Quality and Innovations in the Financial Reporting as a Way to Increase Attractiveness for Institutional Investors
Notice bibliographique
Résumé
At the present stage of global development there is a transition from understanding the financial statements of enterprises not only as a source of quantitative indicators of the company's development but also as a reputable tool for its reliability and readiness for transparent relations with counterparties. Investment decision-making has always been characterized by balancing profitability and reliability of capital investment. Accordingly, this requires increasing emphasis on the quality and complexity of companies' financial reporting, allowing you to maximize the amount of information provided to potential investors. The article aims to test the hypothesis about the impact of qualitative characteristics of financial reporting on the attractiveness of companies to investors. The study analyzes the evolution of financial reporting, the causes and consequences of innovative approaches to its preparation, and the dissemination of national and international standards. The second stage of the analysis involves modeling the impact of financial reporting and investment attractiveness of enterprises at the national level through economic and mathematical modeling (the specificity of the model is determined by testing the quantitative input data). According to the results of the study of financial reporting quality indicators, the general parameter is the strength of auditing and reporting standards, which the World Economic Forum assesses based on a survey of business leaders. Indicators of the country's investment attractiveness calculated by the World Bank's global statistical base were chosen as dependent variables. Calculations are performed on panel data for a sample of more than 20 countries (Azerbaijan, Belgium, Bulgaria, Canada, China, Czech Republic, Germany, Spain, Estonia, Georgia, Ghana, Greece, Hungary, India, Israel, Italy, Japan, Kazakhstan, Lithuania, Morocco, Mexico, Mongolia, New Zealand, Romania, Turkey, United States) over ten years. The obtained results of calculations are the basis for finding ways to improve further the quality of financial and nonfinancial disclosure of companies to increase their competitiveness in the investment market.
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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 | 0,023 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».