Impact of the Application of IFRS 15 on the Profitability of Jordanian Telecom Companies (Case Study: Jordan Orange Telecom)
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of applying IFRS 15 standard on the profitability of Jordanian telecommunications companies (case study: Jordan Orange Telecom). The study addresses three independent variables, namely, contract revenue, customer contract assets and customer contract liabilities and their impact on the ROA, ROE and PM in Orange Jordan. The researcher has investigated the relationship and impact of the independent variables on dependent variables by analysing financial statements after applying IFRS15 for 2017, 2018, 2019. The study concludes that there is a relationship and impact between contract revenue and ROA and ROE, where the correlation coefficient amounted to (99.8, 99.0) respectively, with a level of significance (0.02, 0.04). The coefficient of determination (R2) amounted to (99.6%), indicating that contract revenue interprets (99.6%) of the return on assets in Orange Telecom. Also, the coefficient of determination (R2) amounted to (99.9%), indicating that contract revenues interpret (99.9%) of the ROE in Orange Telecom. The correlation coefficient between contract revenue and PM amounted to (99.2) with a level of significance (0.08), where a correlation relationship is noticed but with a level of significance exceeding (0.05). As for customer contract assets and customer contract liabilities, no relationship or impact is found betweem these and ROA, ROE and PM in Jordan Orange Telecom.Accordingly, the study recommends that companies in Jordan should abide by IFRS15 in order to increase corporate profitability.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».