{"id":1421,"date":"2013-04-15T14:18:50","date_gmt":"2013-04-15T17:18:50","guid":{"rendered":"http:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/2013\/04\/15\/fraudes-detectando-manipulacao-nos-resultados\/"},"modified":"2013-04-15T14:18:50","modified_gmt":"2013-04-15T17:18:50","slug":"fraudes-detectando-manipulacao-nos-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/2013\/04\/15\/fraudes-detectando-manipulacao-nos-resultados\/","title":{"rendered":"Fraudes: detectando manipula\u00e7\u00e3o nos resultados"},"content":{"rendered":"<p> \t&nbsp;<\/p>\n<div style=\"text-align: right;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">por C&eacute;sar Tib&uacute;rcio<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">Uma das quest&otilde;es mais cruciais para contabilidade &eacute; a detec&ccedil;&atilde;o de fraudes. Isto interessa de perto ao auditor e ao usu&aacute;rio da informa&ccedil;&atilde;o cont&aacute;bil. A quest&atilde;o &eacute; como construir um instrumento que permita separar as empresas que est&atilde;o manipulando seus resultados e aquelas que n&atilde;o est&atilde;o.<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">O auditor possui um conjunto de medidas que permita descobrir fraudes cont&aacute;beis. Mas o usu&aacute;rio fica um pouco abandonado diante as manipula&ccedil;&otilde;es poss&iacute;veis. Obviamente se uma empresa apresenta informa&ccedil;&otilde;es cont&aacute;beis com parecer de auditoria com observa&ccedil;&otilde;es, isto pode ser um indicio de problemas com a qualidade da informa&ccedil;&atilde;o. Entretanto, o parecer n&atilde;o consegue separar todos os casos.<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">Um dos primeiros modelos para detec&ccedil;&atilde;o de fraudes foi criado por Beneish no final da d&eacute;cada de noventa. Enquanto os modelos de previs&atilde;o de fal&ecirc;ncia j&aacute; existiam h&aacute; anos, a detec&ccedil;&atilde;o de fraude n&atilde;o contava com um instrumento especifico. Beneish selecionou uma amostra de 50 empresas que no per&iacute;odo de 1982 a 1988 comprovadamente manipularam as informa&ccedil;&otilde;es cont&aacute;beis. Para comparar, ele usou 1708 empresas. Como n&atilde;o existe uma teoria de manipula&ccedil;&atilde;o cont&aacute;bil, Beneish trabalhou com base em alguns trabalhos acad&ecirc;micos da &eacute;poca (Healy, Jones, Watts e Zimmerman, entre outros).<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">As vari&aacute;veis que ele usou foram as seguintes:&nbsp;accruals&nbsp;sobre ativos, dias de vendas a receber, margem bruta, qualidade do ativo, crescimento das vendas, &iacute;ndice de deprecia&ccedil;&atilde;o, &iacute;ndice de despesas gerais e administrativas, e &iacute;ndice de alavancagem. Somente os tr&ecirc;s &uacute;ltimos n&atilde;o apresentaram valores significativos. Dias de vendas foi o &iacute;ndice com maior valor.<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">Um dos problemas com este tipo de modelo refere-se aos erros. Quando se utiliza um modelo estat&iacute;stico, podem-se cometer dois tipos de erros: pode classificar uma empresa como n&atilde;o manipuladora, quando de fato ela &eacute;; ou pode classificar uma empresa como manipuladora, quando de fato ela n&atilde;o &eacute;. O primeiro caso &eacute; denominado na estat&iacute;stica de &ldquo;erro tipo I&rdquo; e o segundo caso recebe o nome criativo de &ldquo;erro tipo II&rdquo;. Para quem est&aacute; usando o modelo, o erro tipo I &eacute; mais prejudicial. A vantagem &eacute; que o modelo usado permite reduzir um erro e aumentar o outro.<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t&nbsp;<\/div>\n<div style=\"text-align: justify;\"> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">O trabalho de Beneish deve ser usado com muita cautela: foi constru&iacute;do num per&iacute;odo diferente do nosso e utilizou dados de outro mercado. De qualquer forma, em raz&atilde;o da import&acirc;ncia da quest&atilde;o que ele tenta responder, a reprodu&ccedil;&atilde;o do modelo poder&aacute; ser extremamente &uacute;til para os usu&aacute;rios das informa&ccedil;&otilde;es cont&aacute;beis.<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div> \t&nbsp;<\/div>\n<div> \t<em><span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">BENEISH, Messod. <strong>The Detection of Earnings Manipulation<\/strong>. 1999. (<a href=\"http:\/\/myweb.ncku.edu.tw\/~r16001205\/w7.1_ProbM_Model.FAJ.1999.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">baixe aqui<\/a>)<\/span><\/span><\/em><\/div>\n<div> \t&nbsp;<\/div>\n<div>\n<hr \/>\n<p> \t<span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\">Fonte: <a href=\"http:\/\/contabilidadefinanceira.blogspot.com.br\/2013\/03\/fraude.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">aqui<\/a><\/span><\/span> \t<\/p>\n<hr \/>\n<p> \t<span style=\"font-size:14px;\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif;\"><\/span><\/span><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; por C&eacute;sar Tib&uacute;rcio &nbsp; Uma das quest&otilde;es mais cruciais para contabilidade &eacute; a detec&ccedil;&atilde;o<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[102],"tags":[],"class_list":["post-1421","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-fraudes"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1421","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1421"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1421\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1421"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1421"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1421"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}