The Effects of High Estimate Uncertainty in Auditor Negligence Litigation*
Notice bibliographique
Résumé
We examine how jurors' negligence judgments and attorneys' out‐of‐court settlements are differently impacted by two features of a materially misstated accounting estimate—the amount of estimate uncertainty and whether the misstated account is disaggregated into its own line‐item or aggregated with other accounts into a single financial statement line‐item. We predict and find that jurors and attorneys react to estimate uncertainty in opposite directions under common conditions. This finding is important because when jurors' judgments and attorneys' settlements differ, research into juror judgments alone may not capture a complete picture of auditor liability because the vast majority of audit litigation is resolved by attorneys in out‐of‐court settlement without ever going to trial. Consistent with attribution theory, results from our first experiment show that jurors hold auditors more responsible for misstatements of lower estimate uncertainty when the misstated account is disaggregated, as opposed to misstatements that are of higher uncertainty and/or aggregated with other, accurate accounts. However, in a second experiment we find that attorneys negotiate auditor settlements under the incorrect assumption that jurors will hold auditors more responsible for failing to prevent misstatements of higher uncertainty. Our results illustrate that accounting research should not focus solely on juror judgments in the study of how specific factors impact auditor liability, and that attorneys would benefit from a better understanding of juror decision making.
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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 | 0,015 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».