Notice bibliographique
Résumé
LIFO (Last in First out) inventory method has been widely used by US publicly traded companies for its tax advantages in many years. However, LIFO is expected to be repealed with the impending acceptance ofIFRS(the International Financial Reporting Standards) by theSEC. The repeal of LIFO will significantly increase the tax liabilities of those companies previously using LIFO. One hardest hit industry by repeal of LIFO is oil industry. Our study investigates the use of LIFO inventory method in oil industry from 2008 through 2015. The primary focus of this study is the accounting information distortion as a result of using LIFO. We document severe accounting information distortion in the areas of working capital and inventory turnover. Though not as severe, we also observe very significant distortions in the areas of gross profit and current ratio. The accounting information gets increasingly distorted from 2008 to 2011. However the trend reverses from 2012 to 2015. Each of the Obama administration’s budgets proposals proposed the elimination of LIFO for inventories. We believe the findings of our research have significant implications for the policy makers. In addition, a full adoption ofIFRS, which prohibits LIFO, is unlikely in the near future. Non-public companies who are not under the jurisdiction of theSECmay still continue to use LIFO after the adoption of 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».