O Beneish M-Score é um modelo estatístico utilizado para detectar se uma empresa manipulou os seus resultados.
O modelo foi criado pelo Professor Messod Beneish em Junho de 1999, após a publicação de um artigo intitulado The Detection of Earnings Manipulation.
A lógica subjacente ao M-Score de Beneish é que uma combinação de práticas agressivas de reconhecimento de receitas, manipulação de margens (que pode sugerir uma capitalização de custos), alterações nos rácios de alavancagem e na qualidade dos activos (por exemplo, as empresas podem fazer aquisições para distorcer os resultados) e discrepâncias entre os resultados e os fluxos de caixa (que podem sugerir acréscimos agressivos) podem ser utilizadas para inflacionar os resultados.
O Beneish M-score é calculado a partir de 8 variáveis (rácios financeiros):
DSRI = (Contas a receber líquidas ano t / Vendas ano t ) / (Contas a receber líquidas ano T-1 / Vendas ano T-1 )
GMI = [ Margem bruta ano t -1 / Margem bruta t ].
AQI = [Total do activo t - (Activos correntes t + Activos corpóreos t ) / Total do activo t ] / [ Total do activo t-1 - ((Activos correntes t-1 + Activos corpóreos t-1 ) / Total do activo t-1 ) ] ] ].
SGI = volume de negócios t / volume de negócios t-1
DEPI = (Amortizações t-1 / (activos tangíveis t-1 + amortizações t-1 )) / (Amortizações t / (activos tangíveis t + amortizações t ))
SGAI = (Gastos gerais e administrativos t / Vendas t ) / (Gastos gerais e administrativos T-1 / Vendas T-1 )
LVGI = [(Passivo corrente t + Dívida total de longo prazo t ) / Activo total t ] / [(Passivo corrente t-1 + Dívida total de longo prazo t-1 ) / Activo total t-1 ]
TATA = (resultado líquido t - fluxo de caixa das operações t ) / Activo total t
A fórmula de cálculo do M-score é a seguinte:
M-score = -4,84 + 0,92 × DSRI + 0,528 × GMI + 0,404 × AQI + 0,892 × SGI + 0,115 × DEPI -0,172 × SGAI + 4,679 × TATA - 0,327 × LVGI
O valor limite é de -1,78 para o modelo cujos coeficientes são utilizados na secção anterior.
Se aplicarmos esta análise à Tesla para o período do segundo trimestre de 2021 ao segundo trimestre de 2022, obtemos os seguintes resultados:
Este valor de 2,55 está muito acima do limiar declarado de -1,78 para "manipulação provável dos lucros".
Isto sugere que a Tesla, conhecida pelas suas práticas contabilísticas agressivas, seria fortemente suspeita de manipulação dos lucros de acordo com esta medida.
A Tesla levanta bandeiras vermelhas, particularmente nas seguintes áreas:
Note-se que este exercício específico é de natureza académica.
Muitos podem discordar sobre a fórmula específica utilizada para calcular a pontuação, os pontos de corte e a utilidade de reduzir um exercício complexo a uma única pontuação.
Mas existe uma lógica subjacente à utilização destes factores para avaliar a potencial manipulação dos lucros nas demonstrações financeiras das empresas, porque são estes os diferentes tipos de elementos que se procuram.
O Beneish M-score é um modelo estatístico que utiliza rácios financeiros para determinar se uma empresa manipulou os seus ganhos.
A fórmula de Beneish M-score é a seguinte:
M-score = -4,84 + 0,92 × DSRI + 0,528 × GMI + 0,404 × AQI + 0,892 × SGI + 0,115 × DEPI -0,172 × SGAI + 4,679 × TATA - 0,327 × LVGI
O valor-limite é -1,78 para o modelo. Se a pontuação M for inferior a -1,78, considera-se improvável que a empresa seja uma manipuladora de resultados.
Se o M-score for superior a -1,78, a empresa é considerada um potencial manipulador de lucros.
Poder-se-ia considerar que existe uma zona cinzenta em torno desta pontuação.
Um M-score de Beneish elevado significa que a empresa é suspeita de manipular os lucros através desta medida.
Quais são os exemplos de empresas com um Beneish M-score elevado?
Exemplos de empresas com um Beneish M-score elevado incluem a Tesla, a Enron e a Worldcom.
O Beneish M-score tem sido criticado por ser demasiado simplista e por se basear em dados contabilísticos que podem ser facilmente manipulados.
O Beneish M-score é um modelo estatístico que utiliza rácios financeiros para avaliar se uma empresa manipulou os seus resultados.
Este modelo é útil para detectar a manipulação dos resultados que não seria detectada por outros métodos, como os GAAP ou as IFRS.
O Beneish M-score tem um grau de precisão razoavelmente elevado na previsão da manipulação dos resultados, uma vez que existe uma lógica subjacente aos parâmetros que utiliza e à sua ponderação.
Por conseguinte, pode ser uma ferramenta valiosa para os investidores quando ponderam investir numa empresa.
No entanto, é de notar que o Beneish M-score não é perfeito e, em algumas circunstâncias, pode dar falsos positivos.
Por conseguinte, é importante utilizar o Beneish M-score em conjunto com outros métodos analíticos ao avaliar uma empresa.