CC BY
10УДК 330
ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТАВА АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР В ЦЕЛЯХ
ВЫЯВЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ МАНИПУЛЯЦИЙ В ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ СТРОИТЕЛЬНОГО СЕКТОРА
Завалишина Александра Константиновна
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» Каширское шоссе, 31, 115409, г. Москва, Российская Федерация
Предмет. В современных условиях все более актуальным становится исследование сущности и предотвращение экономических преступлений, поскольку ущерб от их последствий существенно увеличивается с каждым годом. Растущие объемы ущерба связаны как с общей тенденцией увеличения преступлений, так и с ростом их раскрываемости, что становится возможным при условии понимания сущности преступления, его исполнения и мотивов. Манипуляции в финансовой отчетности как один из видов экономических преступлений является наиболее трудно выявляемым методом мошенничества. В связи с этим многие исследователи предлагают различный набор инструментов выявления манипуляций, однако поскольку способы совершения мошенничества постоянно совершенствуются, методы выявления требуют своевременной модернизации. Цели. Определение достаточного состава аналитических процедур в целях выявления признаков манипуляций в финансовой отчётности строительной организации на основе публичной информации. Методология. В процессе исследования использовались методы логического, статистического анализа. Результаты. Проведена оценка финансовой и нефинансовой информации деятельности строительного холдинга, выделены важные составляющие анализа финансово-хозяйственной деятельности организации, предложен состав аналитических процедур, применяемый в целях выявления признаков манипуляций в финансовой отчётности. Выводы. Сделаны выводы о важности комплексного исследования не только финансовой информации, но и нефинансовой, использования процедуры бенчмаркинга и расчета аналитических индикаторов, способных указать на проблемные зоны в финансовой отчетности, на базе которых предложен состав аналитических процедур, включающий пять этапов: сбор данных для проведения аналитических процедур, тестирование финансовой отчетности с помощью анализа финансовой информации на основе дерева решений, анализ нефинансовой и финансовой информации и сопоставление результатов анализа финансовой и нефинансовой информации.
Ключевые слова: мошенничество, манипуляции, индикаторы, признаки, финансовая информация
Введение
Согласно исследованию Pricewaterhouse Coopers «Глобальный обзор экономических преступлений и мошенничества за 2020 год. Борьба с мошенничеством: бесконечная битва», общая стоимость выявленных экономических преступлений составила 42 млрд долларов США 1.
Один из наиболее распространенных видов экономических преступлений - манипуляции в финансовой отчетности - представляет собой существенную угрозу экономической безопасности организации как для нее самой, так и для ее стейкхолде-ров, чьи значимые управленческие решения в отношении организации принимаются, как правило, на основе данных финансовой отчетности. В связи с этим требования контролирующих органов в части обеспечения достоверности и прозрачности информации, содержащей в финансовой отчетности, повышаются с каждым отчетным периодом. Призваны к решению этой проблемы и сами организации, формирующие
1 Глобальный обзор экономических преступлений и мошенничества за 2020 год. Борьба с мошенничеством:
бесконечная битва [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.com/fraudsurvey.
Поступила в редакцию: 11.01.2022
Принята к публикации после рецензирования: 28.02.2022
отчетность, путем образования в их структуре управления органов внутреннего контроля или аудита. Однако исходя из исторической хроники принципы независимости и объективности могут быть нарушены, в связи с чем финансовая отчетность может быть намеренно искажена, что приведет к значительному ущербу и потере репутации.
Проблеме выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности посвящен ряд научных исследований, в частности в работах В. Г. Когденко [3], Л. В. Сот-никовой [5, 6], В. П. Суйца [7, 8], Н. В. Ферулевой, М. А. Штефан [9], Л. Ф. Шиловой [10] и некоторых других.
В целом способы выявления манипуляций в исследовании сгруппированы следующим образом:
бухгалтерские методы; аудиторские методы;
методы судебно-бухгалтерской экспертизы; аналитические методы; статистические методы.
Группы методов и их характеристики представлены в таблице 1.
