Toward an Archival Measure of the Likelihood of Auditor–Client Management Negotiation: An Exploration of the Audit Lag Measures Conjecture*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Salterio (2012) hypothesized that adaptations of an audit efficiency measure, audit report lag (the length of time between the financial statement year‐end date and the auditor's report date), could provide measures of underlying auditor–client management (ACM) negotiation likelihood. Salterio argued that these measures would enable archival researchers to examine issues that heretofore were the exclusive domain of experimental and field researchers. Using an audit report lag measure and a measure of abnormal audit report lag lags (the residual based on audit report lag determinants model), we show that a larger lag is associated with higher audit fees after controlling for other known determinants of audit fees. We also show that larger lags are associated with higher levels of discretionary accruals—that is, lower accrual quality. Based on our findings, we suggest that there is support for Salterio's hypothesis that audit report lags and abnormal audit report provide valid archival proxies for the differences in year‐end ACM negotiation likelihood. We suggest that this proxy will allow researchers to study issues related to published accounting numbers in light of whether negotiations are likely to have occurred in addition to providing regulators and others the means to determine what clients of audit firms are more likely to have different types of ACM relationships.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».