Ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM



CA THỊ NGỌC TỐ

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC
PHÁT HIỆN SAI SÓT THÔNG TIN TRÊN BÁO CÁO
TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2017


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM


CA THỊ NGỌC TỐ

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC
PHÁT HIỆN SAI SÓT THÔNG TIN TRÊN BÁO CÁO
TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT

Chuyên ngành: Kế toán
Mã số: 60340301

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. PHẠM QUANG HUY

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2017


LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tác giả thực hiện.Các số
liệu trong luận văn là trung thực. Kết quả luận văn chưa từng được công bố trong
bất kỳ công trình nào khác.
Tất cả những phần kế thừa, tài liệu tham khảo đã được tác giả trích dẫn đầy
đủ và ghi nguồn cụ thể trong danh mục tài liệu tham khảo.
Hồ Chí Minh, ngày

tháng 10 năm 2017
Tác giả

Ca Thị Ngọc Tố


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BIỂU ĐỒ
DANH MỤC PHỤ LỤC
PHẤN MỞ ĐẦU ........................................................................................................1

1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................................................. 1
2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu .............................................................................. 3
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................................................. 4
3.1. Đối tượng nghiên cứu. ...................................................................................................... 4
3.2. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................................................... 4
4. Phương pháp nghiên cứu............................................................................................................ 4
5. Kết quả đóng góp ....................................................................................................................... 5
6. Kết cấu của luận văn .................................................................................................................. 5

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ................................................6
1.1. Các nghiên cứu được công bố ở ngoài nước ........................................................................... 6
1.1.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai
sót thông tin trên BCTC ..................................................................................................................... 6
1.1.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên
BCTC ................................................................................................................................................. 9
1.2. Các nghiên cứu được công bố trong nước ............................................................................ 16
1.2.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai
sót thông tin trên báo cáo chính ....................................................................................................... 16
1.2.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên
BCTC ............................................................................................................................................... 18
1.3. Khe hổng nghiên cứu ............................................................................................................ 19

Kết luận chƣơng 1 ...................................................................................................21
CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN ............................................................................22
2.1. Cơ sở lý thuyết về sai sót thông tin trên BCTC .................................................................... 22
2.1.1. Các vấn đề liên quan đến sai sót BCTC ....................................................................... 22
2.1.1.1. Khái niệm sai sót ..................................................................................................... 22
2.2. Các lý thuyết nền tảng ........................................................................................................... 25

2.2.1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng ................................................................................. 25
2.2.2. Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory) ........................................................................... 26
2.2.3. Lý thuyết về tam giác gian lận ..................................................................................... 27
2.2.4. Lý thuyết các bên liên quan (Stakeholder theory) ....................................................... 28

Kết luận chƣơng 2 ...................................................................................................30
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................31
3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................................... 31
3.1.1. Đối tượng nghiên cứu .................................................................................................. 31
3.1.2. Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................................... 31
3.2. Mô hình nghiên cứu .............................................................................................................. 31
3.3. Phương pháp nghiên cứu....................................................................................................... 31
3.4.1. Xác định mẫu nghiên cứu ............................................................................................ 32
3.4.2. Chọn mẫu nghiên cứu .................................................................................................. 33
3.4.3. Mô tả mẫu nghiên cứu ................................................................................................. 34
3.5. Thiết kế dữ liệu nghiên cứu................................................................................................... 36
3.6. Biến nghiên cứu .................................................................................................................... 37
3.6.1. Biến phụ thuộc – M (Misstatement) ............................................................................ 37
3.6.2. Biến độc lập ................................................................................................................. 37
3.7. Phân tích dữ liệu và kiểm định giả thuyết ............................................................................. 45

Kết luận chƣơng 3 ...................................................................................................50
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ..............................51
4.1. Thực hiện các phân tích ban đầu ........................................................................................... 51
4.2. Kết quả hồi quy với mô hình hồi qui binary logistics ........................................................... 54
4.3. Đo lường tác động biên của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc......................................... 58
4.4. Ước lượng ngưỡng giá trị để phân loại các doanh nghiệp có sai sót thông tin trên BCTC và
đo lường khả năng dự báo của mô hình ....................................................................................... 59

Kết luận chƣơng 4 ...................................................................................................62

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ........................................63
5.1. Kết luận ................................................................................................................................. 63
5.2. Một số gợi ý chính sách ........................................................................................................ 64
5.2.1. Đối với kiểm toán viên ................................................................................................ 64
5.2.2. Đối với cơ quan quản lý thị trường chứng khoán ........................................................ 65
5.2.3. Đối với nhà đầu tư ....................................................................................................... 66


5.3. Hạn chế đề tài nghiên cứu ..................................................................................................... 67
5.4. Định hướng nghiên cứu trong tương lai ................................................................................ 67


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
1. Các chữ viết tắt có nguồn gốc tiếng việt
Từ viết tắt

Từ gốc

BCTC

Báo cáo tài chính

BTC

Bộ tài chính

CĐKT

Cân đối kế toán

CSH

Chủ sở hữu

CTCP

Công ty cổ phần

DNNN

Doanh nghiệp nhà nước

DNNY

Doanh nghiệp niêm yết

DV

Dịch vụ

ĐT

Đầu tư

HĐQT

Hội đồng quản trị

HNX

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HOSE

Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh

KCN

Khu công nghiệp

KQHĐKD

Kết quả hoạt động kinh doanh

KTV

Kiểm toán viên

LNTT

Lợi nhuận trước thuế

PT

Phát triển

QTCT

Quản trị công ty

SSTY

Sai sót trọng yếu

TCT

Tổng công ty

TP.HCM

Thành phố Hồ Chí Minh

TTCK

Thị trường chứng khoán


UBCK

Ủy ban chứng khoán

VAS

Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam

VSA

Hệ thống chuẩn mực kiểm toán Việt Nam

XD

Xây dựng

XNK

Xuất nhập khẩu

2. Các chữ viết tắt có nguồn gốc tiếng anh
Từ viết
tắt

Từ gốc tiếng anh

Từ gốc tiếng việt

ACFE

Association of Certified Fraud Hiệp hội các nhà điều tra gian
Examiners
lận Mỹ

APEC

Asia-Pacific
Cooperation

ASEAN

Association of Southeast Asian Hiệp hội các quốc gia Đông
Nations

Nam Á
Discretionary Accurals
Biến kế toán dồn tích có thể điều
chỉnh

DA
FBI

Economic Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu
Á – Thái Bình Dương

