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## Forecasting Future Fraud: Q&A With Joanne Horton Of Warwick Business School
简介
最近，华威商学院的Joanne Horton教授在接受《全球金融》杂志采访时，分享了她团队开发的预测未来会计欺诈的模型。该模型旨在通过分析公司财务数据中的异常模式，提前识别可能发生欺诈的公司，从而为监管机构和审计师提供预防措施。
模型概述
Joanne Horton 的模型主要关注于预防会计欺诈，而不是仅仅检测已经发生的欺诈。通过使用 Benford’s Law（本福德定律），该模型可以识别出财务数据中的人为干预，这种干预可能是合理的，也可能是欺诈的征兆。Benford’s Law是一种数学频率模型，描述了数字在自然数据中出现的频率分布。如果数据严格遵循该定律，则表明数据可能没有人为干预。
模型的工作原理
1. 数据分析：模型通过分析公司财务报表中的数字分布，判断是否存在人为干预。如果数据偏离了Benford’s Law的预期分布，可能表明有人为操纵。
2. 风险评估：通过对数据的分析，模型计算出公司发生欺诈的风险概率。如果该概率高于整体人口的预期值，则会对该公司发出红旗警告。
3. 红旗机制：公司需要在连续两次评估中都被红旗标记，才能确认其为高风险企业。这避免了因偶然性而产生的误报。
模型的应用和效果
– 预测准确率：该模型在识别可能发生欺诈的公司方面表现出色，平均准确率为87.68%。在欺诈发生前一年，准确率可达90.58%；在欺诈发生前两年，准确率为83%；在欺诈发生前三年，准确率为75%。
– 应用范围：由于Benford’s Law适用于任何类型的公司、行业和国家，因此该模型具有广泛的适用性。
###欺诈的发生机制
Joanne Horton 指出，会计欺诈通常不是突然发生的，而是通过逐步的人为干预逐渐形成的。管理层可能会为了达到预期的财务目标而调整会计方法，例如改变存货计价方法或收入确认假设。随着时间的推移，这种干预会不断升级，直到最终导致严重的财务报表造假。
M&A中的欺诈
在并购（M&A）过程中，欺诈也可能发生，尤其是在公司试图通过财务数据操纵来提高自身价值时。这种情况下，审计和尽职调查变得尤为重要，以防止欺诈行为的发生。
结论
Joanne Horton的模型为预防会计欺诈提供了一个新的思路和工具。通过提前识别高风险公司，监管机构和审计师可以采取措施防止欺诈的发生，从而保护投资者和整个金融市场的稳定。
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[1] gfmag.com
[2] gfmag.com
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