An incomplete information game modeling to estimate fraud risk
by manipulation in stocks
Investidores precisam de estratégias para reduzir o risco de perdas devido à manipulação do preço das ações, como movimentos especulativos, uma vez que a fraude é uma questão complexa para a equipe de auditoria, resultando em consequências negativas, como perdas para os investidores e erosão da confiança no mercado de ações. Nesta pesquisa, busca-se aprimorar, por meio da inserção de informação incompleta, a estimativa da probabilidade de fraude por manipulação de preços de ações estabelecida no quadro que conecta a Teoria dos Jogos e o Software de Detecção proposto por \cite{bernardino2021risk}, utilizando a relação esforço/dano da equipe de auditoria, por meio da identificação dos equilíbrios de Nash de um jogo de auditoria. Os resultados apresentam uma metodologia matemática que retorna expressões algébricas para as probabilidades de fraude, considerando dois tipos de jogadores com propensão a manipular ativos. Adicionalmente, o método retorna expressões para as taxas de investigação sob sinal e não sinal do software de detecção. Estabelece-se, assim, uma ferramenta valiosa para o gerenciamento de riscos no mercado de ações. Além disso, o método permite ao usuário definir valores limiares ótimos para a variável aleatória de score utilizada pelo software de detecção no indicativo de alertas.