The model for determining the materiality of auditing in the Iranian environment
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 100
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-17-4_013
تاریخ نمایه سازی: 4 خرداد 1405
چکیده مقاله:
This study explores the materiality of auditing within the Iranian context, addressing critical choices and assessments made by auditors throughout the audit process, including planning, evidence gathering, and evaluation. Utilizing a mixed-methods approach, it involves qualitative interviews with ۱۸ audit and accounting experts and a quantitative survey of ۲۱۳ respondents. The qualitative phase employs grounded theory to identify key categories influencing materiality thresholds, such as decision-making processes, ethical considerations, and adherence to regulations. The quantitative phase validates these findings through a researcher-designed questionnaire. Key outcomes include improved information accuracy, enhanced financial transparency, and increased public trust in audit reports. The study also identifies various conditions affecting materiality assessments, including legal requirements, industry characteristics, and internal control systems. Confirmatory factor analysis supports the causal relationships within the proposed structural model, providing a comprehensive framework for understanding materiality in auditing practices.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Khani
Department of Accounting, Tonekabon Branch, Islamic Azad University, Tonekabon, Iran
Mohammad Reza Pourali
Department of Accounting, Chalous Branch, Islamic Azad University, Chalous, Iran
Mahmoud Samadi Largani
Department of Accounting, Tonekabon Branch, Islamic Azad University, Tonekabon, Iran
Behnam Gilaninia Someesaraei
Department of Accounting, Roudsar and Amlash Branch, Islamic Azad University, Roudsar, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :