Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Rynek kapitałowy Polska" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Ocena skuteczności modelu Beneisha w wykrywaniu manipulacji w sprawozdaniach finansowych
    Effectiveness of the Beneish Model in Detecting Financial Statement Manipulations
    Autorzy:
    Golec, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/659086.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    model Beneisha
    M‑Score
    manipulacje wynikami finansowymi
    Polska
    rynek kapitałowy
    Beneish Model
    M-Score
    financial statement manipulation
    Polska
    listed companies
    Opis:
    The aim of this study is to verify whether Beneish M‑Score model can be useful in detecting Polish companies involved in earning management practices that lead to adverse or disclaimer of auditors’ opinion. The sample covers 24 pairs of firms listed on Warsaw Stock Exchange or New Connect (alternative market). The findings generally indicate that with –2.22 point cut‑off the model was able to identify 67% of manipulators and 75% non‑manipulators correctly. The accuracy of the model improved from 71% to 75% after shifting the cut‑off point to –1.98. Another observation was that high changes in M‑Score values turned out to be better indicator of manipulation and the classification based on 35% change in year‑to‑year values reached 85% accuracy.
    Celem artykułu jest ocena, czy model Beneisha może stanowić użyteczne narzędzie do wykrywania manipulacji wynikami finansowymi, które prowadziły do wydania negatywnej opinii biegłego rewidenta lub odmowy jej wydania w polskich spółkach kapitałowych. Badaniem objęto 24 pary przedsiębiorstw z głównego rynku Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie oraz z rynku alternatywnego New Connect. Z przeprowadzonych analiz wynika, że przy punkcie granicznym –2,22 model poprawnie identyfikował 67% manipulatorów i 75% niemanipulatorów. Dokładność modelu wzrastała z 71% do 75% wraz z przesuwaniem punktu odcięcia do –1,98. Kolejną obserwacją był fakt, że duże zmiany w wartościach M‑Score okazały się lepszym kryterium oceny. Klasyfikacja podmiotów na podstawie 35% zmiany wskaźnika rok do roku pozwoliła zwiększyć dokładność grupowania do 85%.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2019, 2, 341; 161-182
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies