{"id":6869,"date":"2026-09-14T06:30:00","date_gmt":"2026-09-14T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/?p=6869"},"modified":"2026-09-07T17:08:57","modified_gmt":"2026-09-07T15:08:57","slug":"wenn-die-bilanz-tauscht-manipulationsrisiken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wenn-die-bilanz-tauscht-manipulationsrisiken\/","title":{"rendered":"Wenn die Bilanz t\u00e4uscht: Manipulationsrisiken bei KMU fernab der Wall Street"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/marco-pauli-ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Marco Pauli<\/a><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote alignleft is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>\u00abEin Gesch\u00e4ftsmann scheffelt Hunderttausende Franken \u2013 mit frisierten Zahlen, falschen Firmen und Betrug am Staat. Die strafrechtlichen Folgen? Bescheiden.\u00bb (Quelle: NZZ)<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Fall des Z\u00fcrcher Immobilienunternehmers Arben Gashi (fiktiver Name) zeigt eindr\u00fccklich, welche wirtschaftlichen Auswirkungen manipulierte Finanzinformationen haben k\u00f6nnen und wie schwer solche Sachverhalte zu erkennen und rechtlich aufzuarbeiten sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei Bilanzmanipulationen denken viele an spektakul\u00e4re F\u00e4lle wie Enron, Wirecard oder weitere Skandale von der Wall Street \u2013 weniger an \u00abkleinere\u00bb F\u00e4lle bei (Schweizer) KMU. Auch die Lehre, Praxis und Forschung konzentrieren sich \u00fcberwiegend auf grosse F\u00e4lle.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Warum klassische Modelle vor allem grosse US-Unternehmen erfassen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Modelle zur Erkennung von Bilanzmanipulationen finden sich in der wissenschaftlichen Literatur seit Ende der 1990er Jahre in grosser Vielzahl. Prominente Modelle zur Analyse von Jahresabschl\u00fcssen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Beneish M-Score (<a href=\"https:\/\/www.tandfonline.com\/doi\/abs\/10.2469\/faj.v55.n5.2296\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Beneish, 1999<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>Dechow et al. F-Score (<a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/abs\/10.1111\/j.1911-3846.2010.01041.x\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dechow, Ge, Larson, &amp; Sloan, 2011, S. 76-77<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>oder j\u00fcngere, Machine-Learning basierte Modelle (<a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/abs\/10.1111\/1475-679X.12292\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Yang, Bin, Bin, &amp; Yingri, 2020, S. 200<\/a>; <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s11142-020-09563-8\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bertomeau, Cheynel, Floyd, &amp; Pan, 2021<\/a>)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hinzu kommen diverse Modelle, welche auch Datenpunkte ausserhalb der reinen Jahresabschl\u00fcsse ber\u00fccksichtigen. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/full\/10.1111\/1911-3846.12074\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fung<\/a>, welcher die Wahrscheinlichkeit zur Manipulation in der relativen Leistung zu einer Peer-Gruppe ableitete (2015)<\/li>\n\n\n\n<li>oder <a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/full\/10.1111\/1911-3846.12089\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Purdua &amp; Skillicorn <\/a>(2015), welche die Sprache in den Management-Texten in Jahresabschl\u00fcssen analysierten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Forschung hat erheblich dazu beigetragen, typische Manipulationsmuster von Jahresabschl\u00fcssen zu identifizieren und messbar zu machen. Trotz der verschiedenen Analyseans\u00e4tze basieren diese im Wesentlichen auf den <a href=\"https:\/\/www.sec.gov\/enforcement-litigation\/accounting-auditing-enforcement-releases\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Accounting and Auditing Enforcement Releases<\/a> (\u00abAAER\u2019s\u00bb) der US-amerikanischen Securities and Exchange Commission (SEC) und den Zahlen von US-b\u00f6rsenkotierten Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies l\u00e4sst sich im Wesentlichen auf zwei zentrale Ursachen zur\u00fcckf\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die AAER\u2019s werden von der SEC durchgehend publiziert (im Gegensatz z.B. zur FINMA), sind in Archiven f\u00fcr Jahrzehnte verf\u00fcgbar und beinhalten s\u00e4mtliche Details zum Sachverhalt.<\/li>\n\n\n\n<li>US-b\u00f6rsenkotierte Unternehmen rapportieren ihre Zahlen quartalsm\u00e4ssig (was kurzfristige Effekte wie eine solche AAER-Publikation besser sichtbar macht) und es existieren zahlreiche Datenbanken, in denen diese Zahlen bereits aufbereitet verf\u00fcgbar sind. Somit ist es meist verh\u00e4ltnism\u00e4ssig praktischer und schneller, Forschungen zu Bilanzmanipulationen bei b\u00f6rsenkotierten US-Unternehmen anzustellen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Obschon dieses Zahlenmaterial f\u00fcr die Forschung praktisch und wertvoll ist, verdeutlicht es zugleich die Limitationen, die mit der Fokussierung auf US-b\u00f6rsenkotierte Unternehmen einhergehen. Zum einen k\u00f6nnen sie kaum f\u00fcr privat gehaltene Unternehmen angewendet werden (dies erkannten bereits Beneish und Dechow et al., Beneish, 1999, S. 34), zum anderen weist die Datengrundlage einen klaren \u00abAuswahl-Bias\u00bb auf (Dechow et al., 2011, S. 18). Weiter ist anzumerken, dass l\u00e4nderspezifische Eigenheiten wie etwa der Umgang mit stillen Reserven in der Schweiz, bestehende Modelle an ihre Grenzen bringen oder teilweise sogar \u00fcberfordern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der nachstehende, anonymisierte und vereinfachte Praxisfall verdeutlicht diese Limitationen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ein Imbiss statt ein Milliardenkonzern<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Herr Muster \u00fcbernimmt 2019 einen Imbissstand (\u00abSuper Imbiss\u00bb). Die operative Leitung liegt bei einer Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin. Nach diversen Vorbereitungsarbeiten er\u00f6ffnet der Super Imbiss Anfang 2020.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im ersten Jahr ist die wirtschaftliche Entwicklung, auch wegen der Covid-19-Pandemie, angespannt, aber nicht existenzbedrohend. F\u00fcr das Jahr 2020 weist der Betrieb einen Umsatz von CHF 137&#8217;000, einen Verlust von CHF 5&#8217;000 und Eigenkapital von CHF 199&#8217;000 (CHF 20&#8217;000 Stammkapital + CHF 184&#8217;000 Einlage Eigent\u00fcmer \u2013 CHF 5&#8217;000 Verlust) aus (siehe Abbildung 1). Der Lohn der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin betr\u00e4gt CHF 28&#8217;000.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"881\" height=\"343\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6870\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image.png 881w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-300x117.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-768x299.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-600x234.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 881px) 100vw, 881px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 1: Visualisierung Gesch\u00e4ftsgang Super Imbiss Jahr 2020 (gerundete Werte, eigene vereinfachte Darstellung)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Folgejahr 2021 sinkt der Umsatz des Super Imbiss auf CHF 97&#8217;000. Gleichzeitig schreibt er einen Verlust von CHF 20&#8217;000, w\u00e4hrend der Lohn der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin auf CHF 62&#8217;000 steigt. Das ausgewiesene Eigenkapital liegt dennoch weiterhin bei CHF 179&#8217;000. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"877\" height=\"342\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6872\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-2.png 877w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-2-300x117.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-2-768x299.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-2-600x234.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 877px) 100vw, 877px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 2: Visualisierung Gesch\u00e4ftsgang Super Imbiss Jahr 2021 (gerundete Werte, eigene vereinfachte Darstellung)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Jahr 2022 ver\u00e4ndert sich das Bild: Der Lohn der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin wird abermals drastisch auf CHF 104&#8217;000 erh\u00f6ht. Kurz danach f\u00e4llt die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin krankheitsbedingt aus. Der Super Imbiss macht daraufhin Krankentaggeldleistungen geltend.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gem\u00e4ss der Jahresrechnung erh\u00e4lt der Betrieb im Jahr 2022 Krankentaggeldzahlungen in der H\u00f6he von CHF 104&#8217;000. Bei einem Umsatz von CHF 165&#8217;000 weist die Jahresrechnung einen Gewinn von CHF 68&#8217;000 aus. Das ausgewiesene Eigenkapital liegt per Jahresende bei CHF 42&#8217;000.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"884\" height=\"359\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6871\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-1.png 884w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-1-300x122.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-1-768x312.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/09\/image-1-600x244.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 884px) 100vw, 884px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 3: Visualisierung Gesch\u00e4ftsgang Super Imbiss Jahr 2022 (gerundete Werte, eigene vereinfachte Darstellung)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Was spielte sich im Imbiss tats\u00e4chlich ab?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei genauer Betrachtung des Gesch\u00e4ftsgangs des Super Imbiss fallen mehrere Sachverhalte auf. Dabei wird nachstehend nicht auf die Analyse der Lohnzahlungen selbst eingegangen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>1. Als Eigenkapital dargestelltes Darlehen<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die urspr\u00fcngliche Eigenkapitalposition von CHF 204&#8217;000 bestand aus dem Stammkapital in der H\u00f6he von CHF 20&#8217;000 und einer angeblich weiteren Einlage des Eigent\u00fcmers von CHF 184&#8217;000. Diese zus\u00e4tzliche Einlage stellte wirtschaftlich jedoch kein dauerhaft zur Verf\u00fcgung gestelltes Eigenkapital, sondern ein Darlehen des Eigent\u00fcmers an die Gesellschaft dar. Dieses Darlehen wurde (mutmasslich bewusst) f\u00e4lschlicherweise als Eigenkapital ausgewiesen. Die Unterscheidung zwischen Eigenkapital und einem Darlehen ist entscheidend: Eigenkapital tr\u00e4gt Verluste und hat keine feste R\u00fcckzahlungsverpflichtung (siehe dazu auch das Verbot der Einlagenr\u00fcckgew\u00e4hr). Ein Darlehen begr\u00fcndet dagegen grunds\u00e4tzlich eine Verbindlichkeit der Gesellschaft gegen\u00fcber dem Darlehensgeber (dem Eigent\u00fcmer). Bei korrekter Zuordnung zum Fremdkapital w\u00e4re der Super Imbiss bereits seit dem ersten Gesch\u00e4ftsjahr 2020 \u00fcberschuldet gewesen (Art. 725b OR). Die ausgewiesene Eigenkapitalposition vermittelte somit ein wesentlich stabileres Bild als es die wirtschaftliche Substanz rechtfertigte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>2. Unterlassene Abschreibungen<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch bei den ausgewiesenen Sachanlagen stellen sich Fragen. Der Super Imbiss hatte beim Erwerb unter anderem K\u00fcchenger\u00e4te, Mobiliar und IT-Ausstattung \u00fcbernommen. Trotzdem blieben die Sachanlagen \u00fcber mehrere Jahre unver\u00e4ndert mit CHF 167&#8217;000 in der Bilanz stehen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auf diesen Sachanlagen wurden entgegen den Vorgaben von Art. 960a Abs. 3 OR keine Abschreibungen vorgenommen. Die Jahresrechnungen ber\u00fccksichtigten damit den alters- und nutzungsbedingten Wertverlust der Ausstattung nicht. Dadurch blieben die Aktiven zu hoch bewertet und in der Erfolgsrechnung wurden die Verluste wegen der fehlenden Abschreibungsaufw\u00e4nde zu tief ausgewiesen. Dadurch wurde das Ausmass der drohenden \u00dcberschuldung zus\u00e4tzlich verdeckt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Weshalb klassische Red Flags nicht gen\u00fcgen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wissenschaftliche Modelle k\u00f6nnen auch bei KMU wertvolle Hinweise liefern. Der Praxisfall zeigt jedoch beispielhaft, weshalb diese Modelle f\u00fcr nicht-b\u00f6rsenkotierte Unternehmen nur eingeschr\u00e4nkt anwendbar sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Als Eigenkapital dargestelltes Darlehen<\/em>: Solange das mutmassliche Darlehen f\u00e4lschlicherweise als Eigenkapital dargestellt wird, basieren auch darauf berechnete Kennzahlen f\u00fcr die weitere Analyse in einem Modell auf einer wirtschaftlich unzutreffenden Klassifizierung. Da der Super Imbiss keiner ordentlichen oder eingeschr\u00e4nkten Revision unterlag, wurde diese Fehlklassifizierung und die drohende \u00dcberschuldung auch nicht erkannt und korrigiert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Unterlassene Abschreibungen<\/em>: Bei einer b\u00f6rsenkotierten (oder \u00abnur\u00bb ordentlich gepr\u00fcften) Gesellschaft w\u00fcrden ausbleibende Abschreibungen von Sachanlagen im Rahmen der ordentlichen Revision erwartungsgem\u00e4ss auffallen und korrigiert werden. Entsprechend ber\u00fccksichtigen bisherige wissenschaftliche Modelle zur Erkennung von Bilanzmanipulationen solche \u00abeinfachen\u00bb Manipulationen nicht ausreichend, da eine Manipulation wie ein Auslassen von Abschreibungen mutmasslich gar nicht erst in den verwendeten Datensets vorkommt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bilanzmanipulation bei Schweizer KMU<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Praxisfall zeigt, dass die Aussagekraft der Forschungsmodelle vom untersuchten Kontext abh\u00e4ngt. Bei KMU k\u00f6nnen andere Kontrollmechanismen und Informationsasymmetrien bestehen als bei b\u00f6rsenkotierten Unternehmen. Manipulierte Jahresabschl\u00fcsse k\u00f6nnen Kreditentscheidungen beeinflussen, Versicherungsanspr\u00fcche st\u00fctzen oder Steuerfolgen ver\u00e4ndern. Auch wenn die einzelnen Betr\u00e4ge kleiner erscheinen als bei international bekannten Bilanzskandalen, k\u00f6nnen f\u00fcr Versicherungen, Banken, Steuerverwaltungen, weitere Institutionen und die Volkswirtschaft erhebliche Sch\u00e4den entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wer solche Manipulationen erkennen will, sollte deshalb nicht nur fragen, ob eine Kennzahl auff\u00e4llig erscheint. Ebenso wichtig ist die Frage, ob die Jahresrechnung insgesamt mit den Zahlungsfl\u00fcssen, dem Gesch\u00e4ftsmodell und der wirtschaftlichen Realit\u00e4t \u00fcbereinstimmt.<\/p>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<h2>Vertiefende Literatur:<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/publications.aaahq.org\/ajpt\/article-abstract\/30\/2\/19\/5673\/Financial-Statement-Fraud-Detection-An-Analysis-of\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Perols, J. (2011). Financial Statement Fraud Detection: An Analysis of Statistical and Machine Learning Algorithms. AUDITING: A Journal of Practice &amp; Theory, 30(2), 19-50<\/a>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/publications.aaahq.org\/accounting-review\/article-abstract\/97\/6\/91\/338\/The-Cost-of-Fraud-Prediction-Errors\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beneish, M. D., &amp; Vorst, P. (2022). The Cost of Fraud Prediction Errors. The Accounting Review, 97(6), 91-121<\/a>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/abs\/10.1111\/j.1911-3846.2010.01041.x\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C. R., &amp; Sloan, R. G. (2011). Predicting Material Accounting Misstatements. Contemporary Accounting Research, 17-82.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<p><em>Anmerkung zum Praxisfall: Ein Detail <\/em><\/p>\n<p>Warum sollte sich der Super Imbiss bzw. dessen Inhaber auf Bilanzmanipulationen einlassen, wenn doch schliesslich die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin die Krankentaggeldzahlungen f\u00fcr ihren hohen Lohn erh\u00e4lt? Ein letztes Detail beantwortet diese Frage: Im Zuge der Analyse zeigte sich, dass der Eigent\u00fcmer und die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin ein Paar waren. Das Bankkonto des \u00abSuper Imbiss\u00bb lautete sogar auf den Namen der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin. Der erh\u00f6hte Lohn (bzw. die Krankentaggeldzahlung) floss damit faktisch nicht an die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin als regul\u00e4re Lohnzahlung. Trotzdem hatten so die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin und der Eigent\u00fcmer gemeinsam Zugriff auf die Mittel des Betriebs. Als Nebeneffekt hat der Super Imbiss damit auch noch Sozialversicherungsbeitr\u00e4ge und h\u00f6here Einkommenssteuern auf den erh\u00f6hten Lohn vermieden.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\t\t<div class=\"detail__member\">\n\t\t<h1 class=\"detail__member--title\">Autor: Marco Pauli<\/h1>\n\t\t<figure class=\"detail__member--img\">\n\t\t\t\t\t\t<!-- <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2048\" height=\"2048\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1.jpg\" class=\"attachment-normal size-normal\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1.jpg 2048w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-300x300.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-1024x1024.jpg 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-150x150.jpg 150w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-768x768.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-1536x1536.jpg 1536w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-600x600.jpg 600w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-698x698.jpg 698w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1-400x400.jpg 400w\" sizes=\"auto, (max-width: 2048px) 100vw, 2048px\" \/> -->\n\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/Pauli-Marco_1-1.jpg\" alt=\"\">\n\t\t<\/figure>\n\t\t<div class=\"detail__member--content\">\n\t\t\t<div class=\"detail__member--content--description\">\n\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/marco-pauli-ch\/\" target=\"_blank\">Marco Pauli<\/a> (Certified Fraud Examiner (CFE), M.A. HSG) ist Manager im Forensik Team der Forvis Mazars AG in Z\u00fcrich. Er spezialisiert sich auf interne Untersuchungen sowie auf forensische Buchhaltung, speziell im Bereich von rechtlichen Auseinandersetzungen und der Bek\u00e4mpfung von Versicherungsmissbrauch. Marco Pauli doktoriert zudem an der Erasmus Universit\u00e4t Rotterdam am Institut f\u00fcr Buchhaltung.\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<h2>Quellenangaben:<\/h2>\n<ul>\n<li>Beneish, M. D. (1999). The Detection of Earnings Manipulation. Association for Investment Management and Research, 24-36.<\/li>\n<li>Bertomeau, J., Cheynel, E., Floyd, E., &amp; Pan, W. (2021). Using Machine Learning to Detect Misstatements. Review of Accounting Studies, 25(3), 468-519.<\/li>\n<li>Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C. R., &amp; Sloan, R. G. (2011). Predicting Material Accounting Misstatements. Contemporary Accounting Research, 17-82.<\/li>\n<li>Donelson, D. C., Karapanis, A., McInnis, J. M., &amp; Yust, C. G. (2021). Measuring Accounting Fraud and Irregularities Using Public and Private Enforcement. The Accounting Review, 96(6), 183-213.<\/li>\n<li>Fung, M. K. (2015). Cumulative Prospect Theory and Managerial Incentives for Fraudulent Financial Reporting. Contemporary Accounting Research, 32(1), 55-75.<\/li>\n<li>Purdua, L., &amp; Skillicorn, D. (2015). Accounting Variables, Deception, and a Bag of Words: Assessing the Tools of Fraud Detection. Contemporary Accounting Research, 32(3), 1193-1223.<\/li>\n<\/ul>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a id=\"_msocom_1\"><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die meisten Modelle zur Erkennung von Bilanzmanipulationen beruhen auf F\u00e4llen b\u00f6rsenkotierter US-Unternehmen. 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