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Enregistrement W2966935848 · doi:10.5539/ijef.v11n9p29

Assessing Financial Reporting Quality of Listed Companies in Developing Countries: Evidence from Ghana

2019· article· en· W2966935848 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Mbawuni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingAuditBusinessInternational Financial Reporting StandardsQuality (philosophy)Stock exchangeFinanceDescriptive statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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