Detecção de fraudes contábeis
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Administração, Florianópolis, 2010 === Made available in DSpace on 2012-10-25T10:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 279503.pdf: 1883152 bytes, checksum: e0c1c728699cdb9c29b7fb1e69ddd...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Others |
Language: | Portuguese |
Published: |
2012
|
Subjects: | |
Online Access: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94499 |
id |
ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufsc.br-123456789-94499 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufsc.br-123456789-944992019-01-21T16:14:59Z Detecção de fraudes contábeis Wuerges, Artur Filipe Ewald Universidade Federal de Santa Catarina Borba, Jose Alonso Administração Fraude Contabilidade Erros Classificação Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Administração, Florianópolis, 2010 Made available in DSpace on 2012-10-25T10:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 279503.pdf: 1883152 bytes, checksum: e0c1c728699cdb9c29b7fb1e69ddd158 (MD5) As fraudes nas demonstrações financeiras prejudicam os acionistas e geram uma assimetria de informações que afeta a alocação de recursos no mercado de capitais. É possível identificar os determinantes da fraude através de um modelo econométrico de escolha binária (probit ou logit). Este trabalho demonstra que, caso esse modelo seja estimado sem levar em consideração a possibilidade de que algumas fraudes não tenham sido descobertas, o impacto estimado dos determinantes (variáveis independentes) poderá ser enviesado. Quando existem fraudes não descobertas ou empresas incorretamente acusadas de fraude, diz-se que existem erros de classificação na variável dependente. Nos casos em que esses erros são particularmente expressivos, como no Brasil, a estimação de um modelo de identificação de fraudes pode ser inviável. Em outros casos, como nos EUA, é possível reduzir o viés através de uma adaptação das funções utilizadas no modelo de escolha binária. É possível também estimar o percentual de fraudes não-descobertas através desse modelo adaptado. O modelo foi aplicado aos casos de fraude descobertos e processados pela Securities and Exchange Comission (divulgados através de Accounting and Auditing Enforcement Releases), nos EUA. Os resultados obtidos mostram que a probabilidade de ocorrência de fraude está negativamente correlacionada com o índice de liquidez corrente, com a variação do caixa (em relação ao ativo total) e com o ativo fixo (também em relação ao ativo total). Verificou-se, também, que empresas que mudaram de auditor ou que receberam um parecer de auditoria qualificado estão mais propensas à fraude. A probabilidade a priori de um caso de fraude não ser detectado foi estimada em 97,61%. Concluise que os resultados apontam para a necessidade de informações mais confiáveis a respeito de fraudes no mercado brasileiro o que poderia viabilizar estudos similares no Brasil. 2012-10-25T10:54:50Z 2012-10-25T10:54:50Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94499 279503 por info:eu-repo/semantics/openAccess 125 p.| grafs., tabs. reponame:Repositório Institucional da UFSC instname:Universidade Federal de Santa Catarina instacron:UFSC |
collection |
NDLTD |
language |
Portuguese |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
Administração Fraude Contabilidade Erros Classificação |
spellingShingle |
Administração Fraude Contabilidade Erros Classificação Wuerges, Artur Filipe Ewald Detecção de fraudes contábeis |
description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Administração, Florianópolis, 2010 === Made available in DSpace on 2012-10-25T10:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
279503.pdf: 1883152 bytes, checksum: e0c1c728699cdb9c29b7fb1e69ddd158 (MD5) === As fraudes nas demonstrações financeiras prejudicam os acionistas e geram uma assimetria de informações que afeta a alocação de recursos no mercado de capitais. É possível identificar os determinantes da fraude através de um modelo econométrico de escolha binária (probit ou logit). Este trabalho demonstra que, caso esse modelo seja estimado sem levar em consideração a possibilidade de que algumas fraudes não tenham sido descobertas, o impacto estimado dos determinantes (variáveis independentes) poderá ser enviesado. Quando existem fraudes não descobertas ou empresas incorretamente acusadas de fraude, diz-se que existem erros de classificação na variável dependente. Nos casos em que esses erros são particularmente expressivos, como no Brasil, a estimação de um modelo de identificação de fraudes pode ser inviável. Em outros casos, como nos EUA, é possível reduzir o viés através de uma adaptação das funções utilizadas no modelo de escolha binária. É possível também estimar o percentual de fraudes não-descobertas através desse modelo adaptado. O modelo foi aplicado aos casos de fraude descobertos e processados pela Securities and Exchange Comission (divulgados através de Accounting and Auditing Enforcement Releases), nos EUA. Os resultados obtidos mostram que a probabilidade de ocorrência de fraude está negativamente correlacionada com o índice de liquidez corrente, com a variação do caixa (em relação ao ativo total) e com o ativo fixo (também
em relação ao ativo total). Verificou-se, também, que empresas que mudaram de auditor ou que receberam um parecer de auditoria qualificado estão mais propensas à fraude. A probabilidade a priori de um caso de fraude não ser detectado foi estimada em 97,61%. Concluise que os resultados apontam para a necessidade de informações mais confiáveis a respeito de fraudes no mercado brasileiro o que poderia viabilizar estudos similares no Brasil. |
author2 |
Universidade Federal de Santa Catarina |
author_facet |
Universidade Federal de Santa Catarina Wuerges, Artur Filipe Ewald |
author |
Wuerges, Artur Filipe Ewald |
author_sort |
Wuerges, Artur Filipe Ewald |
title |
Detecção de fraudes contábeis |
title_short |
Detecção de fraudes contábeis |
title_full |
Detecção de fraudes contábeis |
title_fullStr |
Detecção de fraudes contábeis |
title_full_unstemmed |
Detecção de fraudes contábeis |
title_sort |
detecção de fraudes contábeis |
publishDate |
2012 |
url |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94499 |
work_keys_str_mv |
AT wuergesarturfilipeewald deteccaodefraudescontabeis |
_version_ |
1718821581502808064 |