FAS:n ja IFRS:n raportointivaatimusten lainsäädännölliset erot Suomen kiinteistöalalla
Notice bibliographique
Résumé
Tutkimuksessa tarkastellaan IFRS-raportoinnin ja FAS:n lainsäädännöllisiä eroja Suomen kiinteistöalalla. Tutkimuksen tavoitteena on tutkia ja tunnistaa erovaisuuksia IFRS-raportoinnin ja suomalaisen kirjanpitokäytännön välillä Suomen kiinteistöalalla. Tutkimuksessa kiinnitetään myös huomioita erovaisuuksien vaikutuksista tilinpäätökseen laadinnassa ja tilintarkastuksessa. Lisäksi tutkimuksessa pyritään vastaamaan siihen, onko tunnistettujen raportoinnin erovaisuuksista johtuva työmäärä kertaluontoista vai pysyvää. Tutkimus on suoritettu laadullisena tutkimuksena. Aineisto on kerätty puolistrukturoiduilla teemahaastatteluilla, joissa on haastateltu KHT-tilintarkastajia. \n \nSuuri osa IFRS-raportoinnin tutkimuksista keskittyy tarkastelemaan IFRS:n soveltamisen hyötyjä ja vaikutuksia esimerkiksi rahoituskustannuksiin. Sen sijaan IFRS:n soveltamisen aiheuttama työmäärä ja vaivannäkö on jäänyt laajalti ilman huomiota, vaikka se on olennainen osa kokonaishyötyjen arviointia. Työmäärän ja vaivannäön muutokseen puolestaan vaikuttavat eroavaisuudet IFRS:n ja FAS:n välillä. IFRS-standardien vaikutukset ovat voimakkaasti sidottuja maa-, toimiala- ja yrityskohtaisiin ominaisuuksiin. Erovaisuuksien tunnistamiseksi IFRS-standardiston soveltamista on tarkasteltava suomalaisessa kontekstissa, koska muutokset ympäristössä aiheuttavat muutoksia kirjanpitokäytäntöön ja toisaalta muutokset kirjanpitokäytännöissä aiheuttavat muutoksia ympäristöön. \n \nTuloksina havaittiin, että IFRS-raportointi ja FAS ovat fundamentaalisesti yhdenmukaisia, mutta IFRS-raportoinnin yksityiskohtaisuus aiheuttaa työmäärän kasvua kiinteistöalalla. Tutkimuksessa havaittiin myös, että tekstin laadinta tilinpäätöksiin koetaan taloushallinnossa haastavaksi. Työmäärän kasvun havaittiin olevan laajalti kertaluontoista käyttöönoton yhteydessä tehtävää implementointia ja prosessien laadintaan liittyvää työtä. Implementoinnin osalta kiinteistöalalla todettiin olevan IFRS 16-standardin soveltamiseen hyvät valmiudet, koska toimialan luonteen vuoksi vuokrasopimusten hallinta on keskeinen toiminto. Työmäärä on kuitenkin myös pysyvästi suurempi FAS:iin verrattuna, johtuen raportoinnin yksityiskohtien määrän kasvusta. Yksittäisten standardien ei tunnistettu aiheuttavan kiinteistöalalla huomattavaa vaivannäön kasvua.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,031 |
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 ».