--- title: "Qualità dei dati XBRL nei documenti depositati presso EDGAR dalla SEC" date: "2015-09-01" categories: - "software" - "technology" - "xbrl" tags: - "data" - "data-integration" - "edgar" - "sec" - "xbrl" - "xml" description: Questo articolo analizza la qualità dei dati XBRL contenuti nei documenti depositati presso la SEC (Securities and Exchange Commission), evidenziando le discrepanze tra i report XBRL e i dati provenienti da servizi finanziari come Yahoo e Google. --- Status: #blog Tags: #data #data-integration #edgar #sec #xbrl #xml Categories: [xbrl](/blog/it/category/xbrl.md) # Qualità dei dati XBRL nei documenti depositati presso EDGAR dalla SEC Per gli investitori di lungo termine, probabilmente le informazioni finanziarie più importanti da analizzare sono i bilanci delle aziende in cui intendono potenzialmente investire. Per le società quotate in borsa negli Stati Uniti, la [SEC](http://www.sec.gov/) (Securities and Exchange Commission) stabilisce quali dati devono essere comunicati e con quale frequenza, e gli investitori accedono generalmente a tali rapporti finanziari tramite il sito web della propria società di intermediazione, oppure attraverso database pubblici forniti da altri provider di servizi internet. Inoltre, tutti i documenti originali presentati da tutte le società sono disponibili direttamente presso la SEC (Securities and Exchange Commission) nel database [EDGAR](http://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html). Oltre alle versioni HTML e PDF di tali relazioni finanziarie, il database EDGAR contiene anche versioni XBRL di tali documenti aziendali a partire dal 2007, con la _intenzione_ per rendere questi dati più facilmente confrontabili e per consentire ai programmi informatici di utilizzarli direttamente per ulteriori analisi. Almeno, questo è l'obiettivo... In questo articolo, analizzeremo alcuni problemi relativi alla qualità dei dati XBRL contenuti nei documenti aziendali depositati nel database EDGAR della SEC, e dimostreremo la sorprendente mancanza di correlazione tra i dati finanziari di alto livello estratti da tali documenti XBRL e i dati finanziari pubblicamente disponibili sulle società statunitensi, forniti, ad esempio, da [Yahoo Finance](http://finance.yahoo.com/), [Google Finance](https://www.google.com/finance) e [Fidelity Investments](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/landing.jhtml). Inoltre, evidenzieremo le sconcertanti discrepanze riscontrate nei dati riportati da questi diversi servizi tra loro. ![Edgar_Validazione](/blog/images/Edgar_Validation.jpg) Considerata l'importanza di questi rapporti finanziari per gli investitori, si potrebbe presumere che i dati finanziari disponibili sui vari siti web siano accurati quasi al 99% e corrispondano esattamente ai documenti ufficiali presentati dall'azienda in formato XBRL. Tuttavia, a quanto pare, non è affatto così. Abbiamo effettuato un'analisi comparativa dettagliata dei dati del bilancio come riportati sulle pagine web di Google Finance, Yahoo Finance e Fidelity Investments. Questi tre servizi sono stati selezionati casualmente e siamo piuttosto fiduciosi che avremmo riscontrato discrepanze simili anche se avessimo scelto altri tre servizi. Per il nostro test, abbiamo confrontato i recenti bilanci trimestrali di circa 6.700 aziende, utilizzando i codici identificativi presenti nei loro documenti XBRL, per garantire una corrispondenza del 100% tra il codice CIK# – l'identificatore utilizzato internamente dalla SEC nel database EDGAR – e i codici di borsa più noti. Poiché tutte queste aziende presentano i dati del bilancio con classificazioni leggermente diverse (ne parleremo più avanti in questo articolo), abbiamo dovuto riassumere i singoli elementi per renderli comparabili. Inoltre, abbiamo arrotondato i numeri al milione se erano superiori a un milione, altrimenti al migliaio. ## Correlazione tra i servizi finanziari Di seguito è riportata una tabella che mostra, per ciascuna delle principali voci del bilancio, la percentuale di aziende per le quali i tre siti web hanno riportato esattamente lo stesso valore (colonna "Tutti concordano"). Come si può notare, per alcune voci importanti come _Totale delle attività correnti_, _Totale delle attività_ e _Totale delle passività correnti_, i tre siti web concordano effettivamente per il 94% o più delle aziende. Tuttavia, se si osservano i dati relativi a crediti e debiti in _Crediti_ o _Debiti verso fornitori_, la concordanza si verifica solo nel 35% e nel 2,4% dei casi, rispettivamente. Questo dovrebbe destare grande preoccupazione per qualsiasi investitore! La seconda colonna è altrettanto interessante, perché indica la percentuale di aziende nel nostro campione in cui tutti e tre i servizi presentano opinioni discordanti e forniscono dati completamente diversi. Infine, ma non meno importante, le tre colonne rimanenti mostrano la percentuale dei casi in cui due fornitori di dati hanno riportato lo stesso valore, mentre il terzo ha fornito un risultato diverso nel suo rapporto. Si prega di notare inoltre che questa tabella non indica quale fornitore di dati sia più preciso, ma semplicemente il numero di volte in cui i dati coincidono o differiscono. ![Tabella che illustra la mancanza di correlazione tra i fornitori di dati](/blog/images/Correlation.png) Come accennato in precedenza, le voci principali del bilancio, che includono i totali relativi alle attività e alle passività, sono generalmente piuttosto accurate e presentano una buona correlazione tra i diversi fornitori, poiché queste informazioni vengono spesso riportate direttamente nei documenti aziendali. Tuttavia, vi è molta ambiguità per alcune delle voci più dettagliate. Abbiamo inoltre individuato numerosi casi in cui, anche per voci totali importanti come "_Totale passività_", i dati riportati possono sembrare corretti a prima vista, ma la differenza può comunque essere _un errore di alcuni milioni o miliardi_ – a volte anche a causa di errori di battitura evidenti derivanti dall'inserimento manuale dei dati. Ad esempio, alcuni fornitori hanno riportato _Totale passività_ per SWC al 31 dicembre 2014 come 468.000.000, mentre il valore corretto era 486.000.000. ## Correlazione tra i dati e i servizi XBRL La suddivisione effettiva dei concetti principali, come ad esempio le attività, nelle loro componenti spesso presenta differenze significative. Ecco un esempio pratico, utilizzando il bilancio trimestrale di GE del 19 giugno 2015. Abbiamo confrontato la sezione relativa alle attività del bilancio ufficiale del modulo 10-Q (lato sinistro) con i dati forniti da Google, Yahoo e Fidelity rispettivamente (lato destro), e analizzeremo le differenze più rilevanti, oltre a mostrare la corrispondenza probabilmente utilizzata da questi servizi, per quanto possiamo dedurlo: ### Google Finanza ![Correlazione dei dati relativi alla presentazione di General Electric, secondo Google Finance](/blog/images/GoogleFinance-1030x407.png) Un aspetto notevole è che Google non ha incluso tutte le voci del bilancio originale (si veda la barra rossa e i punti interrogativi sul lato sinistro) e, di conseguenza, _le voci riportate da Google_ _non sommano effettivamente al totale delle attività_! Va inoltre notato che GE non fornisce una suddivisione esplicita tra attività correnti e non correnti nella sua documentazione, ma, di solito, le attività correnti sono elencate per prime nei documenti XBRL in base ai principi contabili statunitensi (US-GAAP). Tuttavia, sembra che Google abbia classificato la voce "Titoli di investimento" come "Investimenti a lungo termine". Un altro aspetto interessante è che, invece di riportare le immobilizzazioni materiali e immateriali come un valore netto nel bilancio, come mostrato nel file XBRL a sinistra, Google fornisce una distinzione tra il valore lordo delle immobilizzazioni materiali e immateriali, al quale viene sottratta l'ammortamento, fornendo così più dati rispetto a quanto effettivamente riportato nel bilancio XBRL. I dati relativi a questa suddivisione sono forniti nella nota 6 del file XBRL, ma solo in forma testuale e non come dati XBRL, il che significa che non possono essere estratti automaticamente dal file XBRL e richiedono invece l'inserimento manuale dei dati da parte di un operatore umano. ### Yahoo Finanza ![La prospettiva di Yahoo Finance su GE](/blog/images/YahooFinance-1030x381.png) Curiosamente, la mappatura di Yahoo dal bilancio ufficiale in formato XBRL alla sua rappresentazione sembra essere piuttosto logica e diretta. L'unica eccezione riguarda la voce "_Attività di imprese in vendita_", che Yahoo ha deciso di includere nella categoria "_Immobilizzazioni materiali_" invece che nella categoria "_Altre attività_". Tuttavia, nel complesso, questa sembra essere una distinzione di minore importanza. Almeno, i numeri coincidono e il bilancio corrisponde in gran parte al bilancio in formato XBRL. ### Fidelity Investments ![La visione di Fidelity su GE](/blog/images/FidelityFinance.png) In questo caso, l'aspetto più significativo è che solo 5.596 delle _titoli di investimento_ sono stati classificati come _investimenti a breve termine_, mentre i restanti 33.842 sono stati attribuiti a _altri asset non correnti_. Non c'è nulla nella documentazione XBRL, nemmeno nelle note, che possa suggerire perché questa suddivisione sia appropriata. Inoltre, il _avviamento_ e altri asset immateriali sono stati inclusi in _altri asset non correnti_ invece di essere correttamente presentati nella categoria _asset immateriali_. In effetti, la voce _altri asset non correnti_ sembra essere una sorta di categoria residuale nei dati del bilancio presentati da Fidelity. Come dimostra il confronto precedente, i dati di Google sembrano non essere affidabili nel complesso, poiché le singole voci non si sommano correttamente per ottenere i totali indicati. La suddivisione fornita da Fidelity non è chiara e a volte è difficile da comprendere, e diverse voci sembrano essere semplicemente raggruppate nelle varie categorie "Altro" piuttosto che essere associate in modo preciso. Dal punto di vista della correlazione con i documenti aziendali in formato XBRL, la mappatura di Yahoo sembra essere la più semplice e facilmente riconoscibile. Se desiderate consultare i dati di origine utilizzati in questa analisi di correlazione, ecco i link ai rispettivi siti web e alle pagine specifiche a cui si fa riferimento nei diagrammi sopra riportati - [http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm](http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm) - [http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession\_number=0000040545-15-000088&xbrl\_type=v#](http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession_number=0000040545-15-000088&xbrl_type=v#) - [https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly) - [http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw](http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw) - [http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE](http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE) ## Analisi dei problemi relativi alla qualità dei dati XBRL Quindi, sorge spontanea la domanda: perché è così difficile trasformare tutti questi dati finanziari, provenienti dal formato XBRL, in una presentazione chiara e comprensibile che un investitore possa utilizzare per prendere decisioni informate? Non era previsto che XBRL fornisse una forma di report finanziari facilmente leggibile dalle macchine, che potesse essere utilizzata per comprendere meglio le informazioni aziendali? Nella nostra esperienza di elaborazione e analisi di tutti i documenti XBRL negli ultimi anni, abbiamo identificato cinque ostacoli principali che rendono estremamente difficile l'elaborazione automatica e l'estrazione dei dati dai documenti XBRL delle aziende depositati presso la SEC nel database EDGAR. ### 1. Non esiste un meccanismo standard per identificare il ruolo di un collegamento all'interno di un determinato rapporto, nelle tassonomie di estensione Non esiste un collegamento predefinito per il report del bilancio e ogni azienda utilizza un nome leggermente diverso. Ad esempio, ecco solo alcuni dei tanti possibili nomi per questi collegamenti: "Bilanci consolidati", "Bilanci", "Rendiconto della situazione patrimoniale e finanziaria dettagliato", "Bilanci consolidati sintetici", "Rendiconto dei bilanci consolidati", "Rendiconto del bilancio consolidato", "Bilancio consolidato", "Rendiconto dei bilanci consolidati sintetici", "Bilanci consolidati sintetici non sottoposti a revisione", "Bilanci consolidati non sottoposti a revisione", "Bilancio non sottoposto a revisione", "Bilanci non sottoposti a revisione", "Bilanci sintetici", "Rendiconto BILANCI CONSOLIDATI", "Rendiconto del BILANCIO CONSOLIDATO", "idr_Bilanci", "idr_BILANCI CONSOLIDATI", "Rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria consolidati", "Rendiconto dei bilanci", "idr_Bilanci consolidati", "Bilanci consolidati sintetici", "Rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria consolidati", "idr_BILANCI", "Bilanci consolidati sintetici non sottoposti a revisione", "Rendiconto dei bilanci sintetici", "Rendiconto dei rendiconti consolidati della situazione patrimoniale e finanziaria", "Bilancio consolidato sintetico", "Rendiconto dei BILANCI CONSOLIDATI SINTETICI", "idr_Rendiconto della situazione patrimoniale e finanziaria", "idr_BILANCI CONSOLIDATI SINTETICI", "Rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria", "Rendiconto dei BILANCI SINTETICI", "Bilanci consolidati non sottoposti a revisione", "idr_Bilanci sintetici", "Bilanci sintetici non sottoposti a revisione", "Tabella dei bilanci sintetici", "BILANCI CONSOLIDATI", "idr_Bilancio", "statement-condensed-consolidated-balance-sheets-current-period-unaudited", "Rendiconto della situazione patrimoniale e finanziaria", "Bilancio consolidato sintetico non sottoposto a revisione", "Bilancio sintetico", "Rendiconto dei BILANCI CONSOLIDATI SINTETICI non sottoposti a revisione", "Rendiconto dei rendiconti consolidati della situazione patrimoniale e finanziaria", "idr_Bilanci non sottoposti a revisione", "Rendiconti consolidati della situazione patrimoniale e finanziaria", "Rendiconto dei BILANCI", "idr_BILANCI CONSOLIDATI non sottoposti a revisione", "Rendiconto dei bilanci consolidati sintetici", "Rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria non sottoposti a revisione", "Rendiconto dei bilanci consolidati non sottoposti a revisione", "Rendiconti condensati della situazione patrimoniale e finanziaria", "idr_Bilanci consolidati sintetici", "Rendiconti consolidati della situazione patrimoniale e finanziaria non sottoposti a revisione", "bilanci consolidati", "idr_BILANCI SINTETICI", "Bilanci consolidati sintetici non sottoposti a revisione", "Rendiconto dei bilanci consolidati sintetici non sottoposti a revisione", "Bilancio consolidato non sottoposto a revisione", "Rendiconti condensati della situazione patrimoniale e finanziaria", "Rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria", "Rendiconto dei rendiconti della situazione patrimoniale e finanziaria" In realtà, è necessario implementare un algoritmo euristico sofisticato per la corrispondenza di stringhe e includere la definizione della stringa "roleType", il che riduce leggermente la variabilità. Ad esempio, si può cercare le parole "Balance" e "Sheet". Ovviamente, questo metodo non è affidabile al 100% e bisogna anche gestire gli errori di ortografia