Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras

Abstract

Esta pesquisa examinou se o triângulo de fraude de Cressey (1953) e a teoria de agência, em conjunto, possibilitam investigar a ocorrência de fraudes corporativas em instituições bancárias brasileiras. Foram formuladas seis hipóteses de pesquisas, segregadas nas dimensões do triângulo de fraude – pressão, oportunidade e racionalização – e mensuradas a partir de variáveis extraídas da teoria da agência, criminologia e estudos empíricos sobre fraudes. A identificação da probabilidade de ocorrência de fraudes foi operacionalizada a partir de regressões logísticas multinomiais, aplicadas a dados de 44 bancos, no período de janeiro/2001 a dezembro/2012. Para a dimensão de pressão, confirmou-se a hipótese nº 01, ao indicar que quanto menor o desempenho anterior da instituição, maior a probabilidade de ocorrência de fraudes. Na dimensão de oportunidade, a hipótese nº 03 foi confirmada, ao colocar em evidência que baixos indicadores de governança corporativa aumentam a probabilidade de ocorrência de fraudes. Na dimensão de racionalização, confirmou-se a hipótese nº 06, portanto, a predominância do gênero feminino na gestão restringe a probabilidade de fraudes. Conclui-se, que o triângulo de Cressey, aliado à teoria da agência, constitui-se numa ferramenta apropriada para dirigir a investigação de ocorrência de fraudes corporativas em instituições bancárias.

Full text

DOI: http://dx.doi.org/10.5007/2175-8069.2017v14n32p108
108
ISSN 2175-8069, UFSC, Florianópolis, v. 14, n. 32, p. 108-140,
maio/ago. 2017
Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado
a instituições bancárias brasileiras
Cressey’s fraud triangle (1953) and agency theory: study applied to brazilian banking
institutions
Triángulo del fraude de Cressey (1953) y teoría de la agencia: estudio aplicado a
instituciones financieras de Brasil
Michele Rílany Rodrigues Machado
Doutora em Administração pela Universidade de Brasília
Professora Adjunta da Universidade Federal de Goiás
Endereço: Campus Samambaia – Prédio da FACE. Caixa Postal: 131
CEP: 74.001-970 – Goiânia/GO – Brasil
E-mail: michelerilany@gmail.com
Telefone: (62) 3521-1390
Ivan Ricardo Gartner
Pós-Doutor em Administração (FEA-USP) e Pesquisa Operacional (FernUni Hagen)
Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina
Professor Titular da Universidade de Brasília - UNB
Endereço: Campus Darcy Ribeiro, FACE, s. B1-47/7, Asa Norte
CEP: 70.910-900 – Brasília/DF – Brasil
E-mail: irgartner@hotmail.com
Telefone: (61) 3107-0812
Artigo recebido em 09/05/2016. Revisado por pares em 29/08/2016. Reformulado em
30/03/2017. Recomendado para publicação em 26/05/2017 por Carlos Eduardo Facin Lavarda
(Editor-Chefe). Publicado em 31/08/2017.

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Resumo
Esta pesquisa examinou se o triângulo de fraude de Cressey (1953) e a teoria de agência, em
conjunto, possibilitam investigar a ocorrência de fraudes corporativas em instituições bancárias
brasileiras. Foram formuladas seis hipóteses de pesquisas, segregadas nas dimensões do
triângulo de fraude – pressão, oportunidade e racionalização – e mensuradas a partir de
variáveis extraídas da teoria da agência, criminologia e estudos empíricos sobre fraudes. A
identificação da probabilidade de ocorrência de fraudes foi operacionalizada a partir de
regressões logísticas multinomiais, aplicadas a dados de 44 bancos, no período de janeiro/2001
a dezembro/2012. Para a dimensão de pressão, confirmou-se a hipótese nº 01, ao indicar que
quanto menor o desempenho anterior da instituição, maior a probabilidade de ocorrência de
fraudes. Na dimensão de oportunidade, a hipótese nº 03 foi confirmada, ao colocar em evidência
que baixos indicadores de governança corporativa aumentam a probabilidade de ocorrência de
fraudes. Na dimensão de racionalização, confirmou-se a hipótese nº 06, portanto, a
predominância do gênero feminino na gestão restringe a probabilidade de fraudes. Conclui-se,
que o triângulo de Cressey, aliado à teoria da agência, constitui-se numa ferramenta apropriada
para dirigir a investigação de ocorrência de fraudes corporativas em instituições bancárias.
Palavras-Chave: Instituições Bancárias; Fraudes Corporativas; Teoria da Agência; Economia
do Crime; Triângulo de Fraude
Abstract
This research examined if Cressey’s (1953) fraud triangle and the agency theory, jointly,
enables investigate corporate fraud occurrence in Brazilian banking institutions. It was
formulated six research hypotheses were segregated in fraud triangle – pressure, opportunity
and rationalization – and measured by variables taken from the agency theory, criminology
and empirical papers on corporate fraud. The identification of probability of fraud occurrence
was operationalized from multinomial logistic model, applied to data of 44 banking, for the
period between January 2001 and December 2012. For element pressure, hypotheses No. 01
was confirmed, since this showed that the lower an institution’s previous performance, the
greater probability there is of fraudulent events occurring in the future. In the element of
opportunity, the hypothesis No. 03 was confirmed, which showed that low corporate
governance indicators increased the possibility of fraud occurrences. In rationalization
element, the hypothesis No. 08 was confirmed, therefore, the predominance of women in
management reduces the probability of fraud. We thereby conclude that Cressey’s Triangle,
when combined with the theory of agency is an appropriate research instrument to use when
carrying out an investigation into corporate fraud occurrence in banking institutions.
Keywords: Banking Institutions; Corporate Fraud; Theory of Agency; Economic Crime; Fraud
Triangle
Resumen
El presente trabajo analiza si es posible investigar la comisión de fraudes corporativos en
instituciones financieras de Brasil mediante el triángulo del fraude de Cressey (1953) y la
teoría de la agencia. A partir de los tres vértices del triángulo, -presión, oportunidad y
justificación- se presentan seis hipótesis, cuantificadas mediante variables extraídas de la
teoría de la agencia, la criminología y otros estudios empíricos sobre este tema. Para
identificar la probabilidad de que ocurra un fraude se recurrió al uso de regresiones logísticas
de tipo multinomial en datos procedentes de 44 agencias bancarias desde enero de 2001 hasta
diciembre de 2012. El vértice referido a la presión confirma la hipótesis nº 1 al señalar que
cuanto menor sea el rendimiento anterior de una institución, mayor es la probabilidad de
cometer fraude. La hipótesis nº 3, ubicada en el vértice de la oportunidad, evidencia que cuanto

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menos nivel tengan los directivos de una corporación mayor probabilidad existe de delinquir.
En el último vértice referido a la justificación, la hipótesis nº 8 apunta a que la presencia
predominante de mujeres en puestos de gestión disminuye la probabilidad de fraude. Se
confirma que el modelo triangular diseñado por Cressey junto a la teoría de la agencia
constituye una apropiada herramienta de detección de posibles fraudes corporativos en
bancos.
Palabras clave: Instituciones Bancarias; Fraudes Corporativos; Teoría de la Agencia;
Economía del Crimen; Triángulo de Fraude
1 Introdução
Como Posner (2007) mencionou, a tarefa da Economia é explorar as implicações de
supor que o homem é um maximizador racional de seus objetivos, de suas satisfações, e,
portanto, do seu próprio interesse. Dada a constatação de Posner (2007), decorrente da análise
da lei na perspectiva econômica, questiona-se até que ponto o indivíduo buscará o aumento de
sua satisfação, quando imbuído de poder para tomar decisões em uma corporação.
Esse questionamento é amplamente discutido pela teoria da agência. Para esta teoria,
uma relação de agência surge entre duas (ou mais) partes quando um, o agente, atua para ou em
nome do principal, em um determinado domínio de problemas de decisão (ROSS, 1973). Logo,
os agentes receberão poder para tomar decisões em nome dos proprietários. Os proprietários,
ao delegarem poder, terão a expectativa de que seus objetivos e interesses sejam atendidos.
Jensen e Meckling (1976), ao seguir o pensamento de Alchian e Demsetz (1972) e
Goldberg (1976), asseveram que a relação de agência é regida por termos contratuais. Os
autores, no entanto, afirmam que as duas partes, principal e agente, são maximizadoras de
utilidade e possuem diferentes objetivos e interesses, como, também, preferências distintas em
relação ao risco de investimento.
Desse modo, conforme afirmam Jensen e Meckling (1976), existe uma boa razão para
acreditar que o agente não agirá sempre no melhor interesse do principal, o que ocasionará
custos com problemas de agência. Esses custos estão relacionados ao monitoramento das ações
dos agentes pela adoção de sistemas de incentivo e remuneração, e de mecanismos de
governança corporativa, despesas de concessão de garantias contratuais por parte do agente e
do custo residual.
Além dos custos de agência, citados por Jensen e Meckling (1976), pode-se afirmar que
entre principal e agente existe uma relação de confiança, em que o principal acredita que o
agente trabalhará com a finalidade de atender aos objetivos do principal. Todavia, essa
confiança poderá ser quebrada pelo agente quando este, de modo ilícito, buscar a maximização
do seu próprio interesse.
O estudo da quebra de confiança foi marcado pelo trabalho de Cressey (1953), o qual,
por intermédio de entrevistas com fraudadores, elaborou sua hipótese conhecida como triângulo
de fraude. Cressey (1953) abandonou o conceito de embezzlement, termo usado pela literatura,
substituindo-o por violação criminal da confiança financeira. Ao ampliar a visão da fraude, o
autor enquadrou nesse novo conceito todo indivíduo que assumiu uma posição de confiança de
boa fé, mas a violou ao cometer um crime.
A hipótese formulada por Cressey (1953) baseia-se na proposição de que pessoas que
ocupam cargos de confiança tornam-se violadores, quando se veem com um problema
financeiro não compartilhado, e estão cientes de que podem resolvê-lo secretamente pela
violação do cargo de confiança. Para tal, os violadores são capazes de aplicar a sua própria
conduta em situações que os capacitam a ajustar suas concepções de si mesmos como usuários

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ou proprietários dos fundos confiados.
Essa hipótese é apresentada na literatura da área de gestão em três dimensões: pressão,
oportunidade e racionalização e, em razão desse fato, foi reconhecida como triângulo de fraude.
A pressão, também denominada como motivação, é decorrente dos problemas financeiros não
compartilhados. A oportunidade pressupõe que os fraudadores têm o conhecimento e a
oportunidade para cometer fraude. Enquanto a racionalização é o processo no qual um
fraudador classifica o ato de perpetrar uma fraude como aceitável e justificável, tendo em vista
a solução de seu problema não compartilhado.
Percebe-se que o triângulo de fraude elaborado por Cressey (1953) está relacionado com
a teoria da agência, dado que uma das premissas desse triângulo é que o fraudador assumiu uma
posição de confiança. Portanto, o fraudador é um agente do principal que violou a sua posição
de confiança financeira ao fazer uso das oportunidades identificadas para a realização de uma
fraude. Essas oportunidades geralmente estão interligadas à existência de pontos fracos na
governança corporativa da organização. Pontos de fragilidade representam um monitoramento
imperfeito por parte da corporação nas atividades dos gestores.
Assim, a teoria da agência e o triângulo de fraude parecem contribuir para a
identificação de variáveis que possibilitem a mensuração da probabilidade de ocorrência de
fraudes nas corporações.
Dessa forma, essa pesquisa objetiva examinar se o triângulo de fraude de Cressey (1953)
e a teoria de agência, em conjunto, possibilitam investigar a ocorrência de fraudes corporativas
em instituições bancárias brasileiras. Para isso, foram formuladas hipóteses de pesquisas
segregadas nas dimensões do triângulo de fraudes e mensuradas a partir de variáveis extraídas
da teoria da agência, criminologia e estudos empíricos sobre fraudes corporativas. Destaca-se
que foram extraídas variáveis da área de criminologia em função do estudo realizado por
Cressey (1953) ser realizado nesta área.
Ressalta-se que as instituições bancárias foram escolhidas em função de sua importância
para o contexto econômico, como intermediadores financeiros e fornecedores de capital externo
às demais atividades do mercado. Assim, prejuízos de uma fraude em um grande banco podem
ser sentidos pelo restante da economia brasileira.
Esta pesquisa está estruturada em cinco seções. A primeira, destinada a apresentar a
problemática da pesquisa. A segunda seção evidencia as hipóteses de pesquisa e suas
fundamentações teóricas. A terceira demonstra a metodologia aplicada. A quarta evidencia os
resultados da pesquisa e a quinta contempla as principais conclusões obtidas.
2 Fundamentação Teórica
O triângulo de fraudes, é resultado do estudo de Cressey (1953). Este estudo, por
intermédio de entrevistas, postulou a seguinte hipótese final:
Pessoas confiáveis se tornam violadores da confiança quando elas se consideram
como tendo um problema financeiro que não pode ser compartilhado, e estão cientes
de que este problema pode ser resolvido secretamente pela violação de confiabilidade
financeira e conseguem aplicar, à sua própria conduta, verbalizações que lhes
possibilitem ajustar seus conceitos de si mesmas como pessoas confiáveis como
usuários de fundos e propriedades que lhes foram confiados (CRESSEY, 1953, p.30).
De acordo com Cressey (1953), a ocorrência de fraudes é condicionada pela existência
conjunta das três dimensões: pressão, oportunidade e racionalização. A pressão corresponde a
problemas financeiros não compartilhados pelo indivíduo, como: medo de perder a ocupação
atual, o alcance ou manutenção de um dado padrão de vida e problemas pessoais. A
oportunidade à existência de conhecimento necessário e a posse de informações sobre os pontos

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falhos de governança corporativa e a oportunidade de resolver o problema não compartilhado.
E a racionalização é o processo de racionalizar o ato como justificável e/ou aceitável e
“correto”.
Os próximos subitens relacionam as hipóteses elaboradas para cada dimensão do
triângulo de fraude de Cressey (1953), pressão, oportunidade e racionalização, bem como sua
fundamentação teórica.
2.1 Hipóteses da Dimensão de Pressão do Triângulo de Fraude
Cressey (1953) observou que em todos os casos de violação da confiança analisados, o
violador considerou que um problema financeiro enfrentado por ele, não poderia ser
compartilhado com outras pessoas que, de um ponto de vista mais objetivo, provavelmente
poderiam ter contribuído para a solução do problema.
Conforme afirma Cressey (1953), muitas situações diferentes são consideradas por um
indivíduo na produção de problemas financeiros não compartilhados. As pressões, derivadas
desses problemas, criam na pessoa de confiança o desejo por um resultado específico para
solucionar o problema, que pode ser por intermédio da violação criminal da confiança
financeira (CRESSEY, 1953).(???)
Ainda segundo Cressey (1953), todos os problemas financeiros não compartilhados
estão relacionados à manutenção ou à procura de um status de comportamento dos violadores.
Esse status poderá ser de ordem pessoal ou profissional como problemas resultantes de
fracassos pessoais, alto nível de padrão de vida, este incompatível com a remuneração recebida,
a relação entre empregado e empregador, pressões sobre o desempenho da empresa.
Ao seguir o triângulo de fraudes, as normas de auditoria, Resolução CFC nº 1.207 de
2009 e SAS nº 99, esclarecem que pode existir um incentivo ou pressão para produzir uma
informação financeira fraudulenta quando a administração sofre pressão, de fontes externas ou
internas, para alcançar metas de ganhos ou resultados financeiros previstos. Da mesma forma,
também, podem existir incentivos para se apropriarem de ativos porque, por exemplo, esses
indivíduos estão vivendo além de suas possibilidades.
Como fontes internas e externas de pressão, destacam-se dois itens que podem servir
como indicadores da dimensão de pressão: o desempenho a ser alcançado pelos agentes e a
remuneração percebida, que influenciará no padrão de vida desses agentes.
2.1.1 Hipótese Nº 01: Desempenho da Entidade
Macey (1991) argumenta que gestores com autointeresse se envolverão em condutas
criminosas, em nome de suas organizações, não para beneficiar os acionistas, mas para manter
suas ocupações. Ainda segundo o autor, a ameaça de um desempenho abaixo do ideal poderá
levar os gerentes a preferirem um maior nível de risco para elevarem o desempenho da empresa.
Tal fato pode levar o gestor a manipular os demonstrativos financeiros com o objetivo de
aumentar o desempenho da instituição, alcançando, dessa forma, as metas de desempenho
fixados pelos proprietários e propiciando a manutenção de sua ocupação atual.
A argumentação de Macey (1991) corrobora os achados de Alexander e Cohen (1996),
os quais encontraram evidências de que os desempenhos anteriores das empresas afetam a
ocorrência de crimes corporativos. Assim, os gestores podem reconhecer que eles serão
destituídos de sua ocupação, a menos que mantenham o desempenho de suas empresas acima
do esperado (MACEY, 1991). Portanto, pode-se inferir que o desempenho abaixo do ideal será
um fator de pressão para os gestores das organizações.
Na mesma linha de raciocínio, os gestores podem se sentir pressionados a aumentar a

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participação da empresa no mercado, ao se implicar em decisões de alto risco para garantir a
competitividade da instituição (TYMOIGNE, 2009). Como exemplo desse fato, tem-se o caso
da WordCom, que possuía uma participação no mercado superior a suas concorrentes, AT&T
e Sprint durante o período de fraude. Para Sadka (2006), essa empresa, aumentou sua
participação no mercado para agir como se a empresa fosse verdadeiramente eficiente, tal como
os demonstrativos evidenciavam.
Além desses fatores, a WordCom também relatava bons resultados operacionais durante
o período de fraude. No entanto, após a descoberta da fraude, examinou-se que a empresa, na
realidade, possuía uma participação no mercado abaixo da participação de seus concorrentes e
os seus resultados eram, na verdade, inferiores, muito menores do que os da performance do
resto da indústria (SADKA, 2006). Esse fato permite inferir que a manipulação dos resultados
visou sanar problemas com um desempenho fraco da corporação.
Para testar a argumentação de que o desempenho anterior impacta na probabilidade de
fraudes corporativas, elaborou-se a hipótese nº 01 desta pesquisa:
H1: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada negativamente pelo
desempenho das instituições bancárias, com defasagem temporal.
2.1.2 Hipótese Nº 02: Remuneração Fixa da Gestão e Participação no Lucro
A remuneração fixa, ou variável do agente, está interligada com o seu padrão de vida
pessoal. Para Cressey (1953), a manutenção ou obtenção de um determinado padrão de vida
poderá pressionar o indivíduo que ocupa uma função de confiança a fraudar.
Dessa forma, o desejo pela aquisição de um determinado nível de vida, ou a manutenção
do padrão atual, poderão se tornar problemas não compartilhados quando o indivíduo perceber
que “está vivendo além de seus recursos” (CRESSEY, 1953), levando-o a cometer fraudes para
aumentar a sua própria remuneração e, assim, sanar seus problemas pessoais interligados ao
padrão de vida.
A teoria da agência preceitua que políticas de compensação são determinadas a dar
incentivos para que o agente selecione e programe ações que aumentem a riqueza dos acionistas
(JENSEN; MURPHY, 1990). Nesse sentido, como tentativa de alinhar os interesses
divergentes, os principais poderão optar por diferentes políticas de remuneração.
Dentre essas políticas estão a remuneração fixa, planos de remuneração com opção de
ações, participação nos resultados da instituição, bônus e oportunidades de remuneração que
objetivam alinhar os interesses de agentes e proprietários (MACEY, 1991).
Segundo, Byrd, Parrino e Pritsch (1998) uma remuneração composta em grande parte
de um salário fixo e o investimento do gestor em capital humano específico poderão afetar o
risco moral desses agentes no desempenho de suas atividades. Isso faz com que a preferência a
assumir atividades mais arriscadas fique mais próxima às preferências dos credores do que às
de um acionista e, dessa maneira, tornando os agentes mais conservadores em suas atividades.
Portanto, o gestor será menos propenso a executar atividades que envolvam maior nível
de risco. Assim, supõem-se que a remuneração fixa influenciará no nível de propensão ao risco
dos gestores, pois quanto maior a remuneração fixa menor o nível de risco assumido pelo gestor.
Ainda dentre as políticas de remuneração, existem aquelas relacionadas à lucratividade
da empresa, ao implicar em uma relação positiva entre o aumento da lucratividade e a
remuneração do gestor (TROY; SMITH; DOMINO, 2011; SCHRAND; ZECHMAN, 2012).
Essa política tem o objetivo de incentivar o agente a buscar um melhor desempenho da empresa,
o que contribui com a maximização dos interesses dos principais.
Segundo Rosen (1990) argumenta, se os agentes atuassem na empresa para atender aos

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interesses dos acionistas então eles iriam maximizar os lucros. O aumento do lucro proporciona
um maior valor de dividendos para os acionistas, como também repercute no preço de suas
ações. Isso, assumindo, para o preço das ações, a premissa de que o valor dos títulos reflete
todas as informações relevantes disponíveis no mercado, como a lucratividade da empresa
(FAMA, 1970).
Dessa forma, ao analisar a perspectiva da teoria da agência os incentivos derivados de
políticas de remuneração visam contribuir com o alinhamento de interesses entre agentes e
principais. Como a participação na lucratividade constitui-se em uma política de remuneração,
espera-se que essa influencie o comportamento do agente nesse mesmo sentido.
No entanto, ao analisar a perspectiva da teoria do crime, observa-se as argumentações
de teóricos como Macey (1991), em que os gestores, para realizar o seu objetivo de satisfação
ou manutenção de um nível particular de renda, podem obtê-lo quer pelo trabalho e competência
quer envolvendo-se em atividades criminosas.
Ainda segundo Macey (1991) mesmo um gestor com aversão ao risco se envolverá em
atividades criminosas se, em sua opinião, os riscos associados com a atividade criminosa forem
menores que os riscos associados à não realização desta atividade, incluindo nesta última o
risco de perder sua ocupação por não realizar o ato criminoso.
As argumentações de Macey (1991) representam um contraponto ao estabelecido pela
teoria da agência para políticas de remuneração, em especial para aquelas derivadas da
participação nos resultados da instituição.
Infere-se com essas argumentações, que os agentes podem manipular os resultados da
instituição com o intuito de aumentar seu incentivo financeiro derivado da participação nos
lucros da instituição, com finalidade satisfazer e/ou manter seu nível particular de renda.
Dessa forma, a participação nos lucros de uma instituição influenciará positivamente a
probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas, o que leva à construção da hipótese nº 02
desta pesquisa.
H2: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada positivamente pela
participação no lucro da instituição bancária.
2.2 Hipóteses da Dimensão de Oportunidade do Triângulo de Fraude
As oportunidades resultam de circunstâncias que oferecem chances para o gestor
cometer fraudes, estando diretamente interligadas aos problemas não compartilháveis do
indivíduo, que na intenção de corrigi-los pode se utilizar de meios fraudulentos.
Uma pessoa que ocupa um cargo de confiança, com um problema não compartilhável,
será capaz de perceber oportunidades para resolver, secretamente, esse problema. O cargo de
confiança permite que o agente possua informações exclusivas sobre a posição financeira da
empresa. Acesso que o permite conhecer os pontos fracos na estrutura de governança e
controles internos, como também, por estar em uma posição de influência e poder, substituir os
controles existentes e se envolver ou facilitar a contabilização de uma fraude (TROY; SMITH;
DOMINO, 2011).
Destarte, a dimensão de oportunidade inclui uma estrutura de governança corporativa
fraca e outras condições de trabalho que permitem a gestão cometer fraudes (BRAZEL; JONES;
ZIMBELMAN, 2009).
Ainda, segundo Alexander e Cohen (1996), o que promove um ambiente com um
número maior de oportunidades para a perpetração de fraudes é o tamanho da organização.
Assim, os itens que retratam a estrutura de governança corporativa da empresa, e o
tamanho da empresa serão incluídos com intuito de se mensurar a dimensão de oportunidade

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do triângulo de Cressey (1953).
2.2.1 Hipótese Nº 03: Mecanismos de Governança Corporativa
Brazel, Jones e Zimbelman (2009) utilizam mecanismos de governança corporativa –
como empresas de auditoria big four, número de insiders no conselho de administração e CEOs
que são presidentes do conselho de administração – como meio para a mensuração da dimensão
de oportunidade em seu modelo de detecção de fraudes por intermédio de medidas não
financeiras. Nessa linha de raciocínio, John e Senbt (1998) afirmam que os mecanismos de
governança corporativa permitem que os stakeholders de uma corporação exerçam controle
sobre as atividades de insiders e dos gestores a fim de que seus interesses sejam protegidos.
Uma estrutura de governança corporativa fraca não permite que as ações dos agentes
sejam monitoradas de forma adequada. Uma estrutura de governança fraca, portanto com
falhas, poderá ser vislumbrada por um agente como uma oportunidade para a perpetração de
fraudes corporativas.
Nessa linha de entendimento, a hipótese de nº 03 foi elaborada para testar se elementos
de oportunidades, mensurados pelo nível de governança corporativa, que poderão impactar na
determinação da probabilidade de fraudes corporativas:
H3: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada positivamente por
baixos indicadores de governança corporativa das instituições bancárias.
2.2.2 Hipótese Nº 04: Tamanho da Instituição
Jensen (1986) argumenta que o crescimento da empresa aumenta o poder dos gestores
através de um montante maior de recurso sob seu controle. Com o aumento da empresa, as
operações tornam-se mais complexas e difíceis de monitorar, o que incorrerá em um número
maior de conflito de agência. Ocorrerá também um aumento nos custos de agência, tais como
custos de monitoramento dos agentes – incentivos de remuneração e mecanismos de controle –
despesas de vinculação contratual e perdas residuais (JENSEN; MECKLING, 1976; JENSEN,
1986; RYAN; WIGGINS, 2001).
Aumentando o tamanho da empresa, e, portanto, a complexidade de suas operações e os
conflitos decorrentes da relação de agência, os gestores podem se utilizar desse ambiente para
a execução de fraudes corporativas.
Nessa linha de raciocínio, os achados de Alexander e Cohen (1996) indicam que grandes
empresas oferecem mais oportunidades para funcionários se engajarem em crimes corporativos
do que empresas menores. Portanto, o tamanho da empresa parece influenciar de forma positiva
e significativa a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas, propiciando assim a
construção da hipótese nº 04:
H4: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada positivamente pelo
tamanho das instituições bancárias.
2.3 Hipóteses da Dimensão de Racionalização do Triângulo de Fraude
Uma pessoa de confiança, ao definir um problema como não compartilhável, acredita
que problemas não compartilháveis devem ser resolvidos de uma maneira independente, secreta
e relativamente por meios seguros, ao aplicar seu conhecimento sobre informações gerais e
técnicas na violação da confiança.

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O potencial violador identifica possibilidades para resolver o problema pela violação de
sua posição de confiança, e define o relacionamento entre o problema e a solução ilegal como
uma linguagem que o permite visualizar a violação da confiança como: a) essencialmente não
criminal; b) justificada; c) parte de uma irresponsabilidade geral, para qual ele não é
completamente responsável (CRESSEY, 1953). Essa linguagem, conforme o autor, é o
processo de racionalização do ato.
A racionalização é um processo cognitivo em que o gestor busca classificar o ato
fraudulento como aceitável e justificável (CRESSEY, 1953; MARKIN, 1979; RAHN;
KROSNICK; BREUNING, 1994; SCHEUFELE, 2000).
Na tentativa de mensurar a dimensão de racionalização foram elaboradas hipóteses
subordinadas às características demográficas dos executivos. Essas características, embora
consideradas como proxies incompletas e imprecisas das estruturas cognitivas dos executivos,
são tidas como válidas em função da dificuldade de se obter dados psicométricos convencionais
de altos executivos (HAMBRICK, 2007).
2.3.1 Hipótese Nº 05: Idade dos CEOs
O desenvolvimento moral, e de sua relação com a perpetração de atos fraudulentos, a
idade do gestor foi estudada por Kelley, Ferrel e Skinner (1990), Serwinck (1992), Zahra, Priem
e Rasheed (2007) e Troy, Smith e Domino (2011).
Para Kelley, Ferrel e Skinner (1990) conforme os indivíduos envelhecem, talvez eles
desenvolvam uma maior compreensão do que constitui um comportamento ético, e são mais
seguros em seguir esse comportamento. Nesse sentido, Serwinck (1992) afirma que
empregados mais jovens tendem a ter uma visão mais liberal de situações potencialmente não
éticas, enquanto, que em geral, indivíduos mais velhos tendem a ser mais conservadores que os
mais jovens. Portanto, a idade está diretamente relacionada ao desenvolvimento moral do
indivíduo.
Zahara, Priem e Rasheed (2007) argumentam que a necessidade de realização e
progressão na carreira é mais forte nos primeiros anos de um gerente. Assim, quando gestores,
os mais jovens tendem a se arriscar em atos como forma de alcançar mais rapidamente a
progressão na carreira. Os gestores mais velhos tendem a ser mais analíticos em sua tomada de
decisão, executando-a com maior cuidado, buscando por mais informações, realizando um
diagnóstico mais preciso das informações coletadas.
Já Troy, Smith e Domino (2011) afirmam que, quanto à idade, antes de racionalizar a
fraude, o gestor, dotado de um conjunto mais amplo de experiências e maturidade, refletirá
sobre as repercussões da descoberta de fraudes nas demonstrações financeiras. Essas
repercussões poderão ser devastadoras, dado que existem custos reputacionais individuais que
o mercado impõe aos indivíduos associados a estes crimes.
Na mesma linha de raciocínio dos autores citados, considerando que a idade irá
influenciar no desenvolvimento moral do indivíduo e em seu processo de tomada de decisão
sobre a perpetração de atos fraudulentos, foi elaborada a hipótese nº 05 desta pesquisa:
H5: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada negativamente pela
idade dos CEOs da instituição bancária.
2.3.2 Hipótese Nº 06: Predominância do Gênero Feminino
A hipótese nº 06 da dimensão de racionalização trata do relacionamento entre fraudes
corporativas e o gênero do executivo. Nesse sentido, pesquisas empíricas apontaram o gênero

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como um fator diferencial na percepção e perpetração de crimes.
Kelley, Ferrel e Skinner (1990), ao analisarem a relação entre o comportamento ético e
as características demográficas de pesquisadores em marketing, observaram nos resultados de
seu estudo que os pesquisadores do gênero feminino são mais éticos do que os do gênero
masculino.
Mais especificadamente, Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013) analisaram o efeito
do gênero em crimes corporativos. Para tal, os autores utilizaram de 83 casos de fraudes
corporativas envolvendo 436 réus, e subdividiram a amostra em crimes cometidos por
indivíduos do gênero masculino, feminino, e crimes envolvendo esquemas com indivíduos
independentemente do gênero.
A partir dos resultados encontrados, os autores afirmaram que existem boas razões para
acreditar que executivos do gênero feminino podem ser mais éticos em sua tomada de decisão,
são mais prováveis a honrarem as leis fundamentais dos riscos financeiros, e a evitarem riscos
excessivos, tanto dentro como fora do ambiente corporativo. Ainda, os resultados indicam que
gestores do gênero feminino são menos propensos a criarem ou fomentarem uma cultura
organizacional criminógena.
Este resultado corrobora as afirmações de Reynolds (2006) e Zahra, Priem e Rasheed
(2007). Reynolds (2006) argumenta que, como tomador de decisão mais intuitivo, o gênero
feminino está mais apto a reconhecer sinais sutis dos protótipos de situações que envolvem
ética e possui maior habilidade em reflexiva ou intuitivamente agir de forma eticamente
aceitável.
No mesmo sentido, Zahra, Priem e Rasheed (2007) afirmam que gestores do gênero
masculino estão mais propensos a aceitar o comportamento antiético para atingir seus objetivos
e, ainda, que, apesar dos progressos realizados pelas mulheres o centro de poder corporativo
existente é dominado pelos homens. Em face disso, a maioria dos responsáveis por atos de
fraudes corporativas são do gênero masculino, pois continuam a dominar as posições de
liderança corporativa.
Os estudos de Kelley, Ferrel e Skinner (1990), Reynolds (2006) e Zahra, Priem e
Rasheed (2007) e Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013) sugerem que gestores do gênero
feminino são menos suscetíveis a cometerem atos fraudulentos. Portanto, presume-se que o
gênero pode ser um inibidor de atos fraudulentos. Deste modo, elaborou-se a hipótese nº 06:
H6: A probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada negativamente pela
predominância do gênero feminino na administração da instituição bancária.
3 Metodologia da Análise Empírica
Para a consecução do objetivo proposto, examinar se o triângulo de fraude de Cressey
(1953) e a teoria de agência, em conjunto, possibilitam investigar a ocorrência de fraudes
corporativas em instituições bancárias brasileiras, bem como para testar as hipóteses de
pesquisa formuladas, este estudo adotou a tipologia empírica, com abordagem quantitativa.
Para isso foram dados levantados no Banco Central de 2001 (data inicial da
disponibilidade das informações financeiras trimestrais – IFT) até dezembro de 2012 (data final
de disponibilidade, conforme Circular 3.630, de 2013 do BACEN). Neste período foram
encontradas 231 (duzentas e trinta e uma) instituições bancárias cadastradas no Brasil, o que
corresponde à população da pesquisa. Destas foram analisadas apenas aquelas com registro
ativo e/ou cancelado na Comissão de Valores Mobiliários – CVM, portanto, instituições
bancárias de capital aberto.
Optou-se por analisar estas instituições por possuírem maior diversidade de dados

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divulgados ao mercado por meio das Informações Anuais – IANs e Formulários de Referência,
documentação não obrigatória às instituições de capital fechado.
Foram identificadas 45 (quarenta e cinco) instituições bancárias, dentre as quais foi
excluído o Banco BEA S/A por apresentar uma sequência de dados inferior a três anos.
Portanto, foram analisadas 44 (quarenta e quatro) instituições bancárias para o período
delimitado de janeiro de 2001 a dezembro de 2012.
Os dados provenientes das 44 (quarenta e quatro) instituições foram organizados pelo
empilhamento de suas séries temporais, trimestralmente, o que resultou na análise de um painel
desbalanceado com 2.112 (duas mil cento e doze) linhas de observações durante o período da
pesquisa.
Para identificar a existência de fraudes corporativas foram utilizadas as decisões
proferidas pelo Banco Central e Conselho de Recursos do Sistema Financeiro Nacional –
CRSFN, em processos administrativos punitivos. O Banco Central, em seu papel punitivo,
promulgará as decisões de primeira instância. Já o Conselho de Recursos do Sistema Financeiro
Nacional – CRSFN, julgará esses processos em segunda instância. Destaque-se que o CRSFN
é a última instância julgadora para os processos administrativos punitivos. Frisa-se que esses
processos administrativos estavam finalizados, e sua inclusão na base dados das pesquisas
respeitou a data de emissão das decisões proferidas pelo Banco Central e pelo CRSFN.
Das 44 (quarenta e quatro) instituições analisadas, identificaram-se 27 (vinte e sete) com
processos administrativos punitivos finalizados, correspondendo a 61,36% do total. As
entidades que não foram identificadas dentro do grupo de empresas com processo compõem a
amostra de controle, o que permitirá identificar os padrões de diferença entre os dois grupos de
instituições (com e sem processos). Foram coletados 123 (cento e vinte e três) processos
administrativos punitivos já finalizados para as instituições selecionadas.
Ressalte-se que para a classificação dos processos foi observado o conceito de fraude
corporativa: aquela cometida por ou contra uma corporação (SINGLENTON; SINGLENTON,
2010), o que permite, portanto, a análise conjunta dos tipos de conflitos de agência existentes
dentro da corporação, como problemas entre acionistas e a direção, e acionistas e detentores da
dívida (JOHN; SENBET, 1998).
3.1 Modelagem Econométrica
Para este estudo optou-se por uma descrição maior da variável dependente,
considerando não somente a presença ou a ausência do atributo, mas também a maior
qualificação do mesmo. Face a esta opção, verifica-se que o modelo logit binário não permite
analisar os diferentes cursos que resultam da ação de fiscalização efetuada pelo Banco Central
do Brasil, deixando de incluir as instituições que foram investigadas, processadas
administrativamente e inocentadas. Destaque-se, que esse tipo de instituição contempla uma
característica distinta, pois não pode ser considerada como uma instituição ilesa, tão pouco
como fraudadora. Nessa situação, carece de uma análise diferenciada.
Dessa maneira, a variável dependente possui respostas policotômicas – também
conhecido como primeiras escolhas ou escolhas discretas – que podem assumir valores distintos
e não ordenados. Por conseguinte, a relação funcional entre fraudes corporativas e variáveis
independentes, a serem posteriormente apresentadas, foi apurada pela aplicação de uma
regressão logit multinomial. Uma variante do modelo logit, bem como do probit, que trata da
variável dependente policotômica e permite a análise simultânea dos atributos da variável
dependente.
Destaque-se que em função do conjunto de dados coletados, organizados em um
empilhamento de cortes transversais e longitudinais, torna-se necessário refletir sobre o

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emprego de uma metodologia apropriada do modelo logit multinomial, se aplicado em sua forma
tradicional ou com efeitos aleatórios.
3.1.1 Modelos Logit Multinomiais Tradicionais e com Efeito Aleatório
Os modelos logit multinomias são não lineares, e permitem captar a probabilidades de
categorias de um evento ocorrer sobre outras categorias. Nas palavras de Hilbe (2009) esse
tipo de modelagem é uma extensão dos modelos lineares generalizados, permitindo uma
estimação de categorias de resposta não ordenadas.
Dessa forma, um banco i = 1,...,n, poderá ser classificado em uma das j-ésimas
categorias. Para este estudo foram definidas três categorias:
• j = 1 representa as instituições bancárias sem processos administrativos punitivos;
• j = 2, para instituições bancárias com processos administrativos punitivos e não
condenadas; e
• j = 3 corresponde as instituições bancárias com processos administrativos punitivos e
condenadas pelo Banco Central ou CRSFN.
A probabilidade de que uma instituição está em uma determinada categoria j, é dada
pela seguinte função:
 


 󰇛󰇜
Como categoria de base/referência serão utilizadas as instituições sem processos
administrativos punitivos (Y = 1), a fim de fornecer a identificação para o modelo multinomial
logit.
Onde  é o vetor dos regressores das dimensões e é o vetor dos parâmetros a serem
estimados, Y corresponde à variável regressanda e  é o efeito da alternativa j. O vetor de
parâmetro  mensura o efeito de uma alteração nas variáveis independentes , a serem
posteriormente indicadas na seção 3.1.2, na probabilidade de uma instituição bancária ser
classificada como detentora de indícios de fraudes corporativas, em relação à probabilidade de
ser classificada como instituição sem processos administrativos. Já o vetor de parâmetro 
mensura o efeito de uma alteração nas variáveis independentes  sobre a probabilidade de
uma instituição ser classificada como possuindo fraudes corporativas, em relação à
probabilidade de ser classificada como sem processos administrativos punitivos.
O modelo tradicional está limitado pela hipótese das alternativas irrelevantes (IIA), na
qual a probabilidade da ocorrência de uma categoria não influirá na probabilidade de ocorrência
de outra categoria. Ou seja, a escolha de um nível de alternativa sobre outra não é afetada pela
existência de outras escolhas ou níveis (HILBE, 2009; GRILLI; RAMPICHINI, 2007). Assim,
as probabilidades não dependem das alternativas que estão disponíveis. Neste sentido, essas
alternativas são irrelevantes. Tal fato significa que a adição ou exclusão de alternativas não
afetará as probabilidades das alternativas remanescentes (LONG; FREESE, 2006).
Conforme afirmam Skrondal e Rabe-Hesketh (2003), o modelo multinomial tradicional
tem sido apontado na literatura por envolver uma suposição questionável do pressuposto da
independência, conhecido como Independência das Alternativas Irrelevantes (IIA). Os dados
provenientes desses modelos são frequentemente de natureza multinível, onde as unidades são
aproximadas em clusters como, por exemplo, dados em painéis, em que níveis como empresas,
regiões ou países podem ser considerados.
Dessa forma, a obrigatoriedade do pressuposto da IIA é combinada a um design
multinível em função de uma dependência adicional, entre unidades dentro de clusters, que é
tipicamente induzida por uma heterogeneidade não observada entre os clusters.

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120
Segundo Skrondal e Rabe-Hesketh (2004) pode-se distinguir dois tipos de
consequências da heterogeneidade não observada. A dependência dentro do agrupamento e a
sobre dispersão. Essas consequências resultam em inferências incorretas se não
apropriadamente tratadas. Uma maneira de tratar essa heterogeneidade é a inclusão de um efeito
aleatório no modelo de regressão. Portanto, modelos multinomiais logit com efeito aleatório
fazem-se úteis para a prevenção de problemas de heterogeneidade não observada.
O modelo logit multinomial em painel e com efeito aleatório compõe uma ampla classe
de modelos logit mistos, que por sua vez pertencem a uma categoria uma classe altamente
flexível de modelos de aproximação de qualquer formulação de utilidade aleatória (TRAIN,
2003; HAAN; UHLENDORFF, 2006).
Frees (2004) argumenta que observações repetidas de um indivíduo tendem a ser
similares. No caso de escolhas categóricas, isto significa que os indivíduos tendem a fazer as
mesmas escolhas de uma observação para a próxima. Dessa forma, o preditor linear,
representado por , de um modelo logit multinomial com efeito
aleatório, pode ser definido como:
  󰇛󰇜
Na equação 2,  representa o termo de heterogeneidade que é específico, onde o efeito
varia por indivíduo (i) e alternativa (j), no entanto é comum sobre o tempo (t). Com esta
especificação para o componente sistemático, a probabilidade condicional (na heterogeneidade)
para a empresa ith no tempo t alocado na alternativa jth é retratada na equação abaixo:



 󰇛󰇜
Conforme Haynes, Wester e Spallek (2005), os efeito aleatório dados por 
󰇛󰇜 capturam o efeito individual não observado, com distribuição multivariada normal
com média zero e matriz de variância-covariância ∑. Segundo Skrondal e Habe-Hesketh
(2004), esses efeitos são assumidos como correlacionados.
Haan e Uhlerdorff (2006) asseveram, em função de as probabilidades de escolha serem
condicionais a , que é necessário integrar a distribuição da heterogeneidade não observada.
Assim, a verossimilhança para o modelo logit multinomial com efeito aleatório é dado por:
 


 







 󰇛󰇜󰇛󰇜
Sendo =1, se a empresa i for alocada na alternativa J no período t, e 0 caso contrário.
O vetor de coeficientes e o termo que representa a heterogeneidade não observada são tidos
como zero para a categoria base, a fim de garantir a identificação do modelo. Por fim, assume-
se que a heterogeneidade não observada, α, deve ser independente das variáveis explicativas,

A comparação entre os dois tipos de modelos logísticos multinomiais, tradicional ou
com efeito aleatório, foi realizada mediante a aplicação do teste de Cramer e Ridder (1991).
Esse teste, após a mensuração do modelo logit multinomial tradicional verifica se este modelo
pode ser utilizado com um pooled simples.
O teste de Cramer e Ridder (1991) assume um modelo logit multinomial com (S+1)

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estados, e dois estados/níveis que são candidatos a pooling,  e . A hipótese nula pressupõe
que  e  possuem os mesmos coeficientes regressores, exceto o efeito, isto é:
󰇛󰇜
Dessa maneira, para os modelos em que o teste de Cramer e Ridder (1991) indicou que
o modelo logit multinomial foi passível de ser analisado, a hipótese das alternativas irrelevantes
foi testada. Essa hipótese (IIA) assegura se a utilização do modelo multinomial é apropriado.
Assim, foram aplicados o teste de Hausman-MacFadden (1984), o teste de Small-Hsiao (1985)
e, alternativamente, o Suest-base Hausman, para verificação da independência das alternativas
irrelevantes, e, por conseguinte, da suposição de independência entre os termos de erro.
Para os modelos em que o teste de Cramer e Ridder (1991) indicou que um pooled
simples não foi a melhor alternativa, foi empregado um modelo logit multinomial com efeito
aleatório. Para este modelo utilizou-se do programa Stata, versão 13, que possibilita mensurar
os modelos logit multinomiais com efeito aleatório, por intermédio do comando gsem.
Uma comparação adicional entre os modelos logit multinomiais, tradicional e com
efeito aleatório, foi realizada. Essa comparação foi obtida pela análise dos critérios de
informação - Akaike Information Criterion – AIC, Bayesian Information Criterion – BIC, e
pelo Likelihood-ratio test, com intuito de garantir a escolha do modelo que melhor se ajusta aos
dados.
Além desses testes, para interpretação dos coeficientes dos modelos logit multinomiais,
tradicional e com efeito aleatório, foi utilizada a razão de risco relativo (rrr), que é a razão entre
a probabilidade de cada categoria com os resultados da categoria de referência. Esse
procedimento facilita a interpretação dos coeficientes e a análise da contribuição de cada
variável para a detecção de fraudes corporativas ou indícios de fraudes corporativas comparadas
com a categoria de referência: instituições bancárias sem processos administrativos punitivos.
3.1.2 Variáveis Independentes
O conjunto de variáveis independentes, , foi definido, em sua maioria, com o auxílio
da literatura da teoria da agência, economia do crime e pesquisas empíricas sobre fraudes
corporativas e/ou contábeis. A descrição dessas variáveis, fontes de coleta e pesquisa,
juntamente com as variáveis de controle utilizadas, estão apresentadas no Quadro 1.
Quadro 1 - Variáveis utilizadas
DIMENSÃO DO TRIÂNGULO DE FRAUDE: PRESSÃO
Nº
Variável
Hipótese
de
pesquisa
Descrição e Fonte de Coleta
Autores
1
RIF_AT_L1
H1
Receita de Intermediação
financeira dividida pelo Ativo total
em t-1. Fonte: IFTs.
Alexander e Cohen (1996); Brazel, Jones e
Zimbelman (2009); Matousek et al (2014)
2
VAR_LL_L1
H1
Variação do Lucro Líquido em t-1.
Fonte: IFTs.
Alexander e Cohen (1996); Crutcheley,
Jensen e Marshal (2007
3
PART_MERC_L1
H1
Grau de participação no mercado:
Resultado Operacional do banco i
dividido pelo Resultado
Operacional do banco líder de
mercado, em t-1. Fonte: IFTs.
Gartner (2010); Sadka (2006) e Tymoigne
(2009)
Continua

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122
DIMENSÃO DO TRIÂNGULO DE FRAUDE: PRESSÃO
4
ROA_L1
H1
Lucro operacional dividido pelo
ativo total em t-1. Fonte: IFTs.
Berger et al (2005); Brazel, Jones e
Zimbelman (2009); Berger, Hasan e Zhou
(2010); Wang, Winton e You (2010); Troy,
Smith e Domino (2011); Wang (2011); e
Cogneau e Hübner (2014).
5
ROE_L1
H1
Lucro líquido dividido pelo
patrimônio líquido em t-1. Fonte:
IFTs.
Berger (1995) Boni, Hasan e Wachtel
(2005); Matousek et al (2014).
6
PART_LL
H2
Dummy para indicar se os diretores
recebem participação nos lucros da
empresa. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Crutchley, Jensen e Marshall (2007);
Erickson, Hanlon e Maydew (2006); Wang,
Winton e Yu (2010); Troy, Smith e Domino
(2011).
7
LN_REM
H2
Logaritmo natural do valor da
remuneração trimestral. Fonte:
Atas do conselho de administração,
IANs e Formulários de Referência.
Crutcheley, Jensen e Marshall (2007);
Erickson, Hanlon e Maydew (2006) Wang,
Winton e Yu (2010); Troy, Smith e Domino
(2011)
DIMENSÃO DO TRIÂNGULO DE FRAUDE: OPORTUNIDADE
Nº
Códigos
Hipótese
de
pesquisa
Descrição e Fonte de Coleta
Autores
8
MCI2
H3
Número de membros
independentes no conselho de
administração elevado ao
quadrado. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Crutchley, Jensen e Marshall (2007); Troy,
Smith e Domino (2011); Beasley (1996);
Wang et al (2013).
9
TCA2
H3
Número de membros do conselho
de administração elevado ao
quadrado. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Crutchley, Jensen e Marshall (2007); Troy,
Smith e Domino (2011); Wang et al (2013).
10
TCF2
H3
Número de membros do conselho
fiscal elevado ao quadrado. Fonte:
IANs e Formulários de Referência.
Trapp (2009)
11
CEO_ROT
H3
Dummy para mudança de um CEO.
Fonte: IANs e Formulários de
Referência.
John e Senbet (1998).
12
LN_TAM_DIR
H3
Logaritmo natural do número de
diretores da empresa
Elaboração própria.
13
SELO_GOV
H3
Dummy para empresas que estão
listadas nos segmentos de
governança corporativa da BM&F
Bovespa. Fonte: Boletim Diário de
Notícias da Bovespa.
Bovespa (2014).
14
BIG_FIVE
H3
Dummy para indicar se a empresa
de auditoria é uma big five ou não.
Fonte: Relatórios de auditoria,
BACEN.
Lennox e Pittman (2010); Brazel, Jones e
Zimbelman (2009).
15
LN_ATIVO_TOTAL
H4
Log natural do ativo total. Fonte:
IFTs.
Wang (2011); Troy, Smith e Domino (2011)
e Brazel, Jones e Zimbelman (2009).
DIMENSÃO DO TRIÂNGULO DE FRAUDE: RACIONALIZAÇÃO
Nº
Códigos
Hipótese
de
pesquisa
Descrição e Fonte de Coleta
Autores
16
IDADE
H5
Idade do CEO. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Kelley, Ferrel e Skinner (1990); Zahra,
Priem e Rasheed (2007); Troy, Smith e
Domino (2011).
17
PRED_MUL_CF
H6
Percentual do número de diretores
do gênero feminino sobre o número
total de membros do conselho
fiscal. Fonte: IANs e Formulários
de Referência.
Kelley, Ferrel e Skinner (1990); Reynolds
(2006); Zhara, Priem e Skinner (2007) e
Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013).
Continua

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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DIMENSÃO DO TRIÂNGULO DE FRAUDE: RACIONALIZAÇÃO
18
PRED_MUL_CA
H6
Percentual do número de diretores
do gênero feminino sobre o número
total de membros do conselho de
administração. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Kelley, Ferrel e Skinner (1990); Reynolds
(2006); Zhara, Priem e Skinner (2007) e
Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013).
19
PRED_MUL_C_DIR
H6
Percentual do número de diretores
do gênero feminino sobre o número
total de membros da diretoria
executiva. Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Kelley, Ferrel e Skinner (1990); Reynolds
(2006); Zhara, Priem e Skinner (2007) e
Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013).
VARIÁVEIS DE CONTROLE
Nº
Códigos
Descrição e Fonte de Coleta
Autores
20
TIP_BCO
Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
Fonte: Dados cadastrais, BACEN.
Elaboração própria.
21
CONVERG
Dummy para o período de convergência às
normas internacionais de contabilidade.
Elaborada a partir da Resolução BACEN nº
3.786/2009.
22
ESTAT
Dummy para bancos de controle estatal (governo
federal, estadual ou municipal). Fonte: IANs e
Formulários de Referência.
Berger et al (2005) e Silva (2004).
23
CRISE
Dummy para indicar o período da crise subprime
(Julho de 2007 a abril de 2009).
Maciel et al (2012).
Notas: IANs = Formulário de Informações Anuais; IFT = Informações Financeiras Trimestrais
Fonte: Elaborado pela autora a partir de pesquisas empíricas.
As variáveis apresentadas no Quadro 1 foram utilizadas para testar as hipóteses
elaboradas na seção de fundamentação teórica; cada qual com um modelo econométrico
apropriado. Optou-se pela estimação individual das hipóteses para fins de não ocorrer em
problemas de multicolinearidade, já que ao total são examinadas 23 variáveis explicativas.
Decisão esta tomada por autores como Crutcheley, Jensen e Marshall (2007) e Lou e Wang
(2009), em pesquisas sobre fraudes.
Saliente-se que em face do período de pesquisa, janeiro de 2001 a dezembro de 2012,
as variáveis derivadas dos demonstrativos financeiros e a remuneração fixa da gestão, foram
corrigidas monetariamente. Para tal, foi utilizado o índice de atualização monetária, IGP-DI,
calculado mensalmente pela Fundação Getúlio Vargas – FGV. Esse procedimento permitirá
analisar o impacto dessas variáveis em um mesmo plano de tempo, ou seja, sem a influência da
inflação.
Destaque-se que as empresas de auditoria antes denominadas como big five, atualmente
são denominadas como big four: Delloite, KPMG, Ernst & Young e PriceWaterHouseCoopers.
Essa modificação ocorreu em função da falência da empresa Artur Andersen em 2002.
Para essa pesquisa será considerado o termo big five, isso porque no período que
abrange a pesquisa, de janeiro de 2001 a dezembro de 2012, a empresa de auditoria Arthur
Andersen ainda era considerada como uma big five. Dessa forma, considerou-se o mesmo
tratamento dado por Lennox e Pittman (2010) para analisar o efeito das empresas de auditoria
– big five ou big four – na detecção de fraudes corporativas.
Para os modelos ainda foram definidas quatro variáveis de controle: tipo de banco,
convergência às normas internacionais de contabilidade, controle estatal e crise subprime.
A primeira variável de controle permite qualificar o tipo de instituição bancária segundo
a classificação de sua atividade pelo Banco Central do Brasil, se banco múltiplo ou comercial.
A variável convergência foi empregada com a finalidade de distinguir o período em que a
conversão às normas internacionais de contabilidade passou a vigorar, conforme Resolução do
BACEN nº 3.786 de 2009. Essa variável de controle, convergência às normas internacionais,
somente será usada nos modelos econométricos que possuem, dentre suas variáveis
independentes aquelas oriundas dos demonstrativos contábeis. Conforme informações do

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Banco Central, as normas contábeis estabelecidas pelo Conselho Monetário Nacional e pelo
Banco Central do Brasil consubstanciadas no COSIF – Plano Contábil das Instituições do
Sistema Financeiro Nacional, apresentam divergências em relação as normas internacionais de
contabilidade emitidas pelo IASB – International Accounting Standard Board, representando,
portanto, uma convergência parcial às normas internacionais de contabilidade.
Para o efeito do controle e propriedade das instituições bancárias considerou-se incluir
as variáveis que identificam se o controle é estatal ou estrangeiro. Esses dois tipos de
categorias, possuem características diferentes das demais instituições bancárias. Os bancos
estrangeiros precisam lidar com ambientes e regulamentações diversas, as regulamentações do
seu país de origem e as da instituição estrangeira. Enquanto os bancos estatais podem operar
com subsídios governamentais, além de possuírem uma governança mais complexa, em função
da presença de mais um agente: o político (SILVA, 2004).
No entanto, nesse trabalho, não foi diferenciado o controle estrangeiro, visto que para o
setor bancário 87,38 % dos ativos totais em 2012, são de bancos com origem de capital nacional.
Além do número limitado de instituições bancárias com controle estrangeiro, correspondendo
a 6 das 44 instituições analisadas.
A quarta variável de controle foi incluída para analisar o efeito da crise do subprime.
Assim, a variável indicará o período de crise ocorrido meados de 2007 a abril de 2009
(MACIEL et al, 2012).
Ressalte-se que para a dimensão de racionalização, em função da natureza das variáveis
de interesse para essa dimensão, as quais representam as características demográficas dos
gestores, foi incluída como variável de controle o logaritmo natural do ativo total. Esse
procedimento foi realizado na tentativa de se controlar qualquer efeito de tamanho existente
entre essas características dos gestores.
4 Análise Empírica
Para melhor apresentação dos resultados obtidos, este tópico foi subdividido segundo as
hipóteses elaboradas para mensurar as dimensões do triângulo de fraudes, a saber: pressão,
oportunidade e racionalização.
4.1 Resultados das Hipótese da Dimensão de Pressão do Triângulo de Fraude
Esta dimensão relaciona-se a pressões, de natureza interna ou externa, oriundas de
problemas financeiros não compartilhados pelo fraudador. Tais pressões exercem sobre o
indivíduo um desejo de obter um resultado específico para solucionar esse problema, que pode
ocorrer pela violação da confiança financeira. (CRESSEY, 1953). Esse desejo pode estar
relacionado, de alguma forma, com a busca pela manutenção de status de comportamento do
fraudador.
Neste item apresentam-se os resultados da mensuração dos modelos individuais criados
para testar as hipóteses da dimensão de pressão do triângulo de fraude.
4.1.1 Dimensão de Pressão: Hipótese nº 01
A hipótese nº 01 testa a relação entre a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas e o desempenho das instituições bancárias com defasagem temporal. Os resultados
obtidos estão evidenciados na Tabela 1.
Na Tabela 1, apresentam-se tanto o modelo logit multinomial tradicional, quanto o
modelo logit multinomial com efeito aleatório. Os resultados do teste de Cramer e Ridder
(1991) indicam que, exceto para as alternativas 01 e 02, os agrupamentos entre as alternativas

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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não podem ser realizados ao nível de significância de 1%.
Tabela 1 - Relação entre desempenho anterior e fraudes corporativas: Hipótese nº 01
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Efeito Aleatório
Hipótese nº 01
Hipótese nº 01
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
rif_at_L1
-0,2901
0,7482
9,5553
14119,1507
-0,1509
0,8599
11,2744
78776,214
( 7,0833 )
( 5,2995 )
( 6,9885 )
(98672,31)
( 7,4686 )
( 6,4224 )
( 7,2545 )
(571480,3)
var_ll_L1
0,0018
1,0018
0,0035
1,0036
0,0021
1,0021
0,0048
1,0048
( 0,0022 )
( 0,0022 )
( 0,0025 )
( 0,0026 )
( 0,0022 )
( 0,0023 )
( 0,0031 )
( 0,0031 )
roe_L1
1,9608***
7,1048***
2,3195***
10,1707***
2,0677***
7,9069***
1,9014
6,6952
( 0,6323 )
( 4,4922 )
( 0,5054 )
( 5,1400 )
( 0,7860 )
( 6,2147 )
( 1,2880 )
( 8,6233 )
roa_L1
-1,8981
0,1498
-20,0079**
0,0000**
-0,3993
0,6708
-24,0266**
0,0000**
( 10,2572 )
( 1,5370 )
( 8,1786 )
0,0000
( 10,2169 )
( 6,8535 )
( 10,6089 )
0,0000
part_mer_L1
0,3585
1,4311
0,6344
1,8859
0,2321
1,2612
0,9079
2,4792
( 1,4424 )
( 2,0643 )
( 0,4958 )
( 0,9349 )
( 1,5282 )
( 1,9274 )
( 0,6498 )
( 1,6111 )
tip_bco
0,9492
2,5836
-0,7263
0,4837
1,0703
2,9161
-1,1451
0,3182
( 0,9039 )
( 2,3352 )
( 0,5287 )
( 0,2557 )
( 1,0627 )
( 3,0989 )
( 1,2284 )
( 0,3909 )
converg
-2,2110**
0,1096**
-1,3632**
0,2558**
-2,2372**
0,1068**
-1,4552**
0,2333**
( 1,0274 )
( 0,1126 )
( 0,6357 )
( 0,1626 )
( 1,0280 )
( 0,1097 )
( 0,6476 )
( 0,1511 )
estat
0,1187
1,1261
1,0753***
2,9309***
0,039
1,0398
0,9163
2,4999
( 0,4595 )
( 0,5174 )
( 0,4157 )
( 1,2184 )
( 0,5262 )
( 0,5472 )
( 0,7816 )
( 1,9540 )
Crise
-0,5422
0,5815
-1,3435**
0,2609**
-0,5742
0,5632
-1,4429**
0,2362**
( 0,4930 )
( 0,2867 )
( 0,6252 )
( 0,1631 )
( 0,4951 )
( 0,2788 )
( 0,6411 )
( 0,1515 )
M1[i]
1
2,7183
2,3701**
10,6989**
0
0
( 1,0067 )
( 10,7701 )
Constant
-4,7883***
0,0083***
-4,0053***
0,0182***
-5,0803***
0,0062***
-4,4962***
0,0112***
( 1,0328 )
( 0,0086 )
( 0,7204 )
( 0,0131 )
( 1,2143 )
( 0,0076 )
( 1,3695 )
( 0,0153 )
var(M1[i])
Constant
0,3913
1,4789
( 0,3318 )
( 0,4907 )
Obs.
1814
1814
Log
likelihood
-333,100
-319,700
AIC
706,219
683,421
BIC
816,285
804,493
LR test
26,800
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,0000
P>chi2 =
01:02
0,0380
P>chi2 =
01:00
0,0000
P>chi2 =
02:00
0,0090
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
rif_at_L1 - Receita de Intermediação financeira dividida pelo Ativo total em t-1.
var_ll_L1 - Variação do Lucro Líquido em t-1.
roe_L1 - Lucro líquido dividido pelo patrimônio líquido em t-1.
roa_L1 - Lucro operacional dividido pelo ativo total em t-1.
part_merc_L1 - Gau de participação no mercado: Resultado Operacional do banco i dividido pelo Resultado Operacional do
banco líder de mercado, em t-1.
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
converg - Dummy para o período de convergência às normas internacionais de contabilidade.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa
Esse resultado implica em uma heterogeneidade entre as alternativas, indicando o
modelo logit multinomial com efeito aleatório correspondente como o modelo mais apropriado
aos dados da pesquisa.
No mesmo sentido, os testes adicionais de comparação entre os modelos indicam que
aquele com efeito aleatório parece ser mais ajustado aos dados da pesquisa. Isso pode ser