Таблица 1
Характеристика методов выявления манипуляций в финансовой отчетности
Группа методов Характеристика группы
Бухгалтерские методы Инструменты и приемы, посредством которых выявляются искажения в бухгалтерском учете, осуществляется оценка вероятности появления ошибок, проводится процедура проверки контрольных соотношений
Аудиторские методы Включают следующие методы: направление запросов руководству, надлежащим сотрудникам службы внутреннего аудита (при наличии), а также другим лицам в организации, которые, по мнению аудитора, могут владеть информацией, способствующей выявлению рисков существенного искажения вследствие недобросовестных действий или ошибки; - аналитические процедуры; - наблюдение и инспектирование
Методы судебно-бухгалтерской экспертизы К методам судебно-бухгалтерской экспертизы относятся расчетно-аналитические и документальные методы, позволяющие выявить манипуляции, например: арифметическая проверка, взаимная сверка бухгалтерских регистров, нормативная проверка хозяйственных операций, анализ взаимосвязи данных
Аналитические методы Совокупность методов выявления манипуляций, включая процедуру взаимоувязки финансовой отчетности, горизонтальный, вертикальный, коэффициентный, факторный, количественный, качественный анализ
Статистические методы Совокупность взаимосвязанных приемов исследования массовых объектов и явлений с целью получения количественных характеристик и выявления общих закономерностей путем устранения случайных особенностей отдельныхединичныхнаблюдений,чтопозволяетвыявитьнедобросовестные организации, например корреляционный, регрессионный, дисперсионный, дискриминантный, кластерный анализ, анализ временных рядов, нейронные сети и машинное обучение
Тем не менее ряд теоретических и организационно-методических вопросов идентификации, классификации манипуляций в финансовой отчетности, применения аналитических процедур их выявления и предотвращения остаются недостаточно проработанными. Для решения данной проблемы предлагается применять комплекс аналитических процедур, основывающихся на выявленных типичных хозяйственных
операциях, совершаемых в целях искажения отчетности и базирующихся на основе анализа финансовой и нефинансовой информации, находящейся в публичном досту-
Задачи исследования
Основной задачей исследования является определение достаточных данных финансовой и нефинансовой информации и формирование комплекса аналитических процедур, позволяющих выявлять признаки манипуляций в финансовой отчетности строительных организаций.
Материалы и методы исследования
На основе изучения деятельности строительного холдинга, включающего материнскую и дочерние компании, с доказанными фактами манипуляций в отчетности, обработки двух выборок организаций строительного сектора: первая - вид деятельности по ОКВЭД 41 (Строительство зданий), 42 (Строительство инженерных сооружений) и 43 (Работы строительные специализированные) за период 2016-2019 гг. и вторая - вид деятельности по ОКВЭД 42.11 (Строительство автомобильных дорог и автомагистралей) за период 2016-2020 гг. - были разработаны аналитические процедуры, которые позволяют выявить манипуляции в финансовой отчетности.
Новизна предложенных аналитических процедур заключается в комплексном использовании следующих процессов:
взаимосвязанная оценка финансовых и нефинансовых данных об организации, получаемых из различных источников, в том числе сайтов-агрегаторов, в частности, из информационного ресурса СПАРК-Интерфакс, официальных сайтов Федеральной налоговой службы, Федеральной службы государственной статистики, Единой информационной системы в сфере закупок и Картотеки арбитражных дел;
выявление и анализ контрагентов и связанных сторон организации, а также анализ взаимных транзакций;
расчет аналитических показателей, ориентированных на выявление искажения некачественных статей отчетности;
применение бенчмаркинга для выявления признаков недобросовестности; применение аналитических инструментов для выявления манипуляций, в частности методики М. Бениша, скорректированной в соответствии с российскими особенностями (модель Штефан-Ферулевой) [9];
использование методик регулирующих органов, в частности, Положение Банка России от 28.06.2017 г. № 590-П и Федерального закона от 07.08.2001 № 115-ФЗ для выявления факторов об отсутствии реальной деятельности.
Признаками недобросовестных организаций, искажающих отчетность, являются следующие:
Аффилированность (в том числе неявная) с техническими компаниями. Фиктивный характер части операций, а именно покупки-продажи продукции, работ, услуги и/или активов.
Проведение операций взаимозачета, в особенности с техническими компаниями на существенные суммы.
