IFRS 16 påverkan på företagens finansiella rapporter : En kvantitativ studie om IFRS 16 påverkan på nordiska börsnoterade företag inom detaljhandeln, tjänstesektorn och byggbranschen
Notice bibliographique
Résumé
Background and problem: IAS 17, the name of the previous standard of leasing, allowed firms to showcase their leasing as either operational or financial. This allowance led to the financial reports of firms not presenting the leasing requirements and therefore showing misleading financial ratios. After a review performed by the IASB and FASB and the given conclusions, IFRS 16 was implemented in January 2019. This led to leasing contracts required to be presented in financial form, with the exception of leasing contracts with duration below 12 months and assets valued less than 5 000 United States Dollar. As of today, it is mandatory to report a leasing contract in the balance sheets, which facilitates economic comparisons and eliminates potential flaws when analysing financial situations of certain firms. IFRS 16 is expected to affect the financial ratios, cash flow analysis and income statement and balance sheet of companies that are included. Purpose: The purpose of this study is to aid build an understanding of the impact on the financial ratios of firms operating on Nasdaq OMX Nordic after the implementation of IFRS 16. Additionally, this study aims to analyse if certain sectors are affected in different ways. Methodological approach: The methodological approach of this study is a quantitative method. To collect the data for this approach, interim reports for the first quarter of 2019 are used. In this study, the calculations of the financial rations have been done with the support of a census survey based on 103 publicly quoted companies within retailing and construction & service industries within Nordic. Lastly, the cross-over effects following the change to IFRS 16 within the financial ratios of these companies are constructed within the same industries. Results: The introduction and implementation of IFRS 16 showed significant effects across all sectors. This is explained due to, the firms in the selected sectors of this study, mainly being financed through leasing. The results of this study show that effects of the implementation of IFRS 16 were most significant in the retailing industry, followed by the service industry. The construction industry was impacted the least by observing the financial ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».