Compliance With International Financial Reporting Standards and Value Relevance of Accounting Information in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study is to investigate the relationship between the International Financial Reporting Standard (IFRS 1) and the value relevance (VR) of accounting information. In this study forty-six companies listed on the Johannesburg Stock Exchange during the period 1993 to 2017. Panel data is used to compare the period before and after IFRS. The companies in the sample are composed of the following sectors; mining, manufacturing, banks and investment companies, real estate, general industry, retailers, construction and material, chemical and software, and computers. Based on the yearly financial reports published by public companies in South Africa, the study employed the Cookes (1992) Unweighted Disclosure Index to measure the level of compliance in South Africa. Fifty-six disclosure elements from IFRS 1 were utilized to measure the compliance level. Thereafter Ohlson (1995) Model is used with dummy variables to compare the pre-and post-IFRS period. First, the study reflected that most of the South African companies exhibit higher compliance rates ranging from 87 to 93.417 which is impressive. On the other hand, 4 companies recorded Medium level compliance that is between 60% to 79% compliance level. The findings further revealed that there is a significant positive association between compliance with IFRS 1 and the value relevance of accounting information.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».