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

AutorWen Wagner
VerlagDiplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl98 Seiten
ISBN9783842808553
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis29,99 EUR
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.

Während Ihres Studiums konnte die Autorin umfassende praktische sowie theoretische Erfahrungen im Finance-Bereich sammeln. Den Fokus Ihres Studiums legte die Autorin dabei auf die Fächer Controlling und Corporate Finance. Praktische Einblicke insbesondere auch in das im Rahmen ihrer Untersuchung abgehandelte Thema 'Earnings Management' konnte die Autorin in diversen Praktika in Finanzabteilungen unterschiedlicher Unternehmen in China und Deutschland sowie bei der Unterstützung eines Trading-Unternehmens in Dubai sammeln.

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Leseprobe
Textprobe: 3. Motivation für Earnings Management Entscheidend für die Ermittlung der relevanten Einflussgrößen der Modelle und als Grundlage für das jeweilige Research Design ist es zu verstehen, welche spezifischen Anreize bestehen, EM-Instrumente anzuwenden. Daher soll im Folgenden kurz dargestellt werden, welche wesentlichen Motivationen das Management besitzt, Earnings zu beeinflussen. 3.1 Individuelle Motivation Gemäß der klassischen Principal Agent Theorie werden EM-Instrumente häufig seitens des Managements genutzt, um auf Grundlage von hidden information die persönlichen, individuelle Ziele zu maximieren bzw. entsprechende Zielvorgaben zu erreichen. Die spezifischen Gründe sind dabei mannigfaltig: von der Maximierung der gewinnabhängigen Bezüge (Individuelles Zielsystem), Arbeitsplatzsicherung bis hin zu Machtstreben, Reputation oder auch die Ausnutzung sog. Fringe Benefits. Insbesondere das Management besitzt aufgrund ergebnisabhängiger Vergütungsbestandteile ein hohes Interesse an einer Einflussnahme auf das Unternehmensergebnis und besitzt letztlich über die Rechnungslegung auch die entsprechenden Instrumente, diese auszuüben. So konnte empirisch nachgewiesen werden, dass eine stark positive Korrelation zwischen der Unternehmensleistung (gemessen in Return on Equity, Profit) und der Vergütung des Managements besteht. Eine in dieser Weise motivierte Anwendung des EM ist kritisch zu bewerten, da sich diese nicht im Einklang mit den Unternehmensinteressen und aller übrigen Stakeholder stehen, sondern häufig lediglich auf einen kurzfristigen Effekt fokussieren. 3.2 Kapitalmarkt Motivation Wie bereits erwähnt, dienen die aus dem Jahresabschluss ablesbaren Informationen Investoren und Finanzanalysten zur Bewertung von Unternehmen und beeinflussen damit den Aktienkurs. Manager versuchen dabei, häufig insbesondere die kurzfristigen Aktienkurse zu beeinflussen. Gemäß einer Analyse unterschiedlicher Studien seitens Healy(1999), sind Manipulationen von Earnings häufig im Vorfeld von Kapitalmarkttransaktionen zu finden. Gelingt es z. B. dem Management den Ergebnisausweis vor einer Kapitalerhöhung zu erhöhen, so können die Bedingungen, zu denen die neuen Aktien auf den Markt gebracht werden verbessert werden. Ein entsprechender Zusammenhang konnte von Theoh et al. (1998) nachgewiesen werden und wurde im Detail von Marquardt/Wiedman (2004) analysiert. Gleiches gilt z. B. auch unmittelbar vor Unternehmenszusammenschlüssen, bei dem das erwerbende Unternehmen durch die Anwendung von EM versucht, die Gewinne zu erhöhen, um den eigenen Aktienkurs zu steigern und die Herausgabe eigener Aktien zu minimieren. Eine Vielzahl von Analysen belegt, dass das Management Anreize besitzt, gewisse Zielgrößen zu erreichen, zu überschreiten oder - in einigen Fällen - nicht zu übertreffen. Als einfache und in der Literatur häufig beschriebene Zielgrößen sind hier u. a. das Erreichen von Analystenforecasts bzw. der jeweils selbst definierten Guidance zu finden. In diesem Rahmen gilt es zu beachten, dass i. d. R. negative Abweichungen des tatsächlichen Ergebnisses von den Prognosen zu stärkeren Marktreaktionen führen, als entsprechend positive Abweichungen. Grundsätzlich besitzen Unternehmen zudem einen Anreiz, zu Berichtsstichtagen Verlustausweise zu vermeiden bzw. ein geringes, positives Ergebnis auszuweisen. Bei der Anwendung von EM Instrumenten bzw. einer bewussten Manipulation der Finanzberichterstattung sind seitens des Managements allerdings die bei der Aufdeckung der Manipulation entstehenden Kosten (z. B. Reputation, Aktienkursentwicklung) zu berücksichtigen. So weist z. B. Zhang (2006) nach, dass financial restatements häufig Auslöser für signifikant negative Kursentwicklungen sind und Reputationskosten induziert. Die Anwendung von EM kann zudem durch steuerliche Gründe (z. B. mit dem Ziel: Steuerminderung) motiviert sein.
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis3
Abkürzungsverzeichnis5
Abbildungsverzeichnis7
Tabellenverzeichnis8
1 Einleitung9
2 Grundlagen des Earnings Management11
2.1 Begriffsabgrenzung11
2.2 Earnings Management – Klassifizierung Modelle14
2.2.1 Research Design - Überblick14
2.2.2 Aggregierte Periodenabgrenzung (Aggregated Accruals)14
2.2.3 Spezifische Periodenabgrenzung (Specific Accruals)17
2.2.4 Häufigkeitsverteilungsmodelle18
3 Motivation für Earnings Management19
3.1 Individuelle Motivation19
3.2 Kapitalmarkt Motivation19
3.3 Vertragliche Motivation20
3.4 Regulatorische Motivation21
4 Statistische Probleme22
4.1 Ommitted Variables (OMV)23
4.2 Errors in Variables25
4.3 Simultanität in den Variablen25
5 Kritische Analyse ausgewählter Earnings Management Modelle27
5.1 Überblick27
5.2 Das Jones-Modell (1991)28
5.2.1 Hintergrund28
5.2.2 Vorstellung des statistischen Modells28
5.2.3 Beurteilung29
5.3 Das modifizierte Jones Modell von Dechow/Sloan/Sweeney (1995)32
5.3.1 Hintergrund32
5.3.2 Vorstellung des statistischen Modells33
5.3.3 Beurteilung34
5.4 Das Modell von Kang/Sivararmakrishan (KS) (1995)36
5.4.1 Hintergrund36
5.4.2 Vorstellung des statistischen Modells37
5.4.3 Beurteilung39
5.5 Das Target-Deviation Modell (TDM) von L. Babaylan (2007)40
5.5.1 Hintergrund40
5.5.2 Vorstellung des statistischen Modells42
5.5.3 Beurteilung44
5.6 Das Cash-flow Modell von Dechow/Dichev (2002)45
5.6.1 Hintergrund45
5.6.2 Vorstellung des statistischen Modells46
5.6.3 Beurteilung49
5.7 Das Discretionary Revenues Modell von Stubben (2009)50
5.7.1 Hintergrund50
5.7.2 Vorstellung des statistischen Modells52
5.7.3 Beurteilung56
6 Abschließende Beurteilung der Ergebnisse59
7 Verbesserungsmöglichkeiten und Fazit62
8 Anhang68
8.1 Darstellung weiterer EM Modelle68
8.1.1 Das Gewinnverteilungsmodell von Burgstahler/Dichev (1997)68
8.1.2 Das Random-Walk Modell von DeAngelo (1986)72
8.1.3 Das Index-Modell von Benish (1997)74
8.2 Statistische Testverfahren78
8.2.1 Fehler 1. und 2. Art78
8.2.2 R2-Test (Bestimmtheitsmaß zum Test der Erklärungsgüte)79
8.3 Eigenschaften von Regressionsmodellen81
8.4 Klassifizierung von Accruals Modellen83
8.5 Glossar84
8.6 Beispiele für die Anwendung von EM-Maßnahmen86
9 Literaturverzeichnis87

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