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题名审计师语调的“揭示”效应研究
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作者
孙龙渊
李晓慧
戴心玥
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机构
北京信息科技大学
中央财经大学
清华大学
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出处
《财贸研究》
北大核心
2025年第1期97-110,共14页
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基金
北京社会科学基金重点项目“审计过程数字化路径与方法研究”(21GLA007)。
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文摘
选取2016—2021年沪深A股上市公司为样本,以关键审计事项语调定义审计师语调,研究审计师语调的“揭示”效应。结果表明:审计师语调自身及其与管理层语调的差异都会揭露公司真实的经营状况,抵消管理层出于自利动机的“印象管理”,增大股价崩盘风险,这种效应即为审计师语调的“揭示”效应;而相较于描述段,应对段更能体现审计师语调,“揭示”效应更明显。进一步研究发现:“揭示”效应受公司经营状况、市场监管和审计师风险感知的调节,较好的公司经营状况、严格的市场监管和较强的审计师风险感知都会增强应对段偏离度对股价崩盘风险的影响,进而增强审计师语调的“揭示”效应。
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关键词
审计师语调
管理层语调
揭示效应
股价崩盘
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Keywords
auditor tone
management tone
Revealing Effect
stock price collapse risk
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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题名注册会计师说“不”的“阵痛”效应研究
被引量：1
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作者
孙龙渊
李晓慧
陈沁
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
中央财经大学会计学院
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出处
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2023年第10期57-67,共11页
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基金
中国会计学会重点会计科研课题“国家治理体系中注册会计师监督的顶层设计与工作机制研究”(项目编号:2020ASC017)
北京社会科学基金重点项目“审计过程数字化路径与方法研究”(项目编号:21GLA007)。
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文摘
本文以2015至2019年遭遇注册会计师说“不”,即出具非“清洁”审计意见的上市公司为样本,研究非“清洁”审计意见对股价崩盘的影响。研究结果表明:注册会计师说“不”会带来股价崩盘的“阵痛”效应,即被出具非“清洁”审计意见会导致公司股价崩盘风险在短期内上升,但长期内会下降。这是因为:注册会计师说“不”会揭示被审计公司存在的问题,抵消管理层的“捂盘效应”,增大股价崩盘风险;但遭遇说“不”的公司会采取各种措施纠错,在一定程序消弭注册会计师说“不”带来的负面影响,因此,注册会计师说“不”的“阵痛”效应有利于资本市场秩序的长期维护和公司经营稳健性的长远提升。进一步研究表明:良好的外部监管和完善的内部控制有助于消弭注册会计师说“不”带来的“阵痛”,身处此类环境中的公司会更为迅捷有效地采取措施,降低因遭遇说“不”而增加的股价崩盘风险。
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关键词
非“清洁”审计意见
股价崩盘
“阵痛”效应
审计监管
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Keywords
Non-clean audit opinion
Stock price collapse
Throe effect Audit supervision
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分类号
F239.44
[经济管理—会计学]
F239.43
[经济管理—会计学]
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题名持股关系中“共享审计师”的信息共享与投资收益关系
被引量：1
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作者
孙龙渊
李卓松
胡玉生
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2019年第5期62-66,83,共6页
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基金
北京信息科技大学学校校科研基金(1935012)
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文摘
以2007—2015年我国资本市场上具有投融资关系的上市公司为样本,运用定义变量和建立模型、描述性分析、T检验、PSM倾向评分匹配法和分组回归,研究具有投资持股关系的两家公司“共享审计师”对持股方投资收益的影响。结果表明,与被持股方共享审计师的持股方公司,其投资收益要明显高于不与被持股方共享审计师的公司,且当双方位于同一省市或聘请的事务所为非“四大”会计师事务所时,这种差异会更加明显。由此可见:持股关系中“共享审计师”所产生的“信息共享”效应对持股方有利,可以给持股方带来正向回报。
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关键词
共享审计师
信息共享
投资收益
持股关系
事务所选择
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Keywords
shared auditor
information-sharing
investment return
stockholding relationship
firm choice
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分类号
F239.4
[经济管理—会计学]
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题名基于灰色聚类优化模型的审计检查风险评价
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作者
胡玉生
梁力军
孙龙渊
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2019年第5期34-38,共5页
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基金
北京市教委人文社科研究面上项目(SM201711232004)
北京信息科技大学学校科研基金项目(1935011)
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文摘
基于灰色聚类的优化模型,研究了审计检查风险评价问题。通过最大化风险评价指标白化权函数值的离差平方和,构建了审计检查风险评价模型,从而更好地区分聚类信息,使得审计检查风险评价的效果更加显著。数值算例表明,灰色聚类优化模型可以根据审计对象的自身状态数据确定各风险评价指标的权重,有效减少指标权重的主观性导致的评价结果偏差,具有较优的适用性。
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关键词
风险评价
审计检查
灰色聚类
白化权函数
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Keywords
risk assessment
audit detection
grey clustering
whitenization weight function
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分类号
F230.9
[经济管理—会计学]
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