Text Mining : análisis del contenido del informe del revisor fiscal
RESUMEN: El presente artículo evalúa el contenido del informe de auditoría —para caso de Colombia, informe del revisor fiscal— en las empresas cotizadas en la bolsa de valores de Colombia en el periodo 2010-2021, por medio de la metodología Text Mining, que posibilitó el análisis del texto incluido...
- Autores:
-
Zamarra Londoño, Julián Esteban
Pérez Noreña, Daniela
Barrera Montoya, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/37159
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/37159
- Palabra clave:
- Auditoria fiscal
Tax auditing
Usuarios de información
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Text mining
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RESUMEN: El presente artículo evalúa el contenido del informe de auditoría —para caso de Colombia, informe del revisor fiscal— en las empresas cotizadas en la bolsa de valores de Colombia en el periodo 2010-2021, por medio de la metodología Text Mining, que posibilitó el análisis del texto incluido en 647 informes de revisor fiscal, identificando los términos más recurrentes y su importancia dentro del informe, a través del estadístico de frecuencia de términos y nubes de palabras. Con lo anterior, se encontró que los informes del revisor fiscal siguen un formato estándar que, sin embargo, incluyen temas relativos al proceso de auditoría e información adicional a través de los párrafos de énfasis y otros asuntos, mostrando que las palabras o términos que más se usan dentro de los informes son “financiero”, “auditoría” y “opinión”, pero en los párrafos de revelaciones adicionales como párrafos de énfasis y cuestiones clave se incorporan otros temas como procedimientos, deterioro, cartera, evolución y activos para hacer referencia a la información adicional de evaluación de los auditores diferente a solo emitir una opinión de auditoría |
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Zamarra Londoño, Julián EstebanPérez Noreña, DanielaBarrera Montoya, Carlos Andrés2023-11-03T19:09:28Z2023-11-03T19:09:28Z20230120-4203https://hdl.handle.net/10495/3715910.17533/udea.rc.n83a062590-4604RESUMEN: El presente artículo evalúa el contenido del informe de auditoría —para caso de Colombia, informe del revisor fiscal— en las empresas cotizadas en la bolsa de valores de Colombia en el periodo 2010-2021, por medio de la metodología Text Mining, que posibilitó el análisis del texto incluido en 647 informes de revisor fiscal, identificando los términos más recurrentes y su importancia dentro del informe, a través del estadístico de frecuencia de términos y nubes de palabras. Con lo anterior, se encontró que los informes del revisor fiscal siguen un formato estándar que, sin embargo, incluyen temas relativos al proceso de auditoría e información adicional a través de los párrafos de énfasis y otros asuntos, mostrando que las palabras o términos que más se usan dentro de los informes son “financiero”, “auditoría” y “opinión”, pero en los párrafos de revelaciones adicionales como párrafos de énfasis y cuestiones clave se incorporan otros temas como procedimientos, deterioro, cartera, evolución y activos para hacer referencia a la información adicional de evaluación de los auditores diferente a solo emitir una opinión de auditoríaABSTRACT: This article applies the Text Mining methodology to assess the content of the audit report -in the case of Colombia, the statutory auditor’s report- for companies listed on the Colombian stock exchange in the period 2010-2021. This enabled the analysis of the textual context of 647 statutory auditor’s reports, allowing to identify the most frequent terms and their relevance within the report through term frequency statistic and word clouds. With the above analysis, it was determined that the statutory auditor’s reports follow a standard format that, however, includes topics related to the audit process and additional information through the emphasis and other issues paragraphs. It was found that “financial”, “audit” and “opinion” are the most frequently used words or terms within the reports. However, in the additional disclosure paragraphs such as emphasis and key issues, other topics including “procedures”, “impairment”, “portfolio”, “evolution”, and “assets” are incorporated to refer to additional information regarding auditors’ evaluation beyond merely issuing an audit opinionapplication/pdfspaUniversidad de Antioquia, Facultad de Ciencias Económicashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Text Mining : análisis del contenido del informe del revisor fiscalArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAuditoria fiscalTax auditingUsuarios de informaciónInformation usersText mining15283127ContaduríaPublicationORIGINALZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdfZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdfArtículo de revistaapplication/pdf1095312https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/9b112c05-4936-4d62-917b-71a5ba9fed12/downloadf2ea7780d9a4a3f39c60fe9116eea71bMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/e13a65a3-9c53-403f-9418-bac8b5c5272f/downloade2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/56557095-7b40-4170-ab24-d30457112e65/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTEXTZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdf.txtZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdf.txtExtracted texttext/plain77212https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/68a37655-813c-4529-ba2b-53694a4d0c47/downloadbb0ced67743c627800091fd2bfc2787cMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdf.jpgZamarraJulian_2023_TextMiningAnalisis.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7111https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/940b97cc-2d2c-4153-bf4a-fd7e791edaea/downloadc42fa4a0882c7ba834c6bdb80263405aMD55falseAnonymousREAD10495/37159oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/371592025-03-26 21:10:09.505http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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 |