Электронный научный журнал
Байкальского государственного университета
Baikal Research Journal
ISSN 2411-6262
Издается с 2010 года
Menu

Информация о статье

Название статьи:

Возможность выявления мошенничества в финансовой отчетности

Авторы:
Энхбаяр Ч., профессор, Школа бизнеса, Монгольский государственный университет, Монголия, г. Улан-Батор, num_muis@yahoo.com,

Цолмон С., аспирант, Школа бизнеса, Монгольский государственный университет, Монголия, г. Улан-Батор, num_muis@yahoo.com
Для цитирования:
Энхбаяр Ч. Возможность выявления мошенничества в финансовой отчетности / Ч. Энхбаяр, C. Цолмон // Baikal Research Journal. — 2015. — Т. 6, № 4. — DOI : 10.17150/2411-6262.2015.6(4).7.
В рубрике:
ФИНАНСОВАЯ, НАЛОГОВАЯ И ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА
Год: 2015 Том: 6 Номер журнала: 4
Страницы: 7-7
Тип статьи: Научная статья
УДК: 336.02
DOI: 10.17150/2411-6262.2015.6(4).7
Аннотация:
В последние годы западные исследователи занимаются разработкой моделей по обнаружению мошенничества при составлении финансовой отчетности. Однако эти модели действуют по разному, так как в каждой стране существуют специфические особенности в сфере экономики, бизнеса, налогово-правовых отношений и т. д. Кроме того, в научной литературе описываются различные подходы к мошенничеству в определенных ситуациях. В статье проанализированы методы выявления мошенничества при составлении финансовой отчетности в разных странах с помощью эконометрических моделей. В качестве одного из эффективных методов противодействия мошенничеству - искажению финансовой отчетности рассмотрена теория «треугольника мошенничества», а также статистическая модель - логистическая регрессия. Опираясь на методологии зарубежных исследователей, предпринята попытка разработать модельфинансового анализа для выявления фактов фальсификации финансовой отчетности, которая учитывает особенности развития экономики Монголии.
Ключевые слова: финансовая отчетность, мошенничество, треугoльник мошенничества, логистическая регрессия, линейная вероятность
Информация о статье: Дата поступления 26 мая 2015 г.; дата принятия к печати 8июня 2015 г.; дата онлайн-размещения 30 июля 2015 г.
Список цитируемой литературы:
  • Сорокина Е. М. Бухгалтерская и финансовая отчетность организаций : учеб. пособие для вузов / Е. М. Сорокина. - 2-е изд. - М. : Финансы и статистика, 2008. - 188 с.
  • Сорокина Е. М. Об условиях перехода российских организаций на международные стандарты финансовой отчетности / Е. М. Сорокина // Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2009. - № 5 (67). - С. 82-88.
  • Сотникова Л. В. Мошенничество с финансовой отчетностью: выявление и предупреждение : монография / Л. В. Сотникова. - М. : Бухгалтерский учет, 2011. - 208 с. - (Библиотека журнала «Бухгалтерский учет». Вып. 4).
  • Устинова Я. И. Креативный учет: творческий подход или откровенное мошенничество? / Я. И. Устинова, А. А. Шапошников // ЭКО. - 2011. - № 11. - С. 174-181.
  • Шильникова Г. Г. Финансовая отчетностькак инструмент формирования рыночных отношений / Г. Г. Шильникова // Перспективы российских экономических реформ ХХI века : материалы междунар. науч.-практ. конф. - Иркутск : Изд-во БГУЭП, 2000. - Ч. 1. - С. 45-47.
  • Bai B. False financial statements; Characteristics of China's listed companies and cart detecting approach / B. Bai, J. Yen, X. Ynag // International Journal of Information Technology & Decision Making. - 2008. - Vol. 7, № 2. - P. 339-359.
  • Brennan N. Financial statement fraud: soma lessons from US and European case studies / N. Brennan, M. McGrath // Australian Accounting Review. - 2007. - Vol. 17, № 2. - P. 49-61.
  • Harrington C. Formulas for detection. Analysis ratios for detecting financial statement fraud / C. Harrington // Fraud Magazine, Association of Certified Fraud Examiners. - 2005. - March/April.
  • Kirkos E. Detection of Fraudulent Financial Statements though the use of Data Mining Techniques / E. Kirkos, C. Spathis, Y. Manolopoulos // 2nd International Conference on Enterprise Systems and Accounting 2005 July 11-12, Thessaloniki, Greece. - Thessaloniki, 2005. - P. 310-325. - URL : http://delab.csd.auth.gr/papers/ICESA05ksm.pdf.
  • Kotsiantis S. Forecasting Fraudulent Financial Statements using Data Mining / S. Kotsiantis, E. Koumanakos, D. Tzelepis, V. Tampakas. International Journal of Computational Intelligence. - 2006. - Vol. 3, № 2. - P. 104-110.
  • Salehi M. Firm size and audit regulation and fraud detection: empirical evidence from Iran / M. Salehi, A. Mansoury, R. Pirayesh // ABAC Journal. - 2009. - Vol. 29, № 1. - P. 53-65.
  • Skousen J. Detecting and predicting financial statement fraud: The effectiveness of the fraud triangle and SAS No. 99 / J. Skousen, R. Smith, J. Wright // Advances in Financial Economics. - 2009. - Vol. 13. - P. 53-81.
  • Spathis C. Detecting false financial statements using published data: some evidence from Greece / C. Spathis //Managerial Auditing Journal. - 2002. - Vol. 17, № 4. - P. 179-191.