طبيعة المشكلة والتساؤلات البحثية:
إن قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة وفهمها من قبل مستخدميها خاصة المستثمرين تعمل على توفير معلومات محاسبية موثوق فيها وذات مقدرة تقييمية ويمكن الإعتماد عليها فى إتخاذ قراراتهم، لأنها أعدت وفقا للمعايير المحاسبية، وهذا يبعث فيهم الإطمئنان إلى أن هذه المعلومات ملائمة وقابلة للمقارنة وقابلة للتحقق وذات منفعة لهم، وبالتالى استخدامها فى تقييم السعر السوقى للسهم ومن ثم تحديد القيمة السوقية للشركة، وهو ما يعبر عن قدرة المعلومات المحاسبية فى تفسير التغير فى أسعار الأسهم فى سوق الأوراق المالية. لذلك تعد أسعار الأسهم كمؤشر لقيمة الشركة من القضايا الهامة التي تهم المستثمرين وأصحاب المصلحة الآخرين، وبالتالى توجد أهمية لدراسة العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة.
وتعد تقنية البيانات الضخمة من أهم التقنيات الحديثة التي توفر سهولة الوصول إلى مجموعة كبيرة من البيانات والمعلومات والتطبيقات والأدوات التى یمكن استثمارها في تحقيق التميز وتحسين القدرات المعرفية في مجال مهنة المحاسبة والتى تعيد تكوين مستقبل هذه المهنة، وبالتالي فإن تجاهل تلك البيانات أو تأجيل التعامل معها يكون فى غير صالح الشركات وعليها العمل على اقتناء أدوات لتحليل تلك البيانات لكى تتمكن من تحويلها إلى قيمة مضافة. لذلك فقد تزايد الإهتمام من الشركات لإستخدام وتحليل ومعالجة البيانات الضخمة والإستفادة منها قدر الإمكان فى توفير المعلومات فى الوقت المناسب وإجراء التحليلات التنبؤية وإيجاد ميزة تنافسية.
وترى الباحثة أن تحليل البيانات الضخمة يعمل على محاولة تفادى أوجه القصور فى بعض المعلومات الواردة بالتقارير المالية وبالتالى زيادة قابليتها للقراءة وفهمها من قبل المستثمرين وأصحاب المصالح الآخرين وتوفير معلومات محاسبية ذات مقدرة تقييمية تساعدهم فى تقييم أسعار الأسهم فى سوق الأوراق المالية وتفسير تغيراتها وبالتالى تقييم القيمة السوقية للشركة، وبالتالى تتضح أهمية قياس أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية للقراءة والقيمة السوقية للشركة.
ويسعى هذا البحث إلي تسليط الضوء على قياس أثر تحليل البيانات الضخمة على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على القيمة السوقية للشركة، من خلال محاولة الإجابة على التساولات التالية والتى تعبر عن طبيعة المشكلة:
ما ماهية كلا من تحليل البيانات الضخمة وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة؟
ما هى طبيعة العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة ؟
هل يؤثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة ؟
هدف البحث:
يتمثل الهدف الرئيسى للبحث فى قياس أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة مع تقديم دليل تطبيقى من الشركات المقيدة بالبورصة المصرية، ويمكن تحقيق هذا الهدف من خلال ما يلى:
توضيح الإطار الفكرى لمتغيرات البحث.
دراسة العلاقة بين قايلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة.
دراسة أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قايلية التقارير المالية السنوية للقراءة على والقيمة السوقية للشركة.
إجراء دراسة تطبيقية على عينة من الشركات المقيدة بالبورصة المصرية لإختبار فروض البحث.
أهمية البحث
الأهمية العلمية:
تبرز أهمية البحث العلمية من أهمية دور تحليل البيانات الضخمة من جمع وتخزين وتشغيل البيانات فى توفير معلومات تتسم بالملائمة والتمثيل الصادق للمستخدين بشكل عام وللمستثمرين بشكل خاص تساهم فى زيادة قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة وفهمها وتكوين فكرة كبيرة عن الشركة لديهم، ومن ثم جذبهم لشراء أسهم هذه الشركات، الأمر الذى يدعمها بميزة تنافسية وتعزيز قيمتها السوقية. كما ترجع الأهمية العلمية للبحث إلى ندرة الدراسات والبحوث فى مجال تأثير تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة على حد علم الباحثة.
