Review of Prospective Financial Statements: Stationary vs. Forward-Looking Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Prospective financial statements (PFSs) and their examination have become more and more important in recent years as a result of various regulating pressures and market needs. Despite this growing importance, the literature about PFS review appears to be dated and generic and only proposes backward-looking models. This paper examines and integrates the literature, standard setters’ guidelines, and best practices regarding PFS analysis in order to identify the objectives of PFS review and categorize the criteria for its examination. We develop a conceptual and operational framework to achieve the following: (a) we define a structured estimation process in the light of PFS review criteria; (b) we operationalize the estimation process to guide PFS validation. We find that PFS review mainly relies on a consistency analysis between the results of the company analyzed and its drivers, with the aim of identifying reasonable weights of each driver on the forecasts. Our work represents a first attempt to build a method to assess the reasonableness and uncertainty of PFSs under both backward-looking and forward-looking perspectives. It supports auditors and managers in evaluating the likelihood that a company’s plan will ensure business continuity. It also supports external users (banks, analysts, valuers) involved in formulating estimates and corporate valuations based on prospective 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 | 0,150 | 0,533 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».