kazecveКазанский экономический вестникKazan economic vestnik2305-4212КФУkazecve-235Research ArticleБУХГАЛТЕРСКИЙ И УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТACCOUNTANCY AND MANAGEMENT ACCOUNTINGОбзор ключевых индикаторов для обнаружения фальсификации финансовой отчетности компанийOverview of key indicators for detecting falsification of financial statements of companiesТухватуллинР. Ш.TukhvatullinR. Sh.

Тухватуллин Руслан Шавкатович, кандидат экономических наук, доцент

PhD in Economics, Associate Professor

rustu@bk.ruВетошкинаЕ. Ю.VetoshkinaE. Yu.

Ветошкина Елена Юрьевна, кандидат экономических наук, доцент

PhD in Economics, Associate Professor

pulya_1978@mail.ruКоролеваМ. А.KorolevaM. A.

Королева Марина Артемовна, магистрант

Master Studentmarkorole@mail.ruКазанский (Приволжский) федеральный университетРоссияKazan (Volga Region) Federal UniversityRussian Federation202423042025062632Copyright © Тухватуллин Р.Ш., Ветошкина Е.Ю., Королева М.А., 20252025Тухватуллин Р.Ш., Ветошкина Е.Ю., Королева М.А.Tukhvatullin R.S., Vetoshkina E.Y., Koroleva M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://kazecve.elpub.ru/jour/article/view/235

В настоящее время при выборе предполагаемого объекта инвестиций, заинтересованные пользователи анализируют деятельность той или иной компании по целому ряду показателей. При этом необходимо сразу отметить, что большая часть этих показателей представлены в бухгалтерской (финансовой) отчетности компаний, которая, в свою очередь, помогает инвесторам оценить эффективность вложений и принять ключевые решения о приобретении или продаже активов. Следовательно, для внешних пользователей отчетность должна быть привлекательна, отсюда и возникает необходимость руководства прибегать к так называемому креативному учету. Случаи креативного учета или же чаще всего фальсификации отчетности наиболее распространены именно в документах, подготавливаемых для внешних пользователей. Поскольку подделывать данные, например, управленческого учета – мало эффективно в принципе, топ-менеджеры хотят видеть реальное положение дел предприятия, в то время как в отношении банков, общественности и инвесторов всегда прослеживается стремление продемонстрировать результаты работы в наиболее выгодной проекции. В статье авторы представляют обзор ключевых индикаторов, которые в настоящее время могут использоваться широким кругом заинтересованных лиц для оценки степени достоверности публичной финансовой информации, раскрываемой компаниями.

Currently, when choosing a proposed investment object, interested users analyze the activities of a particular company according to a number of indicators. At the same time, it should be noted right away that most of these indicators are presented in the accounting (financial) statements of companies, which, in turn, helps investors evaluate the effectiveness of investments and make key decisions about the acquisition or sale of assets. Therefore, reporting should be attractive to external users, hence the need for management to resort to so-called creative accounting. The cases of creative accounting or, most often, falsification of reports are most common in documents prepared for external users. Since falsifying data, for example, management accounting, is not effective in principle, top managers want to see the real state of affairs of the enterprise, as for banks, the public and investors, there is always a desire to demonstrate the results of work in the most profitable projection. In the article, the authors present an overview of key indicators that can currently be used by a wide range of stakeholders to assess the reliability of public financial information disclosed by companies.

мошенничествофальсификацияфинансовая отчетностьиндикаторыискусственный интеллектfraudfalsificationfinancial statementsindicatorsartificial intelligenceReferencesО бухгалтерском учете: Федеральный закон от 06 декабря 2011 г. № 402-ФЗ (ред. от 30.12.2021) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2022) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс». – URL: http://base.consultant.ruOn accounting: Feder. Law of December 06, 2011 No. 402-FZ (as amended on December 30, 2021) (as amended and supplemented, entered into force on January 1, 2022) // Legal reference system “ConsultantPlus”. – URL: http://base.consultant.ru.Лазарева А.В. Формирование прогнозной финансовой отчетности в холдинговой структуре // Научный результат. Экономические исследования. – 2018. – № 3. – С.16–25.Lazareva A.V. Formation of predictive financial statements in the holding structure // Scientific result. Economic research. – 2018. – No. 3. – P. 16–25.Жарылгасова Б.Т. Рассмотрение искажений финансовой отчетности: ответственность аудитора // Аудиторские ведомости. – 2008. – № 5. – С. 11–18.Zharylgasova B.T. Consideration of financial reporting distortions: auditor’s responsibility // Audit statements. – 2008. – No. 5. – P. 11–18.Карасева С.С. Мониторинг и выявление корпоративного мошенничества в системе внутреннего контроля // Вестник науки и образования. – 2020. – № 12-2 (90). – С. 47–50.Karaseva S.S. Monitoring and detection of corporate fraud in the internal control system // Bulletin of Science and Education. – 2020. – No. 12-2 (90). – P. 47–50.Коровина М.А., Заремук Т.А. Обнаружение фактов фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности // Вестник Академии знаний. – 2019. – № 5 (34). – С. 105–110.Korovina M.A., Zaremuk T.A. Detection of facts of falsification of accounting (financial) statements // Bulletin of the Academy of Knowledge. – 2019. – No. 5 (34). – P. 105–110.Сиренко Ю.И. Ключевые финансовые индикаторы выявления фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2016. – № 5. – С. 159–161.Sirenko Yu.I. Key financial indicators for detecting falsification of accounting (financial) statements // Economics and Business: theory and practice. – 2016. – No. 5. – P. 159–161.Теория «треугольника мошенничества» // Сайт Bstudy – статьи для высших учебных заведений. – URL: https://bstudy.net/767840/pravo/teoriya_treugolnika_moshennichestva?ysclid=ld859ru k8m322629004.The theory of the “fraud triangle” // Bstudy website – articles for higher educational institutions. – URL: https://bstudy.net/767840/pravo/teoriya_treugolnika_moshennichestva?ysclid=ld859ruk8m322629004.Battalova A.R., Tukhvatullin R.S., Mukhametgaliev F.N., Mukhametgalieva F.F., Sitdikova L.F. Tendency of Investment Economy Formation // International Journal of Criminology and Sociology. – 2020. – Vol. 9. – P. 2572–2578.Battalova A.R., Tukhvatullin R.S., Mukhametgaliev F.N., Mukhametgalieva F.F., Sitdikova L.F. Tendency of Investment Economy Formation // International Journal of Criminology and Sociology. – 2020. – Vol. 9. – P. 2572–2578.Benford F. The law of anomalous numbers // Proc. Am. Philos. Soc. – 1938. – № 78. – P. 551–572.Benford F. The law of anomalous numbers // Proc. Am. Philos. Soc. – 1938. – № 78. – P. 551–572.Donald J. Weidner. New FASB Rules on Accounting for Leases: A Sarbanes-Oxley Promise Delivered. The Business Lawyer. – Vol. 72. – No. 2. – SPRING 2017. – P. 367–404.Donald J. Weidner. New FASB Rules on Accounting for Leases: A Sarbanes-Oxley Promise Delivered. The Business Lawyer. – Vol. 72. – No. 2. – SPRING 2017. – P. 367–404.Kulikova L.I., Vetoshkina E.Y., Nurgatin R.R. Universal Business Activity Level Highlights in the Financial Management System // Academy of Strategic Management Journal. – 2016. – Vol. 15. – No. S1. – P. 114–121.Kulikova L.I., Vetoshkina E.Y., Nurgatin R.R. Universal Business Activity Level Highlights in the Financial Management System // Academy of Strategic Management Journal. – 2016. – Vol. 15. – No. S1. – P. 114–121.Beneish M.D. The Detection of Earnings Manipulation // Financial Analyst Journal. – 1999. – No. 5. – P. 22–36.Beneish M.D. The Detection of Earnings Manipulation // Financial Analyst Journal. – 1999. – No. 5. – P. 22–36.Kuang-Hsun S., Ching-Chan C., Yi-Hsien W. Financial Information Fraud Risk Warning for Manufacturing Industry – Using Logistic Regression and Neural Network // Romanian Journal of Economic Forecasting. – 2011. – No. 1. – P. 54–71.Kuang-Hsun S., Ching-Chan C., Yi-Hsien W. Financial Information Fraud Risk Warning for Manufacturing Industry – Using Logistic Regression and Neural Network // Romanian Journal of Economic Forecasting. – 2011. – No. 1. – P. 54–71.Nigrini M.J. A Taxpayer Compliance Application of Benford’s law // J. Am. Tax. Assoc. – 1996. – No. 1. – P. 72–91.Nigrini M.J. A Taxpayer Compliance Application of Benford’s law // J. Am. Tax. Assoc. – 1996. – No.1. – P. 72–91.Pazarskis М., Drogalas G., Baltzi K. Detecting False Financial Statements: Evidence from Greece in the Period of Economic Crisis // Investment Management and Financial Innovations. – 2017. – No. 14 (3). – P. 102–112.Pazarskis М., Drogalas G., Baltzi K. Detecting False Financial Statements: Evidence from Greece in the Period of Economic Crisis // Investment Management and Financial Innovations. – 2017. – No. 14 (3). – P. 102–112.Roxas M.L. Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis // Journal of Leadership, Accountability and Ethics. – 2011. – Vol. 8, Is. 4. – P. 56–66.Roxas M.L. Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis // Journal of Leadership, Accountability and Ethics. – 2011. –Vol. 8, Is. 4. – P. 56–66.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.