Buhalterinės apskaitos teorija ir praktika
type: channel
description: Įkurtas 2007 m. Nagrinėja buhalterinės apskaitos, audito ir analizės klausimus.
publisher: Vilnius University Press
language: lt
publication name: Buhalterinės apskaitos teorija ir praktika
issn: 1822-8682
copyright: Susipažinkite su autorių teisėmis žurnalo politikoje skiltyje Autorių teisės.
items: Dirbtinio intelekto įrankių pritaikomumo mokslinės literatūros paieškai ir analizei vertinimas
items: Tvarumo informacijos atskleidimo kokybės vertinimas didžiausiose Lietuvos elektroninių ryšių įmonėse
items: Heterogeneous Internal Financial Drivers of Operating Cash Flow: Evidence from Quantile Regression in an Emerging Market
items: Redakcinė kolegija ir turinys
items: Momentum Trading in Cryptocurrencies: A Comparative Study of Time-Series and Cross-Sectional Strategies
items: Comparative Analysis of Deep Learning Models for Cryptocurrency Price Predictions: Evidence Based on Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP) and Solana (SOL)
items: Unifying CSR and Responsibility Accounting: Towards an Integrated Accountability Framework
items: Bankroto prognozavimas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriuje: tradicinių, mašininio mokymosi ir hibridinių modelių taikymas bei makroekonominių veiksnių įtaka
items: The Implementation of Accrual Accounting in Lithuania’s Public Sector: Retrospective Assessment of the Challenges

Dirbtinio intelekto įrankių pritaikomumo mokslinės literatūros paieškai ir analizei vertinimas
type: item
description: Šiuolaikiniame pasaulyje sparčiai augantis mokslinės informacijos kiekis skatina tyrėjus ieškoti efektyvesnių būdų literatūros paieškai ir analizei. Šiame straipsnyje nagrinėjama problema yra siejama su dirbtinio intelekto (DI) įrankiais ir jų taikymo galimybėmis mokslinių straipsnių paieškos ir analizės procesuose bei privalumų ir ribotumų vertinimu. Tyrimo aktualumą pagrindžia tyrimų, lyginančių tradicinę ir DI pagrindu atliekamą mokslinių straipsnių paiešką bei analizę, trūkumas. Tyrimo tikslas – įvertinti DI įrankių pritaikomumą mokslinės literatūros paieškai ir analizei bei atlikti jų testavimą, pasirinkus nefinansinių įmonės veiklos efektyvumo vertinimo rodiklių temą 2020–2025 m. laikotarpiu. Atliekant tyrimą buvo taikomi mokslinės literatūros analizės, bibliometrinės analizės, sisteminės lyginamosios analizės metodai, eksperimentas. Tyrimo metu, remiantis mokslinių straipsnių analize, identifikuoti tokie DI įrankiai kaip antai „Semantic Scholar“, „Elicit“, „Scite“, „Litmaps“, „Connected Papers”, „Research Rabbit”, „MySLR”, „Rayyan”, „Scispace”, „Petal”, „Scholarcy”, galintys automatizuoti ir/ar vizualizuoti literatūros paiešką, atranką bei analizę. Tyrimo rezultatuose DI įrankiai įvertinti ir susisteminti pagal jų kokybę ir išsamumą, funkcionalumą, pritaikomumą ir naudojimo patogumą, reikalingą naudotojo įsitraukimą bei laiko sąnaudas. Tyrimo rezultatai parodė, kad DI įrankiai pagreitina mokslinės literatūros paieškos ir analizės procesus, tačiau vis dar reikalauja tyrėjo įsitraukimo vertinant atrinktų šaltinių tinkamumą ir kokybę. Palyginus tradicinę mokslinės literatūros paiešką ir analizę su DI įrankių galimybėmis, išryškėjo pastarųjų potencialas greitai ir sistemingai apdoroti didelius mokslinių straipsnių kiekius.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: dirbtinis intelektas
  topic: keywords
subject: literatūros analizė
  topic: keywords
subject: DI įrankiai
  topic: keywords
subject: nefinansiniai veiklos vertinimo rodikliai
  topic: keywords
creator: Vanesa Zaicaitė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Vanesa Zaicaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-07-21
publication date: 2026-07-21
starting page: 1
ending page: 30
doi: 10.15388/batp.2026.4

Tvarumo informacijos atskleidimo kokybės vertinimas didžiausiose Lietuvos elektroninių ryšių įmonėse
type: item
description: Straipsnyje analizuojama tvarumo informacijos atskleidimo svarba ir reglamentavimas, ypatingą dėmesį skiriant Europos Sąjungos nustatytiems reikalavimams. Remiantis Europos tvarumo atskaitomybės standartais, sukurta tvarumo informacijos atskleidimo vertinimo metodika, apimanti tiek kiekybinį, tiek kokybinį vertinimą. Straipsnyje pristatomi tyrimo rezultatai, gauti išanalizavus didžiausių Lietuvos elektroninių ryšių įmonių tvarumo ataskaitas 2022–2024 m. laikotarpiu. Nustatyta, kad elektroninių ryšių įmonės atskleidė 91 proc. vertintos tvarumo informacijos, o atskleidimo apimtis visu tiriamuoju laikotarpiu yra aukšta. Pagal ESG sritis plačiausiai buvo atskleidžiamos socialinės atsakomybės temos: sava darbo jėga, vertės grandinės darbuotojai, vartotojai ir galutiniai naudotojai. Aplinkosaugos srityje nuosekliausiai gerėjo klimato kaitos temos atskleidimo kiekis, kuris 2024 m. pasiekė maksimalų lygį, o išteklių naudojimo ir žiedinės ekonomikos tema išliko aukšto atskleidimo lygio. Taršos, vandens ir jūrų išteklių bei biologinės įvairovės temos buvo tik UAB „Tele2“. Valdysenos srityje analizuota verslo etikos tema, kurios atskleidimo lygis 2022–2024 m. nuosekliai didėjo. Tvarumo informacijos kokybė 2022–2024 m. gerėjo visose įmonėse, o kokybės lygis vertinamas kaip pakankamas. Aukščiausiai buvo vertinami aktualumo ir suprantamumo kriterijai, o silpniausios sritys išliko palyginamumas ir patikrinamumas. Tai rodo, kad įmonės pateikia aktualią, aiškią ir subalansuotą tvarumo informaciją, tačiau vis dar trūksta palyginamų rodiklių, metodinių paaiškinimų, kelerių metų duomenų ir konkrečių rezultatų pagrindimo.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: tvarumo ataskaitos
  topic: keywords
subject: tvarumo informacijos atskleidimo kokybė
  topic: keywords
subject: tvarumo atskleidimas
  topic: keywords
subject: nefinansinė atskaitomybė
  topic: keywords
creator: Sabina Račaitė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Sabina Račaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-07-21
publication date: 2026-07-21
starting page: 1
ending page: 21
doi: 10.15388/batp.2026.3

Heterogeneous Internal Financial Drivers of Operating Cash Flow: Evidence from Quantile Regression in an Emerging Market
type: item
description: This study aims to examine the determinants of operating cash flow (cash flow from operating activities, OCF) in dividend-paying firms in Pakistan. Using firm-level data and applying quantile regression alongside ordinary least squares (OLS), the analysis captures variations across the conditional distribution of OCF beyond mean-based estimates. The results indicate that total assets are negatively associated with OCF across most quantiles, suggesting lower efficiency in cash generation among larger firms. In contrast, sales and fixed assets exhibit consistently positive relationships, highlighting their importance for operational performance. Risk shows a positive association, particularly at higher quantiles, indicating stronger cash generation among higher-risk firms. Dividend payout is significant only at the upper quantile, implying a limited role relative to operational factors. Firm age is significant at lower and median quantiles but not at higher levels. Overall, the findings emphasize the role of operational scale, asset utilization, and risk in shaping OCF, with implications for financial decision-making in emerging markets.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Cash From Operations
  topic: keywords
subject: quantile regression
  topic: keywords
subject: Pakistan
  topic: keywords
subject: Stata
  topic: keywords
subject: risk
  topic: keywords
subject: emerging economies
  topic: keywords
creator: Muhammad Aamir Ali
creator: Nazish Aamir
creator: Ali Raza Sattar
rights: Autorių teisės (c) 2026 Muhammad Aamir Ali | Ms | Mr https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-06-26
publication date: 2026-06-26
starting page: 1
ending page: 16
doi: 10.15388/batp.2026.2

Redakcinė kolegija ir turinys
type: item
description: -
subject: Pradžios puslapiai
  topic: section
subject: -
  topic: keywords
creator: Rasa Subačienė
rights: Autorių teisės (c) 2025 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-12-06
publication date: 2025-12-06
starting page: 1
ending page: 5

Momentum Trading in Cryptocurrencies: A Comparative Study of Time-Series and Cross-Sectional Strategies
type: item
description: Momentum-based trading strategies are widely employed in financial markets and have become increasingly relevant within the cryptocurrency ecosystem. This study examines the profitability of momentum-based trading strategies in cryptocurrency markets using a multi-horizon exponential moving average (EMA) framework. The analysis covers eight major cryptocurrencies, Bitcoin, Ethereum, Litecoin, Ripple, Binance Coin, Cardano, Dogecoin, and Solana over the period 1 January 2020 to 31 October 2025. Momentum signals are constructed using short- and long-term Exponential Moving Average (EMAs) combined with volatility normalization to ensure comparability across assets. Two portfolio structures are evaluated: time-series momentum, which adjusts exposure for each asset individually, and cross-sectional momentum, which ranks assets by relative strength. Empirical results show that momentum effects remain economically meaningful in digital assets. Time-series momentum delivers superior performance, achieving an annual return of 31.96% and outperforming cross-sectional momentum on a risk-adjusted basis. Cross-sectional momentum exhibits higher max drawdowns of 55.0% but lower overall profitability in terms of annual returns, partly due to high correlations among cryptocurrencies. The findings confirm that trend persistence and volatility remain key drivers of momentum profitability in crypto markets.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: cryptocurrency
  topic: keywords
subject: momentum strategy
  topic: keywords
subject: time-series momentum
  topic: keywords
subject: cross-sectional momentum
  topic: keywords
creator: Adedeji Daniel Gbadebo
rights: Autorių teisės (c) 2026 Adedeji Daniel Gbadebo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-06-09
publication date: 2026-06-09
starting page: 1
ending page: 25
doi: 10.15388/batp.2026.1

Comparative Analysis of Deep Learning Models for Cryptocurrency Price Predictions: Evidence Based on Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP) and Solana (SOL)
type: item
description: This research examines deep-learning and machine-learning models for cryptocurrency price prediction, with a keen focus on Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP), and Solana (SOL). Cryptocurrencies exhibit high volatility, non-linear behavior and are able to react strongly to exogenous events, making their prediction and forecasting challenging. The primary aim of this research is to determine which predictive models yield optimal performance in characterizing these complexities and to provide empirical guidance on real-life investment and risk-management applications. Four approaches were used for this forecasting: Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), a combination of LSTM-GRU models, and Stochastic Gradient Descent (SGD) regression. The daily historical data were used to train and test each model on different forecast horizons, and performance was measured accordingly by Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) values. As shown in the results, it can be observed that GRU exhibited the lowest error rates in the majority of the assets, particularly in short-term predictions. LSTM demonstrated a promising ability to capture long dependencies, whereas the hybrid LSTM-GRU system showed a similar performance proficiency by combining the relative superiorities of the two respective models. On the other hand, the conventional SGD regression was the worst among all the deep-learning algorithms, thereby demonstrating the extreme capability of these algorithms in modelling non-linear time sequences. The results confirm GRU as the most viable model for AI-powered crypto prediction and demonstrate the potential of hybrid architecture, at least in certain situations. This study will contribute to the existing debates about the role of deep learning in predicting financial outcomes and provide valuable insights to traders, analysts, and researchers navigating the uncertainties of the digital asset world.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: cryptocurrencies
  topic: keywords
subject: deep learning
  topic: keywords
subject: machine learning
  topic: keywords
subject: volatility
  topic: keywords
creator: Adedeji Daniel Gbadebo
rights: Autorių teisės (c) 2025 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-11-07
publication date: 2025-11-07
starting page: 1
ending page: 14
doi: 10.15388/batp.2025.10

Unifying CSR and Responsibility Accounting: Towards an Integrated Accountability Framework
type: item
description: Traditional responsibility accounting and accountability frameworks often lack integration of corporate social responsibility, despite corporate social responsibility being considered a paramount of modern business practice. Business managers increasingly face challenges when balancing various often competing stakeholder interests in complex and dynamic environments, which complicates high-quality decision-making. This study reviews and synthesizes academic literature on responsibility accounting and CSR to identify the strengths and limitations of conventional accountability systems and to explore the underlying motivations behind socially responsible management. The aim of this study is to propose an integrated accountability framework which includes not only financial goal setting and tracking, but also socially responsible management evaluation and decisions. Societal expectations from businesses have significantly increased, but corporate social responsibility is often perceived as a company’s promotional asset or image-enhancement strategy aimed at boosting profitability, which fundamentally contradicts the principles of socially responsible business. Corporate social responsibility should not be evaluated in isolation from overall business performance. To ensure that CSR serves as a genuine driver of sustainable economic development rather than a symbolic gesture, it must be embedded within the broader performance management system. The proposed framework emphasizes the need to integrate CSR throughout all key management processes, including organizational structure analysis, responsibility center goal-setting, performance evaluation, and accountability control.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: responsibility accounting
  topic: keywords
subject: management accounting
  topic: keywords
subject: CSR
  topic: keywords
subject: stakeholders
  topic: keywords
creator: Gintarė Špogienė
creator: Bohdan Holovash
creator: Liliia Holovash
rights: Autorių teisės (c) 2025 Gintarė Špogienė | Bohdan Holovash | Liliia Holovash https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-08-22
publication date: 2025-08-22
starting page: 1
ending page: 19
doi: 10.15388/batp.2025.8

Redakcinė kolegija ir turinys
type: item
description: -
subject: Pradžios puslapiai
  topic: section
subject: -
  topic: keywords
creator: Rasa Subačienė
rights: Autorių teisės (c) 2025 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-07-09
publication date: 2025-07-09
starting page: 1
ending page: 5

Bankroto prognozavimas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriuje: tradicinių, mašininio mokymosi ir hibridinių modelių taikymas bei makroekonominių veiksnių įtaka
type: item
description: Straipsnyje analizuojamas bankroto prognozavimo modelių taikymas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriui, kuriam būdingas didelis ekonominis jautrumas ir aukšta bankroto rizika. Sprendžiama problema – tradicinių bankroto prognozavimo modelių nepakankamas tikslumas šio sektoriaus įmonių bankroto prognozavimui riboja jų efektyvų taikymą priimant verslo valdymo ir investicinius sprendimus. Tyrimo tikslas – įvertinti skirtingų bankroto prognozavimo modelių tipų tinkamumą Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriaus įmonėms ir sukurti pažangiomis technologijomis pagrįstą hibridinį bankroto prognozavimo modelį, pritaikytą sektoriaus specifikai. Tyrimui taikyti Altman Z, Ohlson O, atraminių vektorių klasifikatoriaus (SVM) ir gradiento didinimo mašinų (GBM) modeliai, į pažangiuosius modelius integruojant ir makroekonominius rodiklius. Duomenų analizė atlikta su 96 Lietuvos maitinimo paslaugų įmonėmis, modelių veikimas vertintas naudojant AUC (ROC), F1, Brier ir kitus rodiklius. Tyrimo rezultatai parodė, kad sukurtas hibridinis modelis su makroekonominių veiksnių integracija pasiekė aukščiausią tikslumą (93,06 %) ir geriausią pusiausvyrą tarp jautrumo, preciziškumo bei kalibracijos, todėl gali būti laikomas efektyviu įrankiu praktiniam bankroto rizikos vertinimui maitinimo paslaugų sektoriuje.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: hibridiniai bankroto prognozavimo modeliai
  topic: keywords
subject: mašininis mokymasis
  topic: keywords
subject: maitinimo paslaugų sektorius
  topic: keywords
subject: vertinimas
  topic: keywords
creator: Miglė Martusevičiūtė
creator: Ramunė Budrionytė
rights: Autorių teisės (c) 2025 Ramunė Budrionytė | Miglė Martusevičiūtė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-07-11
publication date: 2025-07-11
starting page: 1
ending page: 21
doi: 10.15388/batp.2025.7

The Implementation of Accrual Accounting in Lithuania’s Public Sector: Retrospective Assessment of the Challenges
type: item
description: The article analyses the reform of the Lithuanian public sector accounting system, with an emphasis on the transition from cash-based to accrual-based accounting based on International Public Sector Accounting Standards (IPSAS). The study examines the stages of the reform and the challenges encountered, including the lack of qualified personnel, complex legal systems and insufficient technological infrastructure. Based on a literature review and qualitative expert interviews, the study finds that external pressures - EU policy, IPSAS recommendations, and internal motivation - led to the initiation of the reform. Although the long-term benefits of the reform are evident, the study highlights persistent systemic challenges, including gaps in legal alignment with the accrual basis, uneven technological readiness, and varying levels of accounting professionals’ competence. Therefore, to ensure the sustainability and effectiveness of accrual-based public sector accounting in Lithuania, it is essential to further develop the legal and institutional framework, continuously enhance professional development, and strengthen inter-institutional cooperation. The article contributes to the international discourse on public sector accounting harmonisation by providing a detailed, context-specific case study of the Lithuanian experience.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: accrual basis
  topic: keywords
subject: IPSAS
  topic: keywords
subject: accrual accounting
  topic: keywords
subject: public sector reform
  topic: keywords
creator: Greta Timukaitė
creator: Asta Šalienė
rights: Autorių teisės (c) 2025 Asta Šalienė | Greta Timukaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2025-11-07
publication date: 2025-11-07
starting page: 1
ending page: 21
doi: 10.15388/batp.2025.9