Fraud Risk Factor Of The Fraud Tria

Fraud Risk Factor Of The Fraud Triangle Assessing The Likelihood Of Fraudulent Financial Reporting
Yung-I Lou, Nan Hua University, Chiayi, Taiwan
Ming-Long Wang, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan


ABSTRACT

This research examines risk factors of the fraud triangle, core of all fraud auditing standards, for assessing likelihood of fraudulent financial reporting. Significant variables, including analyst’s forecast error, debt ratio, directors’ and supervisors’ stock pledged ratio, percentage of sales related party transaction, number of historical restatements, and number of auditor switch, belong to pressure/incentive, opportunity and attitude/rationalization. Results indicate fraudulent reporting positively correlated to one of the following conditions: more financial pressure of a firm or supervisor of a firm, higher percentage of complex transactions of a firm, more questionable integrity of a firm’s managers, or more deterioration in relation between a firm and its auditor. A simple logistic model based on examples of fraud risk factors of ISA 240 and SAS 99 gauges the likelihood of fraudulent financial reporting and can benefit practitioners.

Keywords: Risk Factors, Fraudulent Financial Statements, Fraud Triangle, ISA 240, SAS 99


INTRODUCTION

large increase in the number of financial frauds reported and subsequent business failures have led to concerns about legitimacy of corporate financial statements. These concerns have led to new auditing standards and regulations targeting the need for investors, regulators and auditors to
concentrate on preventing and detecting such fraud. In 1988, the American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) issued a Statement on Auditing Standards (SAS) 53 entitled The Auditor’s Responsibility to Detect and Report Errors and Irregularities, which holds the auditor responsible for detecting errors and irregularities materially impacting financial statements. Yet Moyes and Hasan (1996) argued that negligible attention was given to auditors’ qualifications in detecting fraudulent financial reporting. Then SAS 82 entitled Consideration of Fraud in a Financial Statement Audit was implemented in 1997 to assist auditors in detecting financial statement fraud in practice. SAS
82 also provided more explicit guidance on how auditors could achieve fraud detecting by looking at high-risk areas and categories. SAS 82 was superseded in 2002 by SAS 99 entitled Consideration of Fraud in a Financial Statement Audit to expand procedures to detect fraud. Ramos (2003) argued that the new standard (SAS 99) aimed to auditors’ consideration of fraud incorporated fully into audit processes from the outset. Also in 2002, the International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) of the International Federation of Accountants (IFAC) issued International Standards on Auditing (ISA) 240 entitled The Auditors’ Responsibility to Consider Fraud in an Audit of Financial Statements. Following ISA 240, the Auditing Standards Board of Taiwan issued a Statement on Auditing Standards (TSAS) 431 entitled The Auditor’s Responsibility to Consider Fraud in an Audit of Financial Statements in 2006.

Illustrative fraud risk factors of these fraud standards (SAS 99, ISA 240, TSAS 43) were based on the fraud triangle proposed in 1953 by D. R. Cressey in Other People’s Money: A Study in the Social Psychology of

1 From 2002, ISA 240 was revised for several times. The majority of TSAS 43 was adopted from the ISA 240 implemented on
Dec. 15, 2004.

Embezzlement. Interviewing persons convicted of embezzlement, Cressy categorized conditions in fraudulent financial activities into pressure/incentive, opportunity, and attitude/rationalization. Input from forensic and academic experts consistently showed that evaluation of information about fraud was enhanced when considered in such a context. Recent studies on risk assessment of fraudulent financial reporting have focused mainly on examining several potential fraud risk factors or red flags. Although red flag literature affords some insight into the likelihood of fraud, a list of related indicators involves a great deal of subjective judgment and nonpublic information available only to auditors or insiders of a firm (Persons, 1995). Investors and policymakers cannot access the red flag list to identify firms engaging in fraudulent reporting. Owusu-Ansah et al. (2002) criticized red flag questionnaires as rather general, subjective and difficult to apply in practice. Eining et al. (1997) found auditors using a checklist of risk factors performed no better risk assessment than unaided auditors. They demonstrated that auditors aided by a logit model achieved more accurate assessment than either checklist users or unaided auditors. The majority of researches in predicting fraud have employed data in the USA; the present study extends the issue to Taiwan’s data on three purposed aspects. First, we identify objective proxy variables rating pressure/incentive, opportunity, and attitude/rationalization, based on prior study. Second, each part of the fraud triangle is separately probed. Thirdly, we concoct and test our model to predict fraudulent financial statements, which can potentially benefit not only auditors or insiders but also investors and policymakers.

Samples examined in the present study are obtained from Taiwan Economic Journal (TEJ), the Securities and Futures Investors Protection Center (TSFIPC)2, and Newspaper. We use one fraud firm to match five non-fraud firms. 97 fraud fs and matched 467 non-fraud firms are used to develop and test a logistic regression model for evaluation in the likelihood of fraudulent reporting. Results indicate fraudulent reporting positively correlated to one of the following conditions: more financial pressure of a firm or a firm supervisor, higher percentage of complex transactions of a firm, more questionable integrity of firm managers, or more deterioration in relation between a firm and its auditor. The results also provide a model for applicable proxy variable relating the fraud triangle to yield
86.5% accuracy classifications. Likewise, security supervisors can apply this model to identify firms for fraud investigation or monitoring. Moreover, through this model, investors can avoid fraud risk and be assisted in investment decisions. When auditors preliminary assess new client engagement, the model can also be applied to evaluation in the likelihood of fraudulent financial statement. The remaining sections of this paper are organized as follows. The next section discusses relevant fraud research. A subsequent section develops hypotheses and sample selection. Besides, empirical findings are reported and discussed. Finally, we present our conclusions.

PRIOR RESEARCH

During the past two decades, interests from academic scholars and practitioners in the field of fraudulent financial reporting have grown dramatically (Persons, 1995; Beasley, 1996; Bell and Carcello, 2000; Kaminski et al.
2004). Albrecht and Romney (1986) published the first empirical study offering usefulness of red flags to predict fraud. Later, AICPA-issued SAS 53 clarifies auditors’ responsibility for detecting fraud in 1988, and a large body of research has focused on risk assessment of fraudulent financial reporting for examining potential fraud risk factors or red flags. Loebbecke, Eining, and Willingham (1989) formulated a predictive model based on outlining numerous risk factors of SAS No. 53. Further researches expanded the model of Loebbecke, Eining, and Willingham (1989) to list red flags (Bell et al., 1991; Bell and Carcello, 2000; Hansen et al. 1996; Apostolou et al., 2001; Nieschwietz et al., 2000; Wilks and Zimbelman, 2004). The majority of these empirical studies were performed by surveys targeting external or internal auditors with questionnaires, where fraud risk factors were included in SAS 53 or SAS
82. While red flag studies offer some intelligence about fraud, a questionnaire is criticized to be lengthy and subjective. Bell and Carcello (2000) used a large number of variables (47 factors plus all possible interactions) to predict. Albrecht and Romney (1986) cited 87 red flags in survey. Their data on most of these factors were unavailable to other researchers or other users, and it is difficult to perform red flags in empirical operation (Owusu-Ansah et al., 2002). Lack of management integrity has been cited as a red flag, and it has referred to


2 According to the law for securities and futures investors protection practiced as of Jan. 1, 2002, the Taiwanese Securities and Futures Investors Protection Center (TSFIPC) was established. TSFIPC provided assistance about consultation and complaint-filing for securities and futures investors.

subjective judgment. Cottrell and Albrecht (1994) argued that red flags were neither predictive nor absolute. Pincus (1989) considered questionnaires having no definite impact on fraud risk assessment. Asare and Wright (2004) found that auditors who used a checklist structured by SAS 82 risk categories made less effective diagnosis of the fraud than those without a checklist.

Another group of studies has examined whether financial ratios (analytical procedures) were useful in identifying fraud. Calderon and Green (1994) published the first empirical fraud risk research by using publicly available information to construct fraud model. A wide range of analytical procedures was extensively applied and included both financial and operating data (Calderon and Green 1994; Blocher and Cooper, 1988; Blocher, 1992). Persons (1995) only employed financial ratio affecting likelihood of fraudulent financial reporting and indicated financial leverage, capital turnover, asset composition and firm size as significant factors in detecting fraud. Heiman-Hoffman et al. (1996) documented that atti

Kết quả (Việt) 1:

Yếu tố nguy cơ gian lận của tam giác gian lận đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chínhYung-tôi Lou, Nan Hua University, gia nghĩa, Đài LoanKéo dài Ming Wang, đại học Cheng Kung, Đài Nam, Đài LoanTÓM TẮTNghiên cứu này xem xét các yếu tố nguy cơ của tam giác gian lận, cốt lõi của tất cả các gian lận kiểm toán tiêu chuẩn, để đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính. Biến quan trọng, bao gồm cả các nhà phân tích của thời lỗi, tỷ lệ nợ, giám đốc và giám sát chứng khoán cam kết tỷ lệ, tỷ lệ phần trăm của bán hàng có liên quan bên giao dịch, số restatements lịch sử, và số lượng chuyển đổi kiểm toán, áp lực/ưu đãi, cơ hội và Thái độ/hợp lý hóa. Kết quả cho thấy báo cáo gian lận tương quan tích cực đến một trong các điều kiện sau đây: thêm áp lực tài chính của một công ty hoặc người hướng dẫn tại một tỷ lệ phần trăm công ty, cao của các giao dịch phức tạp của một công ty, có vấn đề hơn tính toàn vẹn của một công ty quản lý, hoặc thêm suy thoái trong mối quan hệ giữa một công ty và kiểm toán của nó. Một mô hình logistic đơn giản dựa trên ví dụ về các yếu tố nguy cơ gian lận của ISA 240 và SAS 99 máy đo khả năng gian lận báo cáo tài chính và có thể hưởng lợi các học viên.Từ khoá: Rủi ro yếu tố, báo cáo tài chính gian lận, gian lận tam giác, ISA 240, SAS 99GIỚI THIỆUbáo cáo sự gia tăng lớn trong số các gian lận tài chính và kinh doanh sau đó thất bại đã dẫn đến mối quan tâm về tính hợp pháp của công ty báo cáo tài chính. Những mối quan tâm đã dẫn đến tiêu chuẩn kiểm định mới và quy định nhắm mục tiêu theo sự cần thiết cho nhà đầu tư, cơ quan quản lý và kiểm toán viên đểtập trung vào việc ngăn ngừa và phát hiện gian lận như vậy. Năm 1988, Mỹ viện của bảo đảm khu vực kế toán (AICPA) đã ban hành một tuyên bố ngày kiểm toán tiêu chuẩn (SAS) 53 mang tên The kiểm tra trách nhiệm để phát hiện và báo cáo lỗi và bất thường, mà giữ người kiểm tra trách nhiệm phát hiện lỗi và bất thường về vật chất ảnh hưởng đến báo cáo tài chính. Được Moyes và Hasan (1996) lập luận rằng sự chú ý không đáng kể đã được đưa ra để kiểm toán viên bằng cấp trong việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Sau đó SAS 82 quyền xem xét gian lận trong một kiểm toán báo cáo tài chính đã được thực hiện vào năm 1997 để hỗ trợ kiểm toán viên trong việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính trong thực tế. SAS82 cũng cung cấp hướng dẫn rõ ràng hơn ngày làm thế nào kiểm toán viên có thể đạt được gian lận phát hiện bằng cách nhìn vào khu vực nguy cơ cao và thư mục. SAS 82 được thay thế vào năm 2002 bởi SAS 99 quyền xem xét của gian lận trong một kiểm toán báo cáo tài chính để mở rộng thủ tục phát hiện gian lận. Ramos (2003) lập luận rằng các tiêu chuẩn mới (SAS 99) nhằm mục đích để kiểm toán viên xem xét gian lận tích hợp hoàn toàn vào quy trình kiểm toán ngay từ đầu. Cũng trong năm 2002, quốc tế kiểm toán và đảm bảo tiêu chuẩn hội đồng (IAASB) của các quốc tế liên đoàn của kế toán (IFAC) phát hành tiêu chuẩn quốc tế về kiểm toán (ISA) 240 mang tên The kiểm toán viên có trách nhiệm xem xét gian lận trong một kiểm toán báo cáo tài chính. Sau ISA 240, các kiểm toán tiêu chuẩn hội đồng quản trị của Đài Loan đã ban hành một tuyên bố ngày kiểm toán tiêu chuẩn (TSAS) 431 mang tên The kiểm toán viên có trách nhiệm xem xét gian lận trong một kiểm toán báo cáo tài chính năm 2006.Yếu tố nguy cơ gian lận minh họa các tiêu chuẩn này gian lận (SAS 99, ISA 240, TSAS 43) được dựa trên Tam giác lừa đảo được đề xuất năm 1953 bởi D. R. Cressey trong nhân dân khác tiền: A nghiên cứu trong tâm lý xã hội của1 từ năm 2002, ISA 240 đã được sửa đổi cho nhiều lần. Phần lớn các TSAS 43 đã được thông qua từ 240 ISA thực hiện trên15 tháng 12 năm 2004. Tham ô. Phỏng vấn những người bị kết tội tham ô, Cressy phân loại các điều kiện hoạt động gian lận tài chính vào áp lực/ưu đãi, cơ hội, và Thái độ/hợp lý hóa. Đầu vào từ các chuyên gia pháp y và học tập một cách nhất quán cho thấy rằng đánh giá các thông tin về gian lận được nâng cao khi được coi là trong một bối cảnh. Các nghiên cứu gần đây về đánh giá rủi ro của báo cáo tài chính gian lận đã tập trung chủ yếu vào kiểm tra một số yếu tố nguy cơ gian lận tiềm năng hoặc lá cờ đỏ. Mặc dù lá cờ đỏ văn học dành cho một số sâu vào khả năng gian lận, một danh sách có liên quan chỉ số liên quan đến một thỏa thuận tuyệt vời của bản án chủ quan và thông tin cá nhân cung cấp chỉ để kiểm toán viên hoặc cổ đông nội bộ của một công ty (người, 1995). Nhà đầu tư và hoạch định chính sách không thể truy cập vào danh sách lá cờ đỏ để xác định các công ty tham gia vào báo cáo gian lận. Owusu-Ansah et al. (2002) chỉ trích màu đỏ cờ câu hỏi như là thay vì nói chung, chủ quan và khó khăn để áp dụng trong thực tế. Eining et al. (1997) tìm thấy kiểm toán bằng cách sử dụng một danh sách kiểm tra của yếu tố nguy cơ thực hiện không có đánh giá rủi ro tốt hơn hơn không được giúp đở kiểm toán viên. Họ đã chứng minh rằng các kiểm toán viên hỗ trợ bởi một mô hình hàm lôgit đạt được đánh giá chính xác hơn so với người sử dụng danh sách kiểm tra hoặc không được giúp đở kiểm toán viên. Phần lớn các nghiên cứu trong các dự đoán gian lận đã sử dụng dữ liệu trong Hoa Kỳ; nghiên cứu hiện nay mở rộng vấn đề đối với Đài Loan của dữ liệu về ba khía cạnh purposed. Trước tiên, chúng tôi xác định mục tiêu proxy biến xếp hạng áp lực/ưu đãi, cơ hội, và Thái độ/hợp lý hóa, dựa trên các nghiên cứu trước đó. Thứ hai, mỗi một phần của tam giác gian lận một cách riêng biệt được thăm dò. Thứ ba, chúng tôi pha và kiểm tra của chúng tôi mô hình để dự đoán gian lận báo cáo tài chính, có khả năng có thể hưởng lợi không chỉ kiểm toán viên hoặc người trong nhưng cũng nhà đầu tư và hoạch định chính sách.Mẫu kiểm tra trong nghiên cứu hiện nay được lấy từ các tạp chí kinh tế Đài Loan (TEJ), chứng khoán và tương lai các nhà đầu tư bảo vệ trung tâm (TSFIPC) 2 và tờ báo. Chúng tôi sử dụng một gian lận công ty để phù hợp với 5 phòng không gian lận công ty. 97 gian lận fs và các công ty không gian lận 467 phù hợp được sử dụng để phát triển và thử nghiệm một mô hình hồi quy logistic đánh giá trong khả năng của báo cáo gian lận. Kết quả cho thấy báo cáo gian lận tương quan tích cực đến một trong các điều kiện sau đây: thêm áp lực tài chính của một công ty hoặc công ty giám sát, cao hơn tỷ lệ phần trăm của các giao dịch phức tạp của một công ty, có vấn đề hơn tính toàn vẹn của công ty quản lý, hoặc thêm suy thoái trong mối quan hệ giữa một công ty và kiểm toán của nó. Kết quả cũng cung cấp một mô hình cho áp dụng proxy biến liên quan tam giác gian lận để mang lại86.5 phân loại % độ chính xác. Tương tự như vậy, người giám sát an ninh có thể áp dụng mô hình này để xác định các công ty cho cuộc điều tra gian lận hoặc giám sát. Hơn nữa, thông qua mô hình này, nhà đầu tư có thể tránh nguy cơ gian lận và được hỗ trợ trong các quyết định đầu tư. Khi kiểm toán viên sơ bộ đánh giá mới khách hàng tham gia, các mô hình cũng có thể được áp dụng để đánh giá vào khả năng gian lận báo cáo tài chính. Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau. Phần tiếp theo thảo luận về nghiên cứu có liên quan gian lận. Một phần tiếp theo phát triển giả thuyết và lựa chọn mẫu. Bên cạnh đó, kết quả thực nghiệm được báo cáo và thảo luận. Cuối cùng, chúng tôi trình bày kết luận của chúng tôi.TRƯỚC NGHIÊN CỨUTrong hai thập kỷ qua, lợi ích từ các học giả học tập và thực hành trong lĩnh vực của báo cáo tài chính gian lận đã phát triển đáng kể (người, 1995; Beasley, 1996; Bell và Carcello, năm 2000; Kaminski et al.Năm 2004). Albrecht và Romney (1986) xuất bản nghiên cứu thực nghiệm đầu tiên cung cấp tính hữu dụng của lá cờ đỏ để dự đoán gian lận. Sau đó, đã ban hành AICPA SAS 53 làm rõ trách nhiệm kiểm toán viên cho phát hiện gian lận năm 1988, và một cơ thể lớn của nghiên cứu đã tập trung vào đánh giá rủi ro của báo cáo tài chính gian lận cho kiểm tra tiềm năng các yếu tố nguy cơ gian lận hoặc lá cờ đỏ. Loebbecke, Eining, và Willingham (1989) xây dựng một mô hình tiên đoán dựa trên nhiều yếu tố nguy cơ của SAS số 53 phác thảo. Tiếp tục nghiên cứu mở rộng mô hình Loebbecke, Eining, và Willingham (1989) để danh sách red flags (Bell et al., 1991; Bell và Carcello, năm 2000; Hansen et al. 1996; Apostolou et al., năm 2001; Nieschwietz et al., 2000; Rùa và Zimbelman, năm 2004). Phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện bởi cuộc điều tra nhắm mục tiêu kiểm toán viên bên ngoài hoặc nội bộ với câu hỏi, nơi các yếu tố nguy cơ gian lận đã được bao gồm trong SAS 53 hoặc SAS82. While red flag studies offer some intelligence about fraud, a questionnaire is criticized to be lengthy and subjective. Bell and Carcello (2000) used a large number of variables (47 factors plus all possible interactions) to predict. Albrecht and Romney (1986) cited 87 red flags in survey. Their data on most of these factors were unavailable to other researchers or other users, and it is difficult to perform red flags in empirical operation (Owusu-Ansah et al., 2002). Lack of management integrity has been cited as a red flag, and it has referred to2 According to the law for securities and futures investors protection practiced as of Jan. 1, 2002, the Taiwanese Securities and Futures Investors Protection Center (TSFIPC) was established. TSFIPC provided assistance about consultation and complaint-filing for securities and futures investors. subjective judgment. Cottrell and Albrecht (1994) argued that red flags were neither predictive nor absolute. Pincus (1989) considered questionnaires having no definite impact on fraud risk assessment. Asare and Wright (2004) found that auditors who used a checklist structured by SAS 82 risk categories made less effective diagnosis of the fraud than those without a checklist.Một nhóm nghiên cứu đã kiểm tra xem tỷ lệ tài chính (thủ tục phân tích) đã được hữu ích trong việc xác định lừa đảo. Calderon và màu xanh lá cây (1994) xuất bản nghiên cứu thực nghiệm gian lận nguy cơ đầu tiên bằng cách sử dụng thông tin công khai sẵn có để xây dựng mô hình gian lận. Một loạt các thủ tục phân tích được áp dụng rộng rãi và bao gồm cả tài chính và hoạt động dữ liệu (Calderon và màu xanh lá cây 1994; Blocher và Cooper, 1988; Blocher, 1992). Người (năm 1995) chỉ sử dụng tỷ lệ tài chính ảnh hưởng đến khả năng gian lận báo cáo tài chính và chỉ ra đòn bẩy tài chính, vốn doanh thu, thành phần tài sản và công ty kích thước như là các yếu tố quan trọng trong việc phát hiện gian lận. Heiman-Hoffman et al. (1996) tài liệu đó atti