Modelo Beneish

El modelo Beneish conocido como Beneish M-Score en inglés,​ es un modelo estadístico que utiliza ratios financieros, calculados con la información contable de una compañía especifica, con el objetivo de comprobar la posibilidad (con una alta probabilidad) de que los ingresos de la compañía hayan sido manipulados. Es un modelo que puntúa la posibilidad de fraude en el detalle contable de los ingresos.​

Esta fórmula fue creada por el catedrático de contabilidad, Messod Daniel Beneish,​ de la escuela de negocios de la Universidad de Indiana, la The Kelley School of Business.​

Bases de cálculo

La puntuación del modelo se basa utilizando 8 ratios financieros. A continuación listados en inglés:

Variables (financial ratios)​​

• Days Sales in Receivables Index

(DSRI) DSRI = (Net Receivables_t / Sales_t) / Net Receivables_t-1 / Sales_t-1)

• Gross Margin Index (GMI)

GMI = [(Sales_t-1 - COGS_t-1) / Sales_t-1] / [(Sales_t - COGS_t) / Sales_t]

• Asset Quality Index (AQI)

AQI = [1 - (Current Assets_t + PP&E_t + Securities_t) / Total Assets_t] / [1 - ((Current Assets_t-1 + PP&E_t-1 + Securities_t-1) / Total Assets_t-1)]

• Sales Growth Index (SGI)

SGI = Sales_t / Sales_t-1

• Depreciation Index (DEPI)

DEPI = (Depreciation_t-1/ (PP&E_t-1 + Depreciation_t-1)) / (Depreciation_t / (PP&E_t + Depreciation_t))

• Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI)

SGAI = (SG&A Expense_t / Sales_t) / (SG&A Expense_t-1 / Sales_t-1)

• Leverage Index (LVGI)

LVGI = [(Current Liabilities_t + Total Long Term Debt_t) / Total Assets_t] / [(Current Liabilities_t-1 + Total Long Term Debt_t-1) / Total Assets_t-1]

• Total Accruals to Total Assets (TATA)

TATA = (Income from Continuing Operations_t - Cash Flows from Operations_t) / Total Assets_t

Formula

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​

Interpretación

Si el M-Score obtiene una puntuación menor de -2.22 - la compañía es improbable que haya manipulado sus resultados.

Si el M-Score es mayor de -2.22 - la compañía es probable que haya manipulado los resultados.

Aspectos a tener en consideración

• El modelo Beneish es un modelo probabilista, con lo que no puede detectar compañías que manipulen sus resultados con una precisión del 100%.
• No es aplicable a instituciones financieras, dadas las particularidades de estas, el modelo puede provocar interpretaciones erróneas.

Ejemplo de una aplicación exitosa

Enron fue correctamente identificada como manipuladora de sus ingresos por estudiantes de la Universidad Cornell utilizando este modelo. Es de destacar que incluso el consenso de analistas de Wall Street mantenían la recomendación de compra.

Véase también

• Ley de Benford

Referencias

• Datos: Q28456829