Подходы к выявлению косвенных признаков искажения публичной финансовой отчетности // международный журнал: Статья

Подходы к выявлению косвенных признаков искажения финансовой отчетности. 

 

Approaches to identification of indirect signs of distortion of financial statements. 

Аннотация 

Финансовая отчетность компании выступает в качестве одного из самых главных источников 

информации относительно его «финансового здоровья» и перспектив развития бизнеса в целом. 

Именно на результате анализа информации, представленной в опубликованной публичной 

отчетности компаний, строится оценка его текущего финансового положения и перспектив 

развития в будущем. Достоверность предоставленной информации в публичной отчетности 

компании подкрепляется независимым аудитом, что является неотъемлемым условием доверия со 

стороны инвесторов и широкого круга заинтересованных лиц. Однако, практика предоставляет 

широкий выбор случаев манипулирования с данными отчетности, которые в ряде случае 

приводили к внезапным банкротствам компаний мирового масштаба. Наличие объективных рисков 

манипулирования с данными финансовой отчетности контрагентом, несмотря на положительное 

аудиторское заключение такой отчетности, ставит на повестку дня вопрос о формировании 

подходов к выявлению косвенных признаков искажения финансовой отчетности. В данном 

направлении уже есть определенные успехи, связанные в основном с именами М. Беноша и М. Л. 

Роксас. Проблема искажения финансовой отчетности усугубляется рядом новых тенденций, 

которые не были учтены в ранее разработанных концепциях: рост доли нематериальных активов в 

общей стоимости компании, субъективная оценка фактов финансово-хозяйственной деятельности 

при трактовке профессионального суждения. 

Annotation 

The financial statements of the company act as one of the most important sources of information 

concerning it "financial health" and business development prospects in general. On result of the analysis 

of information provided in the published public reporting of the companies the assessment of its current 

financial position and prospects of development in the future is under construction. Reliability of the 

provided information in the public reporting of the company is supported with independent audit that is 

the integral condition of trust from investors and a wide range of interested persons. However, practice 

provides a wide choice of cases of a manipulation with data of the reporting which in a row a case resulted 

in sudden bankruptcies of the global companies. Existence of objective risks of a manipulation with data 

of financial statements by the contractor, despite a positive audit report of such reporting, raises a question 

of formation of approaches to identification of indirect signs of distortion of financial statements on the 

agenda. In this direction already there is certain progress connected generally with names M. Beneish and 

M. L. Roxas. The problem of distortion of financial statements is aggravated with a number of new 

tendencies which weren't considered in earlier developed concepts: growth of a share of intangible assets 

in a total cost of the company, value judgment of the facts of financial and economic activity at treatment 

of professional judgment. 

Ключевые слова (Key words) 

Косвенные признаки искажения финансовой отчетности - Indirect signs of distortion of financial 

statements 

Подходы к выявлению косвенных признаков искажения финансовой отчетности - Approaches to 

identification of indirect signs of distortion of financial statements 

Манипуляция с данными финансовой отчетности - Manipulation with data of financial statements 

Бенефициар -  Beneficiary 

Примечания к финансовой отчетности - Notes to the financial statements 

Транспарентность - Transparency 

 

Тезисы (3) / Theses (3) 

(1) Способность выявлять косвенные признаки искажения финансовой отчетности контрагентов и 

собственной компании является важнейшим условием сохранности инвестиций и стабильного 

развития компании.  

Ability to reveal indirect signs of distortion of financial statements of contractors and own company is the 

most important condition of safety of investments and stable development of the company. 

(2) Финансовая отчетность - это язык бизнеса, на котором способны разговаривать и понимать друг 

друга компании всего мира, вне зависимости от географического местоположения или 

национальной принадлежности. 

The financial statements are language of business in which are capable to talk and understand each 

other of the company of the whole world, regardless of the geographic location or a national identity. 

(3)  Наличие подходов к выявлению косвенных признаков манипуляции данными финансовой 

отчетности в совокупности с закрытостью первичной информации компании и чередой крупных 

банкротств компании, манипулировавших с публичной финансовой отчетностью и имеющих 

положительное аудиторское заключение, становится объективным условием доверия к 

результатам, презентованным в публичной отчетности компании - контрагента. 

