{"id":162,"date":"2019-03-11T06:00:26","date_gmt":"2019-03-11T06:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/2019\/03\/11\/sagt-ihnen-beneish-etwas\/"},"modified":"2026-02-11T14:53:25","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:25","slug":"sagt-ihnen-beneish-etwas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/sagt-ihnen-beneish-etwas\/","title":{"rendered":"Sagt Ihnen Beneish etwas?"},"content":{"rendered":"\n

Von Jean-Claude Rochat<\/a><\/p>\n\n\n\n\n\n

Alles begann im Herbst 2015 \u2013 Seit Erlangen meines Masters of Advanced Studies Diplom in Economic Crime Investigation<\/a> war mehr als ein Jahr vergangen und ich war sehr daran interessiert, berufliche Tendenzen zu verfolgen und das neue Wissen zu festigen. Unter anderem trat ich der LinkedIn Gruppe der Association of Certified Fraud Examiners ACFE<\/a> bei. Ich wurde gleich von einem erwartungsvollen Teilnehmer begr\u00fcsst: \u201eIch hoffe, dass Sie mit Ihrem Hintergrund einen guten Beitrag zu dieser Gruppe leisten werden!\u201c Wie sich sp\u00e4ter zeigen sollte, habe ich leider seine Erwartungen nicht erf\u00fcllt\u2026<\/p>\n\n\n\n

Nach einigem hin- und her schickte Doug (dies ist sein Name) eine Mitteilung an die Gruppe, in der er einige B\u00fccher empfahl, die ich dann erwarb. Eines von ihnen weckte meine ganze Aufmerksamkeit, zeigte es doch eine Reihe von mir neuartigen Analysetechniken, von denen eine mich besonders beeindruckte: der Beneish M-Score<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Das Buch beschreibt ein System, das angeblich die Manipulationswahrscheinlichkeit von Abschl\u00fcssen anhand eines einzigen Referenzwertes aufzeigen kann. W\u00e4re das nicht vergleichbar mit der Entdeckung des Rosetta-Steins? Oder waren da Scharlatane am Werk? Es liegt auf der Hand, dass bei einer solchen Entdeckung das Herz eines jeden Finanzanalysten, bzw. forensischen Pr\u00fcfers h\u00f6her schlagen w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n

Worum geht es dabei?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dr. Messod Daniel Beneish<\/a> hat \u00fcber viele Jahre hinweg eine probabilistische Methode entwickelt, mit der die Wahrscheinlichkeit der Manipulation von Abschl\u00fcssen basierend auf einem Referenzwert ermittelt werden kann. Er pr\u00e4sentierte sein Modell in einem wegweisenden Papier, «The Detection of Earnings Manipulation<\/a>» (Juni 1999), das sp\u00e4ter weiterverfeinert wurde.<\/p>\n\n\n\n

Seine L\u00f6sung basiert auf der Ermittlung eines Referenzwertes durch die Berechnung von acht Finanzvariablen<\/a> aus dem Abschluss einer Firma, bzw. deren Ver\u00e4nderung \u00fcber zwei Perioden hinweg. Die gewichtete Kombination zusammen mit einer Konstante ergibt dann diesen Referenzwert (M-Score). Der blosse Vergleich des M-Scores mit dem Benchmark gibt Aufschluss dar\u00fcber, ob Manipulationen oder Betrug in den Abschl\u00fcssen mehr oder weniger wahrscheinlich sind.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus ist der ungewichtete Index der Abweichung von Periode zu Periode f\u00fcr jede der acht Finanzvariablen mit einer individuellen Benchmark (meistens 1) vergleichbar und gibt auch hier wieder Aufschluss dar\u00fcber, inwiefern Manipulation oder Betrug wahrscheinlich ist. Daher bietet das Modell nicht nur einen gesamten Manipulationswahrscheinlichkeitswert (M-Score), sondern auch Fokuspunkte bez\u00fcglich acht verschiedenen Variablen im Finanzabschluss zur weiteren Vertiefung.<\/p>\n\n\n\n