Federal Bureau of Investigation

Cục điều tra liên bang Mỹ

NASDAQ National Association of Securities Sàn giao dịch chứng khoán
Dealers Automated Quotation NASDAQ
System
NDA

Non - Discretionary Accurals

Biến kế toán dồn tích không thể
điều chỉnh

NYSE

The New York Stock Exchange

Sở giao dịch chứng khoán New

York

OLS

Ordinary least squares

Ước lượng bình phương nhỏ
nhất

SFO

Serious Fraud Office

Cơ quan chống gian lận của Anh

TPP

Trans-Pacific
Partnership Agreemen

Hiệp định Đối tác xuyên Thái
Bình Dương

WTO

World Trade Organization

Tổ chức Thương mại Thế giới

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1. Bảng thống kê mẫu nghiên cứu

35

Bảng 3.2. Bảng thống kê mẫu quan sát theo ngành

35

Bảng 3.3. Tổng hợp các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

42

Bảng 3.4. Tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu

44

Bảng 3.5. Ngưỡng giá trị phân loại M-score tương ứng với các xác suất dự 47
báo
Bảng 3.6. Phân loại sai lầm loại 1 và loại 2

48

Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả

51

Bảng 4.2. Kết quả hồi quy logistics để dự báo khả năng phát hiện sai sót
thông tin trên BCTC theo các biến độc lập
Bảng 4.3. Kết quả đánh giá tính phù hợp của mô hình

Bảng 4.4. Bảng tổng hợp mức độ tác độ tác động của biến độc lập lên biến
phụ thuộc
Bảng 4.5. Tác động biên của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc
Bảng 4.6. Kết quả so sánh độ dự báo chính xác của mô hình

54

Bảng 4.7. Tỷ lệ chính xác của mô hình dự báo

61

57
58
58
60

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BIỂU ĐỒ
Hình 4.1. Đồ thị biểu thị sự phân bố của các biến độc lập

56


DANH MỤC PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1
Tổng hợp các nghiên cứu nước ngoài về nhận dạng sai sót BCTC
PHỤ LỤC 2
Tổng hợp các nghiên cứu trong nước liên quan đến BCTC
PHỤ LỤC 3
Tóm tắt các nghiên cứu điển hình vận dụng mô hình M-score

PHỤ LỤC 4
Danh mục các doanh nghiệp thu thập dữ liệu
PHỤ LỤC 5
Các khoản mục trên BCTC thu thập dữ liệu
PHỤ LỤC 7
Danh sách các mẫu quan sát có sai sót
PHỤ LỤC 8
Danh sách các mẫu quan sát không có sai sót


1

PHẤN MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Trong thời gian qua, Việt Nam đã từng bước chủ động hội nhập ngày càng
sâu vào nền kinh tế của khu vực và thế giới. Việt Nam đã trở thành thành viên chính
thức của các tổ chức kinh tế như: ASEAN, APEC, WTO và TPP. Trong nền kinh tế
thị trường cùng với việc hội nhập kinh tế quốc tế thì nhu cầu thông tin đặc biệt là
thông tin tài chính là rất quan trọng, dựa vào thông tin tài chính mà nhà quản trị,
nhà đầu tư, cơ quan chức năng và các đối tượng có liên quan đưa ra quyết định kinh
tế. Báo cáo tài chính (BCTC) là một bức tranh thể hiện tổng thể về các thông tin tài
chính. BCTC còn là một công cụ phản ánh tình hình hoạt động kinh doanh của
doanh nghiệp. Vì vậy tính chính xác, trung thực của BCTC luôn là vấn đề được
quan tâm hàng đầu.
Tuy nhiên, trong những năm qua thế giới phải chứng kiến khá nhiều vụ gian
lận trong lĩnh vực tài chính mà nguyên nhân do sự thao túng các thông tin trên
BCTC, điển hình vụ gian lận kế toán của WorldCom dẫn đến kết quả WorlCom
phải nộp đơn phá sản vào tháng 7 năm 2002 và chính thức phá sản vào năm 2005.
Tại Việt Nam, chất lượng của việc công bố thông tin tài chính của doanh nghiệp
niêm yết trên thị trường chứng khoán luôn là chủ đề mang tính thời sự, hiện nay với

khá nhiều doanh nghiệp công bố thông tin tài chính chậm trễ, không đầy đủ, sai sót
thậm chí là gian lận trong BCTC, những bất cập này đã tác động đến nhà đầu tư,
nhà quản lý không có được thông tin kịp thời, gây khó khăn trong việc ra quyết định
đầu tư, nắm giữ cổ phiếu và có thể dẫn đến việc đưa ra quyết định sai lầm, ảnh
hưởng đến tính minh bạch, công khai và sự phát triển bền vững của thị trường
chứng khoán Việt Nam. Chẳng hạn như năm 2016 số doanh nghiệp không vi

phạm nghĩa vụ công bố thông tin thống kê được là 118 đơn vị, chỉ mới đạt
18,5

trong tổng số 639 doanh nghiệp niêm yết khảo sát (Nguồn:

). Ví dụ điển hình về gian lận BCTC, Công ty Cổ phần Bông
Bạch Tuyết (Mã chứng khoán BBT) đã có rất nhiều sai phạm, từ năm 2004 đến quí
2-2008 hoạt động kinh doanh của công ty BBT toàn thua lỗ. Công ty không nộp báo


2

cáo thường niên các năm 2004, 2005. Năm 2006, 2007 công ty có nộp báo cáo cho
HOSE nhưng không nộp cho UBCK. BCTC năm được kiểm toán cũng vi phạm.
Như kết quả kinh doanh năm 2006 có sự chênh lệch trước và sau khi thực hiện kiểm
toán, liên tục gia hạn chậm nộp BCTC năm 2007. Năm 2016 với sự kiện của Công
ty gỗ Trường Thành (Mã chứng khoán TTF), BCTC quý 2/2016 bất ngờ tuyên bố
một khoản lỗ lên đến cả nghìn tỷ đồng, mà trước đó từ năm 2011 – 2015 BCTC của
TTF đều báo cáo lãi và được Công ty kiểm toán DFK Việt Nam cho ý kiến chấp
nhận toàn phần. Giống như Công ty gỗ Trường Thành, Công ty cổ phần NTACO
(Mã chứng khoán ATA) cũng tạo một bất ngờ lớn cho các cổ đông khi BCTC năm
2016 đưa ra một khoản lỗ lên đến gần 426 tỷ đồng mặc dù báo cáo tự lập trước đó,
ATA đã công bố một khoản lợi nhuận hơn 30 tỷ đồng. Công ty CP thiết bị Y tế

Việt Nhật (Mã chứng khoán JVC) đã đưa ra một khoản lỗ trên BCTC từ 01/4/2016
đến 30/9/2016 là 6,56 tỷ đồng, tuy nhiên sau khi được kiểm toán, khoản lỗ đó đã lên
45,16 tỷ đồng, tại BCTC soát xét bán niên năm 2016 kiểm toán đưa ra kết luận
ngoại trừ về khoản nợ phải thu ngắn hạn trị giá 342 tỷ đồng tại ngày 30/9/2016,
JVC đã trích lập dự phòng gần như toàn bộ cho khoản công nợ trên.
Nhà đầu tư sử dụng các thông tin tài chính bị sai sót và đưa ra các quyết định
không đúng, như là kỳ vọng quá thấp hoặc quá cao vào danh mục đầu tư, ảnh hưởng
đến khả năng sinh lợi và có thể dẫn đến thua lỗ trong quá trình đầu tư, nhà đầu tư
rơi vào trạng thái bị cô lập bởi những hàng rào thông tin và niềm tin của họ giảm
dần và họ dần từ bỏ thị trường.
Mặc dù đã có văn bản pháp luật để quản lý chất lượng BCTC và quy định xử
phạt hành chính trong lĩnh vực chứng khoán, như Nghị định số 60/2015/NĐ-CP và
Quyết định số 51/2014/QĐ-TTg quy định về việc thoái vốn, bán cổ phần của
DNNN gắn với đăng ký giao dịch, niêm yết trên thị trường chứng khoán, Nghị định
số 145/2016/NĐ-CP ngày 01 tháng 11 năm 2016 sửa đổi, bổ sung một số điều của
Nghị định số 108/2013/NĐ-CP ngày 23 tháng 9 năm 2013 của Chính phủ quy định
xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực chứng khoán và thị trường chứng khoán,
nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn vi phạm, chứng tỏ những quy định này chưa đủ để


3

răn đe. Vì vậy, bên cạnh các văn bản pháp luật của các cơ quan chức năng áp dụng
trên thị trường chứng khoán, cần phải có phương pháp để phát hiện sai sót trên
BCTC dành cho nhà quản trị, nhà đầu tư, kiểm toán viên và những chủ thể có liên
quan. Với mong muốn nâng cao chất lượng BCTC trên thị trường chứng khoán
cũng như hỗ trợ nhà quản trị, chủ đầu tư, kiểm toán viên và các đối tượng có liên
quan cơ sở để phát hiện các sai sót trên BCTC tránh gặp các sai lầm khi đưa ra
quyết định, nên tôi đã chọn đề tài nghiên cứu cho luận văn thạc sỹ của mình là
“Ứng dụng Mô hình M-score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo

tài chính của các doanh nghiệp niêm yết”. Với đề tài này, tác giả kỳ vọng sẽ xây
dựng được mô hình trở thành công cụ tham khảo hữu ích cho kiểm toán viên, nhà
đầu tư, cơ quan quản lý thị trường chứng khoán trong việc phát hiện sai sót thông
tin trên BCTC để đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn, góp phần hạn chế việc đánh
giá không đúng về giá trị cổ phiếu.
2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Luận văn thực hiện nhằm hướng đến các mục tiêu sau:
* Mục tiêu chung: Dựa vào kết quả nghiên cứu của Beneish (1999) để xây
dựng mô hình định lượng nhằm phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của các
doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
(HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).
* Mục tiêu cụ thể:
[1] Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến sai sót thông tin trên BCTC và
mô hình M-score.
[2] Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng phát hiện sai sót thông tin
trên BCTC.
[3] Đo lường mức tác động của các nhân tố đến khả năng phát hiện sai sót
thông tin trên BCTC.
[4] Đề xuất các giải pháp khả thi nâng cao khả năng phát hiện sai sót thông
tin trên BCTC.
Để thực hiện các mục tiêu trên, tác giả đưa ra các câu hỏi nghiên cứu sau:


4

Câu hỏi nghiên cứu 1: Về vấn đề sai sót thông tin trên BCTC đã được các
nhà khoa học trong và ngoài nước nghiên cứu như thế nào? Câu hỏi này tác giả
dùng để giải quyết mục tiêu 1.
Câu hỏi nghiên cứu 2: Mô hình định lượng với các biến độc lập nào có khả
năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết

mục tiêu 2.
Câu hỏi nghiên cứu 3: Mức tác động của các biến độc lập lên khả năng phát
hiện sát sót thông tin trên BCTC như thế nào? Câu hỏi này tác giả dùng để giải
quyết mục tiêu 3.
Câu hỏi nghiên cứu 4: Các giải pháp nào nâng cao khả năng phát hiện sai sót
thông tin trên BCTC? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết mục tiêu 4.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tƣợng nghiên cứu: BCTC có sai sót trọng yếu do gian lận gây ra
của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX.
3.2. Phạm vi nghiên cứu: Số liệu được lấy từ các BCTC trước và sau kiểm
toán độc lập của 90 doanh nghiệp sản xuất, dịch vụ, thương mại, xây dựng niêm yết
trên HOSE và HNX trong 6 năm 2011-2016, loại trừ các doanh nghiệp thuộc lĩnh
vực: ngân hàng, tài chính, bảo hiểm và các quỹ đầu tư vì các doanh nghiệp này có
hình thức hạch toán khác các loại hình doanh nghiệp còn lại.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu chung: Phương pháp thống kê mô tả, thu thập và
xử lý số liệu trên các BCTC trước và sau kiểm toán độc lập của 90 doanh nghiệp
phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX trong 6 năm 2011-2016.
- Phương pháp nghiên cứu cụ thể:
+ Phương pháp định lượng: sử dụng mô hình hồi quy binary logistic bằng
phần mềm Stata 13 để tìm hiểu sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc sai
sót thông tin trên BCTC và xây dựng mô hình định lượng nhằm để phát hiện sai sót
thông tin trên BCTC dựa trên mô hình M-Score (Beneish, 1999) từ dữ liệu được thu
thập ở Việt Nam.


5

Trong đó đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng.
5. Kết quả đóng góp

Nghiên cứu này có những đóng góp trong việc nghiên cứu về sai sót trên
BCTC, cụ thể:
- Đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc thông qua
việc sử dụng tác động biên để cho thấy không chỉ có tác động đồng biến hay nghịch
biến mà mức độ tác động cụ thể của mỗi biến lên biến phụ thuộc như thế nào.
- Xây dựng được chỉ số dùng để phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của
các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX, giúp cho nhà đầu tư, kiểm toán
viên và các đối tượng có liên quan có cơ sở để đánh giá sơ bộ về “sức khỏe” tài
chính của doanh nghiệp, từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn.
6. Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mở đầu, các danh mục, phụ lục và tài liệu tham khảo, tác giả chia
luận văn thành 5 chương, với các tên gọi cụ thể như sau:
Chương 1. Tổng quan các nghiên cứu (16 trang)
Chương 2. Cơ sở lý luận (9 trang)
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu (20 trang)
Chương 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận (9 trang)
Chương 5. Kết luận và gợi ý chính sách (5 trang)


6

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
Sai sót thông tin trên BCTC là một đề tài nhận được khá nhiều sự quan tâm
của các nhà nghiên cứu trên thế giới. Do vậy, có rất nhiều bài nghiên cứu về đề tài
này ở nhiều cách tiếp cận khác nhau. Nhìn chung có thể chia các cách tiếp cận thành
hai nhóm chính. Nhóm 1: Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài
chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC. Nhóm 2: Các nghiên cứu
xây dựng mô hình định lượng dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC.
1.1. Các nghiên cứu đƣợc công bố ở ngoài nƣớc
1.1.1. Các nghiên cứu sử dụng thƣớc đo tài chính và phi tài chính để

đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC
Persons, O. S. (1995) đã xây dựng hai mô hình logistic, (1) mô hình cho năm
gian lận gồm 206 doanh nghiệp (103 doanh nghiệp gian lận, đối ứng là 103 doanh
nghiệp không gian lận, (2) mô hình cho năm trước năm gian lận gồm 200 doanh
nghiệp (100 doanh nghiệp gian lận, đối ứng là 100 doanh nghiệp không gian lận).
Các doanh nghiệp trong mẫu chọn phải cùng lĩnh vực kinh doanh, cùng chính sách
kế toán và chế độ báo cáo. Tác giả đã sử dụng 10 biến cho cả 2 mô hình, trong đó
có 8 biến tỷ số tài chính. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các biến: đòn bẩy tài chính,
vòng quay vốn, cấu trúc tài sản và qui mô doanh nghiệp là các nhân tố dự báo khả
năng xảy ra gian lận BCTC hiệu quả nhất.
Beasley, M. S. (1996) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ cấu ban giam
đốc và gian lận BCTC. Tác giả đã phân tích hồi qui logistic để kiểm tra các giả
thuyết đặt ra. Mẫu nghiên cứu bao gồm 150 công ty thương mại niêm yết, trong đó
gồm có 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận, một công ty gian lận đối
ứng với một công ty không gian lận. Tiêu thức lựa chọn công ty đối ứng là: cùng
niêm yết trên sàn chứng khoán (NASDAQ, AMEX, NYSE), cùng quy mô, cùng
ngành và cùng kỳ kế toán. Kết quả nghiên cứu cho thấy: với ban giám đốc mà số
lượng giám đốc được thuê từ bên ngoài nhiều thì sẽ ít gian lận BCTC hơn, việc thuê
giám đốc bên ngoài sẽ giám sát, quản lý hiệu quả hơn từ đó ngăn chặn gian lận
BCTC tốt hơn, quy mô và tính cách của các giám đốc được thuê từ bên ngoài tác


