Dit onderzoek is gebaseerd op een beperkt onderzoekkader. Hierdoor zullen de resultaten met voorzichtigheid moeten worden gelezen. Dit heeft een aantal oorzaken die hieronder zullen worden besproken.
Ten eerst bevat de dataset van dit onderzoek 132 observaties welke zijn verdeeld over de boekjaren 2012, 2013 en 2014. Voor elke onderneming zijn drie observaties aanwezig van de verschillende boekjaren, hierdoor kan het voorkomen dat de hoogte van de variabelen voor een
onderneming qua hoogte overeenkomen. Om de invloed hiervan te beperken is een dummy gemaakt voor het onderscheid in boekjaren (dToepassing).
Daarnaast zijn niet alle storingstermen normaal verdeeld, wat een beperking voor dit onderzoek inhoudt. De regressie van hypothese 2 bevat volgens de Kolomorogov-Smirnov als enige een normale verdeling, echter hierbij is geen significant verband aangetoond tijdens het uitvoeren van de regressieanalyse. Hypothese 1 en 3 bevatten volgens de Kolomorogov-Smirnov toets geen normale verdeling, dit is van invloed op de interpretatie van de resultaten van het onderzoek.
6.3 Aanbevelingen
Voor toekomstige onderzoeken kunnen de volgende aanbevelingen worden gegeven. Ten eerste het gebruik van een uitgebreidere dataset. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van een dataset met 132 observaties, dit is echter wat weinig voor het uitvoeren voor een regressieanalyse. De dataset bevat ook entiteiten met debt ratio boven de waarde 1,00. De waarde komt boven één uit omdat het eigen vermogen negatief is, deze entiteiten zijn niet verwijderd uit de dataset.
Verder is dit onderzoek beperkt tot Nederland, echter in de rest van de wereld zijn de nieuwe controleverklaringen ook verplicht gesteld. Dit onderzoek zou dus uitgebreid kunnen worden naar meerdere continenten, maar ook naar meerdere boekjaren (om een beter vergelijk te maken).
Ten slotte was dit onderzoek in eerste instantie opgezet om de invloed van een vrouwelijke auditor op de nieuwe controleverklaring te onderzoeken. Echter omdat er in 2014 geen vrouwelijke auditors zijn geweest die de jaarrekening hebben gecontroleerd is dit ook geen basis geweest voor dit onderzoek. Wanneer er wel vrouwelijke auditors komen die de jaarrekeningen ondertekenen wordt het interessant om te onderzoeken of een vrouwelijke auditor wel invloed heeft op de controleverklaring. Verder is het wellicht interessant om te onderzoeken waarom er überhaupt geen vrouwelijke auditors zijn in Nederland (en wellicht de overige continenten) die de jaarrekening controleren. Want volgens de theorie is het vrouwelijk geslacht kritischer op veel zaken, waardoor er gesteld zou kunnen worden dan de audit kwaliteit stijgt als een vrouwelijke auditor de jaarrekening controleert.
7 Referenties
Afterman, A.B. (2016). The PCAOB’s Propesed New Auditor’s Report. CPA journal.
Alin, A. (2010). Multicollinearity. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2, p. 370-374.
Autoriteit Financiële markten (2014). Uitkomsten onderzoek kwaliteit wettelijke controles Big 4-accountantsorganisaties. www.afm.nl
Barua, A., Davidson, L.F., Dasaratha, V.R., Thiruvadi, S. (2010). CFO Gender and Accruals Quality. Accounting Horizons, 24(1), p.25-39.
Beaver, B.H., 1966. Financial Ratio’s as Predictors of Failure. Emperical Research in Accounting: Selected studies, p. 71-111.
Breech, D., Brandson, J. (2009). The effects of Auditor Gender on Audit Quality. Journal of Accounting Research & Audit Practices. P. 78-107.
Brouwer, A. (2015). Uitgebreide controleverklaring kan nog veel relevanter.
https://www.accountant.nl/opinie/20151/9/uitgebreide-controleverklaring-kan-nog- veel-relevanter/.
Byrnes, J.P., Miller, D.C., Schafer W.D. (1999). Gender Differences in Risk Taking: A Meta- Analysis. Psychological Bulletin, 125(3), p. 367-383.
Chang, S.I., Tsai C.F., Shih, D.H. en Hwang, C.L. (2008). The development of audit detection risk assessment system: Using the fuzzy theory and audit risk model. Elsevier, 35(3), p. 1053-1067.
Choi, J-H., Kim J-B., Zang, Y., 2010. Do Abnormally High Audit Fees Impair Audit Quality? The department of accountancy, City University of Hong Kong. P. 1-40.
Chung, J., Tang, K. (1998). Inherent Gender Differences as an Explanation of the Effect of Instructor Gender on Accounting Students Performance, in Black B and Stanley N. Teaching and learning in changing times, 7(2), p. 72-79.
Darley, W.K., Smith, R.E. (1995). Gender Differences in Information Processing Strategies: An Empirical Test of the Selectivity Model in Advertising Response, 24(1), p. 41-56. De Ridder, M. (2004). Klare taal! Benchmark controleverklaring ‘nieuwe stijl’ onder Nederlanse
beursfondsen. www.pwc.nl.
Eimers, P.W.A. (2008). De betekenis van de Accountant in een Dynamische Wereld: Wat blijft hetzelfde en wat verandert. Vrije universiteit Amsterdam.
edition.
Gold, A., Hunton, J.E., Gomaa, I. (2009). The impact of Client and Auditor Gender on Auditor’s Judgments. Accounting horizons, 23(1), p. 1-18.
Goldhaber, G., DeTurck, M. (1988). Effectiveness of Warning Signs: Gender and familiarity effects. Journal of Products Liability, 11(3), p. 616-627.
Hogan, C.E. Wilkins, M.S. (2008). Evidence of the Audit Risk Model: Do Auditors Increase Audit Fees in the Presence of Internal Control Deficiencies? Contemporary Accounting Research, 25(1), p. 219-242.
Ittonen, K., Miettinen, J., Vähämaa, S. 2010. Does Female Representation on Audit Committees Affect Audit Fees? Quarterly Journal of Finance and Accounting, 49(3), p. 113 – 139. Ittonen, K., Peni, E. (2011). Auditor’s Gender and Audit Fees. International Journal of Auditing.
16(1). P. 1-18.
Johnson , V., Khurana , I., & Reynolds , J. (2002). Audit-firm tenure and the quality of financial reporting . Contemporary Accounting Research , 19 (4), 637–60 .
Martinov-Bennie, N., Soh, D.S.B. & Tweede, D., 2015. An investigation into the roles, characteristics, expectations and evaluation practices of audit committees. Managerial Auditing Journal, 30(8), p. 727-755.
Messier, W.F., Martinov-Bennie, N., Eilifsen, A., 2005. A review and integration of empirical research on materiality: two decades later. Auditing: A Journal of Practice& Theory, jaargang 24, uitgave 2.
Meyers-Levy, J. (1989). Gender Differences in Information Processing: A Selectivity Interpretation. Cognitive and Affective Responses to Advertising, p. 219-260.
NBA. 2014. Inzicht in de uitgebreide controleverklaring. Toepassing van Standaard 702N over boekjaar 2014. www.nba.nl.
Pellegrini, D.D., 2013. Auditorsectorspecialisatie en de kwaliteit van de financiële verslaggeving. Universiteit Hasselt: masterproef.
Ruhnke, K., Schimdt, M. (2014). Misstatements in Financial Statements: The Relationship between Inherent and Control Risk Factors and Audit Adjustments. Auditing: A journal of Practice & Theory, 33(4), p. 247-269.
Schilder, A. en Nuijts, W. H.J.M. (2005). De accountant: Onafhankelijkheid in een meervoudig spanningsveld. Justitiële verkenningen, 03, p. 77.
https://uhdspace.uhasselt.be/dspace/bitstream/1942/19289/1/10298202014581.pdf Simnett, R. en Huggins, A. (2014). Enhancing the Auditor’s Report: To What Extent is There
Support for the IAASB’s Proposed Changes? Accounting Horizons, 24 (4), p. 719-747. Stanley, T.D., 2001. Wheat from chaff: Meta-Analyses as quantitative literature review. Journal of
Economic Perspectives, 15 (3).
Vaassen, E.H.J., Schelleman, C.C.M., 2000. Risico’s voor accountants als aanbieders van assurance services. Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie.
Van der Elst, C., 2014. De inrichting en bevoegdheden van het auditcomité naar Europees recht anno 2014. Tax, audit & accountancy, p. 36-48
Vanmuijsen, K., 2010. De afkeurende controleverklaring.
https://uhdspace.uhasselt.be/dspace/bitstream/1942/12471/1/06240202009631.pdf Van Nieuw Amerongen, C.M., van Batenburg, P.C., 2010. Materiality – Clarity? Handboek
accountancy.
Van Schaik, F.D.J., 2009. Materialiteit bij de accountantscontrole van jaarrekeningen van overheden: principes of regels? Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie.
8 Bijlagen
Bijlage A – Beursnoteringen AEX-index en AMX-index
In dit onderzoek is gebruik gemaakt van een statische dataset. In tabel 18 zijn de AEX-index en AMX-index te vinden vanaf september 2016.
Beursgenoteerde ondernemingen
Nummer Aandeel Index
1. Aalberts AEX
2. ABN Amro AEX
3. Aegon AEX
4. Ahold AEX
5. Air France-KLM AMX
6. Akzo Nobel AEX
7. Altice AEX
8. Aperam AMX
9. Arcadis AMX
10. Arcelor Mittal AEX
11. ASMI AMX
12. ASML AEX
13. ASR Nederland AMX
14. BAM AMX
15. BESI AMX
16. Boskalis AEX
17. Corbion AMX
18. Delta Lloyd AMX
19. DSM AMX
20. Eurocommercial Prop. AMX
21. Flow Traders AMX
22. Fugro AMX 23. Galapagos AEX 24. Gemalto AEX 25. GrandVision AMX 26. Heineken AEX 27. IMCD AMX 28. ING AEX
29. Intertrust AMX
30. KPN AEX
31. NN Group AEX
32. OCI AEX
33. Philips AEX
34. Philips Lighting AMX
35. Post NL AEX
36. Randstad AEX
37. Refresco Gerber AMX
38. RELX AEX
39. Royal Dutch Shell AEX
40. SBM Offshore AEX
41. Sligro AMX
42. TKH AMX
43. TomTom AMX
44. Unibail-Rodamco AEX
45. Unilever Cert. AEX
46. Vastned Retail AMX
47. Vopak AEX
48. WDP AMX
49. Wereldhave AMX
50. Worlters Kluwer AEX
Bijlage B – Regressieanalyse hypothese 3
In tabel 19 zullen de resultaten worden getoond van de regressieanalyse van hypothese 3. Hier betreft de ‘default’ het Big 4-kantoor KPMG.
Resultaten hypothese 3
Variabele 𝛽 Standardized error t-value p-value
Constante 858,05 400,78 2,14 0,034** dDeloitte -65,43 104,55 -,626 ,533 dEY -15,75 129,06 -,122 ,903 dPwC -31,47 120,33 -,262 ,794 dToepassing 1290,12 121,27 10,638 ,000*** dDeloitte x dToepassing -331,36 179,56 -1,845 ,067* dEY x dToepassing -399,29 221,65 -1,801 ,074* dPwC x dToepassing -30,98 170,82 -,180 ,857 SIZE -9,96 18,45 -,432 ,667 dDienst 26,86 75,60 ,355 ,723 dHandel -38,90 111,92 -,348 ,729 Abnormale auditvergoeding 0,00 0,00 1,190 ,236 Debt ratio 28,84 172,50 ,138 ,890
Tabel 19: Resultaten voor hypothese 3 (invloed van het publicatierapport van de AFM op de uitgebreidheid van de controleverklaring van een Big 4-kantoor)
* Significant op een level van 10% ** Significant op een level van 5% *** Significant op een level van 1%
Bijlage C – Regressieanalyse hypothese 3
In tabel 20 zullen de resultaten worden getoond van de regressieanalyse van hypothese 3. Hier betreft de ‘default’ het Big 4-kantoor Deloitte.
Resultaten hypothese 3
Variabele 𝛽 Standardized error t-value p-value
Constante 685,45 390,05 1,757 ,081* dKPMG 63,65 104,68 ,608 ,544 dEY 34,86 123,70 ,282 ,779 dPwC 31,39 112,03 ,280 ,780 dToepassing 982,96 127,74 7,695 ,000*** dKPMG x dToepassing 312,74 176,68 1,768 ,080* dEY x dToepassing -87,27 223,19 -,391 ,696 dPwC x dToepassing 272,58 176,68 1,543 ,126 SIZE -3,23 18,26 -,177 ,860 dDienst 33,41 75,74 ,441 ,660 dHandel -38,29 112,07 1,147 ,254 Abnormale auditvergoeding 0,05 0,00 1,147 ,254 Debt ratio 23,95 172,74 ,139 ,890
Tabel 20: Resultaten voor hypothese 3 (invloed van het publicatierapport van de AFM op de uitgebreidheid van de controleverklaring van een Big 4-kantoor)
* Significant op een level van 10% ** Significant op een level van 5% *** Significant op een level van 1%
Bijlage D – Regressieanalyse hypothese 3
In tabel 21 zullen de resultaten worden getoond van de regressieanalyse van hypothese 3. Hier betreft de ‘default’ het Big 4-kantoor EY.
Resultaten hypothese 3
Variabele 𝛽 Standardized error t-value p-value
Constante 747,61 447,39 1,671 ,097* dKPMG 25,22 129,40 ,195 ,846 dDeloitte -39,23 124,41 -,315 ,753 dPwC -7,185 136,20 -,053 ,958 dToepassing 940,50 172,32 5,458 ,000*** dKPMG x dToepassing 355,86 211,77 1,680 ,095* dDeloitte x dToepassing 19,70 215,42 ,091 ,927 dPwC x dToepassing 316,18 212,12 1,491 ,139 SIZE -4,21 18,63 -,226 ,822 dDienst 31,43 75,95 ,414 ,680 dHandel -37,56 112,09 -,335 ,738 Abnormale auditvergoeding 0,05 0,00 1,185 ,239 Debt ratio 22,52 172,79 ,130 ,987
Tabel 21: Resultaten voor hypothese 3 (invloed van het publicatierapport van de AFM op de uitgebreidheid van de controleverklaring van een Big 4-kantoor)
* Significant op een level van 10% ** Significant op een level van 5% *** Significant op een level van 1%