(Not)real value: The impact of the reliability of financial statements on the value of the company

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents methodological tools for assessing the value of the company, taking into account the fact of distortion of the accounting (financial) statements of the company. The reliability of the reporting of companies of the type of economic activity “Construction” is determined - one of the most important industries for the development of the Siberian Federal District (SFD) in the post-pandemic reality. The cost of construction companies of the SFD is estimated, the existence of a relationship between the manipulation of reporting and the value of the company is revealed. The authors propose an algorithm for assessing the value of the company, taking into account the fact of manipulation of reporting data. The steps of the algorithm of actions involve building a probit regression on an array of reporting data of companies with an interesting type of economic activity, determining the probability of manipulating reporting data based on the regression obtained, assessing the real value of the company taking into account the facts of manipulation. The proposed methodology for assessing the value of a company, taking into account manipulation, can be used to make management and investment decisions by external and internal stakeholders, including banks, credit organizations, suppliers, owners of construction companies, and other interested parties.

About the authors

Yulia V. Nemtseva

Novosibirsk State University of Economics and Management

Author for correspondence.
Email: nemtseva_july@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-6676-6308

PhD in Economics, Associate Professor

56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

Anastasia S. Valeeva

LLC «First Construction Fund»

Email: asvaleeva@yandex.ru
economist 50 Obskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

References

  1. Alekseev, M.A. (2017). Financial market information space. Novosibirsk: Izd-vo NGUE’U. (In Russ.).
  2. Alekseev, M.A, Savel’eva, M.Yu., & Yаkovleva, P.V. (2017). Investigation of the applicability of accrual coefficients to the identification of facts of manipulation of the company’s profits, Kazan Economic Vestnik, 1(27), 54–64. (In Russ.).
  3. Benish, M.D. (1999). The Detection of Earning Manipulation, Financial Analysts Journal, 55(5), 24–36.
  4. Feruleva, N.V., & Shtefan, M.A. (2016). Identification of facts of falsification of financial statements in Russian companies, Russian Management Journal, 14(3), 49–70. (In Russ.). https://doi.org/10.21638/11701/spbu18.2016.303
  5. Kevorkova, Zh.A. (2014). Areas of fraud motivation, British Journal of Science, Education and Culture, 1(5), Vol. IV, 321–324. (In Russ.).
  6. Kravchenko, A.S., & Zelenov, D.S. (2021). Improvement of methods of diagnostics and detection of manipulation of financial reporting data in commercial enterprises, Nauchnoe Obozrenie. E’konomicheskie Nauki, 2, 54–58. (In Russ.).
  7. Ovchinnikova, O.O., & Plotnikova, A.A. (2016). Manipulation of financial statements in the construction industry on the example of million-plus cities: Moscow, St. Petersburg, Novosibirsk, Yekaterinburg. Student. Aspirant. Issledovatel’: vseros. nauch. zhurn, 11(17), 252–257. (In Russ.).
  8. Savel’eva, M.Yu., Alekseev, M.A., & Dudin, S.A. (2017). Quality control of the preparation of a cash flow statement in Russian companies, Economic Analysis: Theory and Practice, (4), 756–767. (In Russ.).
  9. Savel’eva, M.Yu, Valeeva, A.S., & Vasil’eva, N.S. (2019). Methodological foundations for constructing an integral indicator for assessing the probability of manipulating accounting data in the direction of overstating them, taking into account the type of economic activity of companies, Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki i prava, 5 (chast’ 2), 91–97. (In Russ.). https://doi.org/10.17513/vaael.491
  10. Sloan, R.G. (1996). Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings? The Accounting Review, 71(3), 289–315.
  11. Sotnikova, L.V. (2011). Financial reporting fraud: detection and prevention. M.: Bukhgalterskiy uchet. (In Russ.).
  12. Stice, J.D. (1991). Using Financial and Market Information to Identify Pre-Engagement Factors Associated with Lawsuits against Auditors, The Accounting Review, 66(3), 16–533.
  13. Vlasenko, M.A. (2022). Financial stability management of an organization: Methodological aspect. (dissertation of the Сandidate of economic Sciences). Novosibirsk. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».