| Abstract | Financijski izvještaji opće namjene predstavljaju osnovni izvor informacija koje korisnici i
različite interesne strane koriste za potrebe poslovnog odlučivanja. Stoga je važno da
financijski izvještaji budu realno i istinito prezentirani, odnosno da budu prezentirani bez
značajnih pogrešnih prikazivanja koja mogu umanjiti korisnost računovodstvenih
informacija. Predmet ovog rada je istraživanje povezanosti i utjecaja pokazatelja analize
financijskih izvještaja na značajno pogrešno prikazivanje u financijskim izvještajima
poduzeća. Osnovni cilj ovog istraživanja je oblikovanje modela utjecaja pokazatelja analize
financijskih izvještaja na utvrđivanje i predviđanje značajnih pogrešnih prikazivanja u
financijskim izvještajima poduzeća. Istraživanja je provedeno u razdoblju od 2010. godine
do 2014. godine na uzorku poduzeća čije su dionice uvrštene na segmentima kotacije,
primarnog i sekundarnog slobodnog tržišta na organiziranom tržištu kapitala u Federaciji
Bosne i Hercegovine, odnosno Sarajevskoj burzi. U konačni uzorak je uključeno 117
poduzeća, što predstavlja 66,86% od ukupnog broja poduzeća, odnosno 257 financijskih i
revizorskih izvještaja, što čini 29,37% od ukupne populacije. Podatci za potrebe empirijskog
dijela istraživanja su prikupljeni primjenom tehnike analize sadržaja revizorskih i
financijskih izvještaja u razdoblju od 2010. godine do 2014. godine. Prikupljeni podaci
analizirani su različitim statističkim metodama koje uključuju primjenu deskriptivne i
inferencijalne statistike, a dobiveni rezultati su prezentirani pomoću tabličnih i grafičkih
prikaza. U pogledu općih obilježja poduzeća uključenih u uzorak treba istaknuti da
dominiraju poduzeća u privatnom domaćem vlasništvu čija je osnovna djelatnost
prerađivačka industrija, a koja su klasificirana kao velika i srednje velika poduzeća.
Istraživanjem je utvrđeno da je 36,96% poduzeća uključenih u uzorak imalo značajna
pogrešna prikazivanja koja su utvrđena od strane revizora. Najčešća područja značajnih
pogrešnih prikazivanja su stavke nenovčanih rashoda, odnosno vrijednosna usklađenja
potraživanja, umanjenja vrijednosti stalnih sredstava i umanjenja vrijednosti zaliha.
Primjena parametrijskih i neparametrijskih statističkih testova je rezultirala utvrđivanjem
tradicionalnih pokazatelja analize financijskih izvještaja koji se razlikuju između poduzeća
sa značajnim pogrešnim prikazivanjem i poduzeća bez značajnih pogrešnih prikazivanja u
financijskim izvještajima na razini značajnosti od 5%. To su koeficijent ubrzane likvidnosti
(QLiq), faktor zaduženosti – broj godina (FqSol), koeficijent obrtaja ukupne imovine (QtTA),
koeficijent obrtaja tekuće imovine (QtCA), trajanje naplate potraživanja (DRec), dobit po
dionici (EPS) i pokazatelj odnosa zarade i cijene (E/P). Nadalje, na razini značajnosti od
5%, utvrđeno je da se pokazatelj kvalitete dobiti (QPro), pokazatelj investiranja (CInv) i
pokazatelj kapitalnih izdataka (CLA) značajno razlikuju između poduzeća sa značajnim
pogrešnim prikazivanjem i poduzeća bez značajnih pogrešnih prikazivanja u financijskim
izvještajima. Rezultati istraživanja također pokazuju da poduzeća sa značajnim pogreškama
u financijskim izvještajima imaju u prosjeku „slabije“ vrijednosti tradicionalnih i novčanih
pokazatelja analize financijskih izvještaja u odnosu na poduzeća bez značajnog pogrešnog
prikazivanja u financijskim izvještajima. Na temelju iznesenog pokazuje se da pokazatelji
analize financijskih izvještaja pozitivno utječu na utvrđivanje značajnih pogrešnih
prikazivanja u financijskim izvještajima poduzeća. Nadalje, primjenom logističke regresije
identificirani su tradicionalni pokazatelji analize financijskih izvještaja, koeficijent obrtaja
ukupne imovine (QtTA) i dobit po dionici (EPS), koji na razini planirane statističke
značajnosti od 5% pozitivno utječu na predviđanje značajnog pogrešnog prikazivanja u
financijskim izvještajima poduzeća. Rezultati pokazuju da sveukupna klasifikacija točnost
modela iznosi 66,20%. Na kraju, u konačni prediktivni model uključeni su koeficijent
trenutne likvidnosti (QLiq), pokazatelj trajanje naplate potraživanja (DRec), novčano
pokriće tekućih obveza (CCLib), novčani pokazatelj investiranja (Cinv) i pokazatelj povrata
novca na uloženi kapital i obveze (CRoce) te je na razini planirane statističke značajnosti
od 5% utvrđeno da isti značajno doprinose predviđanju značajnog pogrešnog prikazivanja
u financijskim izvještajima. Sveukupna klasifikacijska točnost konačnog modela koji se
temelji na tradicionalnim i novčanim pokazateljima (72,00%) povećala se za 5,80% u
odnosu na prediktivni model koji se temeljio isključivo na tradicionalnim pokazateljima
analize financijskih izvještaja (66,20%). Na temelju iznesenog, pokazuje se da pokazatelji
analize financijskih izvještaja pozitivno utječu na predviđanje značajnih pogrešnih
