Закон бэнфорда и кредитные риски банка
Актуальным на данный момент есть вопрос, который связан с обнаружением кредитными инспекторами фальсифицированной отчетности юрлиц.
Желание взять кредит ведет к тому, что компании прибегают к разным уловкам, среди них и искажая отчетные эти.
Нужно заявить, что вопросами фальсификации сейчас занимаются эксперты судебно-бухгалтерской экспертизы, но, в большинстве случаев, в банках такие специалисты отсутствуют, в следствии чего у кредитора может появиться кредитный риск из-за незаконного получения кредита заемщиком. Не обращая внимания на то, что в Российской Федерации существуют правовые нормы, защищающие кредитора от недобросовестных заемщиков, на практике такая обстановка видится достаточно довольно часто.
Нормой права, защищающей права кредитора, есть статья 176 УК «Незаконное получение кредита». В соответствии с данной статьей правонарушением считается получение предприятием кредита либо льготных условий кредитования в следствии предоставления банку ложных сведений о собственном денежном состоянии. В частности, заемщик может умышленно поменять в собственную пользу денежные показатели, являющиеся ответственными при принятии ответа о выдаче кредита.
В данной связи становятся серьёзными вопросы разработки механизмов обнаружения фальсификации отчетности, уже на ранних этапах, другими словами в момент получения отчетности для анализа, а, следовательно, до выноса заявки на кредитный комитет банка.
На практике эксперты банка, в большинстве случаев, не изучают первичные документы, отражающие хозяйственную судьбу предприятия, а только выполняют анализ показателей в представленной отчетности. В этом и состоит основная неприятность, потому, что отчетность формируется на основании первичных документов, каковые смогут недостоверно либо не полностью принимать участие в бухгалтерском учете.
Искажения в первичных документах (нижний уровень информации) – это не все, где фирмы смогут фальсифицировать собственные эти. На практике необоснованность записей может наблюдаться и в аналитическом/синтетическом учете, и в самой отчетности, в то время, когда итоговые показатели противоречат не только первичным бухгалтерским документам, но и друг другу. Выдача кредита заемщику на основании фальшивых данных всегда ведет к обстановкам, отягчающим ликвидность банка.
Чаще всего применяемые приемы фальсификации данных, участвующих в формировании отчетности для банков-кредиторов, прекрасно обрисованы в работе С.А. Звягина «Анализ данных бухгалтерской отчетности в ходе проведения бухгалтерской экспертизы». Создатель показывает следующие приемы искажения статей баланса:
— неверная оценка отдельных статей баланса. К примеру, преувеличенная оценка активов и уменьшенная оценка пассивов, разрешают расширить размер прибыли, а, следовательно, завысить величину собственных средствзаемщика.
— некорректная переоценка объектов главных средств может использоваться для искажения информации об имуществе предприятия как в сторону повышения, так и в сторону уменьшения, в зависимости от поставленной цели (предоставления в залог, изменение налогооблагаемой базы, банкротство).
— занижение (завышение) валюты баланса с целью сокрытия информации для кредитора.
— искажение статей баланса, участвующих в расчете чистых активов, с целью повышения их количества.
— преднамеренное искажение размера нераспределенной прибыли.
В целом, сообщить, какие конкретно конкретно статьи баланса либо первичные документы будут искажены, достаточно сложно, потому, что все зависит от того, какие конкретно коэффициенты, оценивающие денежное состояние заемщика употребляются в методике банка-кредитора.
В практической деятельности эксперты аудиторских компаний применяют разные способы обнаружения фальсификации либо вуалирования данных, к примеру, аудит отчетности, в один момент предоставляемой нескольким адресатам либо межформенный контроль отчетности. Но снова, направляться подчернуть, что эксперты банков лишены возможности востребовать отчетность, направляемую второму адресату, что исключает возможность применения этого способа в банковской практике.
Помимо этого, вопрос подтверждения достоверности данных заемщика осложняется еще тем, что многие юридические лица не подтверждают предоставленную отчетность заключениями аудиторских испытаний, исходя из этого банки вынуждены самостоятельно определять наличие в ней недостоверных данных и значительных неточностей.
Возвращаясь к применению способа межформенного контроля, направляться заявить, что этот способ теоретически возможно применим банковскими сотрудниками, но, в большинстве случаев, заемщики предоставляют только две формы отчетности, это форма 1 «форма и» Бухгалтерский баланс 2 « Отчет о убытках и прибылях» за пара периодов. Опыт говорит, что другие формы отчетности банки не рассматривают по обстоятельству нежелания заемщика раскрывать эти сведенья перед кредиторами, и банки в интересах заемщика ограничиваются только ограниченным количеством денежной информации.
Исходя из этого осуществить сравнение форм отчетности между собой не представляется вероятным.А сравнение форм 1 и 2 не есть информативным, потому, что эти формы соответствуют друг другу по маленькому количеству показателей. Взять объективные данныепо большому количеству показателей возможно, имея только полный состав бухгалтерской отчетности.
Применяя формы № 1 и 2,кредитный эксперт может обратить внимание на следующее:
Во-первых, равенство пассива и актива. И до сих пор в бухгалтерском балансе некоторых заявителей на кредит возможно заметить только однообразные числовые значения строчка «Баланс» в пассиве и активе. При суммировании же статей, к примеру, актива указанный показатель валюты баланса будет иным.
Нужно заявить, что это один из самых популярных способов фальсификации бухгалтерского баланса, в то время, когда сумма статей не соответствует заявленной в балансе.
Во-вторых, при оценке бухгалтерской отчетности на предмет ее достоверности направляться обращать внимание на тождество начальных остатков. Другими словами, иными словами, эти бухгалтерского баланса по каждой статье на конец отчетного года должны соответствовать данным каждой статьи бухгалтерского баланса на начало следующего отчетного года.
Принцип тождества должен быть соблюден и в форме № 2. К примеру, легко возможно распознать недостоверные эти, в случае если сравнить строчок формы № 2 «За теже месяцы прошлого года» за три первых месяца отчетного года со строчком «За отчетный период» за три первых месяца прошлого года. Как ни необычно, довольно часто возможно встретить игнорирование сотрудниками кредитных подразделений данного правила.
В-третьих, в обязательном порядке учитывать, что статьи формы № 2 формируются нарастающим итогом. Другими словами, в случае если в 1 квартале себестоимость реализованных товаров была больше, чем на конец этого же года, то направляться совершить полную диагностику вторых представленных данных денежной отчетности, потому, что фальшивые показатели смогут встретиться и по вторым статьям.
В-четвертых, направляться учитывать, что чаще всего применяемым приемом повышения собственного капитала с целью достижения нужного уровня показателя денежной автономии есть статья «Добавочный капитал». Подозрения на недостоверность бухгалтерской отчетности должны появляться тогда, в то время, когда в балансе этот показатель или появляется если сравнивать с прошлыми периодами, или возрастает при отсутствии объективных источников.
В целом мы разглядели только неспециализированные подходы к анализу взятых от заемщиков отчетных данных, в практике аудиторов таких приемов большое количество больше. Но как мы уже показывали, не все банковские эксперты владеют нужными знаниями в области анализа, что ведет к значительным убыткам банка.
Одним из нетрадиционных подходов выбора фальсифицированной отчетности может стать использование в банковской практике управления рисками закона Бэнфорда.
Сущность закона пребывает в том, что в первой половине 80-ых годов XIX века астролог Саймон Ньюкомб распознал, что в любом массиве данных примерно каждое третье число начинается с единицы. Собственный наблюдение ученый выстроил на сборниках математических таблиц логарифмов, где первые страницы таблиц, начинающихся с цифры один, были замусолены существенно посильнее. Потом Ньюкомб определил, что таблицы начинающиеся с 2, 3, 4 и т.д. употреблялись читателями библиотек значительно реже.
В следствии ученым был выведен эмпирический закон распределения чисел, что гласил, что, в случае если мы случайным образом выберем любое число из таблицы, содержащей физические значения либо статистику, возможность того, что оно будет начинаться с единицы, примерно равна 0,301.
До 1938 года данный закон так и не взял признания научного мира и был забыт, если бы не Фрэнк Бэнфорд, что случайно распознал такую же закономерность при анализе справочных информации о площадях поверхности 335 рек, химических параметрах тысяч химических соединений, номерах домов из адресного справочника, итогах бейсбольных матчей. В следствии ученый пришел к подобным Ньюкомбу выводам: чисел, начинающихся с единицы, значительно больше, чем начинающихся с каждый цифры. Рассчитывая возможность выпадения единицы среди других цифр, ученый взял следующие эти (таблица).
Таблица. Возможность появления первой цифры в массиве данных
| 1 | 0,30103 |
| 2 | 0,176091 |
| 3 | 0,124939 |
| 4 | 0,09691 |
| 5 | 0,0791812 |
| 6 | 0,0669468 |
| 7 | 0,0579919 |
| 8 | 0,0511525 |
| 9 | 0,0457575 |
Эту вероятностьБэнфорд назвал«законом аномальных чисел».
Не обращая внимания на всю парадоксальность выявленнойпоследовательности данный закон так и не взял использования на практике в прикладной деятельности, до тех пор до тех пор пока среди финансистов не появилась необходимость разработки каких-то действенных инструментов, применяя каковые возможно было бы распознать сфальсифицированные отчетные эти.
Первым, кто применил закон Бэнфорда в обнаружении фальшивых налоговых объявлений, был Марк Нигрини, что во второй половине 90-ых годов двадцатого века внес предложение тесты, применяя каковые, среди массива налоговых объявлений отбирались те, где показателей, начинающихся с цифры один, было менее одной трети. Эти тесты первыми были введены в практику интернациональной аудиторской компанией «Эрнст и Янг» для выявления и анализа подделок в данных клиентов при аудите. Эксперты, использующие закон Бэнфорда исходили из следующего:в «честных» отчетных данных показатели постоянно будут Бэнфорд-зависимыми (другими словами более трети из них будут начинаться с цифры один), те же отчетности, в которых показатели как правило начинаются с любой цифры не считая единицы, нужно отбирать и изучить на предмет фальсификации.Использование на практике данных тестов продемонстрировало, что Марк Нигрини был прав, и применение для того чтобы теста дает объективные результаты.
Закон Бэнфорда оказывает помощь найти систематические искажения таких операционных данных, как:
- суммы бухгалтерских проводок;
- суммы страховых выплат;
- цена гарантийного ремонта;
- суммы выставленных квитанций;
- размеры поставок;
- суммы в налоговых объявлениях.
На данный момент аудиторы применяют следующие пакеты программ для тестирования массива отчетностей на компании и: предмет фальсификации ACL Services ЛТД, IDEA от компании CaseWare International Inc. либо ActiveData компании Infor-mationActive ЛТД. В Российской Федерации подобные тесты действуют в версии программы AuditNET одноименной компании.
Исследуя проявление закона Бэнфорда, Марк Нигрини дополнил его крайне важными для контроля за денежной дисциплиной выводами.В частности, ученый определил, что людская психика также отдает некое предпочтение «числам, начинающимся с определенных цифр». Эмпирическим методом было доказано, что такими цифрами являются 5 и 6. Другими словами, в случае если любой произвольный комплект чисел содержит менее трети чисел, начинающихся с 1, и наряду с этим достаточно большое количество чисел, начинающихся с 5 либо 6, – возможность фальсификации либо неточности велика.
без сомнений, закон Бэнфорда воображает некий интерес и для сотрудников банка, целью которых стоит предварительная оценка представленной отчетности на предмет фальсификации. Применяя такие критерии, как часть показателей, начинающихся с единицы, шестёрки и пятёрки, кредитный инспектор может предположить возможность наличия фальшивых данных в денежной отчетности заявителей на кредит.
