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Enregistrement W3170897843 · doi:10.1111/1911-3846.12699

Do Foreign Component Auditors Harm Financial Reporting Quality? A <scp>Subsidiary‐Level</scp> Analysis of Foreign Component Auditor Use*

2021· article· en· W3170897843 sur OpenAlexvenueno aff
William Docimo, Joshua L. Gunn, Chan Li, Paul N. Michas

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditAccountingBusinessQuality auditMultinational corporationSubsidiaryAuditor independenceQuality (philosophy)External auditorComponent (thermodynamics)Inherent risk (accounting)Joint auditFinanceInternal audit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We hypothesize and find that financial reporting quality at the foreign subsidiaries of US multinational companies (MNCs) is higher when the MNC's principal auditor engages a component auditor to audit the foreign subsidiary on its behalf. An important innovation of this study is that we focus on comparing the financial reporting quality of equivalent subsidiaries with and without component auditor work. Our approach contrasts with extant studies that examine the consequences of variation in the total amount of component auditor work at the MNC level. Our results are important for two reasons. First, we provide an alternative view on the consequences of component auditor use compared to the emerging literature in this area, which typically finds a negative association between the extent of component auditor use and financial reporting quality at the MNC level. Thus, we show that a different research design, conducted at the level at which component auditors actually perform their work, yields different inferences. Second, we demonstrate that using component auditors on US MNC group audits is an avenue through which US auditing institutions can affect financial reporting quality in foreign locations. We also reconcile our subsidiary‐level results to the MNC level by introducing a new MNC‐level component auditor “coverage” variable. Overall, we highlight that the best way to audit a foreign subsidiary is likely to be with a component auditor in the local country, which informs the debate surrounding recently proposed PCAOB guidance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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