Determinants of Undetected Unintentional Errors in Audited Financial Statements
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the associations between financial restatements and characteristics of the parties responsible for preventing and detecting unintentional errors, i.e., boards (through their audit committees), management (through chief financial officers (CFOs)), and auditors. To conduct this investigation, I developed a theoretical model of restatement determinants that is more complete than models used in previous archival research as it includes characteristics of all three parties and the moderating effects of chief financial officers’ financial expertise and influence on the disruptive effects of organizational change. To identify restatements that correct unintentional error, I conducted automated text searches of over 10,000 restatement disclosures for language asserting or implying lack of intent. This language-based proxy is automated, direct, transparent, easily replicable, scalable, and classifies as error-correcting a smaller proportion of restatements as error-correcting than other proxies. I validated this proxy by contrasting the characteristics of the unintentional error restatements against other restatements based on theory-derived expectations. I find that annual financial statements restated to correct unintentional error(s) for years with Sarbanes Oxley Act of 2002 (SOX) Section 404 auditor’s opinions exhibit less net income smoothing, less earnings persistence, and less positive accruals than such firm-years of other restatements. Finally, I tested the theoretical model using logistic regressions and data from financial statements, proxy statements, and auditor’s SOX 404 opinions of 346 companies (i.e., 121 companies that restate to correct unintentional error; 121 companies without restatement matched by year, industry, and company size; and 104 companies with other restatements that proxy for restatements of intentional misstatement). \n \nResults show that of the three parties responsible for financial reporting quality, the CFO plays the major role with respect to unintentional error: The likelihood of restatement to correct unintentional error is decreasing in CFO financial expertise and influence, but only when companies are undergoing organizational change. Results also show that CFOs’ (audit committees’) financial expertise is more strongly associated with restatements that correct unintentional error (intentional misstatement) than intentional misstatement (unintentional error). However, I find no evidence of significant associations between auditor quality and either restatements that correct unintentional error or intentional misstatement. \n \nThis research contributes to the emerging literature that examines variation in associations between type or severity of restatements and the influence of parties responsible for financial reporting quality. The new language-based proxy for restatements that correct unintentional error developed in this thesis will facilitate future research that uses type of restatement to proxy for constructs of interest.
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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 | 0,012 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».