Die Analyse von Daten wie Steuererklärungen oder Bilanzen zur Aufspürung von bewusster Manipulation hat mit der Einführung der Ziffernanalyse weiter an Bedeutung gewonnen. Die Untersuchung der Ziffernverteilung eines Datensatzes ermöglicht einerseits eine computergestützte Vorauswahl möglicher Verdachtsfälle und ist andererseits objektiv in dem Sinne, dass die Tests durch statistische Verfahren gestützt sind. Es ist daher für Finanzämter oder Wirtschaftsprüfer einfach möglich, beliebige Datensätze auf deren Ziffernverteilung zu testen. Oftmals werden Verfahren zur Ziffernverteilung jedoch herangezogen, um eine mögliche Verunreinigung der Daten nachzuweisen. Im Falle der Bilanzanalyse spricht man von Bilanzmanipulation oder -fälschung, im Falle der Abweichung von Steuererklärungen von dem Verdachtsmoment der Steuerhinterziehung. Diese Schlüsse werden basierend auf einem Vergleich mit dem Newcomb-Benford-Gesetz (andere Begriffe hierzu lauten: First-Digit-Law, Benford’s Phänomen etc.) gezogen. Die Hypothese lautet in diesen Fällen: Wenn die Verteilung der Ziffern in einem Datensatz von der Newcomb-Benford-Verteilung abweicht, dann handelt es sich um eine Verunreinigung, unterstellt man eine bewusste Abweichung, gelangt man zur Frage des Manipulationsversuchs.
DOI: | https://doi.org/10.37307/j.1868-789X.2010.12.02 |
Lizenz: | ESV-Lizenz |
ISSN: | 1868-789X |
Ausgabe / Jahr: | 12 / 2010 |
Veröffentlicht: | 2010-12-06 |
Seiten 338 - 342
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