presenti nei "linkroles", ad esempio, "Sheeets". ### 2. Le basi di calcolo utilizzate nelle tassonomie estensive sono generalmente troppo semplici Le aziende, di solito, forniscono solo una ripartizione dei concetti di livello superiore, come attività o passività, e forse una ulteriore suddivisione per attività/passività correnti e non correnti, ma non forniscono dettagli sufficienti per capire come calcolare le altre voci importanti del bilancio, come i crediti commerciali, le spese anticipate, ecc. Questo problema si presenta soprattutto quando concetti personalizzati sono inclusi in una tassonomia di estensioni, ma non vengono correttamente integrati nel sistema di calcolo associato a tale tassonomia. Ad esempio, ecco un estratto del sistema di calcolo utilizzato nel documento di GE, che abbiamo utilizzato nelle mappature precedenti: ![Base di dati per calcoli](/blog/images/CalcLinkbase.png) ### 3. Spesso, il sistema di calcolo basato sullo standard US-GAAP non è applicabile La tassonomia US-GAAP fornisce modelli per il calcolo del bilancio, che offrono una suddivisione molto dettagliata e approfondita delle attività e delle passività. Questo sarebbe perfetto per le nostre esigenze, poiché la loro suddivisione spesso corrisponde bene alle voci che, come investitori, ci interessano. Purtroppo, tuttavia, il database standard per i calcoli non può essere applicato in modo affidabile a tutti i documenti XBRL, poiché (a) i concetti standard non vengono utilizzati in modo coerente, (b) a volte il database per i calcoli delle estensioni ridefinisce questa gerarchia, e (c) il database standard per i calcoli non è utile per i concetti personalizzati aggiuntivi introdotti nelle tassonomie delle estensioni. Di seguito sono riportati alcuni brevi estratti dal database standard di calcolo, arricchiti con le voci presenti nei report del sito Yahoo Finance a cui questi concetti sono stati aggiunti. Questo è un esempio tratto dalla sezione delle passività del bilancio: ``` Liabilities LiabilitiesCurrent AccountsPayableAndAccruedLiabilitiesCurrent x1267 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedLiabilitiesCurrent x5042 Accounts Payable, x21 Other Current Liabilities, x7 Short/Current Long Term Debt, x1 Other Liabilities AccruedAdvertisingCurrent x33 Accounts Payable AccruedInsuranceCurrent x51 Accounts Payable AccruedLiabilitiesForUnredeeemedGiftCards x18 Other Current Liabilities AccruedMarketingCostsCurrent x45 Accounts Payable AccruedProfessionalFeesCurrent x19 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities AccruedRentCurrent x14 Accounts Payable, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedRoyaltiesCurrent x96 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities, x4 Short/Current Long Term Debt AccruedSalesCommissionCurrent x30 Short/Current Long Term Debt, x25 Accounts Payable, x4 Other Liabilities AccruedUtilitiesCurrent x3 Accounts Payable LeaseIncentivePayableCurrent x5 Other Current Liabilities, x3 Short/Current Long Term Debt OtherAccruedLiabilitiesCurrent x996 Accounts Payable, x69 Other Current Liabilities, x8 Short/Current Long Term Debt ProductWarrantyAccrualClassifiedCurrent x119 Accounts Payable, x56 Other Current Liabilities StandardProductWarrantyAccrualCurrent x15 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities ``` Come esempio illustrativo, consideriamo il concetto di "_AccruedSalesCommissionCurrent_", che è stato aggiunto al debito a breve/corrente in 30 documenti, ai debiti verso fornitori in 25 documenti e ad altre passività in 4 documenti. Osservando i numeri sopra, i concetti relativi a "_AccruedLiabilitiesCurrent_" vengono solitamente aggiunti ai debiti verso fornitori, ma non sempre. Inoltre, esistono molti concetti che distinguono tra attività e passività correnti e non correnti. Il concetto principale dovrebbe contenere l'importo totale, ma in pratica viene spesso utilizzato al posto di uno o dell'altro, ad esempio: ``` SecuredDebt x57 Long Term Debt, x12 Short/Current Long Term Debt, x2 Other Current Liabilities, x1 Other Liabilities SecuredDebtCurrent x22 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Current Liabilities SecuredLongTermDebt x36 Long Term Debt, x4 Other Liabilities ``` ``` OtherLiabilities x93 Other Liabilities, x11 Accounts Payable, x5 Other Current Liabilities, x3 Deferred Long Term Liability Charges OtherLiabilitiesCurrent x596 Other Current Liabilities, x125 Accounts Payable, x13 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Liabilities OtherLiabilitiesNoncurrent x1916 Other Liabilities, x27 Deferred Long Term Liability Charges, x8 Long Term Debt, x1 Other Stockholder Equity ``` Come potete vedere, estrarre dati finanziari affidabili e di alto livello, utili agli investitori e facilmente utilizzabili per analisi comparative tra diverse aziende, è ancora oggi un compito molto difficile. ### 4. Le informazioni reali si trovano sulle etichette La triste realtà, e questo ci riporta al titolo di questo articolo, è che, nonostante i bilanci in formato XBRL siano obbligatori da molti anni, molte società quotate lo considerano ancora un elemento secondario e si limitano a convertire i loro documenti HTML in formato XBRL, applicando in modo rapido e approssimativo delle etichette numeriche utilizzando uno dei concetti standard della tassonomia US-GAAP, attraverso una delle numerose soluzioni di etichettatura disponibili sul mercato. Se non si presta sufficiente attenzione nella scelta del concetto più appropriato tra i 15.000 concetti predefiniti, la qualità dei dati risultanti in formato XBRL ne risente notevolmente e l'utilità di tali dati per un investitore diventa discutibile. Nella nostra esperienza, estrarre informazioni utilizzando solo i nomi dei concetti non può essere affidabile al 100%. Sarebbe necessario analizzare le etichette dei concetti (che vengono copiate dal documento HTML originale), il che rende l'intera idea di tassonomie e collegamenti di calcolo un'assurdità. Ecco alcuni esempi in cui è impossibile associare correttamente un elemento finanziario di alto livello semplicemente dal nome del concetto:
ConceptLabelHigh-level line item (on Yahoo)
us-gaap:OtherAssetsNoncurrentInvestments and sundry assetsLong Term Investments
us-gaap:OtherLiabilitiesCurrentOther accrued expenses and liabilitiesAccounts Payable
### 5. Troppi progetti personalizzati L'elenco seguente mostra tutti i concetti che sono stati coinvolti (almeno in una delle dichiarazioni) nel calcolo della voce "_Cassa e equivalenti di cassa_" (estratte da dati corrispondenti) e indica in quante dichiarazioni aziendali questo concetto è stato rilevato esclusivamente nel 2015. I concetti senza "namespace" sono concetti standard predefiniti degli standard statunitensi GAAP; i concetti con "namespace" sono concetti specifici delle aziende, tratti dalla tassonomia che abbiamo riscontrato. Si prega di notare che questo elenco non è completamente esaustivo e varia anche di anno in anno e da una versione software all'altra delle soluzioni di etichettatura utilizzate dalle aziende ``` Cash And Cash Equivalents CashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 10189 RestrictedCashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 1241 RestrictedCashAndCashEquivalents 643 Cash 417 RestrictedCashAndInvestmentsCurrent 180 CashEquivalentsAtCarryingValue 43 RestrictedInvestmentsCurrent 29 CashAndCashEquivalentsAtCarryingValueIncludingDiscontinuedOperations 21 EquityMethodInvestments 20 RestrictedCashAndInvestments 17 AvailableForSaleSecurities 15 FundsHeldForClients 13 FinancialInstrumentsOwnedMortgagesMortgageBackedAndAssetBackedSecuritiesAtFairValue 12 InterestBearingDepositsInBanks 12 CashAndDueFromBanks 11 CashAndSecuritiesSegregatedUnderFederalAndOtherRegulations 10 MarginDepositAssets 10 FederalHomeLoanBankStock 8 CashCollateralForBorrowedSecurities 7 DepositsAssets 7 DepositsAssetsCurrent 6 CashAndCashEquivalentsFairValueDisclosure 6 CertificatesOfDepositAtCarryingValue 6 MarketableSecuritiesRestrictedCurrent 5 EscrowDeposit 5 RestrictedCashAndCashEquivalentsNoncurrent 4 DepositAssets 4 RestrictedInvestmentsNoncurrent 4 MortgageLoansOnRealEstateCommercialAndConsumerNet 4 SecuritiesForReverseRepurchaseAgreements 4 HeldToMaturitySecuritiesRestricted 4 CashCashEquivalentsAndFederalFundsSold 4 HeldtomaturitySecuritiesRestrictedCurrent 4 AvailableForSaleSecuritiesRestricted 3 ServicingAssetAtFairValueAmount 3 DerivativeAssetsCurrent 3 OtherRestrictedAssetsCurrent 3 CarryingValueOfFederalFundsSoldSecuritiesPurchasedUnderAgreementsToResellAndDepositsPaidForSecuritiesBorrowed 3 PrepaidExpenseAndOtherAssetsCurrent 3 MarketableSecuritiesEquitySecurities 3 ReplacementReserveEscrow 3 EarnestMoneyDeposits 3 RestrictedInvestments 2 AvailableForSaleSecuritiesDebtSecuritiesNoncurrent 2 AvailableForSaleSecuritiesPledgedAsCollateral 2 FinancialInstrumentsOwnedStateAndMunicipalGovernmentObligationsAtFairValue 2 AssetsHeldInTrustNoncurrent 2 OtherRestrictedAssets 2 TradingSecuritiesPledgedAsCollateral 2 ShortTermInvestments 1 HeldToMaturitySecurities 1 PledgedAssetsSeparatelyReportedMortgageRelatedSecuritiesAvailableForSaleOrHeldForInvestment 1 USGovernmentSecuritiesAtCarryingValue 1 MortgageBackedSecuritiesAvailableForSaleFairValueDisclosure 1 {http://www.voya.com/20140930}:CashAndCashEquivalentsConsolidatedInvestmentEntities 2 {http://www.copt.com/20140930}:RestrictedCashAndMarketableSecurities 1 {http://www.carlyle.com/20140630}:RestrictedCashAndCashEquivalentsAndSecuritiesOfConsolidatedFunds 1 {http://www.virtus.com/20141231}:CashPledgedOrOnDepositOfConsolidatedSponsoredInvestmentProducts 1 {http://www.intgla.com/20150331}:RestrickedCashMortgageImpounds 1 {http://www.dunkinbrands.com/20150328}:RestrictedAssetsOfAdvertisingFunds 1 {http://www.intgla.com/20141231}:RestrictedCashRedemption 1 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{http://www.invesco.com/20140930}:CashAndCashEquivalentsOfConsolidatedInvestmentProducts 1 {http://www.dstsystems.com/20141231}:RestrictedCashAndCashEquivalentsAtCarryingValueOnBehalfOfClients 1 {http://www.cnoinc.com/20141231}:CashAndCashEquivalentsHeldByVariableInterestEntities 1 {http://www.pnkinc.com/20150331}:CashandCashEquivalentsExcludingDiscontinuedOperations 1 {http://www.firstmarblehead.com/20140630}:ParticipationInterestAccount 1 {http://www.orchidislandcapital.com/20150331}:MortgageBackedSecuritiesAtFairValuePledgedAsCollateral 1 {http://www.aecom.com/20140630}:CashAndCashEquivalentsGeneral 1 {http://www.newresi.com/20140630}:ConsumerLoanEquityMethodInvestments 1 ``` ## Conclusione Come abbiamo dimostrato, estrarre dati finanziari affidabili e di alto livello per gli investitori dai documenti aziendali disponibili nel database EDGAR della SEC, in formato XBRL, è generalmente più difficile di quanto dovrebbe essere e, purtroppo, non è del tutto affidabile. Tuttavia, i nostri test ci hanno sorpreso nel constatare che i dati relativi alla rendicontazione finanziaria disponibili su siti web come Google Finance, Yahoo Finance e Fidelity Investments non sono nemmeno al 100% affidabili, e abbiamo riscontrato numerosi casi in cui i dati riportati da questi siti non sono ben correlati tra loro, né con i documenti ufficiali presentati dalle stesse aziende. Questo, a quanto pare, è dovuto in gran parte ai cinque problemi che abbiamo discusso in precedenza. Certamente, non siamo gli unici a giungere a queste conclusioni sullo stato attuale della qualità dei dati XBRL nel database EDGAR della SEC. Come ha scritto [@CharlesHoffman](https://twitter.com/CharlesHoffman) in numerosi articoli pubblicati sul suo sito [Digital Financial Reporting](http://xbrl.squarespace.com/), nella