This paper examines published data

This paper examines published data to develop a model for detecting factors associated with false financial statements (FFS). Most false financial statements in Greece can be identified on the basis of the quantity and content of the qualifications in the reports filed by the auditors on the accounts. A sample of a total of 76 firms includes 38 with FFS and 38 non‐FFS. Ten financial variables are selected for examination as potential predictors of FFS. Univariate and multivariate statistical techniques such as logistic regression are used to develop a model to identify factors associated with FFS. The model is accurate in classifying the total sample correctly with accuracy rates exceeding 84 per cent. The results therefore demonstrate that the models function effectively in detecting FFS and could be of assistance to auditors, both internal and external, to taxation and other state authorities and to the banking system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้ตรวจสอบข้อมูลเผยแพร่เพื่อพัฒนาแบบจำลองสำหรับการตรวจสอบปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับงบการเงินเป็นเท็จ (FFS) งบการเงินผิดพลาดมากที่สุดในประเทศกรีซสามารถระบุตามปริมาณและเนื้อหาของคุณสมบัติในรายงานที่ยื่น โดยผู้ตรวจสอบบัญชี ตัวอย่างทั้งหมด 76 บริษัทรวม 38 กับ FFS 38 non‐FFS เลือกตัวแปรทางการเงิน 10 ตรวจสอบเป็นศักยภาพ predictors ของ FFS อย่างไร Univariate และเทคนิคทางสถิติตัวแปรพหุการถดถอยโลจิสติกเช่นใช้ในการพัฒนารูปแบบเพื่อระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ FFS แบบไม่ถูกต้องในประเภทตัวอย่างรวมอย่างถูกต้องแม่นยำราคาเกินร้อยละ 84 ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงรูปแบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบ FFS และอาจจะเป็นความช่วยเหลือ ให้ผู้สอบบัญชี ทั้งภายใน และภาย นอก การจัดเก็บภาษีและหน่วยงานรัฐอื่น ๆ และระบบธนาคารดังนั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะตรวจสอบข้อมูลที่เผยแพร่เพื่อพัฒนารูปแบบการตรวจสอบปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับงบการเงินที่ผิดพลาด (FFS) ส่วนใหญ่งบการเงินที่ผิดพลาดในกรีซสามารถระบุได้บนพื้นฐานของปริมาณและเนื้อหาของคุณสมบัติในรายงานที่ยื่นโดยผู้สอบบัญชีในบัญชี ตัวอย่างจากทั้งหมด 76 บริษัท รวม 38 กับ FFS และ 38 ที่ไม่ FFS สิบตัวแปรทางการเงินที่ได้รับการคัดเลือกสำหรับการตรวจสอบพยากรณ์ศักยภาพของโรงเรียนเกษตรกร เทคนิคทางสถิติ univariate และหลายตัวแปรเช่นการถดถอยโลจิสติกที่ใช้ในการพัฒนารูปแบบการระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ FFS แบบจำลองที่มีความถูกต้องในการจำแนกกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดได้อย่างถูกต้องที่มีอัตราความถูกต้องเกินร้อยละ 84 ผลจึงแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบ FFS และอาจจะให้ความช่วยเหลือแก่ผู้สอบบัญชีทั้งภายในและภายนอกเพื่อให้การจัดเก็บภาษีและหน่วยงานอื่นของรัฐและระบบธนาคาร