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Enregistrement W3194760556 · doi:10.1111/1911-3846.12728

Restating Internal Control Reports Following Financial Statement Restatements: Determinants and Consequences*

2021· article· en· W3194760556 sur OpenAlexvenueno aff
Mei Feng, Chan Li, K. Raghunandan, Lili Sun

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingAuditFinancial statementBusinessControl (management)Statement (logic)Quality (philosophy)Order (exchange)Actuarial scienceFinancePolitical scienceEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT After restating their financial statements, companies may voluntarily restate their previously issued internal control (IC) reports for the financial statement (FS) misstatement periods, changing them from “effective” to “ineffective.” This paper examines the determinants and consequences of IC restatements, which have been of concern to financial statement users. When announcing these IC restatements, companies often provide a detailed explanation of the IC problems and a discussion of their plans to remediate these problems. We find that companies with less severe IC problems that can be remediated more quickly are more likely to restate their IC reports. Moreover, these results are driven by companies with a higher need for external financing, suggesting that IC restaters voluntarily restate their IC reports in order to inform investors about their less severe IC material weaknesses and their plans to improve IC quality. Finally, we find that, relative to other FS restatement companies, IC restaters have a lower likelihood of CFO turnover and auditor resignation following the FS restatement. Taken together, our results suggest that voluntary IC restatements are used by IC restaters as a means to separate themselves from other FS restatement companies with more severe control problems and slower remediation plans. Our findings also indicate that studies investigating IC quality and related disclosures need to distinguish between IC restaters and other FS restatement companies because of the different characteristics and consequences between the two groups.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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