Goodwill’s Accounting Practices in Belgium and Compliance with IAS 36 Required Disclosures
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at studying the impact of the accounting treatment of goodwill on the mandatory disclosure required by the International Accounting Standard (IAS) 36 on the impairment test of goodwill. We use a sample comprising 79 companies listed on Brussels stock exchange to show that there is a great heterogeneity in current accounting treatment of goodwill. We identify two groups of companies: those that display the goodwill on a separate line in their balance sheet and those that integrate it in their intangible assets. For the later, the only way to notice the presence of goodwill is by looking at the financial statement’s notes presumably because those notes are expected to receive less scrutiny. Even if the compliance is not complete, the first group complies more with the paragraph 134 of IAS 36 than the other. Moreover, companies with a significant goodwill compared to both total assets and intangible assets are more compliant with IAS 36. The findings finally reveal that the notices issued by the Financial Service and Markets Authority (FSMA) have a limited impact on the disclosure level. There are some areas of improvement but others such as goodwill allocation to cash generating unit, determination of the recoverable amount, description of key hypothesis and the sensitivity test need more effort on compliance.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».