Tool spürt Bilanz-Trickser deutlich früher auf
Ermittlung der Ertragsqualität eines Unternehmens gibt Hinweise auf illegale Machenschaften
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Schwarzes Schaf: Neues Tool zur Erkennung entwickelt (Bild: OpenClipart-Vectors, pixabay.com) |
Austin/Schanghai/New York (pte004/28.11.2024/06:15)
Ein neues Tool von Finanzexperten der McCombs School of Business an der University of Texas hilft bei der frühzeitigen Erkennung von Bilanzierungstricks. Damit lassen sich frisierte Bücher in Unternehmen aufdecken. Bisher werden diese meist erst erwischt, wenn Investoren bereits Milliarden von Dollar verloren haben.
Ermittlung der Ertragsqualität
Der Maßstab von Forschungsleiter Urooj Khan ist die "quality of earnings", also die Ertragsqualität eines Unternehmens, die er auf neue Art bestimmen will: mithilfe des von ihm entwickelten "Earnings Quality Score" (EQSCORE). Dieser sei umfassender als die Ertragsqualität.
Um den EQSCORE zu erstellen, berücksichtigt Khan eine breitere Palette von Warnsignalen in der Rechnungslegung, darunter auch Probleme im Vorstand, wie Vorsitzende, die nicht unparteiisch sind, und andere Ungereimtheiten, die von Wirtschaftsprüfern aufgedeckt wurden.
"Unsere Motivation war es, die Lücke zwischen dem Ansatz der Wall Street bei der Ermittlung der Ertragsqualität und ihrer Umsetzung in der Wissenschaft zu schließen", sagt Khan.
Durchleuchtung Verdächtiger
Zur Entwicklung des Modells hat Khan zusammen mit Venkat Peddireddy von der China Europe International Business School und Shiva Rajgopal von der Columbia University eingehend die Berichte eines privaten Forschungsunternehmens untersucht.
Die Berichte, die auf einer Vielzahl öffentlich zugänglicher Informationen basieren, beleuchten bestimmte Unternehmen, die möglicherweise illegale oder zweifelhafte Finanzberichte vorgelegt haben. Die Forscher haben 613 Berichte analysiert, um die Kennzahlen zu ermitteln, die zur Identifizierung von 230 Firmen genutzt wurden. Die überwiegende Mehrheit bezog sich auf die Buchhaltung, wie fragwürdige Umsatzzahlen und Gewinnmargen.
Khan und seine Co-Autoren haben 51 Warnsignale in den Berichten identifiziert, die als Grundlage für EQSCORE dienten. Davon sind 31 buchhalterische Variablen, acht beziehen sich auf die Eigenarten des Vorstands und elf sind prüfungsbezogene Variablen. Diese sollen die Früherkennung von schwarzen Schafen verbessern.
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