Zusammenfassung
Für die Akteure am Kapitalmarkt ist eine rechtsnormkonforme und aussagekräftige Rechnungslegung als maßgebliche Entscheidungsgrundlage für Investitions- und Desinvestitionsentscheidungen unerlässlich. Bilanzskandale – nicht erst seit Wirecard – erschüttern jedoch immer wieder das Vertrauen in Rechnungslegungsinformationen und führen infolgedessen zu erheblichen Vermögens- und Reputationsschäden für die betroffenen Unternehmen und den Kapitalmarkt insgesamt. Der durch den Wirecard-Bilanzskandal anrichtete finanzielle Schaden von insgesamt über 20 Mrd. € für Anteilseigner und Fremdkapitalgeber ist beachtlich – ganz zu schweigen von den Kollateralschäden. Daher stellt sich in diesem Kapitel die Forschungsfrage, ob und inwieweit aus einer Ex-ante-Sicht der Einsatz von einschlägigen (forensischen) mathematisch-statistischen Methoden zur Identifikation von Auffälligkeiten bzw. Anomalien geeignet wäre, um Wirecard jedenfalls indikativ der (exzessiven) Bilanzpolitik respektive -manipulation der Konzern-Rechnungslegungsdaten der Geschäftsjahre 2015 bis 2018 zu überführen. Dieser Forschungsansatz ist insofern ein Novum und daher auch von wissenschaftlicher und praktischer Relevanz, als erstmals – soweit ersichtlich – ein deutsches Finanztechnologieunternehmen im Zentrum der Analyse doloser Handlungen steht. Da jedoch die angewandten Methoden bzw. Modellspezifikationen vornehmlich aus einer Zeit herrühren, in der Industrieunternehmen mit einer hohen Intensität des Sachanlagevermögens dominierten, ist zu beurteilen, ob sie überhaupt in der Lage sind, um bei Finanztechnologieunternehmen, deren Marktwert vornehmlich durch immaterielle Vermögenswerte geprägt ist, auffällige Muster im zu analysierenden Datenmaterial zu lokalisieren. Trotz facettenreicher Publikationen zum Wirecard-Bilanzskandal liegen keine Untersuchungen zur hier adressierten Forschungsfrage vor. Insofern bietet Wirecard nach wie vor ein interessantes Feld für die empirische Rechnungslegungsforschung, die keineswegs auf rein deskriptiver Ebene stehenbleibt. Daher ist das Ziel in diesem Kapitel, die (überschaubare) Rechnungslegungsliteratur zur Causa Wirecard um erste empirische Erkenntnisse zu ergänzen. Die Befunde unserer Untersuchungen können (und sollen) einen Anlass für weitergehende Diskussionen und Forschungsarbeiten hinsichtlich der Aktualität und Relevanz der angewandten Methoden bei Finanztechnologieunternehmen geben. Sie können zudem Hinweise liefern, die eine evidenzbasierte Regulierung der Finanztechnologiebrache unterstützen.
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15 February 2023
Aufgrund des Formelfehlers in Abb. 11 betreffend Kennziffer DEPI mussten die Werte in Abb. 14 partiell angepasst werden. Zudem wurde die Definition der Kennziffer TATA in Abb. 10 konkretisiert. Durch diese Korrekturen ergeben sich jedoch keine Auswirkungen auf in diesem Buch veröffentlichte Forschungsergebnisse.
Notes
- 1.
Unter Bilanzskandal, -betrug bzw. -manipulation wird hier jede strafrechtlich relevante Maßnahme subsumiert, die auf eine Fälschung der Rechnungslegungsdaten zurückzuführen ist.
- 2.
Zur Bedeutung von IT-gestützte Datenanalysen siehe Salijeni et al. 2018, S. 21.
- 3.
Fraud bezeichnet den absichtlichen Verstoß gegen Vorschriften – etwa die inkorrekte Anwendung von Rechnungslegungsvorschriften – zur Täuschung von Berichtsadressaten.
- 4.
- 5.
Diese Technik kann mangels absoluter Genauigkeit die Detailprüfung nicht ersetzen, sondern i. S. einer Unterstützungsfunktion nur einen wirkungsvollen Beitrag zur prüferischen Urteilsfindung leisten. So auch Odenthal 2017, S. 546.
- 6.
Vgl. Lieder und Goldshteyn 2013, S. 586.
- 7.
Siehe Rapp und Pampel 2021, S. 679 f.
- 8.
Insofern steht die Aussage von einzelnen Vertretern des Berufsstands, wonach Abschlussprüfer zwar „Wachhunde, aber keine Bluthunde“ seien, im Widerspruch zu den zitierten Prüfungsstandards, so auch Hennrichs 2021, S. 268 ff.
- 9.
Darunter fallen explorative Analyseverfahren wie z. B. Data Mining, Prognoseanalytik oder Maschinelle Lernverfahren. Anzumerken ist, dass keine Pflicht zum Einsatz dieser datenanalytischen Methoden besteht.
- 10.
Sofern die erste Erwartungsbildung des Abschlussprüfers sich im Gegensatz zur Sichtweise des Managements bewegt, könnte dies für eine höhere Wahrscheinlichkeit von Bilanzfehlern sprechen. In dieser Konstellation könnte der Einsatz fortgeschrittener (Big-Data-) Analyseverfahren besonders nützlich erscheinen. Siehe hierzu das bei 127 Wirtschaftsprüfern in zwei Big-Four-Prüfungsgesellschaften durchgeführte Experiment von Rose 2017, S. 81 ff.
- 11.
So hat der Wirecard-Abschlussprüfer EY im Vorfeld der Berichterstattung über Key Audit Matters im Bestätigungsvermerk zum Jahresabschluss 2018 (Geschäftsbericht Wirecard AG 2018, S. 219 f. eigene forensische Experten in einer Sonderuntersuchung wegen Bilanzunregelmäßigkeiten in Singapur einsetzt. Dennoch wurden keine gravierenden Verstöße festgestellt, die zu einer Versagung, zumindest aber zu einer Einschränkung des Testats hätte führen können. Retrospektiv betrachtet verdeutlicht dies, dass auch forensische Methoden keine absolute Sicherheit bieten.
- 12.
Siehe Mantone 2013.
- 13.
Insofern können die Ergebnisse der Teststatistik keine 100 %-ige Sicherheit gewährleisten, da es sich bei den geprüften Daten um eine aus der Grundgesamtheit entnommene Stichprobe handelt. Damit birgt die Überprüfung der Nullhypothese stets die Gefahr, falsche Befunde nahezulegen. Einerseits besteht die Gefahr, dass ein nicht manipulierter Datensatz fälschlicherweise als auffällig identifiziert wird (Fehler 1. Art). Andererseits kann es sein, dass ein manipulierter Datensatz nicht als solcher erkannt wird (Fehler 2. Art).
- 14.
Die Datenmanipulationen haben sich wohl von Jahr zu Jahr ausgeweitet, wobei die weitreichendsten für die Jahre 2015 bis 2018 vermutet werden. Die Staatsanwaltschaft geht davon aus, dass spätestens 2015 die Beschuldigten „unter Beteiligung von weiteren Mittätern“ übereingekommen seien, die „Bilanzsumme und das Umsatzvolumen der Wirecard AG durch das Vortäuschen von Einnahmen“ aus Geschäften mit Drittpartnern (Third Party Acquirer) zu manipulieren; siehe Bender 2021, S. 34.
- 15.
Ein Auszug der Peer Group ist der Abb. A1 im Anhang zu entnehmen.
- 16.
Vgl. Beneish 2001, S. 3 ff.
- 17.
Vgl. Praag 2001, S. 1 f.
- 18.
- 19.
Siehe Mulford und Comiskey 2002, S. 41 f.
- 20.
Vgl. grundlegend Dechow et al. 1995, S. 193 ff.
- 21.
Vgl. Dechow et al. 1995, S. 224.
- 22.
