ЗАПОБІГАННЯ ФАЛЬСИФІКАЦІЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ АНАЛІТИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВОМ
Анотація
У статті визначено необхідність та важливість створення на підприємстві системи превентивного захисту і перевірки достовірності аналітичної інформації яка застосовується для його роботи. Звернуто увагу на те, що джерела інформаційного забезпечення управління підприємством можуть бути не тільки внутрішні, але і зовнішні. Наголошено на тому, що існують три групи факторів, які визначають можливість і мотивацію фальсифікації фінансової звітності, а саме: можливості, мотив, та раціоналізація - так званий «трикутник шахрайства». Наведено перелік превентивних заходів щодо запобігання фальсифікації, зокрема: комплаєнс контроль, внутрішній аудит та дотримання корпоративних етичних норм, а також відмінності між ними. Підкреслено важливість оцінки достовірності фінансової звітності як для внутрішніх, так і зовнішніх стейкхолдерів. Наведено перелік моделей, що застосовуються для визначення рівня ризику транспарентності та фальсифікації фінансової звітності, встановлено та обґрунтовано, шо найбільш вдалою серед перерахованих моделей є модель М.Д. Беніша. Розкрито суть моделі М.Д. Беніша, наведено перелік показників, що застосовуються у моделі для розрахунку інтегрального показника М-Score. Наголошено, що попри ефективність моделі М.Д. Беніша, за її допомогою можна виявити факти шахрайства лише у 76 % випадків, тому наведено показники, аналіз яких дасть додаткову інформацію про наявність маніпуляцій зі звітністю.
Посилання
Артюх-Пасюта О.В. Використання моделі М.Д. Беніша для оцінки достовірності фінансової звітності підприємства. Сучасні напрями розвитку економіки, підприємництва, технологій та їх правового забезпечення : матер. Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Львів, 01–02 черв. 2022 р.). Львів : вид-во Львівського торговельно-економічного університету, 2022. С. 128–129.
Вигівська І.М., Барчак Т.П. Методи оцінки достовірності фінансової звітності.URL:https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/fiip/fiip2021/paper/viewFile/11282/9391 (Дата звернення 24.02.2024)
Вигівська І.М., Скрипник МІ., Григоревська О. О. Поняття достовірності фінансової звітності та фактори впливу при її визначенні. Економічний вісник Дніпровського державного технічного університету. 2017. № 1 (79). С. 11–14.
Єфремов С. Психологія шахрайства (частина 2) URL: https://news.finance.ua/ua/news/-/443087/v-gpu-povidomyly-skilky-sprav-shhodo-habarnytstva-napravyly-do-sudu-u-2018-rotsi (Дата звернення 23.02.2024)
Калабухова С., Токарева Т. Транспарентність облікової інформації Economic Analysis, Volume 32. No. 4. 2022.
Петряєва З.Ф., Іващенко Г.А. Обліково-аналітичне забезпечення економічної безпеки : навч.-практ. посіб. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2017. 242 с.
Ball R., & Shivakumar L. The role of accruals in asymmetrically timely gain and loss recognition. Journal of Accounting Research. 2006. Vol. 44, Iss. 2. P. 207–242
Burgstahler D., Dichev I. Earnings management to avoid earnings decreases and losses. Journal of accounting and economics. 1997. Vol. 24, No. 1. P. 99–126.
Beneish M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal. 1999. Vol. 55, No. 5. P. 24–36. file:///C:/Users/admin/Downloads/FAJ.SepOct99.Beneish-cor.04.pdf (Дата звернення 24.02.2024)
Beneish M.D., Lee C.M., Nichols D.C. To Catch a Thief: Can Forensic Accounting Help Predict Stock Returns? August 15, 2011. http://csinvesting.org/wp-content/uploads/2015/04/Can-Forensic-Accounting-Predict-Stock-Returns.pdf
Golec A. Effectiveness of the Beneish Model in Detecting Financial Statement Manipulations. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica. 2019. Vol. 2, No. 341. P. 161–182.
Maria L. Roxas. Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis. Journal of Leadership, Accountability and Ethics vol. 8(4) 2011
Artiukh-Pasiuta O.V. (2022) Vykorystannia modeli M. D. Benisha dlia otsinky dostovirnosti finansovoi zvitnosti pidpryiemstva. [Use of M.D. Benish's model to assess the reliability of the company's financial statements.] Suchasni napriamy rozvytku ekonomiky, pidpryiemnytstva, tekhnolohii ta yikh pravovoho zabezpechennia: mater. Mizhnar. nauk.-prakt. konf. University of Trade and Economics, Lviv, Ukraine, 01-02.2022.pp. 128–129. (in Ukrainian)
Vyhivska I.M., Barchak T.P. Metody otsinky dostovirnosti finansovoi zvitnosti. [Methods of assessing the reliability of financial statements], available at: URL: (in Ukrainian) https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/fiip/fiip2021 /paper/view File/11282/9391 (Accessed 24.02.2024)
Vyhivska I.M., Skrypnyk M.I., Hryhorevska O.O. (2017) Poniattia dostovirnosti finansovoi zvitnosti ta faktory vplyvu pry yii vyznachenni. [The concept of reliability of financial reporting and influencing factors in its determination]. Ekonomichnyi visnyk Dniprovskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu. vol № 1 (79). pp. 11–14. (in Ukrainian)
Yefremov S. Psykholohiia shakhraistva (chastyna 2) [The Psychology of Fraud (Part 2)], available at: URL: https://news.finance.ua/ua/news/-/443087/v-gpu-povidomyly-skilky-sprav-shhodo-habarnytstva-napravyly-do-sudu-u-2018-rotsi (Accessed 23.02.2024)
Kalabukhova S, Tokareva T. (2022) Transparentnist oblikovoi informatsii [Transparency of accounting information], Economic Analysis, Volume 32. No. 4.. (in Ukrainian)
Petriaieva Z. F., Ivashchenko H. A. (2017) Oblikovo-analitychne zabezpechennia ekonomichnoi bezpeky : navch.-prakt. posib. [Accounting and analytical provision of economic security: educational and practical manual] Kharkiv: KhNEU im. S. Kuznetsia,. (Ukraine)
Ball R., & Shivakumar L. (2006) The role of accruals in asymmetrically timely gain and loss recognition. Journal of Accounting Research.. Vol. 44, Iss. 2. P. 207–242
Burgstahler D., Dichev I. (1997) Earnings management to avoid earnings decreases and losses. Journal of accounting and economics.. Vol. 24, No. 1. P. 99–126.
Beneish M.D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal. Vol. 55, No. 5. P. 24–36. file:///C:/Users/admin/Downloads/FAJ.SepOct99.Beneish-cor.04.pdf (Accessed 24.02.2024)
Beneish M.D., Lee C.M., Nichols D.C. (2011) To Catch a Thief: Can Forensic Accounting Help Predict Stock Returns?, available at: http://csinvesting.org/wp-content/uploads/2015/04/Can-Forensic-Accounting-Predict-Stock-Returns.pdf
Golec A. (2019) Effectiveness of the Beneish Model in Detecting Financial Statement Manipulations. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica. Vol. 2, No. 341. P. 161–182.
Maria L. Roxas. (2011) Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis., Journal of Leadership, Accountability and Ethics vol. 8(4)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
