Misclassifying cash flows from operations: intentional or not?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate the accuracy and informational quality of the cash from operations section of the cash flow statement. Design/methodology/approach – This paper empirically tested the accuracy of the cash from operations reported by Canadian non-financial companies. The authors studied 262 companies at three different time periods providing 786 firm observations. For each observation, the balance sheet was used to confirm the figures reported in the statement of cash flows. In addition, the authors investigated management's disclosure of the particular working capital items. Findings – The findings suggest that in recent years, companies are more likely to overstate their cash flow from operations, thereby presenting a better financial picture than is supported by the balance sheet accounts. This would suggest that the investing or financing section would be correspondingly understated. The presence of acquisitions reduces overstatements, which may be the result of more auditor presence. Research limitations/implications – This paper extends previous research from documented single, isolated instances of cash from operations being misstated to include a significant sample with more generalizable findings. The data are Canadian which may limit the generalizability to other countries. Future research should address the extent to which financial analysts rely on the reported cash from operations figure. Practical implications – This preliminary study may have implications for financial analysts and others relying on the free cash flow figure. Originality/value – This study expands on previous research which has taken place only on a case-by-case basis.
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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 | 0,028 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».