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Enregistrement W3206957271 · doi:10.1108/maj-11-2020-2910

Trade-offs in the relationship between competition and audit quality

2021· article· en· W3206957271 sur OpenAlexaff
Nam Ho

Notice bibliographique

RevueManagerial Auditing Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditCompetition (biology)Quality auditOriginalityQuality (philosophy)BusinessAccountingIndustrial organizationEconomicsPerformance auditMarketingJoint auditInternal auditPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Fears over public accounting becoming increasingly concentrated have inspired several attempts to study the relationship between competition and audit quality. These studies have yielded conflicting results without a clear reason as to why. This paper aims to propose a new approach and empirically demonstrate a non-monotonic association between competition and audit quality. Design/methodology/approach Using metropolitan statistical area level data from the USA over the period of 2000–2014, the author shows that the effect that changes in the competition will have on audit quality depends upon the current competitive state of the market. Findings Audit quality is at its highest level when competition is neither too high nor too low. In addition, the point of inflection at which competition turns from being helpful to harmful is influenced by the saturation of the Big 4 auditors in the market. Practical implications These findings can help explain the mixed results of the literature and provide insight into the role that regulators can play in modulating competition. Originality/value This is the first paper to document a non-monotonic relationship between competition and audit quality. By introducing and exploring the validity of a non-monotonic component in the audit quality equation, the authors can better determine, which competitive structures generate desired levels of audit quality.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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