Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Skoglund, Kevin"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • No Thumbnail Available
    Item
    Analyzing the themes of Artificial Intelligence as framed by the Big Four accounting firms: A Document Analysis
    (2024-08-14) Bruno, Mattia; Skoglund, Kevin; University of Gothenburg/Graduate School; Göteborgs universitet/Graduate School
    This study examines how the Big Four accounting firms - Deloitte, EY, KPMG, and PwC - frame the discussion about AI in their documents. This research conducts a document analysis of AI-related reports published by these firms to identify key themes and analyze their narrative strategies. The primary objectives are to uncover what themes of AI are being discussed, and how these themes are being framed by the Big Four firms. Over the past few decades, AI has emerged as a transformative technology, fundamentally altering organizational processes and creating significant value across industries. Despite its potential, AI adoption remains complex. The Big Four, given their market dominance and influence, play a critical role in guiding organizations through AI adoption, making their perspectives particularly influential. The analysis identifies twelve key themes discussed by the Big Four firms: Ethical Considerations, Adoption and Investments, Competitive Advantage, Transformative Role, Innovation, Productivity and Efficiency, Benefits for Risk Management, Cybersecurity and Data Privacy, Data Quality, Governance and Compliance, Employees-AI Interaction, and Regulatory Landscape and Initiatives. These themes reveal a multifaceted discussion, highlighting both the opportunities and challenges associated with AI. Furthermore, the analysis reveals some key findings. Firstly, ethical considerations are framed around responsible AI practices, emphasizing transparency, accountability, and trust. Moreover, the transformative role of AI is underscored as a fundamental force reshaping industries and business processes. Also, productivity and efficiency are extensively covered, positioning AI as a driver of economic progress through automation and optimization. Importantly, cybersecurity and data privacy are framed as paramount challenges, emphasizing the need for robust measures to mitigate risks. Additionally, governance and compliance are discussed as essential for responsible AI deployment, stressing robust governance mechanisms. Further, the Big Four firms emphasize a human-centered approach, advocating for workforce development and upskilling. Lastly, the regulatory landscape is framed as complex and evolving, calling for adaptive and collaborative regulatory approaches. This study contributes to the understanding of how Big Four firms shape the discussion around AI, offering insights into their strategic framing. By juxtaposing these findings with academic literature, the research provides a comprehensive view of AI's opportunities and challenges, informing future research, policymaking, and professional practice.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Den onlinebaserade dagligvaruhandeln En kvalitativ studie om generationers attityder
    (2022-02-16) Hansson, Olivia; Skoglund, Kevin; University of Gothenburg/Department of Business Administration; Göteborgs universitet/Företagsekonomiska institutionen
  • No Thumbnail Available
    Item
    Värderelevansen av goodwill, inkomst & bokvärde sedan införandet av IFRS
    (2022-09-09) Skoglund, Kevin; Olofsson, Rasmus; University of Gothenburg/Department of Business Administration; Göteborgs universitet/Företagsekonomiska institutionen
    Bakgrund och problemdiskussion: År 2005 blev IFRS den nya redovisningsstandarden inom EU för noterade bolag. Detta införande innebar en harmonisering av redovisningen vilket leder till ökad jämförbarhet mellan företag. Med den nya standarden med nya regler uppstår frågor huruvida värderelevansen påverkats sedan införandet av IFRS, hur detta har påverkat goodwill, inkomster & bokvärde samt om det blivit till det bättre. Syfte: Vi syftar med denna studie att undersöka införandet av IFRS påverkan på redovisningens värderelevans. I synnerhet studeras potentiella förändringar av värderelevansen av variabler som inkomster per aktie och bokvärde per aktie, samt värderelevansen av goodwill. Metod: Urvalet består av 86 830 separata observationer och sträcker sig över perioden 1990-2020. Där varje observation utgörs av ett verksamhetsår för ett företag. Vi estimerar en modell för att testa påverkan som införandet av IFRS har haft på värderelevansen hos redovisningsposterna goodwill, inkomster och bokvärde för börsnoterade företag. Samtlig data har samlats in med CapitalIQ. Resultat och analys: Majoriteten av variablerna är signifikanta i tabell 5.1. Ett R2 värde på 0.2144 samt ett justerat R2 värde på 0.2142. Det uppskattas finnas en iii svag korrelation. Ur VIF-testet finns det inga tydliga tecken på multikollinearitet. Ur resultatet finner vi att viss information tagen ur tabellen är i linje med tidigare forskning men även inkonsekvent till annan. Slutsats: Vi finner en signifikant positiv värderelevans hos inkomster sedan införandet av IFRS. En signifikant negativ värderelevans hos bokvärde sedan införandet av IFRS, en icke signifikant positiv värderelevans hos goodwill sedan införandet samt en icke signifikant negativ värderelevans hos goodwill-nedskrivningar sedan införandet av IFRS. Förslag till fortsatt forskning: Utveckla modellen genom att inkludera faktorer som fångar landsspecifika aspekter som kan påverka IFRS effekt på redovisningens värderelevans.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback