Доступ онлайн
от 49 ₽
В корзину
Доверие к аудиторскому заключению не является абсолютным и требуются
иные альтернативные подходы к оценке благонадежности финансовой
отчетности и контрагента. На основе анализа практического и
теоретического опыта обобщены основные подходы к искажению
финансовой отчетности и классифицированы по видам отчетов.
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
УДК (ББК) Косвенные признаки возможного мошенничества в консолидированной финансовой отчетности Indirect signs of possible fraud in the consolidated financial statements Бигдай О.Б. Д.А. Волошин, г. Москва, старший специалист отдела управленческого учета и МСФО, ООО «Арлан», В.П. Суйц, г. Москва, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Учета, анализа и аудита» МГУ им М.В. Ломоносова. Доверие к аудиторскому заключению не является абсолютным и требуются иные альтернативные подходы к оценке благонадежности финансовой отчетности и контрагента. На основе анализа практического и теоретического опыта обобщены основные подходы к искажению финансовой отчетности и классифицированы по видам отчетов. The trust to an audit report isn't absolute and other alternative approaches to an assessment of reliability of financial statements and the contractor are required. On the basis of the analysis of practical and theoretical experience the main approaches to distortion of financial statements are generalized and classified by types of reports. Транспарентность, Мошенничество, Структура собственности Transparency, Fraud, Structure of property
Одним из признаков мошенничества в отчетности компании может быть внутреннее резкое изменение структуры баланса, например, по обязательствам. Так, если в последние отчетные периоды кредиторская задолженность резко «замещается» кредитами и займами, тогда как уровень дебиторской задолженности сохраняется. В этом случае могут выводиться оборотные средства [5]. Так обычно поступают, когда компанию готовят к продаже. Иными словами, длительное время у аффилированных структур намеренно создается кредиторская задолженность, а при наступлении сроков оплат - привлекаются кредиты. Так случается на практике, когда, например, предприятие хотят продать. Можно выделить основные косвенные признаки манипуляций и использования мошеннических схем при составлении консолидированной отчетности (4): (1) Система корпоративного управления и организационная структура компании. Следует обращать внимание на частое изменение организационной структуры; децентрализованную систему управления; отсутствие аудиторского комитета и службы внутреннего контроля. (2) Кадровый состав и репутация руководства компании. Признаками возможного мошенничества в отчетности могут быть частая смена топ-менеджеров компании, родственные или дружеские связи между ними; негативная деловая репутация руководителей компании. (3) Бухгалтерские «аномалии». Снижение доли выручки от продаж в совокупных доходах компании, остающихся стабильными; существенная величина непокрытого
убытка; высокая дебиторская задолженность; большая прибыль при дефиците собственных средств. (4) Взаимодействие с внешними аудиторами. Частая ротация внешних аудиторов, нахождение подразделений (филиалов) в труднодоступных для аудиторов регионах (например, на территории закрытых территориальных образований). Если в результате анализа КФО (консолидированная финансовая отчетность) на предмет наличия косвенных признаков манипуляций и мошенничества получен положительный результат, а именно, есть основания полагать, что при составлении такой отчетности есть достаточно высокая вероятность наличия манипуляций, тогда есть основание для более подробного анализа [4]. Речь может идти об использовании «Карты нормативных отклонений финансовых индикаторов», разработанной профессором Мессодом Бенишем (Messod Beneish, Университет штата Индиана, США). По мнению автора, для анализа отчетности на предмет искажения данных следует использовать следующие семь показателей: темп роста выручки (1); темп снижения доли маржинального дохода в выручке (2); темп роста качества активов (3); темп роста оборачиваемости дебиторской задолженности (4); темп роста доли расходов в выручке от продаж (5); темп роста доли амортизационных отчислений (6); темп роста финансового рычага (7). При построении своей детерминированной восьми – факторной модели автор использовал фактические данные по пятидесяти американским компаниям, которые попались на манипуляции с финансовой отчетностью и сопоставил их данные с данными компаний из базы Standard & Poor`s Compustat за 1882-1992 годы. Чем ниже коэффициент Бениша (М), тем, соответственно, выше показатель достоверности финансовой отчетности. Замысел автора состоит в том, что данные в искусственно созданном массиве
информации распределяются по закону отличному от действующего в автономных системах (не подразумевают вмешательство со стороны). Для этого рассматривается множество первых цифр элементов исследуемого числового массива и частота появления каждой цифры сопоставляется с частотой построенной согласно закону Фрэнка Бенфорда (или закон первой цифры). Закон Бенфорда - это математический инструмент, помогающий выявить ошибки и искажения в числовом массиве данных. Бенфорд считал, что его закон применим только к тем числам, между которыми не имеется связующих закономерностей. Справедливость формулы подтверждали результаты многих практических исследований. Бенфорд назвал данную закономерность «законом аномальных чисел». Слово «аномальные» появилось в результате того, что одни данные соотносились с обнаруженным законом лучше, чем другие, но общая тенденция все равно прослеживалась. Дальнейший анализ подхода Ф. Бенфорда показал, что данный закон хорошо работает с большими массивами данных, для которых характерен экспоненциальный рост (возрастание величины, когда скорость роста пропорциональна значению самой величины). Физик Фрэнк Бенфорд в 1920-1930 гг. в результате исследований обнаружил, что появление цифры с 1-9 (ноль не рассматривался, т.к. не может быть первой цифрой) в качестве первой в массиве в данных не соответствует общепринятому мнению, согласно которому вероятность появления каждой цифры определялось с равнозначной вероятностью. Так Бенфорд проанализировал около 20 таблиц, среди которых были данные о площади бассейна 335 рек, удельной теплоёмкости и молекулярном весе тысяч химических соединений и, в том числе, номера домов первых 342 лиц, указанных в справочнике. Анализ чисел показал, что единица является первой значащей цифрой с вероятностью не 1/9 , как следовало ожидать, а около 1/3. Аналогично можно провести анализ 2-ой, 3-ей и т.д. цифры. В результате исследований на основе анализа различных массивов данных
автор доказал, что около 31% упоминания в массиве от всех чисел была «1» в качестве первой цифры, 19% имели «2» , и только 5% имели «9» в качестве первой цифры. Рисунок 1 - Результаты анализа показателей численности населения в 3141 округах США по данным переписи 1990 года (cиним цветом отмечены фактические результаты, а красным результаты распределения согласно закону Ф. Бенфорда). Область применения этих методов достаточно обширна. Они используются при внутренних расследованиях, налоговых проверках, внешнем аудите, контроллинге, оценке, переписи населения, результатах выборов и пр. Бухгалтеры и аудиторы начали применять закон Бенфорда к корпоративным данным, чтобы обнаружить такого рода аномалии, когда цифры является не результатом случайного выбора в рамках данного массива информации, а «взяты из головы» случайным образом. Для такого анализа подходят следующие массивы данных: номера платежных поручений от различных покупателей (вся совокупность); суммы платежей от покупателей;
суммы в авансовых отчетах; остатки товаров на складах; номера домов в адресах клиентов, суммы бухгалтерских проводок; суммы страховых выплат; стоимость гарантийного ремонта; суммы выставленных счетов; объемы поставок; суммы в налоговых декларациях. Не соответствуют Закону Бенфорда следующие массивы данных: почтовые индексы; номера телефонов (первые цифры – номер АТС); выигрышные номера в лото и рулетку (здесь цифры – лишь символы, их легко можно заменить, например, на буквы); любые объемы данных, размер которых недостаточен для применения статистических методов; суммы платежей от покупателей и объемы заказов, если продается несколько позиций одной номенклатуры. Для того, чтобы эффективно использовать карту нормативных отклонений, потребуется отчетность компании за несколько периодов (оптимально за три), а также отчетность сопоставимых по размерам компаний, действующих в той же отрасли. Сопоставляя семь полученных критериев анализируемой компании с критериями компаний, которые работают в аналогичной бизнес-среде, можно сделать вывод о наличии и характере отклонений. Считается, что использование такого анализа, позволяет выявлять проблемы на ранней стадии, прогнозировать и избежать потерь, вызванных обесценением акций компаний или ее банкротства. Следует отметить, что без отличного знания отраслевой специфики грамотно проанализировать предоставленные результаты и выявить факты мошенничества в отчетности представляется очень сложным делом. Таким образом, логично предположить, что для более корректного анализа полученных данных в ходе исследования, проведенного на основе базовых принципов «Карты нормативных отклонений финансовых индикаторов» М. Бениша, следует использовать отраслевой принцип комплектования компаний, входящих в исследование. Регулярное и системное использование «Карты нормативных отклонений финансовых индикаторов» в конкретной отрасли позволит
накопить статистическую базу для оперативного текущего анализа деятельности интересующей компании. На основе полученной такого рода информации в ходе ее последующего анализа представляется дополнительная возможность к прогнозированию дальнейших шагов рассматриваемой компании – контрагента, дебитора, партнера, конкурента. В свою очередь, если физические объемы и структура продаж неизвестны, продукция компании неоднородна, отсутствует полная ясность в отношении перечня аффилированных лиц, структура затрат непрозрачна, не хватает дополнительной информации, например, в пояснениях к отчетности, тогда возможности аналитических процедур ограниченны и придется полагаться в большей степени на честность руководства компании, добросовестность службы внутреннего контроля и компетентность ее внешних аудиторов. Анализируя отчетность на предмет мошенничества, можно, по различным оценкам, на 50–70% снизить риски принятия необоснованных решений, а, следовательно, сэкономить значительные финансовые ресурсы. Остается добавить, что мошенничество в финансовой отчетности гораздо сложнее распознать, чем предотвратить. И здесь важная роль отводится системам внутреннего контроля компании [2]. Внутренний аудитор должен выявить или, что еще лучше, предотвратить мошенничество. Однако, крайне важно грамотно организовать управление службой внутреннего аудита в компании. Подчинение этой службы комитету по аудиту или совету директоров позволит ей оставаться более независимой при выявлении фактов мошенничества в финансовой отчетности, чем при подчинении генеральному директору или другим представителям наемного руководящего звена компании [3]. Наличие «информаторов» - это наиболее эффективный способ обнаружения мошенничества. В западных компаниях практика
