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Resumo
Fraudes nas demonstrações financeiras (FDF)
custam caro para os investidores e podem prejudicar
a credibilidade dos auditores. Para prevenir
e detectar fraudes, é útil conhecer suas causas. Os
modelos de escolha binária (por exemplo, logit e
probit), frequentemente utilizados na literatura,
porém, não levam em consideração os casos de
fraudes não detectados e, portanto, apresentam
testes de hipóteses pouco confiáveis. Usando uma
amostra de 118 empresas acusadas de fraude pela
Comissão de Valores Mobiliários dos Estados
Unidos (Securities and Exchange Commission,
SEC), estimamos um modelo logit que corrige
os problemas oriundos de fraudes não detectadas
em empresas dos Estados Unidos. Para evitar
problemas de multicolinearidade, extraímos sete
fatores a partir de 28 variáveis, usando o método
dos componentes principais. Nossos resultados
indicam que apenas 1,43% dos casos de FDF
foram divulgados pela SEC. Das sete variáveis
significativas incluídas em um modelo logit tradicional
e não corrigido, três na realidade não
foram consideradas significativas em um modelo
corrigido. A probabilidade de FDF é 5,12 vezes
maior quando o auditor da empresa emite um
parecer adverso ou com ressalvas.
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