2022
DOI: 10.52080/rvgluz.27.100.18
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Detección de posible manipulación de estados financieros, aplicación del modelo Beneish M-score en empresas colombianas

Abstract: El fraude en los estados financieros representa una grave amenaza para los usuarios de la información financiera. Desde la investigación científica se propone el uso de modelos capaces de detectar una posible distorsión en la presentación de la información financiera. Con el propósito de identificar la posible manipulación de los estados financieros en empresas colombianas se realiza la aplicación del modelo Beneish M-score. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un nivel de profundiz… Show more

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“…Sin embargo, los resultados obtenidos por Terreno et al (2020), son muy distintos, en su investigación solo un 13.33% de las empresas de su muestra fue clasificada como manipuladora, lo que en un primer momento sería un buen indicador, pero se debe considerar que la muestra estuvo compuesta solo por 15 empresas, lo que afectaría el resultado. Al comparar los resultados con los obtenidos por Roque et al (2022), se observa una mayor consistencia, su muestra está compuesta por un total de 274 empresas con información de los años 2016-2019, sus resultados muestran que para los años 2016, 2017, 2018, 2019 y 2020 el porcentaje de empresas no manipuladoras se sitúa en 26%, 48%, 53%, 50% y 67% respectivamente, siendo más similares a los de México. La tabla 2 muestra a los auditores externos que dictaminaron los estados financieros de las empresas que integran la muestra en el periodo 2019 -2022, en este sentido cuatro firmas de dieciséis auditaron a más del 80% de las empresas de la muestra por cuatro años consecutivos, dichas firmas son los representantes mexicanos del grupo conocido como Big Four compuesto por Deloitte, EY, KPMG y PwC.…”
Section: Resultados Y Discusiónunclassified
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“…Sin embargo, los resultados obtenidos por Terreno et al (2020), son muy distintos, en su investigación solo un 13.33% de las empresas de su muestra fue clasificada como manipuladora, lo que en un primer momento sería un buen indicador, pero se debe considerar que la muestra estuvo compuesta solo por 15 empresas, lo que afectaría el resultado. Al comparar los resultados con los obtenidos por Roque et al (2022), se observa una mayor consistencia, su muestra está compuesta por un total de 274 empresas con información de los años 2016-2019, sus resultados muestran que para los años 2016, 2017, 2018, 2019 y 2020 el porcentaje de empresas no manipuladoras se sitúa en 26%, 48%, 53%, 50% y 67% respectivamente, siendo más similares a los de México. La tabla 2 muestra a los auditores externos que dictaminaron los estados financieros de las empresas que integran la muestra en el periodo 2019 -2022, en este sentido cuatro firmas de dieciséis auditaron a más del 80% de las empresas de la muestra por cuatro años consecutivos, dichas firmas son los representantes mexicanos del grupo conocido como Big Four compuesto por Deloitte, EY, KPMG y PwC.…”
Section: Resultados Y Discusiónunclassified
“…Con el objetivo de detectar de manera oportuna la manipulación de resultados y evitar los efectos del fraude financiero, algunos autores como Beneish (1999) y Dechow (2011) han desarrollado modelos para detectar la manipulación de resultados en los estados financieros de las empresas. Para este trabajo de investigación se ha optado por utilizar el modelo M-Score puesto que su aplicación en México no ha sido documentada y se ha utilizado con éxito en Argentina (Terreno et al, 2020) y Colombia (Roque et al, 2022). Beneish (1999), desarrolla un modelo capaz de clasificar a las empresas en manipuladoras y no manipuladoras con base en un puntaje obtenido de una ecuación matemática que utiliza índices contables.…”
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