Assessing Financial Reporting Quality of Listed Companies in Developing Countries: Evidence from Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of International Financial Reporting Standards (IFRS) in Ghana is expected to improve the quality of financial reporting among companies in Ghana. This paper assesses the extent to which financial reports of companies listed on the Ghana Stock Exchange (GSE) meet financial reporting quality (FRQ) dimensions of IFRS. It was a descriptive study that employed two experienced professional chartered accountants who practice as independent auditors to use FRQ criteria to assess financial reports of 20 purposively selected companies listed on GSE for 2012 and 2013. Given the high inter-rater reliability (r = .96, 95% C.I., p < .0001), the findings indicate that, overall, FRQ of the listed companies meet FRQ standards by 56.48%. Generally, the financial reports were 60.95% faithfully represented, 51.01% relevant, 50.10% understandable, 40.09% comparable and 19.75% timely audited (or 80.25% untimely). Fundamental FRQ characteristics were more prevalent than enhancing FRQ. Poorly rated FRQ areas were in the use of historical cost as measurement basis, no use of graphs and tables to clarify information, no inclusion of comprehensive glossary, ratios and index, no information on adjustment in past accounting figures for future decisions, and no comparison of current and previous accounting periods and with those of other firms. The study concludes that FRQ of the listed companies is moderate but needs considerable improvement. Implications to theory, practitioners, policy makers and industry regulators are discussed. This study fills the dearth of empirical research in FRQ in IFRS-compliance companies in Sub-Saharan Africa in general and Ghana in particular.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».