|
|
|
|
تحلیل لحن بند تاکید بر مطلب خاص با استفاده از مدل زبانی gpt: تاثیر نوع حسابرس و تنوع جنسیتی شرکای حسابرسی
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
فرج زاده دهکردی حسن ,لطفی خادم لو زهرا ,کاظم امیر
|
|
منبع
|
حسابداري ارزشي و رفتاري - 1403 - دوره : 9 - شماره : 17 - صفحه:155 -186
|
|
چکیده
|
مطابق استاندارد حسابرسی 706، حسابرس از طریق درج بند تاکید بر مطلب خاص در گزارش حسابرسی، توجه استفادهکنندگان به اطلاعات ارائه شده یا افشاء شده در صورتهای مالی که برای درک صورتهای مالی، اهمیت زیادی دارد را جلب مینماید، آزادی عمل حسابرس در انتخاب کلمات و عبارات این بندها، موقعیت منحصر به فردی جهت بررسی لحن گزارش حسابرس فراهم می آورد. پژوهش حاضر، با استفاده از مدل زبانی gpt توسعه یافته بر پایه رویکرد پردازش زبان طبیعی و بر پایه فناوری هوش مصنوعی، لحن تعداد 2,699 بند تاکید بر مطلب خاص گزارش حسابرسی مربوط به 233 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی بازه زمانی 1395 الی 1402 تحلیل کرده و رابطه آن با دو ویژگی نوع حسابرس و تنوع جنسیتی شرکای حسابرسی را بررسی کرده است. در چارچوب استاندارد حسابرسی 706، میتوان انتظار داشت، لحن بند تاکید بر مطلب خاص، خنثی باشد. با این حال، نتایج به دست آمده نشان می دهد، لحن این بندها، در 10درصد موارد مثبت و در 35درصد موارد منفی بوده است. همچنین، سازمان حسابرسی و موسسه حسابرسی مفیدراهبر، بیش از دیگر موسسات حسابرسی، از لحن منفی استفاده می کنند. در نهایت، تنوع جنسیتی شرکای تیم حسابرسی، با لحن مثبت همراه است. به طور کلی، نتایج نشان میدهد، لحن بندهای تاکید بر مطلب خاص، احتمالاً به عنوان ابزاری برای انتقال دیدگاه حسابرس نسبت به اطلاعات مندرج در صورتهای مالی به استفاده کنندگان استفاده میشود.
|
|
کلیدواژه
|
پردازش زبان طبیعی، مدل زبانی gpt، لحن گزارش حسابرس، بند تاکید بر مطلب خاص
|
|
آدرس
|
دانشگاه خوارزمی, گروه حسابداری, ایران, دانشگاه خوارزمی, ایران, دانشگاه صنعتی شریف, ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
amir.kazem@sharif.edu
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
analyzing the tone of emphasis of matter paragraphs in audit reports using the gpt language model: examining the impact of auditor type and gender diversity of partners
|
|
|
|
|
Authors
|
farajzadeh dehkordi hassan ,lotfi khademloo zahra ,kazem amir
|
|
Abstract
|
according to auditing standard 706, the auditor highlights important information or disclosures in the financial statements through the inclusion of an emphasis of matter (eom) paragraph in the audit report, the auditor’s discretion in choosing words and phrases for these paragraphs provides a unique opportunity to examine the tone of the auditor’s report. this study, using natural language processing based on artificial intelligence, analyzes the tone of 2,699 eom paragraphs from audit reports of 233 companies listed on the tehran stock exchange over the period from 2016 to 2023, examining its relationship with two characteristics: auditor type and auditors gender diversity. within the framework of auditing standard 706, it is expected that the tone of the eom paragraph will be neutral. however, the results show that the tone of these paragraphs was positive in 10% of cases and negative in 35% of cases. furthermore, the audit organization and moafidrahbar audit institute use negative tones more frequently than other audit firms. finally, gender diversity among audit team partners is associated with a positive tone in eom paragraphs. overall, the results suggest that the tone of eom paragraphs may likely serve as a tool for conveying the auditor’s perspective on the information in the financial statements to users.
|
|
Keywords
|
natural language processing (nlp) ,artificial intelligence (ai) ,audit report tone ,emphasis of matter paragraph (eom)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|