Lauren Dal Bem Venturini, Pedro Alberto Barbetta, José Alonso Borba, Leonardo Flach
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Abstract
Esta pesquisa analisa os determinantes da quantidade de principais assuntos de auditoria (PAA) reportados nos relatórios de auditoria no período de 2016 a 2019 das empresas não financeiras listadas na B3. Aplicou-se o modelo longitudinal de regressão para dados em painel - Log-Linear de Poisson, para uma amostra anual de no mínimo 272 companhias, resultando em 1.198 relatórios e 3.295 PAA (variável dependente), considerando como variáveis explicativas os aspectos do auditor, do auditado e mecanismos de governança corporativa. Os achados demonstram que ser auditado por big four está negativamente associado ao quantitativo de PAA. Isso pode ocorrer devido as big four ou não relatarem mesmo número médio de PAA por companhia. Auditores de empresas maiores, menos rentáveis e, com maior risco operacional divulgam mais PAA, provavelmente visando assegurar sua independência. Os comitês de auditoria não foram estatisticamente significativos, não impactando na quantidade de PAA reportados. Os resultados contribuem com a literatura sobre fatores que afetam a divulgação de PAA em um contexto não europeu (Bepari et al., 2022) com quatro anos de dados, e às empresas, auditores e órgãos de regulação e supervisão, por meio da regressão multinível de Poisson, que é uma abordagem adequada para dados de contagem estruturados em clusters de observações relativamente similares (painéis). Isso avança os estudos de Ferreira e Morais (2020) e Guedes et al. (2021) que utilizaram ordinary least squares (OLS) e Colares et al. (2020) que empregou o teste Qui-quadrado em análises de um ou dois anos de características que tendem a estabelecer a quantidade de PAA no Brasil.
本研究分析了B3上市非金融公司2016 - 2019年审计报告中报告的主要审计事项数量的决定因素。应用纵向回归模型面板数据-对数线性泊松,对至少272家公司的年度样本,产生1198份报告和3295份PAA(因变量),考虑作为解释变量的审计师、被审计师和公司治理机制方面。研究结果表明,被四大审计与PAA的数量呈负相关。这可能是因为四大公司报告的平均PAA数量不相同。较大、利润较低、操作风险较高的公司的审计人员披露更多的PAA,可能是为了确保其独立性。审计委员会在统计上不显著,对报告的PAA数量没有影响。新的影响因素的文献结果的传播,在非欧洲环境(Bepari et al ., 2022)和四年,和企业数据,审计人员和机关的监管和监督,通过多层次的泊松回归,是一种适合于结构化数据计算集群类似的评论(面板)。它费雷拉和道德的研究(2020),先生et al。(2021)使用普通最小二乘(OLS)和项链et al。(2020)在分析采用卡方检验一或两年的特性往往建立在数量的eap在巴西。