Выявление в бухгалтерском учете операций прошлых лет, а именно принятие к учету существенных сумм нефизических активов, выявленных в отчетном периоде, но относящихся к прошлым.
Реализация сделок по ценам, отклоняющимся от рыночных, в том числе продажа продукции, работ, услуг и/или реализации активов.
Намеренное нарушение стандартов бухгалтерского и налогового учета, в том
числе игнорирование исправления существенных ошибок, «сворачивание» статей финансовой отчетности, неисполнение обязательств по созданию резервов.
Таким образом, обоснованы аналитические процедуры для выявления манипуляций в финансовой отчетности.
В рамках первого этапа - сбора данных для проведения аналитических процедур - необходимо использовать официальные источники, в частности Федеральной налоговой службы, Федеральной службы государственной статистики, Единой информационной системы в сфере закупок и Картотеки арбитражных дел. Это необходимо для получения информации, ее перекрестной проверки и исключения ошибок и искажений. На данном этапе также необходимо проведение исследования по выявлению отклонений данных финансовой отчётности, полученных из разных источников.
Второй этап «Тестирование финансовой отчетности с помощью анализа финансовой информации на основе дерева решений» включает первичный анализ финансовой отчетности организаций на основе применения дерева решений [2] [4].
Третий этап «Анализ нефинансовой информации» включает анализ основных сведений об организации, судебной практики организации, исполнения налогового законодательства, участия в государственных закупках, негативных публикаций в СМИ, взаимосвязей организации, факторов, свидетельствующих о возможном отсутствии реальной деятельности.
Подробное исследование и сопоставление основных характеристик организации способствует формированию вывода о добросовестности организации и полноте предоставляемой информации, таких как: дата первичной регистрации, юридический адрес, действующий статус, размер организации, перечень ее участников/акционеров, вид деятельности по ОКВЭД, наличие недоимок или задолженности по пеням и штрафам и участие в государственных закупках.
В исследованиях деятельности строительного холдинга «АЛЬФА» были обоснованы признаки организаций, осуществляющих мошеннические действия и манипуляции в финансовой отчетности:
массовый юридический адрес регистрации; размер организации - микропредприятие, малый;
наличие среди участников или акционеров недобросовестных организаций, замеченных в манипуляциях в финансовой отчетности, или физических лиц, в поле деятельности которых были «брошенные» компании;
несоответствие деятельности организации выбранному виду деятельности по ОКВЭД;
существенный объем недоимок или задолженности по пеням и штрафам; большая доля прекращенных государственных закупок, включение в реестр недобросовестных поставщиков или недопуск к конкурсу.
По отдельности негативные характеристики не свидетельствуют о недобросовестности и манипуляциях, однако в совокупности и при выявлении противоречий между финансовыми и нефинансовыми данными они могут свидетельствовать о возможных манипуляциях в финансовой отчетности (например, низкая среднесписочная численность персонала и победа в государственных закупках на совершение значительного объема строительных работ).
Существенное количество судебных разбирательств в качестве ответчика может означать недобросовестность организации. Данная категория организаций с большей вероятностью способна искажать финансовую отчетность.
Иски могут быть предъявлены как контрагентами, не удовлетворенными поставками товаров, оказанием услуг или оказанием работ, также сотрудниками компании в отношении соблюдения трудового законодательства. Примеры категорий дел с контрагентами:
взыскание обязательных платежей и санкций; исполнение обязательств по договорам подряда; исполнение обязательств по договорам возмездного оказания услуг; исполнение обязательств по договорам купли-продажи; исполнение обязательств по договорам займа и кредита; исполнение обязательств по договорам.
