The Impact of Audit Oversight Quality on the Financial Performance of U.S. Firms: A Subjective Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Audit committees are appointed by the board of directors of corporations to oversee the financial reporting process, monitor financial control processes, hire and assess independent auditors, and communicate findings with management and auditors. We propose two new measures of audit oversight quality. The first measure is purely subjective, in that it scores audit committees on a scale based on their ability to fulfill one or more of their responsibilities, as mentioned in annual reports, Form 10-K and DEF 13A. The second measure concerns audit committee activity, as it measures the number of times the term ‘audit committee’ is mentioned in these documents. Both measures were obtained for U.S. pharmaceutical companies and energy companies from 2010 to 2022. The audit oversight quality measures were regressed in regard to profitability (measured by return on assets and return on equity), debt capacity (measured by equity multiplier), and firm value (measured by Tobin’s q and economic value added). Audit oversight quality, using both measures, reduces the return on equity. Audit oversight quality, using both measures, had a disciplining effect on debt. Increases in the oversight of increasing debt discourage the propensity to increase borrowing using collateral (debt capacity), and reduce investor returns through investment in debt-financed projects (return on equity). Audit oversight quality, using both measures, exhibited a size effect on the firm’s value, in that an increase in the firm size with high audit oversight quality increases the firm’s value. However, it is possible that only the first measure of audit oversight quality significantly increased the firm’s value, as only the first measure exhibited robustness to the endogeneity effect of size.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».