Распределение Бенфорда: применимость к анализу нефинансовых данных
Раздел: Аналитика и работа с данными
Авторы:
Евгений Зверев, CIA
Андрей Никифоров, риск-менеджер
Статья была опубликована в журнале "МСФО и МСА в кредитной организации" № 3 (77) \ 2020
Анализ поведения элементов совокупности на основе распределения Бенфорда может быть применен к любым данным, образующим геометрическую прогрессию. В данной статье метод
применен для анализа динамики развития эпидемии COVID-19.
Банкам это может быть полезно как для прогнозирования изменения деловой активности, так и для формирования аудиторского суждения о достоверности публикуемых данных.
Полный текст статьи читайте в PDF.
Евгений Зверев, CIA
Андрей Никифоров, риск-менеджер
Статья была опубликована в журнале "МСФО и МСА в кредитной организации" № 3 (77) \ 2020
Анализ поведения элементов совокупности на основе распределения Бенфорда может быть применен к любым данным, образующим геометрическую прогрессию. В данной статье метод
применен для анализа динамики развития эпидемии COVID-19.
Банкам это может быть полезно как для прогнозирования изменения деловой активности, так и для формирования аудиторского суждения о достоверности публикуемых данных.
Распределение Бенфорда некая объективная реальность, не зависящая от субъективной сущности человека. На эту объективную реальность наложили официальные данные и получили совпадение. Случайность? Нет, статистическая значимость результата 95%. Подгонка официальных данных под распределение? А кому это нужно, ведь распределение весьма специфичное и малоизученное. Получается, что официальные данные достоверны.
Полный текст статьи читайте в PDF.
Сравнение данных учетных систем: как выявить манипуляции с бухгалтерской отчетностью?
Кластерный анализ: формирование индикатора риска для больших совокупностей учетной информации
Распределение Бенфорда: выявление нестандартных элементов в больших совокупностях финансовой информации
Экспертная выборка: формирование для большой совокупности
Учетные данные с нестандартным поведением: практические способы выявления признаков мошенничества
Проверка эффективности управления рисками клиента в рамках проектного финансирования