На следующем этапе необходимо провести анализ факторов, свидетельствующих о возможном отсутствии реальной деятельности в соответствии с Положением Банка России от 28.06.2017 №2 590-П и Федеральным законом от 07.08.2001 №2 115-ФЗ. Основные из них:
наличие сообщения кредитора о намерении обратиться в суд с заявлением о банкротстве;
наличие открытого дела о банкротстве;
наличие уставного капитала организации меньшего объема или равного 10 000
руб.;
нахождение по адресу массовой регистрации; наличие массового телефона;
осуществление смены наименования в прошлых периодах; осуществление смены адреса в прошлых периодах; наличие «брошенных» компаний у руководителя организации; наличие в составе участников иностранных организаций в прошлых или текущем периодах;
управление организацией единоличным исполнительным органом, который является единоличным исполнительным органом в ряде других организаций или ликвидированных/ликвидируемых юридических лиц или юридических лиц, находящихся в стадии банкротства/ликвидации;
наличие в составе учредителей лиц, являющихся учредителями ликвидированных/ликвидируемых юридических лиц или юридических лиц, находящихся в стадии банкротства/ликвидации.
Эти факторы также увеличивают вероятность манипуляций в финансовой отчетности.
Заключительным этапом в рамках анализа нефинансовой информации является анализ взаимосвязей организации, в который входит анализ действующих и прошлых, в данный момент недействующих учредителей, участников, акционеров и единоличных исполнительных органов. В случае, если связанные стороны замечены в недобросовестной деятельности или манипуляциях, вероятность манипуляций в финансовой отчетности увеличивается.
Четвертый этап «Анализ финансовой информации» предусматривает горизонтальный и вертикальный анализ статей финансовой отчетности, коэффициентный анализ некачественных статей финансовой отчетности и анализ модели М. Бениша, скорректированной в соответствии российскими особенностями ведения финансово-хозяйственной деятельности (модель Штефан-Ферулевой).
Процедура горизонтального и вертикального анализа является первичной для выявления сигналов отклонения недостоверной финансовой отчетности от достоверной, поскольку структура и другие аналитические характеристики бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах недобросовестной организации заметно отличаются от аналитических характеристик отчетности добросовестной организации.
Исследование организаций-манипуляторов позволило определить отличительные признаки, выявляемые с помощью чтения отчетности (анализа абсолютных показателей) и вертикального анализа [1]:
масштаб бизнеса меньше, чем добросовестной организации, поскольку малый и средний бизнес привлекает меньше внимания контролирующих органов, что способствует манипуляциям;
в активе бухгалтерского баланса недобросовестной организации больше доля нефизических активов (нематериальных и финансовых). Нефизические активы меньше нуждаются в фактическом подтверждении, нежели физические, поэтому вероятность их манипуляции выше;
ниже доля денежных средств в активе баланса. Все банковские операции выше определенной суммы регулируются службой Росфинмониторинга в соответствии с Федеральным законом от 13 июля 2020 года № 208-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» в целях совершенствования обязательного контроля» от 13.07.2020 № 208-ФЗ. Добросовестной организации легче доказать целесообразность проведения необходимой операции в связи с ведением реальной деятельности, в отличие от недобросовестных;
в бухгалтерском балансе выше доля нераспределенной прибыли в собственном капитале, что может происходить за счет капитализации фиктивной прибыли;
меньше доля собственного капитала в общем объеме источников: основную часть пассива недобросовестной организации составляют краткосрочные небанковские обязательства, поскольку их величину легче исказить;
больше доля кредиторской задолженности в общем объеме пассивов: кредиторская задолженность является одной из самых искажаемых статей за счет схемы фиктивных закупок;
меньше доля платных банковских обязательств, что связано со сложностью их искажения;
отсутствие доходов от участия в других организациях, поскольку недобросовестным организациям невыгодно показывать связи с техническими компаниями;
относительно низкий удельный вес процентов к уплате. Данное обстоятельство связано с низкой долей платных обязательств;
большой удельный вес прочих доходов и расходов, что может свидетельствовать об использовании схемы фиктивных продаж активов;
большой удельный вес непроизводственных расходов, что может свидетельствовать о завышении расходов в целях снижения налогооблагаемой базы.
Для подтверждения выявленных в процессе исследования отличительных признаков необходим сравнительный анализ финансовой отчетности недобросовестной и добросовестной организаций, то есть применение метода бенчмаркинга.
Статьями финансовой отчетности с высокой степенью вероятности искажения являются нематериальные активы, долгосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность, прочие оборотные активы, собственный капитал, прочие небанковские долгосрочные и краткосрочные обязательства, прочие доходы и расходы, прочий финансовый результат и непроизводственные расходы.
