Buhalterinės apskaitos teorija ir praktika
Įkurtas 2007 m. Nagrinėja buhalterinės apskaitos, audito ir analizės klausimus.
Susipažinkite su autorių teisėmis žurnalo politikoje skiltyje Autorių teisės.
Dirbtinio intelekto įrankių pritaikomumo mokslinės literatūros paieškai ir analizei vertinimas
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.
nefinansiniai veiklos vertinimo rodikliai
Autorių teisės (c) 2026 Vanesa Zaicaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Tvarumo informacijos atskleidimo kokybės vertinimas didžiausiose Lietuvos elektroninių ryšių įmonėse
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.
Autorių teisės (c) 2026 Sabina Račaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Heterogeneous Internal Financial Drivers of Operating Cash Flow: Evidence from Quantile Regression in an Emerging Market
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.
Autorių teisės (c) 2026 Muhammad Aamir Ali | Ms | Mr https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Autorių teisės (c) 2025 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Momentum Trading in Cryptocurrencies: A Comparative Study of Time-Series and Cross-Sectional Strategies
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.
Autorių teisės (c) 2026 Adedeji Daniel Gbadebo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Comparative Analysis of Deep Learning Models for Cryptocurrency Price Predictions: Evidence Based on Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP) and Solana (SOL)
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.
Unifying CSR and Responsibility Accounting: Towards an Integrated Accountability Framework
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.
Autorių teisės (c) 2025 Gintarė Špogienė | Bohdan Holovash | Liliia Holovash https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Bankroto prognozavimas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriuje: tradicinių, mašininio mokymosi ir hibridinių modelių taikymas bei makroekonominių veiksnių įtaka
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.
hibridiniai bankroto prognozavimo modeliai
Autorių teisės (c) 2025 Ramunė Budrionytė | Miglė Martusevičiūtė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
The Implementation of Accrual Accounting in Lithuania’s Public Sector: Retrospective Assessment of the Challenges
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.
Autorių teisės (c) 2025 Asta Šalienė | Greta Timukaitė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0