The Extent and Determinants of Voluntary Disclosures in Annual Reports: Evidence from Banking and Finance Companies in Sri Lanka
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
Corporate disclosures are essential for every stakeholders. Hence, in excess of mandatory disclosures companies are voluntary disclosed information. The voluntary disclosure level is different from company to company and there may be some factors which are affect to this variation. Therefore, the objectives of this study are to identify the extent of voluntary disclosure level and its determinants. In order to achieve these objectives the study develop a voluntary disclosure index including 83 items and the nine sub categories which include in this index analyzed by employing content analysis in the annual reports of quoted public banking and finance companies for the time period of 2012 to 2015. Furthermore, this study analyze the selected variable to identify the determinants of voluntary disclosure level by employing panel data analysis. The study find that disclosures about general information, corporate environment, financial performance and risk management has more than 61% level and Corporate strategy, forward looking information, human and intellectual capital, competitive environment and outlook and corporate social responsibility information have less than 45% average in 2015 and it indicates that there is a much room for improvement in the context of voluntary disclosures. Furthermore, the study find that firm size, profitability, firm’s age, leverage and board independence as determinants of voluntary disclosure level and among them firm size, profitability and firm’s age have positive relationship and leverage and board independence has negative relationship.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle