Descriptive statistics for these variables, partitioned by class of audit firm (Big 5 and
non-Big 5) are shown in Table 1.5 As expected, the average Big 5 client is larger than the
average non-Big 5 client (Ln (Assets)). In addition, a larger proportion of Big 5 audits in
the sample are for service industry (Service) clients (25 percent versus 11 percent), Big 5
auditors are more likely to use the business-risk-based audit approach (BR Approach) (31
percent versus 17 percent), and Big 5 auditors face strong time pressure (X Time Pressure)
on a higher proportion of their engagements (40 percent versus 24 percent). Other differences
include auditor tenure (Tenure), the auditor’s assessment of the client’s control quality
(Controls), the auditor’s reliance on controls (Reliance), and whether the client’s shares are
listed on a stock exchange (Listed). Table 2 displays a simple correlation matrix of the
variables.
Results of the regression of total engagement hours on the explanatory variables are
reported in Table 3. These results are reported as a benchmark. Note that the statistical
model has good overall explanatory power. The R2s are not as high as, for example, in
OSS—who examined audit hours from a single Big 6 firm—but are consistent with research
using audit fee data from a cross-section of firms (e.g., Ferguson and Stokes [2002] who
use Australian audit fee data). The independent variables reported in the analysis are a
subset of the measures we examined to investigate associations with total audit hours and
with various subsets of hours such as: hours by type of audit firm, by audit phase, and by
audit procedure. The explanatory variables we retained and which appear in Table 3 are
those that attained statistical significance in some part of these analyses. The reduced model
for each auditor type subset is:
ln (h ) b b Ln(Assets) b Complexity b BR Approach b Reliance j 0j 1j 2j 3j 4j
b Tenure b X Time Pressure u . 5j 6j j (4)
As discussed earlier, the hypothesis that Big 5 audits are of higher quality, on average,
than non-Big 5 audits has been extensively tested (and supported) using a variety of data
and research methods. It is therefore interesting to look at the similarities and differences
in the Big 5 and non-Big 5 equations. In both equations, total hours increase in client Assets
and Complexity. Differences in the equations occur with respect to Reliance and BR Approach.
Reliance on a client’s internal controls (Reliance) decreases audit hours for the
subsample of Big 5 audits. While consistent with auditing theory and common sense, this
negative relationship has typically not been observed in prior archival studies, though Felix
et al. (2001) did find a negative relationship between internal audit effort and external audit
fees in a small sample study.6 Interestingly, the use of the business risk approach (BR
Approach) appears to decrease audit hours, but only for non-Big 5 audits.
สถิติอธิบายสำหรับตัวแปรเหล่านี้ กั้น โดยชั้นของบริษัทตรวจสอบ (5 ใหญ่ และไม่ใช่ - 5 ใหญ่) จะแสดงอยู่ในตาราง 1.5 เป็นที่คาดหวัง เฉลี่ย 5 ขนาดใหญ่ลูกค้ามีขนาดใหญ่กว่านี้ไคลเอนต์เฉลี่ยไม่ - บิ๊ก 5 (Ln (สินทรัพย์)) นอกจากนี้ การตรวจสอบสัดส่วนใหญ่ของใหญ่ 5 ในตัวอย่างที่จะบริการลูกค้าอุตสาหกรรม (บริการ) (ร้อยละ 25 เมื่อเทียบกับร้อยละ 11), 5 ใหญ่ผู้สอบบัญชีมีแนวโน้มที่จะใช้วิธีการทางธุรกิจความเสี่ยงการตรวจสอบ (BR วิธี) (31เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับร้อยละ 17), และผู้ตรวจสอบบัญชี 5 ใหญ่เวลาแรงดัน (ความดัน X เวลา)ในสัดส่วนที่สูงของการงาน (ร้อยละ 40 เมื่อเทียบกับร้อยละ 24) ความแตกต่างอื่น ๆรวมอายุงานผู้ตรวจสอบ (อายุงาน), ประเมินของผู้ตรวจสอบควบคุมคุณภาพของลูกค้า(ตัวควบคุม), ความเชื่อมั่นของผู้ตรวจสอบ (พึ่ง), การควบคุมและว่าหุ้นของลูกค้าอยู่ในทรัพย์ (จดทะเบียน) ตารางที่ 2 แสดงเมตริกซ์สหสัมพันธ์อย่างง่ายของการตัวแปรผลของการถดถอยของหมั้นทั้งหมดในตัวแปรอธิบายรายงานในตาราง 3 มีรายงานผลเหล่านี้เป็นเกณฑ์มาตรฐาน สังเกตว่า การทางสถิติรุ่นมีอำนาจคำอธิบายที่ดี R2s ไม่สูง เช่น ในOSS ตัวที่ตรวจสอบชั่วโมงการตรวจสอบจากบริษัทใหญ่ 6 เดียว — แต่สอดคล้องกับงานวิจัยใช้ตรวจสอบค่าข้อมูลระหว่างส่วนของบริษัท (เช่น เฟอร์กูสันและสโตกส์ [2002] คนการตรวจสอบที่ออสเตรเลียค่าข้อมูล) ตัวแปรอิสระที่รายงานในการวิเคราะห์มีความย่อยของหน่วยวัดที่เราตรวจสอบการตรวจสอบความสัมพันธ์กับการตรวจสอบรวมชั่วโมง และด้วยชุดย่อยต่าง ๆ ของชั่วโมงเช่น: ชั่วโมงตามชนิดของการตรวจสอบของบริษัท ขั้นตอนการตรวจสอบ และโดยตรวจสอบขั้นตอน มีตัวแปรอธิบายที่เราเก็บไว้ และที่ปรากฏในตาราง 3ผู้ที่นัยสำคัญทางสถิติในบางส่วนของการวิเคราะห์เหล่านี้ได้ แบบจำลองลดลงสำหรับผู้สอบบัญชีแต่ละชนิด ย่อยคือ:ln (h) บีบี Ln(Assets) บีซับซ้อน b BR วิธีบีพึ่งเจ 0j 1j 2j 3j 4ju ความดันเวลา b X อายุงาน b 5j 6j เจ (4)ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ สมมติฐานที่ 5 ใหญ่ตรวจสอบมีคุณภาพสูง เฉลี่ยกว่าไม่ - ใหญ่ 5 ตรวจสอบ ได้รับอย่างกว้างขวางทดสอบ (และสนับสนุน) โดยใช้ข้อมูลที่หลากหลายและวิธีวิจัย จึงน่าสนใจที่ความเหมือนและความแตกต่างในสมการ 5 ใหญ่และไม่ใช่ - ใหญ่ 5 ในสมการทั้งสอง จำนวนชั่วโมงเพิ่มลูกค้าสินทรัพย์และความซับซ้อน ความแตกต่างในสมการที่เกิดขึ้นกับความเชื่อมั่นและวิธี BRความเชื่อมั่นในตัวควบคุมภายในของไคลเอนต์ (พึ่ง) ลดชั่วโมงตรวจสอบสำหรับการsubsample ใหญ่ 5 ตรวจสอบ สอดคล้องกับทฤษฎีและสามัญสำนึก การตรวจสอบในขณะนี้ลบความสัมพันธ์ได้โดยทั่วไปไม่ได้พบในก่อนศึกษาถาวร แม้ว่าเฟลิกซ์al. ร้อยเอ็ด (2001) ได้หาความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างความพยายามในการตรวจสอบภายในและการตรวจสอบภายนอกค่าธรรมเนียมในขนาดเล็กตัวอย่าง study.6 เป็นเรื่องน่าสนใจ การใช้วิธีการความเสี่ยงทางธุรกิจ (BRApproach) appears to decrease audit hours, but only for non-Big 5 audits.
การแปล กรุณารอสักครู่..