PCAOB-type Regulation and Audit Portfolio
Notice bibliographique
Résumé
In dieser Dissertation werden die Auswirkungen von Regulierungen und Agency-Konflikten im Rahmen der Abschlussprüfung untersucht. Der erste Beitrag gibt einen Überblick über die Literatur zur Regulierung der Abschlussprüfung (PCAOB-Regulierung) und zeigt Unterschiede zwischen analytischen und empirischen Forschungsergebnissen auf. Die empirische Forschung wechselte im Zeitablauf von einer skeptischen hin zu einer positiveren Sichtweise auf PCAOB-Regulierung. In der analytischen Forschung ist ein gegenteiliger Trend zu beobachten, welcher darauf beruhen könnte, dass der oft thematisierte Prüfungswert nur schwer zu messen ist. Der zweite Beitrag untersucht wie das PCAOB die kunden- oder portfoliospezifischen Handlungen von Abschlussprüfern regulieren sollte, um die Interessen der Prüfer mit denen ihrer Kunden in Einklang zu bringen. Wenn das PCAOB die Prüfungsstandards perfekt auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen kann, sollte es sowohl kunden- als auch portfoliospezifische Handlungen regulieren. Regulierung kann Kosten verursachen, da Prüfungsstandards unflexibel sind und nicht allen Kundenbedürfnissen gleichermaßen gerecht werden können. Bei Einhaltung von Standards kommt es zu Über- oder Unterinvestitionen in Prüfungshandlungen, welche die Vorteile überwiegen können. Interessanterweise ermöglicht Regulierung von portfolio- statt kundenspezifischen Prüfungsaspekten eine effizientere Kosten-Nutzen-Abwägung. Im dritten Beitrag wird untersucht, wie sich die globale und industrielle Diversifizierung von Unternehmen auf die Prüfungsgebühren auswirkt. Das Hauptergebnis ist, dass mit zunehmender Diversifizierung das Prüfungsrisiko für den Abschlussprüfer steigt und er daher höhere Prüfungsgebühren verlangt. Im Gegensatz zur bisherigen Literatur wird aufgezeigt, dass nicht operative Komplexität, sondern Informationsasymmetrien ausschlaggebend für diesen Effekt sind. Des Weiteren steigen Prüfungsgebühren weniger stark bei ausgeprägter Corporate Governance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».