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A. M-Score模型与Z-Score模型的计算与应用

本文探讨了针对标普500指数中上市股票的盈利操纵和破产风险的分析方法。研究使用了从1995年到2020年的Refinitiv Eikon API数据，对两种模型进行了分析：Beneish M-Score和Altman Z-Score。结果显示，涉嫌盈利操纵的公司每年平均减少207个基点，具有更高破产风险的公司平均每年减少132个基点。结合这两种模型时，结果平均为862个基点。M-Score的第五分位和Z-Score的第一分位公司的平均每年减少308个基点，这表明Z-Score和M-Score可用于选择表现更好的股票。

在过去几年中，成长股的财务报表的有用性受到质疑。尽管需要改进报告标准，但也有支持在财报中纳入ESG评级以作为能源消耗参考的论点。会计准则的灵活性使管理者能够通过不同的会计选择来操纵收益。本文通过使用Z-Score和M-Score筛选股票并研究股票价格，来分析财务分析的有用性。操纵收益和破产风险低的公司被视为多头头寸，而风险高的公司被视为空头头寸。

Beneish M-Score模型（Beneish等，1999）通过量化财务报表的八个变量来估计盈余管理概率。Altman Z-Score模型（Altman，1968）则是一个包含五个变量的定量模型，用于预测公司破产的可能性。Z分数超过3的公司被认为具有较低的破产风险，而低于1.81的公司则具有较高的风险。研究发现，结合这两种模型可以提高金融欺诈分类的准确性。

研究选取了1995年到2020年标普500指数的成分股进行分析，使用最新的财务报表计算M-Score和Z-Score。M-Score高于-1.78且Z-Score低于1.81的公司很可能是盈利操纵的公司，且破产风险更高。相反，M-Score低于-2.22且Z-Score高于3的公司被认为是盈利报告更公平且破产风险较低的公司。通过筛选过滤器，可以进一步分析M-Score和Z-Score的结果。研究发现，M-Score的中位数在长期趋势中保持稳定，而Z-Score的结果相对较为多样化。通过跨行业和跨日期的分析，可以发现M-Score和Z-Score在不同年份和行业中的表现存在差异。

综上，Beneish M-Score和Altman Z-Score模型在分析盈利操纵和破产风险方面显示出积极的结果，能够选择标普500指数中表现更好的股票。这些模型的结果对于投资者具有参考价值，但需要考虑模型定义、数据和分析中的假设。同时，对于长期筛选M-Score模型的公司，这种方法可能更为有效，因为那些进行短期筛选的公司更有可能操纵收入，导致业绩难以比较。尽管如此，Beneish的M-Score模型和Altman的Z-Score模型对于投资者的决策仍然具有重要参考意义。