<scp>CEO</scp> Power, Internal Control Quality, and Audit Committee Effectiveness in Substance Versus in Form
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the past decade, new regulations have been adopted to improve audit committee effectiveness. Prior research has generally provided evidence in support of these regulations and suggests that a more independent and expert audit committee is more effective. We posit that CEO power reduces or even eliminates the improvements in audit committee effectiveness resulting from independent and financially expert committee members. Thus, CEO power may result in an audit committee that appears effective in form but is not in substance. We construct a composite index for CEO power by combining ten CEO characteristics and employ the incidence of internal control weaknesses as a proxy for audit committee monitoring quality. Since all the firms in our sample have completely independent audit committees, we use financial expertise to examine the impact of CEO power on audit committee effectiveness. We find that, when CEO power is low, audit committee financial expertise is negatively associated with the incidence of internal control weaknesses. However, as CEO power increases, this association monotonically weakens. When CEO power reaches a sufficiently high level, this association is no longer negative. The moderating effect of CEO power on audit committee effectiveness is more prominent when the CEO extracts more rents from the firm through insider trading. Our results are not driven by the CEO 's involvement in director selection. Our paper suggests that more expert audit committees in form do not automatically translate into more effective monitoring. Rather, the substantive monitoring effectiveness of audit committees is contingent on CEO power.
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 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 | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».