 

Existence of approaches to identification of indirect signs of manipulation with data of financial 

statements in total with closeness of primary information of the company and series of the large 

bankruptcies of the company which were manipulating with public financial statements and having a 

positive audit report becomes an objective condition of trust to the results presented in the public 

reporting of the company - the contractor. 

 

Волошин Дмитрий Александрович – кандидат экономических наук (МГУ им М.В. 

Ломоносова, кафедра «Учета, анализа и аудита»), магистр и бакалавр экономики, г. Москва, зам. 

руководителя отдела управленческого учета и МСФО, ООО «Вилан». 

Voloshin Dmitry Alexandrovich – candidadte of economiсs (Moscow State University 

M.V.Lomonosov, sub - faculty is «Accounting, analysis and audit), MASTER’S degree of Economy, 

BACHELOR’S degree of Economy, Moscow,  

deputy Head of Management accounting and IFRS, «Vilan». 

Контакты:8(905)505-63-01, 8(495)438-86-71 (дом), dima_msu@mail.ru 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Финансовая отчетность компаний в большинстве случаев подлежит обязательному аудиту 

[1], однако практика показывает, что аудиторская проверка не может гарантировать отсутствие 

фальсификации отчетных данных на все сто процентов, даже если в качестве аудитора 

приглашается ведущие компании в данном направлении.  

Бухгалтерская отчетность должна быть «фотографией» фактов хозяйственной жизни, однако на 

деле, скорее, является саркофагом, скрывающим истинное положение. Выявленные финансовые 

махинации - это только надводная часть айсберга, представляющего реальную угрозу мировой 

экономике [2]. 

В практике применение привычных стандартных аналитических процедур, например, 

горизонтальный и вертикальный анализ показателей финансовой отчетности или расчет финансовых 

коэффициентов 
(ликвидности, 
рентабельности 
и 
т. 
п.), 
не 
всегда 
способно 
выявлять 

недобросовестное составление отчетности. Помимо стандартных подходов в рамках традиционного 

финансового анализа к определению признаков искажения финансовой отчетности необходимы 

альтернативные подходы и концепции, строящиеся на результатах исследования данных, 

представляемых в финансовой отчетности, за длительный период по большому количеству 

публичных компаний. На основе такого рода исследований и наблюдений представляется 

возможным выявить закономерности и взаимосвязи ключевых показателей деятельности компании, 

отраженных 
в 
финансовой 
отчетности 
на 
предмет 
их 
аномальности, 
нелогичности 
и 

противоречивости, что, в свою очередь, косвенным образом будет свидетельствовать об искажениях 

в финансовой отчетности. Последние могут носить как преднамеренный характер и преследоваться 

по закону, так и случайный характер и определяться в качестве «бухгалтерской ошибки» [3]. 

Согласно 
п.9 
МСА 
240 
мошенничество 
может 
быть 
осуществлено 
руководством, 

игнорирующим контроль, следующими способами: 

- отражение фиктивных журнальных проводок, в частности ближе к концу учетного периода для 

манипулирования операционными результатами или достижения других целей; 

- ненадлежащая корректировка допущений и изменение суждений, используемых для оценки 

сальдо счетов; 

- пропуск, досрочное признание или отсрочка признания в финансовой отчетности событий и 

операций, возникших в течение отчетного периода; 

- утаивание или сокрытие фактов, которые могли бы повлиять на суммы, отраженные в 

финансовой отчетности; 

- участие в сложных операциях, предназначенных для искажения финансового положения или 

финансовых результатов деятельности субъекта; 

- изменение записей и условий, относящихся к значительным и необычным операциям. При 

этом следует обратить внимание на «ровные» суммы. 

«Аудитор должен рассмотреть выявленные в ходе выполнения аналитических аудиторских 

процедур, в том числе в отношении счетов учета выручки, необычные или неожиданные 

взаимосвязи, которые могут свидетельствовать о наличии рисков существенного искажения в 

результате 
недобросовестных 
действий» 
согласно 

Федеральному стандарту аудиторской деятельности (ФСАД) 5/2010 № 24 «Обязанности аудитора 

по рассмотрению недобросовестных действий в ходе аудита».  

Это положение приводится в приложении к самому стандарту, в котором приводятся в качестве 

примера обстоятельства, указывающие на наличие недобросовестных действий: «противоречивые 

или недостающие доказательства, в том числе: необычные изменения в данных бухгалтерского 

баланса, либо изменения в динамике важнейших коэффициентов, или несоответствие взаимосвязей 

показателей, отраженных в бухгалтерской отчетности» [4]. 

