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Enregistrement W3093276432 · doi:10.15332/dt.inv.2021.01990

Contenido del informe de avance del proyecto. Efectos en el costo de capital social (Equity) tras la adopción de las Normas internacionales de información financiera en las principales empresas de Colombia

2021· book· es· W3093276432 sur OpenAlexaff
Laverde Sarmiento Miguel Angel, Lezama Palomino Juan Carlos, García Carrillo Jorge Fernando, Montoya Valencia Iván Camilo, Pérez castro Edgar Alejandro

Notice bibliographique

RevueUniversidad Santo Tomás eBooks · 2021
Typebook
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Financial Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El costo de capital social se entiende como la utilidad promedio esperada sobre la inversión realizada en las empresas por parte de los inversionistas (Besley, Brigham, & Gomez, 2001), por lo tanto, de acuerdo con los antecedentes históricos, un cambio del estándar contable produce repercusiones en la información financiera de las empresas y a la vez en algunos de sus indicadores. El objetivo de la investigación es identificar el efecto en el costo esperado de capital social de las principales empresas colombianas listadas en el índice bursátil COLCAP, tras la adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera (IFRS). Por medio una revisión documental se identifica que la metodología apropiada al contexto colombiano es el modelo CAPM el cual se analiza el periodo entre el 2009 y el 2017, que contiene información calculada bajo el estándar local y el internacional. Se encuentra que al implementar las IFRS no genera una influencia significativa en el cambio del costo de capital social de las empresas objeto de estudio a diferencia de variables como el endeudamiento, el Margen Operacional, el ROE y el crecimiento de las empresas. Esta investigación es relevante debido a que no se ha realizado este tipo de análisis en Colombia y existen pocos antecedentes en Latinoamérica.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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