Determining factors affecting the transition of financial statement preparation from VAS to IFRS in enterprises in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
According to the Ministry of Finance's roadmap for applying IFRS in Vietnam, listed enterprises on the stock market and state-owned enterprises holding the dominant power are the first group of enterprises to alter the preparation of financial statements according to Vietnamese Accounting Standards (VAS) to the application of International Financial Reporting Standards (IFRS). The voluntary application period is from 2022 to 2025 and the period after 2025 will be the mandatory one. This study was conducted to determine the factors affecting the transition from preparing financial statements following VAS to IFRS for this group of enterprises. The study involved surveying managers and chief accountants at 120 enterprises belonging to the group of companies listed on the stock market, state-owned enterprises holding the dominant power, with the adoption of a regression analysis method. The research results show that five factors are affecting the transition of financial reporting from VAS to IFRS in this group of enterprises, with the order of influence being ranked from high to low, respectively as (i) Size and operation characteristics of the enterprise; (ii) Competence of accountants; (iii) Viewpoints of the enterprise administrators; (iv) Applied accounting regime, and (v) Enterprise owners. On that basis, the study proposes some recommendations for the transition from preparing financial statements according to VAS to IFRS for enterprises to meet the Ministry of Finance's roadmap for IFRS application.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».