دانش حسابداری و حسابرسی مدیریت

دانش حسابداری و حسابرسی مدیریت

طراحی مدل جامع کشف تقلب مالی در شرکت های دولتی و غیر دولتی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه حسابداری، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
10.22034/jmaak.2025.24073
چکیده
هدف از انجام این تحقیق، طراحی مدل جامع کشف تقلب مالی در شرکت های دولتی و غیر دولتی بود. روش تحقیق به صورت کیفی و کمی بود. اطلاعات تحقیق به وسیله مصاحبه جمع آوری شد. جامعه آماری تحقیق شامل اساتید و خبرگان مبحث حسابرسی و بازرسی مالی به تعداد نامحدود بودند که تعداد 20 نفر تا رسیدن به اشباع نظری انتخاب شدند. روش نمونه گیری به صورت گلوله‌برفی بود که از مصاحبه شوندگان خواسته شد افرادی مطلع در رابطه با موضوع تحقیق را جهت انجام مصاحبه های بعدی معرفی نمایند. داده های اولیه به شیوه مصاحبه گردآوری شدند. مطابق فرایند روش شناختی، طی سه مرحلۀ کدگذاری باز، کدگذاری محوری و کدگذاری انتخابی، نخست از دل تعداد زیاد انواع داده های اولیه، کدهای مرتبط با موضوع مشخص شدند؛ سپس به شیوۀ مقایسۀ مداوم از دل چندین کد، یک مفهوم استخراج شد و به همین شیوه سایر کدها نیز به مفاهیم تبدیل شدند تا در نهایت 112 مفهوم به دست آمد. در مرحلۀ بعد، هر چند مفهوم در قالب یک مقوله قرار گرفتند تا 17 مقوله برای این پژوهش به دست آمده باشد. یافته های تحقیق نشان داد که، 3 مقوله به عنوان مقولۀ محوری ظاهر شدند که شامل: ویژگی های حسابدار، نظارت و کنترل، شواهد و مدارک می باشند. سایر مقوله ها برای ارائه در مدل تصویری در پنج دستۀ شرایط علّی (3 مقوله)، بستر یا زمینه (4 مقوله)، شرایط مداخله گر (3 مقوله)، راهبردها (2مقوله)، پیامدها (2 مقوله) قرار گرفتند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Designing a comprehensive model to detect financial fraud in government and non-government companies

نویسندگان English

Behzad Rashidi
ali esmaeilzadeh
Amir Reza Kyghobadi
Department of Accounting, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

The purpose of this research was to design a comprehensive model to detect financial fraud in government and non-government companies. The research method was qualitative and quantitative. Research information was collected through interviews. The statistical population of the research included an unlimited number of professors and experts in auditing and financial inspection, and 20 people were selected until reaching theoretical saturation. The sampling method was in the form of snowball, which can be introduced from the interview with the research topic related to the desired topic for conducting subsequent interviews. Primary data were collected through interviews. According to the cognitive method, in three stages of coding, specific code and selective coding, codes related to the subject were identified. Then, in the method of continuous comparison, a concept was taken from the hearts of several codes, and in the same way, other codes were also converted into concepts, until finally 12 concepts were obtained. In the next step, even though the concept in the form of one category has been resolved, up to 17 categories have been obtained for this research. The findings of the research showed that 3 categories emerged as central categories, which include: accountant's characteristics, supervision and control, evidence and documents. Other categories to present the visual model are in five categories: causal conditions (3 categories), background or context (4 categories), intervening conditions (3 categories), strategies (2 categories), consequences (2 categories).

