The implication of applying IFRS in Vietnamese enterprises from an expert perspective
Notice bibliographique
Résumé
According to the survey results of the International Accounting Standards Board (IASB), currently, 131/143 countries (accounting for 93%) have had official statements on the application of IFRS with different forms.Among countries which have not permitted IFRS application, there is also a tendency to adjust the national accounting standards system to match up to IFRS.Vietnam is preparing a roadmap for the application of IFRS in 2022.This paper conducts a study with 23 in-depth interviews and survey with 92 experts who are university lecturers, researchers from research institutes, experts in the fields of securities, banking, finance in order to collect some ideas on the roadmap, subjects and scope of IFRS application; assess the benefits and challenges when applying IFRS; then give the implications of IFRS application process in Vietnam.The ideas are consistent with the opinion that preparing IFRS financial statements will improve the transparency of financial statements.However, experts think that the biggest challenge when adopting IFRS is associated with high expenses.Therefore, most opinions suggest that businesses need 3 to 5 years to prepare human resources and other necessary conditions for IFRS application.In addition, in the first period, there is a need to apply IFRS to listed companies, public companies, foreign-invested enterprises, encourage large companies to apply voluntarily.Besides, the study suggests some implications about the implementation process for organizations, individuals and the government.
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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 | 0,029 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».