Assessment of Government Internal Control Systems on Financial Reporting Quality in Ghana: A Case Study of Ghana Revenue Authority
Notice bibliographique
Résumé
Internal control systems cannot be underestimated as it serves as the lifeblood of most institutions in terms of its imperative roles that it plays in both tangible and intangible assets of an organization. Internal control actions on quality financial report state positive goals more especially when all parties involved adhere to their duties; thus, making the quality of financial reporting comparable, understandable, relevant, and reliable. In this regard, this study investigated the impact of government internal control systems on financial reporting quality in Ghana using Ghana Revenue Authority as the case study. Specifically, the study examined the nature and quality of financial reporting and the impact of government internal control systems on financial reporting quality. Both quota and simple random sampling techniques were used to select fifty (50) persons as the sample size of the study. Questionnaires were used to obtain data. The correlation matrix was used to examine the relationship between government internal control systems and financial reporting quality. The study finds out that contrary to apriori expectation sign monitoring as an element of internal control system has a negative impact on the financial quality reporting but was however statistically significant. The study also revealed that with a unit increase in the collection performance, the financial reporting quality of GRA will improve. The study recommended that the government should ensure that the internal control systems are well monitored and regulated.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».