Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
В статье обоснован выбор нефинансовых показателей, используемых в аналитических процедурах оценки риска недобросовестного искажения отчетности, которые могут использоваться наряду с финансовыми показателями, но которыми (в отличие от финансовых показателей) трудно манипулировать. Разработана совокупность контрольных соотношений, включающих нефинансовые показатели для организаций различных видов деятельности.
риск существенного искажения отчетности, недобросовестные действия, аналитические процедуры, контролируемые соотношения, нефинансовые показатели
1. Алдарова Т.М. Критерии признания сделок мнимыми и притворными: бухгалтерский, аудиторский и юридический подходы // Международный бухгалтерский учет. – 2018. – № 17–18.
2. Алексеев М.А., Дудин С.А. Показатель выявления искажения результатов деятельности компании // Вестник ИПБ (Вестник профессиональных бухгалтеров). – 2017. — № 6.
3. Алексеев М.А., Глинский В.В. Об оценке вероятных искажений отчетности экономических субъектов / М.А. Алексеев, В.В. Глинский, Л.К. Серга, М.Л. Пятов // Вопросы статистики. – 2019. — № 7.
4. Амзельт А.Г. Аналитические процедуры для выражения рисков существенного искажения в результате недобросовестных действий // Аудитор. — 2013. — №12.
5. Арженовский С.В., Бахтеев А.В. Аналитические процедуры как инструмент идентификации риска фальсификации финансовой отчетности: методологический и методический аспекты // Аудиторские ведомости. – 2016. – № 12.
6. Арженовский С.В., Бахтеев А.В. Риск фальсификации финансовой отчетности и его оценка в ходе аудита. – Ростов-на-Дону.: РГЭУ (РИНХ), 2017. –104 с.
7. Арженовский С.В., Бахтеев А.В. Логит-модели для оценки риска преднамеренного искажения финансовой отчетности российских банков // Международный бухгалтерский учет. – 2019. – № 1.
8. Гусев И.Ю. Методы, с помощью которых аудиторы выявляют мошенничество внутри компании // Российский налоговый курьер. – 2012. — № 1.
9. Егорова И.С. Особенности идентификации и осуществления аудита мошенничеств // Аудитор. – 2017. — № 6. — С. 31–42.
10. Орлова Е.В. Недобросовестные действия аудируемого лица // Налоговый учет для бухгалтера. – 2005. – № 6.
11. Сафонова А.В., Сильченко А.Д. Фальсификация финансовой отчетности: понятие и инструменты выявления // Учет. Анализ. Аудит. – 2018. — № 6.
12. Соболева Г.В., Толкачева Д.Г. Анализ возможности манипулирования данными финансовой (бухгалтерской) отчетности на основании данных финансовых индикаторов // Аудиторские ведомости. – 2014. — № 7.
13. Швырева О.И., Чокмасова В.Ю. Профилактика мошенничества в торговых организациях // Международный бухгалтерский учет. — 2013. — № 36.
14. Штефан М.А., Ферулева Н.В. Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас // Российский журнал мененджмента. – 2016. — № 3. – С. 49–70.
15. Beneish M.D. The Detection of Earnings Manipulation// Financial Analysts Journal, 1999, Vol. 55, № 5. P. 24-36.
16. Brazel J.F., Jones K.L., Zimbelman M.F. Using non-Financial Measures to assess fraud risk // Journal of Accounting Research, 2009, Vol. 47, № 5. P. 1135-1166.
17. Dechow P.M., Ge W., Larson C.R., Sloan R.G. Predicting Material Accounting Misstatements // Contemporary Accounting Research, 2011, Vol. 28, № 1. P. 17-82.
18. Ittner C. and Larcker D. Are Nonfinancial Measures Leading Indi¬cators of Financial Performance? An Analysis of Customer Satisfaction // Journal of Accounting Research, 1998, Vol. 36. P. 1 - 35.
19. Jones K.L. Improving fraud risk assessments trough analytical procedures. Doctor of Philosophy, UMI, Dissertation Services, The University of Arizona, 2004.
20. Roxas M.L. Financial Statements Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis // Journal of Leadership, Accountability and Etics, 2011, Vol. 8(4). P. 56-66.
21. Spathis C.T. Detecting False Financial Statements Using Published: Some Evidence from Greece // Managerial Auditing Journal, 2002, Vol. 17, № 4. P. 179-191.