prikazivanja u financijskim izvještajima poduzeća. |
| Abstract (english) | Financial statements of general purpose are the main source of information that users and
stakeholders use for the purposes of business decision-making. Therefore it is important that
financial statements are fairly and faithfully presented, that is to be presented without
material misstatement, which may reduce the usefulness of accounting information. The
subject of this paper is to explore the connection and impact of indicators of the analysis of
financial statements on material misstatements in the financial statements of the companies.
The main objective of this research is to create a model of impact of the indicators of analysis
of financial statements on determination and prediction of material misstatement in financial
statements of the companies. The research was conducted in the period from 2010. to 2014.
on a sample of companies whose shares are listed on the quotations, primary and secondary
free market segments on the organized capital market in the Federation of Bosnia and
Herzegovina, that is on the Sarajevo Stock Exchange. The final sample included 117
companies, representing 66.86% of the total number of companies and 257 financial
statements and audit reports, representing 29.37% of the total population. The research data
were collected using the content analysis technique of the audit reports and financial
statements in the period from 2010. to 2014. The collected data were analysed by different
descriptive and inferential statistical methods, and the results are presented using the tables
and graphics. It should be noted that domestic private property companies whose main
activity is the processing industry and that are classified as large and medium-sized
enterprises, are dominated companies in the research sample. The research found that
36.96% of the companies included in the sample had a material misstatement that is
qualified by the auditor. The most common areas of material misstatement items are noncash
expenses, that is value adjustment of receivables, impairment of fixed assets and
impairment of inventories. The application of parametric and nonparametric statistical tests
at a significance level of 5% resulted in determination of traditional indicators of financial
statement analysis that are significantly different between companies with material
misstatements and companies without material misstatement in the financial statements.
That indicators are Quick ratio (QLiq), Total debt - the number of years (FqSol), Turnover
coefficient of total assets (QtTA), Turnover coefficient of current assets (QtCA), Duration of
receivables payment (DRec), Earnings per share (EPS) and Earnings and price ratio (E/P).
Furthermore, at the significance level of 5%, it was found that the Profit quality indicator
(QPro), Cash investment indicator (CInv) and Cash capital indicator (CLA) are significantly
different between companies with material misstatements and companies without material
misstatements in the financial statements. Research results also show that companies with
material misstatement in the financial statements have, on average, "weaker" values of
tradicional and cash indicators of the analysis of financial statements in relation to
companies without material misstatement in the financial statements. Based on the
foregoing, it is shown that indicators of the analysis of the financial statements have a
positive impact on determination of material misstatement in the financial statements of the
companies. Further, logistic regression identified the traditional indicators of financial
statement analysis, Turnover coefficient of total assets (QtTA) and Earnings per share
(EPS), that have a positive impact on the prediction of material misstatement in the financial
statements of the companies, at the statistical significance level of 5%. The overall
classification accuracy of the model is 66.20%. In the final step, the final prediction model
includes Quick ratio (QLiq), Duration of receivables payment (DRec), Cach cover of current
liabilities (CCLib), Cash investment indicator (CInv) and Cash return on equity and
liabilities (CRoce) and at the statistical significance level of 5% and it is showed that it
contributes significantly to the prediction of material misstatement in the financial
statements. The overall classification accuracy of the final model based on traditional and
cash indicators (72.00%) increased by 5.80% compared to the predictive model based on
traditional indicators of financial statement analysis (66,20%). Based on the presented, it is
shown that indicators of the analysis of the financial statements have a positive impact on
the prediction of material misstatements in the financial statements of the companies. |
