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Record W2979851913

Marco para la definición multidimensional del modelo de datos, estructura, taxonomías y reglas de la especificación xbrl

2016· article· es· W2979851913 on OpenAlexaboutno aff
Ignacio Santos Forner

Bibliographic record

VenueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2016
Typearticle
Languagees
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAccounting and Financial Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Marco para la definicion multidimensional del modelo de datos, estructura, taxonomias y reglas de la especificacion XBRL Desde el ano 2000 se ha producido un importante desarrollo de las aplicaciones basadas en XML y en los Almacenes de Datos (Data Warehouse). Como este tipo de aplicaciones necesitan interactuar con diferentes tecnologias y de igual modo con otras aplicaciones es, por tanto, un importante factor a tratar su interoperabilidad. De una manera paralela, en este mismo periodo de tiempo ha habido una evolucion de los datos economicos que necesitan las empresas e instituciones financieras, incrementandose el numero de estas entidades que necesitan mas informacion, pero ademas esta informacion debia de ser fiable y estar en tiempo. Que la informacion economica o financiera sea fiable no significa que tenga errores de codificacion o de transmision, ya que en el ano 2000 ya habia procedimientos suficientemente fiables, sino que estos informes debian de ser semanticamente correctos. Es en esta decada en la que se observa la necesidad de que economistas y contables obtengan sus informes con contenido semantico, aparecen algunas especificaciones para la transmision de informacion economica, como puede ser el eXtensible Business Reporting Language (XBRL) o el Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX). Los informes de ambas especificaciones tienen contenido semantico y estan dedicadas al envio y tratamiento de informacion economica y/o estadistica. Sin embargo, ambas especificaciones nacieron de expertos economistas o estadisticos, y como unico fin era resolver su problematica, sin formalizar sus definiciones, y reglas conceptuales, pues no hay modelo conceptual y el modelo logico existente esta muy proximo al modelo fisico, es decir, a su implementacion. El objetivo de esta tesis es formalizar la especificacion de informes economico/financieros, haciendo uso de la especificacion XBRL, analizando y auditando esta especificacion. Ademas, se estudia en profundidad el diseno de estos informes haciendo uso de la metodologia del Model Driven Architecture (MDA), con el objetivo final de analizar su interoperabilidad. Por ultimo, se muestran diversas pruebas de conceptos, acompanadas de las diferentes validaciones de la propuesta de la tesis. La tesis empieza analizando la necesidad de esta especificacion (XBRL), su origen historico, y en general el estado del arte que ha llevado a la utilizacion de esta especificacion como un estandar de facto. Ademas, se estudia su evolucion y utilizacion, tanto historica, como en la actualidad, como su futuro previsto. Una vez establecido el estado del arte de los informes semanticos economico/financiero, se pasa a analizar la especificacion XBRL. Despues de dar una vision global del lenguaje o especificacion XBRL se empieza a detallar este y por ultimo se muestra el conjunto de meta-metadatos usados en XBRL, utilizando UML. Esta tesis propone el diseno de los metadatos de los informes y de los propios informes. Pero, ademas, en este trabajo se propone estudiar las diferentes implementaciones de estos informes y su diseno en su totalidad. MDA provee un buen marco consolidado para la generacion automatica de codigo en el ciclo de vida del desarrollo del software, ademas de resolver los problemas de heterogeneidad e interoperabilidad entre sistemas con diferentes plataformas. Uno de los principales retos de este trabajo de investigacion es la formalizacion de la especificacion en el modelo conceptual. Tambien se analizan los diferentes tipos de disenos existentes: los que hacen un uso intensivo de las dimensiones (diseno Europeo) y aquellos que utilizan menor numero de dimensiones (diseno fundamentalmente de EEUU y Canada). Este trabajo se basa fundamentalmente en los informes de la Supervision/Regulacion Europea, por tanto se centra en los primeros. Esto es debido, por otra parte, a que el autor de esta tesis pertenece a diversos grupos de armonizacion de los informes de supervision Europeos y es empleado del Banco de Espana. Esta institucion es parte integrante del Sistema Europeo de Bancos Centrales (European System of Central Banks, ESCB), y este a su vez del Banco Central Europeo (European Central Bank, ECB) y los bancos centrales nacionales europeos (National Central Banks, NCBs), que participan en el Eurosistema (Autoridad monetaria en la eurozona (Eurosystem)). Por tanto, el modelo conceptual propuesto en esta investigacion es el Modelo de Datos Multidimensional (MDM). La propuesta esta basada en los informes definidos por la Supervision/Regulacion europea. Estos informes son los datos requeridos a las entidades financieras o empresas supervisadas, siendo este el Universo del Discurso (UD), tambien llamado Modelo independiente de computacion (Computation Independent Model, CIM), utilizando la metodologia del MDA. Una vez realizadas las definiciones se pasa a analizar los procesos de validacion de esta propuesta, mostrando algoritmos para obtener el MDM y la generacion del proceso de asercion, o formulas, en el modelo de datos XBRL (XBRL Data Model, XBRLDM). Ademas, se mostrara su implementacion en los modelos logico y fisico. Toda esta propuesta esta apoyada en diferentes Pruebas de Concepto (POC), presentadas en foros especializados de la Supervision financiera y economica europeos. Estas pruebas estan basadas en tres taxonomias europeas: Financial Report 2008 (FINREP), 2012 y Solvency II (Eurofiling 2015). FINREP es una taxonomia auspiciada por la European Banking Authority (EBA). Solvency II codifica y armoniza la regulacion de Seguros de la Union Europea (UE) y es auspiciada por la European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA). En estas POC se analizan y muestran todas las propuestas de esta tesis. Pero tambien se muestra con diversas tablas las diferentes pruebas que muestran la validacion de esta propuesta en los diversos niveles de la metodologia MDA. Ademas, se analiza la interoperabilidad de los informes economicos/financieros, y su necesidad de mapeo en XBRL, hojas de calculo, ACCESS, Sistemas Gestores de Bases de Datos (Database Management System, DBMS), XML y otros. Por ultimo, se presenta el trabajo de investigacion a realizar en el inmediato futuro a consecuencia de esta tesis.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.746
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
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