This study investigates the determinants of going-concern modified audit opinions by using logistic regression method on the sample of industry firms listed on Istanbul Stock Exchange for the period of 2011-2015. The results shows that prior audit opinion and audit report lag are the significantly most effective variables on the identification of going-concern modified opinions.
Audit opinions going-concern modified opinions logistic regression
Bu çalışma, Borsa İstanbul’da 2011-2015 döneminde işlem gören sınai işletmeler örnekleminde lojistik regresyon yöntemi kullanılarak, işletmenin sürekliliğine ilişkin belirsizlikler içeren olumlu görüş dışı denetim görüşünün belirleyicilerini araştırmaktadır. Çalışma sonuçları, önceki denetim görüşü ve denetim rapor gecikmesi değişkenlerinin işletmenin sürekliliğine ilişkin belirsizlik içeren olumlu olmayan denetim görüşlerinin belirlenmesinde istatistiksel olarak anlamlı en etkili değişkenler olduğunu göstermiştir.
Denetim görüşleri işletmenin sürekliliğine ilişkin olumlu görüş dışındaki denetim görüşleri lojistik regresyon
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | İşletme |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 24 Ocak 2017 |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Mart 2017 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 19 Sayı: 1 |
Yazarlık
MBDD, araştırma makalelerine yapılan katkıların adil şekilde tanınmasını sağlamak amacıyla COPE Yazarlık Kılavuzuna uymaktadır (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Yazarlık, hem hak hem de sorumluluk taşır; bu nedenle, listelenen tüm yazarların araştırmaya önemli katkılarda bulunmuş olması gerekmektedir.
Birden fazla yazarlı çalışmalarda, Yazar Katkıları bölümü, sonuç bölümünden sonra ve kaynakçadan önce yer almalıdır. Makalenin hangi bölümlerine hangi yazarın katkı sağladığını belirtmek için yazarların isim baş harfleri ve soyadları kullanılmalıdır. Detaylı bilgiye "Makale Gönderim Kontrol Listesi" düğmesine tıklayarak ulaşılabilir. Ayrıca, yazarlar, yazarlık kriterlerini karşılamayan ancak çalışmaya katkı sağlayan kişileri teşekkür bölümünde belirtebilirler.
Yazarlar araştırmanın tasarım ve uygulanmasında üretilen Yapay Zekâ (YZ) ve YZ destekli araçların kullanımını açıklamak zorundadırlar. Bu tür kullanımlar, makalenin yöntem bölümünde belirtilmelidir. YZ kullanımının belirtilmesi, makalenin yayımlanmasını engellemez; aksine, araştırmanın şeffaf bir şekilde sunulmasını sağlar.