3. Methodology Regression Models:

3. Methodology

Regression Models: This study uses a logistic regression model to examine the relationship between
pressure and opportunity factors and the level of fraud occurrence.
Fraud= β0+ β1 SALAR + β2 LEV + β3 AUDCSIZE + β4 BRDSIZE+ ε
Where:
FRAUD = Coded 1 if the firm experienced fraud previously and 0 otherwise.
SALAR= Sales to Accounts receivables
LEV= Total debt to Total assets
AUCSIZE= Number of audit committee members
BRDSIZE= Number of board of directors members

The FRAUD as the dependent variable is a dummy variable representing whether the firm has experienced
fraud. Hypothesis 1 predicts that financial statement fraud is more likely to occur when the pressure is high.
This study assumes that the coefficients on sales to accounts receivables ratio and leverage are positively
associated with the fraud occurrence in organizations. Hypothesis 2 expects that organizations experience
high level of fraud when there is more opportunity for fraud commitment. We expect that the numbers of
audit committee and board of directors’ members are negatively associated with the likelihood of financial
statement fraud occurrence. To examine our hypotheses, the regression model utilized to test the relationship
between defined proxies and the probability of financial statement fraud occurrence.

Sample selection: The sample of this research is divided into two groups of fraud and non-fraud companies.
The list of fraud companies is originated from a study in Malaysia which investigated the governance and
company value (Kwan & Kwan, 2011). Another source for updating fraud companies list is Security
Commission Malaysia (SC) website. Data on leverage, total sale and account receivable is collected through
DATASTREAM database. Another source of collecting these data is companies’ annual reports getting from
Bursa Malaysia website. Overall, the sample includes 40 fraud companies and 100 non-fraud companies for
the period of 2002 to 2012 for this study.

Kết quả (Việt) 1:

3. phương pháp Hồi quy mô hình: Nghiên cứu này sử dụng một mô hình hồi quy logistic để kiểm tra mối quan hệ giữa yếu tố áp lực và cơ hội và mức độ gian lận xảy ra. Gian lận = β0 + β1 SALAR + BUNGARI β2 + β3 AUDCSIZE + β4 BRDSIZE + ε Ở đâu: Gian lận = 1 mã hoá nếu công ty có kinh nghiệm gian lận trước đó và các 0 khác. SALAR = bán hàng để tài khoản khoản phải thu BUNGARI = tổng số nợ tất cả tài sản AUCSIZE = số lượng thành viên Ủy Ban kiểm toán BRDSIZE = số của ban giám đốc thành viên Các gian lận như là phụ thuộc vào biến là một biến giả đại diện cho dù công ty đã có kinh nghiệm gian lận. Giả thuyết 1 dự báo rằng báo cáo tài chính gian lận là nhiều khả năng xảy ra khi áp lực là cao. Nghiên cứu này giả định rằng hệ số ngày bán hàng cho tài khoản khoản phải thu tỷ lệ và đòn bẩy là tích cực liên kết với sự xuất hiện gian lận trong các tổ chức. Giả thuyết 2 Hy vọng rằng tổ chức kinh nghiệm mức độ cao của sự gian lận khi có thêm cơ hội cho các cam kết gian lận. Chúng tôi hy vọng rằng những con số Ủy Ban kiểm toán và ban giám đốc thành viên được tiêu cực liên kết với khả năng tài chính báo cáo gian lận xảy ra. Để kiểm tra giả thuyết của chúng tôi, các mô hình hồi quy sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa proxy được xác định và xác suất của báo cáo tài chính gian lận xảy ra. Nếm thử lựa chọn: mẫu của nghiên cứu này được chia thành hai nhóm của các công ty gian lận và không gian lận. Danh sách các công ty gian lận có nguồn gốc từ một nghiên cứu ở Malaysia mà điều tra các quản trị và giá trị công ty (Kwan & Kwan, năm 2011). Một nguồn cho việc cập nhật danh sách công ty gian lận là an ninh Ủy ban Malaysia (SC) trang web. Dữ liệu về đòn bẩy, tất cả bán và tài khoản phải thu được thu thập thông qua DATASTREAM cơ sở dữ liệu. Một nguồn thu thập dữ liệu các là báo cáo hàng năm công ty nhận được từ Bursa Malaysia trang web. Nhìn chung, mẫu bao gồm 40 gian lận công ty và các công ty không gian lận 100 cho giai đoạn 2002 đến năm 2012 cho nghiên cứu này.