Анализ качества прибыли как инструмент финансовой экспертизы

Перевод статьи от Марка Варшавского.

Больше переводов в телеграмм-канале:

Качество прибыли - важный аспект оценки финансового состояния компании. Его изучают по меньшей мере с 1934 года, о чем говорится в книге Грэма и Додда «Анализ ценных бумаг». Действительно, Уоррен Баффетт считает руководство к этой книге одной из четырех самых ценных книг, которыми он владеет.

Качество прибыли - это способность отчетных доходов компании наилучшим образом отражать ее истинные доходы. Качество доходов - это также стабильность или отсутствие таковой в отчетных доходах компании.

Аналитики, инвесторы и менеджмент разработали десятки криминалистических индексов, которые помогают бухгалтеру-криминалисту оценить вероятность манипулирования доходами подозреваемой компании. Широкий спектр криминалистических индексов был разработан для оценки качества доходов и определения того, может ли финансовая отчетность компании отражать манипуляции с доходами. Качество доходов компании - это один из аспектов расследования, который часто упускается из виду в процессе финансовой экспертизы.

В этой статье рассматриваются различные аспекты качества прибыли, а также описывается метод выявления манипуляций с прибылью. Модель M-Score Бениша (Модель Бениша), используемая в качестве инструмента финансовой экспертизы, может помочь оценить вероятность манипулирования доходами в компании, а также выявить области, которые могут потребовать более тщательного изучения.

Качество прибыли - это степень отклонения заявленной чистой прибыли от реальной, истинной прибыли компании. Анализ прибыли компании за определенный период времени может служить показателем того, насколько последовательной и повторяющейся является прибыль за определенный период. Однако, поскольку за финансовую отчетность отвечает руководство компании, операции могут быть структурированы таким образом, чтобы наилучшим образом достичь желаемого результата учета путем отражения ключевых финансовых операций в выгодном для компании свете. Поэтому влияние той или иной операции может варьироваться от компании к компании, а также между различными отраслями. Кроме того, процесс определения прибыли становится более проблематичным и все труднее поддается контрольной оценке из-за огромного количества методов составления отчетности, которые используют отдельные компании для отражения прибыли, такой как операционная прибыль, чистая прибыль и прибыль до уплаты налогов. Все эти различные факторы создают непостоянство, что может увеличить вероятность того, что отчетная прибыль компании может быть манипулирована, а не раскрыта.

Некоторые примеры бухгалтерских манипуляций, на которые следует обратить внимание при изучении данных финансовой отчетности на предмет качества доходов компании, включают:

Доходы, отраженные в отчетности компании, являются результатом применения методов бухгалтерского учета в сочетании с обычной практикой ведения бизнеса. В связи с этим начисления функционируют как временные корректировки для определения сроков операций компании, предоставляя наилучшие предположения и оценки руководства. В результате начисления могут представлять собой приемлемые бухгалтерские оценки, основанные на рациональной оценке будущего, или главный инструмент руководства для манипулирования доходами. Хотя большие начисления не являются автоматическим признаком мошенничества, бухгалтер-криминалист должен знать, что фундаментальный компонент многих мошенничеств с финансовой отчетностью сосредоточен на манипулировании доходами с использованием начислений. Часто бывает трудно отличить одно от другого, но величина и цель начислений могут быть использованы в качестве барометра, чтобы помочь бухгалтеру-криминалисту в выявлении манипуляций с прибылью.

Балансовый отчет, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств взаимосвязаны и должны анализироваться вместе. Если цифры в этих отчетах не имеют смысла, необходимо провести более глубокое исследование. В целом отчет о движении денежных средств можно считать более объективным показателем эффективности и лучшим предсказателем истинных доходов компании и ее будущей стабильности.

Одним из методов количественной судебной экспертизы, разработанным для выявления факта манипулирования прибылью компании, является модель Бениша, разработанная профессором Мессодом Бенишем. Модель Бениша похожа на Z-Score Альтмана, но используется для выявления манипулирования прибылью, а не в качестве предиктора банкротства. Компании с более высокими показателями по модели Бениша с большей вероятностью являются манипуляторами. В своем исследовании модель Бениша смогла выявить три четверти компаний, которые манипулировали своими доходами. Модель Бениша может быть рассчитана на основе годовой финансовой отчетности компании и позволяет отличить манипуляторов от не-манипуляторов путем применения переменных из финансовой отчетности. Необходимо провести дополнительное расследование, чтобы выявить потенциальные законные причины возникающих отклонений.

Модель Бениша использует восемь финансовых переменных, которые считаются индикаторами компаний, склонных к манипулированию финансовой отчетностью. Вероятность манипулирования возрастает, если в финансовой отчетности компании обнаруживаются статистически значимые изменения в дебиторской задолженности, ухудшение валовой прибыли, снижение качества активов, рост продаж, увеличение начислений и т. д.

Восемь переменных, используемых в модели Бениша, представлены ниже в виде «индексов», чтобы избежать путаницы с финансовыми «коэффициентами» (примечание: цифры финансовой отчетности за текущий год обозначены как «cy», а цифры финансовой отчетности за предыдущий год - как «py»):

1) Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности (dSRI - Days’ Sales in Receivables Index) - измеряет соотношение дней, в течение которых продажи находятся в дебиторской задолженности, и сравнивает это соотношение с предыдущим годом. Результат, превышающий 1,0, указывает на то, что дебиторская задолженность в процентах от продаж увеличилась по сравнению с предыдущим годом. Поэтому, хотя непропорциональное увеличение дебиторской задолженности по отношению к объему продаж может быть результатом обычной деятельности компании, например, законных продаж в конце месяца или общих кредитных решений, оно также может свидетельствовать о завышенных доходах.

2) Индекс валовой маржи (GMI - Gross Margin Index) - измеряет отношение валовой маржи компании за предыдущий год к валовой марже за текущий год. Валовая маржа компании ухудшается, если результат превышает 1,0. Ухудшение валовой маржи является негативным показателем перспектив компании, что делает такие компании более склонными к манипулированию доходами.

3) Индекс качества активов (aQI - Asset Quality Index) - измеряет качество активов компании, рассчитывая отношение внеоборотных активов, за исключением заводов, основных средств и оборудования, к общей сумме активов. Он указывает на сумму общих активов, которые с меньшей вероятностью будут в конечном итоге реализованы, что определяется как качество активов. aQI больше 1,0 указывает на то, что компания потенциально увеличила отсрочку расходов или увеличила нематериальные активы и создала манипуляцию доходами. Таким образом, чем больше aQI, указывающий на снижение качества активов, тем выше вероятность манипулирования прибылью.

4) Индекс роста продаж (SGI - Sales Growth Index) - результат, превышающий 1,0, означает рост продаж по сравнению с предыдущим годом. Сам по себе рост продаж не свидетельствует о манипулировании прибылью, однако растущие компании с большей вероятностью совершат манипулирование прибылью.

5) Индекс амортизации (DepI - Depreciation Index) - показатель DepI, превышающий 1,0, может свидетельствовать о пересмотре в сторону увеличения сроков эксплуатации основных средств компании, что приведет к увеличению ее доходов.

6) Индекс продаж, общих и административных расходов (SGAI - Sales, General and Administrative Expenses Index) - измеряет отношение SGaI компании к объему продаж (выручке). Непропорциональное увеличение объема продаж по сравнению с SGaI будет служить негативным признаком в отношении будущих перспектив компании.

7) Индекс общего объема начислений к общему объему активов (TATA - Total Accruals to Total Assets Index) - начисления, рассчитываемые в данной формуле как оборотный капитал, отличный от денежных средств, представляют собой оценку краткосрочного прогнозируемого притока и оттока средств компании. За исключением каких-либо серьезных изменений в компании, эти начисления должны быть достаточно постоянными в пределах некоторой приемлемой меры статистической вариации. В результате, как показано выше, более высокие положительные начисления ассоциируются с возможностью манипулирования прибылью.

