Audit Quality and Financial Reporting Quality of Quoted Manufacturing Firms in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The quality of financial reports has been a contemporary discuss in accounting and finance literature as it is capable of helping investors or the users of financial statement to make timely and informed economic decision. Financial statement should portray features like relevance, faithful understandability and timeliness. The reporting quality from literature is seen not to possess the relevant qualities as expected which has become worrisome for investors and stakeholders. The study investigated the effect of audit quality on the financial reporting quality of quoted manufacturing firms listed in Nigeria, employing a survey research design. The population of interest consisted of 250 auditors and accountants, with a sample size of 201 selected using the Taro Yamane Formula and purposive sampling. Data were gathered through a well-structured questionnaire and analyzed using both descriptive and inferential statistics. Findings revealed that audit quality had a significant impact on the relevance of financial reports (Adj. R² = 0.766; F = 99.565; p = 0.00) and also notably influenced the faithful representation of financial reports (Adj. R² = 0.598; F = 47.930; p = 0.00). The study concluded that audit quality plays a critical role in enhancing the financial reporting quality of listed manufacturing firms in Nigeria. The study recommended that management should prioritize the presentation of financial reports to improve their relevance to users. Keywords: Audit Quality, Financial Reporting, Financial Statement, Faithful Representation, Relevance, Understandability
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».