De hypotheses worden getoetst met behulp van de twee regressieanalyses getoond in paragraaf 3.2.2. De uitkomsten van deze twee analyses worden gepresenteerd is tabel 5A (1 en 2) en tabel 6A (1 en 2). De R square waarde van de regressiemodellen is in beide gevallen 0,14 (zie tabel 5A1 en 6A1). Volgens Field (2005) geeft deze waarde aan hoeveel variantie in AWCA door het model wordt verklaard. In dit geval betekent het dat de modellen elk 14% van de variantie in AWCA (1en 2) verklaren. De adjusted R square waarden van de
regressieanalyses zijn 0,066 en 0,011 (respectievelijk voor analyse A en B). Field (2005) geeft aan dat de adjusted R square waarde ons verteld hoeveel van de variantie in AWCA wordt verklaard als het model bestond uit de gehele populatie. De lage R square en adjusted R square waarden doen de vraag rijzen of het model de variantie in AWCA wel goed verklaard. Er zullen nog andere factoren zijn die de variante verklaren.
19
In principe wordt voldaan aan deze voorwaarden. De regressie analyse is namelijk ook uitgevoerd zonder partners met 500 (of meer) connecties. De resultaten bleken in dit geval niet anders dan de regressie inclusief de betreffende partners.
26 Tabel 5A1 Uitkomsten regressieanalyse Tabel 5A2 Uitkomsten regressieanalyse Tabel 6A1 Uitkomsten regressieanalyse Model Summaryb ,374a ,140 ,066 ,54993 Mod el 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), Loss, Size, 20-39, Leverage, Roa, Offsize, Netwerk, 50-59, 10-17 a.
Dependent Variable: AWCA b. Coefficientsa ,626 ,533 ,028 ,280 ,780 ,116 1,240 ,218 -,021 -,224 ,823 -,058 -,579 ,564 -,034 -,331 ,741 ,142 1,239 ,218 -,062 -,526 ,600 -,021 -,190 ,849 ,261 2,702 ,008 (Constan t) Netwerk Leverage Roa Size Offsize 10-17 20-39 50-59 Loss Mod el 1 Beta Standardized Coefficients t Sig.
Dependent Variable: AWCA a. Model Summaryb ,374a ,140 ,011 ,67102 Mod el 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), Loss, 10-17, NSize, Leverage, 20-39, Roa, Size, Offsize, 70-89 a.
Dependent Variable: AWCA b.
27 Tabel 6A2
Uitkomsten regressieanalyse
Uit de resultaten voortkomend uit de regressieanalyse (A en B) weergegeven in tabel 5A2 en 6A2 blijkt dat de controlevariabele Loss in beide gevallen significant is (voor
regressieanalyse A geldt significant op 1% niveau en voor regressieanalyse B geldt significant op 10% niveau). De overige controle- en onafhankelijke variabelen (Netwerk, Nsize,
Leverage, Roa, Size en Offsize) zijn niet significant20. Ook de dummy variabelen per sector verschillen niet significant van de industrieën(voor regressie A geldt als referentie-industrie 70-89 en voor regressie B geldt als referentie-referentie-industrie 50-59).
De richtingscoëfficiënten (β) van de onafhankelijke variabelen (Netwerk en Nsize) blijken positief te zijn, dit wil zeggen dat elke standaarddeviatie dat netwerk en Nsize
toenemen, AWCA respectievelijk met 0,028 en 0,094 standaarddeviatie toeneemt, wanneer de andere variabelen constant worden gehouden. Een toename van AWCA wordt zoals eerder gesteld, gezien als een afname van kwaliteit. Dit is een opmerkelijke uitkomst aangezien uit de theoretische onderbouwing in hoofdstuk 2 verwacht werd dat het hebben van een account en meer connecties een positieve werking zou hebben op de kwaliteit. Een directe verklaring hiervoor kan niet worden gegeven.
