Beneish M-Score – Definition & Berechnung

Autor: Maik Engelkamp Inhaltlich geprüft von: Philipp Berger

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Beneish M-Score – Definition

Der Beneish M-Score ist ein statistisches Modell zur Aufdeckung von Bilanzmanipulationen in Unternehmen. Es wurde von Professor Messod Beneish von der Kelley School of Business der Indiana University entwickelt. Seine Arbeit „The Detection of Earnings Manipulation“ wurde 1999 veröffentlicht.

Der Score verwendet Finanzkennzahlen aus dem Jahresabschluss eines Unternehmens, um Anzeichen für mögliche Bilanzfälschungen zu erkennen. Ergibt die Berechnung ein Ergebnis größer als -1,78, so deutet dies auf eine erhöhte Wahrscheinlichkeit der Gewinnmanipulation hin.

Bedeutung

Die grundlegende Theorie, auf der Beneish die Kennzahl aufbaut, besagt, dass Unternehmen eher dazu neigen, ihre Gewinne zu manipulieren, wenn sich die Bruttomargen verschlechtern, die Betriebskosten und der Verschuldungsgrad steigen und gleichzeitig ein starkes Umsatzwachstum zu verzeichnen ist. Insgesamt können diese Faktoren zu Gewinnmanipulationen mit verschiedenen Mitteln führen.

Unternehmen haben im Rahmen von Rechnungslegungsstandards wie IFRS oder US GAAP durchaus Spielraum, ihre Zahlen besser darzustellen, als sie tatsächlich sind. Dem wirkt der Beneish M-Score entgegen, indem er anzeigt, ob eine hohe Wahrscheinlichkeit für Gewinnmanipulation besteht. Die Manipulation von Gewinnen ist jedoch nicht zwangsläufig mit illegalen Aktivitäten gleichzusetzen.

Hinweis: Seit der ersten Veröffentlichung des Modells hat Professor Beneish eine Reihe von Folgestudien und Erweiterungen verfasst. Auf Beneishs Webseite an der Wirtschaftshochschule gibt es einen M-Score-Rechner.

Berechnung des Beneish M-Scores

Die Formel zur Berechnung des Beneish M-Scores lautet wie folgt:

Beneish~M~Score=-4,84+0,920*DSRI+0,528*GMI+0,404*AQI+0,892*SGI+0,115*DEPI-0,172*SGAI-0,327*LVGI+4,679*TATA
  • Liegt der M-Score unter -1,78 (z.B. -2,45 ), ist die Manipulationswahrscheinlichkeit gering.
  • Ist der M-Score größer als -1,78 (z.B. -1,42), ist eine Manipulation durch das Unternehmen wahrscheinlich.

Beneish M-Score – Bestandteile

Der Beneish M-Score basiert auf acht Finanzkennzahlen, die verschiedene Aspekte der Gewinnmanipulation abdecken, darunter Umsatzwachstum, Bruttogewinnmarge, Vertriebs-, Verwaltungs- und Gemeinkosten, Ertragsqualität, Verschuldungsgrad, Abschreibungen, Nettovermögenswert und Gesamtvermögensumschlag.

Jede dieser Kennzahlen trägt zu einer Gesamtpunktzahl bei, die dann interpretiert wird, um festzustellen, ob eine Bilanzmanipulation wahrscheinlich ist oder nicht.

1 – DSRI (Days Receivables Index)

Im Normalfall sollten sich Forderungen und Umsätze einigermaßen gleich entwickeln. Eine starke Zunahme des DSRI könnte auf eine Verlängerung des Zahlungsziels hindeuten. Ein verlängertes Zahlungsziel führt dazu, dass zwar die buchhalterischen Umsätze eines Jahres steigen, die Cash-Flows allerdings erst später ins Unternehmen fließen.

Folgend die Berechnung des Days Receivables Index:

DSRI=\frac{Forderungen~aktuelles~Jahr/Umsatz~aktuelles~Jahr}{Forderungen~Vorjahr/Umsatz~Vorjahr}

2 – GMI (Gross Margin Index)

Eine verringerte Bruttogewinnmarge wird im Allgemeinen als negatives Signal der zukünftigen Entwicklung eines Unternehmens verstanden. (GMI > 1) Sinkt die Bruttogewinnmarge, steigt die Wahrscheinlichkeit von Gewinnmanipulationen.

Folgend die Berechnung des Gross Margin Index:

GMI=\frac{Bruttogewinnmarge~Vorjahr}{Bruttogewinnmarge~aktuelles~Jahr}

3 – AQI (Asset Quality Index)

Der AQI berechnet den Anteil der Vermögenswerte eines Unternehmens, welche potenziell nicht zur Umsatzgenerierung genutzt werden können. AQI > 1 deutet hierbei auf eine potenzielle Verlagerung von Kosten hin und ist als Zeichen einer möglichen Gewinnmanipulation zu verstehen.

