Contenido del informe de avance del proyecto. Efectos en el costo de capital social (Equity) tras la adopción de las Normas internacionales de información financiera en las principales empresas de Colombia
Bibliographic record
Abstract
El costo de capital social se entiende como la utilidad promedio esperada sobre la inversión realizada en las empresas por parte de los inversionistas (Besley, Brigham, & Gomez, 2001), por lo tanto, de acuerdo con los antecedentes históricos, un cambio del estándar contable produce repercusiones en la información financiera de las empresas y a la vez en algunos de sus indicadores. El objetivo de la investigación es identificar el efecto en el costo esperado de capital social de las principales empresas colombianas listadas en el índice bursátil COLCAP, tras la adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera (IFRS). Por medio una revisión documental se identifica que la metodología apropiada al contexto colombiano es el modelo CAPM el cual se analiza el periodo entre el 2009 y el 2017, que contiene información calculada bajo el estándar local y el internacional. Se encuentra que al implementar las IFRS no genera una influencia significativa en el cambio del costo de capital social de las empresas objeto de estudio a diferencia de variables como el endeudamiento, el Margen Operacional, el ROE y el crecimiento de las empresas. Esta investigación es relevante debido a que no se ha realizado este tipo de análisis en Colombia y existen pocos antecedentes en Latinoamérica.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".