Machine Learning Strategies and Realization Paths for Internal Audit Quality Improvement Enabled by New Quality Productivity
Notice bibliographique
Résumé
This paper takes 2020-2022 Shanghai main board listed companies as the research object, and empirically examines the relationship between factors such as the establishment of internal audit department and the quality of internal audit empowered by new quality productivity, with the effectiveness of the quality of internal control as the explanatory variable, the degree of separation of two powers and so on as the explanatory variable, and the corporate governance structure as the control variable to carry out a via gradient descent Logistic regression analysis optimized by gradient descent algorithm.On this basis, to address the problem that internal audit is prone to bias or falsehood due to management's self-interest, the fsQCA method is combined to analyze the influencing factors of the choice of auditing policy (capital item or expense item) for general R&D expenditures.It is found that there is a significant positive relationship between companies with an internal audit department and a higher hierarchical level of affiliation and obtaining a standard audit opinion, and the regression relationship holds at the 0.05 level of significance, with a positive correlation with a regression coefficient of 3.745, and an OR value of 40.099.However, the effect of the company's twofold separation of powers governance structure on the quality of the audit fails the significance test.Firms with lower profitability levels, higher R&D intensity, higher debt levels, lower tax benefits for R&D additions and deductions and lower external audit quality are more likely to capitalize R&D expenditures.The study uses cutting-edge algorithms to accurately analyze new quality productivityenabling internal audit quality factors and innovate corporate compliance internal control paths.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».