Cette semaine, nous allons examiner la "gestion des bénéfices", qui consiste à essayer de fausser intentionnellement les états financiers pour qu'ils paraissent meilleurs qu'ils ne devraient l'être. En commençant par une vue d'ensemble de la gestion des bénéfices, nous aborderons les moyens, les motifs et les opportunités : comment les dirigeants font-ils paraître leurs bénéfices meilleurs, quelles sont leurs motivations pour manipuler les bénéfices et comment s'en sortent-ils ? Nous étudierons ensuite les signaux d'alerte de deux formes différentes de manipulation des revenus. La manipulation des bénéfices par des pratiques agressives de reconnaissance des revenus est la raison la plus fréquente pour laquelle les entreprises ont des problèmes avec les autorités de régulation pour leurs pratiques comptables. Ensuite, nous examinerons les signaux d'alerte relatifs à la manipulation des bénéfices par des pratiques agressives de comptabilisation des dépenses, qui est la deuxième raison la plus fréquente pour laquelle les entreprises ont des problèmes avec les autorités de réglementation en raison de leurs pratiques comptables. À la fin de ce module, vous saurez comment repérer la gestion des bénéfices et obtenir une image plus précise des bénéfices, de sorte que vous serez en mesure d'attraper les mauvais élèves de l'information financière !

Cette semaine, nous utiliserons des approches de type "big data" pour tenter de détecter la gestion des bénéfices. Plus précisément, nous allons utiliser des modèles de prédiction pour essayer de prédire comment les états financiers se présenteraient s'il n'y avait pas de manipulation de la part du gestionnaire. Tout d'abord, nous examinerons les modèles de régularisation discrétionnaires, qui tentent de modéliser la partie non monétaire des bénéfices ou "régularisations", lorsque les dirigeants font des estimations pour calculer les revenus ou les dépenses. Nous aborderons ensuite les modèles de dépenses discrétionnaires, qui tentent de modéliser la partie liquide des bénéfices. Nous nous pencherons ensuite sur les modèles de prévision des fraudes, qui tentent de prédire directement quels types d'entreprises sont susceptibles de commettre des fraudes. Enfin, nous étudierons la loi de Benford, qui examine la fréquence d'apparition de certains nombres. Si certains chiffres apparaissent plus souvent que ne le dicte la loi de Benford, cela indique que les états financiers ont été potentiellement manipulés. Ces modèles représentent l'état de l'art actuel et sont utilisés par les universitaires pour tenter de détecter et de prédire la gestion des bénéfices. À la fin de ce module, vous disposerez d'une solide boîte à outils qui vous aidera à détecter les états financiers susceptibles d'avoir été manipulés par les dirigeants.

L'établissement d'un lien entre les mesures non financières et les performances financières est l'une des tâches les plus importantes que nous ayons à accomplir en tant que gestionnaires, mais aussi l'une des plus difficiles. Nous devons prévoir les performances financières futures, mais nous devons aussi prendre des mesures non financières pour les influencer. Et nous devons être en mesure de prédire avec précision l'impact final sur la performance financière de l'amélioration des dimensions non financières. Dans ce module, nous verrons comment découvrir quelles mesures de performance non financière permettent de prédire les résultats financiers en posant des questions fondamentales, telles que : parmi les centaines de mesures non financières, quelles sont les principaux moteurs de la réussite financière ? Comment classer ou pondérer les mesures non financières qui n'ont pas de dénominateur commun ? Quels sont les objectifs de performance souhaitables ? Enfin, nous examinerons quelques exemples détaillés de la manière dont les entreprises ont utilisé l'analyse comptable pour montrer comment les investissements dans les dimensions non financières sont rentables à l'avenir, et nous terminerons par quelques questions organisationnelles importantes qui se posent couramment en utilisant ces modèles. À la fin de ce module, vous saurez comment l'analyse prédictive peut être utilisée pour déterminer ce que vous devez mesurer, comment pondérer des mesures de performance très, très différentes lorsque vous essayez d'analyser des résultats financiers potentiels, comment faire des compromis entre les objectifs à court et à long terme et comment fixer des objectifs de performance pour une performance financière optimale.