Ключевые финансовые индикаторы выявления фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности

Ю.И. Сиренко,
магистрант
Дальневосточный федеральный университет
(Россия, г. Владивосток)
2016 / Экономика и бизнес: теория и практика

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы применения финансовых индикаторов выявления фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности. На примере одной из российских компаний продемонстрирована возможность применения «карты нормативных отклонений финансовых индикаторов» профессора Мессода Бенеиша в целях выявления признаков фальсификации, финансовой отчетности.

«Оценка достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности является одним из важных направлений учетно-аналитической деятельности, поскольку проблема искажений корпоративной финансовой отчетности является актуальной в мировом масштабе» [2].

Для выявления признаков фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности используются специальные расчетные показатели (индикаторы), разработанные как российскими, так и зарубежными исследователями [1, 3, 8, 9, 10]. Одна из таких методик, которая используется специалистами для обнаружения признаков мошенничества, была предложена профессором университета Индианы Мессодом Бенеишем в 1999 году [9].

Мессод Бенеиш, проанализировав финансовую информацию компаний, которые манипулировали финансовой отчетностью, и компаний, которые нормально функционировали, предложил восемь коэффициентов, объединенных в одну формулу PROBM на основе метода линейного дискриминационного анализа, названную впоследствии M-score Бенеиша [9]:

PROBM = -6,065 + 0,823 х DSRI + 0,906 х GMI + 0,593 х AQI + 0,717 х SGI +0,107 х DEPI.

В число включенных в формулу PROBM входят следующие индикаторы:

  1. индекс оборачиваемости дебиторской задолженности в днях (DSRI);
  2. индекс валовой маржи (GMI);
  3. индекс качества активов (AQI);
  4. индекс роста выручки (SGI);
  5. индекс амортизации (DEPI);
  6. индекс коммерческих и управленческих расходов (SGAI);
  7. индекс финансового рычага (LVGI);
  8. суммарные начисления к суммарным активам (TATA) [9].

Согласно теории Мессода Бенеиша, любая компания, которая имеет PROBM выше 1,78, скорее всего, занималась фальсификацией финансовой отчетности [9].

Следует отметить, что использование индикаторов помогает специалистам сформулировать только предварительные выводы, которые всегда требуют дальнейшей более тщательной проверки.

Разработанная Мессодом Бенеишем формула PROBM получила название «карты нормативных отклонений финансовых индикаторов». Чтобы воспользоваться данной картой для оценки достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности, необходима отчетность сопоставимых по размеру компаний минимум за два года.

В качестве тестового примера проверки возможности использования «карты нормативных отклонений финансовых индикаторов» была использована бухгалтерская (финансовая) отчетность одной из российских авиакомпаний. Данная компания действительно испытывала финансовые затруднения в анализируемый период 2013-2014 годов.

Результаты анализа показали, что за исследуемый период при значительном снижении маржинального дохода исследуемой компании (более чем в 5,7 раза) его доля в выручке от продаж сократилась. При нормальных условиях функционирования компании значение маржинального дохода не должно существенно изменяться. В противном случае есть вероятность того, что показатели эффективности компании недостоверны.

Увеличение за исследуемый период темпов роста активов, не относящихся к категории «основные средства» (более чем в 2,6 раза), означает также возможные признаки фальсификации финансовой отчетности, поскольку для компаний, функционирующих в «нормальном режиме», данный коэффициент также не должен существенно изменяться. В противном случае компания, вероятнее всего, занимается необоснованной капитализацией расходов.

В условиях стабильности или умеренного роста бизнеса показатель темпа роста оборачиваемости дебиторской задолженности также должен оставаться примерно на одном уровне. Результаты расчетов данного показателя на примере исследуемой компании показали существенное снижение уровня дебиторской задолженности (более чем 40%), что также может свидетельствовать о том, что в предыдущие периоды дебиторская задолженность могла быть искусственно завышена, а значит, финансовая отчетность подвергалась искажениям.

В результате исследования выявлены также отклонения уровня доли расходов в активах компании. На этот показатель могли повлиять искажения либо себестоимости реализованной продукции, либо выручки компании. Темп роста доли амортизационных отчислений в обычных условиях приблизительно также равен единице. В случае изменения данного показателя можно также сделать выводы о возможной фальсификации финансовой отчетности. Кроме того, следует обратить внимание на показатели использования долга компании, поскольку с целью улучшения показателей компании сумма долга может существенно занижаться, занижая тем самым уровень финансового рычага.

Таким образом, тестирование «карты нормативных отклонений финансовых индикаторов» на примере одной из российских авиакомпаний подтвердило наличие признаков недостоверной бухгалтерской (финансовой) отчетности. Учитывая то, что исследуемая компания испытывала финансовые затруднения, аудиторам компании (компания подлежит обязательному аудиту) следует обратить особое внимание на оценку системы внутреннего контроля компании и провести корректировку аудиторского риска при планировании аудиторской проверки.

Библиографический список

1. Аверина О.И., Лябушева А.А. Аналитические приемы выявления фальсификации бухгалтерской отчетности: международный научный журнал // Инновационная наука. — 2015. — № 5. — С. 13-18.

2. Веренин Ф.А., Темченко О.С. Оценка достоверности финансовой отчетности общественно значимых компаний // Современные тенденции политического, экономического развития и проблемы управления в странах АТР: мат-лы II науч.-практ. конф. с междунар. участием, г. Владивосток,19-20 ноября 2015 года. —Владивосток: Приморский фил.РАНХиГС, 2015. — С. 342-346. [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=25800145.

3. Гордеева А.А. Методика выявления искажений в бухгалтерской (финансовой) отчетности: дис. ... канд. экон. наук. — М.. 2014. — С. 202.

4. Куликова Л.И. Вуалирование и фальсификация финансовой отчетности: историко-эволюционный аспект // Международный бухгалтерский учет. — 2011. — № 14. — С. 5668. [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=15644334.

5. Сардарова Б.М. Манипулирование финансовой отчетностью: схемы и симптомы, способы выявления // Финансовые риски и безопасность. — 2012. — № 33. — С. 34.

6. СотниковаЛ.В. Мошенничество с финансовой отчетностью: выявление и предупреждение. — М.: Бухгалтерский учет, 2011. — 208 с.

7. Чернышова Е.Р. Фальсификация и вуалирование финансовой отчетности // Проект. — 2013. — № 17. — С. 18.

8. ЭйхернД.Т., КуликоваЛ.И., Гафиева Г.М. Способы фальсификации финансовых результатов, применяемые современными компаниями США // Международный бухгалтерский учет. — 2014. — № 16. — С. 58-62. [Электронный ресурс]. — Электрон. дан. — Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=21427846.

9. BeneishM., & Nichols D.C. (2005). The Predictable Cost of Earnings Manipulation. Working paper series. Indiana University.

10. Michael J. Jones. Creative Accounting, Fraud and International Accounting Scandals. Wiley: Chichester, 2011. — 576 р.

Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