Can the Fraud Triangle Detect Financial Statement Fraud? (An Empirical Study of Manufacturing Companies in Indonesia)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

This study examines the effect of the following factors on financial statement fraud: (1) external pressure, (2) personal financial need, (3) financial targets, (4) the nature of industry, (5) ineffective monitoring, and (6) rationalization. The population in this study consisted of companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) over the period 2016-2018. The analysis was conducted with the help of the logistic regression method.
The results of this study indicate that external pressure, financial targets and the nature of industry have an effect on financial statement fraud, while personal financial need, ineffective monitoring and rationalization have no effect on financial statement fraud. Thus, this study contributes to the understanding that not all aspects of the fraud triangle can detect fraud.

Ключевые слова

Об авторах

I. Herdjiono

Musamus university

Автор, ответственный за переписку.
Email: herdjiono@unmus.ac.id

B. N Kabalmay

Email: kabalmaybn@gmail.com

Список литературы

  1. Survai fraud Indonesia 2016. Jakarta: ACFE Indonesian Chapter; 2017. 66 p. URL: https://acfe-indonesia.or.id/wp-content/uploads/2017/07/SURVAI-FRAUD-INDONESIA-2016_Final.pdf (accessed on 04.03.2020).
  2. Report to the nations. 2018 Global study on occupational fraud and abuse: Asia-Pacific edition. Austin, TX: Association of Certified Fraud Examiners; 2018. 22 p. URL: https://www.acfe.com/uploadedFiles/ACFE_Website/Content/rttn/2018/RTTN-Asia-Pacific-Edition.pdf (accessed on 17.03.2020).
  3. Chen Y., Zhu S., Wang Y. Corporate fraud and bank loans: Evidence from China. China Journal of Accounting Research. 2011;4(3):155–165. https://doi.org/10.1016/j.cjar.2011.07.001
  4. Tiffani L., Marfuah M. Deteksi Financial Statement Fraud Dengan Analisis Fraud Triangle Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia. 2015;19(2):112–125. https://doi.org/10.20885/jaai.vol19.iss2.art3
  5. Parlindungan R., Africano F., Elizabeth P. Financial statement fraud detection using published data based on fraud triangle theory. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience. 2017;23(8):7054–7058. https://doi.org/10.1166/asl.2017.9288
  6. Fitri F.A., Syukur M., Justisa G. Do the fraud triangle components motivate fraud in Indonesia? Australasian Accounting, Business and Finance Journal. 2019;13(4):63–72. https://doi.org/10.14453/aabfj.v13i4.5
  7. Aghghaleh S.F., Mohamed Z.M. Fraud risk factors of fraud triangle and the likelihood of fraud occurrence: Evidence from Malaysia. Information Management and Business Review. 2014;6(1):1–7.
  8. Li F. Discussion of analyzing speech to detect financial misreporting. Journal of Accounting Research. 2012;50(2):393–400. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2012.00451.x
  9. Hobson J.L., Mayew W.J., Venkatachalam M. Analyzing speech to detect financial misreporting. Journal of Accounting Research. 2012;50(2):349–392. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2011.00433.x
  10. Jensen M.C., Meckling W.H. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics. 1976;3(4):305–360. https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X
  11. Eisenhardt K.M. Agency theory: An assessment and review. The Academy of Management Review. 1989;14(1):57–74. https://doi.org/10.2307/258191
  12. Schuchter A., Levi M. Beyond the fraud triangle: Swiss and Austrian elite fraudsters. Accounting Forum. 2015;39(3):176–187. https://doi.org/10.1016/j.accfor.2014.12.001
  13. Dechow P.M., Ge W., Larson C.R., Sloan R.G. Predicting material accounting misstatements. Contemporary Accounting Research. 2011;28(1):17–82. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2010.01041.x
  14. Skousen C.J., Twedt B.J. Fraud in emerging markets: A cross country analysis. Cross Cultural Management: An International Journal. 2009;16(3):301–316. https://doi.org/10.1108/13527600910977373
  15. Cressey D.R. Other people’s money: A study in the social psychology of embezzlement. Montclair, NJ: Patterson Smith; 1973. 191 p.
  16. Consideration of fraud in a financial statement audit. AICPA Statement on Auditing Standard. 2002;(99). URL: https://egrove.olemiss.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1100&context=aicpa_sas
  17. Maka K., Pazhanirajan S., Mallapur S. Selection of most significant variables to detect fraud in financial statements. Materials Today: Proceedings. 2020. In Press. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.09.613
  18. Free C. Looking through the fraud triangle: A review and call for new directions. Meditari Accountancy Research. 2015;23(2):175–196. https://doi.org/10.1108/MEDAR-02-2015-0009
  19. Romney M.B., Steinbart P.J. Accounting information systems. 12th ed. London: Pearson Education Ltd; 2012. 720 p.
  20. Murdock H. The three dimensions of fraud: Auditors should understand the needs, opportunities, and justifications that lead individuals to commit fraudulent acts. Internal Auditor. 2008;65(4).
  21. Chen K.Y., Elder R.J. Fraud risk factors and the likelihood of fraudulent financial reporting: Evidence from Statement on Auditing Standards No. 43 in Taiwan. 2007. URL: https://www.researchgate.net/publication/228945894
  22. Huang S.Y., Lin C.C., Chiu A.A., Yen D.C. Fraud detection using fraud triangle risk factors. Information Systems Frontiers. 2017;19(6):1343–1356. https://doi.org/10.1007/s10796-016-9647-9
  23. Summers S.L., Sweeney J.T. Fraudulently misstated financial statements and insider trading: An empirical analysis. The Accounting Review. 1998;73(1):131–146.
  24. Mariati M., Indriani E. Fraud triangle analysis in detecting fraudulent financial statement using fraud score model. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis. 2020;25(1):29–44. https://doi.org/10.35760/eb.2020.v25i1.2240
  25. Anwar Y. The effect of working capital management on profitability in manufacturing company listed in Indonesia Stock Exchange. The Accounting Journal of Binaniaga. 2018;3(1):1–14. https://doi.org/10.33062/ajb.v3i1.173
  26. Moses T. Corporate governance and corporate fraud: An examination of interaction effects in Nigeria. Asian Journal of Advanced Research and Reports. 2019;4(1):1–11. https://doi.org/10.9734/ajarr/2019/v4i130098
  27. Richardson S.A., Sloan R.G., Soliman M.T., Tuna I. Accrual reliability, earning persistence and stock prices. Journal of Accounting and Economics. 2005;39(3):437–485. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2005.04.005
  28. Salleh S.M., Othman R. Board of director’s attributes as deterrence to corporate fraud. Procedia Economics and Finance. 2016;35:82–91. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)00012-5
  29. Cohen J., Krishnamoorthy G., Wright A.M. The corporate governance mosaic and financial reporting quality. Journal of Accounting Literature. 2004;23(1):87–152.
  30. Widagdo A.K., Suppiah S.D. Determinants of compliance with audit committee rules: Evidence from Indonesia. Corporate Ownership and Control. 2014;12(1):609–624. https://doi.org/10.22495/cocv12i1c7p1
  31. Trompeter G.M., Carpenter T.D., Jones K.L., Riley R.A. Insights for research and practice: What we learn about fraud from other disciplines. Accounting Horizons. 2014;28(4):769–804. https://doi.org/10.2308/acch-50816
  32. Pérez-Pérez Y., Camacho Miñano M.-del-M., Segovia-Vargas M.-J. Risk on financial reporting in the context of the new audit report in Spain. Revista de Contabilidad = Spanish Accounting Review. 2021;24(1):48–61. https://doi.org/10.6018/rcsar.363001

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© I.H., Kabalmay B.N., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».