ScholarGate
Assistent
Regression modelForensic accounting

Beneish M-Score: Att identifiera resultatmanipulation

Beneish M-Score är en statistisk modell som utvecklades av Messod Beneish år 1999 för att identifiera om ett företag har manipulerat sina rapporterade resultat. Modellen kombinerar åtta nyckeltal från finansiella rapporter till en enda sammansatt poäng med hjälp av koefficienter estimerade från en probitregression på ett urval av identifierade resultatmanipulatörer. En poäng över −2.22 indikerar en förhöjd sannolikhet för manipulation, vilket gör M-Score till ett allmänt använt verktyg inom forensisk redovisning och due diligence för investeringar.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartLadda ner bildspel

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Beneish M-Score: Att identifiera resultatmanipulation
Altman Z-Score: Förutsäg…DuPont-analysLogistisk regression

Källor

  1. Beneish, M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24–36. DOI: 10.2469/faj.v55.n5.2296

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 2). Beneish M-Score (Earnings Manipulation Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/finance/beneish-m-score

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida

Refereras av

ScholarGateBeneish M-Score (Beneish M-Score (Earnings Manipulation Detection)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/finance/beneish-m-score · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026