Assessment of the risk of corporate fraud of an enterprise in the oil and gas sector in the context of functioning of a group of companies

  • Alexandra Konstantinovna Zavalishina National Research Nuclear University “MEPhI"
  • Manizha Dalerovna Parfenova National Research Nuclear University “MEPhI”
Keywords: falsification, distortion, manipulation, financial reporting, financial security

Abstract

Importance: corporate fraud is currently a pressing issue because as a result of such unfair actions, an organization not only suffers significant financial losses, but also reputational ones. In addition, the tools for its detection are not clearly defined, so it seems necessary to study the existing methods and test them. Purpose: test existing methods for detecting corporate fraud using the example of financial statements of an organization in the fuel and energy sector. Research design: the concept of corporate fraud is considered, its components are provided, methods for detecting it based on financial statements and assessing information in open databases and the media are provided. Results: existing models for detecting manipulations in financial statements based on the indicators of M. Benish, M. Roxas are tested, and previously developed methods for detecting manipulations in financial statements based on the linear regression equation and the ratio of low-quality reporting items are applied.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Alexandra Konstantinovna Zavalishina, National Research Nuclear University “MEPhI"

Cand. Sci. (Econ.), Assos. Prof.

Manizha Dalerovna Parfenova, National Research Nuclear University “MEPhI”

Cand. Sci. (Econ.), Assos. Prof

References

1. Ахполова В.Б. Корпоративное мошенничество – угроза национальной безопасности страны // Аудиторские ведомости, 2023, no. 1, с. 241-244.
2. Казакова Н.А. Финансовая безопасность компании. Москва, Издательский Дом «Инфра-М», 2024. 316 с.
3. Казакова Н.А., Завалишина А.К. Аналитический инструментарий оценки рисков финансовой безопасности компаний строительного сектора России // Финансы: теория и практика, 2024, т. 28, no. 3, с. 109-119.
4. 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.
5. Никулин Е.Д., Свиридов А.А. Манипулирование прибылью российскими компаниями при первичном размещении акций // Финансы: теория и практика, 2019, no. 23 (1), с. 147-164.
6. Сотникова Л.В. Мошенничество в финансовой отчетности: обнаружение и предупреждение. Москва, Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2019. 396 с.
7. Соболева Г.В. Анализ возможности выявления манипулирования данными финансовой (бухгалтерской) отчетности на основании данных финансовых индикаторов // Аудиторские ведомости, 2014, no. 7, c. 13-21.
8. Суйц В.П., Анушевский И.И. Форензик-экспертиза: сущность и основные методы организации финансовых расследований в компаниях // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика, 2019, no. (3), с. 110-126.
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, no. 3 (14), 2016, с. 49-70.
10. Хахонова Н.Н. Противодействие корпоративному мошенничеству и основные направления развития аудита // Аудит, 2023, no. 3, с. 9-13.
11. Beneish M. The Detection of Earning Manipulation // Financial Analysts Journal, 1999, no. 55(5), pp. 24-36.
12. Roxas M. Financial statement fraud detection using ratio and digital analysis // Journal of Leadership, Accoutability and Ethics, 2011, no. 8 (4),- pp. 56-66.
Published
2024-12-28
How to Cite
Zavalishina, A. K., & Parfenova, M. D. (2024). Assessment of the risk of corporate fraud of an enterprise in the oil and gas sector in the context of functioning of a group of companies. Modern Economics: Problems and Solutions, 12, 39-51. https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2024/12/39-51
Section
Accounting, Audit and Economical Statistics