Статья 'Новые методы контроля и анализа бухгалтерской отчетности на службе налоговых органов' - журнал 'Налоги и налогообложение' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Редакция и редакционный совет > Ретракция статей > Этические принципы > О журнале > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Налоги и налогообложение
Правильная ссылка на статью:

Новые методы контроля и анализа бухгалтерской отчетности на службе налоговых органов

Богатырев Семен Юрьевич

кандидат экономических наук

доцент, Финансовый университет при Правительстве РФ

101000, Россия, г. Москва, Малый Златоустинский переулок, 7 к. 1, оф. 319а

Bogatyrev Semen

PhD in Economics

Docent, the department of Corporate Finances and Corporate Management, Financial University under the Government of the Russian Federation

101000, Russia, Moscow, Malyi Zlatoustinskii Pereulok 7, building #1, office #319a

sybogatyrev@gmail.com
Другие публикации этого автора
 

 
Сулейманов Джабраил Нохаевич

кандидат экономических наук

доцент, Налоговый институт, Российский новый университет

107076, Россия, г. Москва, ул. 3-я Хорошёвская, 2, стр. 1

Suleimanov Dzhabrail Nokhaevich

PhD in Economics

associate professor at Tax Institute, Russian New University

107076, Russia, Moscow, str. the 3th Khoroshevskaya, 2, str. 1

sybogatyrev@gmail.com
Горбатко Елена Самратовна

кандидат экономических наук

доцент, Налоговый институт, Российский новый университет

107076, Россия, г. Москва, ул. 3-я Хорошёвская, 2, стр. 1

Gorbatko Elena Samratovna

PhD in Economics

associate professor at Tax Institute, Russian New University

107076, Russia, Moscow, str. the 3th Khoroshevskaya, 2, bld. 1

sybogatyrev@gmail.com

DOI:

10.7256/2454-065X.2017.9.23552

Дата направления статьи в редакцию:

10-07-2017


Дата публикации:

10-10-2017


Аннотация: Предметом исследования является бухгалтерская отчетность организаций. Объектом исследования является оценка качества бухгалтерской отчетности организации, что является важной задачей при работе налоговых органов. Подробно исследуются аспекты качества отчетов, что необходимо для принятия многих решений, связанных с налоговыми проверками налогоплательщиков, получения информации при расчете налоговой нагрузки, при принятии инвестиционных решений, при финансовом планировании. Раскрываются перспективы углубления налогового контроля с использованием новой модели, расширение методов налогового контроля, демонстрируются возможности финансово-экономического анализа при рассмотрении добропорядочности отчетности, методы борьбы с манипуляциями при подготовке отчетности. В статье рассматривается новая модель анализа добросовестности бухгалтерской отчетности, которая представляет собой алгоритм выявления манипуляций с отчетностью – новое слово и новая веха в работе финансового аналитика. Новый набор мероприятий, аналитический инструментарий, который отличается технологичностью воплощения в современных средствам обработки данных, экономичный по времени и трудовым затратам. Основными выводами являются возможности, которые появляются у налоговых органов при применении модели быстро и четко ответить на вопрос о предвзятости отчетности без анализа документов, проверки проводок и долгой, дорогостоящей аудиторской проверки. При всех допущениях модели. Особым вкладом автора в исследование темы является преодоление ограничения зарубежной модели, заключающейся в схематичности, наборе параметров модели, рассчитанных на выборке зарубежных предприятий для условий зарубежных рынков, в российских условиях. Как показала практика применения модели в российских условиях на базе отчетности российских организаций, она, вполне, применима и дает определённые ориентиры. Новизна исследования заключается в применении зарубежной модели анализа добросовестности отчетности - модели Бениша. Глубокий анализ базовых отношений для получения более четкой картины. Открытие перспектив запуска этой модели по базе данных сводной отчетности тысяч предприятий, сведенной в одной системе, что может дать огромный эффект при массированном мониторинге организаций налоговыми органами.


