| LEADER |
08342nam a22002177a 4500 |
| 001 |
2229018 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 564147
|a حنا، عماد جورج إبراهيم
|e مؤلف
|q Hanna, Emad George Ibrahim
|
| 245 |
|
|
|a تأثير بيئة البيانات الضخمة على مدي اعتماد مراقب الحسابات على الإجراءات التحليلية في اكتشاف الغش بالقوائم المالية:
|b دراسة تجريبية
|
| 260 |
|
|
|b جامعة طنطا - كلية التجارة - قسم المحاسبة
|c 2024
|g يونيو
|
| 300 |
|
|
|a 1005 - 1067
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a يهدف البحث إلى دراسة واختبار مدى تأثير بيئة البيانات الضخمة على اعتماد مراقبي الحسابات في مصر على الإجراءات التحليلية في اكتشاف الغش في القوائم المالية. وكذلك تحديد مدى تأثير كل من الخبرة والقيد لدى الهيئة العامة للرقابة المالية على مقدرة مراقبي الحسابات على استخدام الإجراءات التحليلية في اكتشاف الغش في القوائم المالية. ومن خلال تقديم حالتين تجريبيتين لمراقبي الحسابات بمكاتب المراجعة الخاصة، ولدى الجهاز المركزي للمحاسبات. فقد قدم الباحث في الحالة الأولى، الإجراءات التحليلية في صورة نسب مالية فقط تشتمل على وجود تلاعب في الإيرادات والمخزون لشركة افتراضية، وطلب من المشاركين تحديد احتمال وجود غش في القوائم المالية. ثم قدم إليهم فيما بعد، بيانات تعكس بيئة البيانات الضخمة عبر وسائل التوصل الاجتماعي وطلب منهم تحديد احتمال وجود غش في القوائم المالية. وقد بلغ عدد المشاركين في هذه الحالة التجريبية الأولى 47 مراقب حسابات. وفي الحالة التجريبية الثانية قدم الباحث نفس البيانات الحالة الافتراضية السابقة، بالإضافة إلى تقديم بيانات نصية (غير المالية) لتقرير مجلس الإدارة مع البيانات المالية (النسب المالية)، بحيث تشتمل الإجراءات التحليلية على كل من البيانات المالية وغير المالية، وطلب من المشاركين الإجابة على نفس الأسئلة في الحالة الأول سواء في توافر بيئة البيانات الضخمة أو عدم توافرها. وقد بلغ عدد المشاركين في هذه الحالة التجريبية الثانية 43 مراقب حسابات. كما طلب من المشاركين الإفصاح عن سنوات الخبرة في مراجعة القوائم المالية للشركات المساهمة، وما إذا كانوا مقيدين أو غير مقيدين لدى الهيئة العامة للرقابة المالية. وقد أشارت نتائج البحث إلى أن احتمال اكتشاف مراقبي الحسابات للغش كان أكبر في حالة استخدام البيانات المالية وغير المالية معا مقارنة بحالة استخدام البيانات المالية فقط. وكذلك احتمال اكتشاف مراقبي الحسابات للغش كان أكبر في حالة توافر بيئة البيانات الضخمة مقارنة بعدم توافر البيانات الضخمة. كما أوضحت النتائج لم يكن هناك اختلاف معنوي في احتمال اكتشاف الغش بواسطة مراقبي الحسابات ذوي الخبرة أو المقيدين لدى الهيئة العامة للرقابة المالية مقارنة بمراقبي الحسابات الأقل خبرة أو غير المقيدين. ولكن عند اختبار التأثير المشترك للخبرة والقيد لدى الهيئة العامة للرقابة المالية، وجد أن مراقبي الحسابات ذوي الخبرة والمقيدين لدى الهيئة العامة للرقابة المالية لديهم مقدرة أكبر على اكتشاف الغش في القوائم المالية مقارنة بمراقبي الحسابات غير المقيدين وذوي الخبرة الأقل.
|b The purpose of this research is to study and examine the impact of the big data environment on the reliance of auditors in Egypt on analytical procedures to detect fraud in financial statements. As well as determining the extent to which experience and registration with the Financial Supervisory Authority affect the ability of auditors to use analytical procedures to detect fraud in the financial statements. By presenting two experimental cases to auditors in private audit offices and the Accountability State Authority. In the first case, the researcher presented the analytical procedures in the form of financial ratios only that included the presence of manipulation in the revenues and inventory of a hypothetical company and asked the participants to determine the possibility of fraud in the financial statements. Then he later presented them with data that reflects the big data environment via social media and asked them to determine the possibility of fraud in the financial statements. The number of participants in this first experimental case was 47 auditors. In the second experimental case, the researcher presented the same data as the previous hypothetical case, in addition to presenting textual data (non-financial) for the board of directors’ report along with the financial data (financial ratios), so that the analytical procedures include both financial and non-financial data, and the participants were asked to answer the same questions. The questions in the first case are whether a big data environment is available. The number of participants in this second experimental case was 43 auditors. Participants were also asked to disclose their years of experience in reviewing the financial statements of joint-stock companies, and whether they are registered or not registered with the Financial Regulatory Authority. The research results indicated that the probability of auditors discovering fraud was greater in the case of using financial and non-financial data together compared to the case of using financial data only. Likewise, the probability of auditors discovering fraud was greater in the presence of a big data environment compared to the absence of big data. The results also showed that there was no significant difference in the probability of detecting fraud by experienced auditors or those registered with the Financial Regulatory Authority compared to less experienced or non-registered auditors. However, when testing the combined effect of experience and registration with the Financial Regulatory Authority, it was found that auditors with experience and registered with the Financial Regulatory Authority have a greater ability to detect fraud in the financial statements compared to auditors who are not registered and with less experience.
|
| 653 |
|
|
|a الهيئة العامة للرقابة
|a القوائم المالية
|a البيانات الضخمة
|a مراقبو الحسابات
|
| 692 |
|
|
|a الإجراءات التحليلية
|a بيئة البيانات الضخمة
|a اكتشاف الغش في القوائم المالية
|a خبرة مراقب الحسابات
|a قيد مراقب الحسابات لدى الهيئة العامة للرقابة المالية
|b Analytical Procedures
|b Big Data Environment
|b Detecting Fraud in Financial Statements
|b Auditor Experience
|b Auditor Registration with the Financial Regulatory Authority
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 016
|e Journal of Accounting Research
|f Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Muḥāsabiyyaẗ
|l 002
|m ع2
|o 1541
|s مجلة البحوث المحاسبية
|v 011
|x 2682-3446
|
| 856 |
|
|
|u 1541-011-002-016.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1485525
|d 1485525
|
