audit with lower CRA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».