Going Concern Designations and GAAP versus Non-GAAP Earnings Metrics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Many students have not spent much time studying or contemplating the importance of non-GAAP (Generally Accepted Accounting Principles) earnings to the “Street.” Based on the facts of an actual company and utilizing the financial information drawn from this company's 10-K and Earnings Release, this case introduces students to the strengths and weaknesses of GAAP and non-GAAP earnings measures, and why the Street might be more interested in cash and recurring earnings in attempting to predict movements in stock price. It also provides the instructor with an opportunity to discuss the dangers of allowing firms to emphasize earnings in their press releases that are not defined by an external authoritative body (such as the Financial Accounting Standards Board [FASB]), and how this can hurt the consistency and reliability of reporting. This is an important discussion, since regulators have recently formally proposed to include non-GAAP measures in their overhaul of the auditor reporting model (Public Company Accounting Oversight Board [PCAOB] 2011). The case also familiarizes students with current auditing guidelines dealing with the going concern decision and the potential role that non-GAAP earnings can play in this decision. Thus, the three primary learning objectives are to teach students: (1) to apply going concern audit standards, (2) about the potential role of non-GAAP earnings in this decision—especially as a predictor of future cash flows, and (3) other issues associated with non-GAAP earnings. This topic is important, as auditors are frequently auditing companies that release non-GAAP earnings and/or have going concern issues. This case can be used in Intermediate and Auditing classes, as well as master's-level courses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle