Università degli Studi di Firenze Facoltà di Economia
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1 Università degli Studi di Firenze Facoltà di Economia CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN AMMINISTRAZIONE E CONTROLLO TESI DI LAUREA IN ANALISI DI BILANCIO L'ANALISI DELLA MANIPOLAZIONE DEI CONTI AZIENDALI: IL MANIPULATION SCORE IN ITALIA RELATORE Chiar.mo Prof. Dainelli Francesco CORRELATORE Chiar.mo Prof. Cecchi Massimo TESI DI LAUREA DI Gattuso Antonio Anno Accademico 2010/2011
2 INDICE INDICE INTRODUZIONE... P. 4 Capitolo Primo EARNINGS MANIPULATION 1.1 Literature Review...» L'accounts Manipulation...» La Creative Accounting e le principali tecniche di attuazione...» L'Earnings Management...» L'Earnings Manipulation, determinanti e modalità di attuazione...» Casi eclatanti di Earnings Manipulation...» 16 Capitolo Secondo ANALISI DELLE MANIPOLAZIONI CONTABILI: I METODI QUANTITATIVI 2.1 La stima degli accruals...» La valutazione del rischio di frode...» Formula Bayesiana del rischio di frode...» 30 Capitolo Terzo IL MODELLO DI BENEISH 3.1 Introduzione al modello...» I diagnostici utilizzati nel modello...» Il campione statistico...» I risultati del modello e sua attendibilità...» 44 Capitolo Quarto RIELABORAZIONE DEL MODELLO DI BENEISH PER IL CASO ITALIANO 4.1 I diagnostici utilizzati e relative modifiche applicate...» Il campione statistico...» I risultati...» Individuazione del valore soglia...» 68 CONCLUSIONI...» 74 BIBLIOGRAFIA...» 76 APPENDICI...» 79 3
3 INTRODUZIONE INTRODUZIONE Tra le varie difficoltà che un analista esterno può affrontare nel corso di un'analisi di bilancio, forse la più complessa e delicata è quella di riuscire a determinare se i valori contenuti nel bilancio corrispondono alla reale situazione dell'impresa. Talvolta, infatti, i dati di bilancio possono essere frutto di manipolazioni contabili volte a nascondere determinati risultati non troppo positivi o a fare apparire agli stakeholder dell'impresa una situazione aziendale economica, finanziaria o patrimoniale, diversa da quella effettiva. Per l'analista, infine, riuscire a rilevare tali manipolazioni è fondamentale per potere dare una valutazione corretta del reale andamento dell'impresa. Vari sono gli strumenti qualitativi e quantitativi a disposizione dell'analista per aiutarlo in questo intento. Tra gli strumenti quantitativi, dei quali verranno qui brevemente esposti i più importanti, spicca il modello di Messod D. Beneish, dell'indiana University (Bloomington, Indiana, USA), detto: Manipulation Score. Tutt'ora applicato soprattutto in ambito americano, esso è frutto di una lunga ricerca che ha portato, nella sua applicazione pratica, a dei risultati molto convincenti, tali da renderlo un modello alquanto affidabile per calcolare la probabilità di frode contabile. In particolare esso verifica la presenza di una tipologia di manipolazione contabile detta: Earnings Manipulation, ovverosia la manipolazione degli utili volta a rappresentare un risultato d'esercizio più elevato di quello realmente conseguito. In Italia, tuttavia, vi sono differenze nella struttura economica e nelle norme contabili vigenti tali da non rendere possibile l'applicazione del modello originale, concepito invece per le imprese americane. Lo scopo di questa ricerca è quello di basarsi sullo studio di Beneish al fine di creare un modello simile per il panorama delle imprese italiano. Analizzeremo in questo studio in maniera approfondita il fenomeno dell'earnings Manipulation; gli strumenti diagnostici utilizzati da Beneish per individuare le imprese manipolatrici; il campione di imprese da lui costruito per la ricerca statistica; nonché le modalità di applicazione pratica del modello. Sarà particolarmente funzionale allo scopo della ricerca l'analisi delle teorie alla base del Manipulation Score che hanno guidato la scelta degli indicatori con cui è composto il modello e che conferiscono allo stesso un certo livello di attendibilità. 4
4 INTRODUZIONE La ricerca di seguito esposta è stata condotta al fine di realizzare un modello affidabile che possa essere utilizzato da chiunque voglia verificare l'attendibilità del bilancio di un'impresa e in special modo dalle banche e dagli istituti di credito, al fine di consentire loro di avere uno strumento in più che permetta, senza particolari costi di applicazione, di difendersi da inganni contabili e prevenire, in alcuni casi, anche fenomeni di bancarotta fraudolenta. Attraverso uno studio statistico su un campione costituito da più di mille imprese, costruito grazie all'ausilio di database quali AIDA e Bloomberg, si è giunti alla determinazione degli indicatori più affidabili per identificare le imprese manipolatrici, basandosi sia su quelli già utilizzati nel modello ideato da Beneish, sia su diagnostici appositamente costruiti per la specifica realtà italiana. Questi indicatori sono stati poi inseriti in un modello di regressione al fine di realizzare la formula del Manipulation Score italiano. Con lo scopo di migliorare la qualità del modello, quest'ultimo è stato ottimizzato eliminando le variabili che risultavano meno significative e proceduto alla definizione delle modalità che consentono l'utilizzo pratico del modello nei casi concreti, tenendo conto dei suoi punti di forza e di debolezza. Si è ottenuta, così, una formula che è risultata essere in grado di individuare correttamente un'alta percentuale di imprese manipolatrici, rappresentando, dunque, uno strumento utile per difendersi dalle frodi contabili in particolare da pratiche di gonfiamento degli utili messe in atto dalle imprese italiane che applicano i principi contabili nazionali. 5
5 BIBLIOGRAFIA BIBLIOGRAFIA ALTMAN (2000), Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-Score and Zeta models, New York University, Journal of Finance vol.7. ALTMAN (1993), Corporate financial distress of bankruptcy, New Jersey, John Wiley & Sons, 2 ed. ALTMAN-EBERHART (1994), DO seniority provisions protect bondholders investments?, New York University, Journal of Portfolio Management vol.20. BARTOV-GUI-TSUI (2000),Discretionary-Accruals models and audit qualifications, University of Rochester, Ninth Annual Conference on Financial Economics and Accounting. BENEISH (1999), The detection of Earnings Manipulation, Indiana University, Financial Analysts Journal vol.55. BENEISH (1999), Incentives and penalties related to earnings overstatements that violate GAAP, Indiana University, The Accounting Review vol.74. BENEISH-PRESS (1993), Cost of technical violation of accounting-based debt covenants, Indiana University, The Accounting Review vol.68. CHIARUTTINI (2004), Consulenza tecnica gruppo Parmalat. Incarico del 13 gennaio 2004: profili di falsità dei bilanci, Milano, Tribunale di Milano. DEANGELO (1986), Accounting numbers as market valuation substitutes: a study of management buyouts of public shareholders, University of Southern California, The Accounting Review vol.61. DEGEORGE-PATEL-ZECKHAUSER (1999), Earnings Management to exceed thresholds, UK, C.E.P.R. Discussion Paper n FRIDSON (1993), Financial StatementAnalysis: A Practitioner's Guide, New York, John Wiley & Sons. HINES (1982), The usefulness of annual reports: the anomaly between the efficient markets hypothesis and shareholder surveys, UK, Accounting and Business Research vol.12. HEALY (1985), Evidence on the effect of bonus schemes on accounting procedure and accrual decisions, Harvard University, Massachusetts, Journal of Accounting and Economics vol.7. 76
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