PENGARUH UKURAN PERUSAHAAN, PROFITABILITAS, \nREPUTASI KAP DAN AUDITOR SPESIALIS TERHADAP \nPEMBERIAN OPINI AUDIT GOING CONCERN PADA \nPERUSAHAAN YANG MELAKUKAN INITIAL PUBLIC \nOFFERING
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ukuran perusahaan, \nprofitabilitas, reputasi KAP dan auditor spesialis terhadap pemberian opini audit \ngoing concern pada perusahaan yang melakukan Initial Public Offering (IPO). \nPenelitian ini berfokus hanya pada ukuran perusahaan IPO dan profitabilitas \n(ROA) untuk aspek finansial serta reputasi KAP dan auditor spesialis sebagai \naspek non-finansial. Seluruh perusahaan IPO yang terdaftar di BEI merupakan \npopulasi dalam penelitian ini. Dalam kurun waktu 2007-2015, 163 perusahaan \ndiambil sebagai sampel. Pengumpulan data diperoleh dari BEI. Analisis regresi \nlogistik digunakan untuk menguji hipoesis. Hasil analisis menunjukkan bahwa \nukuran perusahaan, profitabilitas (ROA), reputasi KAP dan auditor spesialis tidak \nberpengaruh terhadap pemberian opini audit going concern pada perusahaan yang \nmelakukan IPO. Opini audit going concern yang diterima perusahaan IPO dapat \nmembantu para manajer dan juga investor untuk mengurangi ex ante uncertainty \n(ketidakpastian yang belum terjadi) pada saat perusahaan memasuki pasar \nsekunder sampai dengan dua tahun setelah tahun IPO.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».