Giving firms an FInspired by the “Z

Giving firms an F

Inspired by the “Z-score,” a widely used predictor of bankruptcy, Ge’s team decided to convert these tendencies into a credible predictor of future accounting misstatements. Put to a historical test, the F-Score accurately identified over 60 percent of the misstating firms that had been investigated by the SEC during the period studied. Enron in 2000, for instance, registered a 2.2 on the scale, more than two times the average firm’s probability of engaging in earnings manipulations.

But Ge cautions that a higher-than-average F-Score is not proof of wrong-doing; it’s merely cause for suspicion. There are certainly firms that register a high score without doing anything wrong. “But the F-Score can be a first-pass screening device for detecting possible misstatements,” she says.

In the high-stakes world of finance, it’s beyond practical. For a 2007 article, Forbes asked Ge and her co-authors to identify the highest F-Scores among the largest companies listed on US markets. Financial analysts and accounting firms have expressed interest. So have Ge’s students at the Foster School, investors (or soon-to-be investors) all.

“Most valuation models are based on forecasting financial statements,” she says. “If the statements are manipulated, or do not reflect economic reality, then the outcome from that valuation is problematic. The F-Score can tell you whether you might want to think twice about investing in a firm.”

Ge adds that weeding out material accounting manipulations is of critical importance to the efficient functioning of capital markets: “For an investor it can lead to improved returns, for an auditor it can mean avoiding costly litigation, for an analyst it can mean avoiding a damaged reputation, and for a regulator it can lead to enhanced investor protection and fewer investment debacles.”

“Predicting Material Accounting Misstatements” is the work of Ge; Patricia Dechow and Richard Sloan of the University of California, Berkeley, Haas School of Business; and Chad Larson of Washington University’s Olin Business School. It is forthcoming in the journal Contemporary Accounting Research.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Memberikan perusahaan FTerinspirasi oleh "Skor-Z," prediktor digunakan kepailitan, Ge tim memutuskan untuk mengubah kecenderungan ini menjadi prediktor kredibel masa depan akuntansi salah. Menempatkan tes sejarah, F-Skor akurat mengidentifikasi lebih dari 60 persen perusahaan misstating yang telah diselidiki oleh SEC selama periode belajar. Enron pada tahun 2000, misalnya, terdaftar 2.2 pada skala, lebih dari dua kali rata-rata perusahaan probabilitas terlibat dalam penghasilan manipulasi.Tapi Ge memperingatkan bahwa nilai F-daripada-rata-rata adalah tidak bukti berbuat; Hal ini hanya menyebabkan kecurigaan. Ada tentu saja perusahaan yang mendaftarkan Skor tinggi tanpa melakukan sesuatu yang salah. "Tetapi Skor-F dapat menjadi perangkat pertama-pass skrining untuk mendeteksi mungkin salah," katanya.Dalam taruhan tinggi dunia keuangan, itu adalah luar praktis. Untuk sebuah artikel 2007, Forbes meminta Ge dan dia co-penulis untuk mengidentifikasi F-Skor tertinggi di antara perusahaan terbesar yang terdaftar di pasar AS. Para analis keuangan dan akuntansi perusahaan telah menyatakan minatnya. Jadi memiliki Ge siswa di sekolah Foster, investor (atau segera-to-be investor) semua."Model-model penilaian yang sebagian didasarkan pada peramalan laporan keuangan," katanya. "Jika pernyataan yang dimanipulasi, atau tidak mencerminkan realitas ekonomi, maka hasil dari penilaian yang bermasalah. F-Skor dapat memberitahu Anda Apakah Anda mungkin ingin berpikir dua kali tentang investasi di sebuah perusahaan."GE menambahkan bahwa menyiangi bahan manipulasi Akuntansi sangat penting untuk fungsi efisien pasar modal: "Untuk investor dapat menyebabkan peningkatan pengembalian, untuk auditor itu dapat berarti menghindari litigasi yang mahal, bagi seorang analis ini bisa berarti menghindari reputasi yang rusak, dan untuk regulator dapat menyebabkan perlindungan investor ditingkatkan dan lebih sedikit titik investasi.""Memprediksi materi akuntansi pernyataan" merupakan karya Ge; Patricia Dechow dan Richard Sloan dari University of California, Berkeley, Haas School of Business; dan Chad Larson dari sekolah bisnis Universitas Washington Olin. Hal ini akan datang dalam jurnal penelitian akuntansi kontemporer.