Построение интегрального показателя оценки вероятности искажения финансового результата в бухгалтерской отчетности

Всем пользователям бухгалтерской (финансовой) отчетности для принятия объективных экономических решений необходимо быть уверенными в качестве экономической информации. Основным документом- носителем экономической информации является бухгалтерская отчетность. Оценка экономической информации, содержащейся в бухгалтерской отчетности, возможна при наличии подходов, способных классифицировать информацию с точки зрения ее качества.

Существует ряд методологических подходов к комплексному анализу качества бухгалтерской отчетности, направленных на выявление фактов манипулирования. Однако исследователи пришли к выводу, что со временем данные подходы теряют предсказательную силу, так как являются открытыми системами [1, 2]. Так, тема разработки нового подхода к построению модели оценки качества составления бухгалтерской отчетности становится крайне актуальной и перспективной.

В соответствии с заявленной темой выдвинем гипотезу : возможно построение интегрального показателя оценки вероятности искажения бухгалтерской отчетности с учетом отраслевой специфики.

Для проверки гипотезы был использован определенный пошаговый алгоритм действий, включающий следующие этапы [3].

• 1)    Первичное определение основных поведенческих типов хозяйствующих субъектов;

• 2)    Предварительный отбор компаний;

• 3)    Формирование обучающих выборок;

• 4)    Отбор финансовых показателей;

• 5)    Построение модели, определение границ и проверка результатов.

На первом этапе была сформирована первичная выборка акционерных обществ с видом экономической деятельности «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» в количестве: 943 компаний осуществляющих деятельность в 2016 году на основе данных базы «СКРИН» [4].

Исходной аналитической процедурой второго этапа является проверка принципа соответствия коэффициентов начислений, построенных на основе отчета о движении денежных средств, и коэффициентов начислений, построенных на основе бухгалтерского баланса [5].

Третий этап применяемой методики предполагает разделение компаний, попавших в выборку на занижающих, завы- шающих и неискажающих результаты хозяйственной деятельности. Данный этап реализуется в несколько шагов. Первый шаг – двукратное применение критерия Томпсона, которое позволяет отсеять ано- мальные значения и сформировать окончательную исследовательскую выборку. Статистические характеристики применения критерия Томпсона представлены в таблице 1.

Таблица 1. Статистические характеристики применения критерия Томпсона

		Заданный уровень значимости	Среднее значение	Расчет обратного значения t-распределения	Значение критерия Томпсона	Стандартное отклонение	Массив наблюдений (остаток)
2016	I этап	0,05	- 0,28	1,65	1,65	1,52	649
	II этап	0,05	- 0,28	1,65	1,65	1,53	637

Далее были определены статистические характеристики в окончательной исследовательской выборке в количестве 637 ком- паний. Результаты представлены в таблице 2.

Таблица 2. Статистические характеристики значений коэффициента начислений в ис- следовательской выборке

	Max	Min	Среднее значение x̅	Дисперсия Ϭ2	Среднеквадратическое отклонение Ϭ
2016	0,05	-2,64	-0,16	0,14	0,37

Компании, вошедшие в исследовательскую выборку, были распределены на кластеры при помощи аналитических процедур (EM-алгоритм) программы STATISTICA. Так были выделены компа- нии завышающие, занижающие и неискажающие результаты своей деятельности.

График распределения представлен на рисунке.

Рисунок. График системы нормальных распределений данных исследовательской выборки

Основываясь на построенных нормальных распределениях и отраженных на рисунке вершинах, были сформированы выборки из 30 компаний, максимально отвечающих каждому из нормальных распределений.

Четвертый этап методики заключается в отборе значимых финансовых показателей таких групп как: показатели рентабельности, показатели финансовой устойчивости, показатели структуры капитала, показатели ликвидности, показатели деловой активности.

Данный этап включает в себя несколько ступеней:

– отбор значимых показателей с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.

– отбор значимых показателей с помощью U-тест Манна-Уитни (Mann-Whitney U-test), если значения критерия Колмогорова-Смирнова при уровне значимости 0,05 значение финансовых показателей в обучающих выборках не соответствовало гаусиану.

Финансовые показатели, прошедшие отбор, были проверены на мультиколлинеарность с помощью инструментов программы STATISTICA.

Таким образом, был сформирован список значимых финансовых показателей (табл. 3).

Таблица 3. Список значимых финансовых показателей, 2016 г.

Занижение		Завышение
Обозначение показателя	Строки отчетности по РСПБУ	Обозначение показателя	Строки отчетности по РСПБУ
INV\CL	1210\1500	CS\INV	2120\1210
CACH\TL	1250\(1400+1500)	OEXP\SAL	(2110+2120)\2110
CASH\CL	1250\1500	CA\TA	1200\1600
CS\INV	2120\1210	CASH\TA	1250\1600
CS\SAL	2120\2110	CASH\CA	1250\1200

На следующем этапе с помощью программы STATISTICA были определены параметры пробит-регрессий для компаний завышающих и занижающих результаты своей деятельности. Интегральный

INV

Ү 16_занижение =0.127+1.0843× CL

-

показатель оценки вероятности оценки вероятности искажения финансового результата в бухгалтерской отчетности имеет вид (1, 2):

CASH+0.624×CASH - 0.0007 ×

×     + 0.3259 × CA + 17.4208 ×

3.0926 ×

cs П П^А n CS - 0.0642 ×

INV .

CS

Ү16 _завышение = -0,9043 + 0,0001 × INV + 0.1485

CASH - 3.9684

TA

CASH ×

CA

Критерием качества построенной модели является ее предсказательная сила, значение которой должно достигать 70%.

Данное значение было достигнуто (табл. 4).

Таблица 4. Результаты проверки качества полученной модели

Год	Тип манипулирования		Предсказ	Предсказ	%
2016	завышение	к	35	32	72,24
		з	10	57	85,07
	занижение	с	80	12	86,96
		к	41	51	75,44

Можем сделать вывод о том, что выдвинутая гипотеза находит подтверждение. Результаты проведенного исследования позволили построить интегральный показатель оценки вероятности искажения финансового результата в бухгалтерской отчетности, имеющий высокий уровень качества.