Detection of signs of manipulation in financial statements using machine learning methods using the example of organizations in the construction sector
Abstract
Importance: according to reviews of specialized organizations, the problem of manipulation of financial statements does not lose its relevance both because of the difficulty of identifying it and because of the growing volume of damage. Purpose: use machine learning models to detect signs of manipulation of financial statements with some accuracy, using public data from financial statements of construction organizations. Research design: the concept of manipulation of financial statements as a particular concept of distortion is considered, a review of documents of specialized organizations dealing with the problem of distortion of financial statements is carried out. The collection and processing of initial data is presented, as well as the selection of the most informative features using statistical analysis methods. Results: the features of the construction industry are presented, a set of financial ratios has been formed that allow timely identification of signs of manipulation of financial statements, data clustering has been carried out using the K-means method, machine learning models have been built with varying degrees of prediction accuracy based on previously obtained and processed data.
Downloads
References
Завалишина А.К. Рекомендации по анализу финансового состояния организаций, входящих в группу компаний, задействованных в манипулировании финансовой отчетности, на примере строительного сектора // Материалы Второго Международного научно-практического форума по экономической безопасности «VII ВСКЭБ»: материалы форума, Москва, 21–23 апреля 2021 года. Москва, 2021, с. 298-305.
Зак Д. Справедливая стоимость – соблазны манипулирования отчетностью. Новые глобальные риски и методы их выявления. Москва. Издательство Маросейка, 2010. 232 с.
Ковасич Д.Л. Противодействие мошенничеству. Как разработать и реализовать программу мероприятий. Москва. Издательство Маросейка, 2010. 310 с.
Когденко В.Г., Завалишина А.К. Исследование особенностей манипулирования отчетностью в организациях строительного сектора // Экономический анализ: теория и практика, 2020, т. 19, no. 9(504), с. 1614-1645.
Комер Майкл Дж. Расследование корпоративного мошенничества. Москва, Издательство Hippo, 2004. 326 с.
Кеворкова Ж.А. Области повышенного риска мошенничества на рынке фармацевтики // Современная экономика: проблемы и решения, 2023, no. 2(158), с. 81-90.
Костюкова Е.И., Бобрышев А.Н., Феськова М.В., Татаринова М.Н. Отчетность как инструмент управления субъектами малого предпринимательства // Современная экономика: проблемы и решения, 2023, no. 6(162), с. 76-88.
Прилепская А.А. Отражение ключевых вопросов аудита в аудиторском заключении строительных организаций // Бухучет в строительных организациях, 2020, no. 6, с. 47-55.
Резяпова Н.Р. Использование аудиторами внутреннего контроля как инструмента обнаружения корпоративного мошенничества // Наука и общество, 2015, no. 2(21), с. 99-102.
Сотникова Л.В. Мошенничество в финансовой отчетности: обнаружение и предупреждение. Москва, Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2019. 396 с.
Соболева Г.В. Анализ взаимосвязи особенностей финансово-хозяйственной деятельности и возможного риска фальсификации финансовой отчетности // Аудиторские ведомости, 2014, no. 3.
Ферулева Н.В., Штефан М.А. Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас // Российский журнал менеджмента, 2016, no. 3 (14), 2016, с. 49-70.
