Moody's Approach to Global Standard Adjustments in the Analysis of Financial Statements for Non-Financial Corporations
Notice bibliographique
Résumé
Moody's adjusts financial statements to better reflect the underlying economics of transactions and events and to improve the comparability of financial statements. We compute credit-relevant ratios using adjusted data and base our debt ratings, in part, on those ratios.This report discusses Moody's Standard Adjustments to financial statements prepared under US, Canadian and Japan accounting principles (these are collectively referred to as GAAP in this publication unless noted otherwise) and International Financial Reporting Standards (IFRS). Those adjustments we discuss herein may be unique to GAAP or IFRS but may also be applied to other accounting jurisdictions collectively termed “local GAAP” whenever it is appropriate to do so in order to make these more comparable to statements of non-financial corporations that report under either GAAP or IFRS.In addition to the Standard Adjustments, Moody's analysts may also make non-standard adjustments to financial statements for other matters to better reflect underlying economics and improve comparability with peer companies. For example, we may adjust financial statements to reflect estimates or assumptions that we believe are more suitable for credit analysis.With the use of Standard Adjustments, Moody's research includes, for each rated company, the nature and amount of all Standard Adjustments and those other adjustments that we make based on publicly available information. We also published key financial ratios reflecting the adjustments we make to financial statements. Our financial ratios in most cases do not contain complicated add backs to the numerators and denominators, but instead are based on fully adjusted sets of financial statements.Our adjustments do not imply that a company's financial statements fail to comply with GAAP or IFRS. Indeed, many of our adjustments are inconsistent with current accounting principles. Our goal is to enhance the analytical value of financial data for credit analysis and not to measure compliance with accounting rules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».