De toename van de audit fee na een jaarrekeningherziening en het effect van corrigerende maatregelen

Amsterdam Business School

De toename van de audit fee na een jaarrekeningherziening en het

effect van corrigerende maatregelen

Naam: Erik Boomkamp Student nummer: 11425172

Scriptiebegeleider: ir.drs. A.C.M. de Bakker Datum: 8 augustus 2018

Woordentelling: 13037

MSc Accountancy & Control, specialization Accountancy Faculty of Economics and Business, University of Amsterdam

1 Statement of Originality

This document is written by student Erik Boomkamp who declares to take full responsibility for the contents of this document.

I declare that the text and the work presented in this document is original and that no sources other than those mentioned in the text and its references have been used in creating it.

The Faculty of Economics and Business is responsible solely for the supervision of completion of the work, not for the contents.

2 Abstract

This study examines the increase of the audit fee after a financial restatement and the possible moderating effect of correcting measures on this increase. In this study a financial restatement is seen as both a loss of organizational legitimacy and an increase in perceived audit risk. This is reflected in an increase of the audit fee. An organization can respond to the loss of organizational legitimacy by taking correcting measures and thereby reducing the increase of the audit fee. This study examines a sample of U.S. firms in the period 2014-2017. First, it is examined whether a financial restatement results in an increase of the audit fee. Second, it is examined whether the increase of the audit fee can be reduced by taking certain correcting measures. The correcting measures examined in this study are: CEO turnover, CFO turnover and Board of Director turnover. This study does not provide sufficient evidence that the audit fee increases after a financial restatement. Further the findings of the correcting measures do not support the expectations, i.e. the increase of the audit fee is not reduced for restatement firms which take correcting measures. Hence, this implies that these correcting measures are not an effective strategy to reduce the increase in the audit fee after a financial restatement.

3

Inhoudsopgave

1 Inleiding ... 5

2 Theoretisch kader en hypothesevorming ... 7

2.1 Jaarrekeningherziening ... 7

2.2 Risico’s bij de jaarrekeningcontrole ... 8

2.3 Jaarrekeningherziening en organisatorische legitimiteit ... 9

2.4 Hypothese-ontwikkeling ... 10 3 Onderzoeksmethodologie ... 12 3.1 Conceptueel model ... 12 3.2 Regressiemodel hypothese 1 ... 13 3.2.1 Afhankelijke variabele ... 13 3.2.2 Onafhankelijke toetsvariabele ... 13 3.2.3 Onafhankelijk controlevariabelen ... 14 3.3 Regressiemodel hypothese 2 ... 17 3.4 Regressiemodel hypothese 3 ... 17 3.5 Regressiemodel hypothese 4 ... 18

3.6 Resumé benodigde variabelen ... 18

4 Data ... 20

4.1 Dataselectie hypothese 1 ... 20

4.2 Dataselectie overige hypotheses ... 21

4.3 Beschrijvende statistiek... 22 4.3.1 Kernstatistieken ... 22 4.3.2 Correlatie ... 24 4.3.3 Multicollineariteit ... 25 4.3.4 Representativiteit datasets ... 26 5 Resultaten ... 27

5.1 Resultaten regressiemodel hypothese 1 ... 27

4

5.3 Resultaten regressiemodel hypothese 3 ... 30

5.4 Resultaten regressiemodel hypothese 4 ... 32

5.5 Additionele toetsen ... 34

5.5.1 Autocorrelatie ... 34

5.5.2 Normaal verdeelde storingsterm ... 34

5.5.3 Sensitiviteitsanalyse ... 35

5.5.4 T-test corrigerende maatregelen ... 37

6 Conclusie, beperkingen en toekomstig onderzoek ... 39

6.1 Conclusie ... 39

6.2 Beperkingen ... 40

6.3 Aanbevelingen toekomstig onderzoek ... 40

7 Bibliografie ... 42

8 Bijlage ... 45

8.1 Verdeling storingstermen hypothese 1 ... 45

8.2 Verdeling storingstermen hypothese 2 ... 46

8.3 Verdeling storingstermen hypothese 3 ... 47

5

1 Inleiding

Eind december 2017 werd er in het Financieel Dagblad en diverse andere nieuws-websites bekend gemaakt dat de Zuid-Afrikaanse meubelketen Steinhoff, de tweede meubelgigant achter IKEA, zijn jaarrekening moet herzien voor het boekjaar 2015/2016. De onderneming had onterecht deelnemingen als volledige dochters op de jaarrekening gezet. Eerder maakte het bedrijf al bekend dat er boekhoudkundige onregelmatigheden in de boekhouding van 2017 zijn geconstateerd. Ondertussen is bekend dat deze boekhoudkundige onregelmatigheden al veel langer gaande waren. Als gevolg hiervan verkeert Steinhoff in zwaar weer, zijn de CEO, CFO en president-commissaris op straat gezet en is de beurskoers ingezakt. “De koersschade voor beleggers loopt in de miljarden euro’s”, aldus de VEB op haar website. Deze negatieve gevolgen voortkomend uit deze herziening van de jaarrekening zijn onder andere de aanleiding geweest voor dit onderzoek.

Een jaarrekening heeft als doel om financiële informatie te bieden die nuttig is voor bestaande en potentiële investeerders, kredietverstrekkers en andere schuldeisers bij het nemen van beslissingen over het verstrekken van (financiële) middelen aan de onderneming (FASB, Statement of Financial Accounting Concepts No. 8). Aangezien beslissingen over het mogelijk verstrekken van middelen gebaseerd is op de jaarrekening, is het dus van groot belang dat gebruikers erop kunnen vertrouwen dat de jaarrekening correct is opgesteld. Een herziening van een eerder gepubliceerde jaarrekening is een ernstige inbreuk op dit vertrouwen en wordt daarom in deze studie gezien als een bedreiging van de legitimiteit van een onderneming. Dit houdt in dat de middelen en doelen van de onderneming niet lijken te voldoen aan de normen, waarden en verwachtingen van de maatschappij.

In de Financial Accounting literatuur zijn er vele onderzoeken gedaan naar de mogelijke kosten die volgen uit een jaarrekeningherziening als gevolg van een beschadigde legitimiteit. Zo leidt een herziening van de jaarrekening tot een negatief effect op aandelenkoers (Palmrose et al., 2004), een toename van de Cost of Capital (Hribar and Jenkins, 2004) en een hogere renteopslag voor toekomstige leningen (Graham et al., 2008). Het doel van deze studie is om te onderzoeken of de audit fee toeneemt na een jaarrekeningherziening en of bepaalde corrigerende maatregelen een matigend effect hebben op deze toename. De onderzoeksvraag is als volgt:

In hoeverre kunnen bepaalde maatregelen de stijging van de audit fee beperken na een jaarrekeningherziening?

Dit onderzoek is relevant voor ondernemingen waarbij een jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden, om zodoende de kosten als gevolg van de beschadigde legitimiteit te kunnen beperken.

6 Soortgelijk onderzoek is gedaan door Feldmann, Read, & Abdolhammadi (2009) en Kester (2012). Feldmann et al. (2009) hebben een steekproef onderzocht van bedrijven welke over 2003 een jaarrekening hebben herzien en concluderen dat er een positieve relatie bestaat tussen de hoogte van de audit fee en een jaarrekeningherziening. De onderzoekers geven als verklaring dat de hogere audit fee het gevolg is van een hoger waargenomen accountantscontrolerisico. De positieve relatie tussen accountantscontrolerisico en audit fees is reeds in eerder onderzoeken aangetoond (zie Hay, Knechel & Wong., 2006). Daarnaast stellen Feldmann et al. (2009) dat de verhoogde audit fee het gevolg is van een afname van de legitimiteit van de organisatie na een jaarrekeningherziening (Arthaud-Day, Certo, Dalton & Dalton, 2006). Verder concluderen de onderzoekers dat een vervanging van de CFO een mitigerend effect heeft op deze positieve relatie omdat dit een matigend effect heeft op de afname van de legitimiteit. Kester (2012) heeft de relatie tussen audit fee en jaarrekeningherziening onderzocht voor de periode 2007 en 2008. Kester (2012) heeft echter geen significante positieve relatie gevonden tussen audit fees en een jaarrekeningherziening. Daarnaast heeft ze geconcludeerd dat vervanging van de Raad van Bestuur geen matigend effect heeft op de positieve relatie tussen audit fee en jaarrekeningherziening en dus geen effectieve strategie is om de legitimiteit te herstellen en de toename van de audit fee te beperken.

Feldmann et al (2009) roepen op tot vervolgonderzoek van andere mogelijke maatregelen welke bedrijven kunnen nemen om de legitimiteit te herstellen als gevolg van een jaarrekeningherziening. Daarnaast hebben zowel Feldmann et al. (2009) als Kester (2012) enkele beperkingen in hun onderzoek opgenomen. Enkele van deze beperkingen geven aanleiding tot vervolgonderzoek. Feldmann et al. (2009) achtten bijvoorbeeld de steekproefomvang van hun onderzoek beperkt. Kester (2012) geeft aan dat de jaarrekeningherzieningsperiode 2007 en 2008, gedurende financiële crisis, een mogelijke invloed heeft op de uitkomst van het onderzoek. Een crisis kan het proces van besluitvorming hevig beïnvloeden (Sayegh et al., 2004) en zodoende impact hebben op de besluitvorming van de accountant omtrent de hoogte van audit fee. Verder geeft ook Kester (2012) aan dat een langere test periode additioneel bewijs kan opleveren.

De structuur van dit rapport is als volgt: het volgende hoofdstuk schetst het theoretisch kader met de hieruit volgende hypotheses, hoofdstuk drie beschrijft de gebruikte onderzoeksmethodologie, hoofdstuk vier bevat de data welke in dit onderzoek is gebruikt en in hoofdstuk vijf worden de resultaten van het onderzoek geanalyseerd en beschreven. Tot slot is het onderzoek samengevat en zijn de belangrijkste conclusies, beperkingen van het onderzoek en mogelijkheden tot vervolgonderzoek opgenomen.

7

2 Theoretisch kader en hypothesevorming

Wat er in dit onderzoek wordt verstaan onder een jaarrekeningherziening en hoe dit mogelijke een effect heeft op de audit fee zal in paragraaf één en twee van dit hoofdstuk worden besproken. In paragraaf drie zal de link tussen een jaarrekeningherziening en de afbreuk in legitimiteit uitgelegd worden en wordt er beschreven welke maatregelen er mogelijk zijn om deze afbreuk te herstellen. Tot slot zijn in de laatste paragraaf de hypotheses opgenomen welke in dit onderzoek getoetst zijn.

2.1 Jaarrekeningherziening

Zoals hiervoor reeds genoemd heeft een jaarrekening als doel om gebruikers te informeren bij het nemen van investeringsbeslissingen. Het kan echter voorkomen dat een jaarrekening gecorrigeerd moet worden omdat de informatie incorrect is. Een jaarrekeningherziening is het herzien van een eerder uitgegeven jaarrekening met als doel de correctie van een fout in die jaarrekening weer te geven (ASC 250-1-20). Het hangt af van de materialiteit of een fout uit een voorgaande periode leidt tot een herziening van de jaarrekening. Er wordt onderscheid gemaakt tussen drie verschillende soorten fouten uit voorgaande periodes (Audit Analytics, 2013):

1. “Out-of-period Adjustments”; een fout welke niet materieel is voor de jaarrekening uit de voorgaande periode en waarbij een correctie in de huidige jaarrekening niet leidt tot een materiële afwijking in de huidige periode.

2. “Revision Restatements”; een fout welke niet materieel is voor de individuele jaarrekening uit de voorgaande periodes, maar welke geaccumuleerd over meerdere periodes leidt tot een materieel bedrag. Wanneer deze fout zodanig is geaccumuleerd dat wanneer een correctie hiervan leidt tot een materiële afwijkingen in de huidige jaarrekening dan zal de informatie over de voorgaande periodes in de huidige jaarrekening aangepast moeten worden. Een herziening van eerder uitgegeven jaarrekeningen hoeft dan niet plaats te vinden.

3. “Non-Reliance Restatement”; een fout welke materieel is voor de jaarrekening uit de voorgaande periode waardoor hier niet meer op gesteund kan worden. Een onderneming is verplicht om de voorgaande jaarrekening te herzien en de fout te corrigeren. Daarnaast zullen beursgenoteerde ondernemingen in de VS een zogenaamde 8-K formulier moeten indienen waarin ze de herziening aankondigen en de aard van de fout toelichten.

In dit onderzoek wordt met een herziening een correctie van de jaarrekening uit een voorgaande periode bedoeld omdat deze de grootste impact heeft op ondernemingen. Deze correctie kan het gevolg zijn van een fout, onjuiste toepassing van de accounting standaarden of fraude. Aangezien

8 enkel bij “Non-Reliance Restatements” niet meer op de voorgaande jaarrekening gesteund kan worden, zullen enkel dit type jaarrekeningherzieningen in dit onderzoek worden gebruikt.

2.2 Risico’s bij de jaarrekeningcontrole

De accountant heeft bij het uitvoeren van een jaarrekeningcontrole als doel om voldoende en geschikte controle-informatie te verkrijgen om zo het controlerisico (accountantscontrolerisico of “audit risk”) tot een acceptabel niveau te verkleinen (ISA200.5) (AICPA AU-C200.6). Dit controlerisico is gebaseerd op een inschatting van de accountant (professionele oordeelsvorming) en is een functie van het risico op een afwijking van materieel belang en van het ontdekkingsrisico (ISA200.A34) (AICPA AU-C200.A36). Het risico op een afwijking van materieel belang wordt in de controlestandaarden aangeduid als het risico op een materiële fout in de jaarrekening voorafgaand aan de controlewerkzaamheden (ISA200.13(n)) (AICPA AU-C200.A37). Het risico op een afwijking van materieel belang op het niveau van beweringen (voor transactiestromen, rekeningsaldi en toelichtingen) wordt bepaald door twee componenten:

1. Het inherente risico - de vatbaarheid van een bewering voor een afwijking die afzonderlijk of gezamenlijk met andere afwijkingen van materieel belang is, voordat er rekening wordt gehouden met de eventuele daarop betrekking hebbende interne beheersingsmaatregelen; 2. Het interne beheersingsrisico - Het risico dat een afwijking kan voorkomen die, afzonderlijk of gezamenlijk met andere afwijkingen van materieel belang is, niet wordt voorkomen of niet tijdig wordt gedetecteerd en hersteld door de interne beheersing van de entiteit (ISA200.13(n)) (AICPA AU-C200.A37).

Deze risico’s worden door de accountant ingeschat omdat deze de aard, timing en omvang van de controlewerkzaamheden bepalen (ISA200.38) (AICPA AU-C200.A40). Wanneer de accountant een hogere controlerisico inschat zal deze de omvang van de controlewerkzaamheden uitbreiden om zodoende voldoende controle-informatie te verkrijgen. Deze uitbreiding in controlewerkzaamheden zal vervolgens verrekend worden door middel van een hogere audit fee (Simunic, 1980).

Naast het controlerisico heeft de accountant bij het uitvoeren van de jaarrekening te maken met bedrijfsrisico’s zoals het verliezen van een rechtszaak, negatieve publiciteit of andere gebeurtenissen die zich kunnen voordoen in het kader van het uitvoeren van de jaarrekeningcontrole (ISA200.A33) (AICPA AU-C200.A36). Waar het inherente risico nog door de accountant is te ondervangen door het verrichten van extra controlewerkzaamheden wordt het bedrijfsrisico gezien als een restrisico (“Residual risk”). Dit restrisico kan in principe niet worden

9 geëlimineerd of worden verlaagd tot onder een bepaald niveau (Bell, Landsman en Shackleford, 2001).

Er zijn vele onderzoeken die een relatie leggen tussen risico en audit fees. Zo blijkt volgens Hay et al. (2006) dat er een positieve relatie bestaat tussen risico’s en audit fees. Verder heeft een onderzoek van Bell et al. (2001) aangetoond dat een verhoogd bedrijfsrisico tot een toename van het aantal controle uren leidt en hierdoor een hogere audit fee. Ook volgens Bedard en Johnstone (2004) nemen de geplande controlewerkzaamheden en uurtarieven toe bij cliënten met een verhoogd risico op winstmanipulatie en een verhoogd corporate governance risico. Bovenstaande suggereert dat de accountant het hogere risico en de mogelijke hieruit voortkomende kosten, gecompenseerd wil zien in een hogere audit fee.

Een herziening van de jaarrekening (“Non-Reliance Restatement) is volgens de U.S. General

Accounting Office (GAO) het gevolg van agressieve boekhoudkundige praktijken, misbruik van

feiten, onvoldoende toezicht, verkeerde interpretatie van boekhoudregels, of fraude in bedrijven (U.S. General Accounting Office, 2003: 4). Een herziening van de jaarrekening is relatief zeldzaam en brengt ernstige tekortkomingen in zowel de interne als de externe governance mechanisme aan het licht (Arthaud-Day et al. 2006). In dit onderzoek wordt gesteld dat een jaarrekeningherziening zal leiden tot een toename van de inschatting van het controlerisico en bedrijfsrisico.

2.3 Jaarrekeningherziening en organisatorische legitimiteit

Zoals al reeds genoemd leidt een herziening van de jaarrekening tot een afbreuk van de legitimiteit van een organisatie (Arthaud-Day et al. 2006). Legitimiteit wordt gedefinieerd als “the generalized

perception or assumption that the actions of an entity are desirable, proper or appropriate within some socially constructed system of norms, values, beliefs and definitions” (Suchman, 1995). Een organisatie verkrijgt dus

legitimiteit wanneer zijn acties overeenkomen met sociaal geaccepteerde normen en waarden. Volgens de institutionele theorie is het verkrijgen en behouden van legitimiteit voor een organisatie van cruciaal belang of zelfs vereist voor overleving aangezien organisaties steunen op kapitaal vanuit haar omgeving (DiMaggio & Powell, 1983). Legitimiteit vergroot de toegang van een organisatie tot verschillende soorten kapitaal zoals bijvoorbeeld financieel kapitaal, menselijk kapitaal en technologisch kapitaal welke benodigd is voor het overleven en groeien van een onderneming (Lounsbury & Glynn, 2001; Zimmerman & Zeitz, 2002).

Door een herziening van de jaarrekening verliest de gebruiker van de jaarrekening het geloof dat een onderneming in staat is om een betrouwbare jaarrekening op te stellen. Door een herziening van de jaarrekening beschadigt een onderneming zijn legitimiteit, immers de activiteiten

10 van de onderneming lijken niet meer te voldoen aan de normen, waarden en verwachtingen van de maatschappij (Feldmann et al., 2009). Om deze schade te herstellen kan een onderneming verschillende maatregelen nemen. Arthaud-Day et al. (2006) hebben onderzocht en bewezen dat CEO’s, CFO’s, directeuren en audit commissieleden veelal worden vervangen als gevolg van een jaarrekeningherziening en hebben hiermee ook aangetoond dat een jaarrekeningherziening een serieuze bedreiging vormt voor de legitimiteit van een onderneming. Uit een onderzoek van Xia et al. (2014) naar de daling van de Earnings Response Coefficient (ERC) na een herziening van de jaarrekening is gebleken dat de duur van een daling van de ERC na een jaarrekeningherziening beperkter is voor ondernemingen welke corrigerende maatregelen nemen dan voor ondernemingen die dat niet hebben gedaan. De corrigerende maatregelen uit dat onderzoek zijn: vervanging van CEO en CFO, ontslag van de externe accountant en vervanging van de voorzitter van de audit commissie. Uit dat onderzoek blijkt dus dat het vertrouwen en de geloofwaardigheid van een onderneming hersteld kan worden wanneer een onderneming corrigerende maatregelen neemt. Hierdoor zal de bedreiging van de legitimiteit beperkt kunnen worden. Uit onderzoek van Chakravarthy et al (2014) naar het herstellen van reputatieschade na een jaarrekeningherziening is gebleken dat corrigerende maatregelen gericht op kapitaalverstrekkers en andere stakeholders volgend op een jaarrekeningherziening worden geassocieerd met een verbetering van de ERC. Deze corrigerende maatregelen worden geïnterpreteerd als een verbetering van de geloofwaardigheid van de rapportage. De corrigerende maatregelen uit dat onderzoek zijn gericht zijn op kapitaalverstrekkers en betreffen de volgende: een toename van het aantal onafhankelijke bestuursleden, vervanging van CEO, CFO en andere sleutelfunctionarissen, veranderingen in de interne beheersing en motiverende (incentive) systemen, reorganisaties en terugkoop van eigen aandelen.

2.4 Hypothese-ontwikkeling

In dit onderzoek wordt gesteld dat een jaarrekeningherziening de legitimiteit van een onderneming zal beschadigen. De beschadigde legitimiteit zal leiden tot een toename van de inschatting van de accountant omtrent het controlerisico en bedrijfsrisico. Het is de verwachting dat een hogere controlerisico leidt tot een toename van de audit fee. Dit leidt tot hypothese 1:

H1: De audit fee neemt toe na een herziening van de jaarrekening

Maatregelen om de legitimiteit te herstellen zullen leiden tot een herstel van de legitimiteit waardoor de toename van de audit fee wordt beperkt. Mogelijke maatregelen om deze legitimiteit

11 te herstellen zijn verandering van CEO, CFO en Board Members mogelijk. Dit leidt tot de volgende hypotheses:

H2: De toename in de audit fee na een jaarrekeningherziening is lager voor bedrijven die de CEO hebben

vervangen

H3: De toename in de audit fee na een jaarrekeningherziening is lager voor bedrijven die de CFO hebben

vervangen

H4: De toename in de audit fee na een jaarrekeningherziening is lager voor bedrijven die “board members”

12

3 Onderzoeksmethodologie

Dit hoofdstuk beschrijft de methode van onderzoek. Allereerst zal het conceptueel model grafische worden weergegeven. De daaropvolgende paragrafen zullen de gehanteerde regressiemodellen met de hierin gebruikte variabelen uiteenzetten welke zijn gebruikt om de verschillende hypotheses uit hoofdstuk twee te toetsen.

3.1 Conceptueel model

Hypothese 1 uit hoofdstuk twee gaat uit van een oorzaak-gevolgrelatie tussen een herziening van de jaarrekening (afbreuk aan legitimiteit) en de hoogte van de audit fees de daaropvolgende jaren (kosten als gevolg van afbreuk legitimiteit). De daaropvolgende hypotheses 2, 3 en 4 betreffen modererende variabelen die het effect van de gevolgrelatie veranderen. De oorzaak-gevolgrelatie kan grafisch worden samengevat in een conceptueel model met hierin de onafhankelijke (oorzaak), afhankelijke (gevolg) en controle variabelen. Zie figuur 1 voor dit conceptueel model.

13 3.2 Regressiemodel hypothese 1

De hypotheses zullen worden getoetst door middel van een multivariate regressieanalyse welke is gebaseerd op het model van Feldmann et al. (2009). Aan de hand van dit model kan vastgesteld worden in hoeverre een toename in de audit fee kan worden waargenomen na een herziening van de jaarrekening. Dit model controleert tevens voor andere variabelen welke de hoogte van de audit fee kunnen beïnvloeden. Het in dit onderzoek gebruikte regressiemodel is als volgt:

∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽4𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽5∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜

+ 𝛽6𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽7∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽8𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠

+ 𝛽9𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

In de volgende subparagrafen worden de variabelen toegelicht.

3.2.1 Afhankelijke variabele

De afhankelijke variabele ∆AF geeft het relatieve verschil weer tussen de audit fee één jaar na het jaar van bekendmaking van de jaarrekeningherziening (𝑡+1) en één jaar ervoor (𝑡-1). Hiervoor is gekozen omdat een mogelijk effect op de audit fee na een jaarrekeningherziening ervan af hangt of de audit fee over het controlejaar van bekendmaking al is afgesproken op het moment dat de jaarrekeningherziening bekend wordt gemaakt (jaar 𝑡). Wanneer de audit fee nog niet contractueel is afgesproken op het moment van bekendmaking zal een mogelijke impact al verwerkt worden in de audit fee voor het controlejaar waarin de herziening bekend is gemaakt. Als gevolg hiervan zullen 𝑡 en 𝑡+1 niet in alle gevallen een impact van een jaarrekeningherziening op de audit fee weergeven. Daardoor zijn deze jaren ongeschikt voor het model. Wanneer de audit fee wel contractueel is afgesproken op het moment van bekendmaking zal een mogelijke impact nog niet verwerkt zijn in de audit fee van het controlejaar waarin de herziening bekend is gemaakt. Als gevolg hiervan zullen 𝑡-1 en 𝑡 niet deze mogelijke impact weergeven waardoor deze jaren ook ongeschikt zijn. De jaren 𝑡-1 en 𝑡+1 zullen deze mogelijke impact in de audit fee wel altijd weergeven (variabele code in Audit Analytics: Audit Fees).

3.2.2 Onafhankelijke toetsvariabele

De onafhankelijke variabele betreft de dummy-variabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 (variabele code in Audit Analytics: Restatement Notification Key). Deze variabele kan slechts twee waarden aannemen; nul wijst erop dat er geen jaarrekeningherziening bekend is gemaakt, 1 wijst erop dat er wel een jaarrekeningherziening bekend is gemaakt. Deze variabele is bedoeld om de ondernemingen waar

14 een jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden te onderscheiden van de ondernemingen uit de controlegroep waar geen jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden.

3.2.3 Onafhankelijk controlevariabelen

Het verschil in audit fee tussen de jaren 𝑡+1 en 𝑡 −1 moet gecontroleerd worden voor overige factoren die impact kunnen hebben op de hoogte van de audit fee. Zodoende kan enkel het mogelijke effect van een jaarrekeningherziening op de audit fee geïsoleerd worden van de andere factoren die de audit fee beïnvloeden. Het niet controleren voor deze variabelen kan tot misleidende resultaten leiden. De controlevariabelen zijn gebaseerd op eerdere literatuur (Carcello et al., 2009; Abbott et al., 2003; Hay et al., 2006; Gist, 1992 and Simunic, 1980). Uit deze literatuur is gebleken dat grootte en complexiteit van een onderneming en het door de accountant ingeschatte controlerisico en business risico een positieve relatie hebben met audit fees.

De grootte van een onderneming wordt in de literatuur gezien als één van de belangrijkste determinant van de hoogte van de audit fee (Hay et al, 2006). Wanneer een onderneming in grootte toeneemt zullen ook de werkzaamheden die een auditor moet uitvoeren toenemen om zodoende voldoende controlebewijs te vergaren dat de jaarrekening geen fouten van materieel belang bevat. Veel werkzaamheden van de auditor zijn gericht op het uitvoeren van steekproeven. Wanneer de grootte van een onderneming toeneemt neemt de populatie en daarmee de steekproefgrootte toe met als gevolg een toename van de benodigde controle-uren. Deze controle-uren worden doorberekend naar de onderneming door middel van de audit fee (Simunic, 1980). De grootte van een onderneming kan gemeten worden door middel van omzet (Simunic, 1980) en totale activa (Hay et al, 2006). In de literatuur wordt totale activa gezien als de beste maatstaf om de grootte van een onderneming te meten (Hay et al., 2006). De controle variabele ∆𝑇𝐴 controleert voor het effect van een toename in de grootte van de onderneming op de audit fee. Deze controlevariabele geeft het relatieve verschil van de totale activa voor de jaren 𝑡+1 en 𝑡-1 weer (Compustat: AT).

De controlevariabele 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 en 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 controleren voor de complexiteit van de onderneming. Hay et al. (2006) stellen dat wanneer de complexiteit van een onderneming toeneemt het moeilijker wordt om de onderneming te controleren met als gevolg dat de controlewerkzaamheden meer tijd in beslag zullen nemen. Deze extra tijd wordt doorbelast naar de cliënt, waardoor de audit fee zal toenemen (Simunic, 1980). Er zijn veel manieren om de complexiteit van een onderneming te meten. Over het algemeen worden complexe ondernemingen gekenmerkt door decentralisatie en diversificatie in de organisatie. Conform Hay et al. (2006) zijn de belangrijkste maatstaven om de decentralisatie van een onderneming te meten het aantal dochterondernemingen. De controlevariabele 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

15 geeft aan of er investeringen in dochterondernemingen hebben plaats gevonden. De variabele is 1 wanneer de onderneming in investering heeft gedaan in de jaren 𝑡 en 𝑡+1 en nul wanneer er geen investeringen zijn gedaan. Het is de verwachting dat de bijbehorende coëfficiënt positief is (Compustat: IVPT). Diversificatie van de onderneming kan worden gemeten door middel van het aantal buitenlandse dochterondernemingen (Hay et al., 2006). In de beschikbare data is er echter geen onderscheid tussen dochterondernemingen en buitenlandse dochterondernemingen. Conform Kester (2012), Hogan & Wilkens (2008) en Bedard et al. (2008) wordt diversificatie van een onderneming daardoor gemeten door middel van de dummy variabele 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛. De variabele is 1 wanneer de onderneming in het buitenland opereert in het jaar 𝑡+1 onder de voorwaarde dat de onderneming niet in het buitenland opereerde in het jaar 𝑡, de variabele is nul in elk ander geval. Het is de verwachting dat de bijbehorende coëfficiënt positief is. De variabele wisselkoers (Exchange Rate) wordt gebruikt om te bepalen of er buitenlandse activiteiten zijn (Compustat: EXRE), aangezien deze variabele het effect van wisselkoersen op het kassaldo van de onderneming weergeeft en daarmee aantoont dat er activiteiten zijn buiten de V.S.. Diversificatie van een onderneming kan ook worden gemeten aan de hand van het aantal bedrijfsonderdelen waarin de onderneming opereert. De variabele is ook opgenomen in het model van Feldman (2009). Net als in het onderzoek van Kester (2012) is in dit onderzoek het aantal bedrijfsonderdelen waarin een onderneming opereert niet opgenomen als variabele aangezien de meta-analyse van Hay et al. (2006) heeft aangetoond dat de relatie tussen het aantal bedrijfsonderdelen en audit fee relatief zwak is.

De controlevariabele ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜, 𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔, ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 en 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 zijn in het onderzoek opgenomen omdat deze factoren van invloed zijn op de risico-inschatting van de accountant. Het controlerisico wordt bepaald door het inherente risico en het interne beheersingsrisico. In paragraaf 2.2 is een verhoogd controlerisico geassocieerd met een verhoogde audit fee. Volgens de literatuur (Simunic, 1980; Hay et al., 2006) verhogen de volgende twee rekeningsaldi het inherente risico veelal, omdat deze rekeningsaldi moeilijk te controleren zijn; voorraden en vorderingen (debiteuren). Er zijn drie maatstaven welke volgens Hay et al. (2006) gebruikt kunnen worden om de hoogte van het inherente risico aan te duiden; (1) voorraad (Compustat: INVT) gedeeld door totale activa (Compustat: AT), (2) vorderingen (Compustat: RECT) gedeeld door totale activa en (3) de combinatie van voorraden en vordering gedeeld door totale activa. Uit de meta-analyse van Hay et al. (2006) blijkt dat de resultaten van een positieve significante relatie van de combinatie van voorraden en vordering op audit fees het sterkst zijn. De controlevariabele ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 vertegenwoordigt het relatieve verschil in de ratio voorraad en vorderingen gedeeld door de totale activa tussen de jaren 𝑡+1 en 𝑡-1. Een zwakke interne

16 beheersing verhoogt het interne beheersingsrisico en daarmee het controlerisico. De verklaring van de accountant omtrent de effectiviteit van de interne beheersing kan worden gebruikt om de interne beheersingsomgeving te meten (Compustat: AUOPIC). De dummy-variabele 𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 is toegevoegd aan het model. De verwachting is dat een gerapporteerde tekortkoming in de interne beheersing de audit fee doet verhogen. In de dummy-variabele 𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 staat 1 voor een tekortkoming in de interne beheersing in het jaar 𝑡+1 onder de voorwaarde dat er geen tekortkoming is gerapporteerd in het jaar 𝑡-1. In elk ander geval is de variabele nul.

De variabele ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 is het risico dat een onderneming niet meer aan zijn financiële verplichtingen kan voldoen, met als gevolg dat de accountant wordt blootgesteld aan risico’s op claims en verliezen (Simunic, 1980; Gist, 1992). Om voor dit risico te compenseren is de verwachting dat er een relatie bestaat tussen de leverage van een onderneming en de audit fee (Gist, 1992). Volgens Hay et al. (2006) is de meest gebruikte proxy voor leverage het schuldratio (schulden op activatotaal). De variabele ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 is toegevoegd aan het model en is het relatieve verschil tussen het ratio langlopende schulden (Compustat: DLTT) gedeeld door de totale activa tussen 𝑡+1 en 𝑡-1 (Compustat: AT). De verwachting is dat de audit fee toeneemt wanneer de leverage toeneemt.

De controlevariabele 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 weerspiegelt het resultaat van een onderneming. Naast

Leverage is ook resultaat een indicatie van het risico omtrent de levensvatbaarheid van een

onderneming. Aan de hand van deze levensvatbaarheid kan de accountant afleiden in hoeverre deze risico’s loopt op claims en verliezen. Wanneer een onderneming verlieslatend is zal dit het risico voor de accountant vergroten en is de verwachting dat de audit fee toeneemt (Simunic, 1980). Uit het onderzoek van Simunic (1980) blijkt dat er een positieve relatie bestaat tussen negatief resultaat en de hoogte van de audit fee. Er zijn twee proxies welke doorgaans worden gebruikt om het resultaat van een onderneming weer te geven; de rentabiliteitsratio (nettoresultaat gedeeld door totale activa) of een dummy-variabele welke een negatief resultaat aangeeft. Volgens de meta-analyse van Hay et al (2006) is de dummy-variabele welke een negatief resultaat aangeeft de meest belangrijke driver voor audit fees. In dit model is daarom de dummy-variabele 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 opgenomen (Compustat: NI). Deze variabele is 1 wanneer er een negatief resultaat is behaald in het jaar 𝑡+1, onder de voorwaarde dat in het jaar 𝑡-1 geen negatief resultaat is behaald. De variabele is nul in elk ander geval. De verwachting is dat de audit fee toeneemt wanner de dummy-variabele 1 is.

17 De laatste controle-variabele betreft de dummy-variabele 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 en geeft aan of er van accountant is gewisseld tussen de controlejaren 𝑡-1 en 𝑡+1. Een veel voorkomende reden om te wisselen van accountant is om een lagere audit fee te verkrijgen. Deze lagere audit fee is het gevolg van zogenaamde low-balling waarbij een accountant hoge kortingen aanbiedt om zodoende de controleopdracht te winnen (Hay et al., 2006). Het kan ook voorkomen dat de nieuwe accountant in staat is om de audit efficiënter te verrichten dan de huidige accountant waardoor deze een lagere audit fee kan aanbieden. Uit voorgaande onderzoeken is gebleken (Hay et al., 2006) dat deze variabele overwogen moet worden in audit fee modellen, vandaar dat de dummy-variabele 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 is toegevoegd aan het model (Compustat: AU). Deze variabele is 1 wanneer er accountantswissel heeft plaats gevonden in de jaren tussen 𝑡-1en 𝑡+1en nul wanneer dit niet het geval is. De verwachting is dat deze variabele een negatieve invloed heeft op de hoogte van de audit fee.

3.3 Regressiemodel hypothese 2

Het regressiemodel dat in dit onderzoek is gebruikt om hypothese 2 te toetsen is gebaseerd op het model voor het toetsen van hypothese 1 (paragraaf 3.2). De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 is echter verwijderd uit dit model aangezien deze niet van toepassing is voor hypothese 2. Hypothese 2 veronderstelt immers dat voor ondernemingen waarbij een herziening van de jaarrekening heeft plaats gevonden de audit fee lager is wanneer als corrigerende maatregel de CEO vervangen is. De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 is in dit model vervangen door de onafhankelijke toetsvariabele 𝑑∆𝐶𝐸𝑂. Zie hieronder het regressiemodel voor hypothese 2.

∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑∆𝐶𝐸𝑂 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽₄𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽₅∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 + 𝛽₇𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₆∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽₈𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 + 𝛽9𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

Zie voor een toelichting van de afhankelijke variabele subparagraaf 3.2.1.. De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑∆𝐶𝐸𝑂 geeft aan of de CEO is vervangen in de periode tussen 𝑡-1 en 𝑡+1 (AuditAnalytics: Is Chief Executive Officer?). De verwachting is dat de audit fee afneemt wanneer de CEO is vervangen. Alle overige variabelen zijn toegelicht in subparagraaf 3.2.3..

3.4 Regressiemodel hypothese 3

Het regressiemodel dat in dit onderzoek is gebruikt om hypothese 3 te toetsen is gebaseerd op het model voor het toetsen van hypothese 1 (paragraaf 3.2). De onafhankelijke toetsvariabele

18 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 is in dit model vervangen door de onafhankelijke toetsvariabele 𝑑∆𝐶𝐹𝑂. Zie hieronder het regressiemodel voor hypothese 3.

∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑∆𝐶𝐹𝑂 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽₄𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽₅∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 + 𝛽₇𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₆∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽₈𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 + 𝛽₉𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

Voor een toelichting van de afhankelijke variabele zie subparagraaf 3.2.1.. De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑∆𝐶𝐹𝑂 geeft aan of er een corrigerende maatregel heeft plaats gevonden. De dummy-variabele is 1 wanneer de CFO is vervangen in de periode 𝑡-1 en 𝑡+1 en 0 in elk ander geval (AuditAnalytics: Is Chief Financial Officer?). De verwachting is dat de audit fee afneemt wanneer de CFO is vervangen. Alle overige variabelen zijn toegelicht in subparagraaf 3.2.3..

3.5 Regressiemodel hypothese 4

Het regressiemodel welk in dit onderzoek is gebruikt om hypothese 4 te toetsen is gebaseerd op het model voor het toetsen van hypothese 1 (paragraaf 3.2). De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 is in dit model vervangen door de onafhankelijke toetsvariabele ∆𝐵𝑜𝐷. Zie hieronder het regressiemodel voor hypothese 4.

∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑∆𝐵𝑜𝐷 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽₄𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽₅∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 + 𝛽₇𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₆∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽₈𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 + 𝛽₉𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

Voor een toelichting van de afhankelijke variabele zie subparagraaf 3.2.1.. De onafhankelijke toetsvariabele 𝑑∆𝐵𝑜𝐷 geeft aan of er een corrigerende maatregel heeft plaats gevonden. De dummy-variabele is 1 wanneer er leden van de BoD zijn vervangen in de periode 𝑡-1 en 𝑡+1 en 0 in elk ander geval (AuditAnalytics: Is Boardmember person?). De verwachting is dat de audit fee afneemt wanneer er leden van de BoD vervangen zijn. Alle overige variabelen zijn toegelicht in subparagraaf 3.2.3..

3.6 Resumé benodigde variabelen

19 Tabel 1

Definities variabelen voor het Audit Fee model

Variabele Definitie

∆𝐴𝐹 Relatieve verschil in de audit fee tussen de jaren t+1 en t-1;

𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 Dummy-variabele:1 voor jaarrekeningherziening, 0 in elk ander geval;

∆𝑇𝐴 Relatieve verschil in de totale activa tussen de jaren t+1 en t-1; 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 Dummy-variabele: 1 voor investeringen in ondernemingen in de

jaren t en t+1, 0 in elk ander geval; 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒

𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛

Dummy-variabele: 1 voor buitenlandse activiteiten, 0 in elk ander geval;

∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 Relatieve verschil in het ratio voorraad en vorderingen gedeeld door de totale activa tussen de jaren t+1 en t-1;

𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 Dummy-variabele: 1 voor tekortkoming in IB in t+1 onder de voorwaarde dat er geen IB tekortkoming in jaar t-1 is, 0 in elk ander geval;

∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 Relatieve verschil tussen de ratio langlopende schulden gedeeld door totale activa tussen t+1 en t-1;

𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 Dummy-variabele: 1 voor een negatief resultaat behaald in het jaar t+1 onder de voorwaarde dat er geen negatief resultaat is behaald in het jaar t-1, 0 in elk ander geval;

𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 Dummy-variabele: 1 voor een accountantswissel in de jaren na t-1, 0 in elk ander geval;

𝑑∆𝐶𝐸𝑂 Dummy-variabele: 1 voor een verandering van CEO in de jaren t-1 tot en met t+1;

𝑑∆𝐶𝐹𝑂 Dummy-variabele: 1 voor een verandering van CFO in de jaren t-1 tot en met t+1;

𝑑∆𝐵𝑜𝐷 Dummy-variabele: 1 voor een verandering in BoD in de jaren t-1 tot en met t+1.

20

4 Data

In dit hoofdstuk zal de selectiewijze van de ondernemingen worden beschreven welke in dit onderzoek zijn gebruikt inclusief de gebruikte bronnen. Daarnaast bevat dit hoofdstuk de beschrijvende statistiek van de variabelen uit de onderzoeksmodellen beschreven in hoofdstuk drie.

4.1 Dataselectie hypothese 1

Voor dit onderzoek is gebruikt gemaakt van de Audit Analytics Non-Reliance Restatement database. Deze database bevat alle ondernemingen welke een 8-K non-reliance disclosure-formulier (jaarrekeningherziening) hebben ingediend vanaf 2004 voor ondernemingen uit de V.S. Dit onderzoek betreft alle 8-K formulieren welke zijn ingediend na de crisisjaren. Er is gekozen om de crisisjaren niet mee te nemen in dit onderzoek omdat Kester (2012) dit in haar onderzoek aanmerkt als mogelijke verstoring. Uit een rapport van de Rabobank (2014) blijkt dat de V.S. het hoogtepunt van de financiële crisis is gepasseerd in 2014. In dit onderzoek wordt daarom veronderstelt dat de mogelijke negatieve effecten van deze financiële crisis vanaf 2014 niet meer van invloed zijn op de resultaten van dit onderzoek. Het totaal aantal geïdentificeerde ondernemingen waarbij een jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden volgens de Audit Analytics database in de periode 2014 tot en met 2017 is 2.986, hiervan zijn er 257 verwijderd omdat deze duplicaten zijn.

