IFRS (International Financial Reporting Standards), Türkçesiyle Uluslararası Finansal Raporlama Standartları, finansal raporlamada şeffaflık, tutarlılık ve karşılaştırılabilirlik sağlamak amacıyla oluşturulmuş bir standartlar dizisidir. IFRS, işletmelerin finansal durumlarını, performanslarını ve nakit akışlarını dünya genelinde standart bir formatta sunmalarını sağlar. Bu standartlar, Uluslararası Muhasebe Standartları Kurulu (IASB) tarafından geliştirilir ve yayımlanır.
IFRS, özellikle uluslararası ticaret yapan, birden fazla ülkede faaliyet gösteren veya yabancı yatırımcılarla çalışan işletmeler için büyük önem taşır. Dünya genelinde birçok ülke, finansal raporlama süreçlerinde IFRS’yi zorunlu kılmıştır.
IFRS’nin temel amacı, işletmelerin finansal bilgilerini global bir dilde ifade etmesine olanak tanımaktır. Bu sayede:
IFRS, finansal raporlama için belirli kurallar yerine genel ilkeler ve kavramsal çerçeveler sunar. Bu ilkeler, finansal tabloların kalitesini artırmayı hedefler:
IFRS, çeşitli alanlarda finansal raporlama kurallarını düzenleyen çok sayıda standarttan oluşur. İşte bazı önemli IFRS standartları:
IFRS, işletmelerin birçok farklı finansal raporlama ihtiyacını karşılamak için uygulanır. İşte başlıca kullanım alanları:
Türkiye, Türkiye Finansal Raporlama Standartları (TFRS) adı verilen ve IFRS’ye uyumlu bir muhasebe standardını kullanmaktadır. TFRS, Türkiye Muhasebe Standartları Kurulu (TMSK) tarafından yayımlanır ve IFRS ile büyük ölçüde paralellik gösterir.
Türkiye’de özellikle halka açık şirketler, finansal raporlama süreçlerinde TFRS’yi uygulamakla yükümlüdür.
IFRS, finansal raporlama dünyasında şeffaflık ve karşılaştırılabilirlik açısından büyük bir devrim yaratmıştır. Gelecekte:
IFRS (Uluslararası Finansal Raporlama Standartları), işletmelerin finansal bilgilerini küresel standartlara uygun bir şekilde sunmasını sağlayarak şeffaflık, tutarlılık ve karşılaştırılabilirlik sunar. IFRS, yalnızca büyük işletmeler değil, küresel piyasalara açılmak isteyen her işletme için önemli bir araçtır.
Generative Adversarial Networks (GANs) are artificial intelligence models that generate realistic data by training two neural networks (generator and discriminator) in a competing learning mechanism. Many variants of this technology have been developed for different use cases.
Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir.
Latent space refers to a multidimensional space in the background of AI and machine learning models, representing the deeper relationships of data.
We work with leading companies in the field of Turkey by developing more than 200 successful projects with more than 120 leading companies in the sector.
Take your place among our successful business partners.
Fill out the form so that our solution consultants can reach you as quickly as possible.