Также должны применяться методы коэффициентного анализа, ориентированного на выявление искажения в отчетности, а именно анализ специально рассчитываемых показателей оборачиваемости активов, коэффициентов расходов, финансовой устойчивости, показателей рентабельности и качества прибыли, на значения которых оказывают влияние операции, приводящие к искажению статей отчетности.
Отличительные признаки недобросовестной организации, приукрашивающей финансовую отчетность, выявляемые с помощью коэффициентного анализа и сравнения с эмпирическими нормативами, следующие:
Относительно низкие значения коэффициентов оборачиваемости:
активов в случае использования операции капитализации расходов в активах; дебиторской задолженности в случае операции фиктивных продаж и учета фиктивной задолженности;
основных средств, кредиторской задолженности в случае операции постановки на учет фиктивных активов на основе фиктивных документов;
дебиторской задолженности при осуществлении операции реализации активов (основные средства, финансовые вложения, запасы, нематериальные активы, прочие внеоборотные активы) по завышенным ценам аффилированным компаниям;
основных средств (запасов), кредиторской задолженности при проведении операции приобретения активов (основные средства, запасы) по заниженным ценам у аффилированных компаний.
Относительно низкие значения коэффициентов расходов: в случае использования операции капитализации расходов в активах; при использовании операции перемещения расходов в технические компании; при проведении операции приобретения активов (основные средства, запасы) по заниженным ценам у аффилированных компаний.
Показатели прибыли, рентабельности и финансовой устойчивости: относительно низкие значения качества прибыли (неденежный характер прибыли) при осуществлении операции реализации активов (основные средства, финансовые вложения, запасы, нематериальные активы, прочие внеоборотные активы) по завышенным ценам аффилированным компаниям;
относительно высокие значения показателей рентабельности, финансовой устойчивости в случае неисполнения обязательств по исправлению ошибок, созданию резервов и отражению оценочных обязательств;
относительно высокие значения показателей рентабельности при использовании большинства из перечисленных операций манипуляций. Иные показатели:
относительно высокий темп роста валюты баланса при использовании большинства из перечисленных операций манипуляций;
относительно высокий темп роста полученных авансов от покупателей и подрядчиков и/или полученных займов от небанковских организаций при использовании операции переноса выручки на следующий отчетный период;
относительно высокое значение авансов, выданных поставщикам, в случае применения операции перемещения расходов в технические компании;
относительно высокое значение кредиторской задолженности наряду с существенным приростом показателя чистого денежного потока организации, вспомогательными показателями также могут быть рост полученных авансов и/или снижение платежей перед отчетной датой, в случае «задержки» со стороны покупателей и заказчиков денежных средств за полученную продукцию/работы/услуги.
Операции манипуляций с целью ухудшения финансовой отчетности у технических компаний зеркально отражают схемы, ведущие к приукрашиванию финансовой отчетности, а следовательно, и отклонения коэффициентов анализа от бенчмарка будут противоположными.
Помимо аналитических процедур, проводимых на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах, следует провести расчет коэффициентов, рассчитываемых на основе искажаемых показателей и денежных потоков, поскольку именно отчет о движении денежных средств является наименее искажаемым документом. Отличительные особенности, выявляемые с помощью коэффициентного анализа отчета о движении денежных средств, следующие:
низкое значение коэффициента денежного содержания продаж в случае искаже-
ния величины выручки организации;
низкое значение коэффициента денежной рентабельности продаж в сравнении рентабельности продаж по отчету о финансовых результатах;
низкое соотношение денежного потока к совокупному долгу в случае искажения величины пассивов организации;
существенное колебание соотношения сальдо денежных потоков от текущих операций к чистой прибыли в сравнении с предыдущими периодами.
В ходе исследования обосновано, что в методику необходимо включение общепризнанных моделей выявления мошенничества, в т. ч. модели М. Бениша. В рамках исследования предлагается использование модели Штефан-Ферулевой, являющейся скорректированной моделью М. Бениша и представленной формулой с пороговым значе*™рл/г — ^ 494 •
M-Score = -4,84 + 0,92 X DSRI + 0,528 X GMI + 0,404 X AQl + + 0,892 X SGI -0Д72 X SGAl - 0,327 X LVGI (1)
Следует отметить, что модель М. Бениша используется как инструмент выявления организаций, приукрашивающих финансовую отчетность.
