ПРИМЕНИМОСТЬ ЗАКОНА БЕНФОРДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ
Аннотация
Сознательные искажения финансовой отчетности, являясь одним из видов оппортунистического поведения, наносят существенный вред как отдельным хозяйствующим субъектам, так и национальной финансовой системе в целом. С этих позиций чрезвычайно актуально исследование аналитических методов, позволяющих выявлять признаки манипулирования финансовой отчетностью с наименьшими усилиями. Один из методологических подходов к анализу достоверности финансовой отчетности, рассматриваемый в мировой экономической литературе, основывается на использовании статистических закономерностей, выявленных Ф. Бенфордом. Кажется, что метод анализа, сформированный на основе статистического закона Бенфорда, обладает существенными преимуществами, связанными с простотой и эффективностью реализации необходимых аналитических процедур. Вместе с тем остаются открытыми вопросы практической применимости методики, основанной на использовании закона Бенфорда для определения достоверности финансовой отчетности. Настоящая статья ставит своей целью способствовать решению данного вопроса через выдвижение и проверку гипотезы о существовании линейной зависимости между коэффициентами начислений и показателями среднего абсолютного отклонения фактических и аналитических плотностей распределения цифр в первом разряде их бухгалтерской (финансовой) отчетности. В результате статистической проверки гипотеза не подтвердилась. Тем самым при выявлении признаков манипулирования отчетностью особую актуальность приобретают исследования, направленные на развитие методов анализа финансовых коэффициентов.
Об авторе
М. А. Алексеев
Новосибирский государственный университет экономики и управления
Россия
Алексеев Михаил Анатольевич, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой корпоративной экономики и финансов
Россия
Алексеев Михаил Анатольевич, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой корпоративной экономики и финансов
Список литературы
1. Алексеев М.А., Савельева М.Ю. Методологические вопросы построения и использования коэффициентов начислений // Вестник НГУЭУ. 2016. № 2. С. 139–155.
2. Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков. Критические события в сложных финансовых системах М.: Smart Book: Изд-во «И-трейд», 2008. 400 с.
3. Boyle J. An Application of Fourier Series to the most Significant Digit Problems // American Mathematical Monthly. 1994. № 101. P. 879–886.
4. Carslaw C.A. Anomalies in Income Numbers: Evidence of Goal Oriented Behavior // The Accounting Review, LXIII, 1988. P. 321–327.
5. Dechow P.M., Richardson S.A., Sloan R.G. The Persistence and Pricing of the Cash Component of Earnings // Journal of Accounting Research, June, 2008.
6. Diekmann A. Not the first digit! Using Benford’s Law to detect fraudulent scientific data // Journal of Applied Statistics. 2007. № 34. P. 321–329.
7. Durtschi C., Hillison W., Pacini C. The Effective Use of Benford`s Low to Assist in Detecting Fraud in Accounting Data // Journal of Forensic Accounting. 2004. № 5. P. 17–34.
8. Etteridge M.L., Srivatsava R.P. Using Digital Analysis to Enhance Data Integrity // Issues in Accounting Education. 1999. № 14. P. 675–690.
9. Gob R. Data Conformance Testing by Digital Analysis–A Critical Review and an Approach to More Appropriate Testing // Quality Engineering. 2007. № 19. P. 281–297.
10. Hill T.P. Base-invariance implies Benford’s Law // Proceedings of the American Mathematical Society. 1995. № 123. P. 887–895.
11. Newcomb S. Note of Frequency of Use of Different Digits in Natural Numbers // American Journal of Mathematics, 1881. P. 39–40.
12. Nigrini M.J. Taxpayer Compliance Application of Benford’s Law // Journal of American Taxation Association. 1996. № 18. P. 72–92.
13. Panigrahi P.K. Discovering Fraud in Forensic Accounting Using Data Mining Techniques // The Chartered Accountant, April, 2006. P. 1426–1430.
14. Richardson S.A. at al. Accrual reliability, earnings persistence and stock prices // Journal of Accounting and Economics. 2005. № 3. P. 437–485.
15. Tilden C., Janes T. Empirical evidence of financial statement manipulation during economic recessions // Journal of Finance and Accountancy. 2012. № 10. P. 1–15.
16. Tomas J.K. Unusual Patterns in Reported Earnings // The Accounting Review, LXIV, 1989. P. 773–787.
17. Simkin M.G. Using Spreadsheets and Benford’s Law to Test Accounting Data // ISACA Journal. 2010. Vol. 1. P. 47–51.
18. Varian A.R. Benford’s Law // The American Statistician. 1972. № 26. P. 65–66.
19. Российский обзор экономических преступлений // PwC. 2016. [Электронный ресурс]. URL: http://www.pwc.ru/ru/forensic-services/publications/resc-2016.html (дата обращения: 07.11.2016).
20. Amiram D., Bozanic Z., Rouen E. Detecting Financial Statement Irregularities: Evidence from the Distributional Properties of Financial Statement Numbers // Preliminary Draft, October 2006. [Электронный ресурс]. URL: http://www.mccombs.utexas.edu/~/media/Files/MSB/Departments/Accounting/Brownbag
21. Benford F. The law of anomalous numbers // Proceedings of American Philosophical Society, 1938. [Электронный ресурс]. URL: http://www.jstor.org/pss/984802 (дата обращения: 07.11.2016).
22. Kyd C. Use Benford’s law with Excel to improve business planning // Excel User. N.p., 2007. [Электронный источник]. URL: http://www.exceluser.com/tools/benford_xl11.htm (дата обращения: 07.11.2016).
23. Scott P.D., Fasli M. Benford’s Law: An Empirical Investigation and a Novel Explanation. [Электронный ресурс]. URL: http://www.dces.essex.ac.uk/technical-reports/2001/CSM-349.pdf (дата обращения: 07.11.2016).
24. База данных по российским компаниям, отраслям и регионам. [Электронный ресурс]. URL: http://www.Skrin.ru (дата обращения: 07.11.2016).
Для цитирования:
Алексеев М.А. ПРИМЕНИМОСТЬ ЗАКОНА БЕНФОРДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ. Вестник НГУЭУ. 2016;(4):114-128.
For citation:
Alekseev M.A. APPLICABILITY OF BENFORD’S LAW FOR DETERMINATION OF RELIABILITY OF FINANCIAL STATEMENTS. Vestnik NSUEM. 2016;(4):114-128. (In Russ.)
Послать статью по эл. почте 