Ключевые слова:

налоговый контроль, методы налогового контроля, финансово-экономический анализ, бухгалтерская отчетность, манипуляции, предвзятость бухгалтерской отчетности, методы проверки отчетности, финансово-экономические модели, модели проверки отчетности, финансово-коэффициентный анализ

Abstract: The subject of the research is corporate accounting statements. The object of the research is the evaluation of the quality of corporate tax statements which is an important task of tax authorities. The authors of the article examines particular aspects of the quality of statements which plays an important role in the decision-making process to be performed during tax auditing of taxpayers, obtaining information to calculate tax burden, investment, and financial planning. The authors of the article describe prospects for conducing an in-depth tax control using the new model and expanding tax control methods and demonstrate opportunities that can be provided by financial economic analysis when analyzing decency of accounting statements, and efforts to combat accounting manipulations. The authors review a new model for analyzing decency of accounting statements as an algorithm for discovering accounting manipulations. According to the authors, it is a new dawn and a breakthrough for a financial analyst. The model offered by the authors present a new set of activities and analytical tools that are very technological in implementing modern data processing methods and economic in time and labor costs. The main conclusions of the research is the opportunities provided to tax authorities when implementing the model including the opportunity to give a fast and clear answer to the question whether accounting statements are biased without analysing documents, transfer check and expensive and long audit. The authors' contribution to the topic is the fact that they overcome limitations of the foreign model such as sketchness and model parameter set calculated on the basis of foreign states' experience and make it applicable under Russia's conditions. As the authors' practice in implementing the model in Russia demonstrates, the model is applicable under Russia's conditions and provides certain opportunities. The novelty of the research is caused by the fact that the authors apply a foreign model of fair accounting analysis (Beneish Model) and carry out an in-depth analysis of basic relations to obtain a clearer picture as well as describe prospects of launching this model for consolidated statements database that involves thousands of companies which can produce an effect for mass monitoring by tax authorities. 


Keywords:

financial ratio analysis, auditing models, financial economic models, auditing methods, accounting statement bias, manipulations, accounting statements, financial economic analysis, tax control methods, tax control

ВВЕДЕНИЕ

Оценка качества бухгалтерской отчетности организации является важной задачей налогового инспектора и финансового аналитика. Качество отчетов важно для получения информации при расчете налоговой нагрузки, при принятии инвестиционных решений, при финансовом планировании [1].

В последние годы налоговые органы активно привлекали оценщиков, аналитиков для глубокого анализа ситуаций, связанных с действительным финансово-экономическим состоянием налогоплательщиков. Особенно, в ситуациях с трансфертным ценообразованием. При импорте дорогостоящих товаров.

Налоговые аналитические службы подключают аналитический и информационный потенциал современных российских и зарубежных информационных систем [2, 3]. Но известны случаи, когда использованная  информация и аналитические выкладки при предъявлении претензий налогоплательщику, вдруг, испаряются из информационных регистров провайдера [4]. Дело в том, что этот информационно-аналитический массив является сугубо добровольным и раскрывает часто дополнительные аспекты деятельности описанной и проанализированной в информационной системе организации. Поэтому, без труда он может быть удален по ее запросу. Или же, наоборот, размещен в рекламных целях, например, для привлечения инвестиций.

Тем более налоговым органам важно развивать свой аналитический инструментарий, накапливать полученную аналитику в своих собственных информационных регистрах [5]. Направления, по которым это следует делать при анализе основного информационного массива, раскрывающего положение налогоплательщика – отчетности, раскрыты в этой статье.

Общий обзор проблем качества отчетности налогоплательщиков

Низкое качество бухгалтерской отчетности обуславливается несоблюдением стандартов финансовой отчетности, мошенничеством, предвзятостью и другими факторами.

Качество бухгалтерской отчетности измеряется в двух системах координат. Первое измерение – качество доходности, отраженной в отчетности. Второе измерение – качество непосредственно самой отчетности.

Качество отчетности определяется информацией, раскрытой в отчетности [6]. Высококачественная отчетность обеспечивает лиц, принимающих решения, полезной информацией для таких решений. Содержащаяся в отчетности  информация точна, уместна и актуальна. Низкокачественная отчетность препятствует аналитической оценке, в то время как высококачественная отчетность позволяет легко ее сделать [7].

Понятие «высоко качественная доходность» отражает высокий уровень прибыли, которую зарабатывает организация [8]. То есть, обеспечивается заданная доходность на вложенный капитал. Также, это означает и то, что прибыли – стабильны. Хорошая прибыльность и ее стабильность – признак качества доходности в отчетности.

И наоборот, низкокачественная доходность отчетности свидетельствует или о, действительно, плохой производительности организации, отчетность которой рассматривается, или об искаженном представлении результатов ее деятельности.  Часто, говоря о качестве доходности в отчетности, упоминают и термин качество результатов. Высококачественная доходность увеличивает стоимость компании, низкокачественная – уменьшает. При оценке компании как доходным, так и сравнительным подходами.

Зарубежные аналитики считают, что нельзя одновременно иметь и низкокачественную отчетность, и высококачественный доход. В соответствии с представлениями финансовых аналитиков высококачественный доход подразумевает высококачественную отчетность.

Однако можно иметь такую ситуацию, когда у компании имеется отчетность высокого качества, но низкокачественный доход. Например, вследствие забастовки, когда прибыльность стала не стабильной. Однако регулярная отчетность осталась неизменно высокого качества и осталась полезной для принятия решений.

Концептуальная основа для оценки качества отчетов компании заключается в ответах на два вопроса:

1. Соответствует ли представленная отчетность бухгалтерским стандартам и является ли она полезной для принятия решений?

2. Соответствует ли доходность, отраженная в отчетности, высокому качеству?

Ответы на предыдущие два вопроса классифицируют отчетность по ниже представленной шкале от высоко качественной к низко качественной.

Шкала оценки качества отчетности от высокого к низкому.

1. Отчетность соответствует бухгалтерским стандартам и полезна для принятия управленческих решений, отчетность может быть охарактеризована высококачественной доходностью деятельности организации.

2. Отчетность соответствует бухгалтерским стандартам и полезна для принятия управленческих решений, но отчетность характеризуется низкокачественной доходностью деятельности организации.

3. Отчетность соответствует бухгалтерским стандартам, но не может быть пригодной для принятия управленческих решений, так как по характеру и наличию имеющейся в отчетности информации она оказывает влияние на решения и привносит предвзятость.

4. Отчетность не соответствует стандартам.

5. Мошеннический учет.

Предвзятая отчетность предоставляет пользователю информацию, которая препятствует финансовому аналитику спрогнозировать будущее организации [9]. Предвзятый учет может быть агрессивным (признание будущих доходов в текущем периоде) или консервативным (отнесение доходов на будущее). Манипуляции с отчетностью могут быть связаны с желанием выровнять прибыльность по отчетным периодам, равномерно сгладить уровень доходов.

Причины проблем качества отчетности

Причины возникновения проблем, которые влияют на качество финансовых отчетов. Потенциальные проблемы, которые влияют на качество финансовых отчетов, могут явиться результатом: измерения и расчетов, проблем классификации.

Ошибки измерения и расчетов оказывают влияние при работе со многими регистрами отчетности [10]. Так, использование методов агрессивного увеличения выручки от реализации приводит к появлению на регистрах учета завышенной прибыли, раздутом собственном капитале и завышенных активах. Точно так же, консервативные методы учета выручки от реализации уменьшают доходы. Так же опущенные расходы или отсрочка их признания приводит к необоснованному завышению прибыли, собственного капитала и активов.

Существуют и проблемы классификации, которые относятся к тому, как отдельный элемент финансовой отчетности категоризирован в рамках конкретного финансового отчета.

Механизмы манипуляций с регистрами учета при составлении отчетности: схемы и индикаторы

Раскроем подробнее случаи, когда для анализа и принятия решений мы имеем дело с отчетностью, полученной в результате предвзятого учета. Смысл слова «предвзятый» здесь состоит в том, что пользователю отчетности ее создателем навязывается определенная «легенда», искаженный портрет организации, подретушированный в отчетности определенными методами, которые здесь рассматриваются.

Механизмы манипулирования отчетной прибылью.

1. Агрессивная политика определения прибыли. Здесь используется тактика много канальных массированных распродаж. Когда товары щедро отдаются дистрибьюторам на фантастических условиях компенсации определённых пакетов издержек, с грандиозными скидками, отгрузки с возможностью возврата (bill and hold sales). У нас сейчас такие ситуации не редки у компаний, обременённых большим НДС к возврату, о чем они предпочитают молчать, и это – айсберг скрытый под водой цифр отчетности российских организаций. Смысл здесь – обеспечить мнимую передачу право собственности на товар. В этом же разделе фигурируют и мнимые, не правовые продажи.

