IFRS 18 AND THE GLOBAL STANDARDIZATION OF RESULT SUBTOTALS: A MULTI-JURISDICTIONAL ECONOMETRIC ANALYSIS IN THE LIGHT OF INSTITUTIONAL THEORY
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of IFRS 18 on the standardization of performance subtotals through the lens of institutional theory, critically addressing methodological limitations inherent to the short post-implementation period. Using a hybrid sample of 425 companies (85 per country) and aggregated data from regulators in the United Kingdom, Australia, Canada, South Korea, and Brazil over the period 2015-2024, we implement a multilevel econometric strategy combining triple fixed-effects panel models with difference-in-differences approaches, instrumental variables, and mediation analysis. Our results, robust to extensive sensitivity tests including statistical power analysis (1-β = 0.89), indicate that the adoption of IFRS 18 is associated with a 42.3% reduction in cross-country dispersion of operating profit (p < 0.01), an effect mediated by 65% through the quality of institutional enforcement. Heterogeneity analyses reveal that the effects are 73% larger in jurisdictions with high-quality enforcement, corroborating institutional theory assumptions. Additionally, we document a 58.7% contraction in heterogeneous Management Performance Measures (MPMs) intensity (p < 0.01) and a 34.5% increase in the value relevance of standardized operating profit. We explicitly discuss the implications for accounting standardization theory and propose an integrated framework for evaluating international regulatory reforms.
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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 | 0,018 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».