Creative Accounting as an Apparatus for Reporting Profits in Agribusiness
Notice bibliographique
Résumé
The economic results of a company are an important tool for many entities, e.g., for internal entities as well as for external entities. As the economic results of a company are often the only source of information that informs the company’s partners about the managerial activities of their company, it is necessary to present these economic results using real numbers. However, companies prefer to achieve better results by applying the principles of creative accounting, which leads to improved economic values being shown to be achieved during an accounting period. The purpose of this article is to apply models that have been developed to detect creative accounting, which occurs under conditions that help enterprises to adjust their financial statements and tax bases and involves using creative accounting techniques to become competitive or to be able to take advantage of deductions. These models were applied to the Slovak Republic’s agriculture, forestry, and fishing sector (sector A), which is highly affected by earnings manipulation. This article provides a numerical expression of companies, which were previously, with some probability level, involved in conducting financial statement manipulation. Subsequently, the results that were obtained have been displayed using receiver operating characteristic (ROC) curves. The outputs of the analysis show that a large proportion of the companies in this sector tend to use creative accounting, which is not only harmful for entrepreneurs and their business partners in sector A, but also for the Slovak Republic at large, as the Slovak government cannot determine whether the reported accounting results reflect a company’s real financial situation.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».