8) Индекс левериджа (LvGI - Leverage Index) - измеряет отношение общей суммы долга компании к общей сумме активов. Если LvGI больше 1,0, это свидетельствует о повышенном левередже и, следовательно, о том, что компания более склонна к манипулированию финансовой отчетностью.

Хотя каждая переменная может использоваться по отдельности для оценки конкретного компонента финансовой отчетности компании, модель Бениша берет результаты компании по этим восьми переменным и применяет их в следующей формуле:

Цифра -4,84 используется в формуле как константа, а каждая из восьми переменных умножается на соответствующее ей постоянное число. При применении модели Бениша показатель больше -2,22 (т.е. менее отрицательного) свидетельствует о том, что финансовая отчетность компании могла быть подвергнута манипуляциям.

Следующие две компании получили широкую огласку в связи с манипулированием доходами в их финансовых отчетах. Криминалистические показатели модели Бениша были применены к этим двум компаниям за определенный год, до того, как о мошенничестве компании стало известно общественности. Полученные результаты весьма интересны и показательны с точки зрения применения финансовой криминалистики.

До своего краха в 2001 году «Enron» занимала 7-е место в списке 500 крупнейших компаний по версии Fortune. В то время «Enron» была известна как одна из самых передовых и уважаемых компаний в мире.

Чтобы скрыть свое реальное финансовое положение, «Enron» использовала целый ряд обманных и мошеннических методов ведения бухгалтерского учета. Однако перед падением компании и ее банкротством 2 декабря 2001 года в ее финансовой отчетности были обнаружены предупреждающие знаки. Два из этих предупреждающих признаков заключались в том, как «Enron» измеряла и отражала в отчетности свою общую выручку и отрицательные операционные денежные потоки. Однако самым большим тревожным сигналом в финансовой отчетности «Enron» были признаки низкого качества прибыли, о чем свидетельствовали несколько ключевых криминалистических показателей.

Применение модели выгоды к финансовой отчетности «Enron» показало, что компания, возможно, манипулировала своими доходами еще в 1997 году. Расчеты по первым двум столбцам Таблицы 1, приведенной ниже, представляют собой выводы модели Бениша и делят компании на две группы - не манипулирующие и манипулирующие. В колонке справа, озаглавленной «Enron», представлены результаты применения модели Бениша к финансовой отчетности «Enron» за 1997 год.

В Таблице 1 показано, что по трем из восьми переменных показатели компании «Enron» близки или выше, чем у манипуляторов: Индекс валовой маржи (GMI), Индекс качества активов (aQI) и Индекс роста продаж (SGI).

Согласно финансовой отчетности, валовая маржа компании enron снизилась с 21,15 % в 1996 году до 14,61 % в 1997 году, а затем до 6,22 % в 2000 году. Индекс валовой маржи компании «Enron», равный 1,448, на 21,4% превысил средний показатель категории манипуляторов, равный 1,193.

Индекс качества активов компании «Enron», равный 1,308, был выше среднего показателя для манипуляторов, равного 1,254, и на 25% выше среднего показателя для не-манипуляторов, равного 1,039.

Индекс роста продаж для «Enron» составил 1,526, что представляет собой показатель, близкий к среднему показателю манипуляторов, определенному по модели Бениша. «Enron» использовала завышенные доходы в качестве своей стратегии, чтобы создать у внешних инвесторов впечатление, что компания является инновационной, быстрорастущей инвестицией. За четыре года, предшествовавших ее краху, заявленные доходы «Enron» выросли с 13,3 миллиарда долларов в 1996 году до 100,8 миллиарда долларов в 2000 году, что составило невероятный рост в 750%. За период с 19999 по 2000 год, с 40,1 миллиарда долларов до 100,8 миллиарда долларов, доходы компании «Enron» выросли на 151%, что не имеет аналогов ни в одной отрасли.

