Common types of fraudulent accounting / Akma Hidayu Abdul Wahid and Rafizan Abdul Razak
Notice bibliographique
Résumé
Accounting fraud occurs when an individual knowingly alters financial documents to provide a false impression of a company's financial health. Several distinct forms of accounting fraud are more common than others. Among these are the following: overstatement of income, misrepresentation of assets, understatement of expenses. There are several methods by which a firm might intentionally inflate its reported income. A firm, for example, will acknowledge the sales prior to their realization or before receiving money. Simply put, the timing of acknowledging income is incorrect. For example, changing the date of an event to occur after the end of the year allows for extra sales transactions for the present year. Another method involves generating counterfeit invoices. In 2022, Securities Commission Malaysia reported that Serba Dinamik was prosecuted in the Kuala Lumpur Sessions Court for providing a false statement about Serba Dinamik's revenue to Bursa Malaysia Securities Berhad. The charge that was preferred under section 369(a)(B) of the Capital Markets and Services Act 2007 ("CMSA") was related to Serba Dinamik's Quarterly Report on the Consolidated Results for the Quarter and Year Ended 31 December 2020 (Securities Commission Malaysia, 2022).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».