sezione "[CREAZIONE DI DOCUMENTI XBRL DELLA SEC FACILI DA UTILIZZARE PER GLI INVESTITORI](http://xbrl.squarespace.com/journal/category/creating-investor-friendly-sec-xbrl-fili)", c'è ancora molto lavoro da fare per migliorare la qualità e l'accuratezza dei dati XBRL contenuti nelle comunicazioni aziendali inviate alla SEC. Diverse strategie immediate possono essere implementate per migliorare significativamente la qualità dei dati XBRL: - Utilizzando la **formula XBRL**, è possibile implementare molte delle verifiche manuali previste per i documenti depositati presso EDGAR, nonché numerose verifiche di coerenza e controlli a livello aziendale, direttamente utilizzando lo standard XBRL, anziché in un formato esterno che non può essere completamente automatizzato - Utilizzando la **base di dati tabellare XBRL**, è possibile creare mappature più precise e meglio documentate che collegano i dati XBRL a concetti finanziari di alto livello, necessari agli investitori - Richiedere che le aziende producano **I documenti XBRL, presentati come istanze, rappresentano una fonte primaria di informazioni finanziarie** - direttamente dai loro sistemi di contabilità, invece di aggiungere tag ai file HTML o PDF in un secondo momento - Richiedere ai dichiaranti di **sottoporre i loro documenti XBRL a un processo rigoroso e automatizzato di validazione e controllo della qualità**, come, ad esempio, il [Suite di strumenti XBRL.US per garantire la coerenza](http://csuite.xbrl.us/#), oppure utilizzando [Altova's](https://www.altova.com/it/) [RaptorXML+XBRL Server](https://www.altova.com/it/raptorxml.html), che offre non solo la convalida completa secondo lo standard XBRL, ma anche funzionalità complete [Validazione manuale dei file EDGAR](https://www.altova.com/it/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator#edgar) e possono essere utilizzati sia all'interno di XMLSpy in modalità interattiva, sia per [Validazione XBRL](https://www.altova.com/it/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator), oppure in un ambiente server automatizzato per la validazione rapida di grandi quantità di dati in formato XBRL - Finalmente **implementare un controllo qualità rigoroso nei sistemi EDGAR presso la stessa SEC** che accetta i documenti XBRL solo se questi non presentano errori e sono pienamente conformi alle specifiche, ma anche se superano i controlli di qualità dei dati sopra menzionati Solo attraverso una combinazione di diversi di questi approcci possiamo ottenere risultati significativi nel migliorare la qualità dei dati XBRL e rendere le informazioni aziendali presentate in formato XBRL realmente utili per gli investitori. ## Corollario Considerando che l'investitore che desidera oggi accedere a dati aziendali affidabili sembra non avere altra scelta che affrontare il complesso processo di ricerca di informazioni su una società attraverso diversi siti web, e potenzialmente consultare i documenti originali in formato HTML o PDF, abbiamo in programma di rendere presto disponibile una soluzione mobile – sviluppata con [MobileTogether](https://www.altova.com/it/mobiletogether.html) come interfaccia utente e [RaptorXML+XBRL Server](https://www.altova.com/it/raptorxml.html) e un database SQL come backend – che permetterà a un potenziale investitore di visualizzare rapidamente i dati principali delle ultime relazioni trimestrali e annuali di queste società quotate. Questi dati saranno estratti direttamente dai documenti XBRL e riassunti per una migliore comparabilità, utilizzando tecniche di analisi basate su regole. Considerate le limitazioni nella qualità dei dati di cui si è discusso in precedenza, questi dati _non_ potrebbe non essere perfetto, ma crediamo che sia più adatto all'approccio delle comunicazioni XBRL e che i dati miglioreranno nel tempo, man mano che la qualità dei dati XBRL continuerà a crescere.