Folgend die Berechnung des Asset Quality Index:

AQI=1-\frac{\frac{Umlaufvermögen~aktuelles~Jahr+Sachanlagen~aktuelles~Jahr+Finanzanlagen~aktuelles~Jahr}{Gesamtvermögen~aktuelles~Jahr}}{\frac{Umlaufvermögen~Vorjahr+Sachanlagen~Vorjahr+Finanzanlagen~Vorjahr}{Gesamtvermögen~Vorjahr}}

4 – SGI (Sales Growth Index)

Diese Kennzahl an sich stellt noch keinen Hinweis auf Gewinnmanipulation dar, allerdings haben gerade Wachstumsunternehmen (auch Growth-Stocks) einen Anreiz ihr Umsatzwachstum zu beschönigen, da sowohl ihre Unternehmensbewertung als auch ihre Möglichkeit der Kapitalbeschaffung stark von Wachstumserwartungen abhängen.

Folgend die Berechnung des Sales Growth Index:

SGI=\frac{Umsatz~aktuelles~Jahr}{Umsatz~Vorjahr}

5 – DEPI (Depreciation Index)

Das Ergebnis des DEPI gibt an, ob vorhandene Vermögenswerte schneller oder langsam abgeschrieben werden als im Vorjahr. Eine langsamere Abschreibung würde auf die Verlängerung von Nutzungsdauern der Vermögenswerte hinweisen.

Folgend die Berechnung des Depreciation Index:

DEPI=\frac{\frac{Abschreibungen~aktuelles~Jahr}{Sachanlagen~aktuelles~Jahr+Abschreibungen~aktuelles~Jahr}}{\frac{Abschreibungen~Vorjahr}{Sachanlagen~Vorjahr+Abschreibungen~Vorjahr}}

6 – SGAI (SG&A Expense Index)

Ein starker Anstieg des Aufwands für Vertrieb und Verwaltung stellt ein Zeichen für den Rückgang der Profitabilität dar, was die Wahrscheinlichkeit der Gewinnmanipulation erhöht.

Folgend die Berechnung des SG&A Expense Index:

SGAI=\frac{\frac{Aufwand~für~Vertrieb~und Verwaltung~aktuelles~Jahr}{Umsatz~aktuelles~Jahr}}{\frac{Aufwand~für~Vertrieb~und~Verwaltung Vorjahr}{Umsatz~Vorjahr}}

7 – LVGI (Leverage Index)

Der LVGI berechnet die Veränderung des Verschuldungsgrades. Eine Zunahme des Verschuldungsgrades könnte in Konflikt zu Kreditbedingungen einer Bank (Covenants) stehen.

Folgend die Berechnung des Leverage Index:

LVGI=\frac{\frac{kurzfristige~Verbindlichkeiten~aktuelles~Jahr+langfristige~Schulden~aktuelles~Jahr}{Gesamtvermögen~aktuelles~Jahr}}{\frac{kurzfristige~Verbindlichkeiten~Vorjahr+langfristige~Schulden~Vorjahr}{Gesamtvermögen~Vorjahr}}

8 – TATA (Total Accruals to Total Assets)

Die Kennzahl TATA berechnet Abweichungen des buchhalterischen Gewinns vom Cash Flow. Weicht der Gewinn stark vom Cash Flow ab, ist dies ein Zeichen für eine mögliche Gewinnmanipulation.

Folgend die Berechnung der Kennzahl Total Accruals to Total Assets:

TATA=\frac{Nettogewinn~aus~fortgeführten~Geschäften~akt.~Jahr-Operativer~Cash~Flow~akt.~Jahr}{Gesamtvermögen~aktuelles~Jahr}

Beneish M-Score vs. Altman Z-Score

Das Altman Z-Score-Modell ist ein Modell zur Schätzung der Insolvenzwahrscheinlichkeit eines Unternehmens, das bei nicht manipulierten Abschlüssen gut funktioniert, während das Beneish M-Score-Modell verwendet wird, um festzustellen, ob die Bilanzen manipuliert wurden. Für eine effektive Aktienanalyse sollte daher das Beneish M-Score-Modell vor dem Altman Z-Score-Modell verwendet werden.

Beneish M-Score – Beispiel

Im Jahr 1998 verwendete eine Gruppe von Wirtschaftsstudenten der Cornell University eine frühere Version des Beneish-Modells, um vorherzusagen, dass die Enron Corporation ihre Gewinne manipuliert hatte.

Zu diesem Zeitpunkt notierten die Enron-Aktien bei etwa der Hälfte ($48) des Preises, auf den sie schließlich stiegen ($90), bevor das Unternehmen 2001 in Konkurs ging. Als die Cornell-Studenten Alarm schlugen, hörte niemand an der Wall Street auf ihren Rat.

Heute nutzen viele professionelle Investmentfirmen und Investoren das Modell als Teil des Bewertungsprozesses für die von ihnen beobachteten Unternehmen und berücksichtigen den Beneish M-Score eines Unternehmens bei der Entscheidung, in welche Unternehmen sie investieren.

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