تأثیر رقابت بازار محصول بر رابطه بین استراتژی تجاری و مدیریت سود

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه حسابداری، دانشگاه زنجان ، زنجان، ایران

2 حسابداری، مدیریت، تهران، تهران، ایران

3 دانشجوی دکتری حسابداری، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا(س)، تهران، ایران

چکیده

هدف: هدف این پژوهش بررسی تأثیر رقابت بازار محصول بر رابطه بین استراتژی‌های تجاری (استراتژی رهبری هزینه و استراتژی تمایز محصول) با مدیریت سود اختیاری می‌باشد.

روش: تحقیق حاضر از نظر هدف، تحقیقی کاربردی و از نظر ماهیت و روش، توصیفی و از نوع همبستگی است. از نظر شیوه گردآوری داده تحقیق نیمه تجربی پس رویدادی در حوزه تحقیقات اثباتی حسابداری است که با استفاده از رگرسیون چند متغیره انجام شده است. نمونه آماری شامل 113 شرکت بورس اوراق بهادار تهران طی سال‌های 1391 الی 1398 می باشد.

یافته‌ها: نتایج تجزیه و تحلیل فرضیه‌ها با استفاده از رگرسیون داده‌های ترکیبی بیانگر این است که استراتژی رهبری هزینه ارتباط مثبت و معناداری با مدیریت سود مبتنی بر اقلام تعهدی اختیاری دارد و رقابت بازار محصول به عنوان متغیر تعدیل‌گر قادر به تعدیل و تشدید این رابطه بوده است. از طرفی استراتژی تمایز رابطه منفی و معناداری با مدیریت سود مبتنی بر اقلام تعهدی اختیاری دارد اما رقابت بازار محصول تاثیر معناداری بر رابطه استراتژی تمایز و مدیریت سود ندارد است.

نتیجه‌گیری: هرچه شرکت‌ها سهم از بازار بیشتری داشته باشند ارتباط مثبت بین استراتژی رهبری هزینه و مدیریت سود بیشتر خواهد بود، از طرفی هر چه شرکت‌ها تمایل بیشتری به استراتژی تمایز داشته باشند، مدیریت سود کمتری ارائه می‌کنند.

Smiley face

 
ACFE (2020). Report to The Nation on Occupational Fraud and Abuse Global Fraud Study. Association of Certified Fraud Examiners, 1-80.
ACFE. (2018). .Report to The Nation on Occupational Fraud and Abuse Global Fraud Study. Association of Certified Fraud Examiners, 1-80.
Cerullo, M. J., & Cerullo, V. (1999). Using neural networks to predict financial reporting fraud: Part 1. Computer Fraud and Security, 99, 15-3.
 Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C. R., & Sloan, R. G. (2011). Predicting Material Accounting Misstatements. Contemporary Accounting Research, 28(1), 17–82.
Denziana, A. (2015). The effect of audit committee quality and internal auditor objectivity on the prevention of fraudulent financial reporting and the impact on financial reporting
quality (a survey on state-owned company in Indonesia). International Journal of Monetary Economics and Finance, 8(2), 213–227.
Efstathios.kirkos,Charalambos Spathis,Yannis Manolopoulos.(2007),Data Mining for the detection of fraudulent financial statements,Expert Systems With Applications.32 ,pp.995-1003
Etemadi, Hossein; Zalqi, Hossein (2012), Application of Logistic Regression in Identifying Fraudulent Financial Reporting, Accounting Knowledge, 13(51). (in Persian).
Fanning, M.K. and Cogger, K.O. (1998) , ``Neural detection of management fraud using published financial data’’, International Journal of Intelligent Systems in Accounting,Finance and Management, Vol. 7 No. 1, pp. 21-41.
Haghighat khah, Fatemeh and Kouchaki, Shahin (2018), Application of artificial intelligence in dealing with fraud in accounting and auditor's responsibility for violations, International Conference on Management, Accounting, Economics and Banking in the Third Millennium, Tehran. (in Persian).
Gaganis , C., Pasiouras, F., & Doumpos, M. (2007). Probabilistic neural networks for the identifycation of qualified audit opinions: Expert System with Applications, 32, 114-124.
Garhami, Alireza, Mahdavi, Gholamhossein (2012), Presenting a model to detect fraud by auditors using artificial neural network, Thesis, Shiraz University, Faculty of Economics and Social Sciences. (in Persian).
Ghstasbi, Mohammad and Pourzmani, Zahra (2018), Presentation of fraud detection model by auditors using artificial intelligence techniques, 5th International Conference on Management and Accounting Sciences, Tehran. (in Persian).
Hasnan, S., Mohd Razali, M. H., & Mohamed Hussain, A. R. (2020). The effect of corporate governance and firm-specific characteristics on the incidence of financial restatement. Journal of Financial Crime.
 Kasmir, S.E, M. (2008). No Title. Raja Grafindo Persada.
 Kirkos, E., Spathis, C., & Manolopoulos, Y. (2007). Data Mining techniques for the detection of fraudulent financial statements. Expert Systems with Applications, 32(4), 995–1003.
 Moeller, K. (2009). Intangible and financial performance: Causes and effects. Journal of Intellectual Capital, 10(2), 224–245.
Meshbaki, Asghar; Mambini, Hossein and Bakshizadeh, Alireza (2014), bankruptcy analysis of companies listed in the stock exchange with two methods of diagnostic analysis and incremental data coverage analysis model, 4(13) consecutive 13. (in Persian).
 Omar, N., Johari, Z. A., & Smith, M. (2017). Predicting fraudulent financial reporting using artificial neural network. Journal of Financial Crime, 24(2), 362–387.
 Purniati, A., & Heryana, T. (2018). Jurnal Aset (Akuntansi Riset). Jurnal ASET (Akuntansi Riset, 10(1), 63–74.
Pourheidari, Omid, Azami, Zainab (2018), Identifying the type of auditors' comments using neural networks, Accounting Knowledge Journal, 1 (3): 77-97. (in Persian).
Rahma, D. V., & Suryani, E. (2019). No Title. JURNAL ASET (AKUNTANSI RISET), 11 (2)(Pengaruh Faktor-Faktor Fraud Triangle Terhadap Financial Statement Fraud).
Riany, Meutia. Sukmadilaga, Citra. Yunita, Devianti.(2021).  Detecting Fraudulent Financial Reporting Using Artificial Neural Network, Journal of Accounting Auditing and Business - Vol.4, No.2, 2021.
Rahmani, Halima; Rajab Dari, Hossein and Khormin, Manouchehr (2016), Investigating the effect of the theory of rational action on the tendency to commit fraud in financial reporting, Scientific Research Quarterly Journal of Accounting Knowledge and Management Accounting, 6(24) . (in Persian).
Soeprajitno, R. R. W. N. (2019). Potensi Artificial Intelligence (Ai) Menerbitkan Opini Auditor ? Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis Airlangga, 4(1), 560–573. https://doi.org/10.31093/jraba.v4i1.142.
Tarasi, Mojtaba; Bani Talebi Dehkordi, Bahareh and Zamani, Behzad (2018), Prediction of fraudulent financial report by means of artificial neural network, Management Accounting Scientific Research Quarterly, 12(40). (in Persian).
Yesiariani, M., & Rahayu, I. (2017). Deteksi financial statement fraud: Pengujian dengan fraud diamond. Jurnal Akuntansi & Auditing Indonesia, 21(1), 49–60.