In this paper authors analyze the predictive power of existing models for the detection of earnings management of the companies in countries around the world. In addition, based on a representative sample of companies in the industrial
Abstract:Lažno finansijsko izveštavanje vodi povećanju informacionog rizika pod kojim se podrazumeva da računovodstvene (finansijske) informacije koje se koriste za donošenje poslovnih odluka mogu da budu netačne i nepouzdane. Nezavisna revizija doprinosi povećanju kvaliteta računovodstvenih informacija, jer obezbeđuje nezavisnu eksternu proveru računovodstvenih informacija. Brojne računovodstvene prevare širom sveta (Enron, WorldCom, Parmalat itd.) su doprinele da inostrani revizori revidiraju postojeće revizijske postupke, tako da pored standardnih revizijskih postupaka, sve češće primenjuju i data mining tehnike kao specijalizovane postupke za otkrivanje lažnog finansijskog izveštavanja. Veoma popularne data mining tehnike, koje su našle primenu u procesu revizije su: regresioni modeli (logit i probit), neuronska mreža, stablo odlučivanja itd. Ove tehnike se baziraju na pronalaženju skrivenih obrazaca u podacima, povećavanju njihove upotrebljivosti i transformaciji tih podataka u korisno znanje. Prema tome, savremene informacione tehnologije ubrzano menjaju okruženje u kojem se sprovodi revizija. Konkurentnost revizijskih firmi zavisiće od brzine kojom će one biti u stanju da usvoje i primene nova znanja u ovoj oblasti. Key words:računovodstvene prevare, poslovna etika, lažno finansijsko izveštavanje, data mining tehnike, revizija. UVODU dinamičnim i neizvesnim uslovima poslovanjanansijski izveštaji privrednog društva su sve češće podložni manipulacijama i nezakonitim radnjama od strane menadžmenta, zaposlenih ili trećih lica, što za posledicu ima lažne ili falsi kovane (netačne) nansijske izveštaje. Lažno nansijsko izveštavanje (fraudulent nancial reporting) je namerno pogrešno prikazivanje ili izostavljanje iznosa ili objašnjenja u nansijskim izveštajima privrednog društva da bi se obmanuli korisnici nansijskih izveštaja (vlasnici, investitori, kreditori, poreski organi itd.). Objavljivanje netačnih, "naduvanih" nansijskih rezultata često se veže za Sjedinjene Američke Države (SAD) zbog najvećih korporativno-računovodstvenih skandala u istoriji kao što su: Enron, WorldCom, Tyco International itd.. Glavni razlozi neuspešnog otkrivanja lažnog nansijskog izveštavanja od strane revizora u SAD su bili: nedostatak standardnih revizijskih procedura za otkrivanje manipulativnog nansijskog izveštavanja, slabosti u proceni revizijskog rizika, nemogućnost prikupljanja dovoljno revizijskih dokaza, etička vrednost revizora, nedostatak profesionalnog skepticizma i kon ikt interesa. Ova ograničenja revizije su ukazala na potrebu za dodatnim analitičkim postupcima koji bi omogućili e kasno i efektivno otkrivanje lažnog nansijskog izveštavanja privrednog društva. Poslednjih godina koncept data mininga je našao značajnu primenu u procesu revizije radi otkrivanja lažnog nansijskog izveštavanja, tj. prevare, te je predmet izučavanja ovoga rada posvećen upravo tome. Data mining je najvažniji proizvod iz familije proizvoda koja se zove Business Intelligence čija je svrha pronalaženje skrivenih obrazaca u podacima, povećavanje n...
RELEVANCE OF FREE CASH FLOW AS A MEASURE OF GENERATING VALUE FOR OWNERS
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.