Los cálculos XBRL pueden desempeñar un papel importante a la hora de garantizar la calidad y precisión de un informe financiero y pueden detectar errores tanto en el etiquetado XBRL como en los números subyacentes. Lamentablemente, hasta ahora, los informes de validación de cálculos se han visto obstaculizados por falsos positivos: mensajes de validación que no reflejan problemas reales en el informe.
La actualización de la especificación Calculations 1.1 de febrero de 2023 ofrece una mejora incremental a las funciones de cálculo XBRL existentes y tiene como objetivo reducir estos falsos positivos. En esta publicación de blog, veremos una muestra de informes europeos en formato electrónico único (ESEF) para ver qué tan efectivo ha sido Cálculos 1.1 para limpiar los informes de validación.
El árbol de cálculo en una taxonomía XBRL describe relaciones totales y subtotales simples entre conceptos, como “Activos = Activos corrientes + Activos no corrientes”. Si los valores de hecho en un informe XBRL no cuadran según las relaciones de cálculo en la taxonomía, el software de validación XBRL marcará esta discrepancia como una inconsistencia de cálculo.
Las cifras numéricas en los informes legibles por humanos suelen estar escaladas y redondeadas para una mejor legibilidad. Este redondeo crea un problema para la validación de la coherencia del cálculo.