Impact of Adopting International Financial Reporting Standards: Empirical Evidence from Turkey
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the impact of adopting International Financial Reporting Standards (IFRSs) on listed companies in Turkey was examined. We observed the financial statements that were prepared in accordance with IFRS and local GAAP and researched the standards which included more relevant information. We worked on the financial statements of the companies in the Istanbul Stock Exchange (ISE) that operated in the manufacturing industry. In our findings, we determined that the financial statements prepared in accordance with local GAAP and IFRS were statistically different. Significant differences were identified in inventories, fixed asset, long term liability and stockholders’ equity accounts in the financial statements. In addition, current ratios, receivables turnover ratios, asset turnover ratios, total liabilities/tangible assets, fixed assets turnovers, equity turnover rates, short term liabilities/total debts and short term liabilities/total assets ratios based on IFRS financial statements were statistically and significantly distinguished from the stated ratios of local GAAP financial statements. We were unable to observe statistically significant differences in book value/market value ratio analysis depending on the market value under local GAAP and IFRS. However, in subsector analysis, we identified that some subsector groups have been affected from the transition to IFRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».