i

TÓM TẮT ĐỀ TÀI
Thị trƣờng tài chính ngày càng phát triển, các nhà đầu tƣ càng có nhiều cơ hội tiếp cận
với thông tin hơn nhằm đảm bảo quá trình đầu tƣ hợp lí và thu đƣợc lợi nhuận cao. Đồng
thời, các công ty cũng đƣợc yêu cầu phải minh bạch thông tin trong báo cáo tài chính, đặc
biệt là các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán. Để đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi cao, các
nhà đầu tƣ thƣờng lựa chọn những công ty hoạt động hiệu quả và có triển vọng trong
tƣơng lai để thực hiện đầu tƣ. Chính điều này đã thôi thúc một số công ty thổi phồng thu
nhập, gia tăng triển vọng nhằm thu hút nhà đầu tƣ. Những hành vi gian lận này là bóp
méo thu nhập – một chủ đề đang đƣợc quan tâm nhiều hiện nay. Vì vậy, chúng tôi thực
hiện nghiên cứu này nhằm đo lƣờng khả năng bóp méo thu nhập bằng mô hình M – score
cũng nhƣ là sử dụng mô hình này để dự báo tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai của các công
ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX tại Việt Nam.
Chúng tôi tiến hành thu thập và xử lí dữ liệu trên báo cáo tài chính của các công ty hiện
đang còn niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX. Sau đó chúng tôi sử dụng
mô hình M – score để tính toán cho các công ty trên và sử dụng mô hình hồi quy để xem
xét mối quan hệ của M – score với tỷ suất sinh lợi kì vọng. Kết quả, nhìn chung qua các
năm, tỷ lệ số công ty bị đánh dấu có tiềm năng gian lận là nhỏ hơn các công ty không bị
đánh dấu, song khoảng chênh lệch không đáng kể. Ngoài ra, chúng tôi cũng cho thấy tính
hữu ích của việc sử dụng mô hình M – score trong dự báo tỷ suất sinh lợi tƣơng lai tại
Việt Nam
Bài nghiên cứu đóng góp thêm một công cụ để xem xét khả năng các công ty bóp méo
thu nhập và dự báo tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai. Nhóm kỳ vọng đây là một công cụ
hữu ích cho những ngƣời sử dụng thông tin trên báo cáo tài chính trong việc đƣa ra các
quyết định đầu tƣ hợp lí và chính xác.

ii

4.1. Đo lƣờng khả năng bóp méo BCTC của các công ty niêm yết trên sàn chứng
khoán HNX, HOSE 42
iv

4.2. Mối quan hệ M – score với tỷ suất sinh lợi: 45
4.3. Sự khác biệt giữa khả năng dự báo TSSL của M – score với các nhân tố khác 46
4.4. Kết quả hồi quy M – score và sự dai dẳng của các thành phần thu nhập 69
5. KẾT LUẬN 74
TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

v

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
AMEX: Thị trƣờng giao dịch chứng khoán Mỹ
BCTC: Báo cáo tài chính
B/M: Giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng
CAPM: Mô hình định giá tài sản vốn
CTCP: Công ty cổ phần
DY: Thu nhập cổ tức
E/P: Thu nhập trên giá
HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội
HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
IPO: Phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng
NOA: Tài sản hoạt động thuần
NPV: Giá trị hiện tại thuần
NYSE: Thị trƣờng giao dịch chứng khoán New York
OLS: Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất
Pps: Điểm cơ sở
UBCK: Ủy ban chứng khoán
WESML: Mô hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng

Hình 5: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2008
Hình 6: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2009
Hình 7: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2010
Hình 8: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2011
Hình 9: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2012
Hình 10: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score giai đoạn 2008 – 2012 (toàn mẫu)
Hình 11: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score, giai đoạn 2009 – 2012
Hình 12: Danh mục MVE
Hình 13: Danh mục BTM
Hình 14: Danh mục Momentum
Hình 15: Danh mục Accruals

viii 1

BÓP MÉO THU NHẬP VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KÌ VỌNG –
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM
TÓM TẮT
Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình M – score của Beneish (1999) để xác định khả năng
bóp méo thu nhập cũng nhƣ là dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các công ty niêm yết
tại Việt Nam. Dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính của 624 công ty hiện đang niêm yết trên
hai sàn chứng khoán HOSE và HNX với thời gian mẫu từ năm 2008 – 2012, chúng tôi
tìm thấy 1 tỷ lệ đáng kể các công ty đƣợc đánh dấu là có tiềm năng gian lận và tỷ lệ số
công ty này đang giảm. Bài nghiên cứu cũng cho thấy tính hữu ích của việc sử dụng mô
hình M – score trong dự báo tỷ suất sinh lợi tƣơng lai tại Việt Nam. Các công ty không
đánh đấu bóp méo thu nhập thu đƣợc tỷ suất sinh lợi điều chỉnh cao hơn so với các công
ty bị đánh dấu bóp méo thu nhập. Chúng tôi thực hiện các hồi quy để xem xét nguồn gốc
của các tỷ suất sinh lợi vƣợt trội tạo ra từ các chiến lƣợc giao dịch M –score cũng nhƣ

lí sử dụng các sự đánh giá trong báo cáo tài chính và trong các giao dịch để thay
đổi thông tin báo cáo tài chính nhằm hoặc là đánh lừa một số bên liên quan về các
hoạt động kinh tế của công ty hoặc ảnh hƣởng đến kết quả hợp đồng mà phụ thuộc
nhiều vào các số liệu báo cáo kế toán.
Qua đó, có thể kết luận rằng quản trị thu nhập là hành vi công ty sử dụng một số kỹ thuật
nhằm thay đổi thông tin trên báo cáo tài chính, làm các con số không còn mang tính trung
thực, khách quan nhằm đạt đƣợc một số mục đích nhất định. Có nhiều động cơ, mục đích
để các công ty thực hiện quản trị thu nhập, bên dƣới là một số trƣờng hợp thƣờng thấy:
 Để đạt đƣợc những dự báo của các nhà phân tích:
3

Nhƣ nghiên cứu của Graham, Harvey và Rajgopal (2005) đƣa ra, họ phỏng vấn hơn 400
giám đốc tài chính để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận báo cáo và các quyết
định công khai, họ thấy rằng 73.5% số ngƣời đƣợc hỏi đồng ý hoặc đồng ý mạnh mẽ rằng
sự đồng thuận của giới phân tích cho thu nhập trên mỗi cổ phần của quý hiện tại là một
tiêu chuẩn quan trọng đối với công ty khi họ báo cáo thu nhập hàng quý. Hầu hết các nhà
quản lý muốn tránh thực hiện những dự án có NPV dƣơng nhƣng làm cho thu nhập giảm
trong quý hiện tại. Tƣơng tự, hơn ¾ quản lý cấp cao muốn từ bỏ giá trị kinh tế để làm cho
lợi nhuận ổn định vì họ tin rằng điều đó làm giảm đi những khoản không chắc chắn về lợi
nhuận – những điều mà nhà đầu tƣ hoặc giới phân tích không thích.
 Để các nhà quản lí đạt đƣợc đãi ngộ ngắn hạn:
Healy (1985) cho rằng động cơ về những khoản tiền thƣởng, cổ tức ngắn hạn thì phù hợp
với việc quản trị thu nhập. Trong nghiên cứu mở rộng của mình và cộng sự, Healy (1999)
mở rộng thêm rằng các nhà quản lí cấp cao có tỷ lệ cổ phiếu hoặc quyền chọn cổ phiếu
cao trong chế độ đãi ngộ, trong khi đó các nhà quản lí cấp thấp hơn thì tiền mặt chiếm tỷ
trọng cao hơn trong tổng số. Do đó, các nhà quản lí cấp thấp trong tổ chức thì tập trung
sự quan tâm của họ vào các hành động mà tối đa hóa các khoản tiền thƣởng ngắn hạn.
Các nghiên cứu của Holthausen, Larcker và Sloan (1995) cũng nhƣ Guidry, Leone và
Rock (1999) cũng cho ra kết quả tƣơng tự. Cheng và Warfield (2005) cho rằng các nhà
quản lí với nắm giữ số lƣợng cổ phiếu cao thì thƣờng sẽ bán cổ phần của họ trong tƣơng

các điều khoản cứng nhắc và chƣa đầy đủ. Thứ hai, có thể gây tranh cãi nhiều hơn, đó là
quản trị thu nhập có thể tiết lộ những thông tin bên trong đến các nhà đầu tƣ. Câu hỏi
thảo luận mang tính khiêu khích ở đây là quản trị thu nhập có đƣợc xem nhƣ là sự mở
rộng của quá trình kế toán dồn tích. Điều này có nghĩa là, nếu các khoản kế toán dồn tích
5

làm ổn định hơn dòng tiền nhiều biến động để quá trình đo lƣờng hữu ích hơn theo biểu
hiện quý hoặc năm, vậy tại sao quản trị thu nhập không đƣợc sử dụng để làm trơn
phƣơng pháp đo lƣờng theo nhiều năm của nguồn lợi nhuận dài hạn? Nhƣ vậy thì phƣơng
pháp đo lƣờng có thể giúp các nhà đầu tƣ dự đoán tốt hơn thành quả của công ty trong
tƣơng lai, nhƣ là mục tiêu chính của báo cáo tài chính.
Quản trị thu nhập thể hiện mặt xấu khi có sự can thiệp để che dấu đi thành quả hoạt động
thực nhằm đạt đƣợc một số lợi ích nào đó.
Xét về khía cạnh các hợp đồng: Chúng ta có thể nghĩ rằng các nhà quản lí thực hiện
quản trị thu nhập để tối đa hóa lợi ích của họ. Thật đáng quan tâm khi các nhà quản lí
thực hiện dựa trên lợi ích cá nhân khi kế hoạch lƣơng thƣởng của họ bị cột chặt vào thu
nhập ròng đƣợc báo cáo. Tuy nhiên, các nhà quản lí không chỉ thực hiện quản trị thu nhập
vì lợi ích cá nhân họ mà còn vì các điều khoản đã kí kết với công ty. Nghiên cứu của Ủy
Ban Chứng Khoán Hoa Kì phát hiện rằng thông tin kế toán dồn tích là chìa khóa chính
của quản trị thu nhập (Dechow, Sloan và Sweeney, 1996). Do đó, thật hợp lí để giả định
rằng các công ty sửa đổi báo cáo lợi nhuận có thể đƣợc mô tả nhƣ là các công ty cố ý
thực hiện bóp méo thu nhập.
Xét về khía cạnh báo cáo tài chính: Dựa trên chủ đề “Không bao giờ nói không” của
Hanna (1999) trên CA Magazine về tỷ suất sinh lợi dự đoán trong tƣơng lai, điểm quan
trọng để bàn luận trong chủ đề này là các nhà quản trị bị cám dỗ hoặc xúi giục để đƣa ra
những khoản bất thƣờng quá mức, những chi phí không thƣờng xuyên, chi phí “khác”.
Điều này làm cho các nhà đầu tƣ gặp khó khăn trong việc xác định nguyên nhân của các
khoản lợi nhuận gia tăng. Các nhà đầu tƣ và các nhà phân tích nhìn vào lợi nhuận chính,
bỏ qua các khoản mục bất thƣờng và không thƣờng xuyên hàm ý rằng nhà quản lí không
bị phạt vì lỗi không nghiêm trọng, chẳng hạn nhƣ ghi giảm, dự phòng cho tái cơ cấu.

Một khi thị trƣờng phát hiện ra công ty đã bóp méo thu nhập thì công ty phải gánh chịu
những hậu quả đáng kể. Đầu tiên là giảm niềm tin của nhà đầu tƣ, mà có hai sự đại diện
cho nó là tỷ lệ bán khống và sự phân tán dự báo của nhà phân tích về thu nhập hàng năm.
Trƣớc khi bị phát hiện bóp méo thu nhập, giá cổ phiếu của công ty ổn định, thậm chí là
cao nếu lợi nhuận của họ đƣợc thổi phồng lên. Tuy nhiên, ngay sau khi bị phát hiện thì
giá cổ phiếu sụt giảm nghiêm trọng. Thực tế nghiên cứu cho thấy tỷ lệ bán khống bắt đầu
tăng dần từ hai tháng trƣớc khi việc bóp méo thu nhập bị phát hiện. Nhƣng lúc đó các nhà
bán khống tìm cách ngăn chặn thông tin này và sau đó thu đƣợc món lời nhờ việc giá
giảm (Paul Asquith và Lisa Meulbroek (1993) – ngƣời tạo ra cơ sở dữ liệu tỷ lệ bán
khống bao gồm các công ty trên hai sàn NYSE và AMEX trong giai đoạn 1976 – 1992).
Thứ hai, là gia tăng chi phí vốn. Có nhiều tác động sau khi bóp méo lợi nhuận làm gia
tăng chi phí sử dụng vốn của công ty. Trƣớc tiên phải kể đến là việc giá cổ phiếu giảm.
Ngay trong ngày bị phát hiện, giá cổ phiếu có thể giảm 9% (Dechow, Sloan, Sweeney –
1996) hay lên đến 10% (Feroz và các cộng sự – 1991). Việc giá chứng khoán giảm gây
tác động đáng kể đến giá trị của công ty. Kế đến là do chênh lệch giá hỏi mua – chào bán
tăng sau việc giá chứng khoán giảm, điều này ngụ ý rằng các nhà đầu tƣ yêu cầu một tỷ
suất sinh lợi cao hơn đối với chứng khoán của công ty bị phát hiện bóp méo thu nhập
(Amihud và Mendelson – 1986). Và vấn đề cuối