Efectos de los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo en la auditoría

Revista Nº 19 Jul.-Sep. 2004

*Jean C. Bedard 

**Karla M. Johnstone 

(Estados Unidos) 

*Northeastern University 

**University of Wisconsin-Madison 

N.E. Documento publicado en inglés como “Earnings manipulation risk, corporate governance risk, and auditors planning and pricing decisions”. Los autores y la American Accounting Association (propietaria de los derechos de autor) autorizaron esta publicación pero no revisaron la traducción ni son responsables de ella(*).

Introducción

El objetivo de este documento es investigar las evaluaciones de los auditores sobre los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo y sus efectos en decisiones sobre esfuerzos de planeación y fijación de precios. Recientemente, los diarios económicos han informado una tendencia cada vez mayor de supuestas manipulaciones de beneficios (por ej., Fox 1997; Loomis 1999; Levitt 1999; Norris y Eichenwald 2002). Adicionalmente, investigaciones académicas anteriores sobre prácticas contables y causaciones discrecionales (por ej., Watts y Zimmerman 1986; Subramanyam 1996; DeFond y Park 1997; Barton 2001; Nelson y otros 2002) y regulaciones de la Security Exchange Commision “SEC” (por ej., Dechow y otros 1996; Bonner y otros 1998) suministran evidencia en relación con un comportamiento gerencial que puede ser interpretado como manipulación de beneficios. Probablemente se han presentado menos casos de manipulaciones reales de beneficios que casos de intentos, en parte debido a la intervención de los auditores (Nelson y otros 2002).

En cumplimiento de dicha intervención, los auditores deben reconocer primero los riesgos en la manipulación de beneficios, para luego tomar acciones para enfrentarlos (por ej., Levitt 2000)(1).

Los estándares profesionales exigen que los auditores evalúen los riesgos relacionados con los clientes (por ejemplo los riesgos relacionados con reportes fraudulentos y controles internos) y que desarrollen procedimientos de auditoría diseñados para reducir el riesgo de auditoría a un nivel aceptable (AICPA 1983; AICPA 1997). Documentos de investigaciones anteriores reportan el uso de herramientas y técnicas que dirigen la atención a una amplia variedad de riesgos, incluyendo aquellos relacionados con posibles manipulaciones de beneficios (por ej., Winograd y otros 2000; Bell y otros 2002).

Adicionalmente, investigaciones empíricas han auscultado las respuestas de los auditores a una variedad de riesgos relacionados con los clientes (por ej., Bedard 1989; Davis y otros 1993; Mock y Wright 1993; Johnstone 2000), pero poco se conoce sobre la naturaleza y extensión de las respuestas de los auditores específicamente sobre el riesgo en la manipulación de beneficios.

Nuestro primer objetivo es investigar la relación entre el riesgo de manipulación de beneficios y las decisiones de los auditores sobre planeación y precios. Al aplicar cada vez más esfuerzos en la detección de posibles casos de manipulación de beneficios y cobrar tarifas promedio más altas, para cubrir los costos incrementales asociados con la conducción, composición y administración de sus compromisos, los auditores pueden reducir su exposición a litigios o daños en su reputación asociados con este riesgo (por ej., St. Pierre y Anderson 1984; Palmrose 1987; Becker y otros 1998; Heninger 2001). Por ejemplo, las firmas de auditoría pueden aplicar más esfuerzos al analizar la razonabilidad de las estimaciones contables para los clientes con mayores riesgos en la manipulación de beneficios (por ej., AICPA 1988). Igualmente, pueden utilizar personal con mayor experiencia en una industria específica, ya que un mayor conocimiento permite un mejor desempeño en la detección de falsas afirmaciones en situaciones complejas de los clientes (por ej., Bedard y Biggs 1991; Johnson y otros 1991; Solomon y otros 1999; Johnstone y Bedard 2003). Considerando el costo de auditoría promedio, de dicho personal, las firmas pueden cobrar tarifas más altas en proyectos que presenten un mayor riesgo de manipulación de beneficios. Adicionalmente, estas pueden cobrar tarifas más altas por horas de trabajo a clientes con un alto riesgo de manipulación de beneficios, como una prima para compensar los costos relacionados con potenciales litigios futuros.

Nuestro segundo objetivo es investigar la relación entre el riesgo de gobierno corporativo y las decisiones de los auditores sobre planeación y precios(2). Aunque la intervención de los auditores puede detener los casos de manipulación de beneficios, los estándares regulatorios y profesionales, así como la prensa especializada de negocios han hecho cada vez más énfasis en la necesidad de un gobierno corporativo efectivo que ayude a mitigar los riesgos en los reportes financieros, incluyendo el riesgo en la manipulación de beneficios (por ej., Blue Ribbon Committee 1999). Las juntas directivas y los comités de auditoría deben jugar un papel importante al controlar la calidad de los reportes financieros (por ej., DeFond y Jiambalvo 1993; Public Oversight Board 1993, 1994, 2000; Dechow y otros 1996; Cohen y otros 2002). Si los auditores externos perciben que no pueden contar con los mecanismos de gobierno corporativo tales como las juntas directivas y los comités de auditoría, para ayudar en el control de calidad de los reportes financieros, ellos deben incrementar los esfuerzos de auditoría (por ej., Cohen y Hanno 2000) y cobrar tarifas por hora más altas como una prima por riesgo para cubrir los eventuales costos incrementales de los clientes con mayores riesgos de gobierno corporativo.

Además de investigar las relaciones entre los riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo percibidos y sus efectos en las decisiones de planeación de auditoría y precios, también examinamos las eventuales relaciones interactivas entre ambos riesgos y las decisiones de los auditores. La presencia simultánea de ambos tipos de riesgos implica tanto una administración agresiva como un gobierno corporativo inadecuado. Esta combinación sugiere un riesgo particularmente alto e implica una interacción positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y el de gobierno corporativo en modelos de planeación de auditoría y decisiones sobre precios.

Para orientar estos problemas de la investigación, utilizamos evaluaciones realizadas por socios a sus clientes actuales durante el proceso continuo de evaluación de riesgo, para el período 2000-2001, realizadas por la firma que participó en la investigación(3). Excluyendo clientes privados y aquellos con información incompleta, la muestra final incorporó más de 1000 proyectos para evaluación de riesgos, conjuntamente con los esfuerzos de los auditores y las decisiones de tarifas hechas en relación con estos riesgos.

Utilizando esta muestra estimamos los modelos de regresión ordinaria de mínimos cuadrados, OLS, del logaritmo natural de las horas de auditoría y las tarifas promedio por hora planeadas y su interacción con los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo. Los modelos controlan otros factores que investigaciones anteriores han utilizado para explicar la varianza entre la planeación de auditoría y los precios, tales como: el tamaño del cliente, su condición financiera y los participantes en la industria.

Este documento, y los datos en los cuales se fundamenta, suministran la capacidad para ampliar la literatura sobre manipulación de beneficios y gobierno corporativo principalmente de dos formas.

Primero, los datos utilizados para conducir la investigación proveen una oportunidad única para investigar los riesgos asociados con la manipulación de beneficios y gobierno corporativo, tópicos de gran importancia hoy día, para un gran portafolio de clientes cotizados en mercados públicos de valores. Por ejemplo, el documento aporta evidencia sobre la naturaleza y frecuencia relativa de los factores de riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo tal como se miden por la firma participante, utilizando evaluaciones reales de los auditores de estos riesgos que son obtenidos por el conocimiento de los auditores del personal del cliente y su negocio. Como tal, este documento responde llamados a la investigación que provea evidencia sobre la existencia de un comportamiento consistente con la administración de beneficios, particularmente a través de una amplia selección de clientes (Healy y Wahlen 1999). Adicionalmente, los datos descriptivos y las inferencias que pueden derivarse de los coeficientes en los modelos de horas y tarifas, suministran una evidencia única sobre estos riesgos y decisiones relacionadas con planeación de auditoría y precios(4).

Segundo, debido a que los datos incluyen componentes de tarifas de honorarios presupuestadas, podemos investigar la naturaleza de la relación entre las evaluaciones de los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo y sus efectos en las decisiones sobre planeación y precios y, determinar si existe una relación entre dichos riesgos y los cambios en las horas planeadas (lo cual tiene implicaciones en la efectividad de la auditoría), las tarifas planeadas por hora (lo cual tiene implicaciones en la habilidad de la firma de auditoría para cubrir los costos) o ambas. Así podemos distinguir las relaciones entre el riesgo y las decisiones de planeación y precios, que se confunden en exámenes de tarifas de auditoría totales.

Los resultados descriptivos evidencian que relativamente pocos clientes de la firma que fueron evaluados tienen un alto nivel de riesgos en la manipulación de beneficios o gobierno corporativo. Por ejemplo, la distribución de los factores del riesgo de manipulación de beneficios muestra que el 81% de los clientes tiene cero factores de riesgo, 15,1% tiene uno, 2,5% tiene dos, 0,9% tiene tres y 0,5% tiene cuatro o más factores de riesgo. La distribución de los factores del riesgo de gobierno corporativo muestra que el 83,8% de los clientes tiene cero factores de riesgo, 10,8% tiene uno, 3,0% tiene dos, 1,5% tiene 3 y 0,9% tiene cuatro o más factores de riesgo. Los resultados de los modelos de regresión indican que los más altos riesgos de manipulación de beneficios y el efecto interactivo de este riesgo con el de gobierno corporativo está asociado con aumentos en las horas y tarifas de auditoría planeadas. Sin embargo el solo riesgo de gobierno corporativo no está asociado con diferencias en horas o tarifas planeadas. Estos resultados revelan que solo en presencia de factores que sugieren un comportamiento gerencial agresivo en los reportes financieros, el riesgo de gobierno corporativo está asociado con incrementos en las horas de auditoría y las tarifas. Los coeficientes del modelo implican un aumento del 16,2% en las horas de auditoría y un aumento de cerca de US$ 4 en la tarifa hora por cada factor identificado de manipulación de beneficios. En el caso de un cliente con un factor de uno en los riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo, los coeficientes del modelo implican un aumento de 20% en las horas de auditoría y un aumento de cerca de US$ 11 en la tarifa por hora.

Debido a que la muestra incluye un número significativo de clientes sin ningún riesgo en la manipulación de beneficios o gobierno corporativo y, unos pocos clientes con un alto número de estos riesgos, realizamos pruebas de sensibilidad para determinar la validez de los resultados. Al excluir aquellos clientes que no tienen ningún riesgo y probar los modelos únicamente con aquellos clientes con uno o más de estos factores de riesgo, las inferencias de los resultados se mantienen. El riesgo en la manipulación de beneficios está asociado con un incremento en las horas de auditoría y las tarifas planeadas y, existen interacciones positivas de estos riesgos tanto en los modelos de horas planeadas como en el de tarifas. Cuando excluimos los clientes con dos o más factores de riesgo en cualquiera de las categorías, continuamos encontrando que el riesgo en la manipulación de beneficios se asocia con aumentos en las horas de auditoría y tarifas planeadas, pero los efectos interactivos de estos riesgos ya no son significativos en ninguno de los modelos. Inferimos que la interacción de los resultados reportados es originada por aquellos clientes con un número alto de riesgo en la manipulación de beneficios o gobierno corporativo.

1. Fundamentos e hipótesis

1.1. Riesgo de manipulación de beneficios

La prensa financiera, los reguladores y los reportes anteriores de investigación académica registran varios casos de supuestas manipulaciones de beneficios (Por ej., DeAngelo 1988; Fox 1997; Levitt 1998; Loomis 1999; Gaver y Paterson 2001; Nelson y otros 2002; Norris y Eichenwald 2002). La evidencia previa también indica que los mercados de capitales reaccionan negativamente a los supuestos casos de manipulación de beneficios. Por ejemplo, Feroz y otros (1991) y Dechow y otros (1996) documentan cerca de un 9% de disminución en el precio de las acciones como respuesta al anuncio inicial de supuestas manipulaciones de beneficios. Se entiende que la difusión pública de la información negativa sobre los clientes y la baja en los precios de las acciones resultantes, exponen a los auditores a riesgos legales y pérdida de su reputación (St. Pierre y Anderson 1984; Palmrose 1987; Stice 1991; Pratt y Stice 1994; Heninger 2001; Weber y otros 2001).

Los estándares de auditoría sugieren que los auditores deben responder por los riesgos de los proyectos emprendidos lo que altera la naturaleza, oportunidad y extensión de los procedimientos de auditoría (Por ej., SAS Nº 47, AICPA 1983; SAS Nº 82, AICPA 1997). Al considerar investigaciones anteriores se reportan resultados consistentes con recomendaciones y requerimientos contenidos en los estándares de auditoría y se encuentran evidencias de sensibilidad al riesgo tanto en las decisiones de planeación como de precios (Por ej., Messier y Plumlee 1987; Maletta y Kida 1993; Bedard y Wright 1994; Pratt y Stice 1994; Zimbelman 1997; Houston y otros 1999; Johnstone 2000; Asare y Wright 2002; Glover y otros 2002; Graham y Bedard 2003). Sin embargo los resultados de estudios pasados sobre sensibilidad a los riesgos de auditoría son mixtos. Algunos estudios recientes indican que los auditores adaptan sus decisiones de planeación y de precios a los riesgos evaluados. (Por ej., Davis y otros 1993; Bell y otros 2001; Johnstone y Bedard 2001; Mock y Turner 2002), mientras que otros estudios reportan lo contrario (Bedard 1989; Mock y Wright 1993, 1999; O’Keefe y otros 1994; Simunic y Stein 1996).

Este documento difiere en dos aspectos importantes de Johnstone y Bedard (2001). En primer lugar la muestra en ese estudio fue tomada de la base de clientes de una firma reconocida, así que la evaluación de riesgos en dicho estudio estuvo basada en evaluaciones preliminares de los clientes, para lo cual la firma no tenía ninguna experiencia previa, no como en la muestra de clientes permanentes de este documento. Adicionalmente la muestra en Johnstone y Bedard (2001) estaba constituida en su mayoría por clientes privados (87%) mientras que la muestra de este estudio incluye solamente clientes que negocian sus acciones en mercados públicos. La manipulación de beneficios, y el riesgo colateral asociado a las firmas de auditoría resulta más relevante para clientes públicos. En segundo lugar, Johnstone y Bedard (2001) investigan los efectos de la medición del riesgo de fraude, el cual se concentra casi de manera exclusiva en los factores de riesgo incluidos en las “características de la administración y en su influencia sobre el ambiente de control” SAS Nº 82 (AICPA 1997). En contraste, este documento se enfoca en las respuestas de los auditores a las indicaciones específicas de comportamientos por manipulación de beneficios, el cual incluye intervenciones USGAAP y no USGAAP en los reportes financieros.

Las investigaciones anteriores, sin embargo, no examinan directamente la relación entre la percepción de los auditores sobre el riesgo en la manipulación de beneficios y sus decisiones sobre planeación y precios(5). Dado el riesgo asociado por los auditores a las manipulaciones reales e intencionales de los beneficios (Por ej., Riesgo legal y deterioro de la reputación) proponemos en este documento las siguientes hipótesis:

H1a: Habrá una relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las horas de auditoría planeadas.

H1b: Habrá una relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las tarifas por hora.

1.2. Riesgo de gobierno corporativo

Como parte del ambiente general de control interno, las juntas directivas y los comités de auditoría tienen la responsabilidad de dar seguridad sobre la confiabilidad de los reportes financieros (Loebbecke y otros 1989; Wild 1996; Beasley y otros 1997; Blue Ribbon Committee 1999; Johnstone y otros 2001; Abbott y otros 2002). Investigaciones empíricas anteriores suministran alguna evidencia de una relación positiva entre la calidad del gobierno corporativo y la confiabilidad de los reportes financieros. Por ejemplo, las compañías que no tienen comités de auditoría es más probable que tengan reportes financieros fraudulentos (Dechow y otros 1996; McMullen 1996) y beneficios sobrestimados, como lo revelan los ajustes de los períodos anteriores (DeFond y Jiambalvo 1991).

El fraude es también más probable entre compañías que tengan pocos miembros independientes en la junta directiva y en el comité de auditoría (Beasley 1996; Dechow y otros 1996; Abbott y otros 2000; Beasley y otros 2000), y en aquellas entidades que tengan comités de auditoría que no se reúnen con frecuencia (Abbott y otros 2000). Estos estudios implican que cuando este elemento clave de supervisión no existe, es más probable que haya consecuencias en términos de la calidad de los reportes financieros.

Como parte de su función de vigilancia sobre los reportes financieros, las juntas directivas y los comités de auditoría deben apoyar a los auditores externos en su trabajo para que ellos direccionen los riesgos de los reportes financieros (Public Oversight Board 1993, 1994; Blue Ribbon Committee 1999). Sin embargo existen muy pocas guías profesionales específicas sobre el papel del gobierno corporativo en la conducción de la auditoría. Investigaciones recientes han comenzado a pronunciarse sobre el efecto de las variaciones en la calidad/riesgo del gobierno corporativo en relación con las decisiones de los auditores y los resultados de la auditoría. Dos de esos estudios evidencian que las características de los comités de auditoría influyen en la naturaleza y extensión de las pruebas de los auditores en situaciones de enfrentamiento con la administración. DeZoort y Salterio (2001) encontraron que los miembros del comité de auditoría con menos experiencia en gobierno corporativo y menos conocimiento en la auditoría de reportes financieros, brindan menos apoyo a un auditor externo, que defiende el enfoque de “la sustancia sobre la forma” en una disputa con la administración del cliente. Carcello y Neal (2000) encuentran que en compañías con experiencias de desastres financieros, existe una relación negativa importante entre la presencia de directores de afiliadas (no independientes) en el comité de auditoría y la incidencia de opiniones sobre la continuidad de la empresa. Adicionalmente Cohen y otros (2003) destacan que los auditores generalmente encuentran que los comités de auditoría resultan ineficaces en la vigilancia de los procesos de preparación de reportes financieros, carecen de experiencia y de poder para desempeñar sus funciones.

Estos estudios sugieren que los auditores deben considerar la efectividad de los procesos de gobierno corporativo de sus clientes, debido a que estos procesos pueden afectar los riesgos de auditoría y de negocios del auditor. Investigaciones anteriores muestran que los auditores aumentan sus esfuerzos en los proyectos con clientes que en general presentan debilidades importantes en el control interno (Wallace 1984; Kaplan 1985; Kruetzfeldt y Wallace 1986), lo cual es consistente con los estándares profesionales (AICPA 1995, AU 319.19, 319.20, 319.26). Sin embargo, existen muy pocas investigaciones que analicen la debilidad en el gobierno corporativo de manera específica. Un estudio que tiene en cuenta este tema es Cohen y Hanno (2000). Los auditores en sus estudios experimentales planean un incremento de pruebas sustantivas en presencia de un gobierno corporativo ineficiente. En resumen, la perspectiva basada en el riesgo de la investigación citada anteriormente sugiere una relación positiva entre el riesgo de gobierno corporativo (como por ejemplo baja calidad del gobierno corporativo) y los esfuerzos de la auditoría, proponiendo las siguientes hipótesis:

H2a: Habrá una relación positiva entre el riesgo del gobierno corporativo y las horas de auditoría planeadas.

Además de considerar la relación entre el riesgo del gobierno corporativo y las horas de auditoría planeadas, también consideramos su relación con los precios. Como se mencionó anteriormente, hay evidencias mixtas sobre la magnitud en que los auditores ajustan sus tarifas en presencia de un riesgo mayor. Sin embargo, algunos estudios recientes (Por ej., Davis y otros 1993; Bell y otros 2001; Johnstone y Bedard 2001) reportan que los honorarios son más altos para clientes con mayores riesgos. Los resultados de estos estudios implican que los auditores cobrarán a los clientes con mayores riesgos de gobierno corporativo tarifas más altas, debido a la necesidad de la firma de cubrir los potenciales costos incrementales asociados con dichos clientes.

En contraste con esta perspectiva basada en el riesgo, otros estudios adoptan una perspectiva basada en la demanda considerando el papel del gobierno corporativo en los precios de auditoría y argumentando que las características de la junta directiva y comités de auditoría, indicativas de una mayor calidad del gobierno corporativo, estarán asociadas con tarifas de auditoría más altas debido a la demanda de una mayor calidad en la auditoría. En el Reino Unido, Collier y Gregory (1996) encontraron que a principios de la década de los 90´s la presencia del comité de auditoría estaba asociado con un incremento en las tarifas. En contraste, Goddard y Masters (2000) no encuentran diferencias en las tarifas de auditoría entre las compañías que se adhieren a los estándares del Código de Cadbury del Reino Unido para comités de auditoría y aquellas que no se adhieren(6).

En el entorno norteamericano, Carcello y otros (2002) encuentran que la independencia de la junta directiva (con un alto porcentaje de miembros externos), su diligencia (número de reuniones) y experiencia (número de otras juntas a las que los miembros pertenecen) están positivamente asociadas con las tarifas de auditoría. Sin embargo, también encuentran que esa independencia, diligencia y experiencia de los comités de auditoría, no están asociadas con las tarifas de auditoría (después de controlar las características de la junta directiva).

Así, estos estudios proveen un limitado apoyo a la teoría de que un gobierno corporativo de alta calidad conlleva unas tarifas de auditoría más altas por vía de un efecto de la demanda. No obstante, pueden presentar resultados contradictorios por dos razones. En primer lugar estos estudios miden la calidad del gobierno corporativo de diferentes maneras. Collier y Gregory (1996) la miden con base en la existencia de un comité de auditoría; Goddard y Masters (2000) la miden en relación a si una compañía se adhiere al Código de Cadbury; Carcello y otros (2002) la miden como el porcentaje de miembros independientes en el comité de auditoría, el número de reuniones y el número de posiciones similares mantenidas en otras compañías. En segundo lugar, los datos de estos estudios son tomados de ambientes regulatorios diferentes; Collier y Gregory (1996) y Goddard y Masters (2000) utilizan datos del Reino Unido (donde los comités de auditoría son voluntarios), mientras que Carcello y otros (2002) utilizan datos de los Estados Unidos (donde los comités de auditoría son obligatorios para las compañías que negocian sus acciones en el mercado público de valores). Ambas diferencias hacen que la comparación de los resultados de estos estudios resulte problemática.

Hay también dos dificultades importantes asociadas con estos estudios desde la perspectiva de la demanda, que impiden una aplicación no ambigua.

En primer lugar, los datos utilizados en estos estudios anteriores no fueron recolectados con el propósito de gestionar los riesgos de auditoría, como es el caso del presente estudio. Las mediciones de este estudio incluyen evaluaciones directas de los auditores sobre el riesgo de gobierno corporativo (Por. ej. análisis de renuncias problemáticas, insuficiencia de la información suministrada a los miembros de la junta directiva o comité de auditoría y literatura financiera inadecuada). En contraste, los datos utilizados en estudios anteriores incluyen aproximaciones muy generales sobre la calidad del gobierno corporativo (por ejemplo la existencia de un comité de auditoría, el número de reuniones y el número de miembros externos). Estas diferencias de enfoques son importantes porque los datos de este estudio incluyen evaluaciones de riesgos realizados por socios de auditoría sobre sus clientes, con el propósito de considerar bajo qué condiciones la firma de auditoría continuaría suministrando sus servicios. Debido al alto riesgo legal del auditor, parece lógico que la identificación de un mayor riesgo de gobierno corporativo esté asociado con un incremento en las tarifas.

En segundo lugar, la presunción teórica subyacente a dichos estudios, es que los miembros de juntas directivas y comités de auditoría están involucrados activamente en el establecimiento de tarifas de auditoría (es decir, que los comités de auditoría demandan tarifas más altas o más bajas dependiendo de la calidad del gobierno corporativo). Sin embargo, estos estudios utilizan datos de 1991 (Collier y Gregory 1999), 1992-1993 (Carcello y otros 2002), y 1996 (Goddard y Masters 2000), un período en el cual dicho involucramiento activo parece poco probable. Hablando en general de la ausencia de un comité de auditoría en este período, Corrin (1993) anota que la participación del comité de auditoría era “algo más que una parodia diplomática”. Cohen y otros (2002) encuentran que los auditores ven a la administración como el primer facilitador del gobierno corporativo, y que ellos ven a los comités de auditoría, como típicamente ineficientes y con poco poder real. Hasta épocas muy recientes los miembros de los comités de auditoría han llegado a estar más involucrados en temas como el establecimiento de tarifas y la toma de decisiones de auditoría (Por ej., Blue Ribbon Committee 1999; U.S. House of Representatives, Committee on Financial Services 2002).

Contrario a la afirmación de que las juntas directivas y los comités de auditoría están involucrados activamente en la fijación de precios de auditoría, analizamos directamente los precios de auditoría desde la perspectiva de los auditores, basados en su identificación de riesgos mayores de gobierno corporativo. Esto aumenta el poder para detectar una relación positiva entre el riesgo de gobierno corporativo y las tarifas, si tal relación existe. Así que, propusimos lo siguiente:

H2b: Habrá una relación positiva entre el riesgo de gobierno corporativo y las tarifas.

1.3. Relaciones entre los riesgos y las decisiones de precios y planes de auditoría

En el trabajo también se examinó si la relación entre el riesgo de manipulación de beneficios y las decisiones sobre planeación y precios de auditoría varía con los cambios en el nivel del riesgo de gobierno corporativo. Varios de los estudios antes citados (Por ej., Dechow y otros 1996; Beasley y otros 2000) suministran evidencia de que el gobierno corporativo está asociado con la calidad de los beneficios. En relación con la administración de beneficios específicamente, tanto Chtourou y otros (2001) como Klein (2002) muestran que las características de un comité de auditoría, tales como la independencia y experiencia, están asociados con reducciones en las causaciones discrecionales.

Extendimos esta línea de estudio para investigar acerca de los esfuerzos de los auditores y las decisiones de tarifas cuando existen tanto riesgos de manipulación de beneficios como de gobierno corporativo. Específicamente esperamos una interacción positiva entre estas dos fuentes de riesgo. Cuando el auditor encuentra evidencia de que la administración de un cliente puede estar manipulando los beneficios y las características de la junta y del comité de auditoría del cliente indican que estos individuos no pueden ser confiables para controlar el comportamiento de la administración, la relación entre el riesgo de manipulación de beneficios y las decisiones de planeación de auditoría y precios debería ser mayor que en ausencia de tales riesgos. Basados en esta discusión, proponemos las siguientes hipótesis:

H3a: La relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las horas de auditoría planeadas será mayor para clientes con un riesgo de gobierno corporativo alto.

H3b: La relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las tarifas será mayor para clientes con un riesgo alto de gobierno corporativo.

2. Método

2.1. Muestra

Los datos utilizados en esta investigación se derivan de las evaluaciones realizadas por socios de la firma a clientes durante su participación en el proceso continuo de evaluación de riesgos en el período 2000-2001, en el cual se consideraron los riesgos de sus clientes y sus efectos en las decisiones de planeación y precios. Siguiendo este proceso, obtuvimos información acerca de la población total de los clientes de la firma, posteriormente, eliminamos aproximadamente 7% de estos clientes, debido a la falta de información, dejando más de 1.000 para probar las hipótesis(7).

2.2. Definición de las variables

Las pruebas empíricas principales tienen que ver con la forma en que los riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo están asociados con los compromisos de planeación y tarifas. Las variables dependientes en los modelos son el logaritmo natural de las horas “Hours” (total de horas de auditoría planeadas) y las tarifas “billrate” (la tarifa por hora, la cual se obtiene de dividir los honorarios totales planeados por el número total de horas planeadas)(8).

2.3. Variables de los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo

El proceso de evaluación continuo de riesgo de los clientes de la firma participante exigió de los socios respuestas a preguntas sobre aspectos de factores de riesgo relacionados con manipulaciones de beneficios y gobierno corporativo.

El riesgo de manipulación de beneficios lo medimos como el número de respuestas de alto riesgo a preguntas de “Sí/No” relacionadas con nueve factores de riesgo (Earnmanip risk). Las preguntas se redactaron de tal manera que una respuesta “Sí” representa una respuesta de alto riesgo; además codificamos cada respuesta “Sí” como igual a 1 y “No” como igual a 0 (ver en el cuadro 2 el detalle de las preguntas y el resumen de los resultados). Algunas de estas preguntas son similares a factores utilizados en otros estudios que investigaron asuntos relacionados con la manipulación de beneficios (Por ej., Dechow y otros 1996; Nelson y otros 2003; Frankel y otros 2002; Johnstone y otros 2002).

El riesgo de gobierno corporativo lo medimos como el número de respuestas de alto riesgo a preguntas de “Sí/No” relacionadas con 11 factores de riesgo de juntas directivas y comités de auditoría “Corpgov risk” (ver en el cuadro 2 el detalle de los factores de riesgo y el resumen de los resultados). Algunas de estas preguntas son similares a factores utilizados en otros estudios sobre la relación entre las características y el comportamiento de las juntas directivas y comités de auditoría y los resultados presentados en los reportes financieros (Por ej., Menon y Williams 1994; Beasley 1996; Beasley y otros 2000; Carcello y Neal 2000; DeZoort y Salterio 2001; Raghunandan y otros 2001; Carcello y otros 2002).

2.4. Variables de control

En el estudio hemos controlado otros factores que pueden afectar las relaciones entre las variables del riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo y las variables dependientes. Estas incluyen variables que son comunes en la literatura sobre planeación de auditoría y tarifas, tales como aquellas que miden el tamaño del cliente, su condición financiera, los controles internos y el número de participantes en la industria.

Incluimos el logaritmo natural del total de activos “Lnassets” en el modelo para controlar mayores esfuerzos en la auditoría y un incremento en los riesgos de negocios del auditor (Por ej., riesgos legales y de reputación del auditor) en el caso de auditorías de grandes clientes (Por ej. Palmrose 1986a, 1986b; Francis 1984; Francis y Simon 1987; O’Keefe y otros 1994; Davidson y Gist 1996; Johnstone y otros 2004)(9). Se esperaba obtener una relación positiva entre el tamaño del cliente y los esfuerzos en la auditoría y las tarifas.

También controlamos los factores relacionados con la condición financiera de los clientes. Las firmas de auditoría generalmente aplican un mayor esfuerzo y cobran tarifas más altas en auditorías de clientes débiles financieramente (Por ej., Simunic 1984; O’Keefe y otros 1994; Simon 1985; Stice 1991; Stein y otros 1994; Houston y otros 1999; Bell y otros 2001; Johnstone 2000; Johnstone y Bedard 2001). En consecuencia, se esperaba una relación positiva entre el nivel de endeudamiento “Leverage” (Total pasivos / total activos) y los esfuerzos de auditoría y las tarifas; una relación negativa entre la rentabilidad de los activos “ROA” (Ingresos netos / total activos) con los esfuerzos de auditoría y las tarifas.

Finalmente, controlamos la calidad del control interno utilizando criterios del equipo participante acerca de si el cliente tiene o no tiene debilidades en el control interno “Weak controls” (el cliente tiene controles débiles =1; el cliente no tiene controles débiles = 0).

También incluimos variables de control dicótomas para los participantes de la industria, las cuales fueran utilizadas por investigaciones anteriores relacionadas con decisiones de planeación de auditoría y tarifas (Por ej., Stein y otros 1994; Hackenbrack y Knechel 1997; Johnstone y Bedard 2001). Estas variables representan las categorizaciones de las propias firmas en la industria e indican si las compañías operan en actividades comerciales “Ind-retail”, servicios financieros “Ind-finserv”, manufactura “Ind-manufacturing”, alta tecnología “Ind-hightech“ u otras industrias (Por ej., Industrias de servicios; “Ind-other”).

2.5. Modelos de horas de auditoría y tarifas planeadas

En el estudio, modelamos el logaritmo natural de las horas de auditoría y las tarifas promedio planeadas como funciones del riesgo de manipulación de beneficios, del riesgo de gobierno corporativo, de la interacción de los riesgos y variables de control, como sigue:

VariableDescripción
Ln(Hours)= a0 + a1 Earnmanip risk + a2 Corpgov risk + a3 Corpgov risk x Earnmanip risk + a4 LnAssets + a5 Leverage + a6 ROA + a7 Weak controls + a8 Ind-retail + a9 Ind-finserv + a10 Ind-manufacturing + a11 Ind-high tech + u
Billrate= b0 + b1 Earnmanip risk + b2 Corpgov risk + b3 Corpgov risk x Earnmanip risk + b4 LnAssets + b5 Leverage + b6 ROA + b7 Weak controls + b8 Ind-retail + b9 Ind-finserv + b10 Ind-manufacturing + b11 Ind-high tech + u’,

Donde:

Hours = Horas de personal de auditoría planeadas

Billrate = Tarifa por hora planeada

Earnmanip risk = # de respuestas de alto riesgo a las preguntas sobre riesgo de manipulación de beneficios

Corpgov risk = # de respuestas de alto riesgo a las preguntas sobre juntas directivas y comités de auditoría

Assets = Total activos (en miles)

Leverage = Total pasivos / total activos

ROA = Ingreso neto / total activos

Weak controls = El cliente posee una debilidad significativa en el control interno (1); en cualquier otro caso (0)

Ind-retail = Actividad comercial (1); en cualquier otro caso (0)

Ind-finserv = Servicios financieros (1); en cualquier otro caso (0)

Ind-manufacturing = Industria manufacturera (1); en cualquier otro caso (0)

Ind-high tech = Industrias de alta tecnología(1); en cualquier otro caso (0)

u, u’ = Términos de error

3. Resultados

3.1. Estadística descriptiva

El cuadro 1a presenta las estadísticas descriptivas de las variables incluidas en los modelos(10). Este cuadro muestra que la media (mediana) del total de horas de auditoría planeadas es de 1.880 (760) horas, con una media (mediana) de tarifa por hora de US$161 (US$150). El mayor número de factores de riesgo de manipulación de beneficios para cualquier cliente es 7.0 y la media (mediana) es 0.26 (0.00). La distribución de los factores de riesgo de manipulación de beneficios (no incluidos en el cuadro) muestra que el 81% de los clientes tiene 0 factores de riesgo, 15.1% tiene 1, 2.5% tiene 2, 0.9% tiene 3 y 0.5% tiene 4 o más factores de riesgo.

