Quality of audit and cost stickiness empirical evidence from emerging markets
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to present further evidence of cost stickiness by employing Selling, General, and Administrative (SG&A) costs. It also provides empirical evidence on the effect of audit committee meetings and audit quality on cost stickiness. The study used data from listed companies on the Saudi Arabian stock exchange during 2015–2019. Based on pooled panel data regression, the study proves that the SG&A costs are sticky. The results show the level of SG&A costs increases more with an increase in sales revenue (activity) while it decreases less with an equivalent reduction in sales revenue (activity). Also, this study finds that the frequency of audit committee meetings decreases the magnitude stickiness of SG&A costs, which supports the view that frequent meetings of AC significantly enhance its overseeing function and effectiveness. The study further reveals that audit quality “by BIG4 audit firms” is not related to reduced cost stickiness. This result implies that there is no difference in CS between companies audited by BIG4 or by non-BIG4. In general, the research highlights the importance of AC diligence (i.e., meetings) in improving its effectiveness and controlling management’s discretions affecting the cost structure in the context of sticky cost behavior.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».