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comprovado nos resultados do teste de LR – likelihood ratio – e pelo critério de informação de
AIC. O teste de LR evidencia um p-valor inferior a 0,05, ao implicar que o modelo com restrição
é mais adequado, e do critério de informação AIC estimado para o modelo com efeito aleatório,
dado ao valor estimado ser menor do que o valor estimado para o modelo tradicional.
Para as instituições bancárias com indícios de fraudes, verifica-se na Tabela 1 que as
variáveis retorno sobre o patrimônio líquido em t-1 e convergência às normas internacionais de
contabilidade foram estatisticamente significantes. Segundo os resultados, o aumento de um
ponto percentual do retorno sobre o patrimônio líquido em t-1 eleva a probabilidade de
ocorrência de indícios de fraudes em 690,69%, estando as demais variáveis constantes. A
convergência às normas internacionais de contabilidade propiciou uma redução na
probabilidade de indícios de fraudes em 89,32%, com as demais variáveis constantes.
Destaca-se que, o retorno sobre o patrimônio liquido, embora muito utilizado na
literatura sobre desempenho em instituições bancárias, conforme já evidenciado na composição
da hipótese de pesquisa, pode apresentar uma perda de poder de comparabilidade, uma vez que
é afetado pelo grau de alavancagem da empresa (PRIMO et al, 2013). O que pode ter
influenciado no sinal do coeficiente encontrado para instituições bancárias com indícios de
fraudes.
Quanto à probabilidade de ocorrência de fraudes, observa-se que as variáveis retorno
sobre o ativo em t-1, convergência às normas internacionais de contabilidade e crise financeira
foram significantes estatisticamente para empresas condenadas em processos administrativos
punitivos. Já as variáveis de controle, convergência às normas internacionais de contabilidade
e crise subprime, evidenciam uma relação inversa à probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas. Desta forma, a convergência às normas e a crise do subprime influenciam
negativamente a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas em 76,67% e 76,38%,
respectivamente, mantendo-se as demais variáveis constantes.
Para o retorno sobre os ativos verifica-se que sua relação é inversa à probabilidade de
ocorrência de fraudes corporativas. Isso implica dizer que o aumento percentual do retorno
sobre o ativo em t-1 diminui a probabilidade de fraudes corporativas em quase 100%
(99,9999%). Desta forma, verifica-se que um desempenho negativo no período anterior implica
em um aumento na probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas. Esses achados
corroboram a pesquisa de Alexander e Cohen (1996), os quais evidenciaram que os
desempenhos anteriores das empresas afetam a ocorrência de crimes corporativos, e refletem a
argumentação de Macey (1991), de que o desempenho abaixo do ideal poderá levar os gestores
a preferirem um maior nível de risco para elevarem o desempenho da empresa.
Assim, a pressão por desempenhos melhores, visto que o anterior foi abaixo do
esperado, pode pressionar os gestores a manipularem os resultados da empresa, a fim de
evidenciar um melhor desempenho da instituição bancária.
Diante do exposto, os resultados obtidos para a variável retorno sobre os ativos em t-1,
indicam que a hipótese nº 01 desta pesquisa não pode ser rejeitada. Em outras palavras, o
desempenho anterior da instituição bancária influencia negativamente a probabilidade de
fraudes corporativas, quando esse desempenho for positivo.
4.1.2 Dimensão de Pressão: Hipótese nº 02
A hipótese nº 02 da dimensão de pressão supõe uma relação positiva entre a existência
de participação nos lucros das instituições bancárias e a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas. Os resultados, encontrados na aplicação dos modelos, estão descritos na Tabela
2.

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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Tabela 2 - Relação entre participação nos lucros e fraudes corporativas: Hipótese nº 02
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Efeito Aleatório
Hipótese nº 02
Hipótese nº 02
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
part_ll
1,1006*
3,0059*
0,0548
1,0563
0,8969
2,4521
0,0989
1,1040
( 0,6532 )
( 1,9633 )
( 0,3989 )
( 0,4214 )
( 0,7126 )
( 1,7474 )
( 0,5381 )
( 0,5940 )
ln_rem
0,2127
1,2370
0,1638
1,1780
-0,1737
0,8406
-0,5971**
0,5504**
( 0,1544 )
( 0,1910 )
( 0,1293 )
( 0,1523 )
( 0,2488 )
( 0,2092 )
( 0,2936 )
( 0,1616 )
tip_bco
1,2344
3,4362
-1,2049***
0,2997***
0,8097
2,2473
-2,1497
0,1165
( 1,1285 )
( 3,8777 )
( 0,4289 )
( 0,1286 )
( 1,6344 )
( 3,6730 )
( 1,5946 )
( 0,1858 )
converg
-1,9967*
0,1358*
-1,8381**
0,1591**
-1,6137
0,1992
-1,5639*
0,2093*
( 1,0390 )
( 0,1411 )
( 0,7467 )
( 0,1188 )
( 1,0621 )
( 0,2115 )
( 0,8001 )
( 0,1675 )
estat
0,6181
1,8553
1,0152**
2,7600**
0,0458
1,0469
0,0999
1,1051
( 0,6830 )
( 1,2671 )
( 0,4749 )
( 1,3106 )
( 0,9995 )
( 1,0463 )
( 1,0772 )
( 1,1904 )
crise
-1,8562*
0,1563*
-1,3027**
0,2718**
-1,6727
0,1877
-1,2169*
0,2962*
( 1,0404 )
( 0,1626 )
( 0,6225 )
( 0,1692 )
( 1,0549 )
( 0,1981 )
( 0,6689 )
( 0,1981 )
M1[i]
1
2,7183
1,3361**
3,8043**
0
0,0000
( 0,5225 )
( 1,9876 )
Constant
-8,7418***
0,0002***
-4,8313**
0,0080**
-3,9019
0,0202
5,0638
158,1851
( 2,6939 )
( 0,0004 )
( 2,0068 )
( 0,0160 )
( 3,7806 )
( 0,0764 )
( 4,2548 )
( 673,054 )
var(M1[i])
Constant
3,3973
29,8825
( 3,0844 )
( 92,1690 )
Obs.
1034
1034
Log
likelihood
-227,500
-204,900
AIC
483,052
441,884
BIC
552,229
520,943
LR test
45,170
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,0000
P>chi2 =
01:02
0,0140
P>chi2 =
01:00
0,0000
P>chi2 =
02:00
0,0240
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
part_ll - Dummy para indicar se os diretores recebem participação nos lucros da empresa.
ln_rem - Logaritmo natural do valor da remuneração trimestral.
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
converg - Dummy para o período de convergência às normas internacionais de contabilidade.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa
De acordo com o teste de Cramer e Ridder (1991), a hipótese nula de que as alternativas
podem ser agrupadas não foi aceita, dado aos p-valores inferiores a 1%. Os testes adicionais
para comparação entre os modelos logit multinomial tradicional e com efeito aleatório,
corroboram os resultados do teste de Cramer e Ridder (1991), pois o teste de LR indicou que o
modelo com efeito aleatório é mais adequado, ao nível de significância de 1% e os critérios de
informação AIC e BIC demonstram que o modelo com efeito aleatório é o mais ajustado aos
dados da pesquisa. Desta forma, evidencia-se a análise dos resultados para o modelo logit
multinomial com efeito aleatório.
A hipótese nº 02, de que a probabilidade da ocorrência de fraudes corporativas é
influenciada positivamente pela participação nos lucros das instituições bancárias brasileiras,
foi elaborada em função de um contraponto encontrado entre a literatura da teoria da agência e
a economia do crime.
Esta última, representada pelo estudo de Macey (1991), prescreve que os gestores irão
buscar aumentar o seu nível de rendimentos, quer pela competência, quer se envolvendo em
meios fraudulentos para garanti-los.

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128
Já a teoria da agência enquadra as políticas de remuneração como custos de
monitoramento na atuação dos agentes e, como a participação na lucratividade é classificada
como uma política de remuneração, espera-se que a sua relação com a probabilidade de
ocorrência de fraudes corporativas seja inversa, reduzindo essa probabilidade.
Pelos resultados discriminados na Tabela 2, a variável participação na lucratividade da
instituição bancária não foi estatisticamente significante, seja para a probabilidade de indícios
de fraudes ou para a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas. Logo, a hipótese nº
02 desta pesquisa, não foi aceita.
No entanto, cabe ressaltar que a variável para a remuneração fixa trimestral evidenciou
significância estatística para a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas. Os
resultados indicam que quanto maior remuneração fixa percebida pelo gestor, menor é a
probabilidade de fraudes corporativas. Uma unidade de variação na remuneração fixa trimestral
resulta em um decréscimo da probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas em 44,96%,
ao se manter as demais variáveis constantes.
Este resultado está de acordo com a literatura de teoria da agência, na qual as políticas
de remunerações são consideradas como custos de monitoramento das ações dos agentes, pois
auxiliam no alinhamento entre os interesses de agentes e principais (JENSEN; MURPHY,
1990; BYRD; PARRINO; PRITSCH, 1998).
4.2 Resultados das Hipóteses da Dimensão de Oportunidade do Triângulo de Fraude
As oportunidades resultam de circunstâncias que oferecem chances para o gestor
cometer fraudes, estando diretamente interligadas aos problemas não compartilháveis do
indivíduo, que na intenção de corrigi-los secretamente podem se utilizar de meios fraudulentos.
Para mensurar a dimensão de oportunidade do triângulo de fraude de Cressey (1953)
foram propostas duas hipóteses individuais. Esta seção destina-se a apresentação dos resultados
da mensuração dos modelos criados para testar as hipóteses individuais da dimensão de
oportunidade.
4.2.1 Dimensão de Oportunidade: Hipótese nº 03
A hipótese de nº 03 testa a relação entre a probabilidade de fraudes corporativas e baixos
indicadores de governança corporativa. Na Tabela 3, os resultados do teste de Cramer e Ridder
(1991) indicam que, exceto para as alternativas 02 e 00, os agrupamentos entre as alternativas
não podem ser realizados ao nível de significância de 1%. Esse resultado implica uma
heterogeneidade entre as alternativas, possibilitando a conclusão de que o modelo logit
multinomial com efeito aleatório corresponde ao modelo mais apropriado aos dados da
pesquisa. Esse resultado foi corroborado pelos testes adicionais de comparação, LR – likelihood
ratio – e pelo critério de informação de AIC.
Analisando os dados da Tabela 3, a variável tamanho da diretoria foi estatisticamente
significante para a probabilidade de indícios de fraudes corporativas. Destarte, o aumento de
um diretor implica em um acréscimo na probabilidade de indícios de fraudes corporativas em
577,71%, com as demais variáveis constantes.
Essa variável pode ser considerada como uma medida de poder da diretoria sobre o
conselho de administração, dado que o aumento do número de diretores implica em aumento
dos custos de monitoramento e problemas de coordenação.
Nesse sentido, Dechow, Sloan e Sweeney (1996) encontraram em sua pesquisa que a
ineficiência do acompanhamento da gestão, representada por uma estrutura fraca de governança
corporativa, impulsiona a manipulação de resultados e, consequentemente a fraudes

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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corporativas.
Para as instituições que cometeram fraudes corporativas, as variáveis que apresentam
significância estatística são: empresas de auditoria big five e o selo de governança corporativa
da BM&F Bovespa.
Tabela 3 - Relação entre governança corporativa e fraudes corporativas: Hipótese nº 04
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Intercepto Aleatório
Hipótese nº 03
Hipótese nº 03
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
mci2
0,1354
1,145
-0,0795
0,9236
0,1277
1,1362
-0,1796
0,8356
( 0,1044 )
( 0,1195 )
( 0,1163 )
( 0,1074 )
( 0,1118 )
( 0,1271 )
( 0,1388 )
( 0,1160 )
tcf2
0,0115
1,0115
0,0297***
1,0301***
0,0091
1,0091
0,0158
1,0159
( 0,0114 )
( 0,0115 )
( 0,0112 )
( 0,0115 )
( 0,0121 )
( 0,0122 )
( 0,0163 )
( 0,0166 )
tca2
-0,004
0,996
-0,0197*
0,9804*
-0,0028
0,9972
-0,0206
0,9796
( 0,0063 )
( 0,0062 )
( 0,0109 )
( 0,0107 )
( 0,0068 )
( 0,0067 )
( 0,0209 )
( 0,0205 )
ceo_rot
1,2648
3,5425
-0,5365
0,5848
1,1869
3,2769
-1,1276
0,3238
( 0,8096 )
( 2,8680 )
( 1,1252 )
( 0,6580 )
( 0,8171 )
( 2,6774 )
( 1,2080 )
( 0,3912 )
big_five
-1,1515
0,3162
-1,5314***
0,2162***
-1,4296
0,2394
-2,3549**
0,0949**
( 0,8227 )
( 0,2601 )
( 0,5554 )
( 0,1201 )
( 0,8821 )
( 0,2112 )
( 1,0487 )
( 0,0995 )
selo_gov
-1,3131
0,269
-2,3024***
0,1000***
-1,3573
0,2574
-2,0727**
0,1258**
( 0,8486 )
( 0,2283 )
( 0,8734 )
( 0,0874 )
( 0,8786 )
( 0,2261 )
( 0,9427 )
( 0,1186 )
ln_tam_dir
1,5124***
4,5377***
1,4211***
4,1416***
1,5638***
4,7771***
0,6773
1,9686
( 0,5189 )
( 2,3544 )
( 0,4374 )
( 1,8115 )
( 0,5535 )
( 2,6440 )
( 1,0483 )
( 2,0637 )
tip_bco
2,5353*
12,6199*
-0,2978
0,7424
2,7250*
15,2564*
-1,5878
0,2044
( 1,4162 )
( 17,872 )
( 0,5938 )
( 0,4409 )
( 1,5670 )
( 23,907 )
( 1,8606 )
( 0,3803 )
estat
1,0285
2,7967
-0,4591
0,6319
1,0807
2,9466
0,4285
1,535
( 0,9650 )
( 2,6988 )
( 0,8706 )
( 0,5501 )
( 1,0002 )
( 2,9472 )
( 1,4917 )
( 2,2898 )
crise
0,2839
1,3283
-0,45
0,6376
0,2902
1,3368
0,0594
1,0612
( 0,6723 )
( 0,8930 )
( 0,7696 )
( 0,4907 )
( 0,6791 )
( 0,9078 )
( 0,8456 )
( 0,8974 )
M1[i]
1
2,7183
3,9323
51,0238
0,0000
0,0000
( 3,2071 )
( 163,638 )
Constant
-9,7174***
0,0001***
-5,1598***
0,0057***
-9,9380***
0,0000***
( 3,2242 )
0,0398
( 2,5213 )
( 0,0002 )
( 1,4292 )
( 0,0082 )
( 2,7164 )
( 0,0001 )
( 3,3677 )
( 0,1340 )
var(M1[i])
Constant
0,2727
1,3135
( 0,4462 )
( 0,5860 )
Obs.
754
754
Log
Likelihood
-158,700
-148,100
AIC
361,356
344,205
BIC
463,114
455,215
LR test
21,150
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,000
P>chi2 =
01:02
0,0660
P>chi2 =
01:00
0,0000
P>chi2 =
02:00
0,0560
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
mci2 - Número de membros independentes no conselho de administração elevado ao quadrado.
tcf2 - Número de membros do conselho fiscal elevado ao quadrado.
tca2 - Número de membros do conselho de administração elevado ao quadrado.
ceo_rot - Dummy para mudança de um CEO.
big_five - Dummy para indicar se a empresa de auditoria é uma big five ou não.
selo_gov - Dummy para empresas que estão listadas nos segmentos de governança corporativa da BM&F Bovespa.
ln_tam_dir - Logaritmo natural do número de diretores da empresa
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa

Michele Rílany Rodrigues Machado e Ivan Ricardo Gartner
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130
A variável big five influenciou de forma inversa a fraude corporativa. A contratação de
uma firma de auditoria, considerada como big five, diminui a probabilidade de ocorrência de
fraudes corporativas, fato que corrobora os achados de Lennox e Pittman (2010), refletindo a
importância econômica da qualidade da auditoria. Segundo os achados evidenciados na Tabela
3, empresas big five reduzem as chances de ocorrência de fraudes corporativas em 90,51%,
com as demais variáveis constantes.
Ainda, verifica-se que o enquadramento da instituição bancária em um dos selos de
governança corporativa da BM&F Bovespa influencia negativamente a probabilidade de
ocorrência de fraudes corporativas. Portanto, instituições bancárias com um selo de governança
corporativa diminuem as chances de ocorrência de fraudes corporativas em 87,42%, mantendo
as demais variáveis constantes.
O aumento no número de diretores implica no aumento de conflito de agência, dado que
pela diferença de objetivos entre proprietários e gestores, existe uma boa razão para acreditar
que o agente não atuará sempre no melhor interesse do principal, gerando custos com problemas
de agência (JENSEN; MECKLING, 1976).
A contratação de empresas de auditoria com maior reputação no mercado, conhecidas
como big five auxiliará no controle das ações dos gestores, bem como o enquadramento da
instituição bancária em um dos selos de governança corporativa da BM&F da Bovespa.
Portanto, o aumento do número de diretores, a contratação de empresas de auditoria não
consideradas como big five, e o não enquadramento da instituição nos selos de governança
corporativa, podem ser considerados como um baixo indicador de governança corporativa.
Logo, não se pode rejeitar a hipótese de que a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas é influenciada positivamente por baixos indicadores de governança corporativa.
4.2.2 Dimensão de Oportunidade: Hipótese nº 04
A Tabela 4 traz o resultado do teste aplicado para a hipótese nº 04, elaborada para
verificar se há relação entre a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas e o tamanho
da empresa.
Conforme os resultados do teste de Cramer e Ridder (1991), evidenciados na Tabela 4,
percebe-se que a hipótese nula de que as alternativas podem ser agrupadas não foi aceita, dados
os p-valores inferiores a 5%. Nesse mesmo sentido, os testes de comparação adicional, teste LR
e critérios de informação AIC e BIC, indicam que o modelo logit multinomial com efeito
aleatório parece ser o mais ajustado aos dados da pesquisa. Portanto, evidencia-se a análise dos
resultados para o modelo logit multinomial com efeito aleatório.
Os resultados evidenciados na Tabela 4 indicam que o tamanho da instituição bancária
e a convergência às normas internacionais de contabilidade influenciam significativamente na
probabilidade de indícios de fraudes. O aumento da instituição acresce essa probabilidade em
30,10%, enquanto a convergências às normas internacionais produz um decréscimo na
probabilidade de indícios de fraude de 90,85%. Já a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas é influenciada negativamente pelas variáveis de controle: convergências às normas
internacionais de contabilidade e crise subprime, diminuindo as chances de ocorrência de
fraudes em 81,96% e 79,15%, respectivamente.
Diante dos resultados evidenciados na Tabela 4, não se pode confirmar a hipótese nº 04,
de que a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas é influenciada positivamente pelo
tamanho da instituição bancária. Este resultado não se alinha com os achados de Lennox e
Pittman (2010), que utilizaram a variável para controlar o efeito do tamanho em fraudes
corporativas.

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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Tabela 4 - Relação entre tamanho e fraudes corporativas: Hipótese nº 04
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Efeito Aleatório
Hipótese nº 04
Hipótese nº 04
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
ln_ativo_to
0,2891***
1,3352***
0,3617***
1,4358***
0,2631**
1,3010**
0,1492
1,1610
( 0,0893 )
( 0,1192 )
( 0,0801 )
( 0,1150 )
( 0,1079 )
( 0,1403 )
( 0,1774 )
( 0,2060 )
tip_bco
0,5734
1,7743
-1,1857***
0,3055***
0,6077
1,8361
-1,5263
0,2173
( 0,8285 )
( 1,4701 )
( 0,4376 )
( 0,1337 )
( 0,9759 )
( 1,7919 )
( 1,1891 )
( 0,2584 )
converg
-2,3665**
0,0938**
-1,6636***
0,1895***
-2,3918**
0,0915**
-1,7128***
0,1804***
( 1,0232 )
( 0,0960 )
( 0,6252 )
( 0,1185 )
( 1,0253 )
( 0,0938 )
( 0,6542 )
( 0,1180 )
estat
0,0233
1,0236
0,9742**
2,6491**
-0,1141
0,8922
0,7095
2,0329
( 0,4483 )
( 0,4589 )
( 0,4012 )
( 1,0628 )
( 0,5344 )
( 0,4768 )
( 0,7947 )
( 1,6157 )
crise
-0,6339
0,5305
-1,5062**
0,2218**
-0,6604
0,5166
-1,5677**
0,2085**
( 0,4899 )
( 0,2599 )
( 0,6169 )
( 0,1368 )
( 0,4937 )
( 0,2551 )
( 0,6401 )
( 0,1335 )
M1[i]
1
2,7183
2,2496***
9,4841***
0
0,0000
( 0,8626 )
( 8,1815 )
Constant
-8,8474***
0,0001***
-8,7350***
0,0002***
-8,6366***
0,0002***
-5,8552*
0,0029*
( 1,8434 )
( 0,0003 )
( 1,5625 )
( 0,0003 )
( 2,2292 )
( 0,0004 )
( 3,2689 )
( 0,0094 )
var(M1[i])
Constant
0,4934
1,6379
( 0,3702 )
( 0,6064 )
Obs.
1900
1900
Log
likelihood
-359,000
-341,400
AIC
741,993
710,873
BIC
808,589
788,568
LR test
35,120
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,0000
P>chi2 =
01:02
0,0020
P>chi2 =
01:00
0,0000
P>chi2 =
02:00
0,0010
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
ln_ativo_total - Log natural do ativo total.
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
converg - Dummy para o período de convergência às normas internacionais de contabilidade.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa
Esperava-se que essa variável indicasse um comportamento positivo e significante em
relação a ocorrência de fraudes corporativas, dado que uma maior complexidade das
corporações, em função do tamanho, tende a facilitar a perpetração de fraudes na gestão, pois
como afirmam Ryan e Wiggins (2001), quando uma empresa fica maior os gestores têm mais
recursos à sua disposição e os conflitos de agência aumentam. No entanto, para a amostra da
pesquisa, essa argumentação não foi corroborada já que a significância estatística para a
variável tamanho não foi obtida para a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas.
4.3 Resultados das Hipóteses da Dimensão de Racionalização do Triângulo de Fraude
A tese por traz da dimensão de racionalização é a de que o fraudador analisa o ato de
cometer o ilícito como se ele fosse correto, portanto, é uma autojustificação de que o ato de
cometer uma fraude é justificável e aceitável. A racionalização, então, é um processo cognitivo,
e para sua mensuração são propostas hipóteses que trazem características demográficas dos
gestores, como a idade, nível educacional, formação na área de negócios, predominância do
gênero feminino. Além dessas características, busca-se contemplar aspectos ligados a ações de
punição para atos fraudulentos, sobretudo em função da dificuldade de obtenção de dados

Michele Rílany Rodrigues Machado e Ivan Ricardo Gartner
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132
psicométricos convencionais de altos executivos (HAMBRICK, 2007).
Esta seção destina-se a apresentar os resultados dos testes das hipóteses elaboradas
segundo a dimensão de racionalização do triângulo de Cressey (1993).
4.3.1 Dimensão de Racionalização: Hipótese nº 05
A Tabela 5 evidencia os resultados obtidos na mensuração da hipótese nº 05, que trata
do relacionamento entre a idade do CEO e a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas.
Tabela 5 - Relação entre idade do CEO e fraudes corporativas: Hipótese nº 05
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Efeito Aleatório
Hipótese nº 05
Hipótese nº 05
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
idade
0,0418
1,0427
0,0184
1,0186
0,0473
1,0484
0,0458
1,0468
( 0,0292 )
( 0,0304 )
( 0,0212 )
( 0,0216 )
( 0,0383 )
( 0,0401 )
( 0,0404 )
( 0,0423 )
ln_ativo_to
0,5365***
1,7100***
0,0855
1,0893
0,3198
1,3769
-0,3405
0,7114
( 0,1675 )
( 0,2863 )
( 0,0946 )
( 0,1030 )
( 0,2508 )
( 0,3453 )
( 0,3455 )
( 0,2458 )
tip_bco
0,7380
2,0918
-1,4718**
0,2295**
-0,4750
0,6219
-4,5003
0,0111
( 1,1780 )
( 2,4642 )
( 0,6215 )
( 0,1426 )
( 1,9205 )
( 1,1944 )
( 2,7395 )
( 0,0304 )
estat
1,1266
3,0851
0,6665
1,9475
0,3520
1,4219
-0,3203
0,7259
( 0,7726 )
( 2,3835 )
( 0,5304 )
( 1,0329 )
( 1,0982 )
( 1,5616 )
( 1,3571 )
( 0,9852 )
crise
-1,0793
0,3398
-0,4897
0,6128
-1,0918
0,3356
-0,4911
0,6120
( 1,0498 )
( 0,3568 )
( 0,6337 )
( 0,3883 )
( 1,0556 )
( 0,3543 )
( 0,6675 )
( 0,4085 )
M1[i]
1
2,7183
2,0162*
7,5097*
0
0,0000
( 1,1626 )
( 8,7310 )
Constant
-16,4795***
0,0000***
-4,6938**
0,0092**
-12,3069**
0,0000**
2,2285
9,2862
( 4,0484 )
0,0000
( 2,3178 )
( 0,0212 )
( 5,3871 )
0,0000
( 6,6740 )
( 61,9760 )
var(M1[i])
Constant
1,0045
2,7305
( 1,3477 )
( 3,6799 )
Obs.
766
766
Log
likelihood
-171,000
-161,600
AIC
366,071
351,116
BIC
421,765
416,092
LR test
18,960
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,0001
P>chi2 =
01:02
0,0050
P>chi2 =
01:00
0,0010
P>chi2 =
02:00
0,0990
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
idade - Idade do CEO.
ln_ativo_total - Log natural do ativo total.
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa
Examina-se na Tabela 5 que os resultados do teste de Cramer e Ridder (1991) assinalam
que, exceto para as alternativas 02 e 00, os agrupamentos entre as alternativas não podem ser
realizados ao nível de significância de 5%. Logo, o modelo logit multinomial com efeito
aleatório corresponde ao modelo mais apropriado aos dados da pesquisa. Consubstanciando os
achados do teste de Cramer e Ridder (1991), os testes adicionais de comparação – LR –
likelihood ratio – e pelo critério de informação de AIC – também indicam que o modelo logit
com efeito aleatório possui um melhor ajuste aos dados.

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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Segundo as informações da Tabela 5, a idade do gestor não apresenta influência
significante na probabilidade de indícios de fraudes e na ocorrência de fraudes corporativas.
Isso implica em dizer que a idade do CEO não parece ser um fator relevante para a mensuração
da probabilidade de fraudes corporativas, em instituições bancárias brasileiras. Esse resultado
não corrobora os estudos de Troy, Smith e Domino (2011), Kelley, Ferrel e Skinner (1990),
Zahra, Priem e Rasheed (2007).
Para estes autores, a idade está diretamente relacionada com o desenvolvimento moral,
cuidado na tomada de decisão, diagnóstico preciso das informações e maior disponibilidade em
reconsiderar. Além de o aumento da idade proporcionar um conjunto mais amplo de
experiências vivenciadas e maturidade, o que, segundo Troy, Smith e Domino (2011), reflete
nas repercussões da descoberta de fraudes nas demonstrações financeiras, e nos custos
reputacionais individuais daqueles que cometerem essas violações.
Destaque-se que o sinal esperado para a variável não foi confirmado, tendo em vista que
tanto para a probabilidade de indícios quanto para a de ocorrência de fraudes corporativas o
sinal foi positivo, ao indicar que quanto maior a idade, maior a probabilidade de ocorrência de
fraudes. Portanto, não se pode aceitar a hipótese nº 05 de que a probabilidade de ocorrência de
fraudes corporativas é influenciada negativamente pela idade dos gestores.
4.3.2 Dimensão de Racionalização: Hipótese nº 06
A hipótese nº 06 testa a relação entre a predominância do gênero feminino na
administração da instituição bancária – conselho de administração, conselho fiscal e diretoria
executiva – e a probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas.
Examina-se na Tabela 6 que os resultados do teste de Cramer e Ridder (1991) indicam
que os agrupamentos entre as alternativas não podem ser realizados ao nível de significância de
5%. Esse resultado foi confirmado pelos testes de comparação adicional em que o teste de LR
demonstra um p-valor inferior a 0,05, implicando que o modelo com restrição é mais adequado.
Os valores dos critérios de informação AIC e BIC, por possuírem valores inferiores aos
estimados para o modelo logit tradicional, também permitem inferir que o modelo logit com
efeito aleatório parece ser mais ajustado aos dados da pesquisa.
Conforme se observa na Tabela 6 as variáveis utilizadas para analisar a predominância
do gênero feminino na administração, não evidenciaram significância estatística para a
probabilidade de indícios de fraudes. Enquanto para a probabilidade de ocorrência de fraudes
corporativas, a predominância do gênero feminino foi negativamente significante. Dessa forma,
um aumento nessa variável reduz a probabilidade de fraudes corporativas em 99,50%.
Os resultados obtidos para a predominância do gênero na diretoria executiva
assemelham-se com as pesquisas de Steffensmeier, Schwartz e Roche (2013) e com as
afirmações de Reynolds (2006), Zahra, Priem e Rasheed (2007) e Kelley, Ferrel e Skinner
(1990) sobre o comportamento do gênero quanto a fraudes. Segundo esses autores, as gestoras
são menos suscetíveis de cometerem atos fraudulentos que os gestores.
Portanto, a hipótese nº 06 desta pesquisa, de que a probabilidade de ocorrência de
fraudes corporativas é influenciada negativamente pela predominância do gênero feminino na
administração da instituição bancária, não pode ser rejeitada.

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Tabela 6 - Relação entre predominância do gênero feminino e fraudes corporativas: Hipótese nº 6
Variáveis
Multinomial Logit Tradicional
Multinomial Logit com Efeito Aleatório
Hipótese nº 6
Hipótese nº 6
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Proc. Sem Cond.
Proc. Com Cond.
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
Coef.
Odds
Ratio
pren_mul_cf
2,9458
19,0258
-3,5587*
0,0285*
2,5368
12,6392
-3,3287
0,0358
( 2,1046 )
( 40,0419 )
( 2,0029 )
( 0,0570 )
( 2,2510 )
( 28,4510 )
( 2,1918 )
( 0,0786 )
pren_mul_ca
0,4775
1,612
-2,1227
0,1197
-0,5500
0,5770
-2,2158
0,1091
( 2,6723 )
( 4,3077 )
( 2,2581 )
( 0,2703 )
( 2,9579 )
( 1,7067 )
( 2,6811 )
( 0,2924 )
pren_mul_dir
-1,4114
0,2438
-5,1305
0,0059
-2,7865
0,0616
-7,5829**
0,0005**
( 2,8894 )
( 0,7044 )
( 3,1857 )
( 0,0188 )
( 3,4631 )
( 0,2134 )
( 3,7290 )
( 0,0019 )
ln_ativo_to
0,4972***
1,6441***
0,3426***
1,4086***
0,3661*
1,4421*
-0,019
0,9812
( 0,1300 )
( 0,2138 )
( 0,0920 )
( 0,1296 )
( 0,1882 )
( 0,2714 )
( 0,2771 )
( 0,2719 )
tip_bco
1,4195
4,1351
-1,0034**
0,3666**
1,4110
4,1002
-1,7239
0,1784
( 0,9313 )
( 3,8512 )
( 0,4646 )
( 0,1703 )
( 1,2318 )
( 5,0507 )
( 1,4385 )
( 0,2566 )
estat
0,0731
1,0758
1,2020***
3,3269***
0,0200
1,0202
1,0410
2,8321
( 0,5704 )
( 0,6136 )
( 0,4557 )
( 1,5159 )
( 0,7472 )
( 0,7622 )
( 0,9767 )
( 2,7660 )
crise
-0,2317
0,7932
-1,2202
0,2952
-0,1886
0,8282
-1,1729
0,3095
( 0,6310 )
( 0,5005 )
( 0,7449 )
( 0,2199 )
( 0,6389 )
( 0,5291 )
( 0,7773 )
( 0,2405 )
M1[i]
1
2,7183
1,9353**
6,9262**
0
0,0000
( 0,7921 )
( 5,4861 )
Constant
-13,523***
0,0000***
-8,1218***
0,0003***
-11,733***
0,0000***
-2,894
0,0554
( 2,8492 )
0,0000
( 1,7836 )
( 0,0005 )
( 3,8776 )
0,0000
( 4,8198 )
( 0,2668 )
var(M1[i])
Constant
0,9800
2,6645
( 0,9059 )
( 2,4136 )
Obs.
1037
1037
Log
likelihood
-246,700
-231,200
AIC
525,315
498,379
BIC
604,421
587,372
LR test
30,940
Teste de Cramer e Ridder (1991)
P-valor LR
test
0,0000
P>chi2 =
01:02
0,0110
P>chi2 =
01:00
0,0000
P>chi2 =
02:00
0,0050
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Erros padrão em parêntese.
pred_mul_cf - Percentual do número de diretores do gênero feminino sobre o número total de membros do conselho fiscal.
pred_mul_ca - Percentual do número de diretores do gênero feminino sobre o número total de membros do conselho de
administração.
pred_mul_c_dir - Percentual do número de diretores do gênero feminino sobre o número total de membros da diretoria
executiva.
ln_ativo_total - Log natural do ativo total.
tip_bco - Dummy para bancos múltiplos e comerciais.
estat - Dummy para bancos de controle estatal (governo federal, estadual ou municipal).
crise - Dummy para indicar o período da crise subprime (Julho de 2007 a abril de 2009).
M1[i] - Intercepto aleatório
Fonte: Elaborada segundo resultados da pesquisa
5 Conclusões
Esta pesquisa objetivou investigar a ocorrência de fraudes corporativas em instituições
bancárias brasileiras, no período de janeiro de 2001 a dezembro de 2012, utilizando variáveis
de detecção extraídas da teoria da agência e da economia do crime, agrupadas de acordo com
as dimensões do triângulo de fraude de Cressey (1953): pressão, oportunidade e racionalização.
Constatou-se, para a dimensão de pressão, que o desempenho da instituição bancária no
trimestre anterior possui um comportamento inverso com a probabilidade de ocorrência de
fraudes corporativas. Destarte, um desempenho abaixo do esperado no período anterior
pressionará o gestor quanto a desempenhos melhores futuros, e isso se refletirá no aumento da
probabilidade de esse gestor perpetrar fraudes corporativas. Portanto, o desempenho abaixo do

Triângulo de fraudes de Cressey (1953) e teoria da agência: estudo aplicado a instituições bancárias brasileiras
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ideal é um tipo de pressão organizacional ao qual o gestor estará subordinado.
Para a dimensão de oportunidade, confirmou-se que instrumentos fracos de governança
corporativa impactam positivamente na perpetração de fraudes. Os achados da pesquisa
harmonizam-se com o que a teoria da agência postula sobre o monitoramento de gestores
realizado pelos proprietários, demonstrando que a qualidade da firma de auditoria, classificada
como uma big five, influencia negativamente a perpetração de fraudes. Esse achado corrobora
a pesquisa de Lennox e Pittman (2010), em que empresas de auditoria big five conduzem
genuinamente a melhores auditorias. A adesão a elementos adicionais de governança
corporativa, como os selos de governança corporativa da BM&F Bovespa, implicam em uma
redução da probabilidade de ocorrência de fraudes corporativas.
Já para a dimensão de racionalização, foram utilizadas as características demográficas
dos gestores para acessar a sua estrutura cognitiva, dada a dificuldade de obtenção de dados
psicométricos convencionais de altos executivos, segundo Hambrick (2007). Dentre essas
características foram analisadas a idade dos CEOs, e a predominância do gênero feminino na
administração, além de instrumentos de punição. Confirmou-se, somente, que a predominância
do gênero feminino na diretoria executiva contribui com a redução da probabilidade de
ocorrência de fraudes corporativas.
Ressalte-se que embora não tenham sido confirmadas todas as hipóteses individuais
delineadas nesta pesquisa, alguns outros resultados merecem ser destacados, como: a
remuneração fixa dos gestores, a convergência às normas internacionais de contabilidade, a
crise subprime e instituições com controle estatal.
A remuneração fixa dos gestores demonstrou um comportamento inverso com a
probabilidade de fraudes corporativas. Tal fato permite confirmar que os incentivos de
remuneração fixa moderam o comportamento do gestor, o que está de acordo com os escritos
da teoria da agência.
A convergência às normas internacionais de contabilidade influenciou negativamente a
probabilidade de fraudes. Esse resultado permite inferir que a convergência resultou em uma
maior qualidade dos demonstrativos financeiros.
Como a convergência, a crise subprime também indicou um comportamento inverso
com a possibilidade de fraudes. Dada a característica da crise, pode-se entender que esse evento
exerceu uma limitação na predisposição dos gestores a assumirem maiores riscos, em função
da alta exposição a que as instituições bancárias foram submetidas.
Portanto, os achados permitiram a investigação da ocorrência de fraudes corporativas,
pela criação de modelos econométricos operacionalizados por variáveis extraídas da teoria da
agência e economia do crime, agrupadas no triângulo de fraude de Cressey.
Foram identificadas limitações para a realização do estudo durante o processo de coleta
de dados, em função da existência de poucas instituições que apresentaram a totalidade de sua
série de dados disponível para o período analisado. Tal fato impactou, principalmente, na
obtenção de informações sobre as características demográficas dos gestores, o que trouxe
consequências à mensuração das hipóteses de pesquisa relacionadas a esse tipo de variável.
Pode-se considerar também como limitação da pesquisa a delimitação temporal.
Conforme já evidenciado, a coleta de dados se deu para o período entre janeiro de 2001 a
dezembro de 2012. Isto pelo fato de que o Banco Central do Brasil desobrigou as instituições
financeiras, por força da Circular 3.630 de 2013, a apresentarem as informações financeiras
trimestrais a partir de janeiro de 2013, inviabilizando, deste modo, a obtenção de dados dos
trimestres de 2013 e 2014 até a presente data.
Ainda, para futuras pesquisas sugere-se, ainda, a replicação desta pesquisa a outros
setores de atividade. Como também a utilização de outra proxy para identificação de fraudes,
os processos judiciais.

Michele Rílany Rodrigues Machado e Ivan Ricardo Gartner
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