Terme du glossaire
M-Score de Beneish Beneish M-Score
Le test de manipulation des résultats conçu par Messod Beneish en 1999 : huit indices de distorsion comptable combinés en un seul score. Au-dessus de −1.78, le risque de manipulation est signalé ; en dessous de −2.22, la zone est jugée improbable.
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Définition et formule
Le M-Score combine huit indices calculés d'une année sur l'autre — créances par rapport aux ventes (DSRI), érosion de la marge brute (GMI), qualité des actifs (AQI), croissance des ventes (SGI), ralentissement des dotations aux amortissements (DEPI), tendance des frais de vente et d'administration (SGAI), total des ajustements comptables (TATA) et variation du levier (LVGI) — chacun pondéré à partir de l'estimation de Beneish en 1999 sur des entreprises ultérieurement reconnues coupables de manipulation des résultats. Les scores supérieurs à −1.78 se situent dans la plage historique des manipulateurs ; en dessous de −2.22, cela reste résolument improbable. La validation la plus célèbre : appliqué rétroactivement, le modèle avait signalé Enron avant son effondrement.
Faux positifs en hypercroissance
L'indice de croissance des ventes traite l'expansion rapide elle-même comme un facteur de risque — les manipulateurs sont surreprésentés parmi les entreprises à forte croissance, mais c'est aussi le cas des entreprises réellement en plein essor. Une société qui double son chiffre d'affaires peut franchir le seuil de −1.78 sur le seul SGI, tout en ayant des comptes irréprochables. Le score doit donc être vu comme une invitation à lire les états financiers, pas comme un verdict : il faut vérifier si les créances, les marges et les ajustements comptables corroborent le signal avant d'en tirer une conclusion.
Comment Closelook l'utilise
Le M-Score figure sur les pages actions, dans la couche des scores établis, avec ses deux seuils canoniques affichés. Il n'alimente délibérément pas le composite du Closelook Company Score en v1 — un test de manipulation est un signal à investiguer, pas une quantité à moyenner.