Op basis van de indiendatum van het 8-K formulier zijn de fiscale jaren 𝑡-1 en 𝑡+1 bepaald voor alle uniek geïdentificeerde ondernemingen waar een herziening van de jaarrekening heeft plaatsgevonden. Uit de Audit Analytics Audit fees database zijn vervolgens de audit fees voor de jaren 𝑡-1 en 𝑡+1 opgezocht. In totaal zijn er 1.459 onderneming afgevallen waarbij geen audit fee bekend is voor de jaren 𝑡-1 en/of 𝑡+1. Uit de Compustat Daily Updates - Fundamentals Annual database zijn vervolgens de data van de controlevariabelen voor de overgebleven ondernemingen opgezocht, hierbij zijn 717 ondernemingen verwijderd waarbij onvoldoende data beschikbaar is in de Compustat database.

Als laatste is er een controlegroep geïdentificeerd. Elke geselecteerde onderneming met een jaarrekeningherziening is gekoppeld aan een matching onderneming op basis van enkele criteria. De criteria welke zijn gebruikt om de ondernemingen te matchen zijn; (1) grootte, (2) industrie en (3) accountant. Om voor grootte te vergelijken is gebruik gemaakt van totale activa. Hierbij is een range van 30% boven en onder de totale activa van de geselecteerde onderneming gebruikt om een matching onderneming te vinden. Om de geselecteerde ondernemingen te matchen qua industrie is gebruik gemaakt van de viercijferige Global Industry Classification Standard (GICS) code van

21 Morgan Stanley/Standard & Poor’s. Het fiscale jaar 𝑡-1 is gebruikt om de accountant van de geselecteerde ondernemingen te matchen met de accountant van de controle onderneming. Omdat het onzeker is hoe lang een jaarrekeningherziening impact heeft op de hoogte van de audit fee zijn er enkel matching ondernemingen geselecteerd waar geen jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden vanaf 2010. In totaal zijn er 356 ondernemingen verwijderd waarvoor geen matching onderneming is gevonden. Tabel 2 geeft een overzicht van de dataselectie voor hypothese 1.

TABEL 2

Dataselectie hypothese 1

Totaal aantal jaarrekeningherzieningen periode 2014-2017 2.986

Af: Duplicaten (257)

Af: Geen audit fee bekend t+1 (1.422)

Af: Geen audit fee bekend t-1 (37)

Af: Geen Compustat data beschikbaar (769)

Af: Geen matching onderneming beschikbaar (356) Totaal aantal geselecteerde ondernemingen met jaarrekeningherziening 145 Aantal matching firms op basis van grootte, industrie en accountant 145

Totaal aantal geselecteerde ondernemingen 290

4.2 Dataselectie overige hypotheses

Voor de toetsing van hypothese 1 is er gebruik gemaakt van een controlegroep om de verandering in de audit fee na jaarrekeningherziening te vergelijken met ondernemingen waar geen jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden. Uit de data zijn voor dit onderzoek 356 ondernemingen verwijderd omdat hiervoor geen matching onderneming beschikbaar was (zie voorgaande paragraaf). Voor de overige hypotheses wordt er getoetst of bepaalde corrigerende maatregelen een mitigerend effect hebben op de toename van de audit fee. Voor deze hypotheses zijn geen matching ondernemingen benodigd waardoor de 356 ondernemingen waar een jaarrekeningherziening heeft plaats gevonden en geen matching onderneming kon worden gevonden zijn toegevoegd aan de data. De data omtrent de vervanging van CEO, CFO en leden van de

Board of Directors is verzameld uit de Audit Analytics Director and Officer Changes database. Tabel 3

22 TABEL 3

Dataselectie overige hypotheses

Totaal aantal jaarrekeningherzieningen periode 2014-2017 2.986

Af: Duplicaten (257)

Af: Geen audit fee bekend (1.459)

Af: Geen Compustat data beschikbaar (769)

Totaal aantal geselecteerde ondernemingen met jaarrekeningherziening 501 4.3 Beschrijvende statistiek

In deze paragraaf zullen allereerst de kernstatistieken van de verschillende variabelen benoemd worden in subparagraaf 4.3.1. In subparagraaf 4.3.2 is er gekeken of er variabelen significant correleren. Vervolgens is de multicollineariteit getoetst in subparagraaf 4.3.3. Als laatste is er gekeken of de dataset representatief is voor de gehele populatie.

4.3.1 Kernstatistieken

De data van de niet-dummy variabelen (∆𝐴𝐹, ∆𝑇𝐴, ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 en ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒) zijn gecontroleerd op outliers. Volgens Stevens (1984) wordt de uitkomst van een regressiemodel aanzienlijk negatief beïnvloed door outliers. De data van deze variabelen zijn gewinsoriseerd om zodoende de data te corrigeren voor deze outliers. Aangezien het minimum en het maximum van de box plot (whiskers) de grootste niet-outliers vertegenwoordigen, is er gekozen om de outliers te winsoriseren tot net buiten deze whiskers, zodat de outliers verdwenen zijn. Op deze manier van winsoriseren is er zoveel mogelijk data behouden voor het regressiemodel. De variabele ∆𝐴𝐹 is gewinsoriseerd op 2,6% en 93,5%, de variabele ∆𝑇𝐴 is gewinsoriseerd op 3,7% en 93,5%, de variabele ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 is gewinsoriseerd op 4,4% en 93,4% en de variabele ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 is gewinsoriseerd op 5,1% en 89,2%.

Tabel 4 geeft de kernstatistieken van de afhankelijke, onafhankelijke en controlevariabelen weer. Voor hypothese 1 zijn er 290 ondernemingen in de dataset waarbij het relatieve verschil in de audit fee gemiddeld 0,1458 is met een standaarddeviatie van 0,3258. Het relatieve verschil in de audit fee is minimaal -0,6 en het maximaal 0,8. Het relatieve verschil in totale activa, inherente risico en leverage is gemiddelde respectievelijk 0,0168, -0,0062 en 0,0719. De dummy-variabele herziening heeft een gemiddelde van 0,5 wat aantoont dat er evenveel ondernemingen in de data zitten waarbij een jaarrekeningherziening heeft plaatsgevonden als ondernemingen waar dit niet heeft plaats gevonden. Daarnaast heeft gemiddeld 2,41% van de ondernemingen een investering gedaan in de jaren 𝑡 en 𝑡+1 en zijn gemiddeld maar 4,41% van de ondernemingen buitenlandse

23 activiteiten gestart na het jaar 𝑡-1. Bij gemiddeld 6,21% van de ondernemingen is er een tekortkoming in de interne beheersing geconstateerd in het jaar 𝑡+1 welke in het jaar 𝑡-1 nog niet was geconstateerd. Als laatste waren gemiddelde 12,41% van de ondernemingen winstgevend in het jaar 𝑡-1 en zijn deze verlieslijdend in het jaar 𝑡+1.

De dataset van de overige hypotheses bevat 501 ondernemingen. Het relatieve verschil in de audit fee is gemiddeld 0,1228 met een standaarddeviatie van 0,3265. Het relatieve verschil in de audit fee is minimaal -0,6 en het maximaal 0,8. Het relatieve verschil in totale activa, inherente risico en leverage is gemiddelde respectievelijk 0,0096, 0,0004 en 0,0919. Gemiddeld heeft 1% van de ondernemingen een investering gedaan in de jaren 𝑡 en 𝑡+1 en zijn gemiddeld maar 3,39% van de ondernemingen buitenlandse activiteiten gestart na het jaar 𝑡-1. Verder heeft gemiddeld 6,79% van de ondernemingen een tekortkoming in de interne beheersing in het jaar 𝑡+1 terwijl dit in het jaar 𝑡-1 nog niet was. Gemiddeld was 13,97% van de ondernemingen winstgevend in het jaar 𝑡-1 en zijn deze verlieslijdend in het jaar 𝑡+1. Als laatste was er in gemiddeld 34,43% sprake van een verandering in CEO, 45,91% een verandering in CFO en in gemiddelde 80,8% een verandering in de BoD.

TABEL 4 Kerngrootheden

Variabele Mean Standaard

Deviatie Min Max

Data hypothese 1 (n = 290) ∆𝐴𝐹1 _{0,1458 0,3258 -0,60 0,80} 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 0,5000 0,5009 0,00 1,00 ∆𝑇𝐴2 _{0,0168 0,0411 -0,07 0,10} 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 0,0241 0,1537 0,00 1,00 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 0,0414 0,1995 0,00 1,00 ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜3 _{-0,0062 0,2578 -0,50 0,50} 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 0,0621 0,2417 0,00 1,00 ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒4 _{0,0719 0,4982 -0,90 1,00} 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 0,1241 0,3303 0,00 1,00 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 0,0931 0,2911 0,00 1,00

24

TABEL 4 - vervolg

Variabele Mean Standaard

Deviatie Min Max

Data overige hypotheses (n = 501)

∆𝐴𝐹1 _{0,1228 0,3265 -0,60 0,80} ∆𝑇𝐴2 _{0,0096 0,0400 -0,07 0,10} 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 0,0100 0,0995 0,00 1,00 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 0,0339 0,1812 0,00 1,00 ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜3 _{0,0004 0,2429 -0,50 0,50} 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 0,0679 0,2518 0,00 1,00 ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒4 _{0,0919 0,4866 -0,90 1,00} 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 0,1397 0,3470 0,00 1,00 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 0,1178 0,3227 0,00 1,00 𝑑∆𝐶𝐸𝑂 0,3433 0,4753 0,00 1,00 𝑑∆𝐶𝐹𝑂 0,4591 0,4988 0,00 1,00 𝑑∆𝐵𝑜𝐷 0,8084 0,3940 0,00 1,00 Voetnoot 1 _{De variabele is gewinsoriseerd op 2,6% en 93,5%} 2 _{De variabele is gewinsoriseerd op 3,7% en 93,5%} 3 _{De variabele is gewinsoriseerd op 4,4% en 93,4%} 4 _{De variabele is gewinsoriseerd op 5,1% en 89,2%} 4.3.2 Correlatie

Tabel 5 geeft de Pearson correlatie matrices weer tussen de gebruikte variabelen voor zowel hypothese 1 als de variabelen van de overige hypotheses. Ten aanzien van de variabelen in hypothese 1 is er een lage positieve correlatie tussen de afhankelijk variabele ∆𝐴𝐹 en de toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 (0,078). Deze relatie is significant. De afhankelijke variabele is in de data van hypothese 1 ook zwak gecorreleerd met alle andere controlevariabelen. Deze correlaties met de afhankelijk variabelen zijn allen significant op de correlatie met de controlevariabelen ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 en 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 na. Verder zijn alle correlaties tussen de afhankelijke variabele en de controlevariabelen positief, op de variabelen 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 en 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 na.

TABEL 5

Pearson Correlatie Matrix

Variabelen hypothese 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 ∆𝐴𝐹 1 2 ∆𝑇𝐴 0,357** 1 3 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 -0,09* -0,057 1 4 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 0,16** 0,132** -0,033 1 5 ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 0,032 -0,097* -0,142** 0,186** 1 6 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 0,181** 0,03 -0,04 0,09* 0,044 1 7 ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 0,123* 0,124 0,061 -0,082* 0,024 -0,077* 1 8 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 -0,091* -0,194** -0,059 -0,078* 0,035 0,163** 0,122** 1 9 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 0,001 0,056 0,027 0,053 0,081* 0,016 -0,005 -0,049 1 10 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 0,078* -0,078* 0,067 0 0,013 0,2** 0,07 0,105** 0,083* 1

Variabelen overige hypotheses 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 ∆𝐴𝐹 1 2 ∆𝑇𝐴 0,362** 1 3 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 -0,072* -0,024 1 4 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 0,055 0,083** -0,019 1 5 ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 0,031 -0,127** -0,109** 0,021 1 6 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 0,144** 0,057 -0,027 0,043 -0,035 1 7 ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 0,034 0,123** 0,067* -0,093** 0,036 0,013 1 8 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 -0,038 -0,184** -0,041 -0,041 0,051 0,133** 0,097** 1 9 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 0,005 0,005 0,026 0,039 0,028 0,005 -0,025 -0,074* 1 10 𝑑∆𝐶𝐸𝑂 -0,006 -0,188** -0,032 -0,014 -0,046 0,067* -0,044 0,033 0,002 1 11 𝑑∆𝐶𝐹𝑂 0,075* -0,065* -0,053 0,062* 0,036 0,005 0,054 0,051 0,024 0,249** 1 12 𝑑∆𝐵𝑜𝐷 0,072* -0,038 0 0,006 -0,067* 0,009 -0,007 0,021 -0,041 0,29** 0,263** 1 Voetnoot * p < 0,1 (2-tailed) ** p < 0,05 (2-tailed)

Daarnaast is er een zwakke correlatie tussen alle onafhankelijke variabelen van de data van hypothese 1, waarbij de variabelen ∆𝑇𝐴 en 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 een significante correlatie hebben met vier andere controlevariabelen. De toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 en de onafhankelijke variabele 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 hebben met vijf variabelen een significante correlatie.

De data van de overige hypotheses laten een soortgelijke correlatie zien tussen de variabelen. Wel is de correlatie tussen de afhankelijke variabele ∆𝐴𝐹 en andere variabelen minder vaak significant gecorreleerd dan bij hypothese 1 (enkel ∆𝑇𝐴, 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛, 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔, 𝑑∆𝐶𝐹𝑂, 𝑑∆𝐵𝑜𝐷). Er is een zwakke positieve correlatie tussen de afhankelijk variabele ∆𝐴𝐹 en de toetsvariabele 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 (r=0,072). Ook deze correlatie is significant. Verder zijn alle correlaties tussen de afhankelijke variabele ∆𝐴𝐹 en de controlevariabelen positief, op de variabelen 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛, 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 en 𝑑∆𝐶𝐸𝑂 na.

TABEL 6 Multicollineariteit

Variabele Hypothese 1 Overige hypotheses

∆𝑇𝐴 1,127 1,137 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 1,045 1,028 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 1,083 1,029 ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 1,089 1,048 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 1,098 1,036 ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 1,079 1,058 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 1,117 1,085 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 1,023 1,012 𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 1,076 𝑑∆𝐶𝐸𝑂 1,183 𝑑∆𝐶𝐹𝑂 1,135 𝑑∆𝐵𝑜𝐷 1,148 4.3.3 Multicollineariteit

Om te controleren voor mogelijke effecten van multicollineariteit wordt er in elk regressiemodel gecontroleerd op de Variation Inflation Factor (VIF). Een VIF-waarde onder de vier geeft geen

26 indicatie voor multicollineariteit, wanneer de VIF-waarde zich bevindt tussen de vier en de tien moeten er wellicht acties ondernomen worden en de VIF-waarde mag de waarde 10 zeker niet overschrijden1_{. De hoogst gemeten VIF-waarde voor hypothese 1 is 1,127 en voor de overige}

hypotheses 2 is deze 1,183 (zie tabel 6). Er kan dus worden gesteld dat op basis van de VIF-waarde multicollineariteit geen issue is in de verschillende regressiemodellen.

4.3.4 Representativiteit datasets

Paragraaf 4.1 beschrijft de dataselectie van hypothese 1. Hierin is toegelicht hoe uit het totale aantal ondernemingen met een jaarrekeningherziening in de periode 2014-2017 (2.986) 145 ondernemingen met een jaarrekeningherziening geselecteerd zijn. Dit relatieve lage aantal van 145 ten opzichte van 2.985 kan zorgen voor problemen omtrent de representativiteit van de dataset voor hypothese 1. Een groot deel van de data is afgevallen omdat hiervoor of geen audit fee bekend was (1.459) of niet de volledige data in Compustat voor de gebruikte controle-variabelen bekend was (769). Het is de verwachting dat voor de grotere bedrijven meer data beschikbaar is dan voor kleinere bedrijven en dat hierdoor veel kleinere bedrijven uit de dataselectie zijn gevallen.

Om de representativiteit van de dataset van hypothese 1 te kunnen onderbouwen is er een Mann-Whitney U test uitgevoerd op de variabele totale activa en audit fee. Doordat er niet voor de gehele populatie data beschikbaar is omtrent de totale activa (Compustat) en de audit fee zijn de ondernemingen van hypothese 1 vergeleken met de ondernemingen uit de overige hypothese minus de ondernemingen uit hypothese 1 (de data uit de overige hypotheses bevatten immers ook de 145 ondernemingen uit hypothese 1). Uit de resultaten van deze toets blijkt dat de datasets van hypothese 1 en de overige hypothese significant verschillen op de variabele totale activa (u=21908, z=-2,655 en p=0,008) en de variabele audit fees (u=22925,5, z=-1,963 en p=0,05). De uitkomsten van deze toesten geven aan dat er met extra voorzichtigheid gekeken moeten naar de resultaten van hypothese 1. Dit vanwege de indicatie dat de gehanteerde dataset niet representatief is voor de gehele populatie.

27

5 Resultaten

In dit hoofdstuk zullen de verschillende regressiemodellen worden uitgewerkt per paragraaf. In deze paragrafen worden allereerst beoordeeld of de het model significant is door naar de R-squared en de p-waarde van de F-toets te kijken. Daarna zal er worden nagegaan of het teken van de coëfficiënten van de onafhankelijke variabelen overeenkomt met de verwachting hiervan zoals geschetst in hoofdstuk drie en of deze coëfficiënten significant zijn. Als laatste zullen de hypotheses al dan niet worden verworpen.

5.1 Resultaten regressiemodel hypothese 1

Deze paragraaf toont de resultaten van het regressiemodel van hypothese 1. Deze hypothese luidt: H1: De audit fee neemt toe na een herziening van de jaarrekening

Deze hypothese is getoetst aan de hand van het volgende regressiemodel: ∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽₄𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽₅∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 + 𝛽₆𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₇∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽₈𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 + 𝛽9𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

De F-waarde van dit model is 7,437 en de p-waarde hiervan is 0,000. Hiermee heeft het model een significant verklarend vermogen op een onbetrouwbaarheidsniveau van 1%. De R-square van dit model is 0,193, in totaal wordt er dus 19,3% van de variantie van de audit fee verklaard door dit model.

Zoals uit tabel 7 blijkt is de coëfficiënt (𝛽) van de toetsvariabele jaarrekeningherziening 0,05, welke positief is. Dit betekent dat de audit fee toeneemt na een herziening van de jaarrekening, wat in lijn is met de verwachting zoals verondersteld in hypothese 1. Verder is er gekeken naar de significantie van de toetsvariabele. De p-waarde van de toetsvariabele bedraagt 0,0835 (eenzijdig). De toetsvariabele is dus significant op een onbetrouwbaarheidsniveau van 10%. De controlevariabelen ∆𝑇𝐴, 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛, 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 en ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 hebben alle een positieve coëfficient welke significant is. Dit is in lijn met de verwachting zoals verondersteld in subparagraaf 3.2.3. De controlevariabele ∆𝑇𝐴 en 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 zijn significant op een onbetrouwbaarheidsniveau onder de 1%, de controlevariabelen ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 en 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 zijn beide significant met een onbetrouwbaarheidsniveau onder de 5%. De controlevariabele 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 en 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 hebben allebei een negatieve coëfficiënt welke significant is op een onbetrouwbaarheidsniveau

28 onder de 10%. De verwachting voor de controlevariabele 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 was dat door investeringen de complexiteit van de onderneming zou toenemen en daarmee de audit fee ook zou toenemen. De coëfficiënt is dus niet in lijn met de verwachting zoals verondersteld in subparagraaf 3.2.3 en is daardoor inconsistent met de literatuur van Hay et al. (2006) en Simunic (1980). Na nadere bestudering van de kernstatistieken van deze controlevariabele is een mogelijke verklaring voor dit resultaat dat er weinig investeringen zijn gedaan door ondernemingen in de data (gemiddelde van de dummy-variabele is 0,0241). Dit lage gemiddelde kan het positieve effect van de toename van de complexiteit op de audit fee verminderen. Ten aanzien van de controlevariabele 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 was de verwachting dat een verlies zal lijden tot een toename van het risico en daardoor een toename van de audit fee. Ook deze coëfficiënt is dus niet in lijn met de verwachting zoals verondersteld in subparagraaf 3.2.3 en is daardoor inconsistent met de literatuur van Hay et al. (2006) en Simunic (1980). Een mogelijke verklaring hiervoor kan zijn dat een verlieslatend bedrijf kosten moet besparen en daardoor een lagere audit fee af kan dwingen bij de accountant. Alle overige controlevariabelen hebben een coëfficiënt welke in lijn is met de verwachting in subparagraaf 3.2.3, echter is deze relatie niet significant.

TABEL 7

Resultaten hypothese 1

Variabele 𝜷 Stnd. error t-waarde p-waarde

𝑑𝐻𝑒𝑟𝑧𝑖𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 0,05 0,036 1,387 0,0835* ∆𝑇𝐴 2,506 0,452 5,544 0*** 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 -0,155 0,116 -1,334 0,0915* 𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 0,164 0,091 1,802 0,0365** ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 0,036 0,071 0,502 0,308 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 0,223 0,076 2,937 0,002*** ∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 0,073 0,036 2,014 0,0225** 𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 -0,076 0,056 -1,359 0,0875* 𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 -0,039 0,061 -0,641 0,261 Voetnoot * p < 0,1 (1-tailed) ** p < 0,05 (1-tailed) *** p < 0,01 (1-tailed)

29 Op basis van bovengenoemde resultaten kan worden geconcludeerd dat er een positieve, significante relatie bestaat tussen een herziening van de jaarrekening en de toename van de audit fee. Hypothese 1 kan niet worden verworpen, echter is de relatie niet sterk met significantieniveau van 10%.

5.2 Resultaten regressiemodel hypothese 2

Deze paragraaf toont de resultaten van het regressiemodel van hypothese 2. Deze hypothese luidt: H2: De toename in de audit fee na een jaarrekeningherziening is lager voor bedrijven die de CEO hebben

vervangen

Deze hypothese is getoetst aan de hand van het volgende regressiemodel: ∆𝐴𝐹 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑∆𝐶𝐸𝑂 + 𝛽₂∆𝑇𝐴 + 𝛽₃𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛

+ 𝛽₄𝑑∆𝐵𝑢𝑖𝑡𝑒𝑛𝑙𝑎𝑛𝑑𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑒𝑖𝑡𝑒𝑛 + 𝛽₅∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 + 𝛽₇𝑑𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 + 𝛽₆∆𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 + 𝛽₈𝑑𝑉𝑒𝑟𝑙𝑖𝑒𝑠 + 𝛽9𝑑∆𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝜀

De F-waarde van dit model is 11,224 en de P-waarde hiervan is 0,000. Hiermee heeft het model een significant verklarend vermogen op een onbetrouwbaarheidsniveau van 1%. De R-square van dit model is 0,171, in totaal wordt er dus 17,1% van de variantie van de audit fee verklaard door dit model.

Zoals uit tabel 8 blijkt is de coëfficiënt (𝛽) van de toetsvariabele ∆𝐶𝐸𝑂 0,0038, welke positief is. Dit betekent dat de audit fee toeneemt na een wisseling van de CEO. Dit is niet in lijn met de verwachting zoals verondersteld in hypothese 2. Verder is er gekeken naar de significantie van de toetsvariabele. De p-waarde van de toetsvariabele bedraagt 0,0955 (eenzijdig). De toetsvariabele is dus significant op een onbetrouwbaarheidsniveau van 10%. Zie voor een mogelijke verklaring voor dit resultaat subparagraaf 5.5.4. De controlevariabelen ∆𝑇𝐴, ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 en 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 hebben alle een positieve coëfficient welke significant is. Dit is in lijn met de verwachting zoals verondersteld in subparagraaf 3.2.3. De controlevariabele ∆𝑇𝐴 en 𝑑∆𝐼𝐵 𝑡𝑒𝑘𝑜𝑟𝑡𝑘𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 zijn significant op een onbetrouwbaarheidsniveau onder de 1%, de controlevariabelen ∆𝐼𝑛ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑖𝑐𝑜 is significant met een onbetrouwbaarheidsniveau onder de 5%. Ten aanzien van de controlevariabele 𝑑𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛 was de verwachting dat door investeringen de complexiteit van de onderneming zou toenemen en daarrmee de audit fee ook zou toenemen. De coëfficient is dus niet in lijn met de verwachting zoals verondersteld in subparagraaf 3.2.3 en is daardoor inconsistent met de literatuur van Hay et al. (2006) en Simunic (1980). Na nadere bestudering van de kernstatistieken van deze controlevariabele is een mogelijke verklaring voor dit resultaat dat er weinig investeringen