Author :
Abstract
Bu araştırma, Avrupa’daki futbol kulüplerinde kazanç manipülasyonu riskini uluslararası karşılaştırmalı olarak incelemeyi hedeflemiştir. Bu bağlamda Avrupa Futbol Federasyonları Birliği’ne (UEFA) bağlı 9 ulusal futbol liginden, pay senetleri borsada işlem gören 18 kulübün 2018-2024 yılları arasındaki finansal verileri Beneish M-Skoru modeliyle analiz edilmiştir. Araştırmada toplam 126 kulüp-yıl gözlemi yapılmış, M-Skorları ve sekiz finansal değişken üzerinden manipülasyon riski değerlendirilmiştir. Bulgular, gözlemlerin %42’sinde manipülasyon riski olduğunu ve en yüksek riskin 2018 yılında ortaya çıktığını göstermiştir. En çok manipülasyon yapılan değişkenin SGAI, en az manipülasyon yapılan değişkenin ise GMI olduğu saptanmıştır. Özet istatistik sonuçları tüm örneklemde DSRI, SGAI ve TATA gibi değişkenlerin manipülasyon riskine daha yatkın değişkenler olduğunu buna karşın DEPI, LVGI ve AQI gibi değişkenlerin daha az volatilite ve manipülasyon eğilimi sergilediğini ortaya koymuştur. Manipülatör ve non manipülatör gruplar arasında DSRI, GMI ve TATA’da farklar bulunurken, AQI, SGI ve DEPI’de farklar sınırlı kalmıştır. Bu sonuç, manipülasyonun satış/idari giderler, alacak yönetimi ve tahakkuklarda yoğunlaştığını göstermektedir.
Keywords
Abstract
The present study has been designed to examine the risk of earnings manipulation in European football clubs in an international comparative perspective. To this end, the financial data of 18 listed clubs from 9 national football leagues affiliated to the Union of European Football Associations (UEFA) between 2018 and 2024 were analyzed with the Beneish M-Score model. The study encompassed a total of 126 club-year observations, utilizing M-Scores and eight financial variables to assess the risk of earnings manipulation. The findings indicated that 42% of the observations exhibited manipulation risk, with the highest risk occurring in 2018. The variable SGAI was identified as the most susceptible to manipulation, while GMI was found to be the least vulnerable. The descriptive statistics demonstrate that variables such as DSRI, SGAI and TATA are more susceptible to manipulation risk in the overall sample, while variables such as DEPI, LVGI and AQI exhibit reduced volatility and manipulation tendency. Differences between the manipulator and non-manipulator groups were identified in DSRI, GMI and TATA, while differences were more limited in AQI, SGI and DEPI. This finding indicates that manipulation is predominantly concentrated in selling/administrative expenses, receivables management and accruals.
