аудитора допущения непрерывности деятельности, как раскрытие накликать беду: с дискретным временем анализ выживаемости,

Допущения непрерывности деятельности аудитора Раскрытие как Self-пророчество: с дискретным временем выживания Analysis *

РЕЗЮМЕ

Вопрос о том, как допущения непрерывности деятельности аудитора раскрытия влияет на будущих операций клиентов, которые уже давно беспокоило аудиторской профессии. В попытке обеспечить более глубокое понимание этого вопроса, мы вводим с дискретным временем выживания анализ (DTSA) для изучения после 231 впервые допущения непрерывности деятельности раскрытие информации о последующем продолжении клиентов. DTSA представляет собой значительное усовершенствование по сравнению с традиционными обычный метод наименьших квадратов (МНК) и логистики (логит) регрессии, поскольку она обеспечивает не только вероятностная оценка, а также оценка сроков наступления события. Помимо этого дополнительное измерение (событие сроки) средств, принимающих решения, предоставляя более полной информации о мероприятии вероятностей.

В соответствии с "накликать беду эффект", рисков от развитых DTSA показывают, что первый год после первоначального раскрытия допущения непрерывности деятельности является наиболее опасным с точки зрения риска банкротства. Однако, после первого года, заболеваемость банкротства существенно уменьшается. Таким образом, DTSA в состоянии обеспечить богатые перспективы этой запутанной проблемой, чем раньше считались.

Тема областях: аудит, с дискретным временем выживания анализ, допущения непрерывности деятельности, логит Моделирование и Self-пророчество.

ВВЕДЕНИЕ

Решение добавить допущения непрерывности деятельности раскрытия аудиторский отчет клиенту является одним из самых трудных и сложных решений, с которыми сталкиваются аудиторской профессии. Как правило, аудитор рассматривает систему выдачи такого раскрытия информации, когда есть обоснованные сомнения в отношении продолжения существования проверенных клиентов. Хотя до исследования связывают допущения непрерывности деятельности раскрытия банкротств (например, Альтман

Если аудиторы считают, что их раскрытие клиента финансовые трудности, может привести к неплатежеспособности клиента, они могут не захотеть раскрывать свои озабоченности для инвесторов и кредиторов через их аудиторского отчета. Альтернативная гипотеза, что раскрытие информации может послужить толчком для принятия корректирующих действий (пересмотр долга пактов, реструктуризация долгов и т.д.). Важно, чтобы аудиторов, чтобы понять всю последствий их раскрытия информации на клиентских операций в целях принятия обоснованных решений ..

В целях устранения существования "накликать беду" эффект, и Цитрон Taffler (1992) изучал 86 фирм Великобритании, которые получили допущения непрерывности деятельности квалификации. Путем сопоставления на размер фирмы, год, промышленность и финансовые условия (по определению (1982) "г Альтмана-оценка"), авторы пытались выделить влияние допущения непрерывности деятельности раскрытия. Они обнаружили, что из 86 фирм, которые получили квалификацию, 21 (24%) не прошли в следующий период, из 86 соответствуют фирм, которые не получают квалификацию, 22 (26%) не удалось. Цитрон и Taffler к выводу, что "нет доказательств того, что неудачи, скорее всего, следовать по квалификации GCQ [допущения непрерывности деятельности], чем при неквалифицированной доклада, не находя поддержку объективного существования накликать беду эффект. .. " (Стр. 344).

Хотя соответствующие исследования не проводились на американских фирм, Nogler (1995) изучили резолюции 157 допущения непрерывности деятельности раскрытия выданы американским компаниям в период с 1983-1990 годы. Он обнаружил, что 33% клиентов, впоследствии вступил банкротства, с другой 30% претерпевает некоторые изменения в организационно-правовой формы (слияния, ликвидации или растворения). Хотя исследования Nogler имеет предоставил лучшим показателем (на сегодняшний день) период, последовавший за допущения непрерывности деятельности раскрытия информации о фирмах США, некоторые вопросы остаются без ответа со стороны его кабинет. Во-первых, автор удалил значительное число фирм из своей первоначальной выборки, по которым данные отсутствуют; такие исключения могут существенно искажает результаты (например, если все удаленные фирм вошли банкротства или были ликвидированы). Во-вторых, проблемных компаний, зачастую получают положительное аудиторское заключение только падать обратно в тяжелое финансовое положение, состояние не рассматривается автором. В-третьих, даже после Nogler компаний из первоначального допущения непрерывности деятельности раскрытия резолюции (о банкротстве, структурные изменения в форме, или неквалифицированные "чистый" взгляд), он был не в состоянии дать объективную информацию о сроках решения (например, период, последовавший для раскрытия информации, три года спустя, 10 лет спустя и т.д.).

Цель этого исследования заключается в расширении понимания влияния раскрытия допущения непрерывности деятельности аудитора о финансовой деятельности клиента, изучая не только начальный период после раскрытия информации (по аналогии с Цитрон

Для облегчения нашего исследования, мы используем с дискретным временем анализа выживаемости (DTSA) (Кокс, 1972) обеспечить рисков, характеризующие воздействие goingconcern раскрытия информации о последующем продолжении клиента. DTSA, впервые при проведении медицинского исследования модели ожидаемая продолжительность жизни, может стать гораздо богаче, описание "клиента жизни" после получения первоначального раскрытия допущения непрерывности деятельности. Другие области, в которых DTSA была успешно применены для анализа и принятия решений в контексте включают банкротство банка прогнозирования (Уолен, 1991), текучесть кадров прогнозирования (Somers, 1996), а также применения в сфере образования (Willett

С дискретным временем анализ выживаемости

Во многих исследованиях рассматриваются дихотомического выбора (например, право / не имеют права аудиторское заключение, выгоду / не выгоду с точки зрения затрат, фирма выживания / разрушения и т. д.) с помощью нормальных (МНК) и логистики (логит) регрессии методологии (Камень

При применении традиционного анализа (МЖС или логит), исследователи, как правило выбирают субъективного времени события и спросить, есть ли данное событие происходит, к тому времени. Эти методики, однако, не учитывают количество времени, которое проходит до начала события, явления (Ричард

DTSA также может частично облегчить 2 усечения данных проблем, связанных в большинстве МНК и логит исследований. Во-первых, замечания тех фирм, которые не приводит к возникновению события считаются право цензуре, так как конечные точки горизонта событий образца неизвестны. Иными словами, для тех, кто образца наблюдений, исследователь не знает, когда, даже если это случится. При правом цензуре замечания присутствуют в модели, исследователь не имеет полной информации о событии происшествия (Ричард

Эта способность позволяет также DTSA для устранения проблемы второго усечения данных, с которыми сталкиваются исследователи, в частности, анализа временных рядов данных с разных горизонтов окно события. К примеру, Nogler (1995) провела выборочную проверку первоначального goingconcern раскрытия выданных в период 1983-1990 годы и об их решения. Тем не менее, трудно сравнить после допущения непрерывности деятельности раскрытия выдается клиенту в 1983 году с 1 выдается на другой клиент в 1990 году, потому что исследователь может изучать еще восемь лет в первом случае, чем второй. Таким образом, реальная ставка выживания могут быть завышенными, как в результате этих фирм, получающих допущения непрерывности деятельности раскрытия позже в период выборки просто потому, что Есть меньше замечаний (8 наблюдений для фирм ввода образца в 1983 году по сравнению с 1 для поступающих образца бассейн в 1990).

