Die Aufdeckung bilanzpolitischer Maßnahmen ist eines der zentralen Themen der Bilanzanalyse. Da den Außenstehenden oftmals nur die Bilanz als Informationsquelle zur Verfügung steht, ist dies stets mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden.
Gerade in den letzten Jahren haben sich durch die immer stärkere Kapitalmarktorientierung die Anreize zur Bilanzpolitik deutlich erhöht, einhergehend mit einer immer genaueren Analyse, die diesem Trend entgegenzuwirken versucht. Mit Hilfe ständig neuer Methoden gilt es, sowohl die Anreize wie auch die Möglichkeiten der Unternehmen zu analysieren, um eine zuverlässige Prognose über den Umfang der Bilanzpolitik abgeben zu können.
Seit den achtziger Jahren wurden zahlreiche statistische Modellansätze vorgestellt, mit deren Hilfe das Ausmaß der Bilanzpolitik untersucht werden kann. Der gängige Ansatz verwendet dabei die Periodenabgrenzungen um das Ausmaß an Bilanzpolitik zu schätzen. Es gibt aber auch andere Vorgehensweisen, die beispielsweise die Verteilung der Unternehmensgewinne um eine Schwelle herum betrachten.
Die vorliegende Arbeit untersucht die gängigsten dieser Modelle und vergleicht sie hinsichtlich ihrer Fähigkeiten Bilanzpolitik zu identifizieren sowie ihrer Datenanforderungen. Ziel der Arbeit ist es zu ermitteln welches der Modelle Earnings Management (EM)1 am zuverlässigsten erkennt und wie das Aufwand-Nutzen-Verhältnis der Modelle liegt, um eine Einschätzung darüber treffen zu können, welches Modell unter den jeweiligen Untersuchungsvoraussetzungen am besten geeignet ist.
Die Datenanforderungen spielen eine zentrale Rolle, wenn zur Durchführung einer empirischen Studie eines der Modelle zum Einsatz kommen soll, da die zur Verfügung stehende Datenbasis oft stark eingeschränkt ist und daher längst nicht alle Modelle in Frage kommen. Die Arbeit konzentriert sich auf die Periodenabgrenzungsmodelle sowie die Gewinnverteilungsmodelle, da diese die meist genutzten sind und das Weiterent-wicklungspotential am größten ist.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen der Bilanzpolitik
2.1 Definition und Zielsystem der Bilanzpolitik
2.1.1 Definition
2.1.2 Zielsystem
2.1.3 Zielgrößen der Bilanzpolitik
2.1.4 Instrumente der Bilanzpolitik
2.2 Modelle zur Entdeckung von Bilanzpolitik
2.2.1 Einführung
2.2.2 Darstellung verschiedener Modelltypen
2.2.2.1 Modelle basierend auf aggregierten Periodenabgrenzungen
2.2.2.2 Modelle basierend auf spezifischen Periodenabgrenzungen
2.2.2.3 Modelle basierend auf der Verteilung der Gewinngröße
3 Kriterien zur Beurteilung der Modelle
3.1 Fehler erster und zweiter Art
3.2 Test der Gesamterklärungsgüte
3.3 Fehlspezifikationen / ommitted variables
3.4 Aussagekraft
3.5 Datenanforderungen
4 Beurteilung ausgewählter Modelle
4.1 Random Walk Modell von DeAngelo 1986
4.1.1 Darstellung der Studie und ihrer Ergebnisse
4.1.2 Fehlspezifikationen und ausgelassenen Variablen
4.1.3 Fehler erster und zweiter Art
4.1.4 Bestimmtheitsmaß R²
4.1.5 Ansatz für weitere Untersuchungen
4.2 Cross-Sectional-Jones-Modell von DeFond und Jiambalvo 1994
4.2.1 Darstellung der Studie und ihrer Ergebnisse
4.2.2 Vorstellung des verwendeten Modells
4.2.3 Fehlspezifikationen und ausgelassene Variablen
4.2.4 Beurteilung des Testvorgehens
4.2.5 Ansatz für weitere Untersuchungen
4.3 Modifiziertes Jones-Modell nach Dechow et al. 1995
4.3.1 Darstellung der Studie und ihrer Ergebnisse
4.3.2 Vorstellung des verwendeten Modells
4.3.3 Fehler erster und zweiter Art
4.3.4 Ausgelassene Variablen und Fehlspezifikationen
4.3.5 Bestimmtheitsmaß R²
4.4 Modell nach Van Tendeloo, Vanstraelen 2005
4.4.1 Darstellung der Studie und der Ergebnisse
4.4.2 Vorstellung des verwendeten Modells
4.4.3 Beurteilung des Modells
4.5 Modell von Maijoor/Vanstraelen 2006
4.5.1 Darstellung der Studie und der Ergebnisse
4.5.2 Vorstellung des verwendeten Modells
4.5.3 Beurteilung des Modells
4.6 Das GMM-Modell von Kang/Sivaramakrishnan 1995
4.6.1 Darstellung der Studie und ihrer Ergebnisse
4.6.2 Darstellung des Modells
4.6.3 Fehler erster und zweiter Art
4.6.4 Bestimmtheitsmaß R²
4.6.5 Fehlspezifikationen
4.7 Das TDM nach L. Babalyan (2007)
4.7.1 Darstellung der Studie und der Ergebnisse
4.7.2 Darstellung des verwendeten Modells
4.7.3 Beurteilung des Modells
4.8 Zwischenfazit der aggregierten Modelle
4.9 Spezifisches Accruals-Modell
4.9.1 Darstellung der Studie
4.9.2 Darstellung des Modells
4.9.3 Bestimmtheitsmaß
4.9.4 Fehlspezifikationen
4.9.5 Fehler erster und zweiter Art
4.9.6 Abschließende Beurteilung
4.10 Verteilungsmodell nach Burgstahler/Dichev 1997
4.10.1 Darstellung der Studie und der Ergebnisse
4.10.2 Beurteilung des Modells
4.10.3 Überblick ähnlicher Studien
5 Fazit
5.1 Trade-Off zwischen Datenanforderungen und Aussagekraft
5.2 Abschließende Beurteilung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit verfolgt das Ziel, einen fundierten Überblick über statistische Methoden zur Identifikation von Bilanzpolitik zu geben, deren Eignung kritisch zu bewerten und ein Verständnis für das Spannungsfeld zwischen Datenverfügbarkeit und Aussagekraft der Modelle zu entwickeln.
- Grundlagen und Anreizsysteme der Bilanzpolitik
- Vergleichende Analyse von Periodenabgrenzungs- und Verteilungsmodellen
- Methodische Beurteilung anhand von Fehlern 1. und 2. Art sowie R²
- Analyse der Datenanforderungen und Modellspezifikationen
Auszug aus dem Buch
1 Einleitung
Die Aufdeckung bilanzpolitischer Maßnahmen ist eines der zentralen Themen der Bilanzanalyse. Da den Außenstehenden oftmals nur die Bilanz als Informationsquelle zur Verfügung steht, ist dies stets mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden. Gerade in den letzten Jahren haben sich durch die immer stärkere Kapitalmarktorientierung die Anreize zur Bilanzpolitik deutlich erhöht, einhergehend mit einer immer genaueren Analyse, die diesem Trend entgegenzuwirken versucht. Mit Hilfe ständig neuer Methoden gilt es, sowohl die Anreize wie auch die Möglichkeiten der Unternehmen zu analysieren, um eine zuverlässige Prognose über den Umfang der Bilanzpolitik abgeben zu können.
Seit den achtziger Jahren wurden zahlreiche statistische Modellansätze vorgestellt, mit deren Hilfe das Ausmaß der Bilanzpolitik untersucht werden kann. Der gängige Ansatz verwendet dabei die Periodenabgrenzungen um das Ausmaß an Bilanzpolitik zu schätzen. Es gibt aber auch andere Vorgehensweisen, die beispielsweise die Verteilung der Unternehmensgewinne um eine Schwelle herum betrachten.
Die vorliegende Arbeit untersucht die gängigsten dieser Modelle und vergleicht sie hinsichtlich ihrer Fähigkeiten Bilanzpolitik zu identifizieren sowie ihrer Datenanforderungen. Ziel der Arbeit ist es zu ermitteln welches der Modelle Earnings Management (EM) am zuverlässigsten erkennt und wie das Aufwand-Nutzen-Verhältnis der Modelle liegt, um eine Einschätzung darüber treffen zu können, welches Modell unter den jeweiligen Untersuchungsvoraussetzungen am besten geeignet ist. Die Datenanforderungen spielen eine zentrale Rolle, wenn zur Durchführung einer empirischen Studie eines der Modelle zum Einsatz kommen soll, da die zur Verfügung stehende Datenbasis oft stark eingeschränkt ist und daher längst nicht alle Modelle in Frage kommen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung definiert das Thema Bilanzpolitik, erläutert die Relevanz der Untersuchung und stellt die Forschungsfrage nach der Effektivität und dem Aufwand-Nutzen-Verhältnis verschiedener statistischer Entdeckungsmodelle.
2 Grundlagen der Bilanzpolitik: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Fundamente der Bilanzpolitik, inklusive Definitionen, Anreizsysteme und die verschiedenen Instrumente, die Unternehmen zur Gestaltung ihres Jahresabschlusses nutzen.
3 Kriterien zur Beurteilung der Modelle: Hier werden die methodischen Bewertungsmaßstäbe definiert, darunter statistische Fehler erster und zweiter Art sowie das Bestimmtheitsmaß R² und Fehlspezifikationen.
4 Beurteilung ausgewählter Modelle: Dieser Hauptteil bietet eine detaillierte, kritische Analyse verschiedener statistischer Modelle zur Entdeckung von Bilanzpolitik, gegliedert nach Modellgenerationen und spezifischen Ansätzen.
5 Fazit: Das Fazit führt die Ergebnisse zusammen, diskutiert den Trade-Off zwischen Datenbedarf und Aussagekraft der untersuchten Modelle und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Forschung.
Schlüsselwörter
Bilanzpolitik, Earnings Management, Periodenabgrenzungen, Accruals, Regressionsanalyse, GMM-Methode, Bilanzanalyse, Datenanforderungen, Modellbeurteilung, Fehler erster Art, Fehler zweiter Art, Bestimmtheitsmaß, Bilanzmanipulation, Gewinnglättung, Finanzanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Identifikation und Messung von Bilanzpolitik mittels statistischer Verfahren, um die Qualität und Zuverlässigkeit der externen Rechnungslegung zu bewerten.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Im Zentrum stehen die theoretischen Grundlagen der Bilanzpolitik, die methodischen Kriterien zur Bewertung von Entdeckungsmodellen sowie die kritische Analyse existierender statistischer Ansätze.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, zu ermitteln, welche statistischen Modelle am zuverlässigsten Bilanzpolitik (Earnings Management) aufdecken können und welches Aufwand-Nutzen-Verhältnis diese unter spezifischen Rahmenbedingungen bieten.
Welche wissenschaftlichen Methoden kommen zum Einsatz?
Die Arbeit nutzt einen komparativen Ansatz, bei dem verschiedene ökonometrische Modelle zur Periodenabgrenzung und Gewinnverteilung anhand von Kriterien wie Fehlerquoten (Alpha/Beta) und Erklärungsgüte verglichen werden.
Welche Aspekte werden im Hauptteil fokussiert?
Der Hauptteil analysiert detailliert gängige Modelle, von klassischen Ansätzen wie dem DeAngelo- oder Jones-Modell bis hin zu neueren Verfahren wie dem GMM-Modell oder dem Target-Deviation-Modell (TDM) von Babalyan.
Wie lässt sich die Arbeit anhand der Schlüsselwörter charakterisieren?
Die Arbeit ist im Bereich der empirischen Rechnungslegungsforschung angesiedelt, mit Schwerpunkten auf Bilanzmanipulation, statistischen Messverfahren und der Effizienz von Prüfungs- und Analyseinstrumenten.
Warum wird das Random-Walk-Modell als unzureichend kritisiert?
Es beruht auf der unrealistischen Annahme konstanter normaler Periodenabgrenzungen und reagiert sehr empfindlich auf Sondereffekte, was zu hoher Fehleranfälligkeit führt.
Welchen Vorteil bietet das Target-Deviation-Modell (TDM) nach Babalyan?
Das TDM integriert Anreizgrößen direkt in die Modellierung und erreicht dadurch eine deutlich höhere Erklärungsgüte im Vergleich zu rein aggregierten Modellen, die nur auf Abgrenzungskonten basieren.
- Quote paper
- Bastian Schultz (Author), 2008, Kritischer Vergleich ausgewählter statistischer Verfahren zur Aufdeckung von Bilanzpolitik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/119071
