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Enregistrement W4388847256 · doi:10.1111/1911-3846.12920

Disclosure of tax‐related critical audit matters and tax‐related outcomes

2023· article· en· W4388847256 sur OpenAlexvenueno aff
Katharine D. Drake, Nathan C. Goldman, Stephen J. Lusch, Jaime J. Schmidt

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAccountingTax avoidanceTax creditAccrualAuditDeferred taxTax reformDouble taxationState income taxPublic economicsFinanceEarningsEconomicsGross income

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given that tax‐related critical audit matters (tax CAMs) were prevalent among accelerated filers (18.5% of observations) during the initial year of CAM disclosures, we examine whether an auditor's disclosure of tax CAMs is associated with variation in tax‐related financial reporting quality, tax avoidance, and tax‐related earnings management. Finding an association between tax CAMs and one of these tax outcomes would indicate that the new auditor reporting standard has indirectly affected investors. Examining the first year of CAM disclosures, we do not find that tax CAMs are associated with broad proxies of tax‐related audit or financial reporting quality (e.g., restatements, internal control weaknesses, comment letters) or tax avoidance (e.g., effective tax rates or book‐to‐tax differences). We do find that tax CAMs are associated with a modest increase in tax accrual quality, an increase in the reserve for unrecognized tax benefits, and a reduction in the likelihood of tax‐related earnings management. However, we do not find these tax CAM effects persist into the second year of CAM reporting. Our evidence is consistent with tax CAM disclosures having a modest but short‐lived effect on companies' reporting of tax accounts. Our findings should inform the PCAOB as they conduct their post‐implementation review of the new audit reporting standard.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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