Niet alleen voor de onafhankelijke variabelen is een verwachte richting van de coëfficiënten op basis van literatuur opgesteld maar ook voor de controle variabelen is dit gedaan. De controlevariabelen Size en Leverage kenden elk een verwacht positief teken van de coëfficiënt. De controlevariabelen Roa en Offsize kenden elk een verwacht negatief teken van de coëfficiënt. Uit de resultaten van regressie A en B blijkt dat Size, Roa en Offsize een negatieve coefficient hebben, Leverage daarentegen heeft een positieve coëfficiënt. D e controlevariabele Size wijkt af van de verwachting die eerder is opgesteld. Met elke standaarddeviatie dat Size toeneemt, neemt AWCA met 0,058 (A) en 0,065 (B) af. Een mogelijke reden kan zijn dat grotere ondernemingen meer ‗stakeholders‘ hebben dan kleine ondernemingen en om deze reden meer winsten sturen. Zonder de richting van de sturing te
20
Er is eveneens een robuustheidscheck uitgevoerd door de natuurlijke logaritmen van Leverage, AWCA en Nsize te nemen in beide regressies. De resultaten waren niet significant anders.
Coefficientsa ,296 ,768 ,094 ,696 ,489 ,108 ,845 ,401 -,026 -,207 ,837 -,065 -,482 ,631 -,116 -,797 ,429 ,171 1,154 ,253 -,005 -,031 ,976 ,144 ,937 ,352 ,237 1,848 ,069 (Constan t) NSize Leverage Roa Size Offsize 10-17 20-39 70-89 Loss Mod el 1 Beta Standardized Coefficients t Sig.
Dependent Variable: AWCA a.
28 weten kan moeilijk een conclusie worden getrokken. De controlevariabele Loss blijkt zoals eerder genoemd significant te zijn in beide regressies. Bedrijven die verlies hebben geleden sturen meer met winst dan bedrijven die winst hebben gemaakt.
Beide regressies zijn uitgevoerd om de hypotheses opgesteld in hoofdstuk twee te toetsen. De volgende twee hypotheses zijn opgesteld:
H1: Partners met een account op LinkedIn leveren meer controle kwaliteit dan partners zonder LinkedIn
H2: Partners met een groter netwerk leveren meer controlekwaliteit dan partners met een kleiner netwerk.
Gegeven het feit dat geen van de onafhankelijke variabelen significant bleek mogen er geen conclusies worden verbonden aan de uitkomsten. De hypotheses worden om deze reden dan ook beiden verworpen.
29
5. Conclusie en beperkingen
Dit hoofdstuk kent een drietal paragrafen, als allereerst zal een conclusie worden geformuleerd aan de hand van de resultaten in het vorige hoofdstuk. Hierna worden de
beperkingen van het onderzoek besproken. Als laatste worden er aanbevelingen gegeven voor mogelijk vervolgonderzoek.
5.1 Conclusie
Het doel van dit onderzoek was om aan te tonen dat audit quality significant gerelateerd is met de activiteiten van partners op LinkedIn. In de literatuur wordt om audit qaulity te meten, earnings management vaak als proxy gebruikt. In dit onderzoek is een hoge kwaliteit audit dan ook gedefinieerd als een audit die de betrouwbaarheid van de jaarrekening verbetert en er voor zorgt dat gebruikers een betere schatting kunnen maken van de waarde van de onderneming (lees: hoe minder earnings management hoe hoger de kwaliteit). De activiteiten van partners op LinkedIn zijn onderverdeeld in een tweetal zaken, namelijk: hun
aanwezigheid op LinkedIn en het aantal connecties.
Eerder onderzoek heeft aangetoond dat partners invloed hebben op audit quality (Knechel et al., 2007; Zerni et al., 2008). Ook is aangetoond dat tussen partners onderling sprake kan zijn van variatie in audit quality (Buuren, 2009). Gezien de mate waarin kennis delen van belang is bij de uitvoering van een jaarrekeningcontrole(Vera-Munoz et al., 2006; Jenkins, 2008) en een netwerk wezenlijk bijdraagt aan het delen van kennis (Nonaka 1994; Nonaka en Takeuchi, 1995; Zack, 1999; Stenmark, 2000; Smith, 2001), is in dit onderzoek verondersteld dat het hebben van een online-netwerk significant gerelateerd is aan de controlekwaliteit en dat partners met een ‗groot‘online-netwerk significant meer controle kwaliteit leveren dan partners met een ‗klein‘ online-netwerk.
De resultaten van de regressie analyses (zie hoofdstuk 4) met een steekproefgrootte van 115 (AWCA1) en 70 (AWCA2)laten zien dat geen van de onafhankelijke variabelen
significant is. Aan niet significante resultaten mogen geen conclusies worden verbonden en om deze reden zijn beiden hypotheses verworpen. De hoofdvraag van het onderzoek luidt:
“Wordt earnings management beïnvloed door het online-netwerk van de partner en in hoeverre bepaalt de grootte van het online-netwerk van de partner de mate van earnings management?”
Met de resultaten van dit onderzoek kan geen antwoord worden gegeven op de hoofdvraag, omdat de twee onderzochte onafhankelijke variabelen beiden niet significant zijn. Een mogelijke reden van de niet significante resultaten is de beperkte steekproefomvang. Wat dit betekent voor de praktijk is dat het onderzoek interessant blijft en mogelijk opnieuw kan worden uitgevoerd onder andere omstandigheden. Indien men over meer tijd beschikt kan bijvoorbeeld de steekproefgrootte worden uitgebreid. De vraag die onbeantwoord blijf is of partners met een online-netwerk in staat zijn meer kennis te verwerven en deze kennis effectief weten te gebruiken, waarmee ze de kwaliteit van de controle verhogen. Ook de mogelijke invloed van de online-netwerk grote blijft onbeantwoord.
30
5.2 Beperkingen
Het onderzoek in kwestie kent verscheidene beperkingen, inherent aan elk onderzoek, gebonden aan een bepaalde tijdsperiode. De onderwerpen behandeld zijn te groot om
alomvattend te behandelen. Zo zijn er vele manier om audit quality meten, laat staan earnings management alleen. Het gehanteerde model kan niet volledig verklaren of de geconstateerde accruals worden veroorzaakt door het management (resultaatmanipulatie) of door andere factoren. Ook blijft het de vraag of de geconstateerde afwijkingen (AWCA) daadwerkelijk opzettelijk gestuurd worden door het management. Het gebruik van absolute waarden van AWCA kent volgens Hribar en Nichols (2007) ook beperkingen.
Voor wat betreft de hoeveelheid aan literatuur omtrent LinkedIn is het
tegenovergestelde het geval, de hoeveelheid is der mate klein dat weinig gesteund kon worden op eerder onderzoek. In dit onderzoek is wel vele malen gebruik gemaakt van literatuur omtrent een netwerk, echter is niet bewezen dat een online-netwerk dezelfde eigenschappen kent als een (offline-)netwerk. Enig vergelijkend onderzoek is uitgevoerd door Hogan (2008), doch niet specifiek genoeg. Ander onderzoek betreffende het online-netwerk als (offline) netwerk is uitgevoerd onder scholieren, maar een beperkt deel van de wereldpopulatie, daarom niet generaliseerbaar (Lewis et al., 2008; Traud et al., 2008).
Het object van onderzoek in dit geval organisatie X is een beperking, immers bestaat de markt in Nederland niet uit één organisatie. Gezien de gevoeligheid van de informatie lijkt het niet waarschijnlijk dat informatie van andere organisaties (zonder dienstverband) gemakkelijk verkrijgbaar zal zijn voor onderzoek over de hele breedte van de markt.
Een belangrijke beperkingen die de omvang van de steekproef aanzienlijk heeft
beïnvloed is het gebruik van de Orbis Bureau van Dijk en intern verkregen documentatie. De lijst met controleklanten per partner die van organisatie X is verkregen diende als middel om de variabelen uit Orbis Bureau van Dijk te verkrijgen. Tussen deze twee bronnen bestond helaas discrepantie wat een negatieve invloed had op de steekproefgrootte. Deze beperking is van belang, omdat de mate van correlatie mede afhankelijk van de steekproefgrootte, Field (2005, p. 172) geeft dan ook aan ―The bigger the sample size the better‖.
5.3 Vervolgonderzoek
Gezien de beperkingen van dit onderzoek, niet allen onoverkoombaar, zijn er nog vele wegen te bewandelen als het gaat om vervolgonderzoek betreffende de onderwerpen van dit
onderzoek. De hoeveelheid aan literatuur over LinkedIn en het audit partner effect, afgezien van een mogelijke relatie, is immers relatief gezien klein.
Het onderzoek zou opnieuw uit kunnen worden gevoerd met gebruik van andere methoden die audit quality meten. Daarnaast is het ook mogelijk om andere modellen van earnings management te gebruiken, die doorgaans vaker worden gebruikt dan het model toegepast in dit onderzoek. Zo kunnen voor het bepalen van earnings management de volgende modellen worden gebruikt: de methode van Healy (1985), de methode van Jones (1991) en de aangepaste methode van Jones (Dechow et al., 1995). Ook zou het onderzoek kunnen worden uitgevoerd buiten organisatie X, waar mogelijk een land met minder
machtsafstand (Hofstede en Hofstede, 2005) en waar kennis gemakkelijker wordt gedeeld. In zo een land kan de invloed van een netwerk groter zijn dan in een land met veel
machtsafstand. Daarnaast zou de data handmatig kunnen worden verzameld (zonder gebruik van Orbis Bureau van Dijk) dit zal de steekproefgrootte hoogstwaarschijnlijk ten goede komen en mogelijke meer significante resultaten opleveren. Een grotere steekproef maakt het ook weer mogelijk om onderscheid te maken tussen negatieve earningsmanagement en positieve earningsmanagement.
31 Naast de in dit onderzoek onderzochte verband tussen kennis delen en audit quality zou solidariteit ook mogelijk een rol kunnen spelen bij de controlekwaliteit. Adler en Kwon (2002) stellen dat één van de voordelen van sociaal kapitaal solidariteit is. Wanneer blijkt dat een verklaring onterecht is afgegeven of de accountant onethisch (in strijd met de
beroepsregels) heeft gehandeld, kunnen de consequenties voor de partner groot zijn. Als hij dien ten gevolge wordt ontslagen zal het netwerk hiervan op de hoogte geraken. De partner heeft in dit geval niet solidair gehandeld (zijn handelen wijkt af van de normen en waarden binnen het netwerk en niet in de laatste plaats de beroepsgroep). De status van dit persoon, op sociaal niveau maar ook zeker op professioneel niveau, zal in negatieve zin aangetast worden. Dit is mogelijk een reden om meer kwaliteit te leveren door partners met een groot netwerk, gezien de grotere gevolgen voor het individu bij constatering van een fout of onethisch handelen. Toekomstig onderzoek zou hier aandacht aan kunnen besteden.
Met behulp van of op basis van dit onderzoek kan ook onderzocht worden of er een verschil aanwezig is tussen ‗jonge‘ partners en ‗oude‘ partners. Gebleken is namelijk dat hoe jonger een individu, hoe actiever men gebruik maakt van social media. Zo blogt en twitter bijvoorbeeld achttien procent van de CFO‘s tot 40 jaar ten opzicht van vier procent van de 50-plussers (ConQueaestor, 2011). Het effect van sociale netwerken waaronder LinkedIn op de controlekwaliteit zou in deze groep (jongeren) mogelijk groter zijn dan in de groep ouderen.
De fundamentele vraag die aan het onderzoek ten grondslag lag was of een netwerk voor partners belangrijk is. Put de partner uit zijn online-netwerk of niet? Dit is onderzocht door een kwantitatief onderzoek uit te voeren aan de hand van earnings management. Vervolgonderzoek zou door een kwalitatief onderzoek uit te voeren onder partners te weten kunnen komen in welke mate een partner daadwerkelijk zijn online-netwerk gebruikt of niet en mogelijk tot nieuwe inzichten kunnen komen.
Naar mijn mening zijn er nog genoeg vragen over die hopelijk in de toekomst
beantwoord kunnen worden, wanneer social media een nog groter deel uit zal maken van ons leven.
32
6. Referenties
Adler, P.S., Kwon, S-K. (2002). Social capital: prospects for a new concept. Academy of
Management Review 27: 17-40.
Akerlof, G.A. (1970). The market for ―lemons‖: quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics 84:488-500
Alexander, D., Nobes, C. (2010). Financial accounting: an international introduction. Prentice Hall. Harlow.
Ambrosini, V., Bowman, C. (2001). Tacit knowledge: some suggestions for operationalization. Journal of Management Studies 38: 811–829.
Ashbaugh, H., LaFond, R., Mayhew, B. (2003). Do nonaudit services compromise auditor independence? Further evidence. The Accounting Review July: 611-639.
Ashford, S., Cummings, L. (1983). Feedback as an individual resource: personal strategies of creating information. Organizational Behavior and Human Performance 32: 370-398. Augustsonn, G. (2010). Web 2.0, pedagogical support for reflexive and emotional social
interaction among Swedisch students. Internet and Higher Education 13: 197-205 Bartol, K., Srivastava, A. (2002). Encouraging knowledge sharing: the role of organizational
reward systems. Journal of Leadership and Organizational Studies 9: 64-76. Basioudis, L.G., Francis J.R. (2007) Big 4 audit fee premiums for national and office-level
industry leadership in the United Kingdom. Auditing: A Journal of Practice and
Theory 26: 143-166.
Bauwhede van der, H., Willekens, M. (2004). Evidence on (the lack of) audit-quality differentiation in the private client segment of the Belgian audit market. European
Accounting Review 13: 501-522.
Beattie, V., Fearnley S. (1995). The importance of audit firm characteristics and the
drivers of uuditor change in UK listed companies. Accounting and Business Research 25: 227-239.
Beattie, V., Fearnley, S., Brandt, R. (2000). Behind the audit report: a descriptive study of discussions and negotiations between auditors and directors. International Journal of
Auditing 4: 177-202.
Beattie, V., Fearnley, S., Brandt, R. (2004). A grounded theory model of auditor-client negotiations. International Journal of Auditing 8: 1-19.
Becker, C., DeFond, M., Jiambalvo, J., Subramanyam, K.R. (1998). The effect of audit quality on earnings management. Contemporary Accounting Research Spring: 1-24. Behn, B., Choi, J-H., Kang, T. (2008). Audit quality and properties of analyst earnings
forecasts. The Accounting Review 83: 327-359.
Belliveau, M.A., O'Reilly, C.A., Wade, J.B. (1996). Social capital at the top: effects of social similarity and status on CEO compensation. Academy of Management Journal 39: 1568-1593
Bholasing, J., Bindraban, V. (2011). Populariteit LinkedIn onder X-partners blijft groeien. Intranet organisatie X, beschikbaar als medewerker via het intranet.
33 Becker, C., DeFond, M., Jiambalvo, J., Subramanyam, K.R. (1998). The effect of audit
quality on earnings management. Contemporary Accounting Research Spring: 1-24. Beneish, M. (1998). Discussion of ―are accruals during initial public offerings
opportunistic?‖ Review of Accounting Studies 3: 209-221.
Bik, O.P.G. (2010). The behavior of Assurance professionals a cross-cultural perspective.
Universiteit van Groningen. Proefschrift. Op aanvraag beschikbaar.
Borgatti, S.P., Foster, P.C. (2003). The network paradigm in organizational research: a review and typology. Journal of Management 6: 991-1013.
Bourdieu, P. (1986). The forms of capital. in Richardson, J.G. (ed.) Handbook of theory and
research for the sociology of education. Greenwood Press. New York.
Boxman, E.A.W., De Graaf, P.M., Flap, H.D. (1991). The impact of social and human capital on the income attainment of Dutch Managers. Social Networks 13: 51-73.
Brass, D.J., Burkhardt, M.E. (1993). Potential power and power use: an investigation of structure and behavior. The Academy of Management Journal 36: 441-470.
Burt R.S. (1992). Structural holes: the social structure of competition. Harvard University Press. Cambridge.
Buuren, van J.P., Langendijk H.P.A.J. (2008). Audit quality, information dynamics and the
partner effect. Working paper, Nyenrode Business Universiteit, Breukelen.
Beschikbaar op aanvraag.
Buuren, van J.P. (2009). Audit quality and the partner effect: evidence from European listed companies. Nyenrode Business Universiteit, Breukelen. Beschikbaar via
www.fdewb.unimaas.nl
Carcello, J., Neal, T. (2000). Audit committee composition and auditor reporting. The
Accounting Review October: 453-467.
Centraal Bureau voor Statistiek (2011a). Nederlandse jongeren zeer actief op sociale
netwerken. Webmagazine, Den Haag. Beschikbaar via www.cbs.nl
Centraal Bureau voor Statistiek (2011b). Cijfers. Website, Den Haag. Beschikbaar via
www.cbs.nl
Chaney, P. Philipich, K. (2002). Shredded reputation: the cost of audit failure. Journal of
accounting review 40: 1221-1245.
Choi, J-H., Kim, C., Kim, J-B., Zang, Y. (2009). Audit office size, audit quality and audit pricing. Working paper in: Auditing: A Journal of Practice and Theory.
Chung, H., Kallapur, S. (2003). Client importance, nonaudit services, and abnormal accruals.
The Accounting Review October: 931-955.
Cialdini, R., De Nicholas, M. (1989). Self-presentation by association. Journal of Personality
& Social Psychology 57: 626–631.
Coleman, J.S. (1988). Social capital in the creation of human capital. American Journal of
Sociology 94 supplement: 95-120.
