شناسایی و طبقه بندی عوامل اثر‌گذار بر شرکت‌های پونزی وتاثیرشرکت‌های پونزی بر رفتارهای سرمایه گذاران

نویسندگان
1 استاد گروه حسابداری، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران،
2 استاد گروه حسابداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی تهران، تهران، ایران. bagherpour@sbu.ac.ir
3 دانشیار گروه مطالعات اقتصادی و کسب و کار، دانشگاه گاوله، گاوله، سوئد. saeid.homayoun@hig.se
4 دانشجوی دکتری حسابداری، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.seyedmohsen.salehivaziri@mail.um.ac.ir
چکیده
جرایم مالی یا کلاهبرداری مالی بر افراد و همچنین اقتصاد تأثیر می‌گذارد. به دلیل ماهیت آن و اینکه داده‌های کافی در رابطه با کلاهبرداری های مالی به ندرت در دسترس است، برآورد دقیق تأثیر کلاهبرداری‌ های مالی بسیار دشوار است. یک نمونه از کلاهبرداری‌ های مالی، کلاهبرداری تحت عنوان طرح پونزی می‌باشد. شرکت‌ های پونزی نه تنها به عنوان یک تهدید مالی، بلکه به عنوان عاملی مؤثر در تغییر رفتار سرمایه‌گذاران شناخته می‌شوند. این طرح‌ها می‌توانند سرمایه‌گذاران را به سمت تصمیم‌گیری‌های نادرست، عدم تحلیل دقیق ریسک و حتی دلسرد شدن از بازارهای قانونی سوق دهند. آگاهی و آموزش مستمر سرمایه‌گذاران، همراه با تقویت نظارت‌های قانونی، از جمله راهکارهایی است که می‌تواند از تأثیرات منفی این کلاهبرداری‌ ها جلوگیری کند و اعتماد عمومی به بازارهای مالی را حفظ کند. در این راستا در این پژوهش به دنبال آن هستیم که عوامل اثر گذار بر چنین شرکت‌هایی که درگیر در طرح پونزی هستند را شناسایی نموده و اولویت بندی نماییم.در این پژوهش از طریق مصاحبه اکتشافی و مرور ادبیات پژوهش عوامل اثر گذار بر شرکت‌هایی که درگیر در طرح پونزی می‌باشند را شناسایی نموده و از طریق تکنیک‌های بهترین بدترین(BWM)، روش تاپسیس و روش saw به اولویت بندی عوامل می‌پردازیم و با مقایسه نتایج حاصله بهترین معیارها را انتخاب می‌نماییم. یافته‌ های پژوهش نشان می‌دهد که معیار سود سهام پرداختی دارای بالاترین اولویت بوده و نشان دهنده اهمیت ویژه این معیار در تاثیرگذاری در شرکت‌های پونزی می‌باشد. در اولویت بعدی بحران مالی و مشکلات اقتصادی به عنوان عامل و انگیزه ای برای شرکت‌ها می‌باشد، که به چنین طرح هایی روی آورده و بحران مالی و کمبود منابع مالی خود را از این طریق و از طریق سرمایه سرمایه گذاران به شیوه نادرستی تامین می‌نمایند. در اولویت‌های بعدی نیز عواملی مانند سهامداران نهادی، تمرکز مالکیت و مالکیت خانوادگی به عنوان عوامل مهمی مطرح می‌شوند، که به علت تمرکز در مالکیت و محدود شدن تصمیم گیری به چند نفر می‌تواند عامل و انگیزه‌ای برای سودآوری بیشتر بدون توجه به منافع سرمایه‌گذاران و روی آوردن به چنین طرح‌هایی شود. در اولویت‌های بعدی نیز عوامل مرتبط با هیات مدیره شرکت و هزینه‎‌های شرکت دخیل می‌باشند. موضوع پژوهش حاضر می‌تواند موضوع جدیدی برای پژوهش و بررسی باشد. با توجه به اینکه این طرح می‌تواند طیف مختلفی از سرمایه‌گذاران مانند سرمایه‌گذاران در موسسات مالی، سرمایه‌گذاران در ارزهای دیجیتال و قراردادهای هوشمند را درگیر کند، ارائه و شناسایی عوامل اثر‌گذار می‌تواند برای سرمایه‌گذاران جذاب و مفید باشد و مانع از دست رفتن سرمایه آنها گردد. همچنین استفاده از روش مختلف تکنیک‌های تصمیم‌گیری و مقایسه نتایج آنها برای رسیدن به معیارهای اصلی تحقیق که در تحقیقات گذشته به این مورد توجه نشده است، به عنوان نوآوری تحقیق می‌توان مطرح نمود. در ایران پژوهشی در رابطه با شرکت‌ های درگیر در طرح پونزی، بیان ویژگی‌های چنین شرکت‌ هایی و ارتباط آن با حسابداری انجام نشده است؛ بنابراین موضوع پژوهش حاضر می‌تواند موضوع جدیدی برای پژوهش و بررسی باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Identifying and classifying factors affecting Ponzi companies and the impact of Ponzi companies on investor behavior

نویسندگان English

mahdi salehi 1
mohammad ali bagherpor valashani 2
saeid homayoun 3
seed mohsen salehi vaziri 4
1 Professor of Accounting ,faculty of economics and administrative sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran. (Corresponding Author)
2 Professor of Accounting, Faculty of Management and Accounting, Shahid beheshti University, Tehran, Iran. bagherpour@sbu.ac.ir
3 Associate Professor Department of Economic and Business Studies, University of Gavle, Gavle, Sweden. saeid.homayoun@hig.se
4 Ph.D. Student in Accounting,faculty of economics and administrative sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran, seyedmohsen.salehivaziri@mail.um.ac.ir
چکیده English

Financial crimes or financial fraud affect individuals as well as the economy. Due to its nature and the fact that sufficient data on financial fraud is rarely available, it is very difficult to accurately estimate the impact of financial fraud. One example of financial fraud is the fraud known as Ponzi scheme. Ponzi companies are known not only as a financial threat, but also as an effective factor in changing investor behavior. These schemes can lead investors to make incorrect decisions, lack accurate risk analysis, and even discourage them from legal markets. Continuous awareness and education of investors, along with strengthening legal supervision, are among the solutions that can prevent the negative effects of these frauds and maintain public confidence in financial markets. In this regard, in this research, we seek to identify and prioritize the factors affecting such companies that are involved in Ponzi schemes.

In this study, through exploratory interviews and a review of the research literature, we identify the factors affecting companies involved in Ponzi schemes, and we prioritize the factors through the best-worst (BWM) techniques, the TOPSIS method, and the SAW method, and we select the best criteria by comparing the results. The research findings show that the dividend payout criterion has the highest priority and indicates the special importance of this criterion in influencing Ponzi companies. In the next priority, the financial crisis and economic problems are a factor and motivation for companies that resort to such schemes and cover their financial crisis and lack of financial resources in this way and through investors' capital in an incorrect way. In the next priorities, factors such as institutional shareholders, concentration of ownership, and family ownership are also raised as important factors, which, due to the concentration of ownership and the limitation of decision-making to a few people, can be a factor and motivation for greater profitability without considering the interests of investors and resorting to such schemes. In the next priorities, factors related to the company's board of directors and company costs are also involved. The subject of the present study can be a new topic for research and study. Given that this scheme can involve a variety of investors such as investors in financial institutions, investors in digital currencies and smart contracts, presenting and identifying influential factors can be attractive and useful for investors and prevent the loss of their capital. Also, using different decision-making techniques and comparing their results to achieve the main research criteria, which has not been considered in previous research, can be considered as a research innovation. In Iran, no research has been conducted on companies involved in Ponzi schemes, describing the characteristics of such companies and their relationship with accounting; therefore, the subject of the present study can be a new topic for research and study.

کلیدواژه‌ها English

Ponzi companies
best-worst technique
TOPSIS method
Saw Method
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.‌
اسدزاده،احمد؛ جاویدی، نرگس ؛ شهمراد، صداقت (1398). بررسی تطبیقی سیستم اقتصادی پونزی و غیر پونزی با رویکرد مدلسازی عامل-بنیان، فصلنامه نظریه های کاربردی اقتصاد، سال ششم، شماره3، صص 102-73
Baltacı, A. and A ،Vural. 2025, "Anatomy of herd behavior in Ponzi schemes within the scope of marketing mix", Qualitative Research in Financial Markets, Vol. 17 No. 2: 275-291. https://doi.org/10.1108/QRFM-09-2023-0218
ثقفی، مهدی؛ یوسفی زاده، سحر و پیری، فاطمه(1404). بررسی تأثیر دانش مالی بر تمایل به سرمایه‌گذاری پرخطرسهامداران انفرادی بازار سرمایه: نقش میانجی عناصر اصلی تئوری رفتار برنامه‎‌ریزی شده و نقش تعدیلگر ریسک‌پذیری، دو فصلنامه حسابداری ارزشی و رفتاری، دوره 10، شماره19، صص 205-245.
Barber, B. M., & Odean, T. (2001). Boys will be boys: Gender, overconfidence, and common stock investment. The quarterly journal of economics, 116(1), 261-292.‌
دانایی فرد،حسن؛ الوانی، سید مهدی و آذر،عادل(1398). روش شناسی پژوهش کیفی در مدیریت رویکردی جامع.صفار/اشرقی
Baumeister, R. F. 2002, “Yielding to temptation: Self-control failure, impulsive purchasing, and consumer behavior”. Journal of consumer Research, Vol. 28 No. 4:670-676. https://doi.org/10.1086/338209
رضایی، مجتبی؛ منصوری، فردین ؛ فغانی، مهدی. (1400)، تأثیر نظام راهبری شرکتی بر اجتناب از گرفتاری شرکت‌‌ها در دام پونزی (مطالعه موردی: بازار سرمایه تهران). مطالعات اخلاق و رفتار در حسابداری و حسابرسی، دوره1، شماره1،صص 93-112.
Benson, M. L. and S. S ،Simpson. 2014, “Understanding white-collar crime: An opportunity perspective”, Second Edition, Routledge, New York, NY.
موسی الرضا، زنگانه و اعظم، زنگانه(1404)، بررسی رابطه بین جامعه پذیری مالی و سودمندی درک شده از تکنولوژی مالی با رفتار مالی با توجه به نقش میانجی سواد مالی. دو فصلنامه حسابداری ارزشی و رفتاری، دوره 10، شماره 19، صص 281-323
Bernard, C. and P ،Boyle. 2009, “Mr. Madoff's amazing returns: An analysis of the split-strike conversion strategy”. Journal of Derivatives, Vol. 17 No. 1: 62.
وادی زاده،کاظم(1397). تاثیر پدیده دام پونزی بر عملکرد شرکت های عضو بورس اوراق بهادار تهران. پایان نامه کارشناسی ارشد، رشته حسابداری،دانشگاه تهران.
Bikhchandani, S., & Sharma, S. (2000). Herd behavior in financial markets. IMF Staff papers, 47(3), 279-310
Biondi, Y. (2025). US Federal Reserve Losses: An Income Statement Perspective. Accounting, Economics, and Law: A Convivium
Butler, A. W., Cornaggia, J., & Gurun, U. G. (2017). Do local capital market conditions affect consumers’ borrowing decisions?. Management Science, 63(12), 4175-4187.
Carey, C., & Webb, J. K. (2017). Ponzi schemes and the roles of trust creation and maintenance. Journal of Financial Crime, 24(4), 589-600.
Choi, S. W., Lee, J. and, S. H Lee. 2024, “Cryptocurrency Ponzi schemes and their modus operandi in South Korea”. Security Journal, Vol. 1 No. 1: 1-16. https://doi.org/10.1057/s41284-024-00417-5
Cialdini, R. B., & Goldstein, N. J. (2004). Social influence: Compliance and conformity. Annu. Rev. Psychol., 55(1), 591-621.‌
Dalkey, N. C. 1969, “The Delphi method: An experimental study of group opinion”. RAND Corporation, California, United States
Deason, S., , S، Rajgopal., , G. B ،Waymire. and, R. M ،White . 2021, “The role of accounting in Ponzi schemes”. Accounting Horizons, Vol. 35 No. 1: 29-46. https://doi.org/10.2308/HORIZONS-19-016
Deliema, M., , D Shadel and, K Pak ،. 2020, “Profiling victims of investment fraud: Mindsets and risky behaviors”. Journal of Consumer Research, Vol. 46 No. 5: 904-914. https://doi.org/10.1093/jcr/ucz020
Dutta, S. and, A، Sarkar2019, “Do social networks facilitate the spread of Ponzi schemes? Evidence from a primary survey”, Economic and Political Weekly, Vol. 37: 26-37.
Feng, X., , Q Shi ،., , X Li ،., , H Liu ،. and, L Wang ،. 2024, “IDPonzi: An interpretable detection model for identifying smart Ponzi schemes”. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 136 No. 1, A. 108868. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108868
Ferris, S. P., Jayaraman, N., & Sabherwal, S. (2013). CEO overconfidence and international merger and acquisition activity. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 48(1), 137–164.
Fontana, A. and, J. H Frey ،. 2000, “The interview: From structured questions to negotiated text”. Handbook of qualitative research, Vol. 2 No. 6: 645-672.
Francis, A. 2009, “Crime and development: The Jamaican experience”. Sir Arthur Lewis Institute of Social and Economic Studies, Kingston, Jamaica
Hebb, T., Hawley, J. P., Hoepner, A. G., Neher, A. L., & Wood, D. (Eds.). (2016). The Routledge handbook of responsible investment (pp. 166-181). Abingdon: Routledge.‌
Hidajat, T 2018, “Retracted: Financial Literacy, Ponzi and Pyramid Scheme in Indonesia”. JDM (Jurnal Dinamika Manajemen), Vol. 9 No. 2: 198-205.
Holtfreter, K., M، Reisig. and, T. C ،Pratt. 2008, “Low self‐control, routine activities, and fraud victimization”. Criminology, Vol. 46 No. 1: 189-220. https://doi.org/10.1111/j.1745-9125.2008.00101.x
Hsu, C. C. and, B. A ،Sandford 2007, “The Delphi technique: making sense of consensus”. Practical assessment, research, and evaluation, Vol. 12 No. 1:10. https://doi.org/10.7275/pdz9-th90
Hughes, C. and, D ،Hicks. 2024, “Financial Investigation and Financial Intelligence: A Critical Analysis”. Routledge. New York
Jain, J. and, P، Ohalehi ،. 2018, “Why people fall prey to Ponzi schemes: an analysis of attitudes, behaviours, demographics and motivations of victims in India”. Behaviours, Demographics and Motivations of Victims in India (September 20, 2018). Leicester, England. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3263995
Jarvis, C. 2000, “The rise and fall of the pyramid schemes in Albania”. IMF staff papers, Vol. 47 No. 1: 1-29. https://doi.org/10.2307/3867623
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291.
Karpoff, J. M., Lee, D. S., & Martin, G. S. (2008). The consequences to managers for financial misrepresentation. Journal of Financial Economics, 88(2), 193-215.‌
Lewis, M. K. 2012, “New dogs, old tricks. Why do Ponzi schemes succeed?”. In Accounting Forum, Vol. 36, No. 4: 294-309. https://doi.org/10.1016/j.accfor.2011.11.002
Lewis, M. K. 2015, “Understanding Ponzi schemes: can better financial regulation prevent investors from being defrauded?”. In Understanding Ponzi Schemes. Edward Elgar Publishing. Cheltenham, United Kingdom. https://doi.org/10.4337/9781782549109
Li, J., , S ،Hsu, , Z ،Chen and, Y ،Chen. 2016, “Risks of p2p lending platforms in China: Modeling failure using a Cox hazard model”. The Chinese Economy, Vol. 49 No. 3: 161-172.
Lokanan, E. M. 2014, "The demographic profile of victims of investment fraud: A Canadian perspective", Journal of Financial Crime, Vol. 21 No. 2: 226-242. https://doi.org/10.1108/JFC-02-2013-0004
Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220.
Obamuyi, T. M., , G. O، Iriobe ،., , T. S، Afolabi., , A. D، Akinbobola ،., , A. J ،Elumaro ،., , B. A، Faloye., and, A. O ،Oni ،. 2018, “Factors influencing Ponzi scheme participation in Nigeria”. Advances in Social Sciences Research Journal, Vol. 5 No. 5: 429-444.
Onu, I. J., , A. E ،Omolara ،., , M.، Alawida ،, , O. I ،Abiodun ،. and, A ،Alabdultif ،. 2023, “Detection of Ponzi scheme on Ethereum using machine learning algorithms”. Scientific Reports, Vol. 13 No. 1: 18403. https://doi.org/10.1038/s41598-023-45275-0
Peng, Z. and, P. P ،Boyle 2024, “Ponzi Schemes: A Review”. Wilfrid Laurier University, Waterloo, Canada. Available at SSRN 5019934.
Rafique, M. and, Q. U. A ،Zafar. 2012, “Impact of celebrity advertisement on customers’ brand perception and purchase intention”. Asian Journal of Business and Management Sciences, Vol. 1 No. 11: 53-67.
Rezaei, J. 2015, “Best-worst multi-criteria decision-making method”. Omega, Vol. 53 No. 1: 49-57. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009
Rezaei, M., , F Mansouri ،. and, M، Faghani ،. 2022, “Comparison of the effect of using corporate governance mechanisms on the performance of companies based on Ponzi trap (Case study: Tehran Capital Markets companies)”. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications, Vol. 13 No. 1: 3281-3292. https://doi.org/10.22075/ijnaa.2021.23303.2625
Shiller, R. J. (2000). Irrational exuberance princeton. Prunceton University Paper.‌
Snyder, J. A. and, K. A ،Golladay ،. 2024, “It Happened Again: Differences Between Single and Repeat/Poly-Victimization Among Financial Fraud Victims”. Journal of White Collar and Corporate Crime, Vol. 5, No. 1: 46-57. https://doi.org/10.1177/2631309X231195801
Springer, M. 2020, “The politics of Ponzi schemes: history, theory and policy”. 1st Edition, Routledge. New York. https://doi.org/10.4324/9780429462498
Tennant, D. 2011, “Why do people risk exposure to Ponzi schemes? Econometric evidence from Jamaica”. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol. 21 No. 3: 328-346. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2010.11.003
Worrell, J. L., , P. M، Di Gangi ،. and, A. A، Bush ،. 2013, “Exploring the use of the Delphi method in accounting information systems research”. International Journal of Accounting Information Systems, Vol. 14 No. 3: 193-208. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2012.03.003
Zheng, Z., , W ،Chen., , Z، Zhong., , Z ،Chen ،. and, Y ،Lu ،. 2023, “Securing the Ethereum from smart Ponzi schemes: Identification using static features”. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, Vol. 32 No. 5: 1-28. https://doi.org/10.1145/3571847

  • تاریخ دریافت 04 مرداد 1405