 

Анализ финансовой отчетности на предмет признаков искажений на основе модели М. 

Бениша. 

 

Один из методов выявления искажений предложил в 1999 году профессор Мессод Бениш 

(Messod Beneish) [5]. Он разработал восьмифакторную модель, которая с большой вероятностью 

помогает определить, имеются ли искажения в финансовой отчётности. Переменные Бениша 

представляют собой темпы роста показателей отчётности. Чем ниже коэффициент Бениша (M), тем 

выше достоверность финансовой отчётности. Данный подход называется «модель Бениша» или 

«M-score».

М. Бениш анализировал отчётность 1500 публичных американских компаний из базы Standard 

& Poor`s Compustat за 1882-1992 годы и сопоставлял данные с 50 компаниями, которые попались на 

махинациях с финансовой отчётностью, а именно, завышавших бухгалтерскую прибыль. В итоге 

«модель Биноша» строится на расчете восьми индексов (восьмифакторная модель), в результате 

которых рассчитывают сводный индекс «M-score». 

В результате  исследований было получено следующее соотношение: 

M=4,84+0,92DSR+0,528GMI+0,404AQI+0,892SGI+0,115DEPI+0,172SGAI+4,679TATA+0,327LVGI 

Критическое значение показателя M = - 2,22 (минус две целых двадцать две сотых). Если у 

компании этот показатель оказывается выше, то с вероятностью 76 % (семьдесят шесть процентов) 

в отчётности имеются искажения, например, если значение «M-score» равно 3,50, тогда можно 

сделать вывод, что искажений нет. Если же значение «M-score» равно 1,50, (минус 3,50) тогда 

можно сделать вывод о наличии манипуляций. Для скандально известной компании Enron 

отдельные показатели превышали показатели «честных» компаний почти в два раза.  

Для целей анализа наиболее удобным является графическое представление каждого 

промежуточного индекса на отдельном графике. При этом разумно дополнить график линией 

«нормативного значения». Это позволит увидеть резкие изменения индекса, которые укажут на 

периоды, в которых могли быть возможные манипуляции с прибылью. 

Рассмотрим промежуточные индексы, на базе которых рассчитывается сводный «M-score» (8). 

1. DSRI  (Days Salesin Receivables Index) – динамика оборачиваемости дебиторской задолженности. 

(AR t \ S t) \ (AR t-1 \ S t-1) 

AR (Accountsreceivable) - дебиторская задолженность; 

S (Sales) - выручка от продаж 

Резкие изменения соотношения между дебиторской задолженностью и выручкой могут 

свидетельствовать о дополнительном стимулировании продаж путём предоставления кредитов. 

Согласно исследованию Бениша среднее значение показателя для добросовестных компаний 1,031, а 

для компаний, уличённых в мошенничестве равняется 1,465, что на 42% больше. 

2. GMI (Gross Margin Index) - темп роста доли маржинальной прибыли в выручке 

((S t-1 – COGS t-1) \ (S t-1)) \ ((S t – COGS t) \ (S t)) 

COGS (Cost of Goods Sold) – себестоимость проданной продукции; 

S (Sales) – выручка от продаж 

Темп роста расходов в выручке не должен сильно отличаться от темпа роста продаж, поэтому 

у добросовестных компаний значение GMI близко к 1 и равняется 1,014. У компаний-нарушителей 

этот показатель выше на 18% и составляет 1,193. Это означает, что искажению подтвержена либо 

себестоимость, либо выручка.  

3. AQI  (Asset Quality Index) – темп роста качества активов                                                                                       

((1 – (СА t + PPE t) \ TA t)) \ ((1 – (СА t-1 + PPE t-1) \ TA t-1)) 

(CA - Current assets) - оборотные активы 

PPE (Property, Plant, Equipment) - основные средства 

TA (total assets) - активы 

Этот коэффициент показывает долю внеоборотных активов, не способных генерировать 

денежные потоки. Качество активов характеризуется долей внеоборотных активов. Рост 

внеоборотных активов, не связанный с ростом основных средств, может свидетельствовать о 

неправомерной излишней капитализации расходов. По результатам исследования Бениша AQI для 

добросовестных компаний составил 1,039, а у компаний, уличенных в искажении отчетности он на 

21% больше и равняется 1,254. 