С дискретным временем анализ выживаемости преодолевает это ограничение, концентрируя внимание на две вероятности: вероятность потери кормильца и риск вероятности. Вероятность выживания ссылается на долю исходной популяции, что "выживает" (или, в случае цензуре наблюдениям, предсказал, чтобы выжить), каждый из нескольких последовательных периодов времени. В контексте данного исследования, вероятность выживания будет доля компаний, которые "выжили" в каждом из нескольких последовательных периодов времени. Вероятность опасности, с другой стороны, относится к части населения, что опытные (или это было предсказано в опыте) целевой событие в каждый период времени. Большей опасности функции, тем выше риск возникновения. Для этого исследования, риск представляет собой вероятность вероятность того, что фирма будет вводить банкротства в данный период, в зависимость от событий, не имеющих еще не произошло. Опасности функция также включает в себя данные из обоих noncensored и цензуре случаях. В нашем контексте все-плавника, которые включены в образец бассейн, пока они либо банкротства или подвергаются цензуре из-за недостатка данных. Нет фирм были исключены из выборки предварительные данные допущения непрерывности деятельности, либо имели случай раз произвольно вмененный (как это обычно делается при помощи регрессии и логит).

Кроме того, функция образца опасности рассчитывается в каждом году и в этом случае возникновения записано, информация о изменении сроков событий не игнорировать или объединении. (Опасности и вероятности выживания выводятся из выживших и опасных функций, соответственно, которые более подробно описаны в приложении Б.).

Участок последовательных вероятности опасности обеспечивает функции риска, хронологическом резюме риск банкротства. Изучение опасных функций для различных лет способствует улучшению оценки, когда фирмы, скорее всего, банкротства после получения своего первоначального раскрытия допущения непрерывности деятельности. Функции риска является основой выживания анализа, поскольку в нем рассматриваются вопросы, представляющие интерес, будь то события (банкротства) будет происходить, и если да, то когда. Величина опасности функции в каждый год выражает риск банкротства в этом году. Большей опасности функции, тем выше риск банкротства. Более того, функции риска могут быть использованы для косвенным образом оценить потери кормильца функции в те годы, за которые из-за цензуры (например, в связи с окончанием периода отбора проб), это не возможно вычислить по случаю потери кормильца функции. Например, если фирма заключает образца бассейн позже в период исследования (например, в прошлом году исследования), функции риска можно предсказать вероятность того, что компания, входящая банкротства за горизонт период образца.

Участок кормильца функция отображения выживаемость со временем. Сюжет описывает вероятность того, что случайно выбранный фирма живут дольше, чем конкретный период времени. В начале периода выборки данных, 100% предприятий являются выживания и выживания вероятности 1,0. Со временем, когда фирмы банкротства, выживание функция будет приближаться к нулю. Наиболее важным для данного исследования, по случаю потери кормильца функция будет оценить, сколько фирм не выживет после получения первоначального раскрытия допущения непрерывности деятельности.

Научно-исследовательский конструкторско

В следующем разделе подробно описано, как образец был выбран и представляет сводную информацию по распоряжению компании после получения goingconcern раскрытия. Кроме того, статистические тесты, используемые для определения модели критериев согласия описаны.

Выборки

Образца нерегулируемых компаний США с допущения непрерывности деятельности раскрытия информации была взята из 1992 Стандарт энд Пурз "Compustat ежегодных промышленных, полный охват, а также файлов для исследований 1984-1991 годы. В соответствии с предыдущими исследованиями в этой области (например, Матчлер

Банкротство информация была собрана из Wall Street Journal указатель, Compustat исследований файла, компактный раскрытия информации и NAARS. Из 231 компаний, 89 (39%) вошли банкротства. Из этих компаний, 21 (9%) получили свои первые допущения непрерывности деятельности раскрытия после подачи заявление о банкротстве. Хотя исключены из дальнейшего анализа в связи с очевидными ограничениями данным, эти компании предоставляют ограниченные данные в соответствии с нехваткой "накликать беду эффект", другими словами, компании вступили банкротства, несмотря на никогда не получив из допущения непрерывности деятельности раскрытия.

