| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 248
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Dileme zaupnosti in delo računovodij od doma
Lara Grošelj, 2024, diplomsko delo

Opis: To diplomsko delo se nanaša na vprašanja zaupnosti, s katerimi se srečujejo računovodski strokovnjaki, oz. računovodje pri delu od doma. Naš cilj pri raziskavi je ugotoviti, ali se z delom od doma krši načelo zaupnosti, poleg tega pa tudi identificirati in analizirati specifične izzive, povezane z zagotavljanjem varnosti podatkov in ohranjanja zaupnosti v delovnem okolju na daljavo, ki je postalo še posebej aktualno v luči pandemije COVID-19. Načelo zaupnosti smo obravnavali po Kodeksu etike za računovodske strokovnjake. Za dosego zastavljenega cilja smo izvedli raziskovalno metodo, ki vključuje poglobljene intervjuje z računovodji, ki imajo izkušnje na področju dela od doma. Na ta način smo opravili pregled obstoječih praks in smernic za varovanje podatkov. Intervjuji so nam omogočili tudi vpogled v izkušnje intervjuvancev ter razkrili, s kakšnimi težavami in skrbmi se srečujejo pri zagotavljanju zaupnosti v domačem okolju. Delo od doma prinaša mnoge prednosti, kot so večja fleksibilnost in učinkovitost, vendar so ugotovitve raziskave opozorile tudi na znatna tveganja glede varnosti podatkov. Diplomsko delo predpostavlja tudi pomembnost uvedbe celovitih kibernetskih ukrepov za uspešno obvladovanje teh tveganj, vključno z naprednimi tehnološkimi rešitvami, kot so šifriranje podatkov, uporaba VPN-jev, redno posodabljanje programske opreme in izvajanje varnostnih pregledov. Dodamo lahko kontinuirano izobraževanje in usposabljanje računovodij glede najboljših praks varovanja podatkov ter vzpostavitev jasnih in strogih politik za delo računovodij od doma. Ta perspektiva na delo od doma je ključnega pomena za podjetja, ki dovoljujejo svojim zaposlenim ugodnost dela od doma in hkrati prilagajajo svoje delovne pogoje sodobnejšim pristopom, vendar se hkrati prizadevajo ohraniti visoko raven zaupnosti podatkov. Navsezadnje ne smemo pozabiti, da uvedba omenjenih ukrepov lahko pripomore k zmanjšanju tveganja, povezanega z delom na daljavo. Hkrati pa se omogoči tudi učinkovita in varna izvedba delovnih obveznosti tudi izven tradicionalnega pisarniškega okolja.
Ključne besede: zaupnost, delo na daljavo, računovodje, varnost podatkov, Kodeks etike za računovodske strokovnjake
Objavljeno v DKUM: 25.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (1,60 MB)

2.
Primerjave etičnih pritiskov na zaposlene v računovodskih servisih v Sloveniji in Makedoniji
Dragi Aleksovski, 2024, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo raziskuje in primerja etične pritiske, s katerimi se soočajo zaposleni v računovodskih servisih v Sloveniji in Makedoniji. V uvodu je poudarek na pomembnosti etike v računovodskem poklicu, kjer je v ospredju potreba po visokih standardih integritete, natančnosti in zaupnosti pri delu z občutljivimi finančnimi informacijami. Diplomsko delo izpostavlja, da lahko etični pritiski prihajajo iz različnih virov, kot so stranke, uprave podjetij ali sodelavci, ki lahko poskušajo vplivati na izboljšanje finančnega stanja podjetja. Raziskava je zasnovana na kvalitativni in kvantitativni metodologiji, kjer so anketirani računovodje iz Slovenije in Makedonije. Cilj je bil preučiti razlike v etičnih pritiskih med državama in ugotoviti, ali se računovodje v obeh državah soočajo z enakimi pritiski. Diplomsko delo vključuje pregled relevantne literature, opis metodologije raziskave ter analizo rezultatov anket. Glavni izzivi, s katerimi se soočajo računovodje, vključujejo pritiske za zavajajoče računovodsko poročanje, kršenje zaupnosti ter manipulacijo finančnih podatkov. Raziskava ugotavlja, da so etični pritiski prisotni v obeh državah, vendar pa je njihova narava in intenzivnost odvisna od specifičnih okoliščin med Slovenijo in Makedonijo.
Ključne besede: računovodstvo, etika, etika v računovodstvu, računovodje, etični pritiski, etični kodeksi
Objavljeno v DKUM: 21.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 7
.pdf Celotno besedilo (989,30 KB)

3.
Uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju
Laura Panič, 2024, magistrsko delo

Opis: V zadnjih nekaj letih ima velik vpliv na zunanje revidiranje umetna inteligenca, ki strmi k temu, da lahko revizorjem olajša določena ponavljajoča se dela in jim omogoča, da se ti lahko posvetijo nalogam, ki prinašajo dodano vrednost zunanji reviziji. V tem magistrskem delu je predstavljena uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju skozi do sedaj objavljeno literaturo, opravljena pa je tudi raziskava o dejanskem poznavanju in uporabi umetne inteligence v zunanji reviziji računovodskih izkazov v Sloveniji. Naloga podrobneje obravnava tehnologije umetne inteligence, analitiko masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov in robotsko avtomatizacijo procesov. V teoretičnem delu smo opredelili zunanjo revizijo in umetno inteligenco ter kronološko predstavili njun razvoj. Predstavljene so tehnologije umetne inteligence, njihova dosedanja uporaba ter morebitne prednosti in pomanjkljivosti vključitve posamezne tehnologije umetne inteligence v revizijski proces. Ugotavljamo, da bi vključitev tehnologij umetne inteligence pripomogla predvsem k večji učinkovitosti in h kakovosti zunanje revizije, k zmanjšanju in avtomatizaciji ponavljajočih se revizijskih nalog, hitrejšemu pregledu in obdelavi podatkov, možnostim testiranja celotne populacije in nenazadnje bi lahko omogočila neprekinjeno revizijo. Uporaba umetne inteligence v reviziji bo za revizorja pomenila pridobitev novega znanja in spretnosti ter dodatna izobraževanja. Na drugi strani pa vključitev tehnologij umetne inteligence prinaša skrb za višje stroške revizije, zaupnosti informacij in varnosti pred kibernetskimi napadi ter pomanjkanje pripravljenosti infrastrukture. V praktičnem delu magistrskega dela je prikazan postopek zbiranja podatkov, pridobljenih s pomočjo anketnega vprašalnika. Z opisno statistično analizo predstavimo pridobljene rezultate vprašanj, ki so bila obdelana s programskim orodjem IBM SPSS. Za ugotavljanje razlik med spremenljivkama spol in zaposlenost anketirancev uporabimo t-test ter za spremenljivko starost anketirancev statistični test ANOVA. Uporabljeni testi pokažejo, da ni statistično značilnih razlik med demografskimi spremenljivkami: spol, starost in zaposlenost anketirancev. Na podlagi povprečnih vrednostih spremenljivk ugotavljamo določene razlike med demografskimi spremenljivkami, ki so v nalogi grafično prikazane. Na podlagi analize podatkov ugotavljamo, da anketirani revizorji v Sloveniji pri svojem delu že uporabljajo umetno inteligenco, ampak velika večina ne uporablja tehnologij, ki so podrobneje predstavljene v tem magistrskem delu. Tehnologija, ki jo revizorji največ uporabljajo, je analitika masovnih podatkov. Revizorji, anketirani v raziskavi, ki so zaposleni v revizijskih družbah Big 4, uporabljajo tehnologije umetne inteligence v povprečju nekoliko več kot revizorji, ki so zaposleni v drugih revizijskih družbah v Sloveniji. Ugotavljamo tudi, da anketirani revizorji nimajo visokega strokovnega znanja o tehnologijah umetne inteligence. Analitika masovnih podatkov je tehnologija, o kateri imajo revizorji največ strokovnega znanja v primerjavi z ostalimi tehnologijami. Rezultati raziskave pokažejo, da so revizorji pričeli z uporabo umetne inteligence zaradi prihranka časa, večje učinkovitosti in hitrejše analize podatkov. Ugotavljamo, da lahko revizorji s pomočjo rešitev umetne inteligence obdelajo več podatkov, kot jih lahko obdelajo brez uporabe umetne inteligence. Uporaba umetne inteligence omogoča revizorjem, da se čas revidiranja skrajša, čeprav je kar nekaj anketiranih mnenja, da čas revidiranja ostaja enak. Anketirani revizorji so mnenja, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila poklic zunanjega revizorja. Predvsem se bodo zmanjšala rutinska dela, proces pa bo v veliki meri avtomatiziran in dela bodo opravljena veliko hitreje.
Ključne besede: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 21
.pdf Celotno besedilo (3,81 MB)