4. SGI (Sales Growth Index) – темп роста выручки 

(St) / (S t-1) 

S (Sales) – выручка от продаж 

Динамика выручки является одним из наиболее важных показателей компании. Быстрый рост 

выручки формирует завышенные ожидания у пользователей финансовой информации и оказывает 

давление на менеджмент по достижению роста в будущем. SGI «нечестных» компаний составлял в 

среднем 1,607 при медиане 1,411. 

5. DEPI (DEPreciation Index) – темп роста амортизационных начислений 

  (D t-1 / D t-1+PPE t-1) / (D t / D t + PPE t) 

D (Depreciation) – амортизация основных средств. 

Этот показатель представляет собой отношение норм амортизации и резкое изменение может 

свидетельствовать об изменении компанией срока полезного использования или способов 

начисления амортизации с целью улучшить показатели компании. У добросовестных компаний 

показатель составлял 0,018, у недобросовестных равнялся 0,031. 

6. SGAI (Sales Generaland Administrative Expenses Index) – темп роста доли расходов на продажу в 

выручке 

       ((SGA t / S t)) / ((SGA t-1) / (S t-1)) 

SGA (Sales general and administrative expense) – расходы на продажу.  

S (Sales) – выручка от продаж 

Резкие колебания показателя могут свидетельствовать об искажении объёма выручки.  SGAI у 

«честных» компаний» был равен 1,054. 

7. LVGI (Leverage Index) – темп роста финансового левереджа (рычага) 

((LTD t + CL t) / (TA t)) / ((LTD t-1 + CL t-1) / (TA t-1)) 

LTD (Longtermdebts) - долгосрочные обязательства 

CL (Current liabilities) - текущие обязательства 

С целью снижения финансового рычага компании (а значит и финансового риска в глазах 

пользователей информации) компания может начать включать кредиторскую задолженность в 

состав прибыли. Показатель для добросовестных компаний равен 1,037.  

8. TATA (Total accruals to total assets) – темп роста совокупных активов 

(Income continuous operations) - CF) / (TA t) 

Income (Continuous operations) - прибыль от непрерывной деятельности 

CF - операционный денежный поток 

Для расчета сводного индекса М. Бениша необходимы данные из финансовой отчетности, 

представленные в таблице № 1. 

Таблица № 1. Промежуточные индексы, необходимые для расчета сводного индекса M-score, 

и порядок их расчета. 

№ 
Название индекса 
Формула расчета индекса 

1 
Индекс дневных продаж в дебиторской 

задолженности (Days sales in receivables index (DSRI) 

(Дз ктг / Выручка тг) / (Дз кпг / 

Выручка пг) 

2 
Индекс рентабельности продаж по валовой прибыли 

(Gross margin Index (GMI) 

(Выручка пг – Себестоимость пг) 

/ Выручка пг) / (Выручка тг – 

Себестоимость тг) / Выручка тг) 

3 
Индекс качества активов (Asset Quality Index (AQI) 

((Активы тг – Оборотные активы 

тг – Основные средства тг) / 

(Активы тг)) / ((Активы пг – 

Оборотные активы пг – 

Основные средства пг) / Активы 

пг)) 

4 
Индекс роста выручки (Sales growth index (SGI) 
Выручка тг / Выручка пг 

5 
Индекс амортизации (Depreciation index (DI) 

(Амортизация пг/ (Амортизация 

пг + Основные средства пг)) / 

((Амортизация тг / (Амортизация 

тг + Основные средства тг)) 

6 

Индекс коммерческих и управленческих расходов 

(Sales General and Administrative expenses index 

(SGAEI) 

((Кр тг +  Ур тг) / (Выручка тг)) / 

((Кр пг + Ур пг) / (Выручка пг)) 

7 
Индекс коэффициента финансовой зависимости 

(Leverage Index (LI) 

((Долговые обязательства тг + 

краткосрочные обязательства тг) 

/ (Активы тг)) / (Долговые 

обязательства пг + 

Краткосрочные обязательства пг) 

/ (Активы пг)) 

8 
Начисления к активам (Total accruals to total assets 

(TATA) 

(дельта СОС – дельта ДС + 

дельта НП + дельта КЧДЗ – 

Амортизация тг) / (Активы тг) 

Примечания к таблице № 6 (1-8). 