Клиент финансовый кризис не всегда решить либо через банкротство или продолжение платежеспособности, однако. Например, 24 компаний (10%) слияние или были приобретены другими компаниями в период после допущения непрерывности деятельности раскрытия. Кроме того, было 13 компаний (6%), для которых более подробную информацию о деятельности компании был недоступен. Во многих из этих случаев, хотя компании могли остаться в бизнесе, средствах массовой информации не сообщили о результатах своей деятельности. Исключение либо слияние / или приобретенных компаний, для которых информация не доступна будет не только потенциально исказить результаты, но и ограничивают их способность быть обобщены. По этим причинам мы считаем случае срабатывает, если компания либо (1) вступила банкротства, (2) был приобретен (или слияния с другой компанией), или (3) исчезли из общественного взгляд по 1994 год. Акты ввода банкротства или приобретаются (который фактически прекратила сбор данных для компании), или получать предварительные данные в конце периода отбора проб (что право цензуре образца), значительно сократил число компаний-лет для анализа. Как отмечалось ранее, однако, одно из преимуществ DTSA является то, что не обязательно иметь одинаковое число наблюдений в компании (например, модель компенсирует данные усечение).

Хотя происходит раскрытие озабоченность были собраны за период eightyear (1984-1991), постановления были собраны за 10-летний период (19851994). Таблице приводятся данные по финансовой резолюции бедствие компании данные лет доступны для анализа в исследовании ..

Статистические тесты

Базовая модель генерируется запуском логистической регрессии на [случай наступления либо событие было вызвано (1) или нет (0)], в которой только время макетов (в данной работе представлены лет 1 - 10) включаются в качестве независимых переменных. Чтобы проверить значение модели DTSA, те же гипотезы испытания в логистической регрессии применимы к DTSA. Отношения правдоподобия Тест разработан для проверки значение модели разработаны с использованием хи-квадрат статистики. Для проверки согласия, отношения правдоподобия Index (т.е. псевдо-R-квадрат) вычисляется раскрывать доля журнала правдоподобия объяснить или приходится на независимых переменных. T-статистика используется для проверки значения каждой независимой переменной (Aldrich

Базовая модель носит описательный характер, поскольку она изучает прошлое, чтобы обеспечить основу для изображения картины образца банкротства. С помощью замены параметров базовой модели оценок максимального правдоподобия опасности и вероятности потери кормильца могут быть рассчитаны. Потому что только манекены время используются в базовых модели оснащены функцией опасности могут быть получены. Следует отметить, в этот момент, хотя мы только с использованием манекенов время в качестве независимых переменных в этом исследовании, других независимых переменных могут быть добавлены к модели DTSA для улучшения интеллектуального способности. Базовая модель может быть использована в качестве эталона, по которому можно сравнить доброту подходят расширенной модели. В нашем контексте, мы используем только базовая модель, чтобы обеспечить описательные (а не интеллектуального) иллюстрации влияния допущения непрерывности деятельности раскрытия клиента продолжение.

Для того, чтобы проверить рисков порожденных базовую модель DTSA, выборка была разделена на две группы: (1) контрольной группы и (2) опорные группы. Опорные группы был выбран случайным выбором образца 63 (30%) фирм остальных 210 компаний, виновные получили первоначальное раскрытие допущения непрерывности деятельности. Фактическое распределение резолюции можно будет сравнить с рисков порожденные модели DTSA.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В таблице 2 приведены оценки параметров, р-значения, и бог "подгонки" Статистика базовую модель DTSA. Тест отношения правдоподобия для измерения критериев согласия весьма достоверны (р = 0,001). Кроме того, адекватное припадке базовая модель можно наблюдать рассчитывается псевдо-R-квадрат статистики 0,467; измерения согласия, Макфадден (1974) отметил, что любой псевдо-R-квадрат больше 0,20 свидетельствует о достаточности модели .

