Die studie handel oor die identifisering van risikofaktore wat dui op beleggingsbedrog. Beleggers is voortdurend op soek na beleggingsgeleenthede met die belofte van ’n hoër opbrengs en neem blindelings besluite sonder om na die risikofaktore wat op beleggingsbedrog dui, te let. Sodoende word hulle maklik slagoffers van bedrieglike beleggingsgeleenthede. Die studie voorsien eerstens ’n omvattende begripsomskrywing van die term “beleggingsbedrog” (Oxford Dictionaries, 2014; Snyman, 2012:555). Die verskillende vorme van bedrieglike beleggingsgeleenthede, sowel as die modus operandi wat in elke vorm gevolg word, word bespreek. Onlangse gevalle van bedrieglike beleggingsgeleenthede in Suid-Afrika word ondersoek, insluitend Krion (Staat v Krion, 2010), Miracle 2000 (Chelemu, 2012) en Propalux (Sakepraktyk Komitee 2014). Hierdie gevalle word onderverdeel in twee temas, naamlik agtergrond van die bedrieglike beleggingsgeleentheid en die modus operandi wat in elke geval gevolg is. Die data wat tydens die empiriese studie ingesamel is, word ontleed en opgevolg deur ’n bespreking van die resultate. Daar word verduidelik hoe die studiepopulasie saamgestel is, watter metode van dataverwerking gebruik is en hoe die vrae in die vraelys uiteengesit is. Die vraelys is deur middel van die aanlyn platform, SurveyMonkey (2012), afgeneem. In die empiriese studie is semigestruktureerde onderhoude ook gevoer waarvan die transkripsie met behulp van ATLAS.TI verwerk is. Die data wat hieruit verkry is, is deur die Statistiese Konsultasiedienste (2014) van die Noordwes-Universiteit (NWU) se Potchefstroomkampus verwerk. Die studie identifiseer verskeie eienskappe van die bedrieër wat ’n bedrieglike beleggingsgeleentheid bedryf; die eienskappe van die tipiese belegger wat ’n slagoffer van so ’n beleggingsgeleentheid word; en die modus operandi wat in so ’n beleggingsgeleentheid gevolg word. Die eienskappe dui op moontlike risikofaktore waarop beleggers behoort te let voordat hulle in die beleggingsgeleenthede belê. Daar is bevind dat potensiële beleggers bedag moet wees op die geïdentifiseerde risikofaktore en modi operandi, of ’n kombinasie daarvan. Indien hierdie risikofaktore en modi operandi in ’n potensiële beleggingsgeleentheid bemerk kan word, behoort beleggers eers ondersoek in te stel voordat hulle daarin belê. / MCom (Forensic Accounting), North-West University, Potchefstroom Campus, 2015

Die studie handel oor die identifisering van risikofaktore wat dui op beleggingsbedrog. Beleggers is voortdurend op soek na beleggingsgeleenthede met die belofte van ’n hoër opbrengs en neem blindelings besluite sonder om na die risikofaktore wat op beleggingsbedrog dui, te let. Sodoende word hulle maklik slagoffers van bedrieglike beleggingsgeleenthede. Die studie voorsien eerstens ’n omvattende begripsomskrywing van die term “beleggingsbedrog” (Oxford Dictionaries, 2014; Snyman, 2012:555). Die verskillende vorme van bedrieglike beleggingsgeleenthede, sowel as die modus operandi wat in elke vorm gevolg word, word bespreek. Onlangse gevalle van bedrieglike beleggingsgeleenthede in Suid-Afrika word ondersoek, insluitend Krion (Staat v Krion, 2010), Miracle 2000 (Chelemu, 2012) en Propalux (Sakepraktyk Komitee 2014). Hierdie gevalle word onderverdeel in twee temas, naamlik agtergrond van die bedrieglike beleggingsgeleentheid en die modus operandi wat in elke geval gevolg is. Die data wat tydens die empiriese studie ingesamel is, word ontleed en opgevolg deur ’n bespreking van die resultate. Daar word verduidelik hoe die studiepopulasie saamgestel is, watter metode van dataverwerking gebruik is en hoe die vrae in die vraelys uiteengesit is. Die vraelys is deur middel van die aanlyn platform, SurveyMonkey (2012), afgeneem. In die empiriese studie is semigestruktureerde onderhoude ook gevoer waarvan die transkripsie met behulp van ATLAS.TI verwerk is. Die data wat hieruit verkry is, is deur die Statistiese Konsultasiedienste (2014) van die Noordwes-Universiteit (NWU) se Potchefstroomkampus verwerk. Die studie identifiseer verskeie eienskappe van die bedrieër wat ’n bedrieglike beleggingsgeleentheid bedryf; die eienskappe van die tipiese belegger wat ’n slagoffer van so ’n beleggingsgeleentheid word; en die modus operandi wat in so ’n beleggingsgeleentheid gevolg word. Die eienskappe dui op moontlike risikofaktore waarop beleggers behoort te let voordat hulle in die beleggingsgeleenthede belê. Daar is bevind dat potensiële beleggers bedag moet wees op die geïdentifiseerde risikofaktore en modi operandi, of ’n kombinasie daarvan. Indien hierdie risikofaktore en modi operandi in ’n potensiële beleggingsgeleentheid bemerk kan word, behoort beleggers eers ondersoek in te stel voordat hulle daarin belê. / MCom (Forensic Accounting), North-West University, Potchefstroom Campus, 2015

“Some numbers really are more popular than others.” Mark J. Nigrini (1998a:15) The above idea appears to defy common sense. In a random sequence of numbers drawn from a company’s financial books, every digit from 1 to 9 seems to have a one-in-nine chance of being the leading digit when used in a series of numbers. But, according to a mathematical formula of over 60 years old making its way into the field of accounting, certain numbers are actually more popular than others (Nigrini, 1998a:15). Accounting numbers usually follow a mathematical law, named Benford’s Law, of which the result is so unpredictable that fraudsters and manipulators, as a rule, do not succeed in observing the Law. With this knowledge, the forensic accountant is empowered to detect irregularities, anomalies, errors or fraud that may be present in a financial data set. The main objective of this study was to evaluate the effectiveness of Benford’s Law as a tool for forensic accountants. The empirical research used data from Company X to test the hypothesis that, in the context of financial fraud investigations, a significant difference between the actual and expected frequencies of Benford’s Law could be an indication of an error, fraud or irregularity. The effectiveness of Benford’s Law was evaluated according to findings from the literature review and empirical study. The results indicated that a Benford’s Law analysis was efficient in identifying the target groups in the data set that needed further investigation as their numbers did not match Benford’s Law. / MCom (Forensic Accountancy), North-West University, Potchefstroom Campus, 2014

“Some numbers really are more popular than others.” Mark J. Nigrini (1998a:15) The above idea appears to defy common sense. In a random sequence of numbers drawn from a company’s financial books, every digit from 1 to 9 seems to have a one-in-nine chance of being the leading digit when used in a series of numbers. But, according to a mathematical formula of over 60 years old making its way into the field of accounting, certain numbers are actually more popular than others (Nigrini, 1998a:15). Accounting numbers usually follow a mathematical law, named Benford’s Law, of which the result is so unpredictable that fraudsters and manipulators, as a rule, do not succeed in observing the Law. With this knowledge, the forensic accountant is empowered to detect irregularities, anomalies, errors or fraud that may be present in a financial data set. The main objective of this study was to evaluate the effectiveness of Benford’s Law as a tool for forensic accountants. The empirical research used data from Company X to test the hypothesis that, in the context of financial fraud investigations, a significant difference between the actual and expected frequencies of Benford’s Law could be an indication of an error, fraud or irregularity. The effectiveness of Benford’s Law was evaluated according to findings from the literature review and empirical study. The results indicated that a Benford’s Law analysis was efficient in identifying the target groups in the data set that needed further investigation as their numbers did not match Benford’s Law. / MCom (Forensic Accountancy), North-West University, Potchefstroom Campus, 2014