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Resumen
El fraude en los estados financieros (FEF) es
costoso para los inversionistas y pueden minar la
credibilidad de los auditores. A fin de prevenir y
detectar el fraude, es útil conocer sus causas. Sin
embargo, los modelos de elección binaria (logit
y probit, por ejemplo) a menudo utilizados en
la literatura, no tienen en cuenta los casos de
fraudes detectados y consecuentemente presentan
pruebas de hipótesis poco fiables. Utilizando una
muestra de 118 compañías acusadas de fraude
por la Comisión de Bolsa y Valores de EE.UU.
(Securities and Exchange Commission, SEC),
hemos estimado un modelo logit que corrige los
problemas derivados de los fraudes no detectados
en las compañías estadounidenses. Para evitar
problemas de multicolinealidad, hemos extraído
siete factores de 28 variables, utilizando el método
de componentes principales. Nuestros resultados
indican que sólo el 1,43% de los casos de FEF
se han dado a conocer por la SEC. De las siete
variables significativas incluidas en un modelo
logit tradicional y no corregido, tres en efecto no
fueron consideradas significativas en un modelo
corregido. La probabilidad de FEF es 5,12 veces
mayor cuando el auditor de la compañía emite
una opinión adversa o con reservas.
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