eikon股票交易分析軟體

A. M-Score模型與Z-Score模型的計算與應用

本文探討了針對標普500指數中上市股票的盈利操縱和破產風險的分析方法。研究使用了從1995年到2020年的Refinitiv Eikon API數據，對兩種模型進行了分析：Beneish M-Score和Altman Z-Score。結果顯示，涉嫌盈利操縱的公司每年平均減少207個基點，具有更高破產風險的公司平均每年減少132個基點。結合這兩種模型時，結果平均為862個基點。M-Score的第五分位和Z-Score的第一分位公司的平均每年減少308個基點，這表明Z-Score和M-Score可用於選擇表現更好的股票。

在過去幾年中，成長股的財務報表的有用性受到質疑。盡管需要改進報告標准，但也有支持在財報中納入ESG評級以作為能源消耗參考的論點。會計准則的靈活性使管理者能夠通過不同的會計選擇來操縱收益。本文通過使用Z-Score和M-Score篩選股票並研究股票價格，來分析財務分析的有用性。操縱收益和破產風險低的公司被視為多頭頭寸，而風險高的公司被視為空頭頭寸。

Beneish M-Score模型（Beneish等，1999）通過量化財務報表的八個變數來估計盈餘管理概率。Altman Z-Score模型（Altman，1968）則是一個包含五個變數的定量模型，用於預測公司破產的可能性。Z分數超過3的公司被認為具有較低的破產風險，而低於1.81的公司則具有較高的風險。研究發現，結合這兩種模型可以提高金融欺詐分類的准確性。

研究選取了1995年到2020年標普500指數的成分股進行分析，使用最新的財務報表計算M-Score和Z-Score。M-Score高於-1.78且Z-Score低於1.81的公司很可能是盈利操縱的公司，且破產風險更高。相反，M-Score低於-2.22且Z-Score高於3的公司被認為是盈利報告更公平且破產風險較低的公司。通過篩選過濾器，可以進一步分析M-Score和Z-Score的結果。研究發現，M-Score的中位數在長期趨勢中保持穩定，而Z-Score的結果相對較為多樣化。通過跨行業和跨日期的分析，可以發現M-Score和Z-Score在不同年份和行業中的表現存在差異。

綜上，Beneish M-Score和Altman Z-Score模型在分析盈利操縱和破產風險方面顯示出積極的結果，能夠選擇標普500指數中表現更好的股票。這些模型的結果對於投資者具有參考價值，但需要考慮模型定義、數據和分析中的假設。同時，對於長期篩選M-Score模型的公司，這種方法可能更為有效，因為那些進行短期篩選的公司更有可能操縱收入，導致業績難以比較。盡管如此，Beneish的M-Score模型和Altman的Z-Score模型對於投資者的決策仍然具有重要參考意義。