Masterarbeit, 2019
119 Seiten, Note: 1,5
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit
2. Grundlagen, Ursachen und Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität
2.1 Grundlagen der Wirtschaftskriminalität
2.1.1 Polizeiliche Definition der Wirtschaftskriminalität
2.1.2 Identifikation wirtschaftskrimineller Handlungen - Indikator-Modell
2.2 Ursachen der Wirtschaftskriminalität
2.2.1 Ökonomische Theorie zum menschlichen Verhalten
2.2.2 Ökonomischer Erklärungsansatz nach Becker
2.2.3 Das Fraud Triangle
2.3 Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität
3. Tax Fraud als Form der Wirtschaftskriminalität
3.1 Steuerbetrugsmuster im Rahmen des Tax Fraud
3.1.1 Dividendenstripping - Cum-Ex Geschäfte
3.1.2 Missing Trader Intra-Community Fraud - Umsatzsteuerkarusselle
4. Zwischenfazit
5. Prävention und Aufdeckung doloser Handlungen - Forensic Accounting
5.1 Grundlagen des Forensic Accounting
5.2 Forensische Datenanalyse - Vorgehen
5.2.1 Datenanalyse – strukturierte Daten
5.2.2 Exkurs: Benford´s Law
5.2.3 Datenanalyse – unstrukturierte Daten
5.3 Forensische Datenanalyse – Ergebnisse
6. Prävention und Identifikation doloser Handlungen – Anti-Fraud Management
6.1 Anti-Fraud Management - Grundlagen
6.2 Identifikation und Bewertung von Fraudrisiken
6.2.1 Fraud Risk Assessment – Identifikation von Fraudrisiken
6.2.2 Fraud Risk Assessment – Bewertung von Fraudrisiken
6.3 Process Level Anti-Fraud-Controls - Controlling von Fraudrisiken
6.4 Contingency management für Fraudrisiken
7. Empirische Untersuchung zur Abgrenzung des Forensic Accounting zum Anti-Fraud Management
7.1 Ansatz und Design der Untersuchung
7.2 Ergebnisse der Datenerhebung
8. Abgrenzung des Forensic Accounting zum Anti-Fraud Management
Die Masterarbeit hat zum Ziel, eine klare begriffliche und inhaltliche Abgrenzung zwischen dem internen Anti-Fraud Management als Teil des Risikomanagements und dem externen Forensic Accounting als spezialisierte Dienstleistung zur Betrugsbekämpfung zu erarbeiten. Hierbei wird untersucht, wie Unternehmen durch die Kombination dieser Disziplinen ihre Resilienz gegenüber dolosen Handlungen, insbesondere im steuerlichen Kontext, steigern können.
3.1.1 Dividendenstripping - Cum-Ex Geschäfte
Das sogenannte Dividendenstripping ist ein Phänomen, welches bereits seit mehreren Jahrzehnten für erhebliche Steuerausfälle sorgt. Betroffen sind dabei die Steuereinnahmen der Kapitalertragsteuer. Diese Abgeltungssteuer ist neben der Umsatzsteuer und der Einkommensteuer eine der Steuerarten, welche die höchste Anfälligkeit für Straftaten oder Ordnungswidrigkeiten hat. Im Jahr 2016 betrugen die festgestellten Mehrsteuern auf Zinsen und Dividenden laut BMF 276,3 Mio. Euro. Dabei sind Mehrsteuern diejenigen Steuern, welche erst nach der Erklärung des Steuerpflichtigen im Rahmen einer Prüfung zum Vorschein kommen.
Bei einem Dividendenstripping handelt es sich um Aktientransaktionen, welche zeitlich nahe an dem entsprechenden Dividendenstichtag liegen. Dabei wird der Dividendenanspruch von der entsprechenden Aktie getrennt. Dies erfolgt indem der Aktieneigentümer seine Aktien vor dem Stichtag verkauft. Der Erwerber wiederum vereinnahmt die anfallenden Dividenden und verkauft danach die Aktien wieder zurück an den ursprünglichen Eigentümer. Entsprechend dem Zeitpunkt des Vertragsabschlusses und den damit einhergehenden Dividendenansprüche unterscheidet man beim Dividendenstripping zwischen Cum-Cum-Geschäften und Cum-Ex-Geschäften. Ziel dabei ist es, die Differenz zwischen Kurs vor und nach der Dividendenzahlung als steuerfreien Kursgewinn geltend zu machen. Damit kann eine steuerpflichtige Einnahme aus Kapitalvermögen zu einem steuerfreien Spekulationsgewinn umgewandelt werden, insofern die Spekulationsfristen beachtet werden.
Bei einem Cum-Ex-Geschäft handelt es sich um eine Transaktion von Aktien, bei dem der Erwerb mit Dividendenanspruch (Cum Dividende) und die eigentliche Lieferung der Aktien ohne Dividendenanspruch (Ex Dividende) erfolgt. Zur Veranschaulichung des Sachverhaltes erfolgt die nachfolgende Erklärung mit Bezug auf die Abbildung 3.
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die historische Persistenz von Betrug und die aktuelle Zunahme von Korruptions- und Betrugsfällen, woraus sich die Notwendigkeit für systematische Methoden zur Betrugsaufdeckung ergibt.
2. Grundlagen, Ursachen und Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität: Dieses Kapitel definiert Wirtschaftskriminalität, analysiert deren ökonomische Ursachen anhand von Modellen wie dem Fraud Triangle und diskutiert Ansätze zur staatlichen und unternehmerischen Bekämpfung.
3. Tax Fraud als Form der Wirtschaftskriminalität: Hier wird der Begriff Tax Fraud spezifiziert und durch Fallbeispiele zu Dividendenstripping sowie Umsatzsteuerkarussellen konkretisiert, um die Funktionsweise solcher Betrugsmodelle zu verdeutlichen.
4. Zwischenfazit: Das Zwischenfazit fasst die Erkenntnisse zur Komplexität der Wirtschaftskriminalität zusammen und betont, dass eine einheitliche Prävention in Zeiten systemimmanenter Straftaten unerlässlich ist.
5. Prävention und Aufdeckung doloser Handlungen - Forensic Accounting: Dieses Kapitel erläutert die Methoden des Forensic Accounting, wobei der Schwerpunkt auf der forensischen Datenanalyse (strukturiert/unstrukturiert) liegt, um Beweise für betrügerische Handlungen zu sichern.
6. Prävention und Identifikation doloser Handlungen – Anti-Fraud Management: Das Kapitel beschreibt den Aufbau eines Anti-Fraud Managements, die Identifikation von Fraud-Risiken und die Implementierung präventiver Kontrollsysteme innerhalb einer Organisation.
7. Empirische Untersuchung zur Abgrenzung des Forensic Accounting zum Anti-Fraud Management: Die empirische Datenerhebung mittels Fragebögen untersucht die praktische Sichtweise von Unternehmen auf die Rollenverteilung zwischen interner Prävention und externer forensischer Aufarbeitung.
8. Abgrenzung des Forensic Accounting zum Anti-Fraud Management: Das abschließende Kapitel synthetisiert die Ergebnisse und hebt die Unabhängigkeit, Verschwiegenheit und Haftungsaspekte als wesentliche Unterscheidungsmerkmale hervor.
Wirtschaftskriminalität, Forensic Accounting, Anti-Fraud Management, Tax Fraud, Cum-Ex, Umsatzsteuerkarussell, Risikomanagement, Fraud Triangle, Datenanalyse, IT-Forensik, Compliance, Prävention, Aufdeckung, Gerichtsverwertbarkeit, Interne Revision.
Die Arbeit befasst sich mit der Abgrenzung von internem Anti-Fraud Management und externem Forensic Accounting im Kontext der Wirtschaftskriminalität und Steuerbetrugsmodellen.
Zentrale Themen sind die ökonomischen Ursachen von Wirtschaftskriminalität, die Analyse von Betrugsmustern wie Cum-Ex-Geschäften und die Identifikation von Fraud-Risiken.
Das Ziel ist es, ein Verständnis für die Rollen von Anti-Fraud Management und Forensic Accounting zu schaffen, um eine klare Abgrenzung für eine effiziente Schadensminimierung zu ermöglichen.
Die Autorin nutzt eine Literaturanalyse zur theoretischen Fundierung und eine empirische Umfrage bei Unternehmen, um die Praxisrelevanz und Prozesszuordnung zu evaluieren.
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, komplexe Betrugsbeispiele, Methoden der forensischen Datenanalyse und die Ansätze zur Risikoidentifikation und -steuerung.
Begriffe wie Forensic Accounting, Anti-Fraud Management, Tax Fraud, Risikoidentifikation und Gerichtsverwertbarkeit sind für die Arbeit definierend.
Das Modell ist zentral, da es menschliches Verhalten im wirtschaftlichen Kontext erklärt und Faktoren wie Motivation, Gelegenheit und Rechtfertigung bei Betrugshandlungen aufzeigt.
Die externe Lösung (Forensic Accounting) zeichnet sich durch Unabhängigkeit, spezialisierte Expertise und die Ausrichtung auf Gerichtsverwertbarkeit aus, während das interne Management präventiv und prozessbegleitend agiert.
IT-Forensik ist für die moderne Aufdeckung essenziell, da sie die Analyse großer Datenmengen zur Beweissicherung ermöglicht, wobei zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten unterschieden wird.
Die Umfrage ergab einen erheblichen Aufklärungsbedarf in Unternehmen und verdeutlichte, dass die Mehrheit der Befragten forensische IT-Prozesse eher externen Dienstleistern zuschreibt.
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