| Abstract: | Tyrimo objektas – apgaulės ir jų atskleidimas naudojant „apgaulės trikampio“ modelį. Tyrimo tikslas – parengti „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelį ir ištirti jo taikymo galimybes identifikuojant „apgaulingas“ ir „neapgaulingas“ finansines ataskaitas. Uždaviniai: 1) išanalizuoti apgaulės sampratų interpretacijas ir nustatyti esminius apgaulių bruožus; išanalizuoti įspėjamuosius signalus, kurie galėtų reikšti apgaulių buvimą finansinėse ataskaitose; ištirti „apgaulės trikampio“ modelio esmę ir atskleisti jo svarbą nustatant apgaules finansinėse ataskaitose; 2) atlikti empirinį tyrimą siekiant įvertinti įspėjamuosius signalus pagal svarbą atskleidžiant apgaules; integravus „apgaulės trikampio“ sąlygas ir finansinės analizės rodiklius sudaryti „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelį; 3) įvertinti įmonių finansinės analizės rodiklius, kurie labiausiai atspindinti apgaulės atsiradimą finansinėse ataskaitose; „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelį patikrinti praktiškai siekiant nustatyti apgaules finansinėse ataskaitose. Tyrimo metodai: mokslinės ir ekonominės literatūros analizės, monografinis, loginės analizės ir sintezės, indukcinis, dedukcinis, grafinio vaizdavimo. Tyrimo rezultatai: • Pirmoje darbo dalyje, išanalizavus apgaulių sampratų interpretacijas ir nustačius esminius apgaulių bruožus, pateiktas toks apgaulės apibrėžimas: apgaulė – sąmoningas, tyčinis veiksmas, kuriuo siekiama gauti neteisėtą naudą, norima apgauti ar suklaidinti finansinių ataskaitų vartotojus. Išanalizavus įspėjamuosius signalus nustatyta, kad jie rodo reikšmingo iškraipymo riziką finansinėse ataskaitose. Ištyrus „apgaulės trikampio“ modelio esmę nustatyta, kad apgaulės finansinėse ataskaitose atsiranda dėl trijų sąlygų: skatinimo/spaudimo, požiūrio/pateisinimo ir galimybės. Šias sąlygas ir jų tarpusavio sąveiką apjungiantis „apgaulės trikampio“ modelis yra svarbi priemonė, padedanti auditoriams atskleisti apgaules finansinėse ataskaitose. • Antroje darbo dalyje, atlikus respondentų apklausą, identifikuoti svarbiausi „apgaulės trikampio“ įspėjamieji signalai. Nustatyta, kad požiūrio/pateisinimo sąlygos įspėjamieji signalai yra svarbiausi nustatant apgaules finansinėse ataskaitose. Integravus „apgaulės trikampio“ sąlygas ir atrinktus finansinės analizės rodiklius sudarytas logistinės regresijos modelis. • Trečioje darbo dalyje identifikuoti finansinės analizės rodikliai, kurie labiausiai atspindinti apgaulės atsiradimą finansinėse ataskaitose. Taikant „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelį apskaičiavus apgaulių tikimybes įmonių finansinėse ataskaitose buvo nustatyta kad, jeigu apgaulės tikimybė yra didesnė už 0,20, tai auditorius turėtų atkreipti didelį dėmesį dėl apgaulių buvimo finansinėse ataskaitose ir padidinti audito testų apimtį siekiant nustatyti apgaules finansinėse ataskaitose. Suskirsčius įmones į rizikos grupes, atsižvelgiant į apskaičiuotą tikimybę, jog finansinėse ataskaitose gali būti apgaulė, buvo nustatyta, kad net 100 procentų „apgaulingų“ įmonių buvo klasifikuotos teisingai. Sprendžiant pagal teisingų prognozių procentą „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelis yra tinkamas siekiant nustatyti „apgaulingas“ ir „neapgaulingas“ finansines ataskaitas. • Teorinė ir praktinė darbo reikšmė – darbe pateiktas svarbiausių įspėjamųjų signalų sąrašas gali būti naudojamas siekiant sustiprinti išorės auditorių gebėjimą aptikti apgaules. Sudarytas „apgaulės trikampio“ logistinės regresijos modelis gali būti taikomas praktikoje siekiant identifikuoti „apgaulingas“ ir „neapgaulingas“ finansines ataskaitas.
Research object – frauds and their detection by using “Fraud triangle” model. Research aim – to prepare logistic regression model “Fraud triangle” and to investigate its possibilities to identify fraudulent and non-fraudulent financial statements. Objectives: 1) To analyse interpretations of fraud concept and to determine the essential fraud features; to analyse red flags which could indicate fraud existence in financial statements; to investigate the essence of “Fraud triangle” model and to reveal its importance in detecting frauds in financial statements; 2) To carry out the empirical research in order to evaluate red flags by importance in detecting frauds; to integrate “Fraud triangle” conditions and financial analysis ratios in order to prepare logistic regression model “Fraud triangle”; 3) To evaluate financial analysis ratios which most reflect fraud appearance in financial statements; to check logistic regression model “Fraud triangle” in practice in order to detect frauds in financial statements. Research methods: analysis of scientific literature and legislation, monograph, logical analysis and synthesis, induction, deduction, graphical representation. Research results: • In the first part interpretations of fraud concept are analysed and essential fraud features are determined, the following definition of fraud is presented: Fraud – intentional, deliberate act intending to obtain illegal benefits, cheat and mislead the users of financial statements. It was found that red flags can show the risks of material misstatement in the financial statements. Investigation of the essence of “Fraud triangle” model establishes that frauds in financial statements can appear because of three conditions: incentive/pressure, attitude/rationalization and opportunity. These conditions and their interaction is comprised in “Fraud triangle” model which is an important tool for auditors to detect frauds in the financial statements. • In the second part after the survey of respondents the most important red flags of “Fraud triangle” are identified. Red flags of attitude/rationalization condition are the most important ones in detecting frauds in financial statements. Having integrated the “Fraud triangle” conditions and selected financial analysis ratios, a logistic regression model “Fraud triangle” is created. • The third part identifies financial analysis ratios, which the most reflect fraud appearance in the financial statements. Using logistic regression model “Fraud triangle” and having calculated fraud probabilities in financial statements it is established that if fraud probability is bigger that 0,20, the auditor should pay attention to the existence of fraud in financial statements and to increase the amount of audit test in order to detect frauds in financial statement. Companies are allocated to risk groups, according to calculated fraud probability in financial statements and it is found that 100 percentages of fraudulent companies have been classified correctly. According to percentage of correct predictions, logistic regression model • “Fraud triangle” is suitable for detection of fraudulent and non-fraudulent financial statements. Theoretical and practical value of work – the list of the red flags can be used to improve the external auditor’s ability to detect frauds. Prepared logistic regression model “Fraud triangle” can be applied in practice in order to identify fraudulent and non-fraudulent financial statements. |
