Metrika

  • citati u SCIndeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:21
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:12

Sadržaj

članak: 1 od 3  
Back povratak na rezultate
2021, vol. 14, br. 2, str. 17-37
Detekcija prevara u finansijskom izveštavanju kod malih i srednjih entiteta iz oblasti prerađivačke industrije
Univerzitet u Novom Sadu, Ekonomski fakultet, Subotica

e-adresakuschter@yahoo.com
Ključne reči: forenzičko računovodstvo; Beneish M-Score; manipulacije; finansijsko izveštavanje; prerađivačka industrija.
Sažetak
Značaj forenzičkog računovodstva raste u poslednjim godinama, pogotovo kada je reč o malim i srednjim preduzećima (MSP). Ovi entiteti nemaju dovoljno razvijene funkcije računovodstva, ne ulažu dovoljno u kadrove koji uzročno-posledično nisu motivisani da na precizan način i u skladu sa računovodstvenim standardima prikazuju pojedine pozicije finansijskih izveštaja. Samim tim, nastaju greške u izveštavanju. Druga strana medalje su manipulacije koje se dešavaju sa namerom i u cilju prezentovanja boljeg poslovanja od realnog stanja u bankama i drugim stejkholderima. U ovom istraživačkom radu primenjen je Beneish-ov M-Score model sa pet varijabli (M5), kao metoda forenzičkog računovodstva, radi detektovanja manipulacija kod M SP iz sektora C - Prerađivačka industrija u Republici Srbiji. Uzorak obuhvata 73 preduzeća, a svega kod 3 od njih je M (5) Score prekoračio referentnu vrednost i ukazao na visok rizik od manipulacija u izveštajima. Situacija je drugačija kada se posmatraju varijable modela pojedinačno; međutim, rezultati Mann-Whitney testa ukazuju na to da ne postoji statistički značajna razlika u nivou likvidnosti i profitabilnosti preduzeća u odnosu na to da li postoji visok rizik da je entitet manipulisao, posmatrano sa stanovišta pojedinih varijabli modela, ili ne.
Reference
Alfian, F., Triani, A.N. (2019) Fraudulent Financial Reporting Detection Using Beneish M-Score Model In Public Companies. Asia Pacific Fraud Journal, 4(1): 27-42
Beneish, M.D. (1999) The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5): 24-36
Corsi, C., Berardino, D. D., Cimbrini, D. T. (2015) Beneish M-Score and detection of earnings management in Italian SMEs. Ratio mathematica, 28: 65-83
Dakić, S., Mijić, K. (2020) Regression analysis of the impact of internal factors on return on assets: A case of meat processing enterprises in Serbia. Strategic Management, vol. 25, br. 1, str. 29-34
Dimitrijević, D., Danilović, M. (2017) Otkrivanje prevara u kompanijama u Republici Srbiji primenom Beneish-ovog modela. Anali Ekonomskog fakulteta u Subotici, br. 37, str. 311-325
Dimitrijević, D., Obradović, V., Milutinović, S. (2018) Indicators of fraud in financial reporting in the Republic of Serbia. Teme, vol. 42, br. 4, str. 1319-1338
Field, A. (2009) Discovering Statistics using SPSS. London: SAGE Publications Ltd
Fitri, F., Syukur, M., Justisa, G. (2019) Do The Fraud Triangle Components Motivate Fraud In Indonesia?. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 13(4): 63-72
Holda, A. (2020) Using the Beneish M-score model: Evidence from non-financial companies listed on the Warsaw Stock Exchange. Investment Management and Financial Innovations, 17(4): 389-401
Klikovac, A. (2009) Financijsko izveštavanje u EU. Zagreb: Mate
Mann, H.B., Whitney, D.R. (1947) On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1): 50-60
Nwoye, U.J., Okoye, E.I., Oraka, A.O. (2013) Beneish Model as Effective Complement to the Application of SAS No. 99 in the Conduct of Audit in Nigeria. Academy of Business & Scientific Research. Management and Administrative Sciences Review, 2(6): 640-655
Ožegović, L., Pavlović, N. (2012) Menadžment malih i srednjih preduzeća nosilac razvoja privrede. Škola biznisa, br. 1, str. 74-84
Roxas, M.L. (2011) Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis. Journal of Leadership, Accountability and Ethics, 8(4): 56-66
Tarjo, I., Herawati, N. (2015) Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 211: 924-930
 

O članku

jezik rada: engleski
vrsta rada: pregledni članak
DOI: 10.5937/etp2102017K
primljen: 16.06.2021.
revidiran: 24.06.2021.
prihvaćen: 26.06.2021.
objavljen u SCIndeksu: 30.07.2021.
Creative Commons License 4.0