El mayor número de factores de riesgo corporativo es 6.0, con una media (mediana) de 0.25 (0.00). La distribución de los factores de riesgo de gobierno corporativo (no incluidos en el cuadro) muestra que el 83.8% de los clientes tiene 0 factores de riesgo, 10.8% tiene 1, 3.0% tiene 2, 1.5% tiene 3, y 0.9% tiene 4 o más factores de riesgo.

La media (mediana) del valor de los activos por cliente en la muestra es de alrededor de US$5.3 billones (US$275 millones). La media (mediana) de Leverage y ROA es de 0.79 (0.59) y –0.12 (0.01) respectivamente(11). Finalmente, solo el 2% de los clientes tiene identificadas debilidades significativas en el control interno.

Cuadro 1a
Estadística descriptiva global
VariableDescripciónMínimoMáximoMedia (Mediana)Desviación estándar
HoursHoras de personal de auditoría planeadas32.00100.000.001.879.65
(760.00)
5.117.21
BillrateTarifa por hora planeada50.00382.00160.79
(150.00)
44.95
Earnmanip riskSuma de las respuestas de alto riesgo a preguntas de riesgo por manipulación de beneficios0.007.000.260.66
(0.00)
 
Corpgov riskSuma de las respuestas de alto riesgo a preguntas sobre juntas directivas y comités de auditoría0.006.000.25
(0.00)
0.71
AssetsTotal de activos (en miles)12.00123.645.161.005.336.839.00
(275.256.00)
20.647.614.00
LeverageTotal de pasivos/total de activos0.0082.260.79
(0.59)
3.98
ROAIngreso neto / total de activos-69.1215.79-0.12
(0.01)
2.63
Weak controls1 = Cliente con grandes debilidades de control interno; 0 = en cualquier otro caso0.001.000.02
(0.00)
0.15

El cuadro 1b, muestra la distribución específica de las estadísticas descriptivas para aquellos clientes con diversos niveles de riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo. Las estadísticas indican que un alto porcentaje de la muestra (68%) no tiene factores de riesgo de manipulación de beneficios ni de gobierno corporativo, 13% de la muestra (8% + 5%) tiene únicamente 1 o más factores de riesgo de gobierno corporativo, y 16% (13% + 3%) tiene exclusivamente 1 o más factores de riesgo de manipulación de beneficios. Solo un 1% de la muestra tiene más de 1 factor de riesgo de gobierno corporativo y manipulación de beneficios.

Las estadísticas descriptivas también muestran que los clientes con factores de riesgo 0 ó 1, tienen menores tarifas (US$155-US$166 por hora) que aquellos con más factores de riesgo (US$163 -US$218), aunque la razón de horas de personal planeadas frente al total de activos es similar para todos los clientes (entre 0.01 -0.21 para aquellos clientes con 0 ó 1 factor de riesgo, y 0.01 -0.34 para aquellos clientes con más de 1 factor de riesgo).

Cuadro 1b
Estadística descriptiva
Distribución específica para niveles de riesgo Earnmgt y Corpgov *
 Corpgov
risk = 0
Corpgov
risk = 1
Corpgov
risk > 1
Earnmgt risk = 068%
US$159 (US$43)
0.11 (1.50)
8%
US$155 (US$38)
0.21 (1.22)
5%
US$163 (US$50)
0.34 (1.36)
Earnmgt risk = 113%
US$166 (US$50)
0.05 (0.37)
2%
US$156 (US$38)
0.01 (0.01)
0%
US$218 (US$90)
0.06 (0.11)
Earnmgt risk > 13%
US$176 (US$46)
0.03 (0.11)
0%
US$188 (US$74)
0.01 (0.01)
1%
US$213 (US$89)
0.01 (0.01)

* Los valores en las celdas representan el porcentaje del total de la muestra en cada categoría, la media de la tarifa (desviación estándar) y la media de horas/activos (desviación estándar).

El cuadro 2 presenta información descriptiva sobre la frecuencia de los factores de riesgo que componen las variables del riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo. El factor más común para el riesgo de manipulación de los beneficios (Earnmanip risk) es el de que la compañía tiene una historia de cumplimiento con los resultados proyectados (35%), seguido por un alto múltiplo del precio de mercado de las acciones P/E (17%), indicios de prácticas contables inusualmente agresivas o creativas (12%) y una historia de estimaciones contables incorrectas (10%).

Para el riesgo de gobierno corporativo (Corpgov risk) los factores más comunes son: la carencia de un reglamento formal escrito para el comité de auditoría (26%), renuncias problemáticas de los miembros de la junta directiva (13%), una junta directiva no suficientemente independiente de la administración (12%), un comité de auditoría que no se reúne frecuentemente con la administración (13%) y comité de auditoría sin personal externo (12%).

Cuadro 2
Frecuencia relativa de los factores de riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo
DescripciónRespuestas
%
Factores de riesgo de manipulación de beneficios
• La compañía tiene una historia de cumplimiento con los resultados proyectados*11335
• El precio de las acciones de la compañía está basado en un múltiplo P/E inusualmente alto para su industria5517
• La compañía tiene indicios de prácticas contables inusualmente agresivas o creativas3812
• La compañía tiene una historia de estimaciones contables incorrectas3510
• Ciertas políticas contables pueden ser inadecuadas para el negocio268
• El equipo de trabajo no tiene preocupaciones específicas sobre la gestión de beneficios186
• La administración ha suministrado afirmaciones incorrectas, o no ha sido clara en relación con problemas de los reportes financieros175
• Ha habido un cambio en los últimos 3 años debido a manipulaciones intencionales175
• El equipo de trabajo tiene preocupaciones acerca de un tratamiento contable específico92
Total328100%
Factores de riesgo de gobierno corporativo
Junta Directiva
• Han habido recientes renuncias problemáticas de los miembros de la junta directiva4213
• La junta directiva no es lo suficientemente independiente de la administración4012
• La junta directiva no tiene reuniones frecuentes con el vicepresidente financiero o con los directores del área contable186
• No se suministra información oportuna a la junta para permitirle monitorear el comportamiento de la administración62
• No se le suministra información oportuna a la junta sobre temas sensibles51
Comité de auditoría
• El comité de auditoría no tiene un reglamento formal escrito8526
• El comité no tiene reuniones frecuentes con el vicepresidente financiero o con los directores del área contable4213
• El comité no está conformado por personas externas4012
• El comité no es suficientemente independiente de la administración196
• Los miembros del comité no tienen conocimientos financieros186
• No se suministra al comité información suficiente y oportuna para permitirle monitorear el comportamiento de la administración103
Total325100%

* Este cuadro ilustra la frecuencia relativa de los factores de riesgo al realizar mediciones de riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo. Cada porcentaje representa la frecuencia relativa de cada factor en términos del número total de factores de riesgo identificados en la muestra, para dicha medida. Por ejemplo 35% de los factores del riesgo de manipulación de beneficios identificados involucraban una historia de cumplimiento exacto de las estimaciones de beneficios.

El cuadro 3 presenta las correlaciones entre el riesgo de manipulación de beneficios, el riesgo de gobierno corporativo y las variables de control. El riesgo de manipulación de beneficios está correlacionado positivamente con las horas de auditoría y las tarifas promedio planeadas, mientras que el riesgo de gobierno corporativo no está significativamente correlacionado con ninguna de las variables dependientes. El riesgo de manipulación de beneficios se relaciona positivamente con el tamaño del cliente, el endeudamiento y los controles débiles, mientras que el riesgo de gobierno corporativo se correlaciona negativamente con el tamaño del cliente y el retorno sobre los activos. Sin embargo, los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo no se correlacionan significativamente entre ellos, lo que implica que un gobierno corporativo débil no esta asociado necesariamente con un comportamiento agresivo con los beneficios.

Cuadro 3
Matriz de correlaciones
 12345678910111213
1. Lnhours1.000            
2. Billrate*0.0551.000           
3. Earnmanip risk**0.170**0.1091.000          
4. Corpgov risk-0.0480.0460.0061.000         
5. Lnassets**0.437**-0.098*0.057**-0.1051.000        
6. Leverage**0.0830.010**0.081-0.0150.0101.000       
7. ROA0.006-0.0330.010*-0.057**0.104**0.1561.000      
8. Weak controls**0.125**0.082**0.0850.022**0.107-0.0010.0021.000     
9. Ind-retail**0.0910.0240.0110.031-0.019-0.018-0.033-0.0311.000    
10. Ind-finserv-0.044**-0.129*-0.059**-0.089**0.2940.023*0.0590.042**-0.2711.000   
11. Ind-other0.033**-0.190-0.051*0.084**-0.124-0.0230.0130.006**-0.119**-0.2131.000  
12. Ind-manufacturing-0.016-0.0440.053-0.029**-0.1350.0480.027-0.022**-0.205**-0.369**-0.1621.000 
13. Ind-high tech-0.029**0.2920.0390.046**-0.259-0.043**-0.074-0.004**-0.217**-0.390**-0.171**-0.2951.000

* y ** indica que los coeficientes estimados son significativamente diferentes de 0 en los niveles de 5% y 1% respectivamente; en dos de las pruebas. Las correlaciones de Pearson y Spearman muestran resultados similares.

3.2. Modelo de horas de auditoría planeadas

Resultados del modelo con la muestra completa

El cuadro 4 presenta los resultados de estimar para el modelo 1, una regresión OLS de horas de auditoría planeadas sobre los riesgos de manipulación de beneficios, gobierno corporativo y variables de control, utilizando todos los clientes(12). Los resultados del modelo de la muestra completa indican que el riesgo de manipulación de beneficios está asociado positivamente con las horas de auditoría planeadas (t= 4.058, p= 0.000), consistente con la hipótesis H1a.

Debido a que la variable dependiente es el logaritmo natural de las horas de auditoría, el coeficiente Earnmanip risk implica que por cada factor de riesgo de manipulación de beneficios que se presente para un cliente, las horas de auditoría aumentan en un 16.2%(13). En consecuencia para 1 cliente promedio con 1880 horas comprometidas y un factor de riesgo de manipulación de beneficios, los coeficientes del modelo indican un incremento de 305 horas 1880 x 16.2%). En contraste, el riesgo de gobierno corporativo no está asociado con las horas de auditoría planeadas, así que los resultados no son consistentes con la hipótesis H2a.

Sin embargo, la interacción es marginalmente significante (t= 1.610, p= 0.054) lo que implica que la relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las horas de auditoría planeadas es relativamente más alta para clientes con mayores riesgos de gobierno corporativo, lo cual es consistente con la hipótesis H3a.

Los coeficientes del modelo 1 implican que para un cliente con un factor en los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo, las horas de auditoría aumentan en un 20% (0.162 – 0.048 + 0.086), lo que para el cliente promedio con 1880 horas contratadas alcanza un aumento de 376 horas (1880 x 20%).

Para las variables de control los resultados indican que la firma planea un mayor esfuerzo para clientes más grandes (t= 18.290, p= 0.000), que para aquellos con condiciones financieras más débiles (t= 3.324, p= 0.001 y t= -1.777, p = 0.038 para Leverage y ROA, respectivamente, y para clientes con debilidades de control interno (t= 2.490, p= 0.002). Los coeficientes sobre las variables de la industria también son generalmente significativos. Los resultados sugieren que los clientes en las industrias comerciales y de alta tecnología presentan en la planeación de la auditoría, un mayor esfuerzo que el promedio, mientras que la industria de los servicios financieros tiene esfuerzos de planeación más bajos que los clientes en otras industrias (Por ej., Servicios).

Resultados de los modelos con muestra reducida

Debido a que la muestra incluye un número significativo de clientes sin ningún riesgo de manipulación de beneficios o de gobierno corporativo, y unos pocos clientes con un alto número de dichos factores, llevamos a cabo pruebas de sensibilidad para determinar la validez de los resultados.

Para examinar la sensibilidad de los resultados al excluir los clientes sin riesgos de manipulación de beneficios ni gobierno corporativo, eliminamos de la muestra estos clientes (ver cuadro 4 modelo A de muestra reducida). Las interferencias de los resultados obtenidos son las mismas que en el modelo de la muestra completa, es decir que el riesgo de manipulación de beneficios está asociado positivamente con las horas de auditoría planeadas (t= 2.666, p= 0.004) y la interacción entre riesgo corporativo y el de manipulación de beneficios (Corpgov risk x Earnmanip risk) es significativa (t: 1.688, p= 0.046). Esto implica que entre el conjunto de clientes, con algunos factores de riesgo en cada categoría, la relación de las decisiones sobre esfuerzos planeados es más fuerte cuando el número de factores de riesgo aumenta.

Para examinar la sensibilidad de los resultados al excluir los clientes con un número relativamente alto de riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo, retiramos estos clientes de la muestra (ver cuadro 4, modelos B y C de muestra reducida). Los resultados siguen indicando que el riesgo de manipulación de beneficios está asociado positivamente con las horas de auditoría planeadas (t = 2.599, p = 0.005; t = 3.904, p = 0.000, respectivamente), pero la interacción del riesgo corporativo y el riesgo de manipulación de beneficios (Corpgov risk x Earnmanip risk) aunque continúa siendo positiva en signo deja de ser significativa (t = 1.126, p = 0.130; t = 1.055, p = 0.146, respectivamente). Así, la interacción de los resultados que reportamos en el modelo de la muestra completa están claramente influenciados por los clientes con altos riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo.

Cuadro 4
Regresión ordinaria por mínimos cuadrados del logaritmo natural de horas de auditoría planeadas sobre los riesgos de manipulación de beneficios, gobierno corporativo y variables de control
Nombre de la variableSigno del pronósticoModelo de muestra completa Coeficiente (T-estadístico)Modelos de muestra reducida
Coeficiente (T-estadístico)
   Modelo AModelo BModelo C
Constant 2.715
***(11.119)
3.039
***(7.250)
2.727
***(10.971)
2.571
***(10.092)
Earnmanip risk (H1a)+0.162
***(4.058)
0.150
***(2.666)
0.192
***(2.599)
0.159
***(3.904)
Corpgov risk (H2a)+-0.048
(-1.229)
-0.079
(-1.483)
-0.048
(-1.206)
-0.026
(-0.283)
Corpgov risk x/Earnmanip risk (H3a)+0.086
*(1.610)
0.096
**(1.688)
0.125
(1.126)
0.153
(1.055)
Lnassets+0.203
***(18.290)
0.196
***(10.249)
0.201
***(17.796)
0.208
***(17.925)
Leverage+0.021
***(3.324)
0.006
(0.787)
0.054
***(5.089)
0.021
***(3.244)
ROA--0.017
**(-1.777)
-0.016
*(-1.625)
-0.011
(-1.141)
-0.017
**(-1.730)
Weak controls+0.480
***(2.940)
0.531
**(2.303)
0.475
***(2.825)
0.472
***(2.788)
Ind-retail±0.320
***(2.888)
0.246
(1.420)
0.313
***(2.804)
0.374
***(3.261)
Ind-finserv±-0.217
**(-2.253)
-0.386
**(-2.408)
-0.228
**(-2.355)
-0.175
*(-1.737)
Ind-manufacturing±0.137
(1.328)
-0.013
(-0.077)
0.134
(1.287)
0.202
(1.874)*
Ind-high tech±0.226
**(2.196)
0.073
(0.441)
0.238
**(2.298)
0.274
**(2.548)
Model F-statistic ***40.553***17.431***37.452***37.222
Adjusted R2 0.2550.3060.2470.249
Lnhours = a0 + a1 Earnmanip risk + a2 Corpgov risk + a3 Corpgov risk x Earnmanip risk + a4 lnassets + a5 Leverage + a6 ROA + a7 Weak controls + a8 Ind-retail + a9 Ind-finserv + a10 Ind-manufacturing + a11 Ind-high tech + u

NOTA: Los siguientes símbolos indican efectos significativos: * = < 0.10; ** = < 0.05; *** = < 0.01.

Las pruebas de expectativas direccionales son de una sola vía mientras que las demás pruebas son de dos.

El modelo de la muestra completa presenta resultados para la muestra total.

Los modelos de muestra reducida presentan resultados de pruebas de sensibilidad al eliminar clientes con varias características.

El modelo A muestra resultados que eliminan los clientes con 0 factores de riesgo corporativo y manipulación de beneficios.

El modelo B muestra resultados que eliminan los clientes con 2 o más factores de riesgo de manipulación de beneficios.

El modelo C muestra resultados que eliminan los clientes con 2 o más factores de riesgo corporativo.

3.3. Modelo de tarifas promedio planeadas

Resultados del modelo con la muestra completa

El cuadro 5 presenta los resultados de las estimaciones del modelo 2, una regresión OLS de las tarifas promedio planeadas sobre el riesgo de manipulación de beneficios, gobierno corporativo y variables de control. Los resultados del modelo de la muestra completa indican que el riesgo de manipulación de beneficios esta asociado positivamente con el promedio de las tarifas (t= 2.151, p= 0.016) lo cual es consistente con la hipótesis H1b. Los resultados implican que por cada factor de riesgo de manipulación de beneficios que se presente, la tarifa se incrementa en US$4.06 por hora de esfuerzo. En contraste el riesgo de gobierno corporativo no está asociado con las tarifas planeadas y por ello los resultados no son consistentes con la hipótesis H2b. Sin embargo, la relación positiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y las tarifas planeadas es mayor para aquellos clientes con un alto riesgo de gobierno corporativo (una interacción significativa) (t= 2.585, p= 0.005), lo que es consistente con la hipótesis H3b. Estos resultados implican que la tarifa horaria para aquellos clientes, con un factor de riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo, es aproximadamente US$11 más alta que la tarifa para un cliente que no presenta estos factores de riesgo (4.056 + 0.390 + 6.556).

Para las variables de control, los resultados indican que las tarifas están asociadas positivamente con las debilidades de control interno (t= 3.016, p= 0.002) pero que no están afectadas por el tamaño del cliente ni por su condición financiera. Esto implica que los efectos del tamaño y condición financiera sobre las tarifas totales de auditoría son debidas a las diferencias en el esfuerzo, mientras que hay un efecto incremental de las debilidades de control interno sobre las tarifas de auditoría, más allá del esfuerzo incremental observado en el modelo 1. Las variables de control de la industria son todas positivas y significativas en este modelo, e indican tarifas más altas en estas industrias, comparadas con las de otras industrias (por ej., Servicios).

Resultados de los modelos con muestra reducida

Para examinar la sensibilidad de los resultados al excluir los clientes sin riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo, eliminamos dichos clientes de la muestra (ver cuadro 5, modelo A de muestra reducida). Las inferencias de los resultados son las mismas que en el modelo con la muestra completa, por ejemplo: el riesgo de manipulación de beneficios está asociado positivamente con la tarifa (t= 1.620, p= 0.053) y la interacción del riesgo corporativo con el riesgo de manipulación de beneficios (Corpgov risk x Earnmanip risk) es significativa (t= 2.310, p= 0.011).

Para examinar la sensibilidad de los resultados al excluir los clientes con un alto número de riesgos de manipulación de beneficios y de gobierno corporativo, retiramos estos clientes de la muestra (ver cuadro 5, modelos B y C de muestra reducida). Los resultados continúan indicando que el riesgo de manipulación de beneficios está asociado positivamente con la tarifa (t= 1.288, p= 0.099; t= 2.462, p= 0.007 respectivamente) pero la interacción del riesgo corporativo con el de manipulación de beneficios (Corpgov risk x Earnmanip risk) deja de ser significativa (t= 0.347, p= 0.365; t = -0.170, p = 0.433 respectivamente).

Por consiguiente, los resultados de este análisis de sensibilidad son consistentes con los realizados en los modelos de horas planeadas. El efecto del riesgo de manipulación de beneficios es consistentemente fuerte, pero la significancia de la interacción varía. Entre los clientes con algunos factores de riesgo reconocidos, la interacción positiva del riesgo de manipulación de beneficios y el riesgo de gobierno corporativo permanece. En contraste cuando la muestra se restringe a clientes con 0 ó 1 de factor riesgo por categoría, la interacción pierde significancia.

Cuadro 5
Regresión ordinaria por mínimos cuadrados de las tarifas por hora promedio planeadas sobre los riesgos de manipulación de beneficios, gobierno corporativo y variables de control
Nombre de la variableSigno del pronósticoModelo de muestra completa Coeficiente (T-estadístico)Modelos de muestra reducida Coeficiente (T-estadístico)
   Modelo AModelo BModelo C
Constant 135.960
***(11.773)
151.195
***(7.403)
131.409
***(11.213)
136.400
***(11.483)
Earnmanip risk (H1a)+4.056
**(2.151)
4.455
*(1.620)
4.476
*(1.288)
4.684
***(2.462)
Corpgov risk (H2a)+0.390
(0.209)
0.466
(0.179)
0.831
(0.440)
-3.028
(-0.719)
Corpgov risk x Earnmanip risk (H3a)+6.556
***(2.585)
6.411
**(2.310)
1.807
(0.347)
-1.154
(-0.170)
Lnassets+-0.239
(-0.456)
-1.253
(-1.344)
-0.033
(-0.062)
-0.153
(-0.283)
Leverage+0.189
(0.628)
0.677
**(1.751)
-0.596
(-1.178)
0.155
(0.519)
ROA--0.136
(-0.296)
-0.181
(-0.368)
-0.304
(-0.661)
-0.032
(-0.070)
Weak controls+23.308
***(3.016)
30.925
***(2.753)
25.932
***(3.268)
21.048
***(2.667)
Ind-retail±29.611
***(5.651)
29.616
***(3.506)
30.122
***(5.722)
27.979
***(5.225)
Ind-finserv±19.412
***(4.261)
20.836
***(2.669)
20.181
***(4.417)
18.204
***(3.874)
Ind-manufacturing±23.114
***(4.742)
22.353
***(2.746)
25.645
***(5.222)
20.749
***(4.136)
Ind-high tech±49.946
***(10.275)
59.582
***(7.435)
50.203
***(10.258)
47.311
***(9.445)
Model F-statistic ***17.447***10.894***14.920***13.860
Adjusted R2 0.1240.2100.1110.105
Billrate = b0 + b1 Earnmanip risk + b2 Corpgov risk + b3 Corpgov risk x Earnmanip risk + b4 Lnassets + b5 Leverage + b6 ROA + b7 Weak controls + b8 Ind-retail + b9 Ind-finserv + b10 Ind-manufacturing + b11 Ind-high tech + u’

NOTA: Los siguientes símbolos indican efectos significativos: * = < 0.10; ** = < 0.05; *** = < 0.01.

Las pruebas de expectativas direccionales son de una sola vía mientras que las demás pruebas son de dos.

El modelo de la muestra completa presenta resultados para la muestra total.

Los modelos de muestra reducida presentan resultados de pruebas de sensibilidad al eliminar clientes con varias características.

El modelo A muestra resultados que eliminan los clientes con 0 factores de riesgo corporativo y manipulación de beneficios.

El modelo B muestra resultados que eliminan los clientes con 2 o más factores de riesgo de manipulación de beneficios.

El modelo C muestra resultados que eliminan los clientes con 2 o más factores de riesgo corporativo.

3.4. Validación de variables

Aunque investigaciones anteriores y el personal de la firma suministraron validaciones de las variables de riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo, también obtuvimos una verificación independiente de las opciones de las preguntas incluidas como mediciones de estas variables. Dos investigadores familiarizados con literatura sobre manipulación de beneficios y gobierno corporativo analizaron si un grupo de posibles preguntas relevantes debían ser incluidas como un factor del riesgo de manipulación de beneficios, de gobierno corporativo, o en ninguno de ellos. Cada investigador calificó las preguntas independientemente y luego se reunieron para reconciliar las diferencias, lo que generó una lista final conciliada.

Con base en este proceso se agregó una pregunta a la variable de riesgo de gobierno corporativo (el comité de auditoría carece de un reglamento formal escrito). La lista final no incluyó dos de las preguntas sobre el riesgo de manipulación de beneficios (el precio de la acción basado en un múltiplo P/E inusualmente alto y las preocupaciones del equipo de trabajo acerca de una práctica contable en particular). En una prueba de sensibilidad en la que se retiraron estas preguntas, encontramos que los resultados son muy similares a los que se reportaron anteriormente, excepto porque el principal efecto del riesgo de manipulación de beneficios en el modelo de tarifas de la muestra completa llega a ser marginalmente significativo (t = 1.462, p = 0.072), y las inferencias son las mismas.

Limitaciones y conclusiones

Limitaciones

Este documento presenta varias limitaciones.

Primero, los datos se obtuvieron de una sola firma. Como resultado, debemos esperar una revelación de datos similares en otras firmas para determinar si los hallazgos tienen una base de aplicación amplia para la profesión. Sin embargo, utilizar datos de una sola firma tiene la ventaja de permitir la investigación de una amplia muestra para la evaluación de riesgos, utilizando información y procedimientos comunes, y, así aumentar el poder potencial de las pruebas empíricas (O’Keefe y otros 1994).

Segundo, los datos representan evaluaciones de riesgos, esfuerzos de planes de auditoría y decisiones de tarifas, que no permiten realizar análisis de las acciones reales implementadas por los auditores en presencia de tales riesgos. Sin embargo, teniendo en cuenta que la muestra está compuesta por compromisos de auditoría continuos, la habilidad de los auditores para suministrar estimaciones razonables de horas de auditoría planeadas es probablemente mejor de la que fue establecida en los compromisos iniciales de auditoría. Esta limitación sugiere que la investigación futura sobre la conducta real de los auditores será útil para entender mejor sus decisiones, en relación con el riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo.

Tercero, los datos no indican permanencia en la prestación de servicios del auditor. Sin embargo, la muestra incluye solo clientes permanentes, donde por lo menos una auditoría ha sido realizada. Mucha de la literatura anterior sobre tarifas y esfuerzos de auditoría no miden la permanencia del auditor (por. ej., Davis y otros 1993), aunque O’Keefe y otros (1994) incluyen esta variable, sin encontrar una relación entre la permanencia del auditor y las horas y tarifas de auditoría.

Cuarto, en este estudio no controlamos la relación entre la ubicación de las oficinas de la firma de auditoría y las tarifas. Una gran parte de la investigación sería analizar las diferencias en la receptividad de riesgos de auditores por oficina, región o línea de negocios.

Quinto, como resulta común en la investigación sobre planeación de auditoría, las evaluaciones de riesgos no son exógenas. Los mismos miembros del equipo de trabajo evalúan el riesgo y planean horas y tarifas. Como tal, los juicios que resultan en la evaluación de riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo no son independientes del proceso de tomar decisiones, que producen las decisiones de esfuerzos y tarifas.

Conclusiones

El objetivo de este documento es investigar las evaluaciones de los auditores sobre los riesgos de manipulación de beneficios y gobierno corporativo y sus efectos en las decisiones sobre planeación y precios de la auditoría. El principal hallazgo es que altos riesgos en la manipulación de beneficios están asociados con un incremento en los esfuerzos de planeación de la auditoría y mayores tarifas. Por ejemplo los coeficientes de los modelos de la muestra completa implican un aumento de 16.2% en las horas y aproximadamente US$4 en la tarifa por hora para un cliente con un factor de riesgo de manipulación de beneficios. Las investigaciones futuras deberán dirigirse al uso real y efectivo de varias estrategias que puedan ser adoptadas por parte de las firmas de auditoría, para aplicar esfuerzos y tarifas incrementales planeadas. Por ejemplo, los auditores podrían añadir pruebas específicas diseñadas para detectar la presencia de ciertas entradas que podrían ser utilizadas para administrar los resultados en una industria en particular. Adicionalmente, podrían aumentar la extensión de las pruebas en áreas estratégicas que sean altamente susceptibles a la manipulación de beneficios, tales como transacciones complejas o de fin de período. Además podrían incluirse asignaciones alternativas al personal para cumplir las tareas precedentes.

La relación positiva entre las tarifas de auditoría y el riesgo de manipulación de beneficios es también consistente con varias acciones posibles por parte de los auditores. Por ejemplo, mayores tarifas promedio por hora, relacionadas con el riesgo de manipulación de beneficios, pueden implicar que los auditores están recuperando costos asociados con los anteriores tipos de acciones relacionadas con su esfuerzo. Adicionalmente, puede también implicar que están anticipándose a la necesidad de fondos para gerenciar costos inesperados de largo plazo (Por ej., Una prima de riesgo asociado con riesgos legales potenciales) asociados con clientes que posean este riesgo.

En contraste, los hallazgos para el riesgo de manipulación de beneficios, en los modelos de la muestra completa, indican que las decisiones de los auditores sobre planeación y tarifas están menos relacionados con el riesgo de gobierno corporativo. Específicamente se encuentra que no existe un gran efecto del riesgo de gobierno corporativo asociado con los esfuerzos de planeación o tarifas. En cambio, el riesgo de gobierno corporativo está asociado únicamente con incrementos en los esfuerzos de planeación y tarifas cuando el riesgo de manipulación de beneficios es realmente alto. La relación interactiva entre el riesgo de manipulación de beneficios y el riesgo de gobierno corporativo con los esfuerzos de planeación de los auditores y sus decisiones de precios sugiere que los auditores están más preocupados acerca del riesgo de gobierno corporativo cuando hay señales de que la administración del cliente está manipulando “playing games” los beneficios.

De las entrevistas de campo, Cohen y otros (2002) concluyen que los auditores generalmente consideran a las juntas directivas y a los comités de auditoría menos influyentes que los administradores en las decisiones de gobierno corporativo, pero que estos son de mayor importancia cuando los riesgos del cliente son altos, debido a una mayor necesidad de monitorear y guiar ese ambiente. Los resultados de este estudio están construidos sobre estos hallazgos, debido a que ellos muestran que cuando el riesgo de manipulación de beneficios es bajo, el riesgo de gobierno corporativo no está asociado con mayores esfuerzos de planeación o tarifas. Sin embargo, cuando el riesgo de manipulación de beneficios es mayor, los auditores aumentan las horas planeadas y las tarifas en una mayor magnitud, en situaciones en las que tienen menores posibilidades de recibir apoyo de la junta directiva o comité de auditoría del cliente. Debido a que los hallazgos sugieren que existe una relación entre el gobierno corporativo y la fijación de precios solo para aquellos clientes que también están en riesgo de manipulación de beneficios, es claramente necesaria una investigación más amplia sobre las implicaciones de características específicas del gobierno corporativo para un control corporativo más efectivo y, una respuesta de los de los auditores a estas características.

Mientras que los resultados de los modelos de muestra completa indican interacciones entre el riesgo de gobierno corporativo y el riesgo de manipulación de beneficios, los resultados de las pruebas de sensibilidad en los modelos de muestra reducida revelan que las interacciones tanto en los modelos de tarifas y horas son manejadas relativamente por pocos clientes, con más de 2 factores de riesgo de manipulación de beneficios y gobierno corporativo. En consecuencia, parece que en situaciones donde hay un mayor riesgo de manipulación de beneficios, el gobierno corporativo debe ser particularmente débil para poder afectar la relación entre el riesgo de manipulación de beneficios, la planeación de auditoría y las decisiones de precios.

Los datos muestran que relativamente pocos clientes son evaluados teniendo más de 2 factores en cualquier categoría de riesgo. En la práctica actual, una dificultad que enfrentan las firmas de auditoría es identificar los clientes más riesgosos de sus portafolios y planear horas y precios para esos clientes (Por. ej., Johnstona y Beddard, 2004). Mientras que los datos de este estudio indican que relativamente pocos clientes de esta firma son reconocidos como de alto riesgo en las dimensiones de manipulación de riesgo y gobierno corporativo, estos son de una importancia clave desde el punto de vista de la administración de riesgos de las firmas de auditoría.

