Il modello di De Angelo valuta l’eventuale utilizzo dell’Earnings Management computando le differenze nei total accruals e assumendo che esse hanno un valore atteso pari a 0, sotto l’ipotesi nulla del non utilizzo dell’Earnings Management. Tale modello utilizza i total accruals dell’ultimo periodo (diviso il totale dell’attivo dell’anno precedente) come misura dei non-discretionary accruals; cosi, il modello di De Angelo per i non discretionary accruals è:

NDAt = TAt-1

In pratica, tale modello può essere visto come un caso speciale del modello di Healy, nel quale l’estimation period per i non-discretionary accruals è ristretto all’osservazione dell’anno precedente.

Una caratteristica comune, invece, ai due modelli è che entrambi utilizzano i total accruals dell’estimation period per derivare i non-discretionary accruals attesi: se i non-discretionary accruals sono costanti nel tempo e i discretionary accruals hanno una media pari a 0 nell’estimation period, allora sia il modello di Healy che quello di De Angelo misureranno i non-discretionary accruals senza errori; se, invece, i non-discretionary accruals variano di periodo in periodo, allora entrambi i modelli tenderanno a misurare i non-discretionary accruals con un margine di errore. Questo implica che, per definire quale dei due modelli oggetto di analisi sia più appropriato, occorre analizzare la natura delle serie storiche che hanno generato i non-discretionary accruals: se i non-discretionary accruals seguono un andamento casuale, si rivelerà più appropriato il modello di De Angelo; in caso contrario, cioè se i non-discretionary accruals seguono un white noise process intorno alla media, allora si rivelerà più appropriato il modello di Healy. A tal proposito, l’evidenza empirica sembra dar forza a questa seconda soluzione.

Tuttavia, va comunque ricordato chel’assunzione che i non-discretionary accruals sono costanti non trova un unanime consenso in letteratura; a tal proposito, R. Kaplan afferma che la natura dell’accrual accounting process indica che il livello dei non-discretionary accruals varia al variare delle condizioni economico-finanziarie in cui si trova l’impresa oggetto di analisi. Se si tralascia l’impatto delle suddette condizioni sui non-discretionary accruals, allora il modello produrrà un errore dovuto alla omissione di alcune variabili rilevanti; in più, se le aziende oggetto di analisi si trovano in periodi in cui sistematicamente si verificano delle condizioni economico-finanziarie straordinarie, allora il fallimento del modello nel considerare tali effetti sui non-discretionary accruals sarà determinato da una stima distorta del coefficiente associato alla variabile dummy.