Общий результат для компании «Enron» при применении расчетов по Модели составил -1,89, что превышает стандарт -2,22, используемый для оценки вероятности манипулирования. Этот результат делает компанию «Enron» потенциальным кандидатом на манипулирование доходами в финансовой отчетности в 1997 году, за несколько лет до того, как мошенничество стало достоянием общественности.

Подробные расчеты для компании «Enron» с использованием модели beneish представлены ниже:

Еще одним реальным примером манипулирования доходами в финансовой отчетности стала компания ZZZZ Best Company, Inc. (Z-best) и деятельность ее основателя Барри Минкоу*. Z-best казалась чрезвычайно успешной компанией по чистке и реставрации ковров, но была фасадом для масштабной схемы пирамиды. В январе 1986 года компания Z-best вышла на биржу. Три года спустя, в 1989 году, г-н Минков был приговорен к 25 годам тюремного заключения за мошенничество с ценными бумагами, отмывание денег, уклонение от уплаты налогов и другие обвинения.

В таблице 3 ниже приведена сводка отдельных переменных, рассчитанных на основе финансовой отчетности Z- best за 1986 год, и сравниваются результаты четырех средних переменных из модели Бениша.

Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности для манипуляторов, согласно модели Бениша, имел средний показатель 1,465, а у Z-best он составил невероятные 177,622. У Z-best не было дебиторской задолженности в 1985 году, но в 1986 году она составила почти 700 000 долларов. Позже было установлено, что дебиторская задолженность 1986 года была фиктивной.

Средний индекс качества активов составляет 1,039 для не-манипуляторов и 1,254 для манипуляторов. Индекс компании Z-best составил 2,043, что на 63% выше среднего показателя для манипуляторов и на 97% выше среднего показателя для не-манипуляторов. Показатель aQI Z-best в 2,043 в конце 1986 года был результатом увеличения необоротных активов. Как и многие компании, совершающие мошенничество, Z-best была виновна в капитализации некоторых расходов в качестве отложенных затрат. 31 декабря 1985 года необоротные активы Z-best составляли около 40% от общих активов. 31 декабря 1986 года необоротные активы составляли более 65 % от общих активов Z-best.

Средний индекс роста продаж для не-манипуляторов и манипуляторов составил 1,134 и 1,607, соответственно. Удивительный индекс компании Z- best составил 3,905, что на 143% больше, чем у манипуляторов. Сам по себе рост продаж не является показателем мошенничества. Однако Z-best, будучи компанией, находящейся в режиме роста, была более склонна к мошенничеству из-за давления, оказываемого на нее с целью продолжения модели быстрого роста продаж. Объем продаж увеличился с 1 240 534 долларов в 1985 году до 4 845 347 долларов в 1986 году, то есть почти на 300%. Неудивительно, что фиктивные продажи были частью мошеннической финансовой отчетности Z-best.

Отношение общей суммы начислений к общей сумме активов для не-манипуляторов имело средний индекс 0,018, а для категории манипуляторов - 0,031. Индекс компании Z-best, равный 0,064, был более чем на 100% выше среднего показателя категории манипуляторов.

Качество доходов по-прежнему является важным элементом исследования финансовой отчетности компании. Качество начислений, являющееся компонентом качества прибыли, можно определить по тому, насколько эти начисления в конечном итоге реализуются в денежных потоках компании.

Модель Бениша начинает с использования существующих аналитических коэффициентов и применяет их индексы для разработки сильного предиктора манипулирования доходами. Сильной стороной модели Бениша является то, что она использует восемь уникальных индексов, как по отдельности, так и в совокупности. Поэтому судебный бухгалтер может использовать эти выводы для разработки дорожной карты дальнейшего расследования.