ComScore (2011). The Netherlands ranks #1 worldwide in penetration for Twitter and LinkedIn. Reston. Beschikbaar via www.comscore.com
ConQuaestor (2011). CFO omarmt Social Media. Conquaestor. Utrecht. Beschikbaar via
34 Conti, G., Galeottie, A., Mueller, G., Pudney, S. (2009). Popularity. Institute for social &
economic research. Working paper, institute for social & economic research,
Colchester. Beschikbaar via www.iser.essex.ac.uk
Datar, S.M., Feltham, G.A., Hughes, S.M. (1991). The role of audits and audit quality in valuing new issues. Journal of Accounting and Economics March: 3-49.
DeAngelo, H., DeAngelo, L., Skinner, D.J. (1994), Accounting choice in troubled companies.
Journal of Accounting and Economics 17: 113-143.
DeAngelo, L. (1981). Auditor size and audit quality. Journal of Accounting and Economics December: 183-199
Dechow, P.M., Ge, W., Schrand, C. (2010). Understanding earnings quality: a review of the proxies, their determinants and their consequences. Working paper, University of California, Berkeley, University of Washington, Washington, University of Pennsylvania, San Francisco. Beschikbaar via www.ssrn.com.
Dechow, P.M., Skinner, D.J. (2000). Earnings management: reconciling the views of
accounting academics, practitioners, and regulators. Accounting Horizons 14: 235-250. Dechow, P.M., Sloan, R.G., Sweeney, A.P. (1995). Detecting earnings management. The
Accounting Review 70: 193-225.
DeFond, M.L. (2001). The reversal of abnormal accruals and the market valuation of earnings suprises. The Accounting Review 76: 375-404
DeFond, M.L., Francis, J., Wong, T.J. (2000). Auditor industry specialization and market segmentation: evidence from Hong Kong. Auditing: A Journal of Practice and Theory Spring: 49-66
Defond, M.L., Jiambalvo, J. (1993). Factors related to auditor-client disagreements over income-increasing accounting methods. Contemporary Accounting Research 9: 415-431.
DeFond, M., Jiambalvo, J. (1994). Debt covenant violation and manipulation of accruals.
Journal of Accounting and Economics 17: 145-176.
Dichev, I.D., Skinner, D.J. (2002), Large-sample evidence on the debt covenant hypothesis.
Journal of Accounting Research 40: 1091-1123.
Dopuch, N., Simunic, D. (1980). The nature of competition in the auditing profession: a descriptive and normative view. Regulation and the Accounting Profession 34: 283– 289.
Dulleck, W., Kerschbamer, R. (2006). On doctors, mechanics and computer specialists.
Journal of Economic Literature 44: 5-42.
Dye, R.A. (1993). Auditing standards, legal liability, and auditor wealth. The Journal of
Political Economy 101: 887-914
Engelberg, J., Gao, P., Parsons, C.A. (2010a). The value of a Rolodex: CEO pay and personal
networks. Working Paper, University of North Carolina, Chapel Hill, University of
Notre Dame, South Bend. Beschikbaar via www.ssrn.com
Engelberg, J., Gao, P., Parsons, C.A. (2010b). Friends with money. Working paper,
University of North Carolina, Chapel Hill, University of Notre Dame, South Bend. Beschikbaar via www.ssrn.com
35 Europe‘s Information Society (2010). Ecommunications household survey: the results of a
special eurobarameter survey. External studies of the Europe Information Society:
Special Eurobarometer 335. Beschikbaar via www.ec.europa.eu
Faccio, M., Masulis, R.W., Mcconnel, J.J. (2006). Political connections and corporate bailouts. The Journal of Finance 61: 2597-2635.
Ferguson, A., Francis, J., Stokes, D. (2003). The effects of firm-wide and office-level industry expertise on audit pricing. The Accounting Review April: 429-448
Fernandez, R.M., Weinberg, N. (1997). Sifting and sorting: personal contacts and hiring in a retail bank. American Sociological Review 62:883-902.
Feroz, E.H., Park K., Pastena V.S. (1991). The financial and market effects of the SEC‘s accounting and auditing enforcement releases. Journal of Accounting Research supplement: 107-142
Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS. SAGE publications Ltd. Thousand Oaks. Francis, J.R. (2006). Are auditor compromised by nonaudit services? Assesing the evidence.
Contemporary Accounting Research Fal: 747-760 .