A newly issued AICPA auditing standard focuses attention on analytical procedures. Regression analysis has been shown to be a useful audit tool and is used to a limited extent in practice. This study compares a univariate regression‐based decision rule with that of exponential smoothing. The effect on the regression‐based decision method when additional input information is included to develop a multivariate model is also evaluated. Comparisons are accomplished by seeding various error patterns into the audit period data and evaluating the results of the various models. The results indicate that the regression‐based decision model was at least as efficient and effective as the exponential smoothing‐based model. Additional input information into the univariate regression model to develop a multivariate model did improve auditor decisions for some types of accounts but did not significantly affect the number of incorrect rejections and/or acceptances for other types. The multivariate model did improve the achieved precision of the univariate model but still did not reach desired levels. Résumé. Dans un Auditing Standards Procedures qu'il publiait récemment, l'AICPA se penche sur les procédés analytiques. L'analyse de régression s'est révélée un instrument de vérification utile et son emploi dans la pratique est modéré, Les auteurs comparent une règle de décision fondée sur une régression comportant une seule variable aléatoire avec celle du lissage exponentiel. L'incidence d'un supplément d'information à l'entrée sur la méthode de décision fondée sur la régression permet de mettre au point un modèle à plusieurs variables aléatoires, que les auteurs évaluent également. Les comparaisons sont réalisées en introduisant divers scénarios d'erreur dans les données de la période soumise à la vérification. Les résultats de l'étude indiquent que le modèle de décision fondé sur la régression est au moins aussi efficient et efficace que le modèle fondé sur le lissage exponentiel. L'introduction d'un supplément d'information dans le modèle de régression à une seule variable aléatoire de manière à créer un modèle à plusieurs variables aléatoires a de fait amélioré les décisions du vérificateur pour certains types de comptes, mais n'a pas eu d'incidence significative sur le nombre d'erreurs de première et de seconde espèces pour d'autres types de comptes. La performance du modèle à plusieurs variables aléatoires est de fait supérieure à celle du modèle à une seule variable aléatoire, sans toutefois permettre d'obtenir les niveaux de précision souhaités.

In recent years, nursing home care expenditures have approached one percent of GNP. Their growth is a major contributor to the escalating costs of health care. In this article, the authors analyze a sample of nursing homes from Wisconsin to determine the characteristics of the efficiently operated nursing homes. Data envelopment analysis is used to calculate efficiency scores for the various nursing homes in the sample. The authors then use regression analysis to investigate the determinants of efficiency, holding constant the characteristics of the output. They find that for-profit firms have significantly higher efficiency scores.

economic policy ; unemployment

We investigate whether insiders of bankrupt firms hold less stock or reduce their stockholdings compared to what we observed for insiders of similar firms that do not go bankrupt. We find little evidence of such time‐series and cross‐sectional differences in spite of the fact that the stock value of bankrupt firms falls by more than ninety percent in the five years preceding bankruptcy. One implication of our results is that the amount of stock owned and the magnitude of the trades undertaken by corporate insiders of both bankrupt and nonbankrupt firms appear to provide no information about firm value.