Syfte: Syftet med studien är att testa och verifiera Dechow F-score-modellen genom att applicera den på ett urval av svenska börsnoterade företag där företag tillämpar IFRS, snarare än det amerikanska GAAP som modellen ursprungligen utvecklades utifrån. Vidare studeras hur resultaten i Dechow F-score fördelas, beroende på bransch och företagsstorlek.

Metod: Studien använder en kvantitativ ansats med hjälp av statistiska analyser för att utvärdera data som samlats in från olika företag. Datan utgörs av finansiell information från årsredovisningar, och är insamlad via databasen Retriever Business. Urvalet delas upp i manipulerande företag och icke-manipulerande företag, där de förstnämnda företagen erhållit revisorsanmärkningar och de sistnämnda nominerats och/eller prisats för sin redovisning.

Resultat och slutsats: Studiens resultat visar att modellen har svårare att upptäcka manipulation än att utesluta den, med en träffsäkerhet på 63% respektive 94%. Dessutom varierar modellens träffsäkerhet betydligt mellan olika branscher och storleksklasser. I sektorn Industri & Maskinteknik samt företagsstorleken Small Cap och Large Cap presterade modellen bäst.

Examensarbetets bidrag: Studien bidrar inte bara med ny kunskap om den svenska redovisningskontexten, utan även med bevis för att Dechow F-score, som ett komplement till redan befintliga metoder, kan fungera som ett effektivt granskningsverktyg och riskinstrument för investerare, revisorer och analytiker och flagga för varningssignaler som kan indikera redovisningsmanipulation.

Förslag till fortsatt forskning: I framtida forskning skulle en studie som grundar sig i ett större urval vara av vikt eftersom slutsatserna i detta arbete begränsas av ett litet urval. På grund av tveksamheter kring studiens validitet och skeva urval hade ett förslag även legat i att bruka sig av företag som befinner sig i mer av en gråzon. 

Aim: The purpose of the study is to test and verify the Dechow F-score model by applying it to a selection of Swedish publicly listed companies, where companies adhere to IFRS rather than the American GAAP, which the model was originally based on. Furthermore, the study examines how the results of the Dechow F-score are distributed depending on industry and company size.

Method: The study uses a quantitative approach with the help of statistical analyses to evaluate data collected from different companies. The data consists of financial information from annual reports and is collected via the Retriever Business database. The sample is divided into manipulative and non-manipulative firms, with the former receiving auditor's notes and the latter receiving awards and/or nominations for their accounting.

Results and conclusions: The results of the study show that the model has more difficulty detecting earnings management than excluding it, with accuracies of 63% and 94%. In addition, the model's accuracy varies significantly between different industries and size caps. The model performed best in the Industrial & Engineering sector, as well as the Small Cap and Large Cap company sizes. 

Contribution of the thesis: The study contributes new knowledge about the Swedish accounting context, and provides evidence that Dechow F-score, as a complement to already existing methods, can serve as an effective review tool and risk assessment instrument for investors, auditors and analysts and flag for behavior that may indicate earnings management.

Suggestions for future research: In future research, a study based on a larger sample would be important as the conclusions of this work are limited by a small sample. Due to doubts about the validity of the study and skewed sampling, a suggestion would have been to use companies that are in more of a grey area.