7

động đến khả năng xảy ra gian lận BCTC, cơ cấu hội đồng quản trị là yếu tố quan
trọng trong việc ngăn chặn gian lận BCTC hơn sự hiện diện của ban kiểm soát.
Nghiên cứu của Leuz, C., D. Nanda và cộng sự (2003) sử dụng mô hình của
Dechow và cộng sự (1995) để kiểm tra giả thuyết với chính sách bảo vệ nhà đầu tư
tốt thì hành vi điều chỉnh lợi nhuận sẽ giảm, kết quả nghiên cứu đã phù hợp với giả
thuyết ban đầu, các quốc gia có nhà đầu tư bên ngoài với quyền sở hữu phân tán,

chính sách bảo vệ nhà đầu tư tốt và thị trường chứng khoán lớn mức độ điều chỉnh
lợi nhuận thấp hơn các quốc gia chủ yếu là nhà đầu tư trong nước với quyền sở hữu
tập trung, chính sách bảo vệ nhà đầu tư thấp và thị trường chứng khoán kém phát
triển.
Amaechi và Nnanyereugo (2013) đã sử dụng mô hình tỷ số tài chính để phát
hiện gian lận trong hệ thống các ngân hàng ở Nigerian, dữ liệu nghiên cứu được lấy
từ báo cáo của 20 ngân hàng trong giai đoạn từ 2004 đến 2008. Tác giả dùng hồi
quy logistic để phân tích dữ liệu từ mô hình tỷ số tài chính với 29 tỷ số tài chính đại
diện cho 7 nhóm, kết quả nghiên cứu cho thấy có 16 tỷ số tài chính có ý nghĩa thống
kê, hiệu quả trong việc dự báo gian lận BCTC.
Lestari và Yadiati (2014) nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô công ty,
văn hóa tổ chức và chất lượng BCTC, bối cảnh nghiên cứu được thực hiện tại tổ
chức tài chính ở Sharia. Tác giả đã sử dụng mô hình phương trình cấu trúc
(Structural Equation Modeling - SEM) và bình phương tối thiểu từng phần (Partial
Least Square - PLS) để phân tích dữ liệu. Sau khi phân tích dữ liệu, tác giả đã đưa
ra kết luận quy mô công ty không tác động đến chất lượng BCTC, trong khi đó yếu
tố văn hóa thì tác động đến chất lượng BCTC.
Kanapickiene và Grundiene (2015) đã sử dụng 51 tỷ số tài chính để phát hiện
gian lận trong BCTC, nghiên cứu được thực hiện trên 40 BCTC có gian lận và 125
BCTC không có gian lận, tác giả sử dụng hồi quy logistic và các kiểm định như:
kiểm định Kolmogorov-Smirnov, kiểm định Mann-Whitney U và kiểm định T-test.
Kết quả cho thấy các tỷ số tài chính liên quan đến tính thanh khoản, khả năng sinh
lợi, cấu trúc và hoạt động của công ty sẽ dễ bị điều chỉnh nhất.


8

Zainudin và Hashim (2016) đã phân tích các tỷ số tài chính (như: đòn bẩy tài
chính, tỷ số sinh lợi, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản và vòng quay vốn) để nhận
dạng gian lận BCTC, nghiên cứu sử dụng hồi quy logit với mẫu nghiên cứu là các

BCTC được xác định có gian lận bởi trung tâm Bursa Malaysia. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra rằng các tỷ số: đòn bẩy tài chính, cấu trúc tài sản, nhóm các tỷ số sinh lợi và
vòng quay vốn đều có ý nghĩa trong việc phát hiện gian lận BCTC.
Ngoài ra còn có nhiều nghiên cứu liên quan đến phát hiện sai sót thông tin
trên BCTC như: Zmijewski (1984), Freeman (1984), Schipper (1989), Pircus
(1989), Summer và cộng sự (1998), Nieschweit và cộng sự (2000), Skonsen và cộng
sự (2009), Lou và Wang (2011), Omar và cộng sự (2014), Amoa-Gyarteng (2014),
Mavengere (2015),…
Kết luận: Đề tài sai sót thông tin trên BCTC thu hút khá nhiều sự quan tâm
của các nhà nghiên cứu, qua kết quả nghiên cứu từ các nghiên cứu trên đã cho thấy
được các thước đo tài chính hoặc thước đo phi tài chính đều có ý nghĩa trong việc
dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC, tùy thuộc vào điều kiện thu thập dữ
liệu, chuyên môn của từng tác giả mà chọn thước đo nghiên cứu phù hợp.
Tuy nhiên các công trình nghiên cứu này chủ yếu tập trung đưa ra các nhân
tố tác động đến gian lận BCTC nhằm nâng cao khả năng phát hiện gian lận hoặc là
hoàn thiện các nhân tố liên quan đến quản trị công ty để nâng cao chất lượng
BCTC, nâng cao trách nhiệm của kiểm toán viên, các công trình nghiên cứu này
chưa hướng đến chủ thể đầu tư, các công trình nghiên cứu này chủ yếu hướng đến
kiểm toán viên và nhà quản trị công ty. Mặt khác các nghiên cứu sử dụng thước đo
phi tài chính, việc thu thập được đầy đủ và chính xác các thông tin phi tài chính ở
Việt Nam là một điều khó khăn đối với các nhà đầu tư. Do đó tác giả nghĩ rằng,
trong giai đoạn hiện nay ở Việt Nam việc xây dựng mô hình dự báo với các thông
tin tài chính có sẳn là cần thiết, mô hình này như là một công cụ giúp cho kiểm toán
viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý TTCK phát hiện sai sót thông tin trên BCTC.


