Темп роста доли расходов, приходящихся на амортизацию, в общей первоначальной стоимости основных средств. Доля таких расходов относительно суммарной первоначальной стоимости будет постоянной. Данный показатель в нормальных условиях будет всегда стремится к единице. Если руководство организации решит себе поставить целью увеличение прибыли, то такие расходы могут попытаться снизить, это приведет к отклонению данного коэффициента от единицы. В итоге мы можем сделать вывод о возможных манипуляциях с отчетностью в случае резкого изменения динамики данного показателя. Данный коэффициент рассчитывается как: (А1/ПС1)/(А0/ПС0), где А - амортизационные расходы за отчетный период, ПС - первоначальная стоимость основных средств на конец отчетного периода. 1 - текущий отчетный период, 0 - предшествующий отчетному период.
Темп роста финансового рычага. Любая компания подвержена кредитному риску и его величину позволяет измерить финансовый рычаг. Также и рыночная стоимость акции организации обуславливается уровнем финансового рычага. Таким образом появляется мотивация для руководства фирмы относительно повышения рыночной стоимости акций. Для осуществления данной цели менеджмент организации может искусственно занижать уровень финансового рычага. При помощи присоединения кредиторской задолженности в состав прибыли. Темпы роста данного показателя будут сильно колебаться и данный факт позволяет сказать, что возможна фальсификация. Формула: (КЗ1/СК1)/(КЗ0/СК0), где КЗ - величина кредиторской задолженности на конец отчетного периода, СК - собственный капитал на конец отчетного периода. 1 - текущий отчетный период, 0 - предшествующий отчетному период.
По данным показателям в работе Сотниковой Л.В. была описана ситуация, складывающаяся в компании Enron перед ее банкротством и обесценением её акций. Согласно исследованию 6 из 7 предложенных показателей в 2000 году значительно отличались от средних показателей. Причем по этим же 6 показателям наблюдались значительные колебания в течении двух предшествующих годов. Из данного исследования можно сделать вывод о том, что при анализе, который необходимо было сделать инвесторам, можно было избежать потерь от банкротства и падения котировок на акции. Также стоит отметить что аудиторская проверка не может гарантировать в полной мере то, что финансовая отчетность и информация представленная в ней достоверна.
Каждому пользователю финансовой отчетности какой-либо компании необходимо самому проанализировать отчетность, это позволит снизить риски принятия неправильных управленческих решений. Также хотелось бы отметить что махинации с финансовой отчетностью намного легче предотвратить, а не впоследствии их выявлять. В этом значительную роль может сыграть система внутреннего контроля организации.
Система внутреннего контроля организации должна применять меры по предотвращению мошенничества, по мимо проверок корректности отражения хозяйственных операций. Допустим необходимо снизить риски завышения выручки, то есть не должна появляться фиктивная выручка; для этого можно ввести многоступенчатую систему проверки договоров или одобрения кредитных условий. Получается, что в данную систему будет во влечено некоторое количество лиц, скажем глава юридической или финансовой службы, финансовый директор, генеральный директор. Количество лиц, участвующих в ратификации договора должно зависеть от объема бизнеса и/или от объемов сделки, и исходя из этого определяется, например, сумма сделки по которой можно принять единоличное решение, заключать или отказаться от сделки. Необходимо обезопасить компанию (для собственников) от сделок с фиктивными компаниями для этого можно, например, воспользоваться услугами ФНС России и проверять своих контрагентов через их систему, либо самим запрашивать их отчетность и регистрационные данные. В любом случае, необходимо уделять особое внимание сделкам со 100 % предоплатой, либо длительным сроком исполнения данного контракта.
Если при анализе обнаруживаются те или иные признаки фальсификации финансовой отчетности в любом случае -- это не может свидетельствовать об искажении каких-либо данных либо использовании каких-либо неправомерных схем. Но к таким организациям необходимо проявлять повышенное внимание. Разберем факторы риска, которые способствуют искажениям в отчетности.
Орг. Структура организации и её система корпоративного управления. По данному пункту можно сказать, что способствовать мошенничеству в организации может отсутствие централизованного управления, частая смена организационной структуры, отсутствие службы внутреннего контроля или аудиторского комитета.
Относительно сотрудников и репутации руководства, можно сказать про частую смену топ-менеджмента, какие-либо связи между разными сотрудниками будь то дружеские или родственные, возможно негативная репутация руководства.
Конечно же так называемые бухгалтерские «аномалии», например, доля выручки от реализации снижается, но при этом совокупный доход компании стабилен; высокая дебиторская задолженность (сильно зависит от отрасли); существенная величина непокрытого убытка.
Отношение компании относительно аудиторов, частая смена внешних аудиторов, наличие организационных структур (подразделений) в труднодоступных местах или регионах (данный пункт так же может сильно зависеть от деятельности компании).
Хочется отметить что для многих представленных пунктов большое значение приобретает отраслевая принадлежность компании, так как она оказывает свое влияние на факторы и обладает своей спецификой. Это говорит о необходимости таких знаний для выявления фальсификаций в отчетности. Зная, что компания нефтяная и нефтеперерабатывающая можно взять уровень добычи, цену, долю продаж нефти и нефтепродуктов, и исходя из этого посчитать выручку с отклонением в 3-7%, и таким образом примерно определить есть ли искажения в части выручки. В случаях когда данные закрыты, структура затрат не прозрачна, тарифы не известны, то в таком случае приходится доверять аудиторам и самому руководству организации. Также в этом случае возможно обратится к профессиональным источникам информации, в которые вносят свои отчетные формы многие компании и где большинство коэффициентов уже просчитаны (например, Спарк-интерфакс) .
Сам Бениш отмечал в своем исследовании, что «коэффициентный метод позволяет выявить только 50 % случаев фальсификации финансовой отчетности.» Мошенничество с финансовой отчетностью: выявление и предупреждение / Сотникова Л.В. - М.: Бухгалтерский учет, 2011. С. 172.
Для улучшения положения, небольшой модернизации данного метода необходимо проводить ряд внутренних бухгалтерских контрольных процедур, использованные на начальных этапах могли бы содействовать выявлению фальсификации отчетности.
Способ выявления фальсификаций, используемый в банковской практике
Одним из известных и распространённых используемых в банковской практике подходов к выявлению фальсификаций является закон Бенфорда. Первоначально Саймон Ньюкомб обратил внимания на стертость разных страниц в книгах связанное с числами он вывел эмпирическим образом закон распределения чисел (соответствует логарифмическому распределению). он гласит что при выборе случайного числа из некоторой таблицы, в которой имеются статистические данные или фактические значения, то вероятность выбора числа, которое будет начинаться с разных цифр различна, к примеру число начинающееся на 1 имеет вероятность быть выбранным около 30%, для цифры 3 такая вероятность равна от 9 до 5%и тд.
В дальнейшем такую закономерность выявил и Фрэнк Бенфорд он изучал более детально 20 таблиц в которых описывались процессы, связанные с площадью бассейна 335 рек и номерах домов 342 улиц и некоторые другие. Такой анализ позволил подтвердить выводы Ньюкомба. В дальнейшем Фрэнк смог установить вероятности для каждой из 9 цифр (Приложение №2). Эту вероятность он назвал «законом аномальных чисел». Первоначально этот закон не имел практического применения, так как многие предпочитали теорию вероятности с равным распределением вероятности для каждой цифры, а не конкретные примеры из жизни.
В реальности очень многин процессы в той или иной мере подчиняются закону Бенфорда.
В конце 20 века Марк Нигрини пришел к выводу, что цифры указываемые в налоговых декларациях также должны подчиняться закону Бенфорда, и все декларации которые не соответствуют вероятности распределения первой цифры можно свидетельствовать о подтасовке данных. В дальнейшем он разработал программу анализа числовых массивов. в 1995 году данная программа была опробована Нью-йоркской налоговой полицией и благодаря ней были изобличены 7 налогоплательщиков, которые совершали мошеннические действия.
Сейчас это программа известна под названием «Digital Analysis» и широко используется аудиторской компанией Ernst & Young. Специалисты считают что числа написанные в отчетности должны быть Бенфорд-зависимыми и если это так, то отчетность можно назвать «честной». Такой подход дает объективные результаты. Также стоит отметить, что Нигрини внес дополнение в процесс анализа отчетности. Это дополнение связано с человеческой психикой и говорит о том, что люди, которые стараются исказить финансовую отчетность или по неосторожности допустили ошибку, чаще других будут использовать числа, начинающиеся с цифр 5 или 6. Таким образом финансовая отчетность которая имеет меньше трети чисел, которые начинаются на 1 и при этом количество чисел, начинающихся на 5 или 6 велико, то вероятность ошибки или искажения довольно велика.
Эта программа имеет порядка 10 тестов «Digital Analysis». среди них наибольшую популярность имеют шесть Кувакина Л.В., Долгополова А.Ф. Закон Бенфорда: Сущность и применение // Современные наукоемкие технологии. 2013. №6. С. 76.:
1. Анализ частоты первой цифры. Это сравнение чисел напрямую с законом Бенфорда.
2. Анализ частоты первой и второй цифры. При применении данного теста отдельно проверяется частота цифры от 1 до 9 на первой позиции и частота цифры от 0 до 9 на второй. Затем формируется таблица соответствий, относительно которой проводиться анализ соответствия последовательности частоты цифр с последовательностью согласно закону Бенфорда, как с эталоном.
3. Анализ дублей. Данный метод опирается только на методологию Бенфорда, а не на сам закон. Данная проверка выявляет частоту числовых повторов в большом количестве документации. Все повторяющиеся числа в исследуемых данных сортируются по частоте повторов, а затем проверяются уплотнения повторов ряда чисел. Часто этот тест применяется для налоговых проверок, при внешнем аудите и внутренних расследованиях.
4. Анализ первой пары цифр. Этот метод фактически представляет собой усовершенствованный второй тест, так как он исследует частоту появления цифр в начале числа не от 1 до 9, а от 10 до 99. Удобно применять этот метод в его графической интерпретации.
5. Анализ первой тройки цифр. Метод, более точный в сравнении с первым, вторым и четвертым тестами. Программа анализирует частоту первой тройки цифр от 100 до 999 в изучаемой числовой последовательности. Данный метод применяется при анализе большого количества информации (от 10000 значений).
6. Анализ округлений. Тест проводится для проверки частоты последних значащих цифр анализируемой числовой последовательности. Тест позволяет выявить несоответствующую эталону закона Бенфорда частоту постоянного округления в большую или меньшую сторону.
Стоит отметить, что закон Бенфорда выполняется не для всех процессов, существуют данные, которое либо не могут быть обработаны в связи их небольшим объемом, либо то что выбирается рандомно (номер в лото который выиграл), либо в связи с объективными причинами (почтовые индексы). Благодаря этим тестам у аудиторских компаний появилась возможность анализировать любой объем информации.
3.2 Способы предотвращения манипуляций с финансовой отчетностью
Чтобы эффективно бороться с фальсификацией нужен не только инструментарий для обнаружения фальсификаций, но и некая законодательная инициатива.
Уровень мер регулирования в нашей стране (ФЗ №307 «Об аудиторской деятельности» от 30.12.2008, ФЗ №208 «О консолидированной финансовой отчетности» от 27.07.2010, ФЗ №402 «О бухгалтерском учете» от 06.12.2011 и др.) относительно стран ЕС и США недостаточно высок и недавний экономический кризис снова продемонстрировал проблемы связанные с достоверностью информации, которая представляется в финансовой отчетности, а также показал необходимость в регулировании процесса подготовки финансовой отчетности. Используя опыт стран ЕС и США в данной сфере и в сфере борьбы с фальсификацией, который несомненно более богатый чем российский, можно усовершенствовать систему регулирования ответственности.
В США в 2002 году был принят закон Сарбейнса-Оксли, в следствии кризиса и коррупционных скандалов, связанных с нарушениями в составлении финансовой отчетности и в управлении компаниями. Данный закон явился одной из мер регулирования. Целью данного закона можно назвать защиту внешнего пользователя информации в основном для инвесторов, так как явился одним из самых масштабных законов о ценных бумагах после закона о фондовых биржах. Данный закон изменил порядок представления финансовой отчетности для организаций, являющихся эмитентами ценных бумаг, и ввел дополнительные требования, которые расширяют круг необходимой для раскрытия/ представления информации, то есть он был направлен на увеличение качества корпоративного управления и прозрачность финансовой отчетности. Данные направления действительно серьезно продвинули США в достижении поставленной цели. В качестве одного из последствий, как было отмечено специалистами, «именно благодаря этому закону были выявлены махинации, проводимые компанией Shell с запасами.» Мошенничество с финансовой отчетностью: выявление и предупреждение / Сотникова Л.В. - М.: Бухгалтерский учет, 2011. С. 173.