APT, Inc.: An Application of Impairment Testing and Fair Value Estimation Using International Financial Reporting Standards
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT APT, Inc., a wholly owned subsidiary of a Canadian publicly owned company that reports using International Financial Reporting Standards (IFRS), owns a student rental complex on land leased from a U.S. university. APT, Inc.'s Director of Accounting must determine whether the apartment complex is impaired and determine the fair value of the property for financial statement disclosure purposes. As such, both he and the students assigned the case must rely on the guidance included in International Accounting Standards (IAS) 36, 40, and IFRS 13. Unlike most impairment examples included in textbooks, students are not provided with either fair value or value in use information. Rather, they must estimate the higher of the fair value less costs of disposal or value in use based upon information provided in the case. Thus, students are required to apply higher-order learning skills as they grapple with numerous decisions (e.g., discount rates, cash flow projections, relevant comparable properties and their recent selling prices). Master of Accountancy and M.B.A. students who used the case report it improves their understanding of impairment and fair value techniques. Overall, students reported they found the case a valuable learning experience, and that the case increased the extent they thought about the complexities of impairment and fair value issues.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».