H\u00f6rt sich das kompliziert oder unwirklich an?<\/p>\n\n\n\n

Lassen Sie mich Dr. Beneish\u2019s eigenen Abstrakt wiedergeben:<\/p>\n\n\n\n

The paper profiles a sample of earnings manipulators, identifies their distinguishing characteristics, and estimates a model for detecting manipulation. The model\u2019s variables are designed to capture either the effects of manipulation or preconditions that may prompt firms to engage in such activity. The results suggest a systematic relation between the probability of manipulation and financial statement variables. The evidence is consistent with accounting data being useful in detecting manipulation and assessing the reliability of accounting earnings.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In holdout sample tests, the model identifies approximately half of the companies involved in earnings manipulation prior to public discovery. Because companies discovered manipulating earnings see their stocks plummet in value, the model can be a useful screening device for investing professionals. While the model is easily implemented \u2013 the data can be extracted from an annual report \u2013 the screening results require further investigation to determine whether the distortions in financial statement numbers result from earnings manipulation or have another structural root<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Das Modell wurde urspr\u00fcnglich f\u00fcr die Investment-Community und Finanzanalysten entwickelt und gilt als zus\u00e4tzliches Instrument im Werkzeugkasten f\u00fcr forensische Finanzpr\u00fcfer, Steuerbeh\u00f6rden und Vollzugsbeh\u00f6rden.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert es?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie oben im Abstrakt beschrieben, analysierte Dr. Beneish zun\u00e4chst die an der US-amerikanischen B\u00f6rsenaufsichtsbeh\u00f6rde (Securities and Exchange Commission SEC) eingereichten Abschl\u00fcsse von 2’406 kotierten Gesellschaften unter Verwendung der zu diesem Zeitpunkt verf\u00fcgbaren CompuStat-Fazilit\u00e4t (heute EDGAR). Unter den 2’406 Unternehmen wurden 74 nachtr\u00e4glich als Manipulatoren identifiziert, z.B. durch offengelegte Korrektur des Abschlusses.<\/p>\n\n\n\n

Dr. Beneish erkannte, dass Manipulatoren aus seiner Stichprobe typischerweise ihre Ergebnisse dadurch verbesserten, indem sie fiktive, oder (noch) nicht vereinnahmte Ertr\u00e4ge auswiesen, das Inventar fiktiv \u00fcberh\u00f6hten, oder unzul\u00e4ssige Aufwendungen kapitalisierten. Basierend auf seiner Arbeit, identifizierte er acht Finanzvariablen, deren Ver\u00e4nderung (Index) auf Manipulation bzw. Betrug hindeuten k\u00f6nnten. Die acht Variablen im Detail:<\/p>\n\n\n\n

#<\/strong><\/td>Finanzvariable<\/strong><\/td>Beschreibung \/ Begr\u00fcndung<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
1<\/strong><\/td>DSRI<\/strong> \u2013 Days sales in receivable index<\/td>DSRI = (Forderungen t \/ Umsatz t) \/ (Forderungen t-1 \/ Umsatz t-1)   Forderungen um zweifelhafte Forderungen bereinigt.<\/em> Forderungen und Ums\u00e4tze sollten sich gleichf\u00f6rmig bewegen. Eine starke Zunahme dieses Index k\u00f6nnte auf eine \u00c4nderung der Kreditrichtlinie hindeuten (also eine Verl\u00e4ngerung des Zahlungsziels), z.B. um Ums\u00e4tze in einem umk\u00e4mpften Wettbewerbsumfeld zu steigern.<\/td><\/tr>
2<\/strong><\/td>GMI<\/strong> \u2013 Gross margin index<\/td>GMI = Bruttomarge t-1\/ Bruttomarge t   Wenn der GMI gr\u00f6sser als 1 ist, dann ist die Bruttomarge im Vergleich zum Vorjahr geschrumpft. Dies wird als negatives Signal f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Entwicklung einer Firma verstanden. Firmen mit einer zur\u00fcckgehenden Bruttomarge werden eher ihre Gewinne manipulieren, deshalb sollte es einen positiven Zusammenhang zwischen sinkender Bruttomarge und Gewinnmanipulation geben.<\/td><\/tr>
3<\/strong><\/td>AQI<\/strong> \u2013 Asset quality index<\/td>AQI = [1 – (Umlaufverm\u00f6gen t + Sachanlagen t + Finanzanlagen t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t] \/ [1 – ((Umlaufverm\u00f6gen t-1 + Sachanlagen t-1 + Finanzanlagen t-1) \/ Gesamtverm\u00f6gen t-1)]   F\u00fcr die Finanzanlagen k\u00f6nnen die gesamten langfristigen Investments ber\u00fccksichtigt werden.<\/em> Der AQI misst den Anteil langfristiger Verm\u00f6genswerte (ohne Sachanlagen) am Gesamtverm\u00f6gen, d.h. den Anteil der Verm\u00f6genswerte, die potenziell nicht zur Umsatzgenerierung genutzt werden k\u00f6nnen (wie Goodwill etc.). Ein Index gr\u00f6sser als 1 deutet auf eine Verlagerung von Kosten hin und ist als Zeichen f\u00fcr eine Gewinnmanipulation zu werten.<\/td><\/tr>
4<\/strong><\/td>SGI<\/strong> \u2013 Sales growth index<\/td>SGI = Umsatz t \/ Umsatz t-1   Umsatzwachstum an sich ist erstmal kein Anzeichen f\u00fcr eine Manipulation. Allerdings ist es so, dass speziell Wachstumsunternehmen mit hohem Kapitalbedarf einen Anreiz haben, ihr Wachstum und ihre Gewinne h\u00f6her aussehen zu lassen. Dies kommt vor allem auch durch den Druck auf das Management, die Gewinnziele zu erreichen.<\/td><\/tr>
5<\/strong><\/td>DEPI<\/strong> \u2013 Depreciation index<\/td>DEPI = (Abschreibungen t \/ (Sachanlagen t + Abschreibungen t)) \/ (Abschreibungen t-1 \/ (Sachanlagen t-1 + Abschreibungen t-1))   Ein DEPI Index gr\u00f6sser als 1 deutet darauf hin, dass die vorhandenen Verm\u00f6genswerte nun langsamer abgeschrieben werden als zuvor bzw. die Nutzungsdauer der Verm\u00f6genswerte verl\u00e4ngert wurden.<\/td><\/tr>
6<\/strong><\/td>SGAI<\/strong> \u2013 Selling, general and administrative expenses index<\/td>SGAI = (SG&A Aufwand t \/ Umsatz t) \/ (SG&A Aufwand t-1 \/ Umsatz t-1)   Ein unverh\u00e4ltnism\u00e4ssiger Anstieg des SG&A-Anteils (Vertriebs- und Verwaltungsaufwendungen) am Umsatz kann als negatives Signal f\u00fcr die Zukunftsaussichten eines Unternehmens angesehen werden, was die Wahrscheinlichkeit einer Manipulation erh\u00f6ht.<\/td><\/tr>
7<\/strong><\/td>TATA<\/strong> \u2013 Total accruals to total assets index<\/td>TATA = (Nettogewinn aus fortgef\u00fchrten Gesch\u00e4ftsbereichen t – Operativer Cash Flow t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t   Der TATA Index wird verwendet, um einen Anhaltspunkt \u00fcber die Abweichung des Gewinns vom Cash Flow zu geben.<\/em> Die Periodenabgrenzung erfordert vom Management einige Absch\u00e4tzungen, z.B. im Hinblick auf die angesetzten Abschreibungsdauern, die Art und Weise wie Ums\u00e4tze gebucht werden, ob Lagerbest\u00e4nde nach der LIFO- oder der FIFO-Methode aus dem Lager ausgebucht werden, etc. Hier hat das Management einige Freir\u00e4ume, die Gewinne in die eine oder andere Richtung zu beeinflussen. Je gr\u00f6sser die Abweichung des Nettogewinns vom Cash Flow, desto aggressiver ist das Management bez\u00fcglich seiner Annahmen.<\/td><\/tr>
8<\/strong><\/td>LVGI<\/strong> \u2013 Leverage index<\/td>LVGI = [(Kurzfristige Verbindlichkeiten t + Langfristige Schulden t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t] \/ [(Kurzfristige Verbindlichkeiten t-1 + Langfristige Schulden t-1) \/ Gesamtverm\u00f6gen t-1]   Ein LVGI gr\u00f6sser als 1 bedeutet eine Zunahme des Verschuldungsgrades. Typischerweise haben Unternehmen Kreditvereinbarungsklauseln (Covenants) in ihren Vertr\u00e4gen, in denen die kreditgebenden Banken eine Begrenzung des Verschuldungsgrades oder \u00e4hnliches vorschreiben. Dieser Faktor ber\u00fccksichtigt also eine Situation, in der das Management die Zahlen manipuliert, um die Covenants nicht zu verletzen.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Nochmals zur Berechnung dieser Indizes sowie des M-Scores:<\/p>\n\n\n\n

#<\/strong><\/td>Verh\u00e4ltniszahl<\/strong><\/td>Formel<\/strong><\/td>Benchmark<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
1<\/strong><\/td>DSRI<\/strong> \u2013 Days sales in receivable index<\/td>(Forderungen t \/ Umsatz t) \/ (Forderungen t-1 \/ Umsatz t-1)   (CY A\/R \/ Sales) \/ (PY A\/R \/ Sales)<\/td>1<\/td><\/tr>
2<\/strong><\/td>GMI<\/strong> \u2013 Gross margin index    <\/td>Bruttomarge t-1\/ Bruttomarge t   ((PY Sales \u2013 PY CoS) \/ PY Sales) \/ ((CY Sales \u2013 CY CoS) \/ CY Sales)<\/td>1<\/td><\/tr>
3<\/strong><\/td>AQI<\/strong> \u2013 Asset quality index<\/td> [1 – (Umlaufverm\u00f6gen t + Sachanlagen t + Finanzanlagen t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t] \/ [1 – ((Umlaufverm\u00f6gen t-1 + Sachanlagen t-1 + Finanzanlagen t-1) \/ Gesamtverm\u00f6gen t-1)]   (1-(CY CA + CY Net FA) \/ CY TA) \/ (1-(PY CA + PY Net FA) \/ PY TA)<\/td>1<\/td><\/tr>
4<\/strong><\/td>SGI<\/strong> \u2013 Sales growth index  <\/td>Umsatz t \/ Umsatz t-1   CY Sales \/ PY Sales<\/td>1<\/td><\/tr>
5<\/strong><\/td>DEPI<\/strong> \u2013 Depreciation index<\/td>(Abschreibungen t \/ (Sachanlagen t + Abschreibungen t)) \/ (Abschreibungen t-1 \/ (Sachanlagen t-1 + Abschreibungen t-1))   (PY DE \/ (PY DE + PY Net PPE)) \/ (CY DE \/ (CY DE + CY Net PPE))<\/td>1<\/td><\/tr>
6<\/strong><\/td>SGAI<\/strong> \u2013 Selling, general and administrative expenses index<\/td>(SG&A Aufwand t \/ Umsatz t) \/ (SG&A Aufwand t-1 \/ Umsatz t-1)   (CY SGA \/ CY Sales) \/ (PY SGA \/ PY Sales)<\/td>1<\/td><\/tr>
7<\/strong><\/td>TATA<\/strong> \u2013 Total accruals to total assets index<\/td>(Nettogewinn aus fortgef\u00fchrten Gesch\u00e4ftsbereichen t – Operativer Cash Flow t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t   ((CY WC \u2013 PY WC) \u2013 (CY Cash \u2013 PY Cash) + (CY Income Tax Payable \u2013 PY Income Tax Payable) + (CY Current LTD \u2013 PY Current LTD) \u2013 CY DE) \/ CY TA<\/td>0<\/td><\/tr>
8<\/strong><\/td>LVGI<\/strong> \u2013 Leverage index<\/td> [(Kurzfristige Verbindlichkeiten t + Langfristige Schulden t) \/ Gesamtverm\u00f6gen t] \/ [(Kurzfristige Verbindlichkeiten t-1 + Langfristige Schulden t-1) \/ Gesamtverm\u00f6gen t-1]   ((CY LTD + CY CL) \/ CY TA) \/ ((PY LTD + PY CL) \/ PY TA)<\/td>1<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Abk\u00fcrzungen in den obigen Formeln:<\/p>\n\n\n\n

#<\/strong><\/td>Abk\u00fcrzungen<\/strong><\/td>Beschreibung<\/strong><\/td>#<\/td>Abk\u00fcrzungen<\/strong><\/td>Beschreibung<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
1<\/strong><\/td>CA<\/td>Current assets<\/td>7<\/strong><\/td>LTD<\/td>Long-term debt<\/td><\/tr>
2<\/strong><\/td>CL<\/td>Current liabilities<\/td>8<\/strong><\/td>PPE<\/td>Property, plant and equipment<\/td><\/tr>
3<\/strong><\/td>CoS<\/td>Cost of sales<\/td>9<\/strong><\/td>PY<\/td>Previous year<\/td><\/tr>
4<\/strong><\/td>CY<\/td>Current year<\/td>10<\/strong><\/td>SGA<\/td>Selling, general and admin expenses<\/td><\/tr>
5<\/strong><\/td>DE<\/td>Depreciation and amortization expenses<\/td>11<\/strong><\/td>TA<\/td>Total assets<\/td><\/tr>
6<\/strong><\/td>FA<\/td>Fixed assets<\/td>12<\/strong><\/td>WC<\/td>Working capital<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Die Formel f\u00fcr die Berechnung des M-Scores lautet wie folgt:<\/p>\n\n\n\n

M<\/strong> = -4.84 + (0.92 x DSRI<\/strong>) + (0.528 x GMI<\/strong>) + (0.404 x AQI<\/strong>) + (0.892 x SGI<\/strong>) + (0.115 x DEPI<\/strong>) \u2013 (0.172 x SGAI<\/strong>) + (4.679 x TATA<\/strong>) \u2013 (0.327 x LVGI<\/strong>)<\/td><\/tr><\/thead>
Overall Benchmark: -2.22<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Wie zuverl\u00e4ssig ist das Modell?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Was f\u00fcr ein sch\u00f6nes Modell: Man erfasst einige Verh\u00e4ltniszahlen in ein rechnergest\u00fctztes Werkzeug wie Excel und erh\u00e4lt ein wahrscheinliches Mass an Manipulation oder Betrug…<\/p>\n\n\n\n

Aber: Ist das Modell \u00fcberhaupt zuverl\u00e4ssig?<\/p>\n\n\n\n

In seiner Arbeit behauptet Dr. Beneish, er k\u00f6nne 76 Prozent der Gewinnmanipulatoren korrekt erkennen w\u00e4hrend er 17,5 Prozent irrt\u00fcmlicherweise als Nichtmanipulatoren identifiziert. Mit anderen Worten, Dr. Beneish stellte fest, dass 17,5 Prozent der Unternehmen, deren Abschluss er f\u00fcr frei von Gewinnmanipulation hielt, den Jahresabschluss sp\u00e4ter aufgrund von Gewinnmanipulation neu ver\u00f6ffentlichen mussten.<\/p>\n\n\n\n

Dr. Beneish erkl\u00e4rt, er habe Beweise daf\u00fcr vorgelegt, dass \u00abein systematischer Zusammenhang zwischen Ertragsmanipulation und Finanzabschlusszahlen besteht, der f\u00fcr die Finanzforschung und Anlagespezialisten von Interesse ist. Die Beweise deuten darauf hin, dass Rechnungslegungsdaten nicht nur die Kriterien einer n\u00fctzlichen Informationsbereitstellung erf\u00fcllen, sondern auch die Beurteilung der Zuverl\u00e4ssigkeit jener Berichterstattung erm\u00f6glichen. Das von ihm entwickelte Modell erfordert nur Daten zweier Perioden (ein Jahresbericht), um die Wahrscheinlichkeit von Manipulationen zu ermitteln. Das Modell kann demzufolge von der SEC, Wirtschaftspr\u00fcfern und Anlegern mit wenig Aufwand angewendet werden, um eine Vielzahl von Unternehmen zu beurteilen und potenzielle Manipulatoren f\u00fcr vertiefte Analyse zu identifizieren.\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dr. Beneish erkennt auch an, dass die Einsch\u00e4tzung der Analyse festlegen soll, ob die Verzerrungen in den Jahresabschlusszahlen auf Ergebnismanipulation zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, oder ob sie eine andere strukturelle Ursache haben.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus weist Dr. Beneish darauf hin, dass das Modell Einschr\u00e4nkungen unterworfen ist, weil es auf Finanzinformationen b\u00f6rsennotierter Unternehmen konzipiert worden ist. Daher kann es nicht zuverl\u00e4ssig eingesetzt werden, um Privatunternehmen zu analysieren. Eine weitere Einschr\u00e4nkung besteht darin, dass die Unternehmen, die in der Stichprobe manipuliert haben, ihr Ergebnis vergr\u00f6ssern und nicht schm\u00e4lern wollten. Daher kann das Modell nicht zuverl\u00e4ssig verwendet werden, um Unternehmen zu analysieren, deren Ziel es ist, ein geschm\u00e4lertes Ergebnis offenzulegen.<\/p>\n\n\n\t\t

\n\t\t

Autor: Jean-Claude Rochat<\/h1>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\"\"\n\t\t<\/figure>\n\t\t
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\n\t\t\t\tJean-Claude Rochat<\/a> ist eidg. dipl. Wirtschaftspr\u00fcfer und langj\u00e4hriger Mitarbeiter in der Konzernrevision der UBS. Er besuchte das International Executive Programme der INSEAD in Fontainebleau sowie den Nachdiplomkurs Compliance Management<\/a>\r\n am IFZ in Zug. Nachdem er den MAS Economic Crime Investigation<\/a> an der Hochschule Luzern (HSLU) erlangte, unterst\u00fctzt er den selben Lehrgang am Institut de Lutte contre la Criminalit\u00e9 \u00c9conomique ILCE in Neuch\u00e2tel zum Thema Finanzanalyse.\r\n\r\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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