Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Applying Benford's law into Jordanian Insurance Companies to Identify Earning's Manipulations

100%

Al-Rawashdeh F.

Business and Economic Horizons

|

2017

|

vol. 13, iss. 2

210-223

This study applies Benford's law to examine the manipulations in revenue and earnings of a 25 insurance companies listed in Amman stock exchange from 2010 to 2015. These companies have been divided into two groups: (i) companies achieved position net income group and (ii) companies achieved negative net income. Using Benford digital frequencies in testing the first digit revenue and net income according to Benford law indicate that there are manipulations in revenue of the insurance companies that achieved position net income in the first digit, while there are no manipulations have been provided to be in the first digit of net income. Regarding insurance companies that achieved negative net income according to Benford law indicates that there are manipulations in revenue and net income. Testing the second digit of listed insurance companies In Stock Exchange for revenue and net income according to Benford law indicates that there are no manipulations in revenue and net income of the insurance companies that achieved position and negative net income in the second digit.(original abstract)

2

Breaking Benford's Law: a Statistical Analysis of COVID-19 Data Using the Euclidean Distance Statistic

75%

Campanelli L.

Statistics in Transition

|

2023

|

24

|

nr 2

201-215

Using the Euclidean distance statistical test of Benford's law, we analyse the COVID-19 weekly case counts by country. While 62% of the 100 countries and territories considered in the present study conforms to Benford's law at a significant level of α = 0.05 and 17% at a significant level of 0.01 ≤ α < 0.05, the remaining 21% shows a deviation from it (p values smaller than 0.01). In particular, 5% of the countries 'break' Benford's law with a p value smaller than 0.001. (original abstract)

3

O możliwości wykorzystania prawa Benforda w wykrywaniu oszustw księgowych

75%

Baryła M.

Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości

|

2020

|

110

|

nr 166

11-29

Cel: Celem niniejszego artykułu jest wskazanie, zarówno od strony teoretycznej, jak i praktycznej, na możliwości wykorzystania prawa Benforda w wykrywaniu oszustw księgowych. Metodyka/podejście badawcze: W pracy dokonano przeglądu obecnie obowiązujących regulacji, a także opinii ekspertów zamieszczonych w dotychczasowej literaturze oraz źródłach internetowych. Ponadto posłużono się metodą badawczą, jaką jest analiza danych. Wyniki: Rezultaty badania zgodności rozkładu dwóch pierwszych cyfr znaczących wysokości przychodów zagranicznych ze sprzedaży wyrobów gotowych z rozkładem Benforda - za pomocą testu zgodności chi-kwadrat - pokazały, że w przypadku prawidłowo przebiegającego procesu księgowania nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy, która zakłada zgodność danych z prawem Benforda. Natomiast analiza wysokości przychodów, celowo zafałszowanych, doprowadziła do wniosku, że dla nieprawidłowo prze-biegającego procesu księgowania dane na ogół nie podlegają temu prawu. Ograniczenia/implikacje badawcze: W przeprowadzonym badaniu m.in. przyjęto, że mechanizmem generującym fałszywe wartości zapisów księgowych jest umysł ludzki, a liczba prób popełnienia oszustwa została ograniczona do 10. Oryginalność/wartość: Rozważania w artykule poszerzają wiedzę zawartą w literaturze polskojęzycznej na temat wykorzystania prawa Benforda w wykrywaniu oszustw księgowych. (abstrakt oryginalny)

4

Playing with Benford's Law

75%

Kopczewski T., Okhrimenko I.

e-mentor

|

2019

|

nr 3

34-44

Benford's Law (BL) can be defined as a collection of empirical evidence related to the frequency distribution of the leading digits in numerical data sets. The best-known version of the law states that in those data sets representing a collection of "natural" data, the probability of seeing a particular digit in the first position is inversely related to its rank. For example, 1 appears as the first digit in about 30% of all cases, while 9 appears in less than 5% of cases. Other versions of BL define the frequency distribution of the second digits, third digits, and their combinations. The history of the discovery of this law makes it even more mysterious. Initially explored by Newcomb (Newcomb & Nuw, 1881), the law was forgotten for more than 50 years. Benford (1938) rediscovered it, and used it to explain the behavior of numerous data sets from different domains of science. BL can be treated as one of the most exciting representations of the power laws, which are used in natural sciences and empirical research in economics (Gabaix, 2016). (original abstract)

5

Applying Benford's Law to Detect Earnings Management

75%

Sylwestrzak M.

Journal of Economics & Management / University of Economics in Katowice

|

2023

|

nr 45

216-236

Aim/purpose - This paper analyzes the role of Benford's law in the detection of earnings management in Poland. Previous research that uses Benford's law does not split the sample into a fraud and a control group; however, this method is used in logistic regression and data mining analysis. Design/methodology/approach - The sample comprises 126 observations of Polish non-financial companies listed on the Warsaw Stock Exchange for the years 2010-2021. The author uses first, second, and first-two digits analysis as a proxy for earnings management detection. Findings - The results indicate that fraudulent companies have different deviations in the digits than control firms. Accordingly, the statistical test results indicate that control companies have weaker conformity with the Benford distribution than fraudulent companies. Research implications/limitations - The study sample is limited to 126 observations, which is due to the small number of listed firms that received a monetary fine from the Polish Financial Supervision Authority (UKNF Board) for violation of IAS/IFRS principles related to their financial statements during the study period. Originality/value/contribution - The author offers a significant contribution to the accounting literature by proposing the separation of fraudulent and control observations in Benford analysis due to differences in the deviations of digits. Also, analyzing the full sample may lead to the identification of inappropriate areas for further auditor analysis.(original abstract)

6

Analysis of Accounting Quality Risk in the Mse Reporting Sector

63%

Tircovnicu G. I., Hategan C.-D.

Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo

|

2022

|

nr 21/1

175-188

Mikro i małe przedsiębiorstwa (MŚP) w krajach Europy Środkowej i Wschodniej (CEE) znajdują się pod presją zmian politycznych i gospodarczych. Aby zbudować zaufanie, MŚP muszą przekazywać informacje w sposób jak najbardziej klarowny, co osiąga się poprzez przejrzysty proces sprawozdawczości finansowej. Celem artykułu jest zbadanie wpływu ośmiu wskaźników ryzyka jakości rachunkowości w sektorze sprawozdawczości finansowej MŚP w krajach UE, w szczególności w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Metodologia badań jakościowych polega na opisowym badaniu ryzyka w sprawozdaniach finansowych, z podkreśleniem jego rodzajów i związku z cechami przedsiębiorstwa. Badanie opiera się na próbie 70 MŚP, notowanych na amerykańskim rynku giełdowym i włączonych do bazy danych Audit Analytics, platformy internetowej zawierającej informacje ze sprawozdań finansowych spółek. Okres 20022022 został uznany za odpowiedni; zidentyfikowano 289 flag, z których 7,97% należy do krajów Europy Środkowo- Wschodniej. Zgodnie z wynikami, wskaźnik Altmana miał największy wpływ na ryzyko jakości rachunkowości w sprawozdaniach finansowych MŚP w UE, tj. prawie połowy zidentyfikowanych flag. Wskaźnik Altmana oraz wskaźnik Odchylenie od Prawa Benforda znacząco wpływały na sprawozdania finansowe MŚP w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Biorąc pod uwagę szybką ewolucję ryzyka, które może mieć wpływ na sprawozdania finansowe MŚP oraz fakt, że temat ten nie został dokładnie zbadany, uważamy go za istotny. Wkład tego artykułu do literatury przedmiotu może być postrzegany w świetle faktu, że nie istnieje zbyt wiele badań na ten temat.(abstrakt oryginalny)

7

Applying Benfordʼs Law on Assessing the Reliability of Financial Information in European Companies from the Rental and Leasing Sector before and after the Adoption of IFRS 16

63%

Luty P., Petković M., Vavrek R.

Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości

|

2022

|

46

|

nr 4

51-68

Cel: Celem artykułu jest zbadanie porównywalności informacji finansowej przed i po przyjęciu MSSF 16 Leasing dla spółek z sektora NACE 77. W celu oceny występowania anomalii w wynikach spółek, w próbie europejskich firm leasingowych (kod NACE 77) wykorzystaliśmy prawo Benforda. Metodyka/podejście badawcze: W badaniu poszukujemy potencjalnych anomalii w wartości wyniku finansowego przed opodatkowaniem w 2015 i 2019 roku, a także w przychodach operacyjnych w latach 2015 i 2019. Dopasowanie rozkładów empirycznych i teoretycznych jest mierzone za pomocą MAD i testem Kołmogorowa-Smirnowa. Wyniki: Badanie potwierdziło, że w teście pierwszej cyfry Benforda nie zauważono istotnych zmian w kształtowaniu się informacji finansowych, mimo że pojawiły się drobne anomalie w rozkładzie cyfr przed i po przyjęciu MSSF 16. Ograniczenia badawcze: Podstawowym ograniczeniem badania jest wielkości próby, a więc firmy z branży leasingowej. W kolejnych badaniach planujemy rozszerzenie badania o spółki korzystające z leasingu. Oryginalność/wartość: W badaniu przyjęto prawo Benforda do ujawniania występowania anomalii w rozkładach cyfr danych finansowych spółek przed i po wdrożeniu MSSF 16. (abstrakt oryginalny)

8

Analiza wskazań wybranych mierników służących ocenie zgodności danych z prawem Benforda - przypadek pierwszej cyfry znaczącej

63%

Baryła M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

21

|

nr 508 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

9-18

Porównywanie empirycznych rozkładów pierwszej cyfry znaczącej, ustalonych na bazie badanych zbiorów danych, z rozkładem Benforda często sprowadza się do konstruowania rankingów tych zbiorów. W tym celu korzysta się z różnych mierników podobieństwa rozkładów, które umożliwiają ocenę stopnia podobieństwa empirycznego rozkładu pierwszej niezerowej cyfry ze wspomnianym rozkładem teoretycznym. W artykule zaprezentowano wyniki analizy wskazań trzynastu mierników podobieństwa rozkładów, opierając się na danych generowanych symulacyjnie. W przeprowadzonym badaniu posłużono się analizą korelacji. Podjęto też próbę klasyfikacji mierników podobieństwa rozkładów za pomocą metody 𝑘-średnich. Rezultaty grupowania doprowadziły do wniosku, że w badaniach empirycznych, gdy dysponujemy zbiorami danych o różnej wielkości, a celem badań jest stworzenie rankingów analizowanych zbiorów ze względu na stopień ich podobieństwa z rozkładem Benforda, wystarczy ograniczyć się do czterech tego typu mierników.(abstrakt oryginalny)

9

Prawo Benforda i jego wykorzystanie w wykrywaniu fałszywych danych

63%

Baryła M.

Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2010

|

Badania ekonometryczne w teorii i praktyce

244-254

Głównym celem niniejszej pracy jest przedstawienie prawa Benforda wraz ze wskazaniem mozliwości jego zastosowania w ykrywaniu fałszywych danych. Opracowanie zostało podzielone na dwie zasadnicze części. W pierwszej z nich zaprezentowano prawo Benforda oraz zwrócono uwagę na podstawowe własności, jakimi się ono charakteryzuje. Dla kilku wybranych zbiorów danych przetestowano działanie tego prawa. Przedstawiono również warunki, jakimi muszą się odznaczać dane, aby wspomniane prawo dobrze funkcjonowało. Drugą część pracy poświęcono zwięzłemu przeglądowi mozliwości zastosowania prawa Benforda w identyfikowaniu fałszywych danych. To zagadnienie wydaje się szczególnie interesujące zwłaszcza w takiej dziedzinie, jaką jest księgowość. (fragment tekstu)

10

Prawo Benforda jako narzędzie wykrywania manipulacji finansowych

63%

Krawiec J.

Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie

|

2012

|

nr 4

86-91

Książka Benford's Law, Applications for Forensic Accounting, Auditing and Fraud Detection napisana przez Marka Nigriniego, zawiera opisy narzędzi analitycznych, służących przetwarzaniu danych finansowych w celu wykrywania oszustw. Autorka omawia i wyjaśnia prawo Benforda, które jest podstawą budowy narzędzi proponowanych przez Negriniego. (abstrakt oryginalny)

11

Prawo Benforda w rewizji finansowej

63%

Jeremicz P.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Ekonomia

|

2020

|

21

|

nr 394

19-38

Najczęściej stosowane metody doboru próby w celu zebrania dowodów księgowych i przeprowadzenia badania ksiąg rachunkowych są oparte na rachunku prawdopodobieństwa. Wyróżnić można próbkowanie proste, monetarne oraz warstwowe. Biorąc pod uwagę tylko kryterium losowości, można również dodać technikę opartą na wyborze losowym. W celu zminimalizowania subiektywności w ocenie poszczególnych segmentów sprawozdania finansowego badacz może poszerzyć spektrum swoich obserwacji o analizę zmian poszczególnych kategorii. Dodatkowo istnieje metoda pozwalająca porównać rozkład częstości występowania danej cyfry w sprawozdaniu z rozkładem, który występuje naturalnie, a jest zwany rozkładem Benforda. Stosowanie prawa cyfr pierwszych jest mniej popularne od metod bazujących na rachunku prawdopodobieństwa. Wynika to m.in. z faktu, iż prawo Benforda wymaga wielu obliczeń i pozwala wyznaczyć jedynie pewne grupy operacji, które powinny być zbadane. W niniejszym artykule zostaną zaprezentowane pewne metody pozwalające wdrożyć to prawo w badaniu ksiąg rachunkowych. (abstrakt oryginalny)

12

O pewnym modelu pozwalającym identyfikować k najbardziej podejrzanych rekordów w zbiorze danych księgowych w procesie wykrywania oszustw finansowych

51%

Baryła M.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2014

|

nr 203 Badania ekonometryczno-statystyczne w teorii i praktyce

11-18

Opisany w niniejszym artykule model programowania matematycznego może posłużyć jako użyteczne narzędzie w trakcie identyfikowania najbardziej podejrzanych zapisów księgowych w procesie wykrywania oszustw finansowych przez biegłych rewidentów. Należy jednak wyraźnie zaznaczyć, że zaprezentowany model posiada co najmniej dwa zasadnicze ograniczenia. Podczas konstrukcji modelu przyjęto, że audytor wybiera jedną z analiz opartych na rozkładzie Benforda. W rzeczywistości może on być zainteresowany jednoczesnym przeprowadzeniem większej liczby tego typu analiz. Prezentując model założono także, iż do oceny zgodności danych z prawem Benforda jest wykorzystywana miara uwzględniająca łączny rozkład cyfr na określonej pozycji w liczbach. Rozbudowując ten problem, można wziąć pod uwagę możliwość wykorzystania wielu miar jednocześnie, także tych, które w swojej konstrukcji nie opierają się na łącznym rozkładzie cyfr. Nie ulega wątpliwości, że chęć uwzględnienia przedstawionych uwag przyczyni się do wzrostu złożoności omówionego modelu. (fragment tekstu)