INTERNAL AUDIT AND QUALITY OF FINANCIAL REPORTING IN THE PUBLIC SECTOR: THE CASE OF UNIVERSITY FOR DEVELOPMENT STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
Many corporate failures have occurred over the years as a result of poor financial reporting practices that have eluded investors and other consumers of financial data. The research used the University for Development Studies (UDS) as a case study. The study focused on three main goals: identifying emerging determinants of quality financial reporting, examining the efficacy and adequacy of UDS's internal control structure, and determining how much Internal Audit contributes to quality financial reporting. The research used a descriptive survey template and a sample size of 70 people who were chosen using purposive and stratified sampling techniques. To achieve objectives one and two, the analysis used binary regression, while to achieve objective three, the Best (2005) index was updated and used. Financial reporting accuracy, a computerized accounting system, and personnel competence were found to be determinants of quality financial reporting in the study. It was discovered that UDS' internal control system is ineffective since two of the five main components that make up an efficient internal control system, namely control environment and information and communication, are not properly implemented. The study found that UDS' internal audit reflects an average level of fraud prevention in terms of the robustness of auditing processes and fraud prevention indicators, with the remaining indicators indicating a high level of fraud prevention. Overall, UDS' internal auditing reveals a high degree of prevention. The University for Development Studies (UDS) should analyze, define, and enforce control setting, information, and communication components of the internal control system that are appropriate for their work processes, as well as enhance the existing components, according to the report. Keywords: Internal Audit, Financial Reporting, Public Sector, Ghana.
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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 | 0,037 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».