Важным результатом, полученным путем оценки базовой модели средней статистики времени для банкротства. В сущности, средний статистический времени позволяет определить среднее количество периодов времени, выжили до образца фирма вступила банкротства (или был приобретен или больше не освещаются СМИ источников). Средняя статистика времени для базовой модели 3,7 лет, в котором указывается, что в среднем, около 4 лет прошло после получения goingconcern раскрытия до средней фирмы в выборку вошли банкротства. Этот результат является удивительно большой из-за цензуры природы образца, другими словами, большой процент фирм, которые получили первоначальные раскрытия допущения непрерывности деятельности пережили период исследования.

Исследуя графики исходных условий и опасности потери кормильца функций, более точное описание случаев банкротства могут быть видны. Например, участок базовых опасности (рис. а) обеспечивает визуальное изображение падения финансовых резолюции бедствия в год. Величины за каждый год представляет вероятность банкротства (или приобретение / исчезновения), например, что чем больше риск, тем больше вероятность банкротства (приобретение / исчезновение) происходит. Обращаясь к рис-ла, сюжет функции риска показывает, что около 27% фирм, которые получили допущения непрерывности деятельности мнения вызвали события (обанкротились, были приобретены, или пропавших без вести) в год, после первоначального раскрытия допущения непрерывности деятельности. Этот результат согласуется с цитрусовыми и (1992) вывод о том, что Taffler 24% фирм Великобритании вступила банкротства в течение года после допущения непрерывности деятельности раскрытия. Из nonbankrupt фирм пережить первый год, примерно 18% обанкротились (обанкротились, были приобретены, или пропавших без вести) в следующем году.

Использование парных испытаний Чоу, хотя это не является достоверным (Р = 0,14) уменьшение вероятности между годами я и 2, Есть достоверная (р

Для сравнения фактических резолюций, опорные образца были в заговоре против опасности функции. Модель появится DTSA делать очень хорошо, за исключением лет 4 и 5. Этот результат, скорее всего, из-за малого количества наблюдений за эти периоды в опорные образца. Для статистически проверить точность предсказаний DTSA, двоичные вероятностей (см. Hollander

Функция выживания (рис. б) может быть рассмотрен аналогичным образом. Опять же, можно заметить, что многие компании выжить в течение многих лет после получения первоначального мнения допущения непрерывности деятельности. В самом деле, примерно 32% фирм в этом исследовании, по оценкам, выжить за весь период исследования рассматриваются. Этот процент значительно ниже, чем фактическая заболеваемость выживания в образце контрольной группы ((147 - 72) / 147 = 51%) за счет правой цензуре природы образца. Иными словами, для тех компаний, которые получают предварительные данные в конце периода отбора проб модель DTSA оценкам, если 10 лет имеются данные, что значительная часть не выжил бы. Это конкретный результат, существенно иллюстрирует преимущества с дискретным временем анализ выживаемости по сравнению с традиционной логистической регрессии.

Выживание вероятности, были определены опорные образца Аналогичным образом, путем умножения предыдущего образца опорные выживаемости по мне минус опорные образца периодический курс опасности. Необходимо рассчитать подразумевает выживаемости, а не фактические показатели выживаемости в связи с проблемой усечения данных упоминал ранее. В опорные образца было всего две фирмы с 10-летним данных, таким образом, фактическая выживаемость будет завышенными из-за отсутствия информации для других выживших фирм (которые не имеют полного 10 лет данных).

Сравнение выживаемости опорные примере функции DTSA оценки выживаемости, графики выглядеть. "Всплеск", что было отмечено, за год 4 в графе функции риска (рис. а) была ослаблена в результате условный характер расчета вероятности выживания.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Вопрос о влиянии допущения непрерывности деятельности аудитора раскрытия информации о последующих операций клиент остается сложной, в первую очередь из-за трудностей с разграничением раскрытия информации из других показателей (коэффициентов, истории в популярной прессе) тяжелого финансового положения. Из архивных ограничения данных (например, невозможность применения разнородных процедур для аналогичных компаний), это не всегда возможно в полной мере оценить последствия допущения непрерывности деятельности раскрытия информации о будущих операций компании (т.е., это не представляется возможным наблюдать ли обанкротившейся компании будет по-прежнему в существование которых аудитор примет решение о выдаче "чистой", а не мнение goingconcern раскрытия информации). Кроме того, благодаря уникальной позиции аудитора, любая положительная корреляция между раскрытия информации и неизбежной несостоятельности клиента может быть просто результатом личной информации.

Хотя эти ограничения могут запрещать определенные выводы относительно существования "накликать беду эффект", это исследование предоставляет дополнительные понимание этого сложного вопроса путем использования дискретного времени, анализ выживаемости для дальнейшего рассмотрения взаимосвязи между допущения непрерывности деятельности раскрытия информации и банкротства . К примеру, Nogler (1995) обнаружили, что 63% фирм, которые получили goingconcern раскрытия либо вступил банкротства или изменили структурные формы (слияния, ликвидации или растворения) в течение 8 лет окно, видимо, поддерживают существование "самореализации пророчество эффект ". DTSA обеспечивает гораздо богаче точки зрения, однако, указав, что только 27% компаний, которые получили предварительные данные допущения непрерывности деятельности не удалось в следующем году и компаниями-получателями выжили в течение примерно 4 лет, в среднем, после получения 1. Таким образом, DTSA предоставляет убедительные доказательства того, что допущения непрерывности деятельности раскрытия слабо связаны с неизбежной несостоятельности клиента, что позволяет аудиторам сосредоточить внимание на целесообразность раскрытия информации, не проявляя особой озабоченности ли раскрытие информации будет стимулировать клиентов к банкротству.

Хотя было показано, как DTSA могут косвенно помочь аудитору с решением допущения непрерывности деятельности раскрытие через свои богатые изображения историческую информацию, DTSA анализ может быть распространен и на другие контексты решение, в котором предсказание случай наступления и сроков важно. В отличие от традиционных логистического регрессионного анализа, которые могут обеспечить события вероятности в течение определенного окна события (например, случай наступления в течение 5 лет), может обеспечить DTSA вероятностей для каждого периода в окне (например, случай наступления в год 1 год 2, и т.д. .). Кроме того, его применение условной вероятности позволяет исследователю "см. далее" окно событий. Хотя тема не может вызвать событие к концу рассматриваемого периода, условной вероятности создан с помощью DTSA позволяют исследователю оценить вероятность того, инициирующее событие было больше замечаний были доступны. Кроме того, дополнительные объясняющих переменных могут быть добавлены к модели для повышения интеллектуального способности. Эти уточнения обеспечить убедительные причины для использования более DTSA МНК или логистической регрессии во времени значимых решений контекстах. [В редакцию: 23 июня 1996. Принято: 28 июля, 1998,1

* Мы выражаем глубокую признательность полезные замечания помощник редактора и 2 анонимных отзывы, комментарии которого значительно улучшилось бумаги. Мы также хотели бы поблагодарить Уэс Эндрюс, Джо Carcello Дана Хермансон Ян Мид; Боб Рамсей, Мэрибет Стокен, Джерри Строзер, и участники семинара в Университете штата Луизиана и в Университете Хьюстона. В более ранних версиях этого документа были представлены в 1995 году Национального Собрания (Форум) Американской ассоциацией бухгалтеров, 1996 Полугодовой аудита совещания и 1996 SWFAD совещания.

Ссылки

Aldrich, J.,

Эллисон, П. (1982). С дискретным временем методы для анализа событий истории. В Leinhardt С. (ред.), социологических методологии, 61-98.

Альтман, Е. 1. (1982). Учет последствий моделей прогнозирования сбоев. Журнал учета, аудита и финансов, 6 (л), 4-19.

Альтман, Е. И.,

Цитрон, Д. Б.,

Кокс, D. (1972). Регрессионные модели и таблиц смертности. Журнала Королевского статистического общества (май), 187-200.

Эллиот Р.,

Холландер, М.,

Кох, Х. C. (1991). Модель предсказания и аудиторские оценки допущения непрерывности деятельности статуса. Бухгалтерский учет и бизнес-исследований, 2] (4), 331-338.

Maddala, Г. С. (1991). Перспективы использования ограниченных-зависимым и качественных переменных модели в области бухгалтерского учета исследований. Учет обзора, 66 (4), 788-807.

Макфадден, D. (1974). Условные логит-анализ качественного поведения выбор. Границы в эконометрика, 105-142.

Матчлер, J. F. (1984). Ревизора восприятие допущения непрерывности деятельности мнения. Аудит: Журнал практики

Матчлер, J. F.,

Nogler, Г. Е. (1995). Резолюции аудитора допущения непрерывности деятельности мнения. Аудит: Журнал практики

Ричард, М.,

Сомерс, М. (1996). Моделирование поведения сотрудника снятия с течением времени: исследование оборота использовании анализа выживаемости. Журнал производственной и организационной психологии, 69 (декабрь), 315-325.

Камень, М.,

Там, Н. Б.,

Уолен, G. (1991). Пропорциональная модель опасности неплатежеспособности банков: изучение ее полезности в качестве инструмента раннего предупреждения. Экономическое обозрение-Федерального резервного банка Кливленда, 27 (л), 21-31.

Уиллетт, J.,

Тимоти Дж. Louwers

Кафедра учета, EJ Орсо Колледж управления бизнесом, университет штата Луизиана, Baton Rouge, LA 70803, адрес электронной почты: <a href="mailto:louwers@lsu.edu"> louwers@lsu.edu </ A>

Фрэнк Мессина

Кафедра учета, школа бизнеса, Университет штата Алабама в Бирмингеме, Birmingham, AL 35294-4460, адрес электронной почты: <a href="mailto:fmessina@uab.edu"> fmessina@uab.edu </ A>

Michael D. Ричард

Умерший

Колледж предпринимательства и промышленности, штат Миссисипи государственного университета. Старквилл, MS 39762-5661

Тим Louwers в настоящее время доцент университета Луизианы. Проведя несколько лет в публичной отчетности, он вернулся в школу и получил степень доктора наук из Университета Флориды в 1993 году. Его исследовательские интересы включают аудиторов отчетности решений и этических проблем в бухгалтерской профессии. Он имеет несколько статей, опубликованных в академической, так и практикующим журналов, включая журнал учета исследований, поведенческие исследования в области бухгалтерского учета, научных исследований по учету этики, а также журнал бухгалтерский учет.

Франк Мессина, DBA, CPA, является адъюнкт-профессор из университета штата Алабама в Бирмингеме (UAB). Профессор Мессина имеет диплом Университета Западной Алабамы (BS, 1986, в бухгалтерском учете и компьютерных наук) и Миссисипи государственный университет (MPA, 1990; DBA, 1993, в области бухгалтерского учета и управления информационными системами). Он опубликовал в последнее время в управленческий учет,

Налог на природные ресурсы обзора, журнал по вопросам налогообложения совместной бухгалтер, журнал управление недвижимостью, и CPA журнал.

Mike Ричард скончался в ноябре 1997 года. До его безвременной смерти, он был адъюнкт-профессор маркетинга и статистики в Миссисипи государственного университета. Д-р Ричард получил докторскую степень в Университете Алабамы и публикуются в таких журналах, как отличаются Журнал Услуги маркетинга, журнал по вопросам потребительского маркетинга, маркетинг Журнал Теория и практика, и экономическая география.