Главная  Журналы  Финансовая аналитика: проблемы и решения  3(373) - 2025 июль-сентябрь

Оценка финансового состояния должника в преддверии банкротства в условиях искажения бухгалтерской (финансовой) отчетности: взгляд судебного эксперта

Получена: 13.01.2025

Одобрена: 03.02.2025

Доступна онлайн: 28.08.2025

Рубрика: РИСКИ, АНАЛИЗ И ОЦЕНКА

Коды JEL: G12, K41

Страницы: 4-16

https://doi.org/10.24891/bwfjpu

Предмет. Выявление признаков фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности в преддверии банкротства.
Цели. Выявить и изложить особенности финансового анализа организации-должника в условиях искажения бухгалтерской (финансовой) отчетности с позиций судебного эксперта.
Методология. Использован экспертный метод – решение задач на основе суждения высококвалифицированных специалистов.
Результаты. В результате проведенного исследования автором изложены основные научно-методические подходы по выявлению признаков фальсификации бухгалтерской (финансовой) отчетности в преддверии банкротства, встречающиеся в научной и специальной литературе. Все математические и статистические методы могут привести лишь к приблизительному результату, имеющему исключительно вероятностный характер и требующему дальнейших экспертных процедур по подтверждению фактов недостоверности, что вкупе с требованиями процессуального законодательства исключает возможность использования термина «фальсификация», широко применяемого в зарубежной литературе. Установление деформированной структуры финансовой отчетности позволяет эксперту-аналитику выявить признаки манипулирования показателями, которые в последующем подтверждаются иными доказательствами, полученными в ходе судебной экспертизы.
Выводы. Полученные в ходе исследования результаты позволят экспертам-финансистам получать более обоснованные и достоверные результаты судебной экспертизы.

Ключевые слова: финансовый анализ, экспертная оценка банкротства, недостоверность бухгалтерской (финансовой) отчетности

Список литературы:

1. Львова О.А. Трансформация системы управления банкротством в России для повышения устойчивости бизнеса: монография. М.: ИНФРА-М, 2025. 392 с.
2. Городилов М.А., Беляев А.С. Выявление признаков преднамеренного банкротства: экономико-аналитический аспект: монография. Пермь: ПГНИУ, 2021. 144 с.
3. Колесникова Е.Н. Особенности использования инструментария финансового анализа в целях выявления и документирования криминальных банкротств // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России. 2023. № 2. С. 188–198. DOI: 10.55001/2312-3184.2023.43.37.017 EDN: UDZICO
4. Beneish M.D. The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analysts Journal, 1999, vol. 55, iss. 5, pp. 24–36. DOI: 2469/faj.v55.n5.2296
5. Roxas M.L. Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis. Journal of Leadership, Accountability and Ethics, 2011, vol. 8, iss. 4, pp. 56–66. URL: Link
6. Situngkir Naomi Clara, Dedik Nur Triyanto. Detecting Fraudulent Financial Reporting Using Fraud Score Model and Fraud Pentagon Theory: Empirical Study of Companies Listed in the LQ 45 Index. The Indonesian Journal of Accounting Research, 2020, vol. 23, iss. 3. DOI: 33312/IJAR.486
7. Sendyona C.C. Enron Scandal: Evidence of A Missed Opportunity to Detect and Halt Fraud and Bankruptcy. European Journal of Accounting, Auditing and Finance Research, 2020, vol. 8, iss. 5, pp. 54–65. URL: Link
8. Tien Hung Nguyen, Sau Huynh Van, Dung Nguyen Tri. Fraud of Financial Statements at Listed Enterprises on Ho Chi Minh City Securities Department. VNU Journal of Science: Economics and Business, 2018, vol. 34, iss. 4. DOI: 25073/2588-1108/vnueab.4129
9. Juškaitė G. Intentional bankruptcies and methods of detection. Buhalterinės apskaitos teorija ir praktika, 2022, iss. 26. DOI: 15388/batp.2022.47
10. Rosner R.L. Earnings Manipulation in Failing Firms. Contemporary Accounting Research, 2003, vol. 20, iss. 2, pp. 361–408. DOI: 1506/8EVN-9KRB-3AE4-EE81
11. Sawangarreerak Siriporn, Putthiporn Thanathamathee. Detecting and Analyzing Fraudulent Patterns of Financial Statement for Open Innovation Using Discretization and Association Rule Mining. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2021, vol. 7, iss. 2. DOI: 3390/joitmc7020128
12. Muntari Mahama. Detecting Corporate Fraud and Financial Distress Using the Altman and Beneish Models: The Case of Enron Corp. International Journal of Economics, Commerce and Management, 2015, vol. 3, iss. 1. URL: Link
13. Ферулева Н.В., Штефан М.А. Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас // Российский журнал менеджмента. 2016. Т. 14. № 3. С. 49–70. DOI: 10.21638/11701/spbu18.2016.303 EDN: XAKXWL
14. Уродовских В.Н., Обухова А.А. О корректности использования некоторых иностранных моделей оценки вероятности банкротства для отечественных предприятий // Социально-экономические явления и процессы. 2015. Т. 10. № 1. С. 81–89. EDN: TNESLJ
15. Исаев Д.Т. Применение моделей Бениша и Роксаса для оценки достоверности финансовой отчетности банков // Российский экономический интернет-журнал. № 1. URL: Link EDN: ODVMVJ
16. Сацук Т.П., Гейзер А.А., Жутяева С.А. Оценка риска манипулирования бухгалтерской финансовой отчетности на примере железнодорожных компаний // Инновационное развитие экономики. № 4. С. 380–388. URL: Link EDN: YKVURV
17. Агранов А.П., Ценжарик М.К. Применение модели Завгрен и модели Бениша при принятии решений об инвестировании // Вестник гражданских инженеров. 2016. № 4. С. 183–192. EDN: WLSCKL
18. Волошин Д.А. Подходы к выявлению косвенных признаков искажения публичной финансовой отчетности // Проблемы теории и практики управления. 2014. № 12. С. 102–110. EDN: TBVDIH
19. Савельева М.Ю., Алексеев М.А., Гамарникова Н.В. Выявление направления искажения финансовых результатов в бухгалтерской отчетности компаний в регионах Сибирского федерального округа // Вестник Самарского государственного экономического университета. № 4. С. 109–123. URL: Link EDN: KOUGHG

Посмотреть другие статьи номера »