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La manipulación contable en el mercado español Análisis sectorial y económico TRABAJO FIN DE MÁSTER Francisco Javier Alcázar Ladaga Directores: Susana Callao Gastón Jose Ignacio Jarne Jarne JUNIO 2013
1 Resumen La manipulación contable, entendida como un fenómeno mediante el cual la gerencia modifica determinadas magnitudes para conseguir unos objetivos, ha sido analizada por muchos investigadores; sobre todo a raíz de los escándalos financieros surgidos en las dos últimas décadas en distintos países. En nuestro trabajo, a través del análisis de 84 empresas cotizadas del mercado español, hemos analizado la influencia del sector y de la coyuntura económica en la manipulación. Para el análisis nos hemos servido de los ajustes por devengo discrecionales, estimados mediante el método de Jones modificado desarrollado por Dechow et al. (1995). Los resultados obtenidos demuestran que es el ciclo económico el que en mayor medida condiciona la manipulación; y el que explica, en cierto sentido, las diferencias entre sectores. Palabras clave: Manipulación contable, contabilidad creativa, sector, crisis económica, ajustes por devengo discrecionales.
2 1. Introducción La manipulación contable o gestión del resultado consiste en un fenómeno mediante el cual la gerencia modifica determinadas magnitudes, principalmente el resultado, para obtener unos objetivos. Los gerentes se aprovechan de la flexibilidad de la norma, e incluso de la no regulación, para llegar a este fin. Las motivaciones pueden ser muy variadas; desde llegar a alcanzar un bonus, hasta pagar menos impuestos; pasando por mejorar la imagen, estabilizar los resultados, repartir más o menos dividendos… La manipulación, por tanto, en virtud del objetivo que se pretenda conseguir, se puede dar tanto positiva, aumentando los resultados, como negativa, disminuyéndolos. En los últimos años, a través de las distintas instituciones que velan por la trasparencia y la imagen fiel de las empresas se ha pretendido acabar o limitar esta práctica. Pese a esto, parece que la regulación existente no es suficiente para acabar con este fenómeno, cuando menos poco ético. El objetivo principal de la norma, presentar la imagen fiel de la empresa, se contradice con que esta información se prepare, en algunos casos, de una determinada forma, a interés de los gestores. De esta última afirmación nos surge el debate de si la norma debería ser más o menos flexible. La flexibilidad que otorga la norma, sobre todo en determinados criterios de reconocimiento y valoración, nos puede llevar a pensar que favorece la contabilidad creativa. Las tablas de amortizaciones que permiten elegir entre distintas vidas útiles, la discrecionalidad de determinados métodos de valoración, como es el caso de las existencias, o la posible activación de determinados gastos, sobre todo de activos intangibles, son ejemplos de esta flexibilidad que puede condicionar el resultado final de la empresa. En el otro extremo del debate, una aplicación estricta de los principios contables o una norma más rígida, supondría limitar la contabilidad creativa, pero también iría en contra de la obtención de la imagen fiel de la situación de la empresa, dado que no permitiría adaptar las políticas contables a las características específicas de la misma. La aplicación estricta del coste histórico o del principio de prudencia son algunas de las
3 normas, que a nuestro parecer, pueden perjudicar la consecución del principio de imagen fiel, objetivo primordial de la contabilidad. En cuanto a la manipulación parece lógico pensar que encontraremos distintos niveles de ajustes tanto para cada empresa como para cada sector en general. Es de suponer que aquellos sectores afectados en mayor medida por la crisis, como puede ser el de la construcción, presentarán unos mayores niveles de manipulación, sobre todo en sentido positivo. En cambio, sectores regulados, como puede ser el de la electricidad o el teléfono, presentarán una menor manipulación e incluso se dará en sentido negativo. El hecho de que estas empresas obtuvieran beneficios altos, no acordes a la situación económica actual, repercutiría en un descenso de los precios por