1) Активы, Оборотные активы, Основные средства, Амортизация, Долгосрочные и 

краткосрочные обязательства, Денежные средства, Задолженность по оплате налога на 

прибыль, Краткосрочная часть долгосрочных кредитов и займов, Выручка, Себестоимость,  

– соответствуют показателям Бухгалтерского баланса, Отчета о прибылях и убытках за 

текущий и предыдущий годы. 

2) ДЗ ктг – Дебиторская задолженность на конец текущего года 

3) ДЗ кпг – Дебиторская задолженность на конец предыдущего года 

4) КР и УР – Коммерческие и Управленческие расходы за текущий (тг) и предыдущий (пг) 

годы 

5) Дельта ДС = Денежные Средства тг – Денежные Средства пг 

6) Дельта СОС = (Оборотные активы тг – краткосрочные обязательства тг) – (оборотные 

активы пг – краткосрочные обязательства пг) 

7) Дельта НП = Задолженность по уплате налога на прибыль тг – задолженность по уплате 

налога на прибыль пг 

8) Дельта КЧДЗ = Краткосрочная часть долгосрочных кредитов и займов тг - Краткосрочная 

часть долгосрочных кредитов и займов пг. 

По данным таблицы № 1 видно, что самыми используемыми показателями при расчете 

индекса М. Биноша являются:  

Выручка (участвует при расчете четырех индексов),  

Активы (участвуют при расчете трех индексов),  

Основные средства и Амортизация (каждый участвует при расчете двух индексов). 

Мария Л. Роксас в 2011 году опубликовала результаты своего исследования модели Бениша 

[6]. При расчете сводного индекса M-score произошло сокращение числа промежуточных 

индексов до пяти (пятифакторная модель): 

M-score = - 6,065 + DSRI x 0,823 + GMI x 0,906 + AQI x 0,593 + SGI x 0,717 + DEP x 0,107. 

Значение сводного индекса M-score для компаний, манипулирующих прибылью, в 

пятифакторной модели превышает минус 2,76. Сами по себе индексы в модели Биноша, в 

трактовке М. Роксас также имеют и прикладное значение, так как могут указывать на области 

потенциальных манипуляций. Для них рассчитаны «нормативные» значения, которые могут 

варьироваться в зависимости от отрасли и иных характеристик рассматриваемых организаций. 

Как и любая модель, модель М. Биноша имеет свои ограничения и условности. Так как в 

основе построения данной модели лежат исследования по отчетности публичных американских 

компаний на предмет завышения бухгалтерской прибыли, он не может гарантировать надежного 

результата при других вариантах манипуляций в финансовой отчетности,  например, в случае 

манипуляций, направленных на занижение прибыли. Иными словами индекс М. Биноша 

представляет собой не что иное, как коэффициентный анализ по данным бухгалтерского баланса и 

отчёта о финансовых результатах, т.е. активно используются только две формы финансовой 

отчетности на предмет выявления признаков завышения бухгалтерской прибыли, не говоря уже о 

нефинансовых показателях.  

Также вызывает вопрос отсутствие при расчете индексов важных групп показателей, 

связанных с нематериальными активами и капитализацией компании. 

 

Нематериальные активы 

 

 
В последние десятилетия отмечена устойчивая тенденция по росту доли нематериальных 

активов (НМА) в общем пуле активов, а также стремительная динамика роста нефинансовой 

отчетности, как в процентном выражении в общем объеме отчетности, так и абсолютном 

выражении [7]. 

Принимая во внимание растущий удельный вес инновационной экономики; более чем 

существенный вес НМА в капитализации компаний; высокую долю профессионального суждения 

при определении рыночной стоимости НМА, а также факта его признания и последующий 

амортизации; присутствие при этом большой доли субъективности, разумно определять НМА в 

качестве важнейшего направления при анализе публичной отчетности на предмет искажений [8]. 

Это, безусловно, сужает возможности подхода, предложенного М. Бенишем и 

доработанного М. Роксас, так как снижает объективность получаемой оценки качества финансовой 

отчетности, соответственно снижается доверие к получаемым результатам. 

Вместе с тем, несмотря на явные недостатки и ограничения, сами промежуточные индексы, 

на основе которых рассчитывается сводный индекс «M-score», способны достаточно уверенно 

выявлять логичность взаимосвязей между ключевыми показателями деятельности компании. 

Особенности определения среднего значения совокупности с помощью 

математического аппарата