Остання редакція: 2021-01-20
Анотація
Кількісні дані є основою для проведення якісного аналізу (інтерпретації) фінансової звітності, однак не завжди можливим є кількісне вимірювання її якісних характеристик. Встановлено, що до основних якісних моделей оцінки достовірності фінансової звітності, які дозволяють вчасно і з мінімальними витратами виявляти факти шахрайських дій, слід відносити наступні: модель Хілі, модель Деанжело, модель Джонса, галузева модель, модифікована модель Джонса, модель Беніша (M-score), маржинальна модель, модель Дечоу (F-score), модель Роксас, модель Монтьє.
Ключові слова
Посилання
1. Healy P.M. The effect of bonus schemes on accounting decisions // Journal of accounting and economics. 1985. Vol. 7(1-3). P. 85-107.
2. DeAngelo L.E. Accounting numbers as market valuation substitutes: A study of management buyouts of public stockholders // Accounting Review. 1986. Vol. 61. Issue 3. P. 400-420.
3. Jones J. Earnings management during import relief investigations // Journal of Accounting Research. 1991. Vol. 29. Issue 2. P. 193-228.
4. Dechow P.M., Sloan R.G., Sweeney A.P. Detecting earnings management // The Accounting Review. 1995. № 70(2). P. 193-226.
5. Dechow P.M., Sloan R.G. Executive incentives and the horizon problem: An empirical investigation // Journal of accounting and economics. 1991. Vol. 14, Issгу 1. P. 51-89.
6. Beneish M. D. The detection of earnings manipulation // Financial Analysts Journal. 1999. Vol. 55, No. 5. P. 24-36.
7. Peasnell K.V., Pope P.F., Young S. Detecting Earnings Management Using Cross-Sectional Abnormal Accruals Models [Електорнний ресурс]. Working paper draft, 1999. Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/2598163_Detecting_Earnings_Management_Using_Cross-Sectional_Abnormal_Accruals_Models
8. Dechow P.M., Dichev I.D. The Quality of Accruals and Earnings: The Role of Accrual Estimation Errors [Електронний ресурс] // Accounting Review. 2002. Vol. 77. P. 35-59. Режим доступу: https://cutt.ly/YfX6Obg
9. Kirkos E., Spathis Ch., Manolopoulos Ya. Data Mining Techniques for the Detection of Fraudulent Financial Statements // Expert Systems with Applications. 2007. Vol. 32. P. 995-1003.
10. Dechow P.M., Ge W., Larson C.R., Sloan R.G. Predicting material accounting misstatements // Contemporary Accounting Research. 2008. Vol. 28. № 1. P. 17-27.
11. Cecchini M., Aytug H., Koehler G., Pathak P. Detecting Management Fraud in Public Companies // Management Science. 2010. Vol. 56. № 7. P. 1146-1160.
12. Roxas M.L. Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis [Електронний ресурс] // Journal of Leadership, Accountability and Ethics. 2011. Vol. 8 (4). P. 56-66. Режим доступу: http://www.na-businesspress.com/JLAE/Roxas84Web.pdf
13. Montier J. Who Is Cooking the Books – The C-Score via Value Investing Insight // Value Walk. 2015. April 16. URL: https://www.valuewalk.com/2015/04/james-montier-who-is-cooking-the-books-the-c-score/