کلیدواژه‌ها English

Model design
financial fraud
financial fraud detection
  • باقریان کاسگری, عباس, رئیسی وانانی, ایمان, امیری, مقصود و همایون, سعید. (1403). شناسایی تقلب مالی در شرکت‌های سهامی‌عام با استفاده معیارهای مالی وغیرمالی با رویکرد یادگیری ماشین. مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند, (), -. doi: 10.22054/ims.2024.78018.2434
  • بحری س., & پورمحمدیان م. (1402). بررسی ارتباط ابعاد مختلف مسئولیت اجتماعی (روابط کارکنان، بشر دوستانه، محصولات و زیست محیطی) با عملکرد مالی شرکت با توجه به اثرگذاری تقلب مالی. نشریه علمی رویکردهای پژوهشی نوین مدیریت و حسابداری, 7(26), 1304-1318. Retrieved از https://majournal.ir/index.php/ma/article/view/2186
  • رجب دری, حسین. (1401). تدوین مدل شش‎ضلعی تقلب مالی با رویکرد اسلامی: بررسی اهمیت و تعامل اجزا. دوفصلنامه مطالعات دین، معنویت و مدیریت, 9(17), 5-31. doi: 10.30471/im.2020.5690.1176
  • رسول رویسی، فاطمه (1397). بررسی ابزارها و چارچوب های کاری مختلف کلان داده و طراحی چارچوب کاری مناسب برای مطالعه موردی کشف تقلب در موسسات مالی و بانکی، کارشناسی ارشد، دانشگاه ایوان‌کی، دانشکده برق، کامپیوتر و مکانیک.
  • زارع بهنمیری، محمدجواد، و ملکیان کله بستی، اسفندیار. (1395). رتبه بندی عوامل موثر بر احتمال تقلب مالی با توجه به گزارش حسابرسی صورت های مالی. پژوهش های تجربی حسابداری، 6(21 )، 1-17. https://sid.ir/paper/241115/fa
  • غفارنیا طاها،خسرویانی مهرشاد و دکتر غفاری (1400). بهبود تشخیص در تقلب مالی با هدف مبارزه با پولشویی در موسسات مالی با استفاده از داده کاوی (مطالعه موردی: بانک خاورمیانه). موسسه آموزش عالی مهر البرز،دانشگده فنائری اطلاعات گروه فناوری اطلاعات،پایان نامه کارشناسی ارشد.
  • کریمی زندیان، زهرا (1395). کشف تقلب در حساب های بانکی با استفاده از تحلیل شبکه اجتماعی و یادگیری نیمه نظارتی، کارشناسی ارشد، دانشگاه الزهرا (س).
  • نعمتی کشتلی. (2021). بررسی تأثیر راهبردهای یادگیری خودکنترلی بر ارزیابی ریسک تقلب مالی. پژوهش های مالی و رفتاری در حسابداری, 1(2), 21-40.‎
  • نوروز، احسان (1398). بررسی تاثیرکیفیت حسابرسی بر رابطه بین حاکمیت شرکتی و کشف تقلب در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، کارشناسی ارشد، موسسه آموزش عالی خزر، دانشکده علوم انسانی.
  • هاشمی, سید عباس, & حریری, امیرسینا. (1396). ارزیابی توانایی قانون بنفورد در شناسایی و پیش‎بینی کشف تقلب مالی. بررسی‏‌های حسابداری و حسابرسی, 24(2), 283-302. doi: 10.22059/acctgrev.2017.220346.1007490
  • همتی، معصومه (1399). کشف تقلب در کارت‌های اعتباری با استفاده از روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان و ECO، کارشناسی ارشد، موسسه آموزش عالی باختر ایلام، دانشکده فنی و مهندسی.
  • Achmad, T., Ghozali, I., & Pamungkas, I. D. (2022). Hexagon fraud: Detection of fraudulent financial reporting in state-owned enterprises Indonesia. Economies, 10(1), 13.
  • Alharasis, E. E., Haddad, H., Alhadab, M., Shehadeh, M., & Hasan, E. F. (2023). Integrating forensic accounting in education and practices to detect and prevent fraud and misstatement: case study of Jordanian public sector. Journal of Financial Reporting and Accounting.
  • Aquino, K., D. Freeman, A. Reed II, V. K. G. Lim, and W. Felps (2009), ‘Testing a Social Cognitive Model of Moral Behavior: The Interactive Influence of Situations and Moral Identity Centrality’, Journal of Personality and Social Psychology 97, 123-141.
  • Ashforth, B. E. and V. Anand (2003), ‘The Normalization of Corruption in Organizations’, Research in Organizational Behavior 25, 1-52.
  • Botes V. and Saadeh A., (2018). Exploring evidence to develop a nomenclature for forensic accounting, Pacific Accounting Review, vol. 30, no. 2, 135–154.
  • Cao, R., Liu, G., Xie, Y., & Jiang, C. (2021). Two-level attention model of representation learning for fraud detection. IEEE transactions on computational social systems, 8(6), 1291-1301.
  • Carcello, J. V., and D. R. Hermanson (2008), ‘Fraudulent Financial Reporting: How Do We Close the Knowledge Gap?’ Working Paper, University of Tennessee and Kennesaw State University.
  • Chen Y. J., Liou W. C., Chen Y. M., Wu J. H., (2019). Fraud detection for financial statements of business groups, International Journal of Accounting Information Systems, Vol. 32, 1-23.
  • Collins, J.D., K. Uhlenbruck and P. Rodriguez (2009), ‘Why Firms Engage in Corruption: A Top Management Perspective’, Journal of Business Ethics, 87:89-108.
  • Darby R. R., Horn A., Cushman F., and Fox M. D., (2018).Lesion network localization of criminal behavior, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 115, no. 3. 601–606.
  • Gao Y., Kim J. B., Tsang D., et al.,(2017). Go before the whistle blows: an empirical analysis of director turnover and financial fraud, Review of Accounting Studies, vol. 22, no. 1, 1–41.
  • Hogan, C. E., Z. Rezaee, R. A. Riley, Jr., and U. K. Velury (2018), ‘Financial Statement Fraud: Insights from the Academic Literature’, Auditing: A Journal of Practice & Theory 27 (2): 231-252.
  • Hotz, R. L. (2007), ‘Scientists Draw Link Between Morality and Brain’s Wiring’, The Wall Street Journal, May 11, 2007.
  • Hu O., Chen J., Gao P. et al., (2019). Fusion of near-infrared and fluorescence spectroscopy for untargeted fraud detection of Chinese tea seed oil using chemometric methods, Journal of the Science of Food and Agriculture, vol. 99, no. 5, 2285–2291.
  • Iskandar, R., Ramadhan, M. S., Mansyuri, M. I., & Ramadhan, R. (2022). Determinants of Auditor's Ability to Detect Fraud: Internal and External Factors. International Journal of Science, Technology & Management, 3(1), 179-195.
  • Kaur, B., Sood, K., & Grima, S. (2023). A systematic review on forensic accounting and its contribution towards fraud detection and prevention. Journal of Financial Regulation and Compliance, 31(1), 60-95.
  • Mohammed, A. F. A., & Rahman, H. M. A. A. (2024). The Role of Artificial Intelligence (AI) on the Fraud Detection in the Private Sector in Saudi Arabia. مجلة الفنون والأدب وعلوم الإنسانیات والاجتماع, (100), 472-506.‎
  • Murphy, P. R. (2010), ‘The Attitude Toward and Rationalization of Fraudulent Financial Reporting’, Working paper, Queen’s University.
  • Nesvijevskaia, A., Ouillade, S., Guilmin, P., & Zucker, J. D. (2021). The accuracy versus interpretability trade-off in fraud detection model. Data & Policy, 3, e12.
  • Pillemer Y., Sugawara T., Ohkusa Y. et al.,(2018). Severe abnormal behavior incidence after administration of neuraminidase inhibitors using the national database of medical claims, Journal of Infection and Chemotherapy, vol. 24, no. 3,177–181.
  • Saleh, M. M. A., Aladwan, M., Alsinglawi, O., & Salem, M. O. (2021). Predicting fraudulent financial statements using fraud detection models. Academy of Strategic Management Journal, suppl. Special, 20(3), 1-17.
  • Tan, E., Jean, M. P., Simonofski, A., Tombal, T., Kleizen, B., Sabbe, M., ... & Willem, P. (2023). Artificial intelligence and algorithmic decisions in fraud detection: An interpretive structural model. Data & policy, 5, e25.
  • Udeh, E. O., Amajuoyi, P., Adeusi, K. B., & Scott, A. O. (2024). The role of big data in detecting and preventing financial fraud in digital transactions.
  • Wei L., Peng M., Wu W., (2021). Financial literacy and fraud detection:Evidence from China, International Review of Economics & Finance, Vol. 76, 478-494.