Titulli i Disertacionit: Kontabiliteti ligjor dhe zbulimi i mashtrimeve në pasqyrat financiare 

Autori: Almina DOKO (MANOKU)

• Institucioni: Universiteti i Tiranës,  Fakulteti i Ekonomisë, Departamenti i Kontabilitetit

• Fusha e studimit:  Kontabilitet

• Data e publikimit: 08.07.2026

• Disertacioni gjendet i publikuar në Gjuhën Shqipe

© E drejta e autorit: Almina DOKO (MANOKU)

Publikuar nga Universiteti i Tiranës
Bazuar në aktet ligjore, rregulloreve dhe politikave të UT-ës

👉 Klikoni këtu për të parë disertacionin e plotë (PDF)

 

Abstrakti

Ky punim trajton kontabilitetin ligjor si disiplinë të integruar që kombinon kontabilitetin, auditimin, hetimin financiar dhe analizën ligjore për zbulimin dhe dokumentimin e mashtrimeve në pasqyrat financiare. Literatura ndërkombëtare, në vendet me praktika të zhvilluara të kontabilitetit ligjor, dëshmon përdorim të gjerë të metodave statistikore dhe algoritmike si instrument ndihmës për zbulimin e mashtrimeve financiare. Në Shqipëri dhe Ballkanin Perëndimor, kontabiliteti ligjor mbetet disiplinë e paformalizuar si profesion autonom, dhe mungojnë studime empirike që e pasurojnë me inteligjencën artificiale.

Studimi propozon një kornizë metodologjike të kontabilitetit ligjor të mbështetur nga inteligjenca artificiale. Modeli Beneish M-Score përdoret për vlerësimin paraprak të rrezikut të manipulimit dhe klasifikimin e njësive ekonomike. Kjo bazë shfrytëzohet për trajnimin dhe testimin e algoritmeve Support Vector Machines dhe Neural Networks, me qëllim zhvillimin e modeleve parashikuese që mbështesin kontabilistin ligjor në identifikimin e njësive me rrezik të lartë.

Rezultatet empirike tregojnë se integrimi i analizës tradicionale financiare me inteligjencën artificiale rrit ndjeshëm saktësinë e zbulimit të mashtrimit. Evidentohen tregues financiarë me rol vendimtar parashikues, që mund të shërbejnë si indikatorë paralajmërues të hershëm. Studimi ofron kornizë të zbatueshme për forcimin e kontabilitetit ligjor në Shqipëri, me aplikim në auditim, hetim financiar dhe mbikëqyrje rregullatore.

Fusha: Kontabilitet dhe Analizë financiare

Fjalët kyce: Mashtrimi në pasqyrat financiare; Kontabiliteti ligjor; Beneish M-Score; Machine learning

 

 

Abstract

This study addresses forensic accounting as an integrated discipline that combines accounting, auditing, financial investigation, and legal analysis for detecting and documenting financial statement fraud. International literature, particularly from countries with well-established forensic accounting practices, demonstrates the widespread use of statistical and algorithmic methods as supporting instruments for fraud detection. In Albania and the Western Balkans, forensic accounting remains unformalized as an autonomous profession, with a lack of empirical studies integrating it with artificial intelligence.

The study proposes a methodological framework for forensic accounting supported by artificial intelligence. The Beneish M-Score model is employed for preliminary assessment of manipulation risk and classification of economic entities. This foundation supports the training and testing of Support Vector Machines and Neural Networks algorithms, aiming to develop predictive models that assist the forensic accountant in identifying high-risk entities.

Empirical results indicate that integrating traditional financial analysis with artificial intelligence significantly enhances fraud detection accuracy. Financial indicators with decisive predictive roles are identified, which may serve as early warning signals. The study offers an applicable framework for strengthening forensic accounting in Albania, with applications in auditing, financial investigation, and regulatory oversight.

Field of study: Accounting and Financial Analysis

Keywords: Financial statement fraud; Forensic accounting; Beneish M-Score; Machine learning