ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การวิเคราะห์ดูปองท์×คะแนน M-Score ของ Beneish: การตรวจจับการบิดเบือนกำไร×
สาขาวิชาการเงินการเงิน
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20081999
ผู้ริเริ่มDuPont Corporation; SolimanMessod Beneish
ประเภทProfitability decomposition frameworkProbabilistic forensic accounting model
แหล่งต้นตำรับSoliman, M. T. (2008). The use of DuPont analysis by market participants. The Accounting Review, 83(3), 823–853. DOI ↗Beneish, M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24–36. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นDuPont Decomposition, DuPont Identity, Return on Equity Decomposition, DuPont AnaliziBeneish Model, M-Score Model, Earnings Manipulation Score, Beneish M-Skoru
ที่เกี่ยวข้อง23
สรุปDuPont Analysis is a financial performance framework that decomposes Return on Equity (ROE) into three multiplicative components: net profit margin, asset turnover, and the equity multiplier. Originally developed by engineers at DuPont Corporation in the early 1920s, the method gained renewed academic prominence through Soliman (2008), who demonstrated that market participants exploit DuPont decompositions to forecast future earnings and to distinguish sustainable from transient profitability.The Beneish M-Score is a statistical model developed by Messod Beneish in 1999 to identify whether a company has manipulated its reported earnings. The model combines eight financial-statement ratios into a single composite score using coefficients estimated from a probit regression on a sample of detected earnings manipulators. A score above −2.22 indicates a heightened probability of manipulation, making the M-Score a widely used tool in forensic accounting and investment due-diligence.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: DuPont Analysis · Beneish M-Score. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare