Score gegen Bilanzbetrug

Das besagt die online vorab veröffentlichte Studie in 'The Accounting Review'. M. Daniel Beneish, Professor für Rechnungswesen an der Indiana University und Erfinder des M-Scores, zeigt darin mit einem Kollegen von der Universität Maastricht, dass neuere Ansätze zu viele 'False Positives', also Fehlalarme, produzieren. Dadurch seien sie auch für Investoren nicht wirtschaftlich sinnvoll einsetzbar.

'Der Hauptzweck unseres Papiers besteht darin, Belege für die Kosten und Vorteile der Verwendung von Betrugsvorhersagemodellen zu liefern', betont Benish. Denn davon hänge ab, ob ihre Nutzung für Wirtschaftsprüfer, Investoren und Aufsichtsbehörden wirtschaftlich tragbar ist. Ein wesentliches Problem sind dabei False Positives. Denn mit jedem genaueren Audit eines verdächtigen Unternehmens laufen Kosten auf. Zudem fürchten die Anwälte großer Wirtschaftsprüfer laut Benish teure Rechtstreits mit Unternehmen, die aufgrund eines Fehlalarms zu Unrecht in Verdacht geraten sind.

'Meine Bemühungen, den M-Score im Auditing-Kontext zu verbessern, scheiterten daran, dass ich die Erfolgsquote des Modells nicht steigern konnte, ohne die Zahl der False Positives zu erhöhen', sagt Beneish. Der aktuellen Studie zufolge scheint das auch bei neueren Modellen nicht gelungen. Diese entdecken demnach zwar mehr Fälle tatsächlichen Bilanzbetrugs, liefern pro zusätzlichem Treffer aber auch über 100 mehr Fehlalarme. Das sei Beneish zufolge problematisch, da nur ein relativ geringer Teil der börsenotierten Unternehmen die Bilanzen frisiert. Wenn von 10.000 Firmen rund 60 betrügen, sei es eine Katastrophe, wenn ein Modell zu tausenden False Positives führt.

Für Wirtschaftsprüfer sei aufgrund der vielen Fehlalarme letztlich keines der sieben in der Studie untersuchten Modelle wirtschaftlich tragbar, schließen die Forscher. Für Investoren allerdings könnten sich unter dem Strich der M-Score sowie unter bestimmten Bedingungen der sogenannte F-Score lohnen. Ihr Einsatz ist also im Kontext, Fehlinvestitionen in unsauber buchführende Unternehmen zu verhindern, eine Überlegung wert.

Beim Klassiker M-Score ist bekannt, dass dieser frühzeitig große Schwindel erkannt hat. Für den US-Energiekonzern Enron, der 2001 in einem der größten Bilanzskandale der Geschichte unterging, hatten Studenten der Cornell University bereits 1998 mittels M-Score eine Bilanzfälschung vorhergesagt, als Wall-Street-Analysten noch Kaufempfehlungen aussprachen. Spätestens 2017 warnte der M-Score erstmals vor dem Pharmaunternehmen Kangmei Pharmaceutical. Dieses wurde 2019 in einem der größeren Bilanzskandale Chinas überführt, seit 2016 betrügerische Angaben zu machen.

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