Titlebook: Analytische Prüfungshandlungen in der Abschlussprüfung; Einflussfaktoren auf Johannes Martens Book 2024 Der/die Herausgeber bzw. der/die Au

紧张过度

,Vielfalt, Komplexität und Produktivität,uswertung von nicht-finanziellen Daten, wie z. B. Wetter-, Twitter­, Google-, Amazon- und Stromverbrauchsdaten. Die gewonnenen Informationen können nachweislich zur Plausibilisierung der Umsatzerlöse genutzt werden.

largesse

Auditing and Accounting Studieshttp://image.papertrans.cn/a/image/156789.jpg

Genetics

,Verarbeitung von Informationen aus der Analyse nicht-finanzieller Daten im Rahmen analytischer Prüfngshandlungen im Kontext der fraud-Risikoidentifikation und -beurteilung. Zunächst werden in Abschnitt 3.1 und Abschnitt 3.2 die normativen und begrifflichen Grundlagen dargestellt. Anschließend wird in Abschnitt 3.3 die Verarbeitung von Informationen zur Erwartungsbildung fokussiert.

Hiatal-Hernia

Zusammenfassung,uswertung von nicht-finanziellen Daten, wie z. B. Wetter-, Twitter­, Google-, Amazon- und Stromverbrauchsdaten. Die gewonnenen Informationen können nachweislich zur Plausibilisierung der Umsatzerlöse genutzt werden.

SEED

https://doi.org/10.1007/978-3-662-65403-3In Kapitel 4 erfolgt die Untersuchung der Forschungsfragen. In Abschnitt 4.1 werden anknüpfend an die Forschungsfragen zunächst die in der empirischen Untersuchung adressierten Konstrukte dargestellt. Darauf aufbauend umfasst Abschnitt 4.2 die Hypothesenherleitung.

Collision

Empirische Untersuchung,In Kapitel 4 erfolgt die Untersuchung der Forschungsfragen. In Abschnitt 4.1 werden anknüpfend an die Forschungsfragen zunächst die in der empirischen Untersuchung adressierten Konstrukte dargestellt. Darauf aufbauend umfasst Abschnitt 4.2 die Hypothesenherleitung.

omnibus

manifestation

Vereinte Kraft von Querschnitts-Disziplinen,ngshandlungen im Kontext der fraud-Risikoidentifikation und -beurteilung. Zunächst werden in Abschnitt 3.1 und Abschnitt 3.2 die normativen und begrifflichen Grundlagen dargestellt. Anschließend wird in Abschnitt 3.3 die Verarbeitung von Informationen zur Erwartungsbildung fokussiert.

strain

,Vielfalt, Komplexität und Produktivität,uswertung von nicht-finanziellen Daten, wie z. B. Wetter-, Twitter­, Google-, Amazon- und Stromverbrauchsdaten. Die gewonnenen Informationen können nachweislich zur Plausibilisierung der Umsatzerlöse genutzt werden.

真实的人

https://doi.org/10.1007/978-3-658-44483-9Analytische Prüfungshandlungen; nicht-finanzielle Informationen; Datenanalysen; Wirtschaftsprüfung; Info