Beneish M-score คืออะไร m-score model มีวิธีคิดอย่างไร

Beneish M-score คืออะไร

Beneish M-score คือ ตัวชี้วัดทางการเงินที่ใช้ในการตรวจสอบความเสี่ยงในการทำผิดกฎหมายและการทุจริตของบริษัท โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำการบัญชี ชื่อ M-score มาจากชื่อผู้วิจัยที่คิดค้นมันขึ้น (Messod Beneish)

Beneish M-score มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในวงการการวิเคราะห์หุ้น เพื่อช่วยในการวิเคราะห์หุ้นว่าบริษัทนั้นมีความเสี่ยงในการทำผิดกฎหมายหรือไม่ โดย M-score จะคำนวณจากข้อมูลการเงินและอัตราส่วนต่างๆ ของบริษัท เช่น อัตราการเจริญเติบโตของขาย ความสามารถในการคืนเงินหนี้ ความสมดุลของบัญชี และอื่นๆ

M-score จะมีค่าอยู่ระหว่าง -6 ถึง 6 โดยถ้าค่า M-score มากกว่า -1.78 จะถือว่าบริษัทมีความเสี่ยงที่จะทำการทุจริตในการบัญชี และมีความเป็นไปได้ที่จะมีการทำผิดกฎหมาย ซึ่งอาจส่งผลต่อผลประโยชน์ของผู้ลงทุนในการลงทุนในหุ้นของบริษัทนั้นๆ ดังนั้น M-score เป็นตัวชี้วัดที่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยงและประเมินความเหมาะสมในการลงทุนในหุ้นของบริษัทได้

ความเป็นมา Beneish M-score

Beneish M-Score เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาโดย Messod Beneish เพื่อใช้ในการตรวจสอบว่าบริษัทได้จัดการรายได้ด้วยความช่วยเหลือของอัตราส่วนทางการเงินที่แตกต่างกันและตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการบัญชีและการเงินของบริษัท โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความเสี่ยงในการทำการบัญชีผิดประเภทหนึ่งที่เรียกว่า earnings manipulation ซึ่งอาจเป็นสัญญาณเตือนให้ผู้ลงทุนต้องระมัดระวังในการตัดสินใจลงทุนในบริษัทดังกล่าว

แต่เนื่องจาก Beneish M-score นั้นใช้ตัวแปรต่าง ๆ ของบัญชีและการเงิน เพื่อคำนวณผลสรุป ซึ่งอาจจะมีข้อจำกัดในการประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการทำผิดทางบัญชีได้ ดังนั้นผู้ใช้งานควรพิจารณาและวิเคราะห์ข้อมูลและตัวชี้วัดอื่น ๆ เพิ่มเติมเพื่อเป็นการประเมินความเสี่ยงในการลงทุนในบริษัทให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

Beneish M-score ใช้ทำอะไร

Beneish M-score ใช้เป็นตัวชี้วัดความเสี่ยงในการทำผิดประเภทหนึ่งของการทำการบัญชีที่เรียกว่า earnings manipulation หรือการปรับปรุงผลกำไรเพื่อทำให้รายงานการเงินดูดีขึ้นเทียบกับความเป็นจริง ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจลงทุนของนักลงทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ลงทุนที่สนใจในการลงทุนในบริษัทที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งผลกระทบอาจเป็นอย่างมากถ้าผู้ลงทุนไม่สามารถตรวจสอบรายงานการเงินของบริษัทอย่างถูกต้องและน่าเชื่อถือได้

Beneish M-score นำเสนอโมเดลทางสถิติที่ใช้ตรวจสอบว่าบริษัทมีความเสี่ยงต่อการทำการบัญชีผิดหรือไม่ โดยใช้ตัวชี้วัดที่ประกอบด้วยตัวแปรต่าง ๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงของบัญชีเงินสด, ค่าเดินสะพัด, การขยายมิติของรายได้, ส่วนต่างระหว่างกำไรก่อนดอกเบี้ยและดอกเบี้ยรายปี รวมถึงอื่น ๆ อีกมากมาย

ผู้ลงทุนสามารถใช้ Beneish M-score เพื่อประเมินความเสี่ยงของการลงทุนในบริษัทและช่วยให้เข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับโอกาสทางการลงทุนในบริษัทนั้น ๆ ในระยะยาว บางครั้งยังช่วยให้ผู้ลงทุนเห็นภาพรวมของการบัญชีและการเงินของบริษัท ซึ่งอาจช่วยให้ผู้ลงทุนเข้าใจกับความเสี่ยงและความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต อีกทั้งยังช่วยสร้างความมั่นใจในการตัดสินใจลงทุนในบริษัทที่มีการบัญชีและการเงินที่เป็นไปตามเกณฑ์และสอดคล้องกับความเป็นจริง

m-score model คืออะไร

Beneish M-score Model คือ โมเดลทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์และตรวจสอบการบัญชีที่เป็นไปได้ของบริษัท โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแก้ไขผลกำไร (earnings manipulation) โมเดลนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อจะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการทำผิดทางบัญชีได้ง่ายขึ้น โดยใช้ตัวแปรต่าง ๆ ของบัญชีและการเงิน เช่นการเปลี่ยนแปลงของบัญชีเงินสด, ค่าเดินสะพัด, การขยายมิติของรายได้, ส่วนต่างระหว่างกำไรก่อนดอกเบี้ยและดอกเบี้ยรายปี รวมถึงอื่น ๆ อีกมากมาย

Beneish M-score จะคำนวณค่าของตัวแปรต่าง ๆ ของบริษัท และเทียบกับเกณฑ์ที่ถูกกำหนดขึ้นเพื่อจะทำการคัดกรองบริษัทที่มีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชี โดยถ้าค่า M-score มากกว่า จุดตัดสินใจ (cutoff threshold) ที่กำหนดไว้ นั่นแสดงว่าบริษัทมีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชีสูง ซึ่งอาจเป็นสัญญาณเตือนให้ผู้ลงทุนต้องระมัดระวังในการตัดสินใจลงทุนในบริษัทดังกล่าว

ในเวลาเดียวกัน การใช้ M-score ไม่ได้รับการยอมรับรู้ว่าการใช้ Beneish M-score ไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย เนื่องจากมีข้อจำกัดในการประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการทำผิดทางบัญชีด้วย เช่น บางบริษัทอาจมี M-score สูงเนื่องจากค่าตัวแปรบัญชีและการเงินมีค่าที่สูงเช่นเดียวกับบริษัทอื่น ๆ ที่ไม่ได้ทำการปรับปรุงผลกำไร

นอกจากนี้ บางบริษัทอาจใช้วิธีการปรับปรุงผลกำไรที่ไม่เกี่ยวกับการทำผิดทางบัญชี เช่น การปรับปรุงการคำนวณภาษี หรือการปรับปรุงเงื่อนไขของสัญญาซื้อขาย เป็นต้น

ดังนั้นผู้ใช้ M-score จำเป็นต้องดูรายละเอียดและการวิเคราะห์อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับบริษัทเพื่อประเมินความเสี่ยงในการลงทุนอย่างรอบคอบ ในส่วนของผู้ที่ต้องการศึกษา M-score อย่างละเอียด สามารถศึกษาวิธีการคำนวณและตัวแปรต่าง ๆ ที่ใช้ในการคำนวณ M-score ได้จากบทความวิชาการหรือตำราที่เกี่ยวข้อง

m-score model มีวิธีคิดอย่างไร

Beneish M-score Model มีวิธีคิดดังนี้

• Days Sales in Receivables Index (DSRI) = (ขายเงินเชื่อ / ยอดเงินลูกหนี้ค้างชำระ) / (ยอดขาย / 365)
• Gross Margin Index (GMI) = ((ยอดขาย – ต้นทุนขาย) / ยอดขาย) / ((ยอดขาย – ต้นทุนขาย) / ยอดขาย) ในปีก่อนหน้า
• Asset Quality Index (AQI) = ((เงินสดและเงินในมือ + หนี้สูญ) / สินทรัพย์รวม) / ((เงินสดและเงินในมือ + หนี้สูญ) / สินทรัพย์รวม) ในปีก่อนหน้า
• Sales Growth Index (SGI) = ยอดขาย (ปีปัจจุบัน) / ยอดขาย (ปีก่อนหน้า)
• Depreciation Index (DEPI) = (ค่าเสื่อมราคา / สินทรัพย์ต่อรอยต่อ) / (ค่าเสื่อมราคา / สินทรัพย์ต่อรอยต่อ) ในปีก่อนหน้า
• Sales and General and Administrative Expenses Index (SGAI) = (ค่าใช้จ่ายในการขายและบริหาร + ค่าใช้จ่ายในการทั่วไปและบริหาร) / ยอดขาย
• Total Accruals to Total Assets (TATA) = (กำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษี – กระแสเงินสดจากกิจกรรมทางการเงิน) / สินทรัพย์รวม

จากนั้นใช้สมการ Beneish M-score เพื่อคำนวณคะแนน M-score ของบริษัท และเปรียบเทียบกับ cutoff threshold เพื่อตัดสินใจว่าบริษัทมีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชีหรือไม่

การคำนวณ Beneish M-score

ในการคำนวณ Beneish M-score จะใช้ตัวแปรต่าง ๆ ของบัญชีและการเงินของบริษัท ในการสร้างสมการที่ช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการทำผิดทางบัญชี ซึ่งสมการดังกล่าวจะมีรูปแบบดังนี้

จากสูตร Beneish M-score

M-Score = -4.84 + 0.92 x DSRI + 0.528 x GMI + 0.404 x AQI + 0.892 x SGI + 0.115 x DEPI – 0.172 x SGAI + 4.679 x TATA

ในสมการดังกล่าว จะมีตัวแปรต่าง ๆ ดังนี้

• DSRI (Days Sales in Receivables Index) คือ อัตราส่วนระหว่างยอดขายเงินเชื่อกับยอดเงินลูกหนี้ค้างชำระ หารด้วยยอดขายเฉลี่ยต่อวัน (ยอดขาย / 365)
• GMI (Gross Margin Index) คือ อัตราส่วนระหว่างกำไรขั้นต้นกับยอดขาย
• AQI (Asset Quality Index) คือ อัตราส่วนระหว่างเงินสดและเงินในมือ รวมถึงหนี้สูญ หารด้วยสินทรัพย์รวม
• SGI (Sales Growth Index) คือ อัตราส่วนระหว่างยอดขายปีปัจจุบันกับยอดขายปีก่อนหน้า
• DEPI (Depreciation Index) คือ อัตราส่วนระหว่างค่าเสื่อมราคาต่อปีกับสินทรัพย์ต่อรอยต่อ ในปีปัจจุบัน หารด้วยค่าเสื่อมราคาต่อปีกับสินทรัพย์ต่อรอยต่อ ในปีก่อนหน้า
• SGAI (Sales and General and Administrative Expenses Index) คือ อัตราส่วนระหว่างค่าใช้จ่ายในการขายและบริหาร รวมถึงค่าใช้จ่ายในการทั่วไปและบริหาร กับยอดขาย
• TATA (Total Accruals to Total Assets) คือ อัตราส่วนระหว่างกำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษีลบด้วยกระแสเงินสดจากกิจกรรมทางการเงิน (Cash Flow from Operations) และหารด้วยสินทรัพย์รวม

ในสมการดังกล่าว ถ้า Beneish M-score มากกว่า ตัวเลขที่กำหนดในการตัดสินใจ (cutoff threshold) บริษัทอาจจะมีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชีสูง ส่วนถ้าต่ำกว่า จะเป็นสัญญาณบอกว่าบริษัทไม่มีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชี

ผลลัพธ์ที่ได้จากสมการนี้จะเป็นคะแนน M-Score ซึ่งถูกกำหนดให้มีค่าระหว่าง –10 ถึง 10

• ค่า M-Score ที่สูงกว่าหรือเท่ากับ 2.22 จะถือว่าบริษัทมีความเสี่ยงสูงต่อการทำผิดทางบัญชี
• ค่า M-Score ต่ำกว่าหรือเท่ากับ -2.22 จะถือว่าบริษัทไม่มีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชี

สำหรับบริษัทที่มีคะแนน M-Score มากกว่าหรือเท่ากับ cutoff threshold นั้น อาจเป็นสัญญาณบอกว่ามีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชี

เพิ่มเติมเรื่องผลลัพธ์ที่ได้จากสมการนี้จะเป็นคะแนน M-Score

คะแนน M-Score ที่มากกว่าหรือเท่ากับ 2.22 ถือว่าสูงมาก แสดงว่ามีความเสี่ยงสูงต่อการทำผิดทางบัญชี คะแนนนี้อาจเกิดจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น การแกว่งของบัญชี การบังคับใช้นโยบายการบัญชีที่ผิดปกติ หรือการเปลี่ยนแปลงในระบบบัญชี ผู้ลงทุนควรทำการตรวจสอบข้อมูลและทำการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อประเมินความเป็นไปได้ของความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนในบริษัทนั้น ๆ

ส่วนคะแนน M-Score ที่ต่ำกว่าหรือเท่ากับ -2.22 จะถือว่าต่ำมาก แสดงว่าไม่มีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชี ซึ่งผลการคำนวณนี้อาจเกิดจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น การใช้นโยบายการบัญชีที่สร้างความเสี่ยงน้อย การบันทึกบัญชีได้อย่างถูกต้อง หรือการทำงานของบริษัทที่ดีเยี่ยมนั้นเอง

ข้อดี Beneish M-score

• ช่วยค้นหาความผิดปกติในการบัญชี การตรวจสอบการบันทึกข้อมูลการเงินและการรายงานผลการเงิน ที่สอดคล้องกับกฎหมายและมาตรฐานการบัญชีเพื่อค้นหาความผิดปกติในการบัญชี
• ช่วยในการประเมินความเสี่ยงของการลงทุนในบริษัทที่มีความเสี่ยงต่อการทำผิดทางบัญชีและความไม่สมดุลในการเงิน โดยผู้ใช้ M-Score สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดการความเสี่ยงในการตัดสินใจลงทุนให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
• ช่วยในการวิเคราะห์บริษัทเพื่อตัดสินใจลงทุน โดยมีการประเมินค่าเฉลี่ยของค่า M-Score ในอุตสาหกรรมและการเปรียบเทียบค่า M-Score ของบริษัทกับเกณฑ์เฉลี่ยในอุตสาหกรรม เพื่อช่วยในการตัดสินใจลงทุนให้มั่นใจได้มากยิ่งขึ้น
• ช่วยในการค้นหาความผิดปกติก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง
• ช่วยในการวิเคราะห์การเงินอย่างมีประสิทธิภาพ โดยสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อปรับปรุงการบันทึกข้อมูลการเงินและการรายงานผลการเงินในอนาคต ทำให้บริษัทมีการบันทึกข้อมูลการเงินอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทางการเงิน
• ช่วยในการตรวจสอบการบัญชี ในการบันทึกข้อมูลการเงินและการรายงานผลการเงิน ในการตรวจสอบความถูกต้องของการบันทึกข้อมูลการเงินและการรายงานผลการเงิน ทำให้ผู้ตรวจสอบสามารถตรวจสอบข้อมูลได้อย่างถูกต้องและเพื่อป้องกันการทำผิดทางบัญชี
• ช่วยในการตรวจสอบเจ้าของธุรกิจ การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของเจ้าของธุรกิจ โดยการประเมินค่า M-Score สามารถใช้เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือในการทำธุรกิจของเจ้าของธุรกิจ และมีผลต่อการเป็นไปของธุรกิจในอนาคต
• ช่วยในการตรวจสอบการเงินของธุรกิจ อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เครื่องมือนี้เพื่อประเมินความเสี่ยงของการลงทุนในธุรกิจต่าง ๆ ทำให้ผู้ลงทุนสามารถจัดการความเสี่ยงในการลงทุนได้ดียิ่งขึ้น
• ช่วยในการวางแผนการเงิน โดยสามารถนำค่า M-Score มาใช้เพื่อประเมินความเสี่ยงของการเงินและปรับแผนการเงินให้เหมาะสมกับสถานการณ์
• ช่วยในการเปรียบเทียบกับธุรกิจอื่น ทั้งความสมดุลในการเงินและสภาพการเงินของธุรกิจกับธุรกิจในอุตสาหกรรมเดียวกัน ทำให้ผู้ใช้งานเห็นภาพรวมของธุรกิจได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น และสามารถตัดสินใจการลงทุนได้ด้วยความมั่นใจมากขึ้น

ข้อเสีย Beneish M-score

• มีความยากในการคำนวณ ต้องใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อคำนวณ ซึ่งอาจจะทำให้ผู้ใช้งานความไม่ถนัดในการคำนวณพลาดได้
• ไม่เหมาะสมกับบริษัทใหญ่ ในการคำนวณ Beneish M-Score จะต้องเป็นข้อมูลทางการเงินที่แจ้งไว้ในรายงานการเงิน ซึ่งบริษัทใหญ่อาจจะมีการเข้ารหัสข้อมูลในระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ทำให้ส่วนหนึ่งของข้อมูลอาจจะไม่ถูกต้องหรือขาดหายไป
• ข้อจำกัดในการใช้กับอุตสาหกรรมที่ไม่คล้ายคลึงกัน การประยุกต์ใช้ Beneish M-Score ในการวิเคราะห์บริษัทในอุตสาหกรรมที่มีลักษณะไม่คล้ายคลึงกัน อาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำเท่ากับการใช้กับอุตสาหกรรมที่คล้ายคลึงกัน
• ข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ M-Score เป็นข้อมูลเก่า อาจจะเป็นข้อมูลที่มีอายุกว่าห้าปี ทำให้บางครั้งอาจไม่สามารถใช้งานได้ในสภาวะปัจจุบัน
• ไม่สามารถใช้แยกประเภทการทำผิดทางบัญชีได้
• ไม่สามารถใช้ เพื่อทำนายผลประกอบการในอนาคต ซึ่งอาจจะไม่เหมาะสมสำหรับผู้ที่ต้องการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงผลประกอบการในอนาคต
• ต้องใช้ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ เพื่อความแม่นยำและให้ผลการวิเคราะห์ที่ถูกต้อง เช่น การวิเคราะห์ผลประกอบการทางการเงิน การวิเคราะห์ตลาด และอื่น ๆ
• ไม่สามารถใช้คำนวณกับบริษัทที่ไม่มีรายงานการเงิน เนื่องจากการคำนวณต้องใช้ข้อมูลการเงินที่แจ้งไว้ในรายงานการเงิน
• การประเมินค่า M-Score อาจจะเป็นเรื่องส่วนบุคคล ขึ้นอยู่กับวิจารณญาณและประสบการณ์ของผู้วิเคราะห์
• ในการใช้ Beneish M-Score เพื่อประเมินความเสี่ยงของการทำผิดทางบัญชี อาจจะมองข้ามปัจจัยอื่น ๆ ที่ส่งผลต่อการทำผิดทางบัญชี เช่น การละเว้นการบันทึกข้อมูล

สรุป Beneish M-score

การใช้ Beneish M-Score Model เพื่อประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวกับการทำผิดทางบัญชีของบริษัทนั้น ไม่สามารถเป็นวิธีการเดียวในการตัดสินใจลงทุนในบริษัทเดียว โดยควรใช้เป็นเครื่องมือช่วยวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัทที่ต้องการลงทุน ซึ่งต้องพิจารณาความเป็นไปได้ของความเสี่ยงที่เกี่ยวกับการทำผิดทางบัญชีและปัจจัยอื่น ๆ ที่สามารถส่งผลกระทบต่อผลการลงทุนได้ เช่น ปัจจัยเศรษฐกิจ สภาพแวดล้อมภายนอก เทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้ามาเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ฯลฯ

นอกจากนี้ การใช้ M-Score Model ควรเป็นการวิเคราะห์เชิงรุก (proactive) ไม่ใช่การวิเคราะห์เชิงผลตอบแทน (reactive) ควรนำเสนอและสนับสนุนความเสี่ยงที่มีและคาดการณ์ไว้ล่วงหน้า และนำมาปรับปรุงแก้ไขเพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการกิจกรรมทางการเงินของบริษัท ไม่ใช่เพียงแค่ใช้เพื่อตรวจสอบการทำผิดทางบัญชีที่เกิดขึ้นแล้ว ซึ่งการวิเคราะห์เชิงรุกนี้จะช่วยลดความเสี่ยงและส่งเสริมการจัดการทางการเงินอย่างมีประสิทธิภาพของบริษัท โดยไม่ต้องพึ่งพาการตรวจสอบหลังเกิดเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด และสามารถเตรียมตัวเพื่อป้องกันความเสี่ยงได้ล่วงหน้าได้