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Strategies to avoid blacklisting: The case of statistics on money laundering

机译:避免列入黑名单的策略:关于洗钱的统计案例

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摘要

Financial and legal entities (e.g. banks, casinos, notaries etc.) have to report money laundering suspicions. Countries’ engagement in fighting money laundering is evaluated–among others–with statistics on how often these suspicions are reported. Lack of compliance can result in economically harmful blacklisting. Nevertheless, these blacklists repeatedly become empty–in what is known as the emptying blacklist paradox. We develop a principal-agent model with intermediate agents and show that non-harmonized statistics can lead to strategic reporting to avoid blacklisting, and explain the emptying blacklist paradox. We recommend the harmonization of the standards to report suspicion of money laundering.
机译:金融和法人实体(例如银行,赌场,公证人等)必须举报洗钱嫌疑。评估各国对打击洗钱活动的参与以及其他方面的统计数据,这些统计数据是报告这些怀疑的频率。缺乏合规性可能导致经济上有害的黑名单。但是,这些黑名单会反复变空,这就是所谓的清空黑名单悖论。我们开发了具有中间代理的委托代理模型,并证明了非统一的统计信息可以导致战略报告以避免被列入黑名单,并解释了清空黑名单悖论。我们建议统一标准,以报告怀疑有洗钱行为。

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