Einfluss der Industriespezialisierung von Prüfungsunternehmen auf Prüfungsqualität und Analystenvorhersagen

Ein empirischer Untersuchungsansatz


Bachelorarbeit, 2017
27 Seiten, Note: 1,0

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Prüfungsqualität
2.1 Definitionen von Prüfungsqualität
2.2 Maße für Prüfungsqualität

3 Industriespezialisierung
3.1 Untersuchungsebenen
3.2 Spezialisierungsmaße
3.3 Forschungsergebnisse bezüglich Industriespezialisierung

4 Analystenvorhersagen

5 Entwicklung der Hypothesen

6 Entwurf einer empirischen Untersuchung
6.1 Empfohlene Maße für Industriespezialisierung
6.2 Empfohlene Maße für Prüfungsqualität
6.3 Maße für die Genauigkeit und die Streuung von Analystenvorhersagen
6.4 Datensatz
6.5 Entwurf der Analyse

7 Mögliche Problemquellen und Ausblicke für weitere Forschung

8 Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Die Qualität von Abschlussprüfungen spielt eine große Rolle bei der Verwendung der Daten von Abschlussberichten, welche als wichtige Grundlage für Berechnungen zukünftiger Einnahmen und des Wertes eines Unternehmens dienen. Aus diesem Grund soll in dieser Arbeit untersucht werden in wie weit Industriespezialisierung von Prüfungsunternehmen Einfluss auf die Qualität der Abschlussprüfungen von Unternehmen nimmt und wie sich diese potentielle Verbesserung an den Kapitalmärkten widerspiegelt. Dazu wird vor allem auf die Messung und die Interpretation sowie die Zusammensetzung von Industriespezialisierung im Bereich der Wirtschaftsprüfung eingegangen. Da sich bisherige Forschungsarbeiten nicht konsistent in der Benutzung von Spezialisierungsmaßen gezeigt haben und dadurch teils widersprüchliche Ergebnisse lieferten (Audousset-Coulier u. a. 2016), wird genau auf die Vor- und Nachteile jeweiliger Maße eingegan- gen, sowie auf verschiedene Ansätze bei den Untersuchungsebenen und der Interpretation.

Diese Abschlussarbeit richtet sich in erster Linie an Studenten ohne fachspezifisches Wissen, denen von Grund auf die Theorien und auch die Problematiken der Forschung im Gebiet der Wirt- schaftsprüfung, insbesondere der Forschung über Prüfungsqualität und Spezialisierungen, vorge- stellt werden soll. Hierzu werden neben dem aktuellen Stand der Literatur auch häufig verwendete Maße für Qualität, Spezialisierung und Vorhersagen vorgestellt und diskutiert. Die Arbeit leitet im späteren Verlauf zu einem empirischen Untersuchungsansatz um die in Kapitel 5 vorgestell- ten Hypothesen zu testen. Dabei wird versucht auf möglichst viele Einflussfaktoren, die in den vorangegangen Kapiteln vorgestellt werden, einzugehen und somit eine möglichst aussagekräftige Analyse zu erstellen. Jedoch wird diese Untersuchung nicht durchgeführt, so dass das Ergebnis die- ser Arbeit nicht eindeutig geklärt ist. Sie soll einen Denkanstoß für weitere Untersuchungen liefern und Neueinsteigern helfen, sich schnell ein umfangreiches Bild über diesen Themenkomplex und die bisherigen Forschungsergebnisse zu machen. Somit soll diese Forschungsarbeit motivieren bis- herige Ansätze in Frage zu stellen und neue Forschungsansätze zu entwickeln um neue Ergebnisse in diesem Teilbereich der Forschung zu entdecken.

2 Prüfungsqualität

2.1 Definitionen von Prüfungsqualität

Für Gesetzgeber, Investoren und Benutzer von Finanzdaten im Allgemeinen ist es von extremer Wichtigkeit genaue und verlässliche Informationen über ein Unternehmen zu erhalten. Die Ab- schlussprüfung ist eine Versicherungsleistung von Prüfungsunternehmen welches Finanzdaten und buchhalterische Praktiken überprüft um die Glaubhaftigkeit der vom Management veröffentlichten Daten zu bestätigen (Hay u. a. 2014). Um wiederum die Verlässlichkeit und die Genauigkeit und damit die Qualität dieser Prüfung zu bestimmen, ist es wichtig qualitätsrelevante Faktoren einer Abschlussprüfung und deren Einfluss auf die Verlässlichkeit der geprüften Daten zu kennen. Die Qualität einer Prüfung ist ein nicht eindeutig und schwer zu definierender Begriff. Denn Qua- lität liegt im Auge des Betrachters: Regulatoren gehen von einer qualitativ hochwertigen Prüfung aus, wenn sie nach den Gesetzen und Standards der Prüfungsindustrie erstellt wurden. Benutzer von Finanzdaten, zum Beispiel Analysten, legen Wert darauf, dass keine falschen oder ungenaue Angaben in den Daten enthalten sind und sehen gute Prüfungsqualität in deren Abwesenheit. Prüfungsunternehmen selbst wiederum erachten eine Prüfung als qualitativ hochwertig, wenn sie nach den firmeneigenen Maßstäben und Verfahren erstellt worden ist und Prüfungen und Gerichtsverfahren ohne Beanstandung überstehen könnte (Knechel, G. V. Krishnan u. a. 2013). Die gängigsten Ansätze für Definitionen von Prüfungsqualität sind:

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Rahmengrundsatz zur Untersuchung von Prüfungsqualität (nach Knechel und Shefchik 2014)

DeAngelo 1981 ”thejointprobabilitythatagivenauditorwillboth(a)discoverabreachinthe client’s accounting system, and (b) report the breach“

Titman und Trueman 1986 ”Auditorqualityisdefinedhereintermsoftheaccuracyofthein- formation he [the auditor; Anmerkung des Verfassers] supplies to investors; the information provided by a higher-quality auditor allows investors to make a more precise estimate of the firm’s value.“

Knechel, G. V. Krishnan u. a. (2013) und Knechel und Shefchik (2014) stellen in ihrem Rah- mengrundsatz verschiedene Einflussfaktoren von Prüfungsqualität vor und erläutern, wie man die Qualität einer Prüfung, zumindest indirekt, messen kann. Sie unterscheiden zwischen der Ausgangs- lage, die aus Inputs und dem Prüfungsprozess besteht, und den Konsequenzen der Prüfung und somit aus, wenn auch nicht immer direkt, beobachtbaren Ergebnissen. Der Rahmengrundsatz ist wie in Abbildung 1 aufgeteilt. Teil (a) der Definition von DeAngelo (1981) adressiert dabei die Be- rufserfahrung und die Genauigkeit eines Prüfers sowie dessen professionelle Skepsis bzw. kritische Haltung gegenüber den ihm vorgelegten Daten. Teil (b) beschreibt die (finanzielle) Unabhängigkeit des Prüfenden vom Kunden. Titman und Trueman (1986) legen derweil den Fokus auf die Qualität der geprüften Daten und somit auf eine qualitativ hochwertigere Rechnungslegung, die zu einer besseren Einschätzung der finanziellen Lage des Unternehmens führen soll.

2.2 Maße für Prüfungsqualität

Die Inputs (Abbildung 1) und der Prüfungsprozess beinhalten Faktoren, die jeweils zu höherer oder niedrigerer Qualität der Prüfung führen. Diese sind nicht beobachtbar, ganz im Gegensatz zu den Resultaten, welche für die Messung der Qualität der Prüfung benutzt werden. Jedoch muss beachtet werden, dass der Ausgang einer Prüfung stets ungewiss ist, was gleichbedeutend ist mit der Tatsache, dass jede Prüfung nur zu einem gewissen Grad frei von Fehlern ist (level of assurance, vgl. Knechel und Shefchik 2014). Da es keinen Konsens über eine genaue Definition der Qualität einer Prüfung gibt, werden in der empirischen Literatur Faktoren gemessen, die mit einer erhöhten Qualität assoziiert werden bzw. mit anderen Indikatoren für eine gute Prüfung korreliert sind.

Diskretionäre Periodenabgrenzungen (discretionary accruals)

Das wohl am häufigsten verwendete Maß für die Qualität der Prüfung sind riodenabgrenzungen (DPA, Wagenhofer und Ewert 2007, Kap.6) oder ”diskretionäre“Pe- ”discretionaryaccruals“ (DACC). Hierbei wird gemessen, ob sich ergebniswirksame Periodenabgrenzungsposten in norma- len Größenordnungen befinden oder ob mit ihnen Bilanzpolitik betrieben wird indem Gewinne minimiert oder maximiert werden. Durch ein solches Anpassen des Gewinns kann auch das Errei- chen von internen Erfolgszielen oder von Gewinnvorhersagen erreicht werden. Ist die DPA klein, deutet dies auf eine verbesserte Verlässlichkeit der Einnahmen (Earnings Quality) hin, welche ih- rerseits einen Proxy für die Qualität der Rechnungslegung darstellt. Kann demnach nachgewiesen werden, dass bestimmte Faktoren, wie z.B. Erfahrung des Prüfers, Charakteristika des Klienten oder die Änderung von gesetzlichen Bestimmungen, einen negativen Einfluss auf die DPA haben, kann dieser Faktor als positiver Einfluss auf die Qualität der Rechnungslegung gewertet werden. Ist diese Variable ein Attribut des Prüfers des betreffenden Klienten, so kann auf eine höhere Qualität der Abschlussprüfung geschlossen werden.

In ihrer Studie untersuchen Balsam u. a. (2003) den Einfluss von Industriespezialisierung auf die Qualität der Rechnungslegung und messen diese Qualität unter anderem mit dem Ansatz der dis- kretionären Periodenabgrenzung (DPA). Dabei stellen sie fest, dass Klienten von industriespeziali- sierten BigN Prüfern geringere DPAs haben als Klienten nicht-spezialisierter BigN Unternehmen. Bei der Berechnung der DPA wird der Gesamtbetrag der Periodenabgrenzungen (GPA) in die Be- standteile Normale Periodenabgrenzungen (NPA) und die diskretionären Periodenabgrenzungen (DPA) aufgeteilt, dh:

GPA = NPA + DPA DPA = GPA NPA (1)

Während GPA beobachtbar ist, muss die Normale Periodenabgrenzung (NPA) geschätzt werden. Dies kann unter anderem mit den Branchenmodell oder dem Jones-Modell umgesetzt werden. Das Branchenmodell beruht auf der Annahme, dass die normale Periodenabgrenzung (NPA) proportional zu dem Median der NPA einer gesamten Branche bzw. Industrie wächst. Dazu wird eine Regression durchgeführt um die Wachstumsparameter zu schätzen:

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

mit Klient i, t Ende des Geschäftsjahres und der Industrie k i des Klienten i

Das Jones-Modell (Jones 1991) bzw. das modifizierte Jones-Modell nach Kothari u. a. (2005) nimmt an, dass sich die NPA mit der wirtschaftlichen Situation des Unternehmens entwickeln und appro- ximieren diese mit dem Umsatz und dem Bruttoanlagevermögen (BAV) (siehe Wagenhofer und Ewert (2007, S.255)).

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

BAV = Bruttoanlagevermögen, GKR = Gesamtkapitalrendite (engl. RoA, vgl. Kothari u. a. 2005)

Going-Concern Berichte

Ein Ansatz um die konservative Haltung eines Prüfers zu messen begründet sich auf Going- Concern Berichten2. Dabei wird anhand der Wahrscheinlichkeit mit der ein Prüfer einen Going Concern Bericht ausstellt bewertet, wie unabhängig dieser vom Kunden ist und wie skeptisch er die finanzielle Lage eines Unternehmens einschätzt. Bei der Ausstellung einer Going Concern Opinion kann es aus Sicht des Prüfers zwei Arten von Fehlern geben: Der α -Fehler beschreibt die Situation, dass eine Firma einen Going-Concern Bericht erhält, im darauf folgenden Jahr jedoch nicht bankrott geht. Der β -Fehler beschreibt dagegen die Gegebenheit, dass eine Firma Konkurs anmeldet, ohne dass der Prüfer im Vorjahr einen Going-Concern Bericht ausgestellt hat. Stellt ein Prüfer mehr Going-Concern Berichte aus, so kann dies als Anzeichen für eine gute Prüfungsqualität gewertet werden. Im Falle eines α -Fehlers wird der Klient aller Wahrscheinlich- keit nach den Prüfer wechseln, was Einkommenseinbußen für das Prüfungsunternehmen bedeutet (Jagan Krishnan 1994). Somit kann bei einer geringen Anzahl von ausgestellten Going-Concern Berichten davon ausgegangen werden, dass die Quote der α -Fehler minimiert werden soll, was ein Hinweis auf eine finanzielle Abhängigkeit von speziellen Klienten sein kann. Eine hohe Quote von ausgestellten Going-Concern Berichten kann demnach als konservative Eigenschaft in der Bewertung des Klienten gewertet werden. Für Investoren ist der β -Fehler der schwerwiegendere, da sie unter Umständen durch das Ausbleiben einer Going-Concern Opinion den Wert des betreffenden Unternehmens überschätzen und von dessen Konkurs überrascht werden. Insgesamt erhalten weniger als 10% aller Firmen eine Going-Concern Opinion (Francis 2004). Da es nicht zu den Aufgaben eines Prüfers gehört eine Insolvenz vorherzusagen (Francis 2004) und durch die hohe Unsicherheit bei der Ausstellung eines solchen Berichtes (Knechel und Shefchik 2014), unterliegen diese großer Fehlerquoten. Carson u. a. (2013) fassen umfangreich die aktuelle Literatur zu Going-Concern Berichten zusammen. Nach ihren Recherchen mussten durchschnittlich 80 bis 90% der US-Firmen, die eine Going-Concern Opinion erhalten hatten ihre Geschäftstätigkeit im darauffolgenden Jahr nicht einstellen (α -Fehler), während 40 bis 50% bankrotter Firmen keinen Going-Concern Bericht im vorangegangenen Jahr erhalten hatten.

Strafverfahren gegen den Prüfer

Eine weitere Vorgehensweise ist es, Merkmale einer schlechten Prüfung, und somit die geringe Qualität dieser, zu messen. Gerichtsverfahren gegen Prüfer erscheinen zwar als guter Indikator für eine schlechte Prüfungsqualität, jedoch wird nur bei sehr starker Beweislage ein Verfahren eröffnet und nur ca. 50% dieser Verfahren enden mit einer Verurteilung. Da viele Fälle durch eine außerge- richtliche Einigung beigelegt werden da Prüfer an der Wahrung ihrer Reputation gelegen ist, und großen Prüfungsunternehmen mehr Mittel zur Verfügung stehen solche Einigungen zu finanzieren (Prinzip der ”deeppockets“)alskleinenPrüfern,sindStrafverfahrenkeinguterIndikatorfür(ge- ringe) Prüfungsqualität. Die Anzahl der vor Gericht nachgewiesenen Prüfungsfehlern ist daher so klein, dass Francis (2004) zu dem Schluss kommt:

”the number of proven audit failures is so small as to approach a rate of zero”3

Aus diesem Grund sind Strafverfahren kein geeignetes Maß für eine schlechte Qualität einer Prüfung.

BigN nicht-BigN

Ein anderer Zweig der Forschung beschäftigt sich mit der Differenzierung eines Prüfers. Diese Abhebung eines Prüfers von seiner Konkurrenz ist eine wichtige Voraussetzung um sich lang- fristig etablieren zu können. Einen der frühesten Ansätze stellt DeAngelo (1981) mit seiner Unterscheidung von großen und kleinen Prüfungsunternehmen (im Folgenden BigN und non- BigN). Für ihn ist die Tatsache entscheidend, dass große Prüfer nicht abhängig von einzelnen Klienten sind (economic bonding) und somit verhindert wird, dass der Prüfer Entscheidungen zugunsten des Klienten trifft um diesen weiterhin zu behalten. Weiter argumentiert er, dass ein großes Prüfungsunternehmen mehr darauf bedacht ist, seine Reputation als unabhängiger Prüfer zu wahren und das Risiko dieses zu verlieren zu mehr internen Kontrollen und höherer Prüfungsqualität führt. Dass der abrupte Verlust von Vertrauen (und einhergehend der Verlust von Lizenzen) durch einen großen Skandal zu der Auflösung eines kompletten Unternehmens führen kann, ist spätestens seit dem Fall von Arthur Andersen im Jahr 2002 bekannt. Dieser zu den Big5 gehörende Prüfer musste seine Geschäftstätigkeit nach einem Urteil wegen Behinderung der Justiz in der Untersuchung systematischer Bilanzfälschung im Fall des Enron Konzerns aufgeben. Die Argumentation, dass BigN Prüfer, um ihren Markennamen zu schützen, Anreize haben, qualitativ hochwertigere Prüfungen zu absolvieren, wird auch von Francis und Wilson 1988 unterstützt. Sie ist bis heute ein wichtiger Punkt in der Diskussion, ob der Konzentrierung des Marktes für Prüfungsleistungen mittels Gesetzen entgegengewirkt werden muss. Seit der Forschungsarbeit von DeAngelo 1981 wurden aus den Big8 Prüfungsunternehmen die Big4 und die U.S. Securities and Exchange Comission (SEC) äußerte in ihrem jährlichen Bericht Bedenken über die zunehmende Konzentration auf dem Prüfungsmarkt und deren Auswirkung auf die Qualität der Prüfung (Numan und Willekens 2009). Eine Erweiterung des Ansatzes der Differenzierung stellt die Theorie des ”räumlichenWettbewerbes“(spatialcompetition)dar,welcherinAbsatz.3.3 genauer vorgestellt wird.

3 Industriespezialisierung

In der bestehenden Literatur wird der Einfluss einer Industriespezialisierung eines Prüfungsunternehmens auf Aspekte wie z.B. Prüfungsqualität oder Kosten der Prüfung sehr ausführlich behandelt. Jedoch tauchen immer wieder Probleme im Umgang mit Indikatoren, Maßen und Interpretationen dieser Attribute auf. Der mangelnde Konsens über das richtige Messverfahren stellt laut Audousset-Coulier u. a. (2016) sogar die Aussagekraft früherer For- schungsergebnisse in Frage. Im Folgenden wird geklärt, wie Spezialisierung4 in der Literatur definiert wird, was die am häufigsten verwendeten Maße sind und welche Vor- und Nachteile diese mit sich bringen.

Für ein Prüfungsunternehmen bestehen viele Anreize Investitionen zu tätigen die zu verbesserter Fachkenntnis bezüglich eines spezifischen Industriezweiges führen. Zu diesen Anreizen zählen zum einen mögliche kostensenkende Effekte durch die vermehrte Arbeit in einem speziellen Industrie- zweig, durch die die Kosten der Spezialisierung auf viele Klienten aufgeteilt wird (economies of scale, siehe Eichenseher und Danos (1981). Zum anderen durch das Angebot von speziellen (später differenzierten) Produkten für die es wenig Konkurrenz gibt, da Prüfungsunternehmen ohne diese Spezialisierungsinvestitionen diese Produkte nicht in der gleichen Form anbieten können (Jeter 2014). Mögliche Differenzierungseigenschaften sind zum Beispiel eine verbesserte Einschätzung von industriespezifischen Risiken, speziell entwickelte Prüfungsverfahren oder die Verbesserung der Qualität von Prüfungsleistungen. In wie weit diese Eigenschaften tatsächlich auf Prüfungen spezialisierter Prüfer zutreffen bleibt zu klären und wird auch ausführlich in der bestehenden Literatur untersucht, welche in Abschnitt 3.3 zusammengefasst wird.

3.1 Untersuchungsebenen

Spezialisierung kann auf verschiedenen Ebenen definiert und auch gemessen werden. Üblicherweise unterscheidet man zwischen Globaler-, Nationaler- und Office- bzw. Städte-Ebene. Carson (2009) untersucht den Einfluss von globalen Netzwerken von Prüfungsunternehmen und deren Einfluss auf die Kosten der Prüfung. Dabei stellt sie fest, dass Prüfer die auf globaler Ebene Spezialisten für einen Industriezweig sind (basierend auf globalen Marktanteilen), Prämien erhalten, egal ob diese gleichzeitig auch Spezialisten auf nationaler Ebene sind oder nicht. Francis, D. J. Stokes u. a. (1992) vergleichen derweil die Spezialisierung auf nationaler Ebene mit der auf lokaler Ebene. Durch die Nutzung von MSAs (Metropolitan Statistical Areas5 ), die Peripheriegebiete zu Metropolregionen zuordnen, erkennen sie, dass Gebührenprämien nur Prüfer erhalten, die sowohl städtebasierte- als auch nationale Spezialisten sind. Dieses Ergebnis wird von einer späteren Studie mit einem Datensatz über australische Prüfungsunternehmen bestätigt (Andrew Ferguson u. a. 2003).

Jeder dieser Ansätze misst die Spezialisierung auf einer anderen Ebene, wobei das genaue Maß von Spezialisierung noch gar nicht bekannt ist. Während der globale Ansatz in erster Linie Vorteile eines weit verbreiteten Netzwerkes betrachtet, welches sich auf spezielle Industrien konzentriert, gibt der nationale Ansatz Aufschlüsse über die Distributionsfähigkeit von spezifischem Wissen innerhalb eines Prüfungsunternehmens sowie die Reputationseffekte auf Landesebene. Der städtebasierte Ansatz versucht persönliche Beziehungen und Erfahrungen abzubilden, die lokales Personal angesammelt hat und welche nicht dem ganze Unternehmen zur Verfügung gestellt werden können.

3.2 Spezialisierungsmaße

Um die Spezialisierung in eine bestimmte Industrie zu messen muss als erstes die jeweilige Industrie des Klienten erkannt bzw. klassifiziert werden. Die Mehrheit der bestehenden Forschungspapiere benutzt dazu Standard Industrial Classification Codes (SIC-Codes). Durch diese werden Industrie- zweige 2, 3, 4 oder 6-stelligen numerischen Werten zugeordnet. Je länger der Code desto genauer die Unterteilung. Mit dem 2-stelligen Code wird zwischen 83 Industrien unterschieden, wobei 01 z.B. die gesamte landwirtschaftliche Produktion beschreibt. Beim 8-stelligen Code wird derweil zwischen Baumwollproduktion (01319900) und Baumwollsaatproduktion (01319901) unterschie- den. Obwohl der Standard Industrial Classification Code bereits 1997 von dem North American Industry Classification System (NAICS) ersetzt wurde und mittlerweile die Standardmethode zur Erfassung von Industrien bei bundesweiten statistischen Agenturen in den USA ist (Bureau of the Census 2012), verwendet die US Securities and Exchange Comission (SEC) bis heute die SIC-Codes, was zur Folge hat, dass auch die Forschung in diesem Gebiet auf diese Codes zurückgreift. Um statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten benötigt man möglichst viele Be- obachtungen. Damit diese vorliegen benutzen fast alle Forschungspapiere den 2-stelligen SIC-Code.

Ein geeignetes Maß für die Spezialisierung eines Prüfungsunternehmens zu finden ist sehr schwierig, da zum einen nicht eindeutig geklärt ist wie Spezialisierung definiert werden soll und zum anderen die Spezialisierung eines Prüfers nicht direkt beobachtbar ist. Somit entsteht die Notwendigkeit eine Spezialisierung durch beobachtbare Auswirkungen zu approximieren.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Die beiden am häufigsten benutzen Maße in der Literatur sind zum einen der Marktanteil eines bestimmten Prüfers in einer gewissen Industrie (4), und zum anderen der Portfolioanteil, und somit dem Anteil den Kunden aus einer bestimmten Industrie am gesamten Kundenstamm ei- nes Prüfers ausmachen. Aufgebaut auf den Beobachtungen von Simunic (1980), dass die Wurzel der Prüfungskosten linear von der Klientengröße abhängig zu sein scheint, führten Eichenseher und Danos (1981) Gleichung 4 formell in die Literatur ein (Gramling 2001). Der ”marketshare approach“ geht von der Annahme aus, dass das Prüfungsunternehmen mit dem größten Marktanteil das größte fachspezifische Wissen angehäuft hat. Durch Investitionen in industriespezifische Prüfungsverfahren haben sie sich von ihrer Konkurrenz abgesetzt. Gemessen wird die Differenzierung eines Unternehmens anhand von Marktanteilen. Das Unternehmen dessen Kunden einen großen Anteil ihrer Industrie ausmachen wird daher als Industriespezialist erkannt. Bei der Benutzung dieses Maßes kann man weiter zwischen zwei Ansätzen unterscheiden:

Zum einen kann der Marktführer, dh. der Prüfer mit dem größten Marktanteil, als Industriespezialist gekennzeichnet werden (7). Alternativ können auch die ersten zwei oder mehr Prüfer als Spezialisten definiert werden (Benchmarking).

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

vgl. DeFond u. a. 2000; Andrew. Ferguson und D. Stokes 2002; Balsam u. a. 2003; Andrew Ferguson u. a. 2003; Carson 2009; Chi und Chin 2011

Zum anderen kann ein Schwellenwert (Cut-off) festgelegt werden, ab welchem ein Prüfer als In-

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

[...]


1 Die Modifikationen von Kothari u. a. (2005) werden im Folgenden in spitzen Klammern dargestellt

2 Ein Going-Concern Bericht oder Going-Concern Opinion wird ausgestellt, wenn die finanzielle Situation des Kunden derart ist, dass Zweifel an dessen Fähigkeit bestehen die laufende Geschäftstätigkeit aufrecht zu erhalten.

3 Francis 2004, S. 347

4 Im weiteren Verlauf der Arbeit wird Spezialisierung synonym mit Industriespezialisierung verwendet

5 Die Metropolitan Statistical Areas werden vom U.S. Office of Management and Budget (OBM) definiert und fassen zu statistischen Zwecken Ballungsgebiete zusammen (Office of Management and Budget 2015)

Ende der Leseprobe aus 27 Seiten

Details

Titel
Einfluss der Industriespezialisierung von Prüfungsunternehmen auf Prüfungsqualität und Analystenvorhersagen
Untertitel
Ein empirischer Untersuchungsansatz
Hochschule
Universität Konstanz
Veranstaltung
Aspekte der Wirtschaftsprüfung
Note
1,0
Autor
Jahr
2017
Seiten
27
Katalognummer
V451462
ISBN (eBook)
9783668847569
ISBN (Buch)
9783668847576
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Industriespezialisierung, Prüfungsqualität, Audit, Analystenvorhersagen
Arbeit zitieren
Philipp Kroll (Autor), 2017, Einfluss der Industriespezialisierung von Prüfungsunternehmen auf Prüfungsqualität und Analystenvorhersagen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/451462

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