использования осведомителей среди сотрудников считается нормой, а по данным западной статистики так раскрывается до 40% всех мошенничеств. В России отношение к осведомителям в силу менталитета традиционно неоднозначное. Можно предположить, что по мере разработки и принятия кодексов корпоративной этики в российских компаниях такой способ обнаружения мошенничества станет более распространенным. Конечно, служба внутреннего аудита способна и должна выявлять признаки и факты мошенничества и манипуляций, в том числе и с помощью сигналов от «информаторов», но разумно на это рассчитывать только в том случае, если инициатива к такого рода манипуляциям идет не сверху: от собственников компании через генерального директора, а снизу: от управленческого персонала и бухгалтерии. Иначе вся надежда возлагается на честность и компетентность внешних аудиторов [7]. Аудиторский стандарт в области мошенничества в финансовой отчетности в России пока не принят. Однако при аудите КФО МСФО (международные стандарты финансовой отчетности), подготовленной российскими компаниями, применяются положения международных стандартов аудита (в частности, МСА (ISA) № 240 «Обязанности аудитора по рассмотрению мошенничества и ошибки в процессе аудита финансовой отчетности») и стандартов аудиторской деятельности США SAS № 99 «Рассмотрение мошенничества при аудите финансовой отчетности», в которых определены обязанности аудиторов по обнаружению искажений в финансовой отчетности. В частности, ISA № 240 предписывает аудиторам рассматривать и оценивать риски существенных искажений финансовой отчетности, вызванных мошенничеством, определять и оценивать адекватность соответствующих систем контроля. И хотя речь идет только о существенных
искажениях отчетности, вероятность обнаружения мошенничества повышается [7]. Основываясь на вышесказанном, можно определить ряд рекомендаций для выявления и профилактики манипуляций в КФО МСФО контрагентов. Так, в ходе заключения контрактов с контрагентами необходимо: (1) запрашивать регистрационные документы контрагента, (2) финансовую отчетность с примечаниями, анализировать ее структуру, результаты, (3) оценить источники формирования результатов и условия хозяйствования компании. (4) Особое внимание разумно уделять разовым сделкам, по которым предусмотрена полная предоплата (100%), длительный срок выполнения работ или масштабность суммы сделки в размере оборота компании. Выводы В условиях внезапных банкротств крупнейших компаний – мировых лидеров в своих секторах экономики, а также глобальных кризисных явлений в мировой финансовой системе, усиливается озабоченность со стороны крупного бизнеса, в том числе и, проблемами полноты и достоверности консолидированной финансовой отчетности компаний. На основе анализа вышеизложенных проблем, представляется возможным очертить основные тенденции развития института консолидированной отчетности и требований к ней (6): 1) Комитет по МСФО (International Accounting Standards Committee foundation) стремится расширить круг консолидации, пытаясь включить все возможные проявления контроля в консолидированную финансовую отчетность, не ограничиваться формальными количественными критериями. Как упоминалось выше, в российском законодательстве о консолидации пока такое положение не предусмотрено, в связи с чем, данное
упущение по опыту Запада может привести к самим плачевным последствиям. В этой ситуации аудиторам придется контролировать наличие таких компаний и не давать положительных заключений, если они не включены в консолидированную отчетность по МСФО. 2) Сейчас многие российские предприятия уже вышли или стремятся выйти на международный рынок капитала, улучшить стандарты корпоративного управления. Так, в период с 1996 по 2014 годы провели IPO или планируют закончить размещение более 160 отечественных компаний. Кроме того, заметным событием стало подписание 28 июля 2010 года Президентом России Д. А. Медведевым закона «О консолидированной финансовой отчетности», суть которого сводится к следующему: компании, котирующиеся на биржах РФ, банки и страховые организации обязаны составлять консолидированную финансовую отчетность по МСФО (наряду с бухгалтерской отчетностью) в Российской Федерации начиная с отчетности «за год, следующий за годом, в котором МСФО признаны для применения на территории Российской Федерации». 25 ноября 2011 года на сайте Минфина был опубликован Приказ Минфина РФ от 25.11.2011 N 160н «О введении в действие Международных стандартов финансовой отчетности и Разъяснений Международных стандартов финансовой отчетности на территории Российской Федерации». Таким образом, отечественные компании должны составлять КФО МСФО начиная уже с 2012 года или с 2015 года (Пункт 1-2 статьи №8 Федерального закона № 208-ФЗ «О консолидированной финансовой отчетности» от 27 июля 2010 г. (в ред. Федерального закона от 21.11.2011 № 327-ФЗ). Хотя на практике и остаются технические разночтения, например, необходимо рассмотреть вопрос соотношения МСФО и российского законодательства с точки зрения понятийного аппарата. Например, в российской практике используется термин «аффилированные лица» вместо
Доступ онлайн
от 49 ₽
В корзину