9

1.1.2. Các nghiên cứu định lƣợng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai
sót thông tin trên BCTC

* Mô hình Atlman Z-score
Đã có nhiều nghiên cứu về gian lận điển hình như Person (1995) nhận định
rằng kiệt quệ tài chính là một trong những động cơ thúc đẩy hành vi gian lận báo tài
chính, Duong (2011) nghiên cứu về hành vi chi phối thu nhập, (Altman và cộng sự,
1998) cũng nhận định rằng tình trạng tài chính của doanh nghiệp được xác định bởi
hệ số Z-score, cũng có mối quan hệ với gian lận BCTC.
Mô hình dự báo xác suất phá sản Z - score được giáo sư người Mỹ Edward I.
Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường đại học New York phát
triển vào năm 1968. Mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối
chính xác các doanh nghiệp sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét
đến giá trị Z - score. Mô hình này gồm 22 biến độc lập đại diện cho 5 tỷ số tài chính
khác nhau (Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản, Giá trị thị trường của
vốn CSH/Tổng nợ phải trả, Doanh thu/Tổng tài sản) với các trọng số khác nhau.
Sau nhiều năm phát triển, mô hình được thay đổi một số đặc điểm kỹ thuật để việc
vận dụng được thuận tiện hơn, Altman cũng xây dựng thêm 2 chỉ số Z’, Z’’, trong
đó chỉ số Z” có thể được dùng cho hầu hết các ngành và các loại hình doanh nghiệp.
Tùy vào loại hình doanh nghiệp mà áp dụng mô hình và ngưỡng phân loại phù hợp.
Chỉ số Z’’ giao động từ 1,1 đến 2,61, Z’’ < 2,61: Doanh nghiệp nằm trong vùng
cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản, Z” > 2,61: Doanh nghiệp nằm trong vùng an
toàn, chưa có nguy cơ phá sản, Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm,
có nguy cơ phá sản cao. Nhìn chung thì chỉ số Z càng thấp thì chứng tỏ doanh
nghiệp đang yếu kém về tài chính và khả năng thực hiện hành vi gian lận BCTC
càng cao nhằm che đậy đi sự yếu kém đó.
Tuy nhiên mô hình này cũng mắc phải nhược điểm như: không chỉ ra được
thời gian phá sản dự kiến, ứng dụng mô hình để dự báo không như nhau đối với
từng loại ngành công nghiệp.
Báo cáo lưu chuyển tiền tệ được lập dựa trên cơ sở tiền. Theo cơ sở này, kế


10

toán chỉ ghi nhận khi có số tiền thực thu và thực chi. Do đó, không thể điều chỉnh
thời điểm ghi nhận các giao dịch. Từ đó, chênh lệch giữa lợi nhuận trong báo cáo
kết quả hoạt động kinh doanh và dòng tiền trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ tạo ra
những khoản dồn tích (accruals) hay còn gọi là biến kế toán dồn tích. Theo
DeAngelo (1986) cho rằng sự khác biệt về cách ghi nhận của hai phương pháp kế
toán theo cơ sở tiền và cơ sở dồn tích tạo ra khe hở để nhà quản trị điều chỉnh lợi
nhuận thông qua các giao dịch không bằng tiền. Biến kế toán dồn tích (Accrual) là
phần lợi nhuận kế toán không bằng tiền được trình bày trong báo cáo kết quả hoạt
động kinh doanh. Trên cơ sở biến kế toán dồn tích và sử dụng dữ liệu chuỗi thời
gian đã có nhiều nhà nghiên cứu xây dựng mô hình để đo lường chất lượng lợi
nhuận từ đó xác định BCTC có sai sót hay không, 4 mô hình phổ biến của các nhà
nghiên cứu có thể kể đến là: Mô hình DeAngelo (1986), Mô hình Healy (1985), Mô
hình Jone (1991), Mô hình Jone đã điều chỉnh (Dechow và cộng sự, 1995).
* Mô hình Healy (1985)
Healy thực hiện nghiên cứu về ảnh hưởng của kế hoạch thưởng đối với
người quản lý đến số liệu kế toán trên BCTC nhằm thu thập bằng chứng liệu rằng
các kế hoạch này có ảnh hưởng đến sự lựa chọn chính sách kế toán của người quản
lý không.
Ông đã khảo sát tổng dồn tích của doanh nghiệp để xem xét các vấn đề lựa
chọn chính sách kế toán. Tổng dồn tích là chênh lệch giữa lợi nhuận sau thuế và
dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, bao gồm: khấu hao, chênh lệch hàng tồn kho,
các khoản phải thu và phải trả của doanh nghiệp. Các khoản dồn tích sẽ tăng lên khi
người quản lý tăng lợi nhuận (khấu hao thấp, tăng hàng tồn kho, tăng nợ phải thu
cuối kỳ so với đầu kỳ, phải trả cuối kỳ so với đầu kỳ giảm) và ngược lại. Ông đã
phân chia tổng dồn tích thành: biến kế toán không thể điều chỉnh (non-discretionary
accrual) và biến kế toán có thể điều chỉnh (discretionary accrual).
Theo lý thuyết, có hai cách để tính tổng dồn tích: dựa vào bảng cân đối kế
toán hoặc dựa vào bảng lưu chuyển tiền tệ. Trong nghiên cứu của Healy, ông đã dựa
vào bảng cân đối kế toán để tính tổng dồn tích.

11

Trong quá trình nghiên cứu, ông đã xây dựng một mô hình định lượng để
nhận diện hành vi điều chỉnh lợi nhuận của người quản lý. Mô hình ước lượng biến
kế toán không thể điều chỉnh trong năm t là:
NDAτ = Σt(TAt/At-1)/n, trong đó:
NDAt: biến kế toán không thể điều chỉnh năm t;
TAt: Tổng dồn tích năm t;
At-1: tổng tài sản năm t-1;
n: số năm trong giai đoạn nghiên cứu;
t: là 1 năm trong số những năm của giai đoạn nghiên cứu (1,2,…n);
τ: biểu thị 1 năm trong giai đoạn nghiên cứu xảy ra sự kiện.
Biến kế toán có thể điều chỉnh là phần chênh lệch giữa tổng dồn tích năm t
chia tổng tài sản của năm trước năm ước tính (At-1) và biến kế toán không thể điều
chỉnh năm t chia tổng tài sản của năm trước năm ước tính (At-1).
Tuy nhiên mô hình này tồn tại một vài hạn chế như: mô hình Healy (1995)
cho rằng biến kế toán NDA không thay đổi theo thời gian, việc thu thập số liệu
tương đối khó khăn, số liệu phải được thu thập qua nhiều năm trước.
* Mô hình DeAngelo (1986)
Giống như Healy, DeAngelo cũng đồng ý rằng biến kế toán có thể điều chỉnh
không thể được tính trực tiếp mà phải thông qua ước lượng biến kế toán không thể
điều chỉnh.
Do đó, mô hình DeAngelo dùng để ước lượng cho biến kế toán không thể
điều chỉnh năm t là: NDAt = TAt-1.
Ông cho rằng biến kế toán có thể điều chỉnh (DAt) là phần chênh lệch giữa
tổng số dồn tích giữa năm t (TAt) và năm t-1 (TAt-1).
DAt = TAt –TAt-1
Như vậy, biến kế toán không thể thể điều chỉnh năm t chính là tổng dồn tích

của năm trước.


12

Tổng dồn tích năm t = Lợi nhuận sau thuế năm t – dòng tiền từ hoạt động
kinh doanh năm t. Công thức tính tổng dồn tích được áp dụng như trong nghiên cứu
của Healy (1985).
Sau khi xác định được biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA), ông xác
định ngưỡng phân loại, cụ thể như sau: DA< 0: điều chỉnh tăng, DA> 0: điều chỉnh
giảm, DA = 0: Không điều chỉnh, từ đó có thể đưa ra kết luận có hay không việc
điều chỉnh lợi nhuận của các nhà quản trị và việc điều chỉnh này là điều chỉnh tăng
hay giảm.
Tuy nhiên, cả hai mô hình Healy (1985) và DeAngelo (1986) đều giả định
rằng giá trị biến kế toán không thể điều chỉnh không thay đổi trong khoản thời gian
được kiểm tra, nhưng biến kế toán không thể điều chỉnh phụ thuộc vào mức độ kinh
doanh của doanh nghiệp, nếu doanh nghiệp ở kỳ tăng trưởng thì biến kế toán không
thể điều chỉnh sẽ biến động từ kỳ này sang kỳ khác (Kaplan, 1985). Đây cũng là hạn
chế của hai mô hình Healy (1995) và DeAngelo (1986).
* Mô hình Jone (1991)
Jone nhận định rằng, các doanh nghiệp dựa vào tổng dồn tích (TA) để thực
hiện hành vi quản trị lợi nhuận. Giống như các nghiên cứu trước của Healy (1985),
DeAngelo (1986), Jone đã phân chia tổng dồn tích thành: biến kế toán không thể
điều chỉnh và biến kế toán có thể điều chỉnh. Jone đã sử dụng biến kế toán không
thể điều chỉnh là phương pháp đo lường hành vi thao túng lợi nhuận của nhà quản
lý trong bài nghiên cứu của ông. Jone cũng dựa vào bảng cân đối kế toán để tính
tổng dồn tích.
DeAngelo (1986) cho rằng dồn tích khác nhau giữa năm t-1 và năm t do biến
kế toán có thể điều chỉnh gây ra bởi vì biến kế toán không thể điều chỉnh không
thay đổi từ năm t-1 sang năm t. Tuy nhiên, Jone thì không nhận định vậy, ông cho

rằng bối cảnh kinh tế thay đổi sẽ tác động làm cho biến kế toán không thể điều
chỉnh sẽ thay đổi, do đó ông đã xây dựng ra một mô hình để làm giảm đi giả định
các biến kế toán không thể điều chỉnh (NDA) không thay đổi từ năm t-1 sang năm t


13

bằng việc thêm vào mô hình hai biến: chênh lệch doanh thu và nguyên giá các tài
sản các tài sản cố định. Khi đó mô hình Jone ở năm xảy ra sự kiện là:
NDAt = α1(1/At-1) + α2(ΔREVt/At-1) + α3(PPEt/At-1), trong đó:
ΔREVt : doanh thu năm t trừ cho năm t-1;
PPEt: nguyên giá bất động sản, nhà máy và thiết bị tại thời điểm cuối năm t;
At-1: tổng tài sản năm t-1;
α1, α2, α3: các tham số của từng công ty.
Jone đã dùng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước
lượng mối tương quan giữa các biến, ai, b1i, b2i là từng ước lượng tương ứng của α1,
α2 , α3 .
Cuối cùng ông đưa ra kết luận rằng nếu có sự khác nhau giữa tổng dồn tích
của kỳ hiện tại so với kỳ trước đó là do sự thay đổi trong biến kế toán có thể điều
chỉnh, bởi vì không thấy sự thay đổi trong biến kế toán không thể điều chỉnh kỳ này
sang kỳ khác.
* Mô hình Jones đã điều chỉnh (1995)
Mô hình Jone đã điều chỉnh được xây dựng bởi Dechow và các cộng sự, mô
hình này được phát triển nhằm loại bỏ khuynh hướng phỏng đoán của mô hình Jone
(1991) trong việc đo lường biến kế toán có thể điều chỉnh đã xảy ra lỗi khi cho rằng
sự điều chỉnh được thực hiện trên việc ghi nhận doanh thu. Trong mô hình điều
chỉnh, biến kế toán không thể điều chỉnh được ước tính trong suốt thời gian xảy ra
hành vi quản trị lợi nhuận.
NDAt = α1 (1/At-1) + α2 [(ΔREVt – ΔRECt)] /At-1 + α3 (PPEt), trong đó:
ΔRECt: chênh lệch giữa các khoản phải thu thuần trong năm t và các khoản

phải thu thuần trong năm t-1.
Điều đáng chú ý, các tham số ước lượng α1, α2, α3 được tính từ mô hình Jone
(1991) chứ không phải tính từ mô hình điều chỉnh. Sự điều chỉnh duy nhất so với
mô hình Jone (1991) là sự thay đổi trong doanh thu điều chỉnh thành sự thay đổi
trong khoản phải thu trong năm xảy ra sự kiện.


14

Mô hình Jone (1991) ngầm định rằng sự điều chỉnh không được thực hiện
trên doanh thu cả trong giai đoạn dự báo và giai đoạn xảy ra hành vi quản trị lợi
nhuận. Mô hình Jone điều chỉnh lại giả định rằng tất cả sự thay đổi trong khoản
doanh thu bán chịu ở giai đoạn xảy ra sự kiện là do hành vi quản trị lợi nhuận gây
ra.
Tuy nhiên để ước tính các tham số trong công thức tính cho mỗi doanh
nghiệp cần phải thu thập một dãy số liệu thời gian trong quá khứ, điều này không dễ
dàng đối với các doanh nghiệp niêm yết trên TTCK Việt Nam.
* Mô hình Beneish (1999)
Mô hình Beneish (Mô hình M-score) được xây dựng bởi giáo sư Messod
Beneish. Nghiên cứu của ông là một trong những nghiên cứu điển hình về việc tiếp
cận lý thuyết dồn tích đặc biệt. Ông đã xây dựng mô hình dựa trên việc giả định
rằng có một liên hệ giữa một vài giá trị tài chính và hành vi gian lận, để từ đó có thể
xác định được công ty có thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận hay không. Dữ liệu
tài chính được sử dụng trong mô hình liên quan đến: tổng tài sản, doanh thu, công
nợ, chi phí bán hàng và quản lý, khấu hao. Ông đã xây dựng một mô hình định
lượng gồm tám biến dùng để phát hiện hành vi thao túng lợi nhuận, như sau:
Misstatemen - M = β'Xi + £i, mô hình gồm tám biến độc lập và một biến
phụ thuộc M:
[1] DSRI: Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu = [(Khoản phải thu
khách hàngt/Doanh thut)]/[(Khoản phải thut-1/Doanh thut-1)];

[2] GMI: Tỷ số tỷ suất lợi nhuận gộp biên = [(Doanh thut-1 – Giá vốn hàng
bánt-1)/Doanh thut-1]/[(Doanh thut – Giá vốn hàng bánt)/Doanh thut];
[3] AQI: Tỷ số chất lượng tài sản = [1-(TSNHt+PP&Et)/Tổng tài sảnt]/[1(TSNHt-1+PP&Et-1)/Tổng tài sảnt-1];
[4] SGI: Tỷ số tăng trưởng doanh thu = Salet/Salet-1;
[5] DEPI: Tỷ số khấu hao = [Khấu haot-1/(Khấu haot-1 + PP&Et-1)]/[Khấu
haot/(Khấu haot + PP&Et)];


15

[6] SGAI: Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp = (SGA
expensivet/Doanh thut)/(SGA expensivet-1/Doanh thut-1); Trong đó: SGA expensive
là: chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp.
[7] LVGI: Tỷ số đòn bẩy tài chính = [(LTDt + Nợ ngắn hạnt)/Tổng tài
sảnt]/[(LTDt-1 + Nợ ngắn hạnt-1)/Tổng tài sảnt-1; Trong đó: LTD là nợ dài hạn;
[8] Giống như Healy (1985), Jone (1991), Beneish đã dựa vào bảng cân đối
kế toán để tính tổng dồn tích, khi đó TATA - Tỷ số tổng dồn tích so với tổng tài sản
= (ΔCAt – ΔCasht – ΔCLt − ΔCM of LTDt− ΔITPt – DAt)/Tổng tài sảnt, trong đó:
ΔCAt: chênh lệch vốn lưu động năm t so với năm t-1;
ΔCasht: chênh lệch khoản mục tiền và các khoản tương đương tiền năm t so
với năm t-1;
ΔCLt: chênh lệch công nợ ngắn hạn năm t so với năm t-1;
ΔCM of LTDt: chênh lệch nợ dài hạn năm t so với năm t-1;
ΔITPt: chênh lệch khoản thuế thu nhập phải trả năm t so với năm t-1;
DAt: Khấu hao và chi phí khấu trừ trong năm t.
Beneish sử dụng mẫu BCTC cả 74 công ty có hành vi thao túng lợi nhuận,
cho ra kết quả mô hình: M = -4,84 + 0,920*DSRI + 0,528*GMI + 0,404*AQI +
0,892*SGI + 0,115*DEPI – 0,172*SGAI + 4,679*TATA – 0,327*LVGI.
Kết quả nghiên cứu đã đưa ra giá trị M-Score là: -1,78, giá trị M-Score là
ngưỡng để nhận dạng doanh nghiệp có xảy ra hành vi tháo túng lợi nhuận hay

không. Nếu M-score > -1,78: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo có sự thao
túng lợi nhuận và ngược lại.
Như vậy trên thế giới cũng có khá nhiều nghiên cứu về đề tài sai sót thông
tin trên BCTC, có thể chia thành hai nhóm nghiên cứu, nhóm các nghiên cứu sử
dụng thước đo tài chính hoặc phi tài chính và nhóm các nghiên cứu xây dựng mô
hình định lượng. Các nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình định lượng, hầu hết dựa
trên cơ sở biến kế toán dồn tích để xây dựng mô hình dự báo, Beneish (1999) đã
xây dựng mô hình M-score với các biến tỷ số tài chính kết hợp với biến tổng dồn
tích, kết quả dự báo của các mô hình đều khá cao.