Обзор ключевых индикаторов для обнаружения фальсификации финансовой отчетности компаний

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.

1. О 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.ru

2. Лазарева А.В. Формирование прогнозной финансовой отчетности в холдинговой структуре // Научный результат. Экономические исследования. – 2018. – № 3. – С.16–25.

3. Жарылгасова Б.Т. Рассмотрение искажений финансовой отчетности: ответственность аудитора // Аудиторские ведомости. – 2008. – № 5. – С. 11–18.

4. Карасева С.С. Мониторинг и выявление корпоративного мошенничества в системе внутреннего контроля // Вестник науки и образования. – 2020. – № 12-2 (90). – С. 47–50.

5. Коровина М.А., Заремук Т.А. Обнаружение фактов фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности // Вестник Академии знаний. – 2019. – № 5 (34). – С. 105–110.

6. Сиренко Ю.И. Ключевые финансовые индикаторы выявления фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2016. – № 5. – С. 159–161.

7. Теория «треугольника мошенничества» // Сайт Bstudy – статьи для высших учебных заведений. – URL: https://bstudy.net/767840/pravo/teoriya_treugolnika_moshennichestva?ysclid=ld859ru k8m322629004.

8. 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.

9. Benford F. The law of anomalous numbers // Proc. Am. Philos. Soc. – 1938. – № 78. – P. 551–572.

10. 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.

11. 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.

12. Beneish M.D. The Detection of Earnings Manipulation // Financial Analyst Journal. – 1999. – No. 5. – P. 22–36.

13. 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.

14. Nigrini M.J. A Taxpayer Compliance Application of Benford’s law // J. Am. Tax. Assoc. – 1996. – No. 1. – P. 72–91.

15. 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.

16. 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.