В статье исследуются компании России основным видом деятельности которых является «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» на предмет манипулирования финансовой отчетности и сравниваются полученные результаты квартальной отчетности с годовой отчетностью.

Ключевые слова: финансовая отчетность, манипулирование финансовой отчетностью, интегральный показатель.

Финансовая отчетность — это важнейший документ, отражающий финансовое состояние организации. На основе которого можно получить полное представление о финансовых результатах деятельности компании и изменениях в ее финансовом положении. Финансовая отчетность считается достоверной и полной если она сформирована на основе правил, установленных нормативными актами по бухгалтерскому учету.

При манипулировании отчетностью все группы стейкхолдеров получают не достоверную информацию и могут на основе ее принять не верное решение. Поэтому так важно выявить, когда компания начинает манипулировать, и манипулирует ли она вообще. Цель исследования заключается в выявлении взаимосвязи достоверности годовой и квартальной финансовой отчетности.

Актуальность выбранной темы заключается в анализе и сравнении достоверности годовой и квартальной финансовой отчетности, для более точного определения поведения экономических субъектов в высоко конкурентной среде. Ведь компания может искажать исключительно в определенное время в соответствии с различными факторами во внутренней и внешней среде.

Необходимо сформировать предварительную выборку компаний основной вид деятельности «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» по разделу D ОКВЭД с помощью системы «СКРИН» за 2018 год. [4]

Построим интегральный показатель, который позволяет выявлять искажение финансовой отчетности и определять направленность выявленных искажений. Для этого необходимо очистить выборки от аномальных значений с помощью двукратного применения критерия Томпсона. [2, 4]

Манипулирование отчетностью происходит в сторону занижения и в сторону завышения фактическое распределение данных в выборке формируется из трех нормальных распределений (кластеров).

Дальше следующим этапом является кластеризация с помощью программы STATISTICA. Необходимо внести плотность распределения исходных данных, заданная серединами интервалов и эмпирическими частотами. После этого воспользуемся ЕМ — алгоритмом, который позволяет разделить исследовательскую выборку на кластеры. [1]

Построение системы трех нормальных распределений и разделенных на кластеры завышающих, занижающих и не манипулирующих с указанными вершинами каждого. Каждый кластер содержит 30 компаний, определенными путем выборки максимально соответствующие закону нормального распределения. Далее происходит отбор показателей, которые позволяют наиболее лучшим образом осуществить кластеризацию. [3]

Далее происходит отбор показателей проверка осуществляется на подчинение закону нормального распределения с помощью критерия Колмогорова-Смирнова и используется U-тест Манна — Витни. [6]

Создается окончательных перечень для построения пробит-регрессии с использованием программы STATISTICA. Предсказательная сила — это оценка применимости полученной модели, полученной с помощью перебора показателей в программе STATISTICA, ее значение должно быть не менее 70 %. В результате оценки качества регрессионной модели данное условие было достигнуто.

Полученную регрессионную модель необходимо применить для анализа 46 компании, основным видом деятельности является «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» которые предоставляют годовую и квартальную отчетность в 2018 году. В таблице 1 представлено итоговое распределение компаний.

Таблица 1

Распределение компаний по вероятности искажения годовой иквартальной отчетности в 2018 году

В итоге проанализирована достоверность финансовой отчетности компаний основным видом деятельности которых является «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» за 2018 год и все кварталы 2018 года. Несколько компаний завышали свои финансовые результаты но к 4 кварталу ситуация не много улучшается. Видим, что все компании как искажали свою финансовую отчетность, так и продолжили искажать вне зависимости от периода. Направление искажения отчетности остается примерно одинаковым между собой. Больше половины компаний занижают финансовые результаты своей деятельности. А другая меньшая часть компаний не искажают отчетность.

Литература:

1. Об оценке пороговых значений в решении задачи классификации данных / В. В. Глинский и др. // Вопросы статистики. — 2014. — № 12. — с. 30–36.
2. Алексеев М. А., Дудин С. А. Методика построения показателя выявления искажения результатов деятельности компании // Бухгалтерский учет, анализ и аудит: форсайт и бэкграунд: сб. науч. ст. по мат-лам Межрегионального бухгалтерского форума, посвященного 50-летию НГУЭУ и бухгалтерского образования в Сибири / под ред. П. П. Бара-нова; Новосиб. гос. ун-т экономики и управления. — Новосибирск: НГУЭУ, 2017. — С. 5–19.
3. Алексеев, М. А., Тюжина, М. С. Выявление направления искажения финансовой отчетности // Сибирская финансовая школа. — 2016. — № 6. –С.129–133.
4. Скрин Контрагент URL: https://kontragent.skrin.ru/ (дата обращения: 10.04.2020).
5. Алексеев М. А., Дудин С. А. Методические вопросы индентификации искажения финансовой отчетности // Могущество Сибири будет прирастать!? — Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2018. — С. 128–132.
6. Карташев М. А. Оценка качества составления финансовой отчетности компаний по виду экономической деятельности «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов» в Новосибирской области // Вестник современных исследований. — 2019. — № 1–5 (28). — С. 145–152.