The Effect of Forensic Audit Services on Tax Fraud in South-South, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The need to address tax fraud has increasingly been attracted to the state authorities’ administrators, decision-makers, scholars, and investigators in Nigeria. Although various efforts have been made to alleviate it for effective revenue generation, mobilization through taxation is still low. Consequently, this study examined Forensic Audit Services and Tax Fraud in South-South Nigeria. To this end, a cross-sectional research design with a survey research strategy was used. Copies of questionnaire, reflecting the research questions, were distributed to a sample size of 228 staff in the Nigerian Federal Inland Revenue Service in the South-South States with a target population (of 530) and a sampling error of 5% at a 95% confidence interval. To assess the study's hypotheses, the Robust Least Squares Estimation technique was used. Findings revealed that Forensic Audit Investigation Services disaggregated into Background Investigation, Investigative Interview, and Analytical Procedures exert a negative and significant effect on Tax Fraud. It was also revealed that the explanatory power of Litigation Support Services in the form of Pre-trial Support and Expert Witnessing negatively and significantly affected Tax Fraud. The implications of these findings suggest that forensic audit services mitigate the occurrence of tax fraud in Nigeria, thereby improving compliance and tax revenue generation. On the premise of the foregoing, we recommend that tax investigating agencies, such as the federal Inland Revenue Service and its counterparts in the states (all in Nigeria) should employ background investigation techniques including surveillance, undercover operations and database searches as a routine procedure to proactively search for indicators of fraud. Besides, tax officials should be well trained on the usefulness and application of analytical procedures, ranging from simple ratio analysis, data mining techniques, Bedford’s Law, and Beneish model during an investigation, to help in their audit efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».