4.
Uporaba umetne intelgence v zunanjem revidiranju
Iva Bedrač, 2024, magistrsko delo

Opis: V zadnjih nekaj letih ima velik vpliv na zunanje revidiranje umetna inteligenca, ki strmi k temu, da lahko revizorjem olajša določena ponavljajoča se dela in jim omogoča, da se ti lahko posvetijo nalogam, ki prinašajo dodano vrednost zunanji reviziji. V tem magistrskem delu je predstavljena uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju skozi do sedaj objavljeno literaturo, opravljena pa je tudi raziskava o dejanskem poznavanju in uporabi umetne inteligence v zunanji reviziji računovodskih izkazov v Sloveniji. Naloga podrobneje obravnava tehnologije umetne inteligence, analitiko masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov in robotsko avtomatizacijo procesov. V teoretičnem delu smo opredelili zunanjo revizijo in umetno inteligenco ter kronološko predstavili njun razvoj. Predstavljene so tehnologije umetne inteligence, njihova dosedanja uporaba ter morebitne prednosti in pomanjkljivosti vključitve posamezne tehnologije umetne inteligence v revizijski proces. Ugotavljamo, da bi vključitev tehnologij umetne inteligence pripomogla predvsem k večji učinkovitosti in h kakovosti zunanje revizije, k zmanjšanju in avtomatizaciji ponavljajočih se revizijskih nalog, hitrejšemu pregledu in obdelavi podatkov, možnostim testiranja celotne populacije in nenazadnje bi lahko omogočila neprekinjeno revizijo. Uporaba umetne inteligence v reviziji bo za revizorja pomenila pridobitev novega znanja in spretnosti ter dodatna izobraževanja. Na drugi strani pa vključitev tehnologij umetne inteligence prinaša skrb za višje stroške revizije, zaupnosti informacij in varnosti pred kibernetskimi napadi ter pomanjkanje pripravljenosti infrastrukture. V praktičnem delu magistrskega dela je prikazan postopek zbiranja podatkov, pridobljenih s pomočjo anketnega vprašalnika. Z opisno statistično analizo predstavimo pridobljene rezultate vprašanj, ki so bila obdelana s programskim orodjem IBM SPSS. Za ugotavljanje razlik med spremenljivkama spol in zaposlenost anketirancev uporabimo t-test ter za spremenljivko starost anketirancev statistični test ANOVA. Uporabljeni testi pokažejo, da ni statistično značilnih razlik med demografskimi spremenljivkami: spol, starost in zaposlenost anketirancev. Na podlagi povprečnih vrednostih spremenljivk ugotavljamo določene razlike med demografskimi spremenljivkami, ki so v nalogi grafično prikazane. Na podlagi analize podatkov ugotavljamo, da anketirani revizorji v Sloveniji pri svojem delu že uporabljajo umetno inteligenco, ampak velika večina ne uporablja tehnologij, ki so podrobneje predstavljene v tem magistrskem delu. Tehnologija, ki jo revizorji največ uporabljajo, je analitika masovnih podatkov. Revizorji, anketirani v raziskavi, ki so zaposleni v revizijskih družbah Big 4, uporabljajo tehnologije umetne inteligence v povprečju nekoliko več kot revizorji, ki so zaposleni v drugih revizijskih družbah v Sloveniji. Ugotavljamo tudi, da anketirani revizorji nimajo visokega strokovnega znanja o tehnologijah umetne inteligence. Analitika masovnih podatkov je tehnologija, o kateri imajo revizorji največ strokovnega znanja v primerjavi z ostalimi tehnologijami. Rezultati raziskave pokažejo, da so revizorji pričeli z uporabo umetne inteligence zaradi prihranka časa, večje učinkovitosti in hitrejše analize podatkov. Ugotavljamo, da lahko revizorji s pomočjo rešitev umetne inteligence obdelajo več podatkov, kot jih lahko obdelajo brez uporabe umetne inteligence. Uporaba umetne inteligence omogoča revizorjem, da se čas revidiranja skrajša, čeprav je kar nekaj anketiranih mnenja, da čas revidiranja ostaja enak. Anketirani revizorji so mnenja, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila poklic zunanjega revizorja. Predvsem se bodo zmanjšala rutinska dela, proces pa bo v veliki meri avtomatiziran in dela bodo opravljena veliko hitreje.
Ključne besede: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 15
.pdf Celotno besedilo (3,81 MB)

5.
Kritična analiza metod ocenjevanja vrednosti podjetij v prevzemnih poslih
Aleksander Krajcer, 2024, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo preverjali, ali je izbrane metode ocenjevanja vrednosti podjetij mogoče uporabiti tudi v primerih prevzemnih poslov. Slednji so namreč posebne okoliščine, saj dogovorjena tržna cena pogosto odraža še dodatne motive kupcev ali prodajalcev, ki so zunanjim opazovalcem običajno neznani ali pa vsaj težko kvantificirani. Prav tako pa kupci v primeru prevzemnih poslov lahko dostopajo do določenih internih podatkov, ki so širši javnosti neznani, in na ta način izpeljejo kakovostnejšo oceno vrednosti. Izbrali smo konkreten prevzemni posel (prevzem Skupine JUB) ter pet izbranih metod ocenjevanja vrednosti. S pomočjo računovodskih izkazov ter, kjer je to bilo potrebno, lastnih presoj, izdelanih napovedi in ustreznih prilagoditev podatkov smo s pomočjo izbranih metod izračunali ocenjeno vrednost, ki je znašala 210 milijonov evrov po metodi primerljivih poslov. S tem smo se zelo približali dejanski prevzemni ceni, ki je znašala 194,5 milijona evrov. Metoda primerljivih poslov minimizira delež lastnih ocen in prilagoditev ter analizira dejanske tržne podatke, zaradi česar se je izkazala kot najbolj zanesljiva v okoliščinah prevzemnih poslov. Ugotovili smo, da je metoda diskontiranih denarnih tokov, ki sodi med metode na donosu zasnovanega načina in je danes v praksi najbolj razširjena, pogojno uporabna, če nam niso poznana vsa dejstva oziroma nimamo dostopa do vseh podatkov. Metoda namreč zahteva precejšnjo mero strokovne presoje in pripravo lastnih ocen, kar lahko privede do opaznih odstopanj v dobljenih ocenah vrednosti. Sklepna ugotovitev je, da je najboljši način izvedbe ocenjevanja ta, da uporabimo dve ali več različnih metod in dobljene rezultate medsebojno analiziramo in vsebinsko kritično ovrednotimo ter na takšnih podlagah sprejmemo končni sklep o vrednosti predmeta ocenitve.
Ključne besede: prevzemni posli, ocenjevanje vrednosti podjetja, kazalniki poslovanja, Skupina JUB
Objavljeno v DKUM: 12.09.2024; Ogledov: 43; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (2,28 MB)

6.
AI in odgovornost notranjega revizorja
Aljaž Petrovič, 2024, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo preučevali razvitost umetne inteligence in njeno uporabo v notranji in zunanji reviziji. Osredotočili smo se predvsem na notranjo revizijo in možnosti uporabe javno dostopne umetne inteligence v tem kontekstu. Z analizo praktičnega primera smo prikazali, kako se umetna inteligenca lahko uspešno integrira v procese notranjega revidiranja. Ugotovitve raziskave so pokazale, da uporaba umetne inteligence ne le, da ne nasprotuje pravilom notranje revizije, temveč zaradi njene koristnosti obstaja argument, da bi pravilniki lahko to tehnologijo dovoljevali. Ta študija odpira nove perspektive za uporabo umetne inteligence in poudarja njeno vrednost za izboljšanje praks notranje revizije.
Ključne besede: Zunanja revizija, notranja revizija, umetna inteligenca, umetna inteligenca in etičnost, umetna inteligenca v praksi.
Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 49; Prenosov: 28
.pdf Celotno besedilo (3,30 MB)

7.
Digitalno spremljanje dela zaposlenih in učinkovitost pri delu
Teja Leban, 2024, diplomsko delo

Opis: Digitalno spremljanje dela zaposlenih zajema uporabo tehnologij, kot so GPS sledenje, nadzor aktivnosti na računalnikih ter spremljanje produktivnosti, z namenom spremljanja in analiziranja delovne učinkovitosti zaposlenih. Učinkovitost pri delu se nanaša na uspešnost in produktivnost zaposlenih pri izpolnjevanju nalog in ciljev. Digitalno spremljanje lahko poveča učinkovitost z zagotavljanjem vpogleda v delovne navade, vendar pa lahko tudi povzroči nezadovoljstvo in zmanjšano motivacijo zaradi občutka prekomernega nadzora. Namen diplomskega dela je ugotoviti vpliv digitalnega spremljanja zaposlenih na njihovo učinkovitost pri delu. To je bilo opravljeno s pomočjo spletnega anketnega vprašalnika. Anketiranih je bilo 52 zaposlenih v dveh namensko izbranih podjetjih. Zastavili smo si eno hipotezo, ki smo jo na podlagi rezultatov ovrgli. Ugotovili smo, da ima digitalno spremljanje bolj nevtralen kot pozitiven vpliv na učinkovitost zaposlenih pri delu.
Ključne besede: digitalno spremljanje, učinkovitost, delo, zaposleni
Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 46; Prenosov: 26
.pdf Celotno besedilo (1,67 MB)

8.
Understanding cognitive transport mode choice structures : means-ends chains as a type of second-order cybernetics
Tomaž Kolar, Iztok Kolar, 2022, izvirni znanstveni članek

Opis: Purpose: This paper aims to inform the promotion of sustainable modes of transport. For this purpose, it deploys a means-ends framework as a type of second-order cybernetics and uses it to explore cognitive transport mode choice structures. Design/methodology/approach: The empirical study relies on a purposive sample and a qualitative research methodology known as laddering. It is aimed at the identification and comparative analysis of the cognitive means-ends structures of transport users. Findings: The results reveal more positive and complex associations for the car than for public transport. Two main positive means-ends structures are identified for public transport, one related with the relaxation and the other with doing useful things while travelling. Dominant positive structures for the car are related with self-confidence, satisfaction and personal freedom. Negative means-ends structures in addition reveal important justifications and rationalizations for car use. Practical implications: Based on the identified distinct means-ends elements and structures, this study holds important implications for developing a communications strategy and policy interventions seeking to promote public transport. Originality/value: Means-ends theory is proposed as an integrative cybernetic framework for the study of stakeholders' (customers') mental models. The empirical study is the first to concurrently and comparatively examine positive and negative means-ends chains for the car and for the public transport modes.
Ključne besede: public transport, second-order cybernetics, laddering methodology, means-ends theory, private car, mental models, personal values, marketing, consumer
Objavljeno v DKUM: 27.08.2024; Ogledov: 93; Prenosov: 11
.pdf Celotno besedilo (692,92 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

9.
Nagnjenost poslovodstva za utajo ddv
Amila Skenderović, 2024, magistrsko delo

Opis: Nagnjenost poslovodstva za utajo DDV predstavlja problem, ki se nanaša na naklonjenost ali tendenco poslovodstva podjetij, da izvaja nezakonite prakse za prikrivanje DDV obveznosti. Če poslovodstvo namerno ali nenamerno ne izpolnjuje svojih davčnih obveznosti, lahko pride do utaje DDV. V teoretičnem delu smo podrobno opisali pojem DDV, notranje kontrole ter poslovodenje, pa tudi dejavnike in motive, ki spodbujajo takšno ravnanje. Poslovodstvo ima ključno vlogo pri vzpostavitvi sistema notranjih kontrol, ki zagotavlja pogoje za doseganje konkurenčne prednosti, vključuje mehanizme za preprečevanje in odkrivanje napak ter prevar v poslovnih procesih. Učinkovito delovanje notranjih kontrol je odvisno od pravilne implementacije osnovnih komponent sistema notranjih kontrol v podjetju, kar zagotavlja zanesljivost pri doseganju ciljev podjetja. Sistem je zasnovan tako, da podjetju omogoča dosledno upoštevanje navodil poslovodstva, varovanje premoženja, preprečevanje in odkrivanje napak ter prevar, zagotavljanje točnosti in popolnosti računovodskih evidenc ter pravočasno pripravo zanesljivih računovodskih informacij. Z uporabo sistema podjetje postavlja temelje za integriteto, odgovornost in učinkovitost v svojem poslovanju, kar prispeva k ohranjanju zaupanja v poslovnem okolju. V empiričnem delu smo ob upoštevanju teoretičnih spoznanj raziskav drugih avtorjev ter naše lastne analize oblikovali vprašalnik za intervjuje, nato pa smo izvedli razgovore z glavnimi računovodji srednje velikih podjetij. Analizirali smo odgovore intervjujev in preverili hipoteze. Po pregledu odgovorov intervjuvancev smo ugotovili, da obstaja širok nabor dejavnikov, ki lahko vplivajo na nagnjenost poslovodstva za utajo DDV. Najpogostejši med njimi so osebna korist, finančni pritisk, kompleksnost davčne zakonodaje, demografski dejavniki (kot sta starost in spol) ter kultura podjetja. Poleg tega se kot pomemben dejavnik omenja tudi egoizem posameznikov. Intervjuvanci so poudarili, da poslovodje, ki se znajdejo v finančnih ali osebnih težavah, kot so dolgovi ali osebni problemi, se lahko odločijo za utajo DDV kot način za reševanje teh težav ali zmanjšanje finančnih pritiskov. V podjetjih, kjer prevladuje koruptivna kultura ali neetično ravnanje na vodstvenih položajih, je verjetneje, da se bo poslovodstvo odločilo za utajo DDV. Sklep vsebuje ključne ugotovitve iz teoretičnega in empiričnega dela.
Ključne besede: DDV, davčna utaja, poslovodstvo, sistem notranjih kontrol, pritisk.
Objavljeno v DKUM: 18.07.2024; Ogledov: 150; Prenosov: 36
.pdf Celotno besedilo (2,01 MB)

10.
Nadzor kakovosti revizij računovodsih izkazov za obdobje od 2012 do 2021
Patricija Koprivšek, 2023, magistrsko delo

Opis: Razprave o kakovostni reviziji računovodskih izkazov so vedno aktualne. V magistrski nalogi navajamo enega najbolj spornih računovodskih škandalov v zadnjem desetletju, ki je skrhal zaupanje v revizijsko delo, in sicer škandal družbe Enron v ZDA. Skrb vzbuja delo nekaterih pooblaščenih revizorjev, ki niso opozorili na napake v letnem računovodskem poročanju o poslovanju družbe. Kriteriji za kakovostno revizijo so merila, ki kažejo na pomanjkljivosti ali nepravilnosti v postopku revizije. Revizija je sicer ključnega pomena za zagotavljanje zanesljivosti računovodskih izkazov in drugih poslovnih poročil. Od leta 2019 je nadzornik nad delovanjem revizijskih družb in pooblaščenih revizorjev v Sloveniji Agencija za javni nadzor nad revidiranjem. Nadzor nad kakovostjo revidiranih izkazov obsega pregled izbranih revizijskih poslov za preverjanje skladnosti s pravili revidiranja in pregledovanje postopkov notranjega nadzora kakovosti v revizijskih družbah. Namen magistrske naloge je raziskati stanje kakovosti revidiranja računovodskih izkazov z vidika nadzora, ki ga v Sloveniji izvaja Agencija za javni nadzor nad revidiranjem (ANR). Analizirani podatki o izrečenih ukrepih, ki jih je izrekel ANR v desetih letih, in sicer od leta 2012 do leta 2019, razkrivajo, da zaradi kratkega obdobja pregleda izvedenih nadzorov ni mogoče realno oceniti napredka kakovosti revidiranja računovodskih izkazov. Izsledki analize za zadnja leta napovedujejo skrb vzbujajoč trend upadanja števila pooblaščenih revizorjev. Ta pomanjkljivost vpliva na kakovostno opravljeno revizijo. Za ohranjanje strokovnosti in kredibilnosti revizijske stroke predlagamo, da bi se ANR aktivno lotil ukrepov, kot so spodbujanje študentov za vpis v program za pridobitev licence pooblaščenega revizorja, uvajanje mentorstva za mlade revizorje, organiziranje strokovnih izobraževanj in seminarjev za revizorje itd.
Ključne besede: kakovost revidiranja računovodskih izkazov, nadzor, Agencija za javni nadzor nad revidiranjem, kriteriji za kakovost revidiranja računovodskih izkazov
Objavljeno v DKUM: 18.06.2024; Ogledov: 190; Prenosov: 21
.pdf Celotno besedilo (3,59 MB)

Iskanje izvedeno v 0.33 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici