कल्पना कीजिए कि आप एक कंपनी में निवेश करना चाह रहे हैं। आपको लगता है कि इसमें एक ठोस व्यवसाय मॉडल है जिसे आप निवेश करने से पहले कंपनी में आगे देखना चाहते हैं। आप कंपनी के वित्तीय विवरणों पर लंबे समय तक काम करते हैं। आप एक विस्तृत मूल्यांकन मॉडल बनाने के लिए आगे बढ़ते हैं, और यह पता चलता है कि स्टॉक का मूल्यांकन नहीं किया गया है। आप स्टॉक में निवेश करते हैं और इसके लिए पैसा बनाने की प्रतीक्षा करते हैं।
अब कल्पना कीजिए कि आप एक दिन जागते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि कंपनी ने अपने खातों को फ्यूड किया था और स्टॉक की कीमत दुर्घटनाग्रस्त हो गई थी। जिन संख्याओं का आप मानते थे, वे सच थे, ने आपको धोखा दिया। आपके सभी विश्लेषण और मॉडल अब आपकी जेब में लिंट से कम मूल्य के हैं। क्या होगा अगर आपके पास इस बात को दूर करने के लिए एक क्रिस्टल बॉल है? यह आपके लिए एम-स्कोर है!
यह क्या है
एम-स्कोर कार्यप्रणाली को केली स्कूल ऑफ बिजनेस, इंडियाना विश्वविद्यालय में एक लेखा प्रोफेसर मेसोड डी। बेनेश द्वारा एक शोध पत्र में तैयार किया गया था। उन्होंने उन कंपनियों के एक नमूने की रूपरेखा तैयार की, जो कमाई में जोड़तोड़ में लगे हुए थे और उनकी विशिष्ट विशेषताओं का अध्ययन किया था। इसके बाद वह एक समीकरण/ सूत्र पर पहुंचे जो कुछ लेखांकन अनुपात और आय में हेरफेर की संभावना के बीच संबंध स्थापित करता है।
पेपर में, बेनेश ने पाया कि मॉडल ने हेरफेर की सार्वजनिक खोज से पहले भी लगभग 50 प्रतिशत हेरफेर वाली कंपनियों (नमूने से) की पहचान की और इसलिए, वह सुझाव देता है कि निवेशक वास्तविक धन का निवेश करने से पहले, स्क्रीनिंग डिवाइस के रूप में मॉडल का उपयोग करें।
मॉडल अपने संबंधित गुणांक द्वारा तौले आठ वित्तीय अनुपात का उपयोग करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या किसी कंपनी ने अपने मुनाफे में हेरफेर किया है। एम-स्कोर समीकरण इस प्रकार है:
एम -स्कोर = -4.84 + 0.92 DSRI + 0.528 GMI + 0.404 AQI + 0.892 SGI + 0.115 DEPI -0.172 SGAI -0.327 LVGI + 4.679 TATA
DSRI, GMI, AQI, आदि लेखांकन अनुपात हैं और उन्हें बाद में विस्तार से समझाया गया है। समीकरण आपको एक नंबर देगा और इस तरह से व्याख्या की जानी है।
क्रिस्टल बॉल
जैसा कि उल्लेख किया गया है, आठ अनुपात एम-स्कोर समीकरण बनाते हैं। बेनेश ने पाया कि जिन कंपनियों ने कमाई में हेरफेर किया, वे या तो निम्नलिखित में से एक की किताबों को ठगने के लिए करते थे – राजस्व मान्यता को तेज करते हुए, एहसास, लागतों को कम करने और दूसरों के बीच मूल्यह्रास को कम करने के द्वारा समर्थित नहीं। इसलिए, आप उन्हें आठ अनुपातों को रेखांकित करने के लिए पाएंगे।
अनुपात और उन्हें काम करने के लिए सूत्र इन्फोग्राफिक में दिए गए हैं। यहाँ उनका क्या मतलब है और उनके पीछे का तर्क है।
डीएसआरआई – यह प्राप्य सूचकांक में दिनों की बिक्री के लिए खड़ा है। बिक्री अनुपात के लिए शुद्ध प्राप्य दिखाता है कि बिक्री का कितना हिस्सा अभी भी प्राप्तियों में है, और नकद में नहीं। कंपनियां बिक्री के आंकड़ों को बढ़ाने या यहां तक कि काल्पनिक बिक्री को बुक करने, नकदी प्रवाह में देरी करने और तरलता को प्रभावित करने के लिए क्रेडिट नीति पर ढीली जा सकती हैं। 1 से अधिक का अनुपात बताता है कि बिक्री को कृत्रिम रूप से बढ़ाया जा सकता है।
जीएमआई – सकल मार्जिन इंडेक्स। जब जीएमआई 1 से अधिक है, तो इसका तात्पर्य है कि सकल मार्जिन बिगड़ गया है, जो इंगित करता है कि कंपनी मार्जिन पर समझौता करके बिक्री को आगे बढ़ा सकती है।
अकील – एसेट क्वालिटी इंडेक्स। कंपनियां जो वास्तव में अधिशेष के लिए फैली हुई हैं, अक्सर उन लागतों को कैपिटल करती हैं जिन्हें निष्कासित किया जाना चाहिए। इस साफ -सुथरी चाल को कॉस्ट डिफरल कहा जाता है। ये अक्सर गैर-वर्तमान परिसंपत्तियों के तहत बैलेंस शीट पर दिखाई देते हैं। अनुपात संभावित लागत deferrals की पहचान करने के लिए संयंत्र, संपत्ति और उपकरण जैसी उत्पादक परिसंपत्तियों को घटाता है। 1 से अधिक का अनुपात लागत डिफरल में वृद्धि का सुझाव देता है।
एसजीआई – बिक्री वृद्धि सूचकांक। तेजी से विकास का अनुभव करने वाली कंपनियों को निवेशकों, विश्लेषकों और मजबूत प्रदर्शन को जारी रखने के लिए दबाव का सामना करना पड़ सकता है। इस दबाव से कमाई हेरफेर सहित अनैतिक लेखांकन प्रथाओं को जन्म दिया जा सकता है। एक उच्च एसजीआई संकेत दे सकता है कि एक कंपनी अपने विकास प्रक्षेपवक्र को बनाए रखने के लिए दबाव में है।
डेपि – मूल्यह्रास सूचकांक। यह अनुपात वर्तमान वर्ष के मूल्यह्रास शुल्क की दर की तुलना पूर्ववर्ती वर्ष से करता है। मूल्यह्रास एक ऐसा क्षेत्र है, जहां बहुत सारे अनुमान शामिल हैं, जैसे कि किसी संपत्ति के उपयोगी जीवन का अनुमान। कंपनियां मूल्यह्रास शुल्क को नीचे लाने के लिए इस तरह के अनुमानों में हेरफेर कर सकती हैं, जिससे लेखांकन लाभ को बढ़ावा मिल सकता है। एक पर एक अनुपात इस तरह के हेरफेर को इंगित करता है।
सगई – बिक्री, सामान्य, प्रशासन व्यय सूचकांक। आमतौर पर, बढ़ती बिक्री से उच्च SGA खर्च होते हैं। यदि SGA खर्चों में इसी वृद्धि के बिना बिक्री में वृद्धि होती है, तो यह हेरफेर का संकेत दे सकता है। यह अनुपात बिक्री के लिए वर्तमान और पिछले वर्ष SGA खर्चों की तुलना करता है। 1 से अधिक का अनुपात बताता है कि हेरफेर की संभावना नहीं है, SGAI के लिए नकारात्मक गुणांक की व्याख्या करना।
LVGI – लीवरेज इंडेक्स। नकदी प्रवाह के साथ संघर्ष करने वाली कंपनियां बाहरी फंडिंग पर अधिक भरोसा करती हैं और इससे लाभ बढ़ाती हैं। 1 से अधिक का अनुपात बताता है कि हेरफेर की संभावना नहीं है, क्योंकि उच्च ऋण कंपनी की वित्तीय संकट की मान्यता को इंगित करता है। बेनेश इसे हेरफेर के दृष्टिकोण से एक सकारात्मक के रूप में देखता है, क्योंकि अधिक ऋण उधारदाताओं, क्रेडिट रेटिंग एजेंसियों, बॉन्ड ट्रस्टी और इस तरह से जांच को आमंत्रित करता है। इसलिए, LVGI को एक नकारात्मक गुणांक दिया गया है। यह भी समझा सकता है कि कुछ जोड़तोड़ धन जुटाने के लिए ऋण पर इक्विटी क्यों चुनते हैं।
टाटा – कुल संपत्ति के लिए कुल आरोप। अन्य फर्मों के साथ तुलना के लिए कुल संपत्ति से विभाजित कंपनी के लेखांकन लाभ और नकद लाभ के बीच अंतर को संदर्भित करता है। लेखांकन मुनाफे को नकद मुनाफे में बदलने की क्षमता कमाई की सही गुणवत्ता को दर्शाती है। यही कारण है कि आंतरिक मूल्य की गणना में भी, भविष्य के नकद मुनाफे को छूट दी जाती है। यह अनुपात, 4.679 पर भारित, महत्वपूर्ण है।
पक्ष – विपक्ष
एनरॉन कांड 2001 में अनवेल हो गया, लेकिन इसे 1998 में कॉर्नेल यूनिवर्सिटी के छात्रों द्वारा एम-स्कोर का उपयोग करके एक कमाई मैनिपुलेटर के रूप में सही ढंग से पहचाना गया था। विशेष रूप से, 15 वॉल स्ट्रीट विश्लेषक अभी भी उस समय एनरॉन शेयर खरीदने की सिफारिश कर रहे थे।
हालांकि, एम-स्कोर, जो एक संभाव्यता-आधारित मॉडल है, सही नहीं है। यह झूठी सकारात्मकता उत्पन्न कर सकता है, गैर-जनायक कंपनियों को संभावित जोड़तोड़ और झूठी नकारात्मक के रूप में पहचान सकता है, वास्तविक जोड़तोड़ को याद कर रहा है। अपने 1999 के अध्ययन में, बेनेश ने अपने मॉडल को केवल 76 प्रतिशत जोड़तोड़ को झंडा दिया।
हमने मॉडल की जांच करने के लिए खुद एक स्क्रिनर चलाया। ब्रह्मांड में 357 एनएसई-सूचीबद्ध स्टॉक थे, जो बाजार-कैप द्वारा शीर्ष 500 कंपनियों से बीएफएसआई कंपनियों को हटाने के बाद फ़िल्टर किए गए थे। निष्कर्ष पाई चार्ट में हैं।
जैसा कि पहले कहा गया था, हमें कुछ झूठे अलार्म मिले। मॉडल में हाल के दिनों में हेरफेर के रूप में वास्तविक ऑर्डर-जीत द्वारा बिक्री वृद्धि जैसे मामलों को बढ़ाया गया।
क्या मॉडल को एक प्रभावी स्क्रिनर बना सकता है, यह पता लगाने के लिए कई वर्षों में इसे लागू कर रहा है कि क्या कोई कंपनी लगातार अपना परीक्षण पास करती है। इसके अलावा, भले ही मॉडल किसी कंपनी को कमाई करने के लिए झंडे देता है, यह जांच करना अच्छा है कि क्यों। क्योंकि बोना-फाइड के मामले जैसे कि एक नए उत्पाद खंड के अलावा, परिसंपत्तियों के उपयोगी जीवन के वास्तविक पुन: अनुमान को हेरफेर के रूप में चिह्नित किया जा सकता है।
हमारे भविष्य के संस्करणों में, हम शेयरों को लेने और स्क्रीनिंग करने के लिए ऐसे अन्य स्थापित दृष्टिकोणों पर लिखेंगे।