Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас
DOI:
https://doi.org/10.21638/11701/spbu18.2016.303Аннотация
Стейкхолдерам компаний, в том числе и российских, необходимы действенные инструменты для выявления фактов фальсификации финансовой отчетности. Примерами подобных инструментов являются модели М. Бениша (М. Beneish) и М. Роксас (M. Roxas). Однако в них не учитывается специфика российского законодательства, регулирующего процесс составления финансовой отчетности, а также практика ведения бизнеса. В настоящей статье на данных выборки 60 российских компаний продемонстрировано, что использование базовых моделей Бениша и Роксас позволяет выявить факты фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности в российских компаниях или указать на их отсутствие лишь в 62 и 58% случаев соответственно. Пересмотр граничных значений составляющих моделей Бениша и Роксас с использованием данных российских компаний, предложенный авторами, позволяет c большей точностью установить, фальсифицирует компания отчетность или нет.
Ключевые слова:
бухгалтерская (финансовая) отчетность, фальсификация финансовой отчетности, модель Бениша, модель Роксас, российские компании
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Бухвалов А. В. 2008. Асимметрия между инсайдерами и аутсайдерами: проблема двойственности оценки активов компании. Российский журнал менеджмента 6 (4): 17–48.
Бюллетень банковской статистики № 12 (187). 2008. Центральный банк Российской Федерации. http://www.cbr.ru/publ/BBS/Bbs0812r.pdf
Единая база данных решений судов общей юрисдикции Российской Федерации. [Электронный ресурс]. http://xn--90afdbaav0bd1afy6eub5d.xn--p1ai/
Кизилов А. Н., Богатая И. Н. 2015. Анализ состояния и направления развития рынка аудиторско-консалтинговых услуг в России. Международный бухгалтерский учет (6): 37–51.
Когденко В. Г. 2015. Корпоративное мошенничество: анализ схем присвоения активов и способов манипулирования отчетностью. Экономический анализ: теория и практика (4): 2–13.
Положение по бухгалтерскому учету (ПБУ) «Учет основных средств» ПБУ 6/2001 от 30.03.2001.
Принципы корпоративного управления ОЭСР. 2004. ОЭСР. https://www.oecd.org/corporate/ca/corporategovernanceprinciples/32159669.pdf
РосПравосудие [Электронный ресурс]. https://rospravosudie.com/
Российский обзор экономических преступлений за 2014 год. 2014. [Электронный ресурс]. PricewaterhouseCoopers. https://www.pwc.ru/ru/ceo-survey/assets/crime_survey_2014.pdf
Ружанская Л. С. 2010. Раскрытие информации российскими компаниями: результаты эмпирического исследования. Российский журнал менеджмента 8 (3): 35–56.
Статистика Центрального банка РФ: Структура платежей, проведенных через кредитные организации (по платежным инструментам). [Электронный ресурс]. http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet007.htm&pid=psrf&sid=ITM_12859
Титова С. 2011. Игры с отчетностью. Новая бухгалтерия (4): 44–48.
Федеральная служба государственной статистики: степень износа основных фондов по видам экономической деятельности по полному кругу организаций. 2014. [Электронный ресурс]. http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/fund/#
Экономическая преступность сегодня. Статистика экономической преступности за 2014 год (по данным МВД РФ). [Электронный ресурс]. http://econcrime.ru/statistika-e-konomicheskoj-prestupnosti-za-2014-god-po-danny-m-mvd-rf/
Экономические преступления: люди, культура и механизмы контроля. Четвертый всемирный обзор экономических преступлений. 2008. PricewaterhouseCoopers. http://www.pwc.ru/forensic
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Albrecht S., Howe K., Romney M. 1985. Deterring fraud: The internal auditors perspective. Accounting Review 60 (4): 774–775.
Bay S., Kumaraswamy K. 2006. Large Scale Detection of Irregularities in Accounting Data. Proceedings of the 6th IEEE International Conference on Data Mining. Hong Kong; 75–86.
Beneish M. 1999. The detection of earningmanipulation. Financial Analysts Journal 55 (5): 24–36.
Cecchini M., Aytug H., Koehler G. 2010. Detecting management fraud in public companies. Management Science 56 (7): 1146–1160.
Dechow P., Larson C., Sloan R. 2011. Predicting material accounting misstatements. Contemporary Accounting Research 28 (1): 1–16.
Draft of the Nationwide Survey “Practice of Fighting the Corporate Fraud” Final Report. 2014. http://www.vegaslex.ru/data/2014/04/16/1234640503/VEGAS%20LEX_Antifraud%20survey%20report_03.2014.pdf
Dzamba A. 2004. 36 Red flags to look for when reviewing financial reporting controls. Financial Analysis, Planning & Reporting (8): 1–12.
Competing for Growth: How Business Is Growing Beyond Boundaries. 2011. Ernst & Young. https://drivkraft.ey.se/wp-content/blogs.dir/5/files/2011/08/Competing_for_growth_2011.pdf
Fanning K., Cogger K. 1998. Neural network detection of management fraud using published financial data. International Journal of Intelligent Systems in Accounting and Finance Management (7): 21–41.
Gaganis C. 2009. Classification techniques for the identification of falsified financial statements: A comparative analysis. International Journal of Intelligent Systems in Accounting and Finance Management (16): 207–229.
Green B., Choi J. 1997. Assessing the risk of management fraud through neural network technology. Auditing 16 (1): 14–28.
Kaminski K., Wetzel T., Guan L. 2004. Can financial ratios detect fraudulent financial reporting. Managerial Auditing Journal 19 (1): 15–28.
Lin J., Hwang M., Becker J. 2003. A fuzzy neural network for assessing the risk of fraudulent financial reporting. Managerial Auditing Journal 18 (8): 657–665.
Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse. 2014. http://www.acfe.com/rttn/docs/2014-report-to-nations.pdf
Rezaee Z. 2002. Financial Statement Fraud: Prevention and Detection. Wiley: N. Y.
Roxas M. 2011. Financial statement fraud detection using ratio and digital analysis. Journal of Leadership, Accountability and Ethics 8 (4): 56–66.
Summers S., Sweeney J. 1998. Fraudulently misstated financial statements and insider trading: An empirical analysis. Accounting Review 73 (1): 131–146.
Toraman C. 2002. Yeni cagin finansal analizin istihbari boyutunda meydana getirdigi degisiklikler. Muhasebe ve Denetime Bakis Dergisi (6): 57–66.
Weiss L. 1990. Bankruptcy resolution. Direct costs and violation of priority of claims. Journal of Financial Economics 27 (2): 255–311.
Translation of references in Russian into English
DBukhvalov A. V. 2008. Asymmetry between insiders and outsiders: Aspects of valuation duality. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta 6 (4): 17–48.
Bulletin of Banking Statistics, No. 12 (187). 2008. The Central Bank of the Russian Federation. http://www.cbr.ru/publ/BBS/Bbs0812r.pdf
Unified database of the decisions of general jurisdiction courts of Russian Federation. [Electronic resource]. http://xn--90afdbaav0bd1afy6eub5d.xn--p1ai/
Kizilov А. N., Bogataya I. N. 2015. Analysis of condition and areas of the audit and consulting services market’s development in Russia. Mezhdunarodnyj bukhgalterskij uchet (6): 37–51.
Kogdenko V. G. 2015. Corporate fraud: analysis of asset misappropriation schemes and ways to manipulate reporting. Ekonomicheskij analiz: teoriya i praktika (4): 2–13.
Accounting Regulations (AR) “Accounting for fixed assets” PBU 6/2001 of 30.03.2001.
OECD Corporate Governance Principles. 2004. OECD. https://www.oecd.org/corporate/ca/corporategovernanceprinciples/32159669.pdf
RusLaw [Electronic resource]. https://rospravosudie.com/
Russian economic crime survey 2014. 2014 [electronic resource]. PricewaterhouseCoopers. https://www.pwc.ru/ru/ceo-survey/assets/crime_survey_2014.pdf
Ruzhanskaya L. S. 2010. Corporate transparency in Russia: The results of empirical study. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta 8 (3): 35–56.
Statistics of the Central Bank of the Russian Federation: The structure of payments made through credit institutions (by payment instruments). [Electronic resource]. http://www.cbr.ru
Titov S. 2011. Statements games. Novaya bukhgalteriya (4): 44–48.
Federal State Statistics Service: The degree of depreciation of fixed assets by types of activities for the full range of organizations. 2014. [Electronic resource]. http://www.gks.ru
Economic crime today. Economic crime statistics for 2014 (according to the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation). [Electronic resource]. http://econcrime.ru/statistika-e-konomicheskoj-prestupnosti-za-2014-god-po-danny-m-mvd-rf/
Economic crime: People, culture & mechanisms of control. The 4th global economic crime survey. 2008. PricewaterhouseCoopers. http://www.pwc.ru/forensic
Загрузки
Опубликован
25.10.2016
Как цитировать
Ферулева, Н. В., & Штефан, М. А. (2016). Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас. Российский журнал менеджмента, 14(3), 49–70. https://doi.org/10.21638/11701/spbu18.2016.303
Выпуск
Раздел
Теоретические и эмпирические исследования
Лицензия
Статьи журнала «Российский журнал менеджмента» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
