کاربرد مدل‌های خطی بنیش و دیچو در شناسایی و پیش‌بینی تحریفات گزارشگری مالی: شواهدی از شرکت‌های بورس تهران

نویسندگان

    جابر عواد مزعل المشعلاوی دانشجوى دكتری، گروه حسابداری، واحد اصفهان(خوراسگان)، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران
    آرزو آقایی چادگانی * گروه حسابداری، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران arezooaghaei@iau.ac.ir
    محمد سمير دهيرب الربيعي گروه حسابداری، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه المثنی، سماوه، عراق
    محمد علیمرادی گروه حسابداری، واحد اصفهان(خوراسگان)، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران

کلمات کلیدی:

تحریفات مالی, مدل بنیش, مدل دیچو, گزارشگری مالی, مدل‌های خطی

چکیده

هدف پژوهش ارزیابی کارایی دو مدل خطی بنیش و دیچو در شناسایی و پیش‌بینی تحریفات گزارشگری مالی در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران است. این پژوهش از نوع کاربردی، با رویکرد کمی و طرح پس‌رویدادی است. جامعه آماری شامل تمام شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس تهران طی سال‌های ۱۳۹۷ تا ۱۴۰۱ بود. انتخاب نمونه‌ها با روش حذف سیستماتیک انجام گرفت و شرکت‌هایی که گزارش حسابرسی مشروط با نشانه‌های تحریف مالی، مناقشات مالیاتی یا اصلاحات سالانه عمده داشتند، به‌عنوان موارد دارای تحریف در نظر گرفته شدند. داده‌ها از طریق بررسی اسنادی و سامانه‌های رسمی گردآوری و با استفاده از نرم‌افزار EViews تحلیل شدند. برای آزمون فرضیه‌ها، مدل‌های رگرسیون لجستیک بر مبنای دو الگوی بنیش (M-Score) و دیچو (F-Score) به کار رفتند تا توانایی آن‌ها در پیش‌بینی تحریفات سنجیده شود. نتایج نشان داد مدل بنیش با دقت ۲۶/۸۴ درصد قادر است تحریفات گزارشگری مالی را پیش‌بینی کند، در حالی که مدل دیچو دقت ۸۸/۶۸ درصدی را نشان داد. مقایسه تطبیقی عملکرد دو مدل، برتری معنادار مدل بنیش نسبت به دیچو را آشکار ساخت. شاخص‌های رشد فروش، اقلام تعهدی و کیفیت دارایی در مدل بنیش بیشترین تأثیر را در شناسایی انحرافات داشتند. یافته‌ها حاکی از آن است که مدل بنیش به دلیل تمرکز بر متغیرهای داخلی، در شرایط اقتصادی پرنوسان ایران از دقت بالاتری برخوردار است. هر دو مدل بنیش و دیچو در شناسایی تحریفات گزارشگری مالی در بازار ایران کارآمدند، اما مدل بنیش با دقت بالاتر، ابزاری مؤثرتر برای نهادهای نظارتی، حسابرسان و سرمایه‌گذاران به شمار می‌رود. این نتایج بیانگر اهمیت به‌کارگیری مدل‌های بومی‌شده در ارزیابی ریسک تحریفات مالی در بازارهای نوظهور است.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Adoboe-Mensah, N., Salia, H., & Addo, E. B. (2023). Using the Beneish M-score Model to Detect Financial Statement Fraud in the Microfinance Industry in Ghana. International Journal of Economics and Financial Issues, 13(4), 47-57. https://doi.org/10.32479/ijefi.14489

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

Al-Hashimy, H. N. H. (2022). A review of Accounting Manipulation and Detection: Technique and Prevention Methods. International Journal of Business and Management Invention, 11(10), 82-89.

Anning, A. A., & Adusei, M. (2022). An analysis of financial statement manipulation among listed manufacturing and trading firms in Ghana. Journal of African Business, 23(1), 165-179. https://doi.org/10.1080/15228916.2020.1826856

Beneish, M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24-36. https://doi.org/10.2469/faj.v55.n5.2296

Christabella, C., & Puspita, A. F. (2025). Are the Beneish model and restatement relevant in detecting tax evasion? Journal of Accounting and Investment, 26(1), 360-378. https://doi.org/10.18196/jai.v26i1.26851

Dechow, P. M., Ge, W., & Schrand, C. (2024). Mapping trends in financial fraud detection: The efficiency of the Dechow F-Score in Asian markets. Journal of Forensic and Investigative Accounting, 16(2), 115-138.

Dechow, P. M., Hutton, A. P., Kim, J. H., & Sloan, R. G. (2012). Detecting earnings management: A new approach. Journal of Accounting Research, 50(2), 275-334. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2012.00449.x

Dechow, P. M., Sloan, R. G., & Sweeney, A. P. (1995). Detecting earnings management. The Accounting Review, 70(2), 193-225.

Fama, E. F., & Jensen, M. C. (1983). Separation of ownership and control. The Journal of Law and Economics, 26(2), 301-325. https://doi.org/10.1086/467037

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.

Hyblova, E., Kolcavova, A., Urbanek, T., & Petrakova, Z. (2022). Can Information from Publicly Available Sources Reveal Manipulation of Financial Statements? Case Study of Czech and Slovak Companies. Scientific Papers of the University of Pardubice. Series D, Faculty of Economics & Administration, 30(3). https://doi.org/10.46585/sp30031556

Javadian Kootanaee, A., Poor Aghajan, A. A., & Hosseini Shirvani, M. (2021). A hybrid model based on machine learning and genetic algorithm for detecting fraud in financial statements. Journal of Optimization in Industrial Engineering, 14(2), 169-186.

Kaab Omeir, A., Vasiliauskaite, D., & Soleimanizadeh, E. (2023). Detection of financial statements fraud using Beneish and Dechow models. Journal of Governance and Regulation, 12(3), 334-344. https://doi.org/10.22495/jgrv12i3siart15

Kumar, S., & Mehta, S. (2024). Mapping the trends of Financial Statement Fraud detection research from the historical roots and seminal work. Journal of Financial Stability, 70, 101227.

Li, Y., & Zhao, H. (2024). Evaluating the accuracy of the Dechow F-Score model in detecting financial fraud in China. Asian Journal of Finance and Accounting, 16(1), 45-67.

Malekinia, N., & et al. (2021). Developing a Model for Predicting Earnings Manipulation. Monetary and Financial Economics, 21(28), 57-86.

Marais, A., Vermaak, C., & Shewell, P. (2023). Predicting financial statement manipulation in South Africa: A comparison of the Beneish and Dechow models. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2190215. https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2190215

Mavengere, K., & Dlamini, B. (2023). Detecting probable manipulation of financial statements. Evidence from a selected Zimbabwe Stock Exchange-Listed bank. Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies, 9(3), 17-38. https://doi.org/10.32602/jafas.2023.022

Motie, G., & Raahemi, B. (2024). Generative modeling for imbalanced credit card fraud transaction detection. The Journal of Cyber Security and Privacy, 5(1), 9-25. https://doi.org/10.3390/jcp5010009

Perols, J. (2011). Financial statement fraud detection: An analysis of statistical and machine learning algorithms. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 30(2), 19-50. https://doi.org/10.2308/ajpt-50009

Perols, J. L., & Lougee, B. A. (2011). The relation between earnings management and financial statement fraud. Advances in Accounting, 27(1), 39-53. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2010.10.004

Rezaei Pitenoie, Y., & Abdollahi, A. (2019). Comparability of Financial Statements and Fraudulent Reporting. Financial Accounting Research, 40(2), 89-104.

Watts, R. L., & Zimmerman, J. L. (1986). Positive accounting theory. Prentice-Hall.

Wolfe, D. T., & Hermanson, D. R. (2004). The fraud diamond: Considering the four elements of fraud. The CPA Journal, 74(12), 38-42.

Xiao, J., Liu, Q., Wang, B., & Zheng, K. (2025). Unearthing financial statement fraud: Insights from news coverage analysis. Management Science, 0(0).

Zhou, K., & Park, J. (2025). A hybrid framework for financial fraud detection: Integrating the Dechow F-Score with financial news sentiment analysis. INFORMS Journal on Applied Analytics, 55(1), 33-51.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۷/۱۰

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۲۴

بازنگری

۱۴۰۴/۰۸/۱۲

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۱۹

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

المشعلاوی ج. ع. م. .، آقایی چادگانی آ.، الربيعي م. س. د.، و علیمرادی م. . (1405). کاربرد مدل‌های خطی بنیش و دیچو در شناسایی و پیش‌بینی تحریفات گزارشگری مالی: شواهدی از شرکت‌های بورس تهران. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-15. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/257

مقالات مشابه

11-20 از 162

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده