沪深交易所公司异常审计费用数据stata代码2008-2021年

沪深交易所公司异常审计费用数据stata代码2008-2021年

会计师事务所的预期(正常)审计收费定价模型主要由会计师事务所的生产函数、审计风险状况以及损失的分担机制三部分构成。大量的文献对影响预期审计费用的相关因素进行了分析，发现正常审计费用能够由被审计单位规模、审计业务复杂度以及被审计单位审计风险、财务风险以及事务所特征等因素进行解释，即这些变量能够作为审计成本、预期法律诉讼损失以及正常利润的替代变量。若审计定价模型是确定的，则实际审计费用扣除正常审计费用后的差额，反映的正是会计师事务所从被审计单位获得的异常利润或异常损失，即异常审计费用。在一定程度上，影响异常审计费用的因素是不容易观测的，在审计定价模型中多以残差项的形式表现，因此，可以用审计定价模型的残差项对异常审计费用进行估计。
构建的审计定价模型如下：

该模型试图控制影响审计收费水平的以下因素：客户规模因素，用公司期末总资产的自然对数(LNASSET)作为公司规模的替代变量，公司规模越大，预期审计费用越高；被审计单位的财务风险与审计风险因素，用应收账款与存货占总资产的比例(ARINV)、流动比率(CR)、总资产报酬率(ROA)、近两年是否亏损(LOSS)以及财务杠杆(LEV)作为客户风险的替代变量，预期审计风险或财务风险大的客户，审计费用越高；审计业务复杂度因素，用公司员工人数的平方根(EMPLOY)以及审计时滞(DELAY)作为业务复杂度的替代变量，业务复杂度越高，预期审计费用越高；会计师事务所特征，用会计师事务所规模变量(OFFICESIZE)、是否为国际“四大”(BIG4)以及是否为国内“八大”(TIER2)作为会计师事务所的特征变量，预期事务所规模越大，审计费用越高，当被审计单位聘用国际“四大”或国内“八大”会计师事务所时，审计费用会提高。同时，模型还对年度和行业效应进行了控制。
将审计定价模型回归残差定义为异常审计收费(ABFEE)，同时设计两个独立变量，正向异常审计费用(HIABFEE)和负向异常审计费用(LOABFEE) ，分别表示偏高和偏低的异常审计费用，从两个方向研究异常审计费用和审计质量的关系。当ABFEE >0时，HIABFEE =ABFEE，否则为0；当ABFEE <0时，LOABFEE= |ABFEE|，否则为0。

文献

韩丽荣, 高瑜彬, 胡玮佳. 异常审计费用对审计质量的影响研究[J]. 当代经济研究, 2015(1):7.

说明

我国于2007年开始实施新的《企业会计准则》，采用2008年后的数据可以消除由新会计准则实施前后以及过渡期会计报表数据不一致性的潜在影响。为了利于研究分析，选取只在A股市场上市的非金融业公司，剔除缺失值，并对连续变量进行缩尾处理。

计算结果

各年数据量

描述性统计