Im originären Jones-Modell, das hier nicht zur Anwendung kommt, werden die Einflüsse des Sachanlagevermögens sowie der veränderten Umsatzerlöse berücksichtigt. Dechow et al. 1995 ergänzen im Rahmen des sog. Modified-Jones-Modells den Einfluss veränderter Forderungsbestände. Im Performance-Adjusted-Jones-Modell wird die Gesamtkapitalrendite einbezogen. Weitere, nicht auf das Jones-Modell zurückgehende Verfahren, wie das Cashflow-Modell nach Dechow und Dichev 2002, basieren auf der Annahme, dem gewöhnlichen Geschäftsbetrieb zuzuordnende Periodenabgrenzungen würden vor allem durch den Cashflow der vorigen, aktuellen und folgenden Perioden determiniert. McNichols 2002 fügt hierbei die aus den Jones-Modellen bekannten Einflussfaktoren des Sachanlagevermögens sowie der Umsatzveränderungen ein.
- 23.
Zahlreiche weitere Modifikationen finden sich in Dechow et al. 2003.
- 24.
Allerdings fallen bei den Cross-Sektionalen-Modellen Schätz- und Ereignisperiode zusammen. Streng genommen müssen zur Ermittlung der clusterspezifischen Regressionskoeffizienten mutmaßlich bilanzpolitikfreie Unternehmen betrachtet werden. Allerdings ist eine solche Differenzierung zwischen Schätz- und Ereignisunternehmen realiter nicht möglich, so dass die Regression in der empirischen Forschung regelmäßig für sämtliche vorhandene Unternehmensdaten eines Clusters geschätzt wird. Diesem Ansatz liegt die Annahme zugrunde, dass sich positive (Ertrags-) und negative (Aufwands-) diskretionäre Accruals in der Summe aller Unternehmen (weitgehend) aufheben und im Mittel null betragen.
- 25.
Bei den Dechow/Dichev-Modellen wird das Untersuchungsjahr 2018 nicht einbezogen, weil für Wirecard kein testierter Abschluss für das Geschäftsjahr 2019 vorliegt, so dass der CFO2019 nicht zur Verfügung steht.
- 26.
Hier stellt sich die Frage, ob unterschiedliche Rechnungslegungssysteme Einfluss auf bilanzpolitisches Verhalten haben. Der erste Eindruck, wonach Unternehmen unter US-GAAP weniger Bilanzpolitik betreiben als unter IFRS, kann nicht bestätigt werden. Die Frage nach dem Einfluss der Standards bei Finanztechnologieunternehmen ist damit weiteren Forschungsarbeiten vorbehalten.
- 27.
- 28.
- 29.
Vor allem in den Vereinigten Staaten von Amerika erfreuen sich Ziffernanalysen nach Benford`s Law einer großen Beliebtheit zur Aufdeckung von Datenfälschungen. So konnte nachgewiesen werden, dass Rechnungslegungsdaten der Benford-Gesetzmäßigkeit folgen; siehe Carslaw 1988, S. 321 ff.; Thomas 1989, S. 773 ff.; Nigrini 2012. Auch in Deutschland kommt diese Methode im Rahmen der empirischen Prüfungs- und Rechnungslegungsforschung zunehmend zum Einsatz. Sie etwa Odenthal 1999, S. 630 ff.; Mochty 2002, S. 725 ff.; Quick und Wolz 2003, S. 224 ff.; Hartlieb 2020, S. 3 ff.
- 30.
Vgl. Newcomb 1881.
- 31.
Vgl. Benford 1938.
- 32.
Keine Benford-Verteilung ist somit bei künstlichen Datensätze gegeben, die etwa aus zugewiesenen Ziffern, wie z. B. Telefonnummern, oder voreingestellten Beträgen, wie sie in Geldautomaten anzutreffen sind, bestehen. Zudem sollte sich der Datensatz über mehrere Größenordnungen erstrecken. Datensätze, die implizite (z. B. Preise) oder explizite (z. B. Kalendertage) Wertgrenzen beinhalten, stehen nicht im Einklang mit der Grundüberlegung von Benford. Das Gleiche gilt für psychologische Barrieren (bspw. Preis von 0,99 €). Vgl. Nigrini 2012, S. 26.
- 33.
Vgl. Watrin und Ullmann 2009, S. 104 ff.
- 34.
Dabei ist der Wert d1 = 0 auszuschließen, da die Anfangsziffer per Definition ein von 0 verschiedene Ziffer ist.
- 35.
Vgl. Hill 1998, S. 358.
- 36.
Eine alternative, gängige Testmethode ist der sog. Kolmogoroff-Smirnov-Anpassungstest, der hier jedoch nicht zur Anwendung kommt.
- 37.
In der empirischen Forschung verwenden viele Autoren das Benford’sche Gesetz insbesondere zum Nachweis einer systematischen Ergebniskosmetik („Cosmetic Earnings Management“). Dies beschreibt kleine, aber bewusste Auf- oder Abrundungen durch Unternehmen, um die eigenen Gewinnzahlen größer oder Verlustzahlen kleiner erscheinen zu lassen. Vgl. Kinnunen und Koskela 2003, S. 40 ff.
- 38.
- 39.
Vgl. Durtschi et al. 2005.
- 40.
Die Guthaben auf Treuhandkonten wurden in der Bilanz unter den Zahlungsmitteln und Zahlungsmitteläquivalenten ausgewiesen. Nach Ansicht von KPMG gab es allerdings auch Argumente, die gegen diese Bilanzierung sprachen. Es liegen nach Auffassung der Stellungnahme im Sondergutachten Gründe vor, die für eine bilanzielle Erfassung als sonstige finanzielle Vermögenswerte sprechen; vgl. KPMG 2020, S. 33 f.
- 41.
Je nach Teststatistik und Länge der Ziffernsequenz werden zwischen etwa 100–1.000 Beobachtungen empfohlen; siehe Durtschi et al. 2005, S. 17 ff.
- 42.
Der Test mit den ersten beiden Ziffern identifiziert Auffälligkeiten, die weder mit einer Untersuchung der ersten noch mit der zweiten Ziffer entdeckt werden, und hilft somit bei der Reduzierung des Fehlers 1. Art. Siehe etwa Cleary und Thibodeau 2005, S. 80.
- 43.
Die Chi2-Teststatistik folgt näherungsweise einer Chi2-Verteilung mit v = (k – 1) Freiheitsgraden. Dabei bezeichnet k die Anzahl der möglichen Merkmalsausprägungen. Der kritische Wert zum Testen der Nullhypothese „Der Datensatz folgt der Benford-Verteilung“ bei einem Signifikanzniveau von 5 % beträgt folglich 15,51 für die erste Ziffernstelle (mit 8 Freiheitsgraden) und 16,92 für die zweite Zifferstelle (mit 9 Freiheitsgraden).
- 44.
Vgl. Thomas 1989, S. 775.
- 45.
Siehe Beneish 1999, S. 24 ff.
- 46.
Vgl. Beneish et al. 2013, S. 77.
- 47.
Siehe Kamal et al. 2016, S. 6 ff.
- 48.
Vgl. Mantone 2013, S. 57.
- 49.
Aufgrund zahlreicher fehlender Daten bei der Datenextraktion aus der Datenbank konnte keine Berechnung durchgeführt werden.
- 50.
Auffällig sind lediglich die Befunde bei Global Payments. Hier könnte eine weitergehende Analyse interessante Ergebnisse liefern.
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Siehe Abb. A1, A2, A3, A4, A5, A6 und A7.
Short List inkl. Kurzbeschreibung
Regressionsergebnisse und deskriptive Statistik Modified-Jones-Modell
Regressionsergebnisse und deskriptive Statistik Performance-Adjusted-Jones-Modell
Regressionsergebnisse und deskriptive Statistik Dechow-Dichev-Modell
Gl. 4: Regressionsergebnisse und deskriptive Statistik Dechow-Dichev-McNichols-Modell
First-Two-Digits-Verteilung der Wirecard-Umsatzerlöse auf Quartalsbasis
First-Two-Digits-Verteilung der Wirecard-Zahlungsmittel auf Quartalsbasis
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Karami, B., Rinker, C. (2022). Empirische Befunde zur Ex-ante-Beurteilung des Risikos von Manipulationen der Wirecard-Rechnungslegungsdaten anhand einschlägiger mathematisch-statistischer Analysemethoden. In: Karami, B. (eds) Skandalfall Wirecard: Eine wissenschaftlich-fundierte interdisziplinäre Analyse . Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-35609-5_3
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