Пятый этап «Сопоставление результатов анализа финансовой и нефинансовой информации». Основой для первичных выводов в отношении вероятных манипуляций является анализ финансовой информации, в свою очередь анализ нефинансовой информации является дополняющим исследованием, позволяющим их подтвердить.
Сопоставление финансовой и нефинансовой информации является важным аспектом для правильного толкования и оценки результатов анализа финансовой отчетности. Основным аспектом сформированного в исследовании методического подхода является сопоставление некачественных показателей, вероятность искажения которых высока, с качественными, являющимися относительно надежными и наименее искажаемыми. Помимо надежных статей финансовой отчетности в рамках данного подхода предлагается использовать нефинансовые показатели, например: среднесписочная численность персонала;
объем проданной/произведенной продукции/работ, выполненных услуг; мощность производственного оборудования; количество судебных разбирательств в качестве ответчика; объем проверок юридического лица государственными органами; количество полученных банковских гарантий.
Помимо сопоставления информации, касающейся финансовых и нефинансовых данных исследуемой организации, актуальным является проведение процедуры бен-чмаркинга в отношении результатов горизонтального и вертикального анализа, коэффициентного анализа и анализа показателей модели М. Бениша. К анализу нефинансовой информации также применим бенчмаркинг как к основным характеристикам, так и судебной практике. Например, ввиду особенностей строительной отрасли, а также законодательства, действующего в отношении нее, судебных разбирательств относительно других отраслей возникает гораздо больше. В связи с этим важным условием проведения бенчмаркинга является выбор эталонной организации, схожей по масштабу и виду деятельности с исследуемой организацией. Следует отметить, что в качестве эталонных значений для финансовых показателей предлагается использовать среднеотраслевые значения, рассчитанные по финансовой отчетности добросовестных организаций отрасли.
Оценка результата проведения аналитических процедур является заключительным этапом с точки зрения обоснования вывода о достоверности финансовой отчетности и вероятности манипуляций. Полученная в результате исследования инфор-
мация должна быть структурирована и адекватно оценена. По итогам данного этапа принимается решение о проведении дополнительного анализа в отношении организации, особенно в случае, если она участвовала в государственных закупках.
Результаты
Для выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности отдельной организации предлагаются следующие аналитические процедуры (рис. 1):
Рисунок 1 - Последовательность аналитических процедур для выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности отдельной организации
Сбор данных для проведения аналитических процедур.
Тестирование финансовой отчетности с помощью анализа финансовой информации на основе дерева решений. В случае подтверждения критериев организация исследуется более подробно.
Анализ нефинансовой информации: основная информация об организации, судебная практика, исполнение налогового законодательства, публикации в СМИ, факторы, свидетельствующие о возможном отсутствии реальной деятельности, взаимосвязи организации.
Анализ финансовой информации: горизонтальный и вертикальный анализ, коэффициентный анализ некачественных статей, анализ показателей М. Бениша.
Сопоставление результатов анализа финансовой и нефинансовой информации и формирование выводов. Для выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности совокупности организаций предлагается иной комплекс аналитических процедур в связи с ограниченной возможностью получения информации для анализа больших данных (рис. 2):
Рисунок 2 - Последовательность аналитических процедур для выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности совокупности организаций
Сбор данных для проведения аналитических процедур.
Тестирование финансовой отчетности с помощью анализа финансовой информации на основе дерева решений.
Формирование выборки добросовестных и недобросовестных организаций, дальнейшее исследование недобросовестных организаций проводится более подробно.
Анализ нефинансовой информации: основные характеристики организации (наименование, ОГРН, возраст компании, вид деятельности, форма собственности, организационно-правовая форма, объем кредитного лимита, сумма незавершенных исков в роли ответчика).
Анализ финансовой информации (горизонтальный и вертикальный анализ основных статей финансовой отчетности, коэффициентный анализ, анализ показателей М. Бениша).
Сопоставление результатов анализа финансовой и нефинансовой информации и формирование выводов.
Отличия представленных на рисунках 1-2 аналитических процедур заключаются в следующем:
аналитические процедуры выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности отдельной организации представлен большим набором анализируемых данных и большими возможностями всестороннего анализа организации. Подробный анализ представлен во второй главе;
аналитические процедуры выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности совокупности организаций предполагает на основе тестирования финансовой отчетности формирование совокупностей недобросовестных и добросовестных организаций и дальнейшую оценку показателей их финансовой отчетности;
совокупность аналитических процедур определения признаков манипуляций в финансовой отчетности совокупности организаций предполагает использование меньшего набора финансовых и нефинансовых данных в связи с ограниченностью получения большего набора данных.
Заключение
Разработанные в исследовании аналитические процедуры предлагается использовать в областях, представленных в таблице 2.
Таблица 2
Применение разработанных аналитических процедур
Заинтересованный пользователь Область применения
Аудиторские организации На этапе проведения экспресс-анализа аудируемых организаций
Государственные заказчики С целью выявления недобросовестных поставщиков
Налоговые органы С целью выявления недобросовестных налогоплательщиков
МВД (отдел по борьбе с экономическими преступлениями) С целью выявления организаций, подозреваемых в экономических преступлениях
Инвесторы С целью выявления потенциальных объектов инвестирования
Банки С целью выявления недобросовестных клиентов-заемщиков
Организации С целью выявления недобросовестных контрагентов
В результате исследования были предложены аналитические процедуры для определения признаков манипуляций в финансовой отчетности как для отдельной организации, так и выборки организаций в целом. Особенностями предложенных процедур являются:
тестирование финансовой отчетности с помощью анализа финансовой отчетности на основе дерева решений;
анализ как финансовой, так и нефинансовой информации и сопоставление их результатов между собой;
проведение процедуры бенчмаркинга.
Практическая реализация обоснованных в процессе исследования предложений, направленных на выявление признаков манипуляций в финансовой отчетности, будет способствовать оперативному выявлению экономических преступлений и в конечном счете укреплению экономической безопасности как хозяйственных субъектов Российской Федерации, так и экономики страны в целом.
Конфликт интересов
Автор декларирует отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Список источников
1. Завалишина А. К. Применение аналитических процедур аудита в качестве метода выявления манипуляций в финансовой отчетности // Инновационное развитие экономики. 2019. № 5-1 (53). С. 217-225.
2. Завалишина А. К. Разработка аналитических индикаторов на основе дерева решений для выявления признаков манипуляций в финансовой отчетности на примере строительного сектора // Угрозы и риски финансовой безопасности в контексте цифровой трансформации : материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. Международного сетевого института в сфере ПОД/ФТ (Москва, 24 ноября 2021 года). Москва : Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2021. С. 585-591.
3. Когденко В. Г. Корпоративное мошенничество: анализ схем присвоения активов и способов манипулирования отчетностью // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 4. С. 2-13.
4. Сигель Э. Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. «Альпина Диджитал», 2013. 374 с.
5. Сотникова Л. В. Мошенничество с финансовой отчетностью: выявление и предупреждение. Москва : Изд-во «Бухгалтерский учет», 2011. 208 с.
6. Сотникова Л. В. Мошенничество в финансовой отчетности : учебник. Москва : Русайнс, 2019. 396 с.
7. Суйц В. П., Волошин Д. А. Превентивные меры противодействия и профилактики мошенничества в финансовой отчетности // Проблемы теории и практики управления. 2013. № 10. С. 91-96.
8. Суйц В. П., Анушевский И. И. Форензик: методы и методика финансового расследования // Аудит и финансовый анализ. 2014. № 6. С. 215-226.
9. Ферулева Н. В., Штефан М. А. Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас // Российский журнал менеджмента. 2016. Том 14, № 3. С. 49-70.
10.Шилова Л. Ф., Кузьменко О. А. Противодействие рискам мошенничества при
формировании отчетности как фактор обеспечения экономической безопасности российских организаций // Инновационное развитие экономики. 2018. № 2. С. 221-224.
11. Bobryshev A.N., Elchaninova O.V., Tatarinova M.N., Frolov A.V. Management accounting in Russia: problems of theoretical study and practical application in the economic crisis. Journal of Advanced Research in Law and Economics. 2015. Т. 6. № 3. С. 511-519.