2. Вольная трактовка терминов финансового лизинга.   

3. Отнесение не операционной выручки и не операционной прибыли к операционной. Классификация операционных расходов в учете как не операционных.

4. Отражение непредвиденных доходов сразу на счет чистой прибыли, и отнесение непредвиденных убытков на счет расходов.

О вышеописанных механизмах манипулирования прибылью свидетельствуют следующие признаки, наблюдаемые в отчетности.

1. Прирост прибыли организации - манипулятора выше, чем у ее аналогов по отрасли.  

2. Прирост дебиторской задолженности выше, чем прирост выручки.

3. Высокий процент возвратов товаров от покупателей, клиентов.

4. Большая доля выручки приходится на последний отчетный квартал. Этот признак, цитируемый зарубежными финансистами, не может быть однозначно воспринят российскими практиками. Потому что, известно что, например, розничные продажи декабря могут в четыре раза превышать январские продажи. Здесь следует проявить гибкость и включить дополнительные индикаторы, привлечь дополнительные коэффициенты.

5. Необъяснимый, взрывной рост реализованной наценки (валовой прибыли).

6. Операционный денежный поток меньше операционной чистой прибыли.

7. Постоянная чехарда с классификацией операционных и не операционных расходов в течение долгого времени.

8. Смелые установки в учетной политике (assumptions) о завышенных полезных сроках использования оборудования и других нормативах.

9. Существенная привязка вознаграждения менеджеров к размеру прибыли.   

Механизмы манипулирования в отчетности обязательствами и активами.

1. Неправильный выбор финансовых моделей или загрузка в расчетные модели неправильных вводных данных, приводящие к искажению показателей отчета о финансовых результатах и баланса.

2. Перевод текущих активов в долгосрочные.

3. Постоянная игра с завышением или занижением резервов.

4. Занижение стоимости приобретаемых физических активов и завышение стоимости гудвила при закрытии в учете сделок по слияниям и поглощениям.

Признаки манипулирования в отчетности активом и пассивом баланса.

1. Не соответствие входных данных моделей, используемых в учете для оценки активов и для оценки обязательств.

2. Типичные текущие активы: запасы, дебиторская задолженность переведены в разряд долгосрочных.

3. Созданные фонды и резервы на предприятии отличаются от фондов и резервов предприятий – аналогов по отрасли и значительно колеблются во времени. Это – зарубежный взгляд. На российский взгляд это не кажется очевидным, потому что колебания экономики и отраслей в России больше, чем за рубежом. Но одно можно с уверенностью сказать. Это сильно влияет на качество отчетности.

4. Значительная доля гудвила в общем объеме активов.

5. На пятом месте зарубежные финансисты ставят частое использование special purpose entities, то есть специальных компаний для проведения особых операций. Например, SPV - special purpose vehicle – проектной компании, создаваемой отдельно от основной компании, на которую оформляются активы и кредитные линии по новому проекту, начинаемому, например, материнской компанией. Для российских общеупотребительных реалий это редкая ситуация. Куда чаще в российских бизнес схемах мелькают частные предприниматели, оформленные на сотрудников, фонды и после недавней хорошей рекламы набирают популярность некоммерческие организации. Также, следует обращать внимание на простые товарищества. Они не потеряли своей актуальности и популярности среди бизнесменов, прошедших закалку в девяностые годы, когда эта форма выделения бизнеса и денежных потоков была, особенно популярна.

6. Большие колебания ОНА (отложенных налоговых активов) и ОНО (отложенных налоговых обязательств).

7. Большой объем вне балансовых обязательств.

Механизмы искажения в отчетности реальных операционных денежных потоков.

1. Применение специальных искусственных управленческих мер, влияющих на компоненты операционного денежного потока. Например, сжатие дебиторской задолженности.

2. Отнесение на операционный денежный поток компонент денежного потока по инвестиционной деятельности.

Индикаторы запущенных манипуляционных механизмов с отчетностью для искажения операционных денежных потоков следующие.

