@article{Gonçalves_Pereira_Furnielis_Freitas_2023, title={Análise da aderência da Lei de Newcomb-Benford como red flag para identificação de padrões inesperados nas ordens de pagamento emitidas pela Administração Pública Federal no Brasil}, volume={14}, url={https://ojs.revistagesec.org.br/secretariado/article/view/1500}, DOI={10.7769/gesec.v14i1.1500}, abstractNote={<p>A contabilidade registra os eventos econômicos e financeiros ocorridos em organizações variadas, como públicas, privadas e sem finalidade lucrativa. No curso das atividades normais é necessário realizar verificações e confirmações a fim de que seja possível certificar que os resultados apresentados estão de acordo com a realidade patrimonial e financeira nos termos das regras contábeis vigentes. Nesse contexto, as <em>red flags </em>podem auxiliar os avaliadores a estruturarem suas estratégias de investigação e auditoria. Isto porque as <em>red flags </em>são sinais de alerta para fraude que indicam áreas para maior atenção por parte dos auditores. Uma técnica ainda pouco explorada e que tem ganhado atenção se chama Lei de Newcomb-Benford (Lei-NB), que, pelas características, pode ser considerada uma potencial <em>red flag</em>. Ela preconiza que, em uma relação de números qualquer, a probabilidade do 1º dígito de cada um desses números ser 1 é maior do que ser 9. Um ajuste fraco à lei é uma <em>red flag</em> de que há risco de que os dados contenham duplicações anormais e anomalias. Neste trabalho, optou-se por aplicar os testes estatísticos Teste Z e o Teste X². A partir da análise, verificou-se que alguns ministérios apresentam frequência do primeiro dígito diferente daquele proposto pela Lei-NB. Alguns ministérios, como os da Infraestrutura, da Agricultura, a Controladoria-Geral de União e a Advocacia-Geral da União, apresentaram uma realidade próxima ao esperado, enquanto outros, como os da Ciência e Tecnologia, da Educação, da Justiça e Segurança Pública, do Desenvolvimento Regional e da Saúde, apresentaram números bastante discrepantes.</p>}, number={1}, journal={Revista de Gestão e Secretariado}, author={Gonçalves , Luciano Souza and Pereira , Ivone Vieira and Furnielis , Claudemir Bertuolo and Freitas , Leninne Guimarães}, year={2023}, month={jan.}, pages={25–39} }