Examining auditors’ ability to evaluate the reasonableness of fair value estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most difficult challenges facing contemporary auditors is evaluating the reasonableness of fair value estimates (FVEs) made by management. Both practitioners and academic studies have shown auditors to be deficient when tasked with assessing FVEs. However, it is not well understood whether the root cause of this deficiency lies in auditors’ lack of knowledge to appropriately evaluate estimates or auditors’ lack of willingness to challenge management. Using the setting of common auditors in M&A transactions, this study empirically examines whether the audit deficiency can be resolved by providing auditors with additional knowledge or willingness. Our results show that common auditors significantly outperform their peers when tasked with assessing the reasonableness of FVEs in purchase price allocations and reducing overallocation to goodwill when managers have incentives to do so. Further, the evidence is consistent with common auditors demonstrating improved performance in challenging information environments, but not in scenarios where risks to auditors may be perceived to be higher. The results suggest that it is their greater asset‐specific knowledge that drives mitigation of the audit deficiency and that targeting improvements to knowledge rather than willingness is likely to be more effective in improving auditors’ ability to evaluate FVEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».