Adopting XBRL in Italy: Early evidence of fit between Italian GAAP Taxonomy and current reporting practices of non-listed companies

Abstract

XBRL (eXtensible Business Reporting Language) will soon be the leading means of corporate financial reporting. A key feature of its adoption relies on well-defined standard taxonomies, which should adequately reflect both the accounting standards and the reporting practices of firms. This study considers this issue, following the concept of ―taxonomy fit‖ proposed by Bovee et al. (2002; 2005) and Bonsón et al. (2009a). The aim is to fill a specific gap in the previous literature, by analyzing the applicability of XBRL in the context of template-based accounting standards. Specifically, we assess the fit between the XBRL Italian GAAP Taxonomy and the traditional annual reports of Italian non-listed companies, which are required to file their financial statements in XBRL. The results show an almost perfect fit but with significant differences among the financial statements analyzed. In addition, the degree of misfit, when it occurs, depends on the sector, the size and the level of disaggregation of information provided by the companies

XBRL (eXtensible Business Reporting Language) pronto se convertirá en el formato principal de los reportes financieros. Un aspecto clave de su adopción depende de taxonomías de estándares bien definidos, que deben reflejar adecuadamente tanto los estándares de contabilidad como las prácticas de informe de las empresas. Este es el objeto de este estudio , que sigue el concepto de taxonomy fit‖ propuesto por Bovee et al. (2002; 2005) y Bonsón et al. (2009a). El objetivo es cubrir una laguna específica en la literatura, analizando la aplicabilidad de XBRL en el contexto de estándares de contabilidad basados en plantillas. Nos centramos concretamente en el fit entre la taxonomía GAAP XBRL italiana y los informes anuales tradicionales de compañías italianas no listadas, a las que se les pide que rellenen sus resúmenes financieros en XBRL. Los resultados muestran un fit casi perfecto pero con diferencias significativas entre los resúmenes financieros analizados. Además, en caso de misfit, el grado de este depende del sector, el tamaño y el nivel de disgregación de la información aportada por las compañías.