Continuous Auditing's Effectiveness as a Fraud Deterrent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Continuous auditing increases the coverage and frequency of analysis of a firm's activities, and has been touted as a powerful fraud deterrence and detection technique, but we identify and examine a potential unintended consequence. When continuous auditing is accompanied by more timely notifications to auditees of exceptions to control rules, information is revealed about the system's capability to flag exceptions to control rules. Therefore, if a system has weak fraud-detection capability, early notification that the system did not detect a fraudulent transaction could actually increase an auditee's propensity to commit fraud. We examine whether the benefit of early notification depends on the fraud-detection capability of the organization's monitoring system (i.e., whether it is a strong or weak monitoring system). We use an experimental economics approach to address our research question. Consistent with expectations, we find that early and frequent notification of audit results is not always beneficial in deterring fraud, and that its benefit depends on whether the fraud-detection capability of the monitoring system is strong or weak. We do not find evidence of the predicted benefit of continuous notification reducing the incidence of fraud when the system is strong, but we do find an increase in participants' inclination to commit fraud when the system is weak. We discuss the implications of these findings for research and practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle