Logistic Regression In Detecting of Fraudmental Financial Statements with Using Financial Ratios
Author(s):
Abstract:
We examines published data to develop a model for detecting factors associated with Fraudmental financial statements (FFS). Most Fraudmental financial statements in Tehran Stocks Exchange (Tse) Listed Companies، can be identified on the basis of the financial ratios. We use a sample of 68 firms includes 34 with FFS and 34 non- FFS. Nine financial variables are selected for examination as potential predictors of FFS. Univariate and multivariate statistical techniques (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 83/8 per cent. The results therefore demonstrate that the models function effectively in detecting FFS and could be of assistance to Investors and auditors, both internal and external and taxation، Government bodies and to the banking system.
Language:
Persian
Published:
Journal of Audit Science, Volume:13 Issue: 2, 2013
Page:
145
magiran.com/p1209404
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!