Исследование модели предварительного предупреждения мошенничества в финансовой отчетности компаний Китая

В настоящее время мошенничество в финансовой отчетности становится все более частым в связи с непрерывным развитием мировой экономики. Выявление мошенничества в финансовой отчетности до его возникновения становится все более важным. Целью данной работы является создание модели логистической регрессии, а именно модели предварительного предупреждения, которая может предупреждать возникновение мошенничества в финансовой отчетности путем сравнения корпоративного управления компаниями-мошенниками и компаниями, не являющимися мошенниками. Во-первых, в данной работе используется теория о треугольнике мошенничества в качестве основы для поиска соответствующих вторичных показателей для возможности, стимула и рационализации. Во-вторых, в данном исследовании использовался Т-тест, тест Манн-Уитни и критерий хи-квадрат для выявления статистически значимых различий между этими вторичными показателями. Были предложены гипотезы о связи между значениями коэффициентов и наличием ложного поведения в отчете. Наконец, модель предварительного предупреждения о мошенничестве строится из показателей со статистически значимыми различиями, в которой проверяются гипотезы относительно полученных показателей и их влияния на модель. Общая точность модели предварительного предупреждения о мошенничестве, разработанной в данной работе, составляет 70,9%. Как в дальнейшем использовать модель, чтобы проверка мошеннических компаний была более точной, является объектом и направлением для следующего исследования.