Il modello di Beneish

Beneish (1999) si pone l’obiettivo di fornire dei parametri valutativi che permettano di distinguere le società che effettuano attività di manipolazione dei redditi rispetto alle altre, indagando la relazione esistente fra earning manipulation e dati di bilancio delle imprese analizzate. Questo modello si differenzia dai precedenti sia dal punto di vista della metodologia seguita, in quanto questa non risulta basata sulla differenziazione fra accrual discrezionali e non discrezionali, sia per il fine perseguito, in quanto Beneish si propone, utilizzando indici di bilancio che verranno in seguito descritti, di captare gli effetti di una possibile manipolazione o almeno le condizioni base che potrebbero portare un’azienda ad intraprendere tale attività.31 _{L’ipotesi è che le metodologie di} manipolazione degli utili tendano a ricorrere e ripetersi in maniera pressoché analoga nelle realtà aziendali, per cui analizzando le variabili suggerite dal modello è possibile rilevare se una certa impresa stia agendo in modo analogo alle società individuate da Beneish come manipolatrici dei bilanci. Il verificarsi di questa analogia dovrebbe costituire un segnale e spingere l’analista ad indagare più a fondo la realtà aziendale

31 _{Mentre i modelli basati sugli accrual si riferiscono a pratiche di earning management, le quali} attengono a operazioni di dubbia trasparenza nei confronti degli azionisti ma che possono essere anche legalmente accettabili, il presente modello con il termine “manipulation” si riferisce a violazioni dei principi contabili compiute con lo scopo di migliorare volontariamente l’andamento del business aziendale e la situazione finanziaria apparente. Dato che entrambe le accezioni si riferiscono comunque alla pratica dei manager di distorcere i dati contabili per ottenerne un vantaggio, si è ritenuto utile trattare entrambe le tipologie di modelli.

considerata al fine di comprendere le metodologie valutative utilizzate per determinare la contabilità aziendale. La logica di questo approccio risulta simile a quella dei modelli di rating interno, nei quali si utilizzano variabili “predittive” per stimare la probabilità di default.

Beneish seleziona un campione composto da 74 realtà societarie definite come “potenziali manipolatori” sulla base di due parametri, ovvero società che siano state identificate come manipolatrici da parte della stampa o che siano state oggetto di indagine da parte della SEC con conseguente “restatement”; questo significa che l’azione di indagine è andata a buon fine e che sono state rilevate delle anomalie nella contabilità aziendale, a seguito delle quali la SEC ha richiesto un’opera di rideterminazione dei valori contabili considerati come anomali. Successivamente confrontando le società rilevate sulla base dei due parametri sopra si è riscontrato che quelle menzionate dai media hanno dimensione, grado di leva finanziaria, liquidità, ricavi e prospettive di crescita simili alle società identificate come potenziali manipolatori secondo azioni svolte dalla SEC, confermando dunque la coerenza dei due metodi di selezione utilizzati. Il campione selezionato è stato poi confrontato con realtà societarie definite come “control companies” ritenute non manipolatrici in quanto non rientranti nei parametri definiti sopra.

Il modello utilizzato per rilevare la manipolazione degli earning è il seguente:

𝑀 = 𝛽𝑋 + 𝜀

Dove Mi assume valore pari a 1 per i manipolatori e 0 nel caso opposto, Xi è la matrice composta dalle variabili esplicative e 𝜀 rappresenta il vettore dei residui. Le variabili esplicative utilizzate sono rappresentate dai seguenti otto indici di bilancio ritenuti significativi per l’analisi dei dati finanziari delle singole aziende, determinati secondo i

dati dell’anno fiscale in cui è stata accertata la prima violazione dei principi contabili32_:

1. Indice del tempo medio di incasso (Days’ sales in receivables index)

𝐷𝑆𝑅𝐼 = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 /𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 /𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

Un elevato aumento del tempo medio di incasso potrebbe essere il risultato di una politica dei crediti volta a sostenere un aumento delle vendite in modo da “aggiustare” in maniera fittizia i profitti verso l’alto. Quindi un aumento considerevole del valore di questo indice è collegato a una maggiore probabilità di manipolazione degli utili;

2. Indice del margine lordo ( Gross margin index)

Per quantificare il margine lordo si calcola il tasso di profitto lordo come la differenza fra i ricavi e il costo del venduto, a sua volta divisa per i ricavi.

𝐺𝑀𝐼 =

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 − 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑜𝑓 𝑔𝑜𝑜𝑑𝑠 𝑠𝑜𝑙𝑑 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 − 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑜𝑓 𝑔𝑜𝑜𝑑𝑠 𝑠𝑜𝑙𝑑 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

Quando l’indice è maggiore di 1 significa che il profitto lordo si è deteriorato. Considerando che questo valore è indicativo di prospettive negative per l’andamento aziendale, si ritiene esista una relazione positiva fra il valore dell’indice e l’eventualità di manipolazione dei redditi;

3. Indice della qualità degli investimenti (Asset Quality Index)

La qualità degli investimenti è espressa dal rapporto fra gli attivi non correnti (escluse le immobilizzazioni materiali) e gli attivi totali, ottenendo una misura della proporzione degli attivi totali per i quali i benefici futuri sono parzialmente meno sicuri. L’indice è dato dunque dal rapporto fra la qualità degli investimenti

32 _{Beneish fa riferimento ai principi contabili americani “GAAP” (Generally Accepted Accounting} Principles”).

dell’anno t e dell’anno t-1. 𝐴𝑄𝐼 = 1 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 + 𝑃𝑃𝐸 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 1 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 + 𝑃𝑃𝐸 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

Se l’indice risulta maggiore di 1, significa che la società considerata ha aumentato l’attività di capitalizzazione e differimento di costi pluriennali, pratica che aumenta la probabilità di incorrere in pratiche di manipolazione dei redditi;

4. Indice di crescita delle vendite (Sales growth index)

𝑆𝐺𝐼 = 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

È opportuno precisare che un aumento delle vendite non comporta necessariamente attività di manipolazione, tuttavia i professionals ritengono che le società caratterizzate da un tasso di crescita delle vendite particolarmente elevato siano maggiormente propense a manipolare gli utili, in quanto la loro posizione finanziaria e la necessità di capitali costituiscono elementi di pressione sui manager verso il raggiungimento degli obiettivi in termini di utile. Dunque è possibile che si ricorra a un aggiustamento verso l’alto in modo da perseguire il valore target richiesto.

5. Indice di deprezzamento (Depreciation index)

Il suddetto indice è costituito dal rapporto fra il tasso di deprezzamento all’anno t e all’anno t-1. 𝐷𝐸𝑃𝐼 = 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝑃𝑃𝐸 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝑃𝑃𝐸

Dove il termine “Depreciation” rappresenta il deprezzamento degli attivi fissi escludendo il tasso di ammortamento degli intangibili (amortization of intangibles). Se il valore dell’indice è maggiore di 1 significa che il tasso di ammortamento degli attivi è diminuito e che di conseguenza sono state rivalutate verso l’alto le stime della vita utile del bene o che sono stati adottati metodi valutativi che comportano un miglioramento degli utili. Si ha dunque una relazione positiva fra il valore dell’indice e la probabilità di manipolazione degli utili.

6. Indice di spese di vendita, generali e amministrative (Sales, general and administrative expenses index)

Il suddetto indice è costituito dal rapporto fra i costi amministrativi e relativi alla commercializzazione dei prodotti (SGA expence) e il totale delle vendite nell’anno t, e la corrispondente misura all’anno t-1.

𝑆𝐺𝐴𝐼 =

𝑆𝐺𝐴 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑆𝐺𝐴 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑛𝑐𝑒

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

Questo indice segue la stessa logica di interpretazione relativa a quello di crescita delle vendite, secondo l’ipotesi che le realtà societarie che registrano elevati tassi di crescita delle vendite sono più propense a effettuare attività di manipolazione. Vi è dunque una relazione positiva fra il valore dell’indice e la probabilità di earning manipulation.

7. Indice di leva finanziaria (Leverage index)

Questo indice misura la variazione del grado di indebitamento della società fra l’anno e t e l’esercizio precedente (t-1). In particolare l’indebitamento viene calcolato come il rapporto fra la somma di debiti a lungo termine (LTD) e debiti correnti (current liabilities) e il totale dell’attivo.

𝐿𝑉𝐺𝐼 =

𝐿𝑇𝐷 + 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡

𝐿𝑇𝐷 + 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡

Quando il valore dell’indice è maggiore di 1 si ha un incremento dell’indebitamento della realtà societaria. Questa variabile è utilizzata per rilevare eventuali incentivi legati a contratti di debito che possono indurre a una manipolazione degli utili.

8. Accrual totali rispetto agli attivi totali (Total accruals to total assets)

Gli accrual totali vengono calcolati come la differenza fra attivi e passivi correnti che non sono sotto forma di cash, sottraendo il deprezzamento e l’ammortamento degli intangibili. In questo caso si considera il valore assoluto anno per anno.

𝑇𝐴𝑇𝐴 =

( . ) ( . . ) .

Questo indice rileva dunque la parte di utili che è basata su movimentazioni di cash e quanto invece è determinato sulla base di stime di valori futuri. Quando il valore dell’indice risulta elevato e positivo significa che buona parte dell’attivo è costituita da accrual e di conseguenza vi è maggiore probabilità di manipolazione.

La seguente tabella mostra i valori rilevati da Beneish delle suddette variabili per aziende manipolatrici e non manipolatrici selezionate per la ricerca.

Tabella 1: Valori assunti dalle variabili esplicative per aziende manipolatrici e non manipolatrici.

Manipolatori Non manipolatori Variabili Media Mediana Media Mediana

DSRI 1,465 1,281 1,031 0,996 GMI 1,193 1,036 1,014 1,001 AQI 1,254 1,000 1,039 1,000 SGI 1,607 1,411 1,134 1,106 DEPI 1,077 0,966 1,001 0,974 SGAI 1,041 0,960 1,054 1,010 LVGI 1,111 1,030 1,037 1,000 TATA 0,031 0,034 0,018 0,013

Fonte: adattato da Beneish (1999).

La seguente tabella evidenzia invece i valori rilevati per i coefficienti di correlazione per ogni variabile esplicativa.

Tabella 2. Valori dei coefficienti di correlazione.

Variabili Coefficiente t-statistics

Costante -4,840 -11,01 DSRI 0,920 6,02 GMI 0,528 2,20 AQI 0,404 3,20 SGI 0,892 5,39 DEPI 0,115 0,70 SGAI -0,172 -0,71 TATA 4,679 3,73 LVGI -0,327 -1,22

Fonte: adattato da Beneish (1999)

Dall’analisi della Tabella 2 si evidenzia che si ha una crescita della probabilità di manipolazione a fronte di un aumento inusuale delle vendite, del peggioramento del margine lordo, della diminuzione della qualità degli attivi e di aumento degli accrual. Si rileva inoltre che gli indici LVGI, DEPI, SGAI risultino non significativi, in particolare Beneish ipotizza che questo sia dovuto al fatto che queste variabili siano associate

maggiormente alla valutazione di attività di earning management piuttosto che di earning manipulation. Per esempio per quanto riguarda l’indice DEPI, è possibile che delle variazioni nella vita residua degli attivi pluriennali rappresentino attività di earning management che non si traducono poi in attività considerata manipolativa degli utili.

Avendo a questo punto stimato i coefficienti del modello, è possibile adottare la seguente formula per il calcolo della probabilità di earning manipulation, espressa dall’ M-score 833_:

𝑀𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 8 = −4,840 + 0,920DSRI + 0,528GMI + 0,0404AQI + 0,892SGI + 0,115DEPI – 0,172SGAI – 0,327LVGI + 4,679TATA

È possibile dunque concludere che esista una relazione sistematica fra la probabilità di manipolazione degli earning e i dati finanziari delle realtà societarie; in questo caso dunque, a differenza dei modelli “accrual-based”, come output del modello non si ottiene una proxy della qualità del reddito, ma si ha comunque la possibilità di assumere consapevolezza in merito agli indici di bilancio che risulta opportuno osservare per effettuare valutazioni in merito alla possibilità che venga effettuata attività valutativa suscettibile di manipolazione.