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L'analisi della manipolazione dei conti aziendali: il Manipulation Score in Italia

Informazioni tesi

  Autore: Antonio Gattuso
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Università degli Studi di Firenze
  Facoltà: Economia
  Corso: Scienze dell'economia
  Relatore: Francesco Dainelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 84

La presente ricerca ha portato alla realizzazione di un indicatore italiano per la prevenzione delle frodi di bilancio sul modello del Manipulation Score di Beneish.

Il bilancio, com'è noto, costituisce un importante strumento di informazione per tutti gli stakeholder. Esso rappresenta la principale fonte di informazioni sulla quale molti operatori del mercato prendono le loro decisioni. È dunque importante che i dati in esso contenuti corrispondano alla realtà aziendale: una rappresentazione non veritiera della situazione economica, finanziaria e patrimoniale dell'azienda creerebbe, infatti, quelle asimmetrie informative che possono compromettere l'equilibrio di mercato. Varie sono le forme di alterazione dei dati di bilancio, da quelle che si mantengono all'interno dei principi contabili a quelle che si traducono di fatto in una frode di bilancio. Vi sono manipolazioni contabili volte a rappresentare uno stato patrimoniale più solido sovrastimando le voci dell'attivo e riducendo le passività (talvolta anche facendo sparire interi debiti), quelle volte a gonfiare il Cash Flow operativo inserendo ad esempio entrate di cassa non inerenti l'attività operativa o eliminando uscite che dovrebbero invece farne parte e, infine, quelle volte a rappresentare un utile più elevato di quello realmente conseguito. Queste ultime, dette “Earnings Management” o “Earnings Manipulation”, sono quelle maggiormente diffuse soprattutto nell'attuale periodo di crisi che stiamo vivendo. Un andamento negativo dell'economia può incidere negativamente sull'equilibrio economico dell'azienda. Essa, tuttavia, può tentare di nascondere alla collettività la sua cattiva situazione economico-finanziaria gonfiando, attraverso varie tecniche più o meno legali, il proprio risultato d'esercizio. L'impresa in questo modo riuscirà ad ottenere più facilmente finanziamenti sia in termini di mezzi propri (ad esempio emettendo nuove azioni) sia in termini di crediti da parte dei soggetti prestatori di capitale.
Nel corso degli ultimi anni sono nati vari metodi di misurazione del grado di affidabilità dei bilanci, ognuno con i suoi pregi e i suoi difetti. La mancata contestualizzazione di tali metodi ai principi contabili italiani ne impedisce, tuttavia, l'applicazione nel nostro Paese. Il contributo della ricerca mira a colmare questa lacuna e fornire ai creditori sociali un valido strumento di aiuto per individuare casi di Earnings Manipulation.
Per raggiungere le finalità sopra illustrate è stato necessario scegliere un metodo di rilevazione delle frodi contabili che fosse già largamente applicato e riconosciuto dalla dottrina internazionale, con lo scopo di rielaborarlo per renderlo utilizzabile anche in Italia. La scelta è ricaduta pertanto nel modello di Messod D. Beneish (1999) detto: “Manipulation Score”, tuttora ampiamente utilizzato e affermato.
La ricerca ripercorre le fasi che hanno condotto alla realizzazione del modello originale al fine di creare un modello simile che possa funzionare per i bilanci italiani. Il lavoro muoverà dall'adeguamento degli indicatori previsti dal modello secondo i principi contabili nazionali, alla costruzione ex-novo di un indicatore di frode più vicino alla realtà italiana.
Gli step della ricerca riguarderanno:
1. l'utilizzo di database quali AIDA e Bloomberg per la costruzione di un campione formato da 1028 imprese italiane sul quale effettuare l'analisi statistica e le prove del modello;
2. l'individuazione degli indicatori più utili allo scopo;
3. la definizione della formula attraverso un modello di regressione che utilizzerà gli indicatori individuati;
4. l'individuazione della soglia di probabilità che consentirà di minimizzare i costi di applicazione del modello.

Il risultato finale di questa ricerca porterà alla realizzazione di una formula in grado di individuare correttamente un'alta percentuale di imprese manipolatrici, rappresentando così uno strumento affidabile per la prevenzione di casi di Earnings Manipulation.

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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. 3

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