Predicting Audit Opinion in Consolidated Financial Statements with Artificial Neural Networks. - Sánchez-Serrano, José Ramón; Alaminos, David; García-Lagos, Francisco; Callejón-Gil, Ángela (MDPI, 2020)
Los modelos para predecir la opinión de auditoría analizan las variables que afectan la probabilidad de obtener una opinión calificada. Esto ayuda a los auditores a planificar procedimientos de revisión y controlar su desempeño. A pesar de su aparente relevancia, los modelos existentes solo se han centrado en el contexto de los estados financieros individuales y ninguno se ha referido a los estados financieros consolidados. La información consolidada es esencial para los procesos de toma de decisiones y para comprender la verdadera situación financiera de una empresa. Nuestro objetivo es proporcionar un nuevo modelo de predicción de opinión de auditoría para estados financieros consolidados. Con este fin, se eligió una muestra de un grupo de empresas españolas y se utilizó una técnica de red neuronal artificial, el perceptrón multicapa. Los resultados muestran que el método desarrollado logró predecir la opinión de auditoría con una precisión superior al 86%. Además, existen diferencias importantes en cuanto a las variables más significativas en la predicción de la opinión de auditoría para cuentas individuales, ya que, al utilizar estados financieros consolidados, las variables relacionadas con la industria, el tamaño del grupo, el auditor y los miembros de la junta se convirtieron en los principales parámetros explicativos de la predicción
Keywords: Redes neuronales (Informática); Auditoría; Estados financieros; Audit opinion prediction; Multilayer perceptron; Consolidated financial statements; Auditing