الأهمية العملية:
يقدم البحث الحالى دليل تطبيقى من البورصة المصرية عن قياس أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، وذلك من خلال دراسة العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، ودراسة أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، حيث تم إدخال متغيرات جديدة إلى النماذج التى سبق وقدمتها الدراسات السابقة مما يعكس مؤشرات جديدة فى هذا الصدد.
قد توفر نتائج الدراسة التطبيقية معلومات تساعد المسئولين في الشركات المقيدة بالبورصة المصرية على فهم أوضح لمدى الاستفادة من تحليل البيانات الضخمة فى إعداد التقارير المالية السنوية بشكل يجعلها قابلة للقراءة من قبل مستخدميها خاصة المستثمرين، ومن ثم تعزيز القيمة السوقية للشركات.
فروض البحث:
الفرض الأول: توجد علاقة تأثيرية معنوية بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة.
الفرض الثانى: يوجد أثر معنوى لتحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة.
منهج البحث:
إعتمد البحث على المنهج العلمى بشقيه الاستقرائى والإستنباطى في تحليل وتقييم الدراسات السابقة المتعلقة بتحليل البيانات الضخمة وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة بهدف الاستفادة منه في صياغة الإطار النظرى للبحث، ومعرفة طبيعة أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، وإجراء دراسة تطبيقية على عينة من الشركات المدرجة بالبورصة المصرية باستخدام أسلوب تحليل المحتوى لفحص التقارير السنوية لتلك الشركات، وذلك بغرض تطوير نماذج لقياس هذا الأثر واختبار فروض البحث واستخلاص وتعميم النتائج.
حدود البحث
• يقتصر البحث على دراسة أثر تحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، ويخرج عن نطاقة المتغيرات والعوامل الأخرى التى قد تؤثر على القيمة السوقية للشركة.
• تقتصر الدراسة التطبيقية على الشركات المسجلة بالبورصة المصرية خلال الفترة من عام (۲۰20) حتى عام (2023).
• يقتصر البحث في قياس قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على اللوغاريتم الطبيعي لعدد صفحات القوائم المالية والإيضاحات المتممة لها باعتباره جزء من هذه القوائم ومن مكونات الإفصاح السردى الإلزامى وفقاً لمعايير المحاسبة المصرية.
خطة البحث
انطلاقاً من أهمية البحث وتحقيقاً لأهدافه والإجابة على تساؤلاته البحثية، فقد تم تقسيم ما تبقى من البحث كما يلى: يعرض القسم الثانى الإطار الفكرى لمتغيرات البحث ويشتمل على تحليل البيانات الضخمة وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، بينما يعرض القسم الثالث عرض وتحليل الدراسات السابقة والعلاقة بين متغيرات البحث وصياغة الفروض البحثية، أما القسم الرابع فيعرض الدراسة التطبيقية، وأخيرا يتناول القسم الخامس النتائج والتوصيات ومجالات البحث المستقبلية.
نتائج البحث
• يساعد تحليل البيانات الضخمة فى إعداد تقارير مالية دقيقة خالية من الأخطاء المحاسبية الجوهرية وقابلة للقراءة من قبل مستخدميها وخاصة المستثمرين، وبالتالى زيادة الطلب على الأسهم وإرتفاع القيمة السوقية للشركات.
• عدم وجود تعريف محدد ومتفق عليه لقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة، علاوة على تعدد المقاييس المستخدمة فى قياسها فتشتمل على مقاييس معتمدة على تعقيد النص، ومقاييس معتمدة على طول النص والتى تناسب البيئات العربية، وأخرى معتمدة على المؤشرات، كما تتأثر قابلية التقارير السنوية للقراءة بالأداء المالى، وخصائص مجلس الإدارة، وممارسات إدارة الأرباح، وخصائص الشركة.
• توجد علاقة تأثيرية إيجابية متوسطة ذات دلالة معنوية بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة، حيث أن معامل الإرتباط موجب بقيمة (0,564)، وبمستوى دلالة معنوية Sig (0.009) وهو أقل من (0,05)، وأن القيمة الاحتمالية ((P-value أقل من (0,05) فقد بلغت (0,004)، وكانت إشارة معامل الإنحدار(B) موجبة بقيمة (0.852) وهذا يعنى وجود تأثير معنوى لقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على القيمة السوقية للشركة،، مما يدل على وجود علاقة إرتباط معنوية وموجبة بينهما، وهذا يؤيد صحة الفرض الأول والقائل: " توجد علاقة تأثيرية معنوية بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة ".
• توجد علاقة تأثيرية إيجابية ضعيفة ذات دلالة معنوية بين حجم الشركة والقيمة السوقية للشركة، حيث أن معامل الإرتباط موجب بقيمة (0.450) وبمستوى معنوية (0.024) وهو أقل من (0.05). وتوجد علاقة تأثيرية سلبية ضعيفة ذات دلالة معنوية بين نسبة الرافعة المالية والقيمة السوقية للشركة، حيث أن معامل الإرتباط سالب بقيمة (-0.351) وبمستوى معنوية (0.041) وهو أقل من (0,05). كما توجد علاقة تأثيرية إيجابية متوسطة ذات دلالة معنوية بين ربحية الشركة والقيمة السوقية للشركة، فقد كانت معامل الإرتباط موجب بقيمة (0.613) وبمستوى معنوية أقل من (0.05). بينما توجد علاقة تأثيرية إيجابية ضعيفة ذات دلالة معنوية بين حجم مكتب المراجعة والقيمة السوقية للشركة، حيث بلغ معامل الإرتباط الموجب (0.414) وبمستوى معنوية (0.034) وهو أقل من (0.05). فى حين توجد علاقة تأثيرية إيجابية ضعيفة ذات دلالة معنوية بين جودة حوكمة الشركات والقيمة السوقية للشركة، فقد كان معامل الإرتباط موجب بقيمة (0.323) وبمستوى معنوية (0.043) وهو أقل من (0.05).
• يوجد أثر إيجابى متوسط ذو دلالة معنوية بين تحليل البيانات الضخمة والقيمة السوقية للشركة، حيث بلغ معامل الإرتباط بقيمة موجبة (0.624) وبمستوى معنوية Sig. (0.003) وهو أقل من (0.05)، وأن القيمة الاحتمالية ((P-value أقل من (0,05) فقد بلغت (0,013)، وكانت إشارة معامل الإنحدار(B) موجبة بقيمة (0.634) وهذا يعنى وجود تأثير معنوى لتحليل البيانات الضخمة على القيمة السوقية للشركة،، مما يدل على وجود علاقة إرتباط معنوية وموجبة بينهما. وهو ما يدعم صحة الفرض الثانى.
• يوجد أثر إيجابى متوسط ذو دلالة معنوية بين ( التفاعل بين تحليل البيانات الضخمة وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة) وبين القيمة السوقية للشركة، حيث بلغ معامل الإرتباط بقيمة موجبة (0.735) وبمستوى دلالة معنوية Sig. (0.00) وهو أقل من (0.05)، كما أن القيمة الاحتمالية ((P-value أقل من (0,05) فقد بلغت (0,000)، وكانت إشارة معامل الإنحدار(B) موجبة بقيمة (1.546) وهذا يعنى وجود تأثير معنوى للتفاعل بين تحليل البيانات الضخمة وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على القيمة السوقية للشركة، وبالتالى فإن تحليل البيانات الضخمة يعدل فى العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة إلى الأفضل حيث زاد معامل الإرتباط فى تلك العلاقة من (0.624) إلى (0.735) وإنخفض مستوى المعنوية من (0,003) إلى الصفر، كما زاد معامل الإنحدار (B) أيضا من (0.852) إلى (1.546) وإنخفضت القيمة الاحتمالية (P-value) من (0.004) إلى الصفر. وهو ما يؤيد صحة الفرض الثانى والقائل: " يوجد أثر معنوى لتحليل البيانات الضخمة كمتغير معدل على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة والقيمة السوقية للشركة ".