parte del estado, y por tanto en un descenso de los beneficios. Por otro lado, veremos la influencia del ciclo económico en la manipulación. La coyuntura económica condiciona el resultado de todas las empresas y por consiguiente, los niveles de manipulación. Cuando la economía este en auge y las empresas presenten altos beneficios es probable que los ajustes sean más moderados, e incluso se den en sentido negativo, con el objetivo de obtener menores resultados, y así para pagar menos impuestos o repartir menos dividendos, por ejemplo. Una economía en recesión condicionará los ajustes al alza, encontrando mayor niveles de ajustes en sentido positivo; aumentando los beneficios con el posible objetivo de no empobrecer la imagen de la empresa. Estos aspectos, entre otros, hacen que la información publicada incorpore ciertos sesgos, vinculados con las necesidades de las empresas en cada momento. Al final, los más perjudicados son los usuarios de la información, los cuales pueden dudar de los datos económico-financieros que se les ofrecen. Nuestro trabajo consistirá en un análisis sectorial de empresas españolas, tratando de conocer las posibles diferencias de manipulación entre sectores. A su vez, y tomando como referencia dos periodos distintos (crisis y no crisis), observaremos si el ciclo económico afecta, y en qué medida, a la manipulación. A través de los ajustes discrecionales analizaremos la posible manipulación. Este método parte de que la diferencia entre el resultado y la “caja” o cash flow operativo
4 son los ajustes por devengo, divididos en discrecionales, los cuales constituye una aproximación a la manipulación, y no discrecionales. La discrecionalidad sobre los ajustes por devengo permite a la gerencia modificar las cifras contables sin tener que informar de ello en los estados financieros. Obtendremos estos ajustes para todas las empresas y años de nuestro análisis (20042011), haciendo una división en el tiempo entre el periodo de crisis (2008-2011) y el de no crisis (2004-2007). Con esto, y las empresas divididas en sus respectivos sectores, trataremos de explicar los objetivos del trabajo. Como primer objetivo trataremos de conocer el comportamiento de los ajustes por devengo discrecionales en el tiempo, con el fin de observar posibles variaciones que hayan podido surgir con el paso del tiempo. Una vez conocidas las posibles diferencias temporales, nos centraremos en comparar los distintos sectores, tratando de encontrar diferencias entre ellos. Esto lo realizaremos tanto para todos los años en general como divididos en crisis y no crisis. Por último, analizaremos las posibles diferencias que surjan entre los dos periodos de análisis, sin tener en cuenta el sector al que pertenecen. Con todo esto, trataremos de aportar a la literatura previa una visión crítica del comportamiento de los distintos sectores en el mercado español, así como analizar los posibles cambios que se hayan podido dar a raíz del cambio de ciclo económico.
5 2. Literatura previa El fenómeno de la contabilidad creativa, también conocido como Earnings Management (término anglosajón) o manipulación contable ha sido investigado y analizado por muchos autores, en especial a raíz de los escándalos financieros surgidos en EEUU con ENRON, España con Forum y Afinsa o Italia con Parmalat, entre otros. En una primera aproximación al trabajo expondremos algunas de las definiciones que dan los investigadores sobre esta práctica: - Schipper (1989): Intervención en el proceso de elaboración de la información financiera y contable, con el claro propósito de obtener algún beneficio propio. - Jameson (1988): Proceso de uso de normas donde la flexibilidad de las mismas y sus posibles omisiones pueden hacer que los estados financieros parezcan diferentes a lo que originalmente fue establecido en dichas normas. - Amay y Blake (1996): Distorsión de la información financiera de la empresa, de cara a las necesidades de imagen corporativa a corto plazo y siempre dentro de los límites que marca la ley. - Healy y Whalen (1999): La manipulación tiene lugar cuando los directivos hacen uso de la discrecionalidad y subjetividad inherente a su posición en la elaboración de los estados financieros, con el objeto bien de inducir a error a los inversores, bien de ajustar las cifras a los requisitos impuestos por contratos basados en datos contables. - Apéllaniz y Labrador (1995): Selección de técnicas por parte de la gerencia de la empresa para obtener un nivel de beneficios deseados, sirviéndose de la flexibilidad permitida por los principios de Contabilidad Generalmente Aceptados de los distintos países. - Stolowy y Breton (2000): Deseo de influir en la percepción del riesgo empresarial que tienen los participantes de los mercados financieros. Una vez conocido el fenómeno sería interesante conocer las posibles motivaciones de los gerentes a la hora de realizar esta práctica. Tal y como apuntan Bernard y Skinner (1996) “Conocer porque los directivos eligen determinados ajustes discrecionales es de gran interés para los organismos reguladores, los usuarios de la información contable y
6 la comunidad académica para poder entender e interpretar correctamente el resultado contable”. Siguiendo a Healy y Wahlen (1999), tres son los principales tipos de motivaciones: - Motivaciones contractuales: contratos de deuda y remuneración de directivos basados en cifras contables. Esta motivación iría ligada a lo dicho anteriormente de los bonus. El llegar a un determinado nivel de beneficios supone una remuneración extra para los directivos. Este hecho puede condicionar sus acciones. - Motivaciones políticas y gubernamentales: Beneficios y costes políticos derivados de la posición económico-financiera de la empresa reflejada a través de sus cifras contables. Esto supondría, por ejemplo, pagar menos impuestos. En este caso la manipulación sería en sentido negativo ya que interesaría tener menos beneficios. - Motivaciones de Valoración: el efecto de las cifras contables en la valoración de la empresa en las bolsas de valores. Por último, esto estaría relacionado con la imagen de la empresa, tratando de obtener una buena calificación crediticia, con el objetivo final de atraer nuevos inversores. Una vez conocidas las motivaciones, es hora de conocer las prácticas que sigue la gerencia para llegar a los objetivos. Sirviéndonos del artículo de Elvira y Amat (2008), las técnicas más comunes, seguidas por los gestores, en la gestión del resultado son: - Aumento o reducción de gastos. - Aumento o disminución del resultado al activar ciertos gastos. - Aumento o reducción de ingresos. - Aumento o reducción de activos. - Aumento o reducción de fondos propios. - Reclasificación de deudas. - Aumento o reducción de deuda. - Reclasificación de activos o pasivos.
7 A la hora de detectar esta manipulación, los investigadores se sirven de diversos métodos. McNichols (2000) identifica tres líneas metodológicas utilizadas para detectar la manipulación del resultado: el análisis de la distribución del beneficio, la modelización de los ajustes por devengo agregados, y la modelización de ajustes por devengo discrecionales específicos. Las metodologías basadas en la distribución del beneficio se centran en el estudio del resultado después de ser manipulado en torno a un umbral específico y analizan si la distribución o frecuencia en los intervalos inmediatamente previo y posterior a este umbral reflejan discontinuidades, las cuales son el indicador de manipulación sin que se pueda identificar el instrumento utilizado (Sánchez 2012). Burgstahler y Dichev (1997) y DeGeorge et al. (1999) son algunos de los mayores exponentes de esta metodología. El análisis de determinadas partidas contables, como pueden ser el inmovilizado material, el intangible, los arrendamientos, las inversiones inmobiliarias, las existencias e incluso las ventas… supone otro posible método de análisis, no muy utilizado por los investigadores al carecer de validez empírica. Cambios en los criterios contables de estas partidas, estimaciones, activación de gastos o imputación de las ventas en uno u otro ejercicio, supondrían posibles casos de manipulación. Esta técnica es muy poco utilizada por los gestores ya que es muy visible para todo usuario de la información. Además, cualquier cambio de criterio debe estar justificado en la correspondiente memoria. Por último, la técnica de los ajustes por devengo consiste en modelizar los ajustes para obtener la parte “normal” y la parte discrecional de los mismos; asumiendo que la parte discrecional constituye una aproximación a la manipulación del resultado. Pese a que Healy (1985) y DeAngelo (1986) fueron los pioneros y precursores de este método, será Jones (1991) el más importante y de mayor referencia. Partiendo de este último surgen la mayoría de modelos posteriores, de entre los cuales destaca Dechow et al. (1995), o modelo Jones modificado, que utilizamos en nuestro trabajo. Basándonos en la lectura y análisis de trabajos previos encontramos que los ajustes por devengo son la técnica más común para detectar la manipulación, así como la más
8 utilizada por la gerencia, ya que no se ha de informar de su acción en ningún estado financiero. Centrándonos ya en los objetivos de nuestro trabajo, algunos autores han tratado de relacionar la manipulación con la situación económica. Guenther y Young (2002), concluyen en su trabajo que en los países anglosajones existe relación entre los resultados y la situación económica debido a que en estos países el propósito principal es cubrir las necesidades de los accionistas. Por otro lado, en los países continentales europeos existen incentivos para reducir la volatilidad del resultado. Jin -(2005) establece que la manipulación contable tiene una relación directa con la situación económica coyuntural, de tal manera que decrece cuando el PIB incrementa hasta un determinado nivel, a partir del cual ambos aumentan. En períodos de fuerte crecimiento, la gerencia tratará de disminuir (alisar) los resultados de las empresa a través de ajustes por devengo discrecionales negativos. En épocas de recesión, también emplearán ajustes por devengo discrecionales negativos con el objetivo de disminuir el resultado que permita, a partir de una situación desfavorable, mejorar en los próximos ejercicios. En otro trabajo realizado al respecto, Lin y Shih (2003) reflejan que los ajustes por devengo son negativos cuando se produce un crecimiento muy alto o una recesión muy fuerte. Esta conclusión iría en el sentido de la otorgada un año antes por Gunther y Young (2002). García (2008) establece que en épocas de crisis económicas, la contabilidad creativa y la manipulación contable son instrumentos utilizados por las empresas al objeto de maquillar artificialmente sus resultados y sus márgenes de solvencia. En la misma línea, Callao y Jarne (2011) en un trabajo que analiza 100 grupos de empresas que cotizan en el mercado continuo de la Bolsa de Madrid concluyen que los resultados obtenidos confirman que las empresas españolas han manipulado al alza en mayor medida tras desencadenarse la crisis. Reguera et al (2011), en un estudio realizado para Estados Unidos, Reino Unido, Corea, Japón, Italia, Alemania, Francia, España, Canadá y Australia, muestran que la crisis afecta en el comportamiento oportunista de los que preparan la información, siendo
15 - Tabla 3. Pruebas de normalidad. Kolmogrov-Smirnov Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. AD 0,512 467 0,000 0,072 467 0,000 a. Corrección de la significación de Lilliefors Como podemos observar la significación es inferior al 1%, lo que nos lleva a concluir que los datos no son normales. De este modo tendremos que trabajar con test no paramétricos. Una vez realizada la prueba de normalidad nos centraremos en el objetivo de nuestro trabajo. En primer lugar trataremos de conocer la evolución de los AD a lo largo de nuestro periodo de análisis (2004-2011), para todas las empresas del estudio en su conjunto. Para esto hemos realizado el test de Friedman, cuyos resultados se muestran en la tabla 4. - Tabla 4. Resultado del Test de Friedman para todas las empresas y años. Todos los sectores N 36 Chi-cuadrado 16,63 gl 7 Sig. Asintót. 0,02
