Publicado el 24 de diciembre de 2023 por Editor
De conformidad con la Ley de Transparencia de Datos Financieros (FDTA) de 2022, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) ha publicado su segundo informe semestral que proporciona información sobre el uso y el valor de los datos legibles por máquina. El informe cubre un espectro de beneficios, incluida una lista actualizada de qué divulgaciones corporativas son legibles por máquina. Describe los datos más recientes sobre costos y beneficios asociados, resume las acciones de cumplimiento y proporciona un análisis del uso que hace la SEC de estos datos.
Desde su último informe, la SEC ha introducido requisitos de etiquetado de datos estructurados para varios formularios, ampliando el alcance de los datos legibles por máquina a un total de 54 formularios, anexos y declaraciones.
En un área de particular interés, el informe profundiza en los costos y beneficios más recientes asociados con las divulgaciones legibles por máquina. Los estudios indican que los inversores, los mercados y los emisores obtienen importantes beneficios de la reducción de los costos de procesamiento de la información, el aumento de la liquidez, los menores costos de capital y la mejora de la evaluación comparativa. El informe destaca la importancia de las reglas de validación para agilizar el proceso y reducir el tiempo que el personal dedica a comprobar errores técnicos. Si bien los emisores incurren en costos de cumplimiento asociados con los requisitos de etiquetado, la SEC enfatiza el impacto positivo general en la protección de los inversores, la reducción de la asimetría de la información y la supervisión simplificada.
Al explorar la propia aplicación de datos legibles por máquina por parte de la SEC, el informe destaca un aumento en la eficiencia de las acciones de cumplimiento. La SEC utiliza varias aplicaciones internas para analizar datos Inline XBRL, lo que permite un fácil acceso y comparación.
Este informe semestral proporciona una visión excelente y profunda de todo lo que sucede XBRL en la SEC; animamos a nuestros lectores a explorarlo en su totalidad.
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Datos estructurados de la FDTA SEC de EE. UU.
INFORME SEMESTRAL AL CONGRESO
Con respecto al uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas
Diciembre 2023
Introducción
La Ley de Transparencia de Datos Financieros de 2022 (FDTA, por sus siglas en inglés), que se promulgó el 23 de diciembre de 2022 como Título LVIII de la Ley de Autorización de Defensa Nacional James M. Inhofe para el Año Fiscal 2023, requiere que la Comisión informe semestralmente sobre el uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas. Este informe es el segundo informe de este tipo. La FDTA requiere que la Comisión presente este informe al Comité de Banca, Vivienda y Asuntos Urbanos del Senado y al Comité de Servicios Financieros de la Cámara de Representantes cada 180 días hasta el 23 de diciembre de 2029, cuando expira la disposición que requiere el informe.
La Sección 5825(b) de la FDTA requiere que este informe incluya: (1) una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas en virtud de disposiciones específicas de las leyes de valores se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no; (2) un análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina en la divulgación de información corporativa a los inversores, los mercados, la Comisión y los emisores; (3) un resumen de las acciones de cumplimiento que resulten del uso o análisis de datos legibles por máquina recopilados en virtud de las disposiciones legales especificadas; y 4) un análisis de la forma en que la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila.
El presente informe contiene la siguiente información nueva desde el último informe: publicaciones adicionales de la Comisión sobre la elaboración de normas que adoptan o proponen requisitos de etiquetado de datos estructurados; estadísticas actualizadas en el análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina; y acciones de ejecución adicionales resultantes del uso o análisis de datos legibles por máquina que recopile la Comisión.
Identificación de las divulgaciones corporativas expresadas como datos legibles por máquina
La Sección 5825(b)(2)(A) de la FDTA requiere una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas en virtud de la Sección 7 de la Ley de Valores de 1933 (la Ley de Valores),5 la Sección 13 de la Ley de Bolsa de Valores de 1934 (la Ley de Intercambio),6 y la Sección 14 de la Ley de Intercambio7 se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no. Véase el Apéndice.
REQUISITOS DE DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA EXISTENTES
En 2009, la Comisión adoptó normas que exigen a las empresas operativas que faciliten la información de los estados financieros en sus estados de registro e informes periódicos y corrientes utilizando el lenguaje extensible de información empresarial (XBRL), que es un lenguaje de datos estructurados legible por máquina que se utiliza para la presentación normalizada de información empresarial, incluida la información relativa a los resultados financieros de las empresas. Ese mismo año, la Comisión también exigió a las sociedades de inversión de gestión abierta (fondos de inversión) que facilitaran información resumida sobre el riesgo y la rentabilidad en sus folletos en formato XBRL.
Desde entonces, la Comisión ha perfeccionado muchas de sus normas exigiendo formatos normalizados abiertos, de libre acceso y legibles por máquina, promulgados por organizaciones de normalización u órganos de normalización de consenso voluntario. Por ejemplo, en 2018, la Comisión adoptó enmiendas que exigían el uso, de forma gradual, de Inline XBRL para la información de los estados financieros de las empresas operativas y la información resumida sobre el riesgo y la rentabilidad de los fondos. Mientras que anteriormente los declarantes generaban un documento HTML con la información de su declaración financiera o la información resumida sobre el riesgo/rendimiento y, a continuación, etiquetaban una copia de los datos para crear una prueba XBRL independiente, Inline XBRL permite a los archivadores preparar un único documento que es legible tanto por humanos como por máquinas.
La Comisión ha adoptado normas que exigen formatos normalizados legibles por máquina para las colecciones adicionales de información. En 2019, la Comisión introdujo requisitos de etiquetado de datos estructurados para ciertos datos de portada de formularios de presentación de informes.13 En 2021, la Comisión modificó la mayoría de sus formularios y anexos que devengan tasas para exigir el etiquetado de la información relacionada con el cálculo de la tasa de presentación. También en 2021, la Comisión agregó requisitos de etiquetado en los Formularios 10-K, 20-F y 40-F relacionados con el auditor y la jurisdicción en el informe de auditoría firmado por la firma de contadores públicos registrada. En otras publicaciones de la Comisión se han adoptado o propuesto requisitos de etiquetado de datos estructurados para recopilaciones adicionales de información.
Además de exigir XBRL e Inline XBRL para determinadas presentaciones, la Comisión exige que algunos informes y divulgaciones se presenten en lenguaje de marcado extensible (XML) legible por máquina.17 En otras palabras, algunas notificaciones se presentan utilizando lenguajes de datos específicos del formulario concreto que se presenta. En el caso de estas presentaciones, los declarantes suelen tener la opción de presentar la solicitud directamente en el lenguaje de datos XML personalizado pertinente o de introducir manualmente la información en un formulario web rellenable desarrollado por la Comisión que convierte el formulario cumplimentado en un documento XML personalizado.
Actualmente, hay 54 formularios, anexos y declaraciones que contienen las divulgaciones requeridas por la Sección 7 de la Ley de Valores, la Sección 13 de la Ley de Bolsa o la Sección 14 de la Ley de Intercambio. Alrededor de tres cuartas partes (42 de 54) de esos formularios, anexos y estados de cuenta requieren algunos datos legibles por máquina, mientras que aproximadamente una cuarta parte (12)20 no requieren ningún dato legible por máquina. Desde el último informe, la Comisión ha adoptado enmiendas que introducen requisitos de etiquetado de datos estructurados para los formularios N-8B-2 y S-6 y para las listas 13D y 13G (aumentando en cuatro el número de formularios, listas y declaraciones que requieren algunos datos legibles por máquina).
Análisis de los costes y beneficios del uso de datos legibles por máquina
La Sección 5825(b)(2)(B) de la FDTA requiere un análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina en la divulgación corporativa a los inversionistas, los mercados, la Comisión y los emisores.
BENEFICIOS
Los estudios demuestran que las divulgaciones legibles por máquina benefician a los inversores, los mercados y los emisores. Con respecto a los inversores y, en términos más generales, a los mercados, el hecho de que las divulgaciones corporativas sean legibles por máquina ha disminuido la asimetría de información entre las empresas y los inversores al reducir los costos de procesamiento de la información, hacer que los precios de las acciones sean más informativos (es decir, reflejen mejor la información específica de la empresa) y reducir las ineficiencias y los riesgos del mercado. La legibilidad automática ha mejorado la competencia en el mercado, por ejemplo, al reducir las ventajas de los inversores internos en relación con los no iniciados y las ventajas de los inversores locales en relación con los no locales. La reducción de los costos de procesamiento de la información ha intensificado la supervisión de los emisores por parte de los inversores y otras partes externas (por ejemplo, analistas financieros, prensa), lo que a menudo ayuda a informar a los inversores y a los mercados. Un mayor monitoreo ha llevado a las empresas a proporcionar una divulgación más cuantitativa y a reportar las ganancias de una manera más consistente.26 Estos beneficios pueden aumentar con el tiempo a medida que las herramientas para el uso de datos legibles por máquina por parte de los inversores estén más disponibles.
En algunos casos, los emisores se han beneficiado de la disminución de los honorarios de auditoría y de una mayor puntualidad de los informes financieros y de auditoría como resultado de la divulgación legible por máquina. Los emisores han experimentado beneficios adicionales asociados con las divulgaciones legibles por máquina, que incluyen: mayor liquidez; menor costo de capital; mayor retorno de la inversión; y la mejora de la evaluación comparativa del rendimiento y el análisis de las adquisiciones. Por último, las divulgaciones legibles por máquina han facilitado los esfuerzos de la Comisión en materia de protección de los inversores, permitiendo al personal analizar grandes cantidades de información en apoyo de las actividades de evaluación de riesgos, elaboración de normas y aplicación de la ley, incluso como parte de sus aplicaciones de datos estructurados desarrolladas internamente. Las normas técnicas de validación de libre utilización también permiten a los emisores comprobar la existencia de determinados errores antes de que se presenten los datos legibles por máquina, lo que puede agilizar aún más el proceso de cumplimiento al reducir el tiempo del personal de la Comisión que, de otro modo, se dedicaría a identificar y comunicar la existencia de errores técnicos a los emisores, y al reducir el tiempo del emisor que, de otro modo, se dedicaría a resolver dichos errores y volver a presentar el fichero de datos legible por máquina.
COSTOS
El coste de la divulgación legible por máquina afecta en gran medida a los emisores y a la Comisión, ya que estas partes deben, respectivamente, cumplir o exigir y aplicar requisitos de divulgación legible por máquina. Los inversores no están obligados a utilizar versiones legibles por máquina de las divulgaciones corporativas, porque las divulgaciones también son legibles por humanos. Además, si bien el software comercial de investigación XBRL está disponible a un costo, los inversores y otros usuarios de datos (por ejemplo, analistas financieros, administradores de activos e investigadores académicos) pueden acceder y descargar divulgaciones corporativas legibles por máquina sin costo alguno.
Los emisores incurren en costos de cumplimiento para aplicar etiquetas legibles por máquina a sus divulgaciones o pagan a un proveedor de servicios de etiquetado externo para que lo haga. Los costos de cumplimiento de los nuevos requisitos de etiquetado tienden a ser más altos, pero generalmente disminuyen a medida que los emisores y proveedores de servicios adquieren experiencia y desarrollan nuevas herramientas para adaptarse a los requisitos. Es probable que estos costos de cumplimiento se reduzcan para aquellos emisores con experiencia en la aplicación de etiquetas a sus divulgaciones, ya sea a través de otros requisitos de legibilidad por máquina o mediante el uso de datos legibles por máquina en sus sistemas internos de planificación de recursos institucionales. Los costos de cumplimiento también varían según el tipo de emisor, porque algunos tipos de emisores están sujetos a requisitos de etiquetado más extensos que otros tipos de emisores. Por ejemplo, las empresas de desarrollo empresarial (BDC) y los fondos cerrados registrados están sujetos al prospecto del formulario N-2 y al etiquetado de la portada, pero los BDC, debido a que están registrados en virtud de la Ley del Mercado de Valores, también están sujetos al etiquetado de los estados financieros y, por lo tanto, incurren en costos adicionales de cumplimiento del etiquetado en comparación con los fondos cerrados registrados. Los fondos cerrados registrados están sujetos al etiquetado del prospecto y la portada del Formulario N-2, pero no están sujetos al etiquetado de la declaración financiera y, por lo tanto, incurren en costos de cumplimiento de etiquetado más bajos que los BDC.
Con respecto a la magnitud de estos costes de cumplimiento, una encuesta realizada por el Instituto Americano de Contadores Públicos Certificados a 1.032 empresas de información más pequeñas en 2018 reveló un coste medio de 2.500 dólares al año para la creación y presentación de XBRL totalmente externalizada. Una encuesta separada de 139 emisores que cotizan en el Nasdaq y otras empresas que respondieron en 2018 encontró costos de cumplimiento de XBRL más altos, incluido un costo medio de cumplimiento de XBRL de $ 7,500 por Formulario 10-Q.
La discrepancia puede deberse a que las empresas que cotizan en el Nasdaq suelen tener estados financieros más largos, detallados y complejos que las empresas que informan más pequeñas, lo que da lugar a que se necesite más tiempo y esfuerzo para etiquetar las divulgaciones discretas (como números, bloques de texto narrativo, casillas de verificación, etc.) y, en última instancia, a un aumento de los costes de cumplimiento.
Ambas encuestas se llevaron a cabo antes de las fechas de cumplimiento de la transición de la Comisión de XBRL a XBRL en línea y antes de la aplicación de los requisitos de portada y otros requisitos de etiquetado para los informes periódicos. A los efectos de la Ley de Reducción de Trámites, el personal de la Comisión estimó en la publicación de la presentación de datos etiquetados en línea XBRL que el efecto de utilizar Inline XBRL en lugar de XBRL para etiquetar los estados financieros sería reducir en 2 horas la carga interna media agregada existente de 56 horas por respuesta para las empresas declarantes durante cada uno de los tres primeros años de los requisitos de Inline XBRL. y aumentar el costo de bolsillo promedio agregado a $6,175 por respuesta. En 2022, el personal de la Comisión actualizó esta estimación de carga a 53 horas por respuesta, al tiempo que señaló que las cargas reales probablemente variarán entre las empresas individuales según el tamaño de su organización.
En 2023, la Comisión declaró en una propuesta de publicación de la norma que, según la comprensión del personal de los precios de cumplimiento de datos estructurados de terceros, los declarantes más pequeños suelen pagar entre 1.500 y 5.000 dólares al año por los servicios y/o software de cumplimiento de datos estructurados de terceros, mientras que los declarantes más grandes suelen pagar entre 5.000 y 30.000 dólares al año por dichos servicios y/o software. La Comisión también citó una serie de factores que afectan al coste del cumplimiento, entre ellos la presentación o presentación concreta sobre la que se requieren datos estructurados, el número de puntos de datos que deben estructurarse, el tamaño de la entidad que proporciona los datos, el sector al que pertenece la entidad, el número de usuarios individuales del programa informático de conformidad de datos estructurados, el grado en que la estructuración está totalmente externalizada, y otros.
La Comisión incurre en costos para desarrollar taxonomías y esquemas para nuevas divulgaciones estructuradas y para establecer la infraestructura para la admisión, validación, publicación y uso de datos estructurados. Esto incluye el costo de actualizar el sistema de archivo de Recopilación, Análisis y Recuperación Electrónica de Datos (EDGAR) de la Comisión, la integración de nuevos datos estructurados en bases de datos y aplicaciones internas, y la publicación de conjuntos de datos estructurados. Dichos costos pueden variar según el volumen, la complejidad y la novedad de los nuevos requisitos de divulgación estructurada. Por ejemplo, las reglas que agregan un número limitado de divulgaciones recién etiquetadas a los formularios de divulgación ya etiquetados generalmente implicarán menos tiempo y costo de implementación que las reglas que agregan un número significativo de divulgaciones recién etiquetadas a los formularios de divulgación que anteriormente no estaban etiquetados. La Comisión también incurre periódicamente en los gastos de actualización de taxonomías y esquemas, así como de las funciones de admisión y validación conexas del EDGAR.
Resumen de las medidas coercitivas resultantes del uso o análisis de los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
La disponibilidad de datos legibles por máquina que se han presentado a la Comisión ha permitido al personal de la División de Observancia (Cumplimiento) realizar análisis más eficientes de la divulgación de información y las prácticas contables de los distintos emisores, así como análisis más sofisticados de la divulgación de información y las prácticas contables en una amplia gama de secciones transversales de emisores. Ambos tipos de análisis, junto con las herramientas de investigación tradicionales, han dado lugar a la presentación de acciones contra emisores y personas relacionadas alegando varios tipos de mala conducta que violaron las leyes federales de valores. Sin el uso o análisis de datos legibles por máquina, las presuntas violaciones habrían sido significativamente más difíciles de detectar y perseguir de manera rentable u oportuna.
La aplicación de la ley utilizó análisis de datos basados en el riesgo para descubrir posibles irregularidades en la divulgación de información relacionadas con la contabilidad causadas, entre otras cosas, por las prácticas de gestión de las ganancias. Los datos legibles por máquina permitieron al personal encargado de hacer cumplir la ley revisar los datos financieros de miles de emisores públicos con el fin de detectar indicios de gestión de ganancias u otros tipos de mala conducta financiera. La iniciativa dio lugar a cargos contra seis empresas públicas y varias personas relacionadas durante los últimos cuatro años por violaciones de las leyes federales de valores por participar en ciertas prácticas que daban la apariencia de cumplir o superar las estimaciones de ganancias por acción (EPS) del consenso.
Enforcement utilizó y analizó datos legibles por máquina durante la investigación subyacente de otra acción presentada en 2023, una acción resuelta contra un conglomerado colombiano, Grupo Aval Acciones y Valores S.A., y su subsidiaria bancaria, Corporación Financiera Colombiana S.A. (Corficolombiana), por violaciones de las leyes federales de valores y la Ley de Prácticas Corruptas en el Extranjero, encontrando que Corficolombiana sobornó a funcionarios del gobierno en Colombia para obtener una extensión de un contrato.
Análisis de la forma en que el personal de la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
APLICACIONES ACTUALES UTILIZADAS PARA ANALIZAR DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA
El personal de la Comisión utiliza varias aplicaciones para analizar datos legibles por máquina. Las siguientes aplicaciones se desarrollan internamente y están a disposición del personal de la Comisión:
• El perfil del declarante proporciona acceso instantáneo a ciertos puntos de datos clave, como datos financieros, información relacionada con auditorías y otros datos para las empresas operativas. Destaca los puntos de datos o áreas temáticas potencialmente de alto riesgo y facilita un análisis posterior a través de enlaces a fuentes de datos. Además, Filer Profile permite a los usuarios identificar rápidamente áreas y temas de interés específicos.
• Financial State Query Viewer (FSQV) ofrece a los usuarios un medio conveniente para comparar datos de estados financieros legibles por máquina (incluidas notas y anexos), datos de portada y ciertos datos de compensación ejecutiva para empresas operativas y BDC, así como datos de portada y ciertos datos de prospectos para fondos cerrados y BDC registrados. FSQV facilita el análisis de datos comparativos a través de múltiples presentaciones y períodos. En FSQV, los usuarios pueden consultar divulgaciones narrativas o numéricas etiquetadas. FSQV tiene varias características, como la capacidad de realizar un seguimiento de los cambios de un declarante en las notas al pie de página a lo largo de los períodos de informe y compartir consultas con otros usuarios.
• iView aprovecha el Inline XBRL Viewer de código abierto, disponible de forma gratuita y pública. iView incluye varios filtros y capacidades de consulta, como la identificación de divulgaciones con etiquetas personalizadas (es decir, los declarantes crean etiquetas en lugar de usar etiquetas estándar) y la clasificación de datos legibles por máquina por escala (por ejemplo, cantidades en miles, millones o miles de millones). iView también ofrece gráficos de series temporales y análisis comparativos para valores numéricos y seguimiento de cambios en las divulgaciones narrativas.
USOS ACTUALES DE LOS DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA EN LA DIVISIÓN
El personal de la División de Finanzas Corporativas (Finanzas Corporativas) utiliza datos legibles por máquina de varias maneras:
• El personal de Finanzas Corporativas utiliza datos legibles por máquina para ayudar a identificar a los emisores que están sujetos a los requisitos de divulgación y presentación de la Ley de Responsabilidad de las Empresas Extranjeras (Emisores Identificados por la Comisión), y que podrían estar sujetos a una prohibición de negociación en virtud de la Ley de Responsabilidad de las Empresas Extranjeras (Emisores Identificados por la Comisión).44 Específicamente, el personal utiliza datos en los Formularios 10-K, 20-F y 40-F que identifican al auditor (o auditores) que proporcionaron opiniones relacionadas con los estados financieros presentados en el informe anual del emisor. el lugar donde se ha emitido el informe del auditor, y los números de identificación de la Junta de Supervisión de la Contabilidad de la Empresa Pública (PCAOB) de la(s) firma(s) de auditoría o sucursal(es) que proporciona(n) la(s) opinión(es).
• El personal de Finanzas Corporativas utiliza varios elementos de datos legibles por máquina que aparecen en las portadas de los informes anuales de los registrantes (Formularios 10-K, 20-F y 40-F) para identificar, contar, ordenar, comparar y analizar a los registrantes y sus divulgaciones (por ejemplo, para identificar de manera más fácil y precisa a los emisores que cotizan en una bolsa específica o que se han identificado a sí mismos como emisores experimentados conocidos).
• El personal de Finanzas de la Corporación y el personal de la División de Análisis Económico y de Riesgos (DERA, por sus siglas en inglés) revisan la información de los estados financieros legibles por máquina contenida en las presentaciones bajo las reglas de la Comisión. En relación con estas revisiones, el personal ha enviado cartas de comentarios a algunos emisores individuales en relación con los requisitos de etiquetado XBRL en línea. El personal también ha utilizado sus hallazgos para publicar observaciones sobre la calidad de los datos y análisis de etiquetas personalizadas. El 7 de septiembre de 2023, Corporation Finance publicó un modelo de carta a las empresas en relación con sus divulgaciones XBRL. La carta incluye ejemplos de comentarios que, dependiendo de los hechos y circunstancias particulares, y del tipo de presentación que se está revisando, el personal de Corporation Finance puede emitir a determinadas empresas.
• El personal de Finanzas de la Corporación utiliza datos legibles por máquina para hacer evaluaciones preliminares del cumplimiento de los requisitos de divulgación de remuneración en comparación con el desempeño recientemente adoptados por la Comisión.
El personal de la División de Gestión de Inversiones (Gestión de Inversiones) también utiliza datos legibles por máquina de diversas maneras:
• El personal de Gestión de Inversiones utiliza datos legibles por máquina para la divulgación de información de fondos a fin de detectar fácilmente errores e inconsistencias en las presentaciones e identificar fondos con características o divulgaciones particulares, así como fondos con ciertas tenencias, exposiciones o parámetros de riesgo. La capacidad de escanear en toda la industria en busca de fondos con ciertas divulgaciones y características mejora el programa de revisión de divulgación de información de Investment Management, informa las recomendaciones del personal para la elaboración de normas de la Comisión y otras iniciativas de políticas, y apoya la coordinación del personal con otras agencias federales.
• El análisis de datos estructurados también puede permitir que el personal de Gestión de Inversiones identifique mejor los errores en los datos de los fondos. Cuando el personal de Gestión de Inversiones identificó errores comunes como resultado del uso de datos estructurados, el personal publicó información destacando problemas comunes de etiquetado para facilitar una divulgación más precisa de los fondos.
• El personal de Gestión de Inversiones también ha utilizado información legible por máquina sobre las tenencias de fondos, entre otros datos, para evaluar el cumplimiento de los fondos con las leyes federales de valores e identificar tendencias y riesgos que enfrenta la industria de fondos. Esta información puede compartirse con las Divisiones de Exámenes y/o Cumplimiento cuando sugiera el incumplimiento de la ley u otros riesgos elevados.
Otras divisiones y oficinas utilizan datos legibles por máquina de manera similar:
• El personal de la Oficina del Jefe de Contabilidad (OCA) utiliza las aplicaciones analíticas de la Comisión, incluidas FSQV, iView y otras, para realizar búsquedas basadas en palabras clave y etiquetado XBRL. El personal de la OCA utiliza el resultado de estas búsquedas para realizar investigaciones para consultas contables, recopilación de información pertinente a proyectos de establecimiento de normas contables y solicitudes de otros reguladores, y la preparación de respuestas a solicitudes de datos específicas con respecto a la aplicación contable de los registrantes. Además, el personal de OCA utiliza los resultados en la investigación de la identificación de auditores independientes concentrados en industrias específicas, la identificación de emisores sujetos a la Ley de Rendición de Cuentas de Empresas Extranjeras y el apoyo a la aplicación de la ley en asuntos relacionados con los auditores.
• Los requisitos de etiquetado de la información relacionada con la tasa de presentación, adoptados en 2021,49 permitirán a EDGAR determinar automáticamente en muchos casos si los cálculos de la tasa de presentación de un solicitante de registro se han realizado correctamente. Las presentaciones que utilizan la herramienta opcional de etiquetado de tarifas de la SEC y las presentaciones de prueba que no pasen pruebas de validación específicas se retrasarán antes de que se presente la presentación en vivo relacionada. Esto permitirá a los declarantes corregir cualquier error en el cálculo de las tasas de presentación sin necesidad de esperar a que el personal de la Comisión verifique los cálculos manualmente, y sin tener que revisar posteriormente un documento ya presentado y ajustar las tasas adeudadas debido a un cálculo erróneo.
Uso público de los datos legibles por máquina Uso público de los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
La sección 5825(b)(2)(1) de la FDTA requiere un informe sobre el «público el uso de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas». Entre los usuarios de la información corporativa legible por máquina se encuentran los inversores institucionales, los gestores de activos, los emisores, los analistas financieros y los organismos de investigación, los inversores individuales, los agregadores de datos, la prensa financiera, otros reguladores, y los académicos. Por ejemplo, los estudios académicos indican que la aplicación de los requisitos de datos XBRL parece estar correlacionada con una mayor precisión de las previsiones por parte de los analistas financieros. Los académicos financieros han utilizado los datos XBRL para estudiar temas como la complejidad de la información financiera y las estructuras de votación de doble clase. Además, los miembros del personal del Consejo de Normas de Contabilidad Financiera (FASB) han utilizado los datos XBRL para completar más de 200 proyectos de investigación en los últimos años. Los usuarios públicos recuperan los datos XBRL descargándolos de los archivos individuales de la Comisión y de los conjuntos de datos agregados que el personal de la Comisión recopila a partir de los archivos individuales de la Comisión y realiza disponible en el sitio web de la Comisión.
Los analistas financieros y la prensa también utilizan datos de las presentaciones de la Comisión que se encuentran en un XML personalizado, como los datos del Formulario 13F (informes trimestrales de tenencias de capital presentados por grandes gestores de inversiones institucionales).64 Por ejemplo, desde agosto de 2022 (cuando los conjuntos de datos del Formulario 13F estuvieron disponibles por primera vez), se han descargado más de 158 000 conjuntos de datos del Formulario 13F.
Conclusión
Las directrices de la FDTA coinciden con los esfuerzos internos de la Comisión y del personal para mejorar la gestión y el uso de los datos en toda la agencia, en consonancia con otras directivas estatutarias, así como con los objetivos estratégicos generales para trabajar de manera más eficiente.
Apéndice
La Sección 5825(b)(2)(A) de la FDTA requiere una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas en virtud de la Sección 7 de la Ley de Valores y las Secciones 13 y 14 de la Ley de Intercambio se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no. La Comisión recopila estas divulgaciones mediante la presentación de formularios y anexos a través del Sistema EDGAR. Este Apéndice identifica las divulgaciones expresadas en un formato legible por máquina en forma individual, cronograma y declaración. Todas las demás divulgaciones requeridas en estas presentaciones se presentan en un formato no legible por máquina. El Apéndice también identifica los formularios, anexos o estados de cuenta que no recopilan ninguna información legible por máquina. No incluye otras recopilaciones de información con datos legibles por máquina que no sean requeridas por estas disposiciones legales.
El requisito de la Comisión de presentar información etiquetada en XBRL (Inline XBRL, excepto cuando se indique lo contrario) se aplica principalmente a través de la Regla 405 del Reglamento S-T. La Regla 405 aborda la obligación de etiquetar los estados financieros y la divulgación con respecto a la remuneración en comparación con el desempeño, las acciones para recuperar la compensación otorgada erróneamente, los acuerdos y políticas de uso de información privilegiada, y las políticas y prácticas relacionadas con el otorgamiento de ciertas adjudicaciones de acciones cercanas en el tiempo a la publicación de información material no pública. La Regla 405 también aborda la obligación de etiquetar ciertas divulgaciones de prospectos de fondos, informes semestrales e informes anuales en los Formularios N-1A, N-2, N-3, N-4, N-6, N-8B-2, S-6 y N-CSR. La Regla 406 de la Regulación S-T aborda la obligación de etiquetar la portada de los Formularios 10-K, 10-Q, 8-K, 20-F y 40-F. La Regla 408 de la Regulación S-T aborda la obligación de etiquetar el anexo de la tarifa de presentación para las declaraciones de registro y los suplementos de prospectos relacionados con las tarifas (excluyendo SF-1, SF-3, S-20, Anexo B, F-6, F-7, F-8 y F-80), los Anexos 14A, 14C, 13E-3, 13E-4F, TO y 14D-1F que devengan tarifas, y las declaraciones bajo la Regla 13e-1 (la introducción gradual comienza en 2024). La información contenida en este Apéndice corresponde al 17 de noviembre de 2023.
Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/sec-report-sheds-more-light-on-benefits-of-machine-readable-disclosures/