توصيات البحث:
• إلزام الهيئة العامة للرقابة المالية الشركات المقيدة بالبورصة المصرية بالإعتماد على تحليل البيانات الضخمة فى نظم المعلومات المحاسبية لمعالجة جميع المعاملات المالية لضمان الحصول على التقارير المالية وفق الضوابط القانونية هذا من ناحية، وقيام الهيئة بتنظيم الإفصاح المحاسبى في التقارير المالية لتجنب الإفصاح عن أى معلومات غير ضرورية لمستخدمى القوائم المالية، لضمان عدم نشر تقارير مالية طويلة ومعقدة لتجنب مشكلة زيادة حجم التقارير المالية وانخفاض قابليتها للقراءة.
• نشر الوعى بأهمية تحليل البيانات الضخمة للشركات ومستخدمى التقارير السنوية من خلال التعليم وورش العمل والحث على استخدام الوسائل التکنولوجية وبرمجيات وأدوات معالجة البيانات الضخمة لتحويلها إلى معلومات ذات قيمة مفيدة يتم الإفصاح عنها فى التقارير المالية السنوية مما يؤدى إلى سهولة قرائتها من قبل مستخدميها وخاصة المستثمرين لمساعدتهم فى إتخاذ القرارات الإستثمارية والتى تنعكس على القيمة السوقية للشركة.
• ضرورة قيام المنظمات المهنية بإصدار معيار محاسبى رسمى أو مقاييس دولية لإلزام الشركات بتحليل البيانات الضخمة والإفصاح عنها فى التقارير السنوية حتى يسهل على مستخدميها وخاصة المستثمرين قراءة المعلومات الواردة بها وفهمها، مما يعزز من قرارات المستثمرين وتعظيم القيمة السوقية للشركات.
• تطوير المناهج والمقررات الدراسية لطلاب تخصص المحاسبة، من خلال تركيز تلك المقررات على إكساب الطلاب مهارات تحليل البيانات الضخمة وتخزينها وإسترجاعها والإستفادة منها فى القياس والإفصاح المحاسبى.
• إجراء المزيد من الدراسات والبحوث على المستوى المحلى والدولى والتى تساعد فى طرح تفسيرات إضافية حول مدى تأثير تحليل البيانات الضخمة على العلاقة بين قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على القيمة السوقية للشركات المالية وغير المالية.
مجالات البحث المستقبلية:
فى ضوء ما توصل إليه البحث من نتائج يمكن توجيه المزيد من الأبحاث فيما يلى:
• أثر التكامل بين تحليل البيانات الضخمة وسلاسل الكتل على قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة: دراسة تطبيقية.
• تحليل العلاقة بين الإفصاح عن مخاطر الأمن السيبرانى وقابلية التقارير المالية السنوية للقراءة على القيمة السوقية للشركة: دراسة تطبيقية.
• أثر تحليل البيانات الضخمة على الإفصاح عن مخاطر التغيرات المناخية وإنعكاس ذلك على قابلية التقارير المالية السنوية للقراءة: دراسة تطبيقية.
• أثر العلاقة بين تحليل البيانات الضخمة والإفصاح عن مخاطر الأمن السيبرانى على القيمة السوقية للشركة: دراسة تطبيقية.
Abstract :
Nature of the problem and research questions:
The readability and comprehension of annual financial reports by their users, especially investors, provides reliable accounting information with evaluative power and can be relied upon in their decision-making, as they are prepared in accordance with accounting standards. This reassures investors that this information is relevant, comparable, verifiable, and useful to them. Consequently, it can be used to evaluate a stock's market price and subsequently determine a company's market value. This reflects the ability of accounting information to explain changes in stock prices in the stock market. Therefore, stock prices, as an indicator of a company's value, are an important issue of concern to investors and other stakeholders. Therefore, it is important to study the relationship between the readability of annual financial reports and a company's market value. Big data technology is one of the most important modern technologies, providing easy access to a vast array of data, information, applications, and tools that can be invested in achieving excellence and improving cognitive capabilities in the field of accounting, reshaping the future of this profession.
Therefore, ignoring or postponing interaction with this data is not in the best interest of companies, which must work to acquire tools to analyze this data to transform it into added value. Therefore, companies have become increasingly interested in using, analyzing, and processing big data to maximize its potential in providing timely information, conducting predictive analysis, and finding a competitive advantage.
The researcher believes that big data analysis seeks to address shortcomings in some of the information contained in financial reports, thereby increasing their readability and comprehension by investors and other stakeholders. It also provides accounting information with evaluative power that helps them evaluate stock prices in the stock market, interpret their changes, and, consequently, assess a company's market value. Therefore, the importance of measuring the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of financial reports and a company's market value becomes clear.
This research aims to shed light on measuring the impact of big data analysis on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value, by attempting to answer the following questions that express the nature of the problem:
• What is the nature of each of big data analysis, the readability of annual financial reports, and the company's market value?
• What is the nature of the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value?
• Does big data analysis as a moderating variable affect the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value?
Research objective:
The main objective of the research is to measure the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value, while providing applied evidence from companies listed on the Egyptian Stock Exchange. This objective can be achieved through the following:
• Clarifying the conceptual framework of the research variables.
• Studying the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value.
• Studying the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value.
• Conducting an applied study on a sample of companies listed on the Egyptian Stock Exchange to test the research hypotheses.
Research Importance
Scientific Importance:
The scientific importance of the research stems from the important role of big data analysis in collecting, storing, and processing data in providing appropriate and accurate information to users in general and investors in particular. This information contributes to increasing the readability and comprehension of annual financial reports and forming a broad understanding of the company, thus attracting them to purchase shares in these companies, which provides them with a competitive advantage and enhances their market value. The scientific importance of the research is due to the scarcity of studies and research in the field of the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual reports and the market value of the company, to the best of the researcher’s knowledge.
Practical Importance:
• The current study presents applied evidence from the Egyptian Stock Exchange (EGX) on measuring the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value. This is achieved by examining the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value, and by examining the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value. New variables were introduced to the models previously presented by previous studies, reflecting new indicators in this regard.
• The results of the applied study may provide information that will help officials at companies listed on the Egyptian Stock Exchange gain a clearer understanding of the benefits of big data analysis in preparing annual financial reports, making them readable by users, especially investors, thereby enhancing companies' market value.
Research Hypotheses:
• Hypothesis 1: There is a significant relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value.
• Hypothesis 2: There is a significant effect of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value.
Research Methodology
The research relied on the scientific approach, both inductive and deductive, to analyze and evaluate previous studies related to big data analysis, the readability of annual financial reports, and the company's market value. The aim was to benefit from this approach in formulating the theoretical framework of the research, and to determine the nature of the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value. An applied study was conducted on a sample of companies listed on the Egyptian Stock Exchange using content analysis to examine the annual reports of these companies. The aim was to develop models to measure this impact, test the research hypotheses, and extract and generalize the results.
Research Limits:
• The research is limited to studying the impact of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company's market value. It is beyond the scope of other variables and factors that may affect the company's market value.
• The applied study is limited to companies listed on the Egyptian Stock Exchange during the period from 2020 to 2023.
• The research is limited to measuring the readability of annual financial reports using the natural logarithm of the number of pages of the financial statements and their supplementary explanations, as they are part of these statements and a component of mandatory narrative disclosure according to Egyptian accounting standards.
Research Plan:
Given the importance of the research, achieving its objectives, and answering its research questions, the remainder of the research is divided as follows: The second section presents the conceptual framework and research variables, including big data analysis, the readability of annual financial reports, and the company's market value. The third section presents and analyzes previous studies, the relationship between the research variables, and the formulation of research hypotheses. The fourth section presents the applied study, and the fifth section addresses the results, recommendations, and future research areas.
Research results:
• Big data analysis helps produce accurate financial reports that are free of significant accounting errors and readable by users, especially investors, thus increasing demand for stocks and raising the market value of companies.
• There is no specific, agreed-upon definition of the readability of annual financial reports, and the multiple metrics used to measure it include those based on text complexity, length-based metrics that are appropriate for Arab environments, and indicators-based metrics .The readability of annual reports is also influenced by financial performance, board characteristics, earnings management practices, and company characteristics.
• There is a moderate positive significant relationship between the readability of annual financial reports and the market value of the company, as the correlation coefficient is positive with a value of (0.564), and at a significant level of (0.05), and the probability value (p-value) is less than (0.05) and reached (0.004), and the sign of the regression coefficient (B) was positive with a value of (0.852), which means that there is a significant effect of the readability of annual financial reports on the market value of the company, which indicates the existence of a significant and positive correlation between them, and this supports the validity of the first hypothesis, which states: “There is a significant influential relationship between the readability of annual financial reports and the market value of the company.”
• There is a weak, positive, and significant relationship between company size and market value, as the correlation coefficient is positive with a value of 0.450 and a significance level of 0.024, which is less than 0.05. There is a weak, negative, and significant relationship between leverage ratio and market value, as the correlation coefficient is negative with a value of 0.351 and a significance level of 0.041, which is less than 0.05. There is also a medium, positive, and significant relationship between company profitability and market value, as the correlation coefficient was positive with a value of 0.613 and a significance level of less than 0.05. Meanwhile, there is a weak, positive, and significant relationship between audit firm size and market value, as the positive correlation coefficient was 0.414 and a significance level of 0.034, which is less than 0.05. While there is a weak positive significant relationship between the quality of corporate governance and the company's market value, the correlation coefficient was positive with a value of (0.323) and a significance level of (0.043), which is less than (0.05).
• There is a moderate positive significant effect between big data analysis and the company's market value, as the correlation coefficient reached a positive value of (0.624) and a significance level of (2003), which is less than (0.05), and the probability value (p-value) is less than (0.05), as it reached (0.013), and the sign of the regression coefficient (8) was positive with a value of (0.634), which means that there is a significant effect of big data analysis on the company's market value, indicating the existence of a significant and positive correlation between them. This supports the validity of the second hypothesis.
• There is a significant positive medium effect between (the interaction between big data analysis and the readability of annual financial reports and the market value of the company, as the correlation coefficient reached a positive value (0.735) with a significant level () which is less than (0.05), and the probability value (p-value) is less than (5) as it reached (0.000). The sign of the regression coefficient (B) was positive with a value of (1.546), which means that there is a significant effect of the interaction between big data analysis and the readability of annual financial reports on the market value of the company. Therefore, big data analysis adjusts the relationship between the readability of annual financial reports and the market value of the company for the better, as the correlation coefficient in that relationship increased from (0.624) to (0.735) and the level of significance decreased from (0.003) to zero, and the regression coefficient (B) also increased from (0.852) to (1.546) and the value decreased The probability (p-value) ranges from (0.004) to zero, which supports the validity of the second hypothesis, which states: “There is a significant effect of big data analysis as a moderating variable on the relationship between the readability of annual financial reports and the company’s market value.”
Research Recommendations:
• The Financial Regulatory Authority should oblige companies listed on the Egyptian Stock Exchange to rely on big data analysis in accounting information systems to process all financial transactions to ensure that financial reports are obtained in accordance with legal controls, on the one hand, and the Authority should regulate accounting disclosure in financial reports to avoid disclosing any unnecessary information to users of financial statements, to ensure that long and complex financial reports are not published to avoid the problem of increasing the volume of financial reports and decreasing their readability.
• Spreading awareness of the importance of big data analysis for companies and users of annual reports through education, workshops, and encouraging the use of technological means, software, and tools for processing big data, transforming it into valuable information that is disclosed in annual financial reports, which leads to ease of reading by its users, especially investors, to help them in making investment decisions that are reflected in the market value of the company.
• Professional organizations should issue an official legal standard or international standards to require companies to analyze and disclose big data in annual reports, making it easier for users, especially investors, to read and understand the information contained therein. This will enhance investor decisions and maximize companies' market value. Curricula and courses should be developed for accounting students by focusing these courses on equipping them with the skills to analyze, store, and retrieve big data, and to leverage it for accounting measurement and disclosure.
• Developing curricula and courses for accounting students by focusing these courses on equipping students with skills in analyzing, storing, and retrieving big data, and utilizing it in accounting measurement and disclosure.
• Conducting further studies and research at the local and international levels would help provide additional insights into the impact of big data analysis on the relationship between the readability of annual financial reports and the market value of financial and non-financial companies.
Future Research Areas:
In light of the research findings, further research could be directed towards the following:
• The integrated impact of big data analysis and blockchain on the readability of annual financial reports: An applied study.
• Analyzing the relationship between cybersecurity risk disclosure and the readability of annual financial reports on the company's market value: An applied study.
• The impact of big data analysis on the disclosure of climate change risks and its impact on the readability of annual financial reports: An applied study.
• The impact of the relationship between big data analysis and cybersecurity risk disclosure on the company's market value: An applied study.
|