16 Como podemos observar, la significatividad es inferior al 5%. Por tanto, podemos concluir que los ajustes se comportan de forma distinta a lo largo del tiempo, obteniendo diferencias significativas entre los distintos años. Una vez obtenido este test pasaremos a contrastar si existen diferencias dentro de cada sector. Con esto pretendemos conocer el comportamiento de los AD en el tiempo, dentro de cada sector. Utilizáremos, como en el caso anterior, el test de Friedman. La Tabla 5 recoge los resultados obtenidos. - Tabla 5. Resultados del Test de Friedman para cada sector. S1. Petróleo y energía S2. Materiales básicos, industria y construcción S3. Bienes de consumo S4. Servicios de consumo S6. Tecnología y telecomunicaciones N 9 17 8 2 Chicuadrado 14,667 10,255 10,292 10,167 gl 7 7 7 7 Sig. Asintót. 0,041 0,175 0,173 0,179 No se ha podido realizar el test para el sector 1 debido a que no se disponía de los casos validos suficientes para realizar el procesamiento. Entrando a valorar los resultados, solamente podemos afirmar que existen diferencias significativas en el sector 2 (materiales básicos, industria y construcción). No existen cambios para el resto de sectores. En cuanto a los rangos, estos son los resultados obtenidos (Tabla 6):
17 - Tabla 6. Rangos del Test de Friedman por sectores RANGO PROMEDIO TOTAL S1. Petróleo y energía S2. Materiales básicos, industria y construcción S3. Bienes de consumo S4. Servicios de consumo S6. Tecnología y telecomunicaciones DA11 3,67 3,11 3,94 3,38 5,00 DA10 3,72 3,33 4,53 3,00 1,50 DA9 4,78 6,22 3,76 5,63 3,50 DA8 5,33 4,44 5,53 5,63 6,50 DA7 5,14 5,89 4,71 4,50 8,00 DA6 4,03 5,33 3,47 3,63 4,50 DA5 4,75 3,89 5,18 4,88 4,50 DA4 4,58 3,78 4,88 5,38 2,50 a. : Ajustes discrecionales en el año i. Analizando los rangos observamos que, tanto para todos los sectores en su conjunto como para cada sector en individual, los mayores niveles de “manipulación” se encuentran en el inicio de la crisis, entre el 2007 y el 2009. Posteriormente, con el paso del tiempo y el asentamiento de la crisis los niveles descienden. Una vez conocidas las diferencias en el tiempo, trataremos de obtener las posibles diferencias que existen entre los distintos sectores para todos los años, segundo objetivo de nuestro trabajo. Para esto realizaremos la prueba de Kruskal-Wallis, cuyos resultados se recogen en la Tabla 7. - Tabla 7. Resultados del test de K-W. AD Total Chi Cuadrado 8,36 gl 4 Sig. Asintót. 0,079
18 Una vez realizada la prueba, obtenemos una significatividad algo inferior al 10%, lo que significa que existen diferencias en los AD entre los distintos sectores. Dentro de este último objetivo, trataremos de conocer si ha cambiado la tendencia en los años de no crisis (2004-2007) y los de crisis (2008-2011).Para ello evaluaremos las diferencias entre sectores dentro de cada uno de los periodos (crisis y no crisis). Como en el caso anterior, utilizaremos la prueba de Kruskal-Wallis (Tabla 8): - Tabla 8. Resultados del Test K-W por periodos. AD Crisis AD NoCrisis Chi Cuadrado 1,832 3,457 gl 4 4 Sig. Asintót. 0,767 0,484 Los resultados obtenidos ponen de manifiesto que no existen diferencias entre sectores dentro de cada periodo, aunque como hemos visto en el apartado anterior, sí que existen para el total de años. Esto nos inclina a pensar que la tendencia ha variado sustancialmente de un periodo a otro. El cambio de ciclo económico explica las diferencias entre sectores, siendo el nivel de ajustes de los distintos sectores similares dentro de cada periodo. En cuanto a los rangos, estos son los resultados (Tabla 9): - Tabla 9. Rangos del Test de K-W por sector. SECTOR RANGO PROMEDIO 1. Petróleo y energía 386,58 2. Materiales básicos, industria y construcción 341,64 3. Bienes de consumo 385,3 4. Servicios de consumo 369,92 6. Tecnología y telecomunicaciones 315,59
19 Es en el sector 1 (Petróleo y Energía) y 3 (Bienes de consumo) donde encontramos niveles más altos de manipulación, por el contrario el sector 6 (Tecnología y Telecomunicaciones) cuenta con las cifras más bajas. Por último, y para dar más consistencia a los datos, trabajaremos con las medias de los ajustes para cada periodo (crisis y no crisis). Realizaremos la prueba de Wilcoxon para conocer si existen diferencias entre los dos periodos de análisis, sin hacer distinciones entre sectores (Tabla 10): - Tabla 10. Resultado del Test de Wilcoxon. medianocrisis-mediacrisis Z -1,792 Sig. Asintót. 0,073 Podemos concluir de nuevo que existen diferencias entre los dos periodos analizados a un nivel de significación del 10%. Con esto, ya estamos en disposición de obtener las conclusiones de nuestro trabajo.
20 5. Conclusiones La manipulación del resultado, analizada a través de los ajustes discrecionales no supone una verdad empírica al respecto. El hecho de que encontremos ajustes discrecionales para todas las empresas de nuestro estudio no nos garantiza el que exista tal manipulación. Siempre hemos tratado este modelo como una aproximación al problema. Pese a esta limitación, el modelo de Jones (1991), y más concretamente el de Jones modificado (1995), es el más completo para detectar posibles casos de manipulación. A través de la modelización de los ajustes por devengo, y separando entre discrecionales y no discrecionales hemos tratado de abordar el problema. En cuanto a los objetivos de nuestro trabajo. Observamos que ha habido un cambio de comportamiento en los ajustes con el paso del tiempo. La presión por conseguir los resultados esperados, especialmente en situaciones como la actual crisis económicofinanciera supone un fin prioritario para los gestores. El objetivo de llegar a cierto nivel de beneficios, unido a distintas motivaciones como los sistemas basados en incentivos, la imagen o la estabilidad hacen que siempre se pretenda conseguir un estándar de beneficios. En nuestro análisis encontramos tanto años de bonanza económica como de recesión, hecho que puede explicar nuestras diferencias estadísticas. Estas diferencias en el tiempo se dan analizando los sectores en su conjunto. Dividiendo el análisis por sectores encontramos que tan solo en el sector materiales básicos, industria y construcción (sector 2) se dan tales diferencias. Uno de los sectores más afectados por la crisis, que pasó de tener unos beneficios más que extraordinarios debido a la burbuja inmobiliaria en la que España estaba sumida, a unos resultados casi negativos debido a la crisis. Como ya concluyeron Reguera et al. (2011) en su artículo, en este sector se da un aumento de la manipulación en épocas de crisis. En cuanto a los niveles de manipulación por periodos encontramos que los valores más altos se encuentran en el inicio de la crisis. Es lógico que se intentaran mantener los niveles de beneficio de años anteriores con el propósito de no empobrecer la imagen de la empresa, sobre todo al inicio de la recesión. Con el paso del tiempo todos hemos asumido el cambio de ciclo económico, y no resulta sorprendente una caída de los
21 beneficios, por esto el decremento de los ajustes discrecionales. Esta afirmación va en concordancia con lo dicho anteriormente por Lin y Shihn en su artículo del 2003. En cuanto a las diferencias entre sectores encontramos que éstas existen pero tan sólo cuando analizamos los sectores para el total del periodo. Cuando el análisis lo particularizamos para el periodo crisis, por un lado, y para el no crisis, por el otro lado, no encontramos tales diferencias. Por otro lado, dentro de cada periodo, crisis o no crisis, las cifras de manipulación son similares entre los distintos sectores. Con esto, llegamos a la conclusión de que es ciclo económico el que condiciona en mayor medida la manipulación, y no tanto el sector al que pertenece cada empresa. Es en el sector 6 (tecnología y telecomunicaciones) donde encontramos los niveles más bajos de manipulación. Al ser un sector con una regulación especial, que presta servicios públicos, está mucho más controlado por las autoridades públicas. Unos resultados extraordinarios supondrían una reducción de los precios o tarifas por parte de los entes públicos. Nuestra principal aportación a la literatura previa es que en el mercado español es la coyuntura económica la que en mayor medida condiciona la manipulación, dejando la influencia sectorial en un segundo plano. Como limitaciones a nuestro trabajo hemos encontrado que la base de datos utilizada no estaba del todo actualizada, quedando algunos aspectos del análisis incompletos a raíz de esto. Para finalizar dejamos abierta la línea metodológica para futuras investigaciones. La importancia del auditor o el tamaño de la empresa serían cuestiones interesantes a tener en cuenta a la hora de detectar y explicar la manipulación de las empresas españolas.
22 Referencia bibliográfica - ADIEL, R., 1996. Reinsurance and the Management of Regulatory Ratios and Taxes in the Property—casualty Insurance Industry. Journal of Accounting and Economics, 0, vol. 22, no. 1–3, pp. 207-240 ISSN 0165-4101. DOI 10.1016/S01654101(96)00436-3. - AMAT, O. y BLAKE, J., 1996. Contabilidad Creativa. Barcelona, España : Gestión 2000. - APELLÁNIZ GÓMEZ, P Y LABRADOR BARRAFÓN, M .1995. El impacto de la regulación contable en la manipulación del beneficio. Estudio empírico de los efectos del PGC de 1990. Revista Española de Financiación y Contabilidad, 82: 13-40. - BERNARD, V. Y SKINNER, D. 1996. What motivates managers’ choice of discretionary accruals? Journal of Accounting and Economics, 22: 313-325. - BURGSTAHLER, D. y DICHEV, I., 1997. Earnings Management to Avoid Earnings Decreases and Losses. Journal of Accounting and Economics, 12, vol. 24, no. 1: 99-126 ISSN 0165-4101. DOI 10.1016/S0165-4101(97)00017-7. - CALLAO, S. y JARNE, J.I., 2011. El impacto de la crisis en la manipulación contable. - Revista de Contabilidad-Spanish Accounting Review, Vol. 14 - Nº 2: 59-85 ISSN: 11384891. - DEANGELO, L.E., 1986. Accounting Numbers as Market Valuation Substitutes: A Study of Management Buyouts of Public Stockholders. The Accounting Review, vol. 61, no. 3: 400-420. - DECHOW, P.M., SLOAN, R.G. y SWEENEY, A.P., 1995. Detecting Earnings Management. The Accounting Review, vol. 70, no. 2: 193-225. - DEFOND, M. L. Y JIAMBALVO, J. (1994). Debt covenant violation and manipulation of accruals: accounting choice in troubled companies. Journal of Accounting and Economics, vol. 18: 145-176. - DEGEORGE, F., PATEL, J. y ZECKHAUSER, P., 1999. Earnings Management to Exceed Thresholds. The Journal of Business, January, vol. 72, no. 1: 1-33 ISSN 00219398. - ELVIRA, O. y AMAT, O., 2008. La manipulación contable: tipología y técnicas. Partida Doble, núm. 203: 48-59.
23 - GARCÍA, F. 2008. Manipulaciones contables en épocas de crisis. Revista Técnica Contable, 712: 14-15. - GILL-DE-ALBORNOZ, B. e ILLUECA, M., 2005. Earnings Management Under Price Regulation: Empirical Evidence from the Spanish Electricity Industry. Energy Economics, 3, vol. 27, no. 2: 279-304. - GUENTHER, A. y YOUNG, P., 2000. Financial Reporting Environments at International Capital Mobility. J. Account. Res. 8: 41-57. - HEALY, P.M., 1985. The Effect of Bonus Schemes on Accounting Decisions. Journal of Accounting and Economics, 4, vol. 7, no. 1–3: 85-107. - HEALY, P.M. Y WAHLEN, M.W. 1999. A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons, 13: 365-383. - JAMESON, M., 1988. A Practical Guide to Creative Accounting. Kogan Page Limited, London: 159 p. - JETER, D.C. Y L. SHIVAKUMAR (1999). Cross Sectional Estimation of Abnormal Accruals using Quarterly and Annual Data: Effectiveness in Detecting Event Specific Earning Management. Accounting and Business Research, Vol. 29, No 4, March: 299-319. - JIN, Q., 2005. Business Cycle, Accounting Behavior and Earnings Management. - JONES, J.J., 1991. Earnings Management during Import Relief Investigations. Journal of Accounting Research, vol. 29, no. 2: 193-228. - KANG, S.H. Y K. SIVARAMAKRISHMAN (1995). Issues in Testing Earnings Management and an Instrumental Variable Aproach. Journal of Accounting Research, vol. 33, No 2 Autum: 353-367. - LIN, Z. y SHIH, M., 2003. Earnings Management in Economics Downturns and Adjacent Periods: Evidence from the 1990-1991 recession. Working paper. National University of Singapore. - MAKAR, S.D. y ALAM, P., 1998. Earnings Management and Antitrust Investigations: Political Costs Over Business Cycles. Journal of Business Finance & Accounting, vol. 25, no. 5-6: 701-720 ISSN 1468-5957. - MCNICHOLS, M.F., 2000. Research Design Issues in Earnings Management Studies. Journal of Accounting and Public Policy, 0, vol. 19, no. 4–5: 313-345.
24 - NAVISSI, F., 1999. Earnings Management Under Price Regulation*. Contemporary Accounting Research, vol. 16, no. 2: 281-304 ISSN 1911-3846. - REGUERA, N., LAFFARGA, J. y FUENTES, P., 2011. ¿Existe una mayor manipulación de las cifras contables en periodos de crisis económica? Congreso AECA XVI. Universidad de Sevilla. - SANCHEZ, M., 2012. Manipulación contable en México. Repositorio de la Universidad de ZaragozaZaguan. - SHIPPER, K. 1989. Commentary on Earnings Management. Accounting Horizons, 3: 91-102. - STOLOWLY, H., y G. BRETON, 2000. A framework for the classification of accounts manipulations. Les cahiers de recherché 708. Chambre de Commerce et d´industrie de París. 28 de Junio.