Bibliografía

Abbott, L. J., Y. Park, and S. Parker. The effects of audit committee activity and independence on corporate fraud. Managerial Finance 26 (11), 2000, pp. 55-67.

_, S. Parker, G. Peters, and K. Raghunandan. An empirical investigation of audit fees, non-audit fees and audit committees. Working paper, University of Memphis, 2002.

American Institute of Certified Public Accountants (AICPA). Audit risk and materiality in conducting an audit. Statement on auditing standards Nº 47. New York: AICPA, 1983.

_. Auditing accounting estimates. Statement on auditing standards Nº 57. New York: AICPA, 1988.

_. Consideration of internal control in a financial statement audit: An amendment to Statement on auditing standards Nº 55. Statement on auditing standards Nº 78. New York: AICPA, 1995.

_. Consideration of fraud in a financial statement audit. Statement on auditing standards Nº 82. New York: AICPA, 1997.

Asare, S. K., and A. Wright. The impact of fraud risk assessments and a standard audit program on fraud detection plans. Working paper, University of Florida, 2002.

Barton, J. Does the use of financial derivatives affect earnings management decisions? The accounting review, January 2001, pp. 1-26.

Beasley, M. 1996. An empirical analysis of the relation between the board of director composition and financial statement fraud. The accounting review Nº 71, October 1996, pp. 443-465.

_, J. V. Carcello, and D. R. Hermanson. Fraudulent financial reporting: 1987-1997. New York: COSO, 1997.

_, _, _, and P. Lapides. Fraudulent financial reporting: Consideration of industry traits and corporate governance mechanisms. Accounting horizons Nº 14, December 2000, pp. 441- 454.

Becker, C. L., M. L. Defond, J. Jiambalvo, and K. F. Subramanyam.The effect of audit quality on earnings management. Contemporary accounting research Nº 15, Spring 1998, pp. 1-24.

Bedard, J. C. An archival survey of audit program planning. Auditing: A journal of practice & theory (Fall), 1989, pp. 57-71.

_, and S. Biggs. The effect of domain-specific experience on evaluation of management representations in analytical procedures. Auditing: A journal of practice & theory Nº 10 (Supplement), 1991, pp. 77-90.

_, and A. Wright. The functionality of decision heuristics: Reliance on prior audit adjustments in evidential planning. Behavioral research in accounting (Supplement), 1994, pp. 62-89.

Bell, T. B., W. R. Landsman, and D. A. Shackelford. Auditors’ perceived business risk and audit fees: Analysis and evidence. Journal of accounting research N° 39, June 2001, pp. 35-43.

_, J. C. Bedard, K. M. Johnstone, and E. F. Smith. Krisksm : A computerized decision aid for client acceptance and continuance risk assessments. Auditing: A journal of practice & theory Nº 21, September 2002, pp. 97-113.

Belsley, D. A., E. Kuh, and R. E. Welsch. Regression diagnostics identifying influential data and sources of collinearity. New York: John Wiley & Sons, 1980.

Blue Ribbon Committee (BRC). Report and recommendations on improving the effectiveness of corporate audit committees. New York: The New York Stock exchange and The National Association of Securities Dealers, 1999.

Bonner, S., Z-V. Palmrose, and S. M. Young. Fraud type and auditor litigation: An analysis of SEC accounting and auditing enforcement releases. The accounting review Nº 73, October 1998, pp. 503- 532.

Carcello, J. V., and T. Neal. Audit committee composition and auditor reporting. The accounting review Nº 75, October 2000, pp. 453-467.

_, D. R. Hermanson, T. L. Neal, and R. R. Riley. Board characteristics and audit fees. Contemporary accounting research Nº 19 (3), 2002, pp. 365-384.

Chtourou, S. M., J. Bedard, and L. Courteau. Corporate governance and earnings management. Working paper, Universite Laval, 2001.

Cohen, J. R., and D. M. Hanno. Auditors’ consideration of corporate governance and management control philosophy in preplanning and planning judgments. Auditing: A journal of practice & theory Nº 19 (2), 2000, pp. 133-146.

_, G. Krishnamoorthy, and A. Wright. Corporate governance and the audit process. Contemporary accounting research Nº 19 (4), 2002, pp. 573-594.

Collier, P., and A. Gregory. Audit committee effectiveness and

the audit fee. The european accounting review Nº 5 (2), 1996, pp. 177-198.

Corrin, J. A blatant slur on executive directors’ integrity. Accountancy N° 111, April 1993, pp. 81-82.

Davidson, R. A., and W. E. Gist. Empirical evidence on the functional relation between audit planning and total audit effort. Journal of accounting research Nº 34, Spring 1996, pp. 111-124.

Davis, L. R., D. N. Ricchuite, and G. Trompeter. 1993. Audit effort, audit fees, and the provision of nonaudit services to audit clients. The accounting review Nº 68, January 1993, pp. 135-150.

DeAngelo, L. Managerial competition, information costs, and corporate governance. Journal of accounting and economics Nº 10, 1988, pp. 3-36.

Dechow, P., R. Sloan, and A. Sweeney. Causes and consequences of earnings manipulation: An analysis of firms subject to enforcement actions by the SEC. Contemporary accounting research Nº 13, 1996, pp. 1-26.

DeFond, M. L., and J. Jiambalvo. Incidence and circumstances of accounting errors. The accounting review, July 1991, pp. 643-655.

_, and _. Factors related to auditor-client disagreements over income-increasing accounting methods. Contemporary accounting research Nº 9, Spring 1993, pp. 415-443.

_, and C. W. Park. Smoothing income in anticipation of future earnings. Journal of accounting and economics Nº 23, July 1997, pp. 115-139.

DeZoort, T., and S. Salterio.The effects of corporate governance experience and financial reporting and audit knowledge on audit committee members’ judgments. Auditing: A journal of practice & theory Nº 20, September 2001, pp. 31-47.

Feroz, E. H., K. Park, and V. S. Pastena. The financial and market effects of the SEC’s accounting and auditing enforcement releases. Journal of accounting research Nº 29 (Supplement), 1991, pp. 107-142.

Fox, J. Learn to play the earnings game (and Wall Street will love you). Fortune, (March 31), 1997, pp. 76-80.

Francis, J. R. The effect of audit firm size on audit prices: A study of the australian market. Journal of accounting and economics Nº 6, 1984, pp. 133-151.

_, and D. T. Simon. A test of audit pricing in the small-client segment of the U.S. audit market. The accounting review Nº 62, January 1987, pp. 145-157.

Frankel, R. M., M. F. Johnson, and K. K. Nelson. The relation between auditors’ fees for nonaudit services and earnings quality. The accounting review Nº 77 (Supplement), 2002, pp. 71-105.

Gaver, J. J., and J. S. Paterson. The association between external monitoring and earnings management in the property-casualty insurance industry. Journal of accounting research Nº 39 (2), 2001, pp. 269-282.

Glover, S. M., D. F Prawitt, J. J. Schultz, and M. F. Zimbelman. Changes in auditors’ fraud related planning judgments since the issuance of SAS Nº 82. Working paper, Brigham Young University, 2002.

Goddard, A. R., and C. Masters. Audit committees, Cadbury Code, and audit fees: An empirical analysis of U.K. companies. Managerial auditing journal Nº 15 (7), 2000, pp. 358-371.

Graham, L. E., and J. C. Bedard. Fraud risk and audit planning. International journal of auditing, March 2003, pp. 55-70.

Hackenbrack, K., and W. R. Knechel. Resource allocation decisions in audit engagements. Contemporary accounting research Nº 14 (Fall), 1997, pp. 481-499.

Healy, P. M., and J. M. Wahlen. A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting horizons Nº 13, December 1999, pp. 365-383.

Heninger, W. G. The association between auditor litigation and abnormal accruals. The accounting review Nº 76, January 2001, pp. 111-126.

Houston, R. W., M. F. Peters, and J. H. Pratt. The audit risk model, business risk, and audit planning decisions. The accounting review Nº 74, July 1999, pp. 281-298.

Johnson, P., K. Jamal, and G. Berryman. Effects of framing on auditor decisions. Organizational behavior and human decision processes Nº 50, 1991, pp. 75-105.

Johnston, J., and J. Dinardo. Econometric methods. Fourth edition. New York: Mcgraw Hill, 1997.

Johnstone, K. M. Client acceptance decisions: Simultaneous effects of client business risk, audit risk, auditor business risk, and risk adaptation. Auditing: A journal of practice & theory Nº 19, Spring 2000, pp. 1-27.

_, and J. C. Bedard. Engagement planning, bid pricing, and client response in the market for initial attest engagements. The accounting review Nº 76 (2), 2001, pp. 199-220.

_, M. H. Sutton, and T. D. Warfield. Antecedents and consequences of independence risk: Framework for analysis. Accounting horizons, March 2001, pp. 1-18.

_, J. C. Bedard, and S. F. Biggs. Aggressive client reporting: Factors affecting auditors’ generation of financial reporting alternatives. Auditing: A journal of practice & theory, March 2002, pp. 47-65.

_, and _. Risk management in client acceptance decisions. The accounting review Nº 78, October 2003, pp. 1003-1025.

_, and _. Audit firm portfolio management decisions. Journal of accounting research (forthcoming), 2004.

_, _, and M. L. Ettredge. The effect of competitive bidding on engagement planning and pricing. Contemporary accounting research Nº 21 (1), 2004.

Kaplan, S. E. An examination of the effects of environment and explicit internal control on planned audit hours. Auditing: A journal of practice & theory (Fall), 1985, pp. 12-25.

Klein, A. Audit committee, board of director characteristics, and earnings management. Journal of accounting and economics Nº 33, 2002, pp. 375-400.

Kreutzfeldt, R. W., and W. A. Wallace. Error characteristics in audit populations: Their profile and relationship to environmental factors. Auditing: A journal of practice & theory (Fall), 1986, pp. 20-43.

Levitt, A. The numbers game. Remarks delivered at the NYU Center for Law and Business, New York: 1998, September 28.

_. Quality information: The lifeblood of our markets. Remarks delivered at the Economic Club of New York, New York: 1999, October 18.

_. Renewing the covenant with investors. Remarks delivered at the New York University Center for Law and Business, New York: 2000, May 10.

Loebbecke, J. K., M. M. Eining, and J. J. Willingham. Auditors’ experience with material irregularities: Frequency, nature, and detectability. Auditing: A journal of practice & theory (Fall), 1989, pp. 1-28.

Loomis, C. J. Lies, damned lies, and managed earnings: The crackdown is here. Fortune, (August 2), 1999, pp. 75-92.

Maletta, M., and T. Kida. The effect of risk factors on auditors’ configural information processing. The accounting review Nº 68, January 1993, pp. 681-691.

Mcmullen, D. A. Audit committee performance: An investigation of the consequences associated with audit committees. Auditing: A journal of practice & theory, Spring 1996, pp. 87-103.

Menon, K., and J. D. Williams. The use of audit committees for monitoring. Journal of Accounting and Public Policy Nº 13, 1994, pp. 121-139.

Messier, W., and D. Plumlee. The effects of anticipation and frequency of errors on auditors’ selection of substantive procedures. Accounting and business research, 1987, pp. 349-358.