1. В организации в соответствии с отчетностью происходит увеличение краткосрочной кредиторской задолженности, растут долги поставщикам товаров, но одновременно происходит снижение товарных остатков и запасов сырья и материалов, а также снижается дебиторская задолженность.

2. Происходит увеличение капитализируемых расходов. Что здесь имеется в виду. Бухгалтер организации – манипулятора расходы по содержанию основных средств относит на их реновацию и капитальный ремонт, списывая их на расходы потом через амортизацию. Для налогового инспектора здесь зажигается сигнал на обращение внимания тогда, когда происходит не доначисление налога на прибыль при завышении расходов, которые уже являются капитальными, но могут отражаться в налоговой отчетности, как текущие, операционные. И когда происходит не доначисление налога  на имущество, когда капитализированные расходы, вдруг, забыли прибавить к стоимости обновленных основных средств.

3. Другой индикатор манипуляций – увеличение банковского овердрафта по счету организации – манипулятора. Это и понятно, почему. Необходимо покрывать издержки.

Алгоритм проверки манипуляций с отчетностью

Итак, при выявлении подтасовок в отчетности, при выявлении ее предвзятости и манипуляций с отчетными регистрами следует выполнять следующий алгоритм аналитических операций с отчетностью.

Этап 1: Разберитесь с организацией, с ее отраслью и принципами учета, которые она использует, и почему такие принципы используются в отрасли организации.

Этап 2: Постарайтесь разобраться с системой управления компанией, включая условия  компенсации менеджеров. Также оцените внутренние операции между подразделениями компании, связанные сделки.

Этап 3: Идентифицируйте области материального учета, которые наиболее субъективны.

Этап 4: Проведите горизонтальный и вертикальный финансово-коэффициентный анализ отчетности.

Этап 5: Проверьте, присутствуют ли выше обозначенные индикаторы манипуляций с каждой группой объектов учета.

Этап 6: При диверсификации выручки надо обратить внимание на выручку по направлениям деятельности. Особого внимания заслуживает ситуация, когда общий объем выручки снижается или уменьшается, в то время, как по некоторым или одному направлению выручка растет, причем, значительно.

Этап 7: На этом этапе современные аналитики используют специальные эконометрические модели, которые позволяют количественно определить присутствует ли манипуляция в отчетности. И если да, то, в каком размере.

В последние время финансовые аналитики за рубежом начали использовать для выявления манипуляций с отчетностью по вышеописанным направлениям модель Бениша. Она, конечно, была разработана для зарубежных предприятий, для зарубежных рынков. Но, тем не менее, так как идеальные финансово-экономические условия, диапазон нормативов определяется объективно и повсеместно, можно попробовать применить эту модель и на отчетности российских организаций.

Следует принять во внимание еще следующую ситуацию. Как можно подумать из вышеизложенного, прежде всего аналитик стремиться выявить завышение прибыли в отчетности. Большое количество выделенных индикаторов указывают, именно, на это. Но, все же, это не совсем так. Потому что, как, например, это видно на примере отчетности сделок M&A маятник завышения прибыли будучи раскаченным в одну сторону, скоро возвращается обратно.

В российской действительности налоговые органы видят эту картину на базе российских юридических лиц. Предприятие яростно привлекает кредиты, выпускает облигации, делает «конфетку» из своих отчетов. При этом не жалко заплатить и налог на прибыль, благо деньги текут рекой. Но как только все средства «освоены», я конъюнктура, не дай Бог, ухудшилась,  ситуация с отчетностью быстро меняется на противоположную.

Поэтому, аналитику важно уловить тенденцию, проследить, запущены ли эти качели манипуляций с отчетностью. И если да, ожидать своего критического момента. Инвестору – когда прибыли неоправданно завышены и, на самом деле, планируемая доходность не будет запущена. Налоговому инспектору – когда бюджет может не досчитаться налога на прибыль с организации – манипулятора.

 Модель Бениша была получена в результате регрессионного анализа вышеописанных факторов, определяющих вероятность отчитывающейся организации манипулировать с отчетностью. Она записывается в виде следующей формулы, приведённой ниже.

M-счет = – 4.84 + 0.920 * (DSRI) + 0.528 * (GMI) + 0.404 * (AQI)                       + 0.892 * (SGI) + 0.115 * (DEPI) – 0.172 * (SGAI) + 4.67 * (Начисления)              – 0.327 (LEVI), (1)

где

M-счет – рассчитываемое по формуле значение в модели Бениша, которое показывает, были ли проведены с отчетностью манипуляции, в соответствии с вышеописанными факторами;

DSRI (Days Sales Receivable Index) - отношение срока оборачиваемости дебиторской задолженности в году t к соотношению года t-1, то есть, предшествующего. Большое увеличение DSRI может свидетельствовать об инфляционном увеличении выручки;

GMI (Gross Margin Index) - отношение валовой прибыли в году t-1 к валовой прибыли года t. Когда это соотношение больше единицы, валовая прибыль, наценка, с которой работает организация, ухудшилась. Такие организации более предрасположены «поиграть» с прибылью, увеличить ее бумажными манипуляциями, чтобы компенсировать потери;

AQI (Asset Quality Index) - отношение долгосрочных активов, кроме недвижимости, оборудования и машин к общей сумме активов года t относительно этого же показателя года t -1. Увеличение этого соотношения может свидетельствовать о капитализации затрат, занижении текущих операционных расходов, завышении прибыли;

SGI (Sales growth index) - отношение объема реализации t года к объему реализации t-1 года. Хотя само по себе это соотношение прямо не говорит о манипуляциях. Но при его ухудшении появляется искушение удовлетворить ожиданиям по росту, если не получилось, выручки, то, хотя бы, бумажной отчетной прибыли. Поэтому, он включен в формулу; 

DEPI (Depreciation index) - индекс обесценивания. Показывает отношение коэффициента амортизации  t года к коэффициенту амортизации t - 1 года. Коэффициент амортизации равен амортизационным начислениям, деленным на амортизацию и остаточную стоимость основных средств. Значение этого коэффициента превышающее единицу свидетельствует о том, что организация приостановила темпы амортизации с тем, чтобы подкорректировать прибыль в сторону увеличения;

SGAI (Sales, general and administrative expenses index) - соотношение коэффициента административных, управленческих и коммерческих расходов к выручке - коэффициент года t к коэффициенту года t-1. Увеличение коэффициента может свидетельствовать о появлении стимула начать манипулировать прибылью;

Начисления = (прибыль без учета не типичных и не регулярных доходов и расходов  – операционный денежный поток ) / совокупные активы. В англоязычном варианте это записывается так: accruals = (income before extraordinary items – cash flow from operations) / total assets;

LEVI (Leverage index) - индекс левереджа: отношение общей суммы долга к совокупным активам в году t относительно года t – 1.

Следует сделать пространное замечание, относительно компоненты «начисления», в части пункта «extraordinary items», или как их еще называют «abnormal items». Речь здесь идет о не типичных и не регулярных доходах и расходах. Финансовый аналитик встречается с этими расчетными компонентами при анализе отчетности на этапе нормализации.

Автоматизированный аналитический механизм информационных систем предоставляет аналитику возможность обнаружить влияние нетипичных операций на прибыль предприятия, как это описано в статье Богатырева С.Ю. и Алферовой А.В. Стоимостной анализ налоговых факторов в современных информационных системах, опубликованной в журнале Налоги и налогообложение, № 6, 2015 год.

Применение модели бениша в российскихусловиях

О российских отличиях уже было сказано. Тем не менее, модель Бениша настолько притягательна, компактна и минималистична, что нельзя преодолеть искушение и не использовать ее для оценки качества отчетности российских предприятий.

Ее использование на больших информационных массивов при автоматизации расчетов открывает налоговым органам огромные перспективы для выделения целых многочисленных сегментов организаций, требующих особого внимания. Дает возможность профилактики и выявления случаев, заслуживающих отдельного анализа. Причем, это делается без самых трудоемких операций – проверки документов. А происходит автоматически, только на основании расчета M-счета.

Проделаем эту процедуру на основании отчетности крупнейшего налогоплательщика, градообразующего предприятия, крупного экспортера. Так как рассматривается щекотливая и болезненная проблема добропорядочности, название организации не разглашается. Можно только заметить, что это открытое акционерное общество, акции которого торгуются на бирже, и у него есть обязательства по раскрытию информации в публичном пространстве по определённой форме. Организация работает в самой рентабельной и успешной российской отрасли – металлургии.

Для полноценного расчета всех компонент формулы Бениша придется использовать максимальное количество отчетных форм. В данном случае была использована российская информационная система Спарк-Интерфакс. Оттуда были скачены и аналитические таблички, и аудиторские заключения по отчетности в российском и международном формате.

Отдельного внимания заслуживают аудиторские заключения. При проведении исследования проблем отчетности больших предприятий, акции которых торгуются на бирже, налоговый аналитик сталкивается с проблемой противоречивости информации.

В процессе знакомства с отчетностью был проведен финансово-коэффициентный анализ. Он достаточно подробно описан в соответствующей литературе, поэтому, здесь лишь приводятся результаты с краткими комментариями расчетов. Также, использованные нормативы здесь не обосновываются и не комментируются. Они взяты из практики автора по анализу крупных индустриальных компаний. И по мнению автора являются здесь уместными.

По каждой группе анализируемых коэффициентов сначала проведена группировка статей, составлена аналитическая таблица. Затем по общепринятым формулам любого учебника по экономическому анализу проводится расчет в таблицах 1, 2, 3, 4.

Таблица 1 - Соответствие коэффициентов ликвидности и платежеспособности нормативным значениям

№ п/п

Показатели

На 01.01.16

На 01.01.15

1

Коэффициент абсолютной ликвидности

56,75%

40,76%

Рекомендуемое значение = 0,2 - 0,5

0,20

0,20

Выполнение рекомендуемого значения

284%

204%

2

Коэффициент быстрой ликвидности

93,32%

63,37%

Рекомендуемое значение - не ниже 0,7 - 0,8 (бывает норм. 1)

0,80

0,80

Выполнение рекомендуемого значения

117%

79%

3

Коэффициент текущей ликвидности (покрытия баланса)

138,23%

113,10%

Рекомендуемое значение - от 1 до 3 (для произ. предпр. - 2)

2

2

Выполнение рекомендуемого значения

69%

57%

4

Неликвидные активы

186 552,00 ₽

191 596,00 ₽

5

Соотношение ликвидных и неликвидных активов

63,84%

39,70%

6

Доля собственных оборотных средств в покрытии запасов

91,16%

88,88%

Рекомендуемое значение - не ниже

0,7

0,7

Выполнение рекомендуемого значения

130%

127%

7

Коэффициент покрытия запасов

309,44%

285,53%

Рекомендуемое значение - не ниже 1-1,5

1

1

Выполнение рекомендуемого значения

309%

286%

Таблица 2 - Анализ финансовой устойчивости.

№ п/п

Показатели

На 01.01.16

На 01.01.15

1

Коэффициент концентрации собственного капитала (фин. независимости)

46,89%

41,65%

Рекомендуемое значение - 0,5-0,8

0,6

0,6

Выполнение рекомендуемого значения

78%

69%

2

Коэффициент концентрации привлечённого капитала

53,11%

58,35%

Рекомендуемое значение - не выше

0,4

0,4

Выполнение рекомендуемого значения

133%

146%

3

Коэффициент финансовой зависимости (обратное от (...))

213,29%

240,09%

Рекомендуемое значение - не выше

1,7

1,7

Выполнение рекомендуемого значения

125%

141%

4

Коэффициент соотношения собственных и привлечённых средств

88,27%

71,38%

Рекомендуемое значение

1,0

1,0

Выполнение рекомендуемого значения

88%

71%

Таблица 3 - Анализ рентабельности и деловой активности

№ п/п

Показатели

На 01.01.16

На 01.01.15

Рентабельность

1

Рентабельность продаж

9,77%

-0,85%

2

Рентабельность основной деятельности

29,78%

17,60%

3

Рентабельность авансированного капитала

12,89%

-0,76%

4

Рентабельность собственного капитала

26,64%

-1,72%

Таблица 4 - Коэффициенты оборачиваемости (фондоотдачи)

№ п/п

Показатели

На 01.01.16

На 01.01.15

Продолжительность оборота, дней

1

Дебиторской задолженности

37,08

37,26

2

Кредиторской задолженности

50,15

49,08

Из отчетных и аналитических данных аналитик, выявляющий манипуляции с отчетностью, имеет интригующую ситуацию. Предприятие превратилось из убыточного - в прибыльное. В целом, финансово-коэффициентный анализ дает благоприятную оценку на среднеотраслевом уровне и относительно динамики. 

Применим формулу Бениша, составим отдельную расчетную таблицу 6 по этой модели.

Таблица 6 – Модель Бениша для металлургической организации

Показатель - на русском

Значение показателя

Вспомогательный коэффициент в формуле Бениша

Отношение срока оборачиваемости дебиторской задолженности в году t к году t-1

0,995

0,920

Отношение валовой прибыли в году t-1 к году t

0,624

0,528

Отношение долгосрочных активов, кроме недвижимости и зданий к общей сумме активов года t относительно года t-1

1,056

0,404

Отношение продаж  t года к продажам t-1 года

1,179

0,892

Индекс обесценивания. Отношение коэффициента аммортизации  t года к амортизации t-1 года. Коэффициент аммортизации равен аммортизационным расходам деленным на амортизацию и расходы на приоретение основных средств

0,940899652

0,115

Соотношение коэффициента административных, управленческих и коммерческих расходы к выручке - коэффициент года t к году t-1

1,017

0,172

Начисления = (прибыль без учета не типичных и не регулярных доходов и расходов  – операционный денежный поток ) / совокупные активы.

0,074

4,670

Индекс левереджа (LEVI): Отношение общей суммы долга к совокупным активам в году t относительно года t – 1.

0,910

0,327

Проведем расчет по формуле. M-счет = –4.84 + 0.920 (DSRI) + 0.528 (GMI) + 0.404 (AQI) + 0.892 (SGI) + 0.115 (DEPI) – 0.172 (SGAI) + 4.67 (Начисления)– 0.327 (LEVI) = - 2,136

Сравним с пороговым для доверия к отчетности значением модели Бениша:

- 2,136 < - 1,78.

Итак, M – счет отчетности организации оказался меньше порогового значения. Не смотря на подозрительный скачок прибыли манипуляций с отчетностью не ожидается. Это подтверждает и постатейный анализ компонент формулы Бениша.

Заключение

Манипуляции с отчетностью представляют собой большую проблему и для налоговика, и для финансового аналитика. Нельзя получить качественную аналитику по не качественной отчетности компании. Нельзя принять правильные и адекватные управленческие решения по предвзятой цифровой картине рисованной бумажной преукрашенной отчетности.

Предложенный алгоритм выявления манипуляций с отчетностью – новое слово и новая веха в работе финансового аналитика. Набор мероприятий и аналитический инструментарий – технологичен, экономичен по времени и трудозатратам.

Позволяет быстро и четко ответить на вопрос о предвзятости отчетности без анализа документов, проверки проводок и долгой, дорогостоящей аудиторской проверки. При всех допущениях, конечно. Главное из которых – схематичность и набор параметров модели, рассчитанных на выборке зарубежных предприятий для условий зарубежных рынков. Но, как показала практика применения модели в российских условиях на базе отчетности российских организаций, она, вполне, применима и дает определённые ориентиры.

Другие ограничения модели Бениша. Модель полагается на бухгалтерские данные, которые могут не отражать экономическую действительность. Более глубокий анализ базовых отношений может быть необходим для получения более четкой картины. Кроме того, поскольку менеджеры узнают о механизме перепроверки их манипуляций, они могут начать играть против используемого аналитического инструментария.

В гибкой и подвижной зарубежной деловой среде финансовые аналитики отмечают, что из-за этих фактов предсказательная сила модели Бениша уменьшается со временем.

Нам в России этого еще рано ждать. Запуск этой модели по базе данных сводной отчетности тысяч предприятий, сведенной в одной системе, может дать огромный эффект при массированном мониторинге организаций соответствующими контролирующими государственными органами и частными аналитическими агентствами.

Правовые последствия выводов о качестве отчетности в данном случае не рассматриваются. И при расширении практики могут быть темой отдельного исследования юридической науки.    

Библиография
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
References
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.