Operating Segments (IFRS 8)-Required Disclosure and the Specific-Characteristics of Kuwaiti Listed Companies
Notice bibliographique
Résumé
<p>The aim of this article is to assess and examine the operating segment required-disclosure of companies listed on the Kuwait Stock Exchange (KSE) and the influence of certain variables that determine their extent of operating segment disclosures. Similar to the previous studies, the degree of operating segment disclosure is tested based on a disclosure index of the compulsory items of the International Financial Reporting Standard (IFRS) 8 (Operating segment). A regression model is estimated using Ordinary Least Squares analysis for a sample of 150 Kuwaiti companies listed on the KSE at the end of 2013 to examine the relationship between the degree of operating segment disclosure and the specific characteristics of Kuwaiti listed companies. The results reveal that the average level of operating segment disclosure was 54%, ranging from 3% to 95%. The results revealed that Kuwaiti listed companies with a higher level of compliance with the IFRS 8-required disclosures (Operating segment) were expected to be larger, highly growth and audited by audit firm associated with a Big-4 audit firm. In contrast with the more compliant, Kuwaiti listed companies with a lesser level of compliance with the IFRS 8-required operating segment disclosure were likely to be profitable. In contrast, company age, ownership diffusion, leverage and type of industry, were found to be not influencing the compliance with the IFRS 8-required operating segment disclosure. The findings deliver valuable insights and assistance to the regulatory and enforcement official bodies and to the investors in Kuwait on evaluating the existing operating segment disclosure practice among KSE-listed companies. Since the average level of operating segment disclosure was 54%, this result recommends reviewing the monitoring system of the enforcement of required operating segment disclosure. Additionally, the results provide feedback about the drivers of operating segment disclosures practice.</p>
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».