Mock, T. J., and A. Wright. An exploratory study of auditors’ evidential planning judgments. Auditing: A journal of practice & theory Nº 12 (Fall), 1993, pp. 39-61.

_, and _. Are audit program plans risk-adjusted? Auditing: A

journal of practice & theory N° 18, spring 1999, pp. 55-74.

_, and J. L. Turner. An archival study of audit fraud risk assessments made under SAS N° 82. Working paper, University of Southern California, 2002.

Nelson, M. W., J. A. Elliott, and R. L. Tarpley. How are earnings managed? Examples from auditors. Accounting Horizons 17 (Supplement), 2003, pp. 17-35.

_, _, and _. Evidence from auditors about managers’ and auditors’ earnings management decisions. The accounting review Nº 77 (Supplement), 2002, pp. 175-202.

Neter, J., W. Wasserman, and M. H. Kutner. Applied Linear Statistical Models: Regression, Analysis of Variance, and Experimental Designs. Second edition. Homewood, IL: Irwin, 1985.

Norris, F., and K. Eichenwald. Fuzzy rules of accounting and Enron. The New York Times (January 30), Cl, 2002.

O’Keefe, T. B., D. A. Simunic, and M. T. Stein. The production of audit services: Evidence from a major public accounting firm. Journal of accounting research Nº 32, Autumn 1994, pp. 241-261.

Palmrose, Z-V. Audit fees and auditor size: Further evidence. Journal of accounting research Nº 24, (Spring), 1986a, pp. 97-110.

_. The effect of nonaudit services on the pricing of audit services: Further evidence. Journal of accounting research Nº 24 (Autumn), 1986b, pp. 405-411.

_. Litigation and independent auditors: The role of business failures and management fraud. Auditing: A journal of practice & theory Nº 6, Spring 1987, pp. 90-103.

Pratt, J., and J.D. Stice. The effects of client characteristics on auditor litigation risk judgments, required audit evidence, and recommended audit fees. The accounting review Nº 69, October 1994, pp. 639-656.

Public Oversight Board. Issues confronting the accounting profession. Stamford, CT: POB, 1993.

_. Strengthening the professionalism of the independent auditor. Stamford, CT: POB, 1994.

_. Panel on audit effectiveness report and recommendations. Stamford, CT: POB, 2000.

Raghunandan, K., W. Read, and D. Rama. Audit committee composition, “gray directors,” and interaction with internal auditing. Accounting horizons Nº 15, June 2001, pp. 105-118.

St. Pierre, K., and J. Anderson. An analysis of the factors associated with lawsuits against public accountants. The accounting review Nº 59, April 1984, pp. 242-263.

Simon, D. T. The audit services market: Additional empirical evidence. Auditing: A journal of practice & theory Nº 5 (Fall), 1985, pp. 71-78.

Simunic, D. A. Auditing, consulting, and auditor independence. Journal of accounting research Nº 22, Autumn 1984, pp. 679-702.

_, and M. T. Stein. The impact of litigation risk on audit pricing: A review of the economics and the evidence. Auditing: A journal of practice & theory Nº 15 (Supplement), 1996, pp. 119-134.

Solomon, I., M. Shields, and 0. R. Whittington. What do industry specialist auditors know? Journal of accounting research Nº 37, Spring 1999, pp. 191-208.

Stein, M. T., D. A. Simunic, and T. B. O’Keefe. Industry differences in the production of audit services. Auditing: A journal of practice & theory Nº 13 (Supplement), 1994, pp. 128-142.

Stice, J. D. Using financial and market information to identify pre-engagement factors associated with lawsuits against auditors. The accounting review 66, July 1991, 516-533.

Subramanyam, K. R. 1996. The pricing of discretionary accruals. Journal of accounting and economics Nº 22, August-December 1996, pp. 249-281.

U.S. House of Representatives, Committee on Financial Services. Sarbanes-Oxley Act of 2002. Public Law Nº 107-204. Washington, D. C.: Government Printing Office, 2002.

Wallace, W. A Time series analysis of the effect of internal audit activities on external fees. Altamonte Springs, FL: Institute of Internal Auditors Research Foundation, 1984.

Watts, R. L., and J. L. Zimmerman. Positive accounting theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986.

Weber, J., D. Little, D. Henry, and L. Lavelle. Arthur Andersen: How bad will it get? Businessweek (December 24), 2001.

White, H. A heteroscedasticity-consistent covariance matrix and a direct test for heteroscedasticity. Econometrica Nº 48, Mayo 1980, pp. 817-838.

Wild, J. The audit committee and earnings quality. Journal of accounting, auditing & finance, Spring 1996, pp. 247-276.

Winograd, B.N., J.S. Gerson, B.L. Berlin. Audit practices of price waterhouse coopers (pwc). Auditing: A journal of practice & theory (Fall), 2000, pp. 175-182.

Zimbelman, M. F. The effects of SAS Nº 82 on auditors’ attention to fraud risk factors and audit planning decisions. Journal of accounting research 35 (Supplement), 1997, pp. 75-97.

* Los autores agradecen la información suministrada por los miembros de la firma, a los participantes en los talleres de investigación de Cornell University, University of New South Wales, University of Melbourne and University Winsconsin-Madison; y los comentarios de Mark Beasley, Joe Carcello, Ganesh Krishnamoorthy, Bob Libby, Mark Nelson y Terry Warfield. Agradecen también al editor asociado y a los revisores anónimos.

(1) Este documento estudia el riesgo de manipulación de beneficios el cual definimos como la intervención de la administración en los procesos de reportes financieros externos utilizando prácticas con el claro propósito de influir sobre las decisiones de los usuarios de la información financiera de la compañía. Aunque el término “administración de beneficios” también es usado para describir este comportamiento (Por ej., Nelson y otros 2002), la variable de manipulación de beneficios comprende las aplicaciones potenciales de los USGAAP y no USGAAP en el proceso de preparación de los reportes financieros. Aquí, adoptamos el término manipulación de beneficios, el cual es también usado por Dechow y otros (1996) para describir una práctica similar. Ver la sección “Método” para detalles sobre la construcción de esta variable.

(2) El gobierno corporativo incluye acciones tomadas por las juntas directivas y comités de auditoría para asegurar la confiabilidad de los reportes financieros (Public Oversight Board, 1993). Medimos el riesgo de gobierno corporativo como la presencia de factores de riesgo (definidos en la sección de “Método”) que indican que las juntas directivas o los comités de auditoría pueden ser ineficaces para tomar dichas acciones. Reconocemos que el gobierno corporativo también incluye control por otras partes dentro del proceso de reportes financieros (por ejemplo la auditoría interna y los accionistas).

(3) Las evaluaciones de riesgo continuo del cliente se realizan anualmente, cuando las firmas de auditoría deciden si continúan prestando los servicios de auditoría a sus clientes.

(4) Las decisiones sobre planeación y precios son realizadas por los socios de los equipos de trabajo y estos individuos también participan en la evaluaciones de riesgo. Esto implica algún nivel de endogeneidad cuando se modelan decisiones de planeación y precios como una función de la evaluación de riesgo, una característica común de los estudios en esta área. Adicionalmente anotamos que las evaluaciones de riesgos de los auditores pueden no reflejar completa o consistentemente las características de sus clientes, debido a las asimetrías de la información entre los clientes y el auditor o las tendencias sesgadas de las decisiones. Esencialmente, analizamos si las decisiones de planeación y precios de los auditores varían sistemáticamente con los riesgos que ellos reconocen en su evaluación de riesgos.

(5) Teniendo en cuenta que los riesgos de manipulación de beneficios incluyen el riesgo de intervenciones administrativas no USGAAP en los reportes financieros, algunos de los componentes de la variable de riesgo de manipulación de beneficios son también indicadores del riesgo de fraude. Por ejemplo, en algunos casos, los reportes financieros escogidos por la administración están claramente dentro de USGAAP, mientras que en algunos otros casos estas elecciones son claramente fraudulentas. Dentro de estos parámetros existe un área gris. Para una discusión de la administración de beneficios por fraude, ver Public Oversight Board (2000, 77-83). Investigaciones anteriores se enfocan en la relación entre el riesgo de fraude y la planeación de auditoría usando datos experimentales (Por ej. Zimbleman 1997; Asare and Wright 2002; Glover y otros 2002; Graham and Bedard 2003) y datos históricos (Por ej., Mock and Turner 2002).

(6) El Código de Cadbury exige que los comités de auditoría reúnan ciertos estándares mínimos, incluyendo: (1) informar sobre la calidad de los controles corporativos, (2) revelar los nombres de los miembros del comité, (3) indicar si están compuestos por directores no ejecutivos y (4) hacer reuniones por lo menos dos veces al año.

(7) La firma participante ha requerido no revelar el número exacto de clientes.

(8) Los datos no contienen esfuerzos estimados por tipo de funcionarios, así que la tarifa por hora se analiza como un promedio esperado de la tarifa por hora, en relación con todos los niveles y tipos de funcionarios. La tarifa es la suma que la firma participante espera recibir (no es una tarifa “estándar” que se sería subsecuentemente reducida por vía de la reducción de la “realización”).

(9) Incluimos para las variables financieras +/- 3 desviaciones estándar.

(10) La firma participante solicitó no revelar la composición relativa de la industria de la muestra.

(11) Una limitación de los datos es que no incluyen los nombres de los clientes, lo que nos impidió hacer supuestos públicos tanto para el riesgo de gobierno corporativo como de manipulación de beneficios. Para suministrar una comparación entre la muestra del estudio y el mercado como un todo dentro de este período, calculamos las estadísticas descriptivas de la base de datos Compustat con nuestras variables financieras. La muestra es similar a la población de compañías que transan acciones en el mercado público de valores. Por ejemplo, en el 2000 la media (mediana) del total de activos es de US$4.6 billones (US$182 millones) y en el 2001 es de US$4.8 billones (US$186 millones). En el 2000 la media (mediana) de endeudamiento es 1.86 (0.59) y en el 2001 es de 2.60 (0.61). En el 2000 la media (mediana) del retorno sobre activos “ROA” es de –0.10 (0.01) y en el 2001 es de –0.15 (0.01).

(12) Las pruebas supuestas en la regresión OLS para los Modelos 1 y 2 no presentan violaciones. Las pruebas de White (1980) no muestran heteroscedasticidad. Los factores de variación de inflación (VIF) y los índices de condición no indican problemas de colinearidad (Belsley y otros,1980; Neter y otros, 1985), ya que el VIF más alto es 3.291 y el índice de condición más alto es 24. Adicionalmente examinamos la información en relación con influencias externas y encontramos que al retirar los resultados más representativos, 4, 6 u 8 de ellos, tanto en los modelos de horas como de tarifas solo se interpretan mejoras en los niveles significantes de los resultados reportados (y las inferencias permanecen sin cambio).

(13) La interpretación de un coeficiente de regresión para una variable independiente que no sea incluida en un modelo en el cual es registrada la variable dependiente, es que hay una respuesta proporcional (Por ej., un cambio porcentual en la variable dependiente asociada con un cambio de una unidad en la variable independiente (vea Johnston y DiNardo 1997, 46).