The Estimated Propensity to Issue Going Concern Audit Reports and Audit Quality
Notice bibliographique
Résumé
Auditors’ propensity to issue Going Concern Audit Reports (GCARs) is one of the proxies often used for audit quality. Although this propensity is a distinguishing characteristic of auditors, it does not indicate quality according to both theory and practice. In theory, higher quality auditors make fewer audit errors; they are more likely to issue GCARs to clients that deserve them and less likely to issue GCARs to clients that do not. Therefore, the propensity itself does not indicate quality. In practice, Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB) inspection reports reveal that the GCAR is rarely mentioned as a deficiency, and in the few cases in which it is discussed, the deficiency is attributed to evidence gathering and estimations, rather than to the GCAR decision itself. The theory and practice motivate our study. This article investigates the empirical ability of the GCAR propensity to proxy for audit quality and finds that different samples and different models yield different determinations of auditor quality. Our findings caution against the use of the propensity to issue GCARs as a proxy for audit quality.
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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 | 0,012 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».