ระบบ Forensic Analytics ขั้นพื้นฐานในการตรวจสอบการทุจริตของงบการเงิน กรณีศึกษาบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย -

Main Article Content

พรรณนิภา รอดวรรณะ

บทคัดย่อ

การศึกษาเกี่ยวกับการทุจริตทางการบัญชีมีบทบาทมากในปัจจุบัน มีการสร้างระบบ วิธีการในการวิเคราะห์ ตรวจสอบพฤติกรรมดังกล่าวอย่างแพร่หลาย การศึกษานี้ผู้เขียนได้นำทฤษฎีและแนวคิดขั้นพื้นฐานมาพัฒนาระบบการวิเคราะห์งบการเงินโดยใช้โปรแกรมเอ็กเซลล์ และนำมาทดลองใช้เปรียบเทียบกับบริษัทในตลาดหลักทรัพย์ 2 แห่ง คือ บริษัทที่มีปัญหากับบริษัทที่ไม่มีปัญหา ระบบขั้นพื้นฐาน 4 ระบบ ได้แก่ การวิเคราะห์การเงิน ดัชนีชี้วัดการตกแต่งงบการเงิน (Beneish’s M-Score) ดัชนีชี้วัดการดำรงอยู่ของกิจการ  (Altman’s Z-Score) และทฤษฎีทางตัวเลขตามกฎของเบนฟอร์ด (Benford’s Law) ผลการวิเคราะห์ชี้ให้เห็นข้อแตกต่างของทั้งสองบริษัทอย่างชัดเจนใน 3 ระบบแรก ส่วนผลของการใช้ระบบตามกฎของเบนฟอร์ดยังไม่ชัดเจน แต่สามารถชี้ให้เห็นข้อแตกต่างได้ในระดับหนึ่งซึ่งควรมีการศึกษาเพิ่มเติมในอนาคต

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

ภาษาไทย

พรรณนิภา รอดวรรณะ(2563) เอกสารประกอบการบรรยายหลักสูตรการวางระบบบัญชีต้นทุนอุตสากรรม สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์.

พรรณนิภา รอดวรรณะ(2563) เอกสารประกอบการบรรยายหลักสูตรการป้องกันการทุจริต สภาวิชาชีพบัญชี

ในพระบรมราชูปถัมภ์.

พรรณนิภา รอดวรรณะ(2563) เอกสารประกอบการบรรยายหลักสูตรการวางระบบสารสนเทศเพื่อการ

ตัดสินใจ สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์.

พรรณนิภา รอดวรรณะ (2559) Z-Score ดัชนีชี้วัดความเสี่ยงล้มละลาย, News Letter ฉบับที่ 37 มกราคม

สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์.

พรรณนิภา รอดวรรณะ,นิติบัญชีศาสตร์กับ M-Score ดัชนีชี้วัดความผิดปกติในงบการเงิน, News Letter

ฉบับที่ 39 มีนาคม 2559 สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์.

พรรณนิภา รอดวรรณะ(2548), โปรแกรม PANNIPA : KPI_FINANCE ลิขสิทธิ์ทะเบียนเลขที่ว1.1170.

ภาษาอังกฤษ

Altman, E. (1967). The Prediction of Corporate Bankruptcy, UCLA Dissertation, Michigan

University Press.

Altman E. (2019), A 50-Year Retrospective on Credit Risk Models, the Altman Z-Score Family

of Models and Their Applications to Financial Markets and Managerial Strategies,

https:// www.q-group.org/wp-content/uploads/2019/04/Altman_50-Year-Z-Scores.pdf

Beneish (1999), M.D. (1999) The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analyst Journal, P 24- 36.

Beneish (1999), M.D. and D.Cl Nichols. (2005). Earning s Quality and Future Returns : the

Relation between Accruals and the Propability of Earnings Manipulation. Indiana

University workingpaper.

Mark J. Nigrini (2020), Forensic Analytics: Methods and Techniques for Forensic Accounting

Investigations; 2nd Edition; Wiley.

Mark J. Nigrini(2012), Benford’s Law : Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection; Wiley.

Vernon Richardson(2019), Katie Terrell, and Ryan Teeter ; Data Analytics for Accounting;

McGrawHill Education. https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_8916/slides/chapter4.pdf