Fair value accounting and reliability of accounting information of listed firms in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the association between fair value accounting and reliability of accounting information. The study adopted survey research along with quantitative methods. Users of the accounting information represented by corporate investment analysts and corporate portfolio managers were the respondents for the purpose of this study. The population size was one hundred and sixty-one (161) users of accounting information decomposed into one hundred (100) corporate investment analysts and sixty-one (61) corporate portfolio managers. The primary source of data was employed with the structured questionnaire as an instrument used to collect the data. Data was collected through the administration of 161 copies of the questionnaire to both corporate investment analysts and corporate portfolio managers. One hypothesis was formulated and was tested using the Pearson product moment correlation technique at a significant level of 5% and 10% while the Statistical Package for Social Science (SPSS) was engaged to analyze the data. Findings revealed a significant association between fair value accounting and reliability of accounting information of the firms in Nigeria. Hence, the study recommended that adequate and regular training programs and conferences on fair value accounting application have to be organized. This is because most of the employees of the companies in Nigeria did not understand how to use fair value in an inactive market, appropriately. Thus, it is of great importance that they were trained to understand different valuations and estimation techniques of fair value; how and when to apply them in the measurement of assets and liabilities in the financial statement.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,008 |
| 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 ».