References
1. Zavalishina A. K. Application of analytical audit procedures as a method for detecting manipulations in financial statements // Innovative development of the economy. 2019. № 5-1 (53). Р. 217-225.
2. Zavalishina A. K. Development of analytical indicators based on a decision tree to identify signs of manipulation in financial statements on the example of the construction sector // Threats and risks of financial security in the context of digital transformation: Proceedings of the VII International Scientific and Practical conference of the International AML/CFT Network Institute, Moscow, November 24, 2021. Moscow : National Research Nuclear University «MEPhI», 2021. P. 585-591.
3. Kogdenko V. G. Corporate fraud: analysis of schemes for appropriation of assets and methods of manipulating reporting // Economic analysis: theory and practice. 2015. № 4. P. 2-13.
4. Siegel E. Calculate the future. Who clicks, buys, lies or dies. «Alpina Digital», 2013. 374 p.
5. Sotnikova L. V. Financial reporting fraud: detection and prevention. Moscow : Accounting Publishing House, 2011. 208 p.
6. Sotnikova L. V. Fraud in financial statements: Textbook. Moscow : Rusajns, 2019. 396 p.
7. Suits V. P., Voloshin D. A. Preventive measures to counteract and prevent fraud in financial reporting // Problems of theory and practice of management. 2013. № 10. P. 91-96.
8. Suits V. P., Anushevsky I. I. Forensic: methods and methods of financial investigation // Audit and financial analysis. 2014. № 6. P. 215-226.
9. Feruleva N. V., Stefan M. A. Revealing the Falsification of Financial Statements in Russian Companies: An Analysis of the Applicability of the Benish and Roxas Models // Russian Journal of Management. 2016. Volume 14, № 3. P. 49-70.
10.Shilova L. F., Kuzmenko O. A. Counteraction to the risks of fraud in reporting as a factor in ensuring the economic security of Russian organizations // Innovative development of the economy. 2018. № 2. P. 221-224.
11. Bobryshev A.N., Elchaninova O.V., Tatarinova M.N., Frolov A.V. Management accounting in Russia: problems of theoretical study and practical application in the economic crisis. Journal of Advanced Research in Law and Economics. 2015. Т. 6. № 3. С. 511-519.
DETERMINATION OF THE COMPOSITION OF ANALYTICAL PROCEDURES FOR REVEALING MANIPULATION SIGNS IN THE FINANCIAL STATEMENTS OF CONSTRUCTION SECTOR
ORGANIZATIONS
Alexandra K. Zavalishina
National Research Nuclear University MEPhI 31 Kashirskoe Shosse, 115409 Moscow, Russian Federation
Introduction. In modern conditions, the study of the essence and prevention of economic crimes is becoming more and more relevant, since the damage from their consequences increases significantly every year. The growing volume of damage is associated both with the general trend of increasing crimes and with the growth of their detection, which becomes possible if the essence of the crime, its execution and motives are understood. Manipulation in financial statements, as one of the types of economic crimes, is the most difficult method of fraud to detect. In this regard, many researchers offer a different set of tools for detecting manipulations, however, since the methods of committing fraud are constantly being improved, detection methods require timely modernization. Objectives. Determination of a sufficient set of analytical procedures in order to identify signs of manipulation in the financial statements of a construction organization based on public information. Methods. In the course of the study, methods of logical and statistical analysis were used. Results. An assessment of the financial and non-financial information of the construction holding activity was carried out, important components of the analysis of the financial and economic activities of the organization were identified, a set of analytical procedures used to identify signs of manipulation in financial statements was proposed. Conclusions. Conclusions are drawn about the importance of a comprehensive study of not only financial information, but also non-financial information, the use of a benchmarking procedure and the calculation of analytical indicators that can indicate problem areas in financial statements, on the basis of which a set of analytical procedures is proposed, including five stages: data collection for analytical procedures , testing financial statements by analyzing financial information based on a decision tree, analyzing non-financial and financial information, and comparing the results of the analysis of financial and non-financial information.
Keywords: fraud, manipulation, indicators, signs, financial reports
