Modelle zur Aufdeckung von Earnings Management: Eine kritische Analyse und Optimierungsansätze

Beschreibung

Ergebnisgrößen stellen für Anteilseigner, Kapitalgeber und andere Stakeholder einen bzw. den wesentlichen Indikator für die Einschätzung der Performance eines Unternehmens dar. Vor diesem Hintergrund besteht ein großes Interesse daran zu erkennen, auf welche Art und Weise das Ergebnis zustande gekommen ist und ob der Ergebnisausweis bewusst vom jeweiligen Management beeinflusst wurde. Aufgrund spektakulärer Bilanzskandale in der jüngsten Vergangenheit (ENRON, Worldcom, " ) haben sich eine Vielzahl von Veröffentlichungen mit der betrügerischen Manipulation von Earnings unter dem Stichwort "Bilanzmanipulation" beschäftigt und es wurde mit der Verschärfung der Enforcement-Möglichkeiten reagiert. Von sehr viel größerer Relevanz ist es allerdings für potenzielle Kapitalgeber zu erkennen, wo durch Nutzung der legalen Spielräume bewusst Earningsmanagement (EM) angewendet wurde, um das Ergebnis im Interesse des Managements anzupassen. Sehr kritisch betrachtet z. B. der ehemalige Präsident der amerikanischen Börsenaufsicht SEC, Arthur Levitt, die Anwendung von EM und beschreibt diese als "ein Spiel unter Marktteilnehmern, welches den Prinzipien eines erfolgreichen und starken Marktes zuwiderläuft". Vor diesem Hintergrund wurden seit den 60er Jahren eine Vielzahl unterschiedlicher, statistischer Modelle entwickelt, welche der Aufdeckung von EM dienen sollen. Zielsetzung dieser Untersuchung ist es, einen Überblick über die am weitesten verbreiteten und aktuell im Einsatz befindlichen Modelle zur Aufdeckung von EM zu vermitteln. Schwerpunkt bilden dabei die Modelle, denen das Prinzip der Accruals zugrunde liegt. Bei der Analyse sollen insbesondere die Vor- und Nachteile der Modelle beleuchtet werden. Der Fokus liegt dabei auf einer kritischen Würdigung. Zudem soll aufgezeigt werden, welche Optimierungsmöglichkeiten zur Verbesserung der Aussagekraft und Spezifikation der Modelle vor dem Hintergrund aktueller Entwicklungen bestehen.

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