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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。以下是对这次采访的详细分析和报告。
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），该模型可以识别出公司财务数据中的人为干预，从而评估欺诈的风险。Benford’s Law是一种数学频率模型，描述了数字在自然数据中的分布规律。如果数据遵循该定律，则表明数据较为自然；如果数据偏离该定律，则可能存在人为干预。
模型的工作原理
1. 数据分析：模型通过分析公司财务报表和附注中的数字分布，判断是否存在人为干预。如果数据偏离Benford’s Law，可能表明存在欺诈风险。
2. 风险评估：通过计算偏离程度的变化，模型可以评估欺诈风险的升高。即使是小幅但持续的偏离，也可能指示出欺诈行为的开始。
3. 红旗机制：如果公司的数据显示出异常偏离，模型会发出红旗警告。只有当公司连续两次被红旗警告时，才认为其存在较高的欺诈风险。
模型的优势
– 普遍适用性：该模型可以应用于任何类型的公司，无论其行业、国家或会计政策。
– 预防性：通过提前识别风险，公司可以采取措施防止欺诈的发生。
###欺诈的发生机制
根据Joanne Horton的解释，会计欺诈通常是通过逐步的人为干预开始的。管理层可能会通过调整会计方法或假设来达到预期的财务目标。然而，这种干预会随着时间的推移而升级，最终可能导致严重的财务报表篡改。
M&A中的欺诈风险
在并购（M&A）过程中，欺诈风险也较高。尤其是在子公司中，由于其不在母公司直接监管之下，可能更容易发生财务数据的操纵。因此，进行充分的尽职调查对于识别潜在风险至关重要。
结论
Joanne Horton的模型为预防会计欺诈提供了一个新的视角。通过提前识别风险，公司和监管机构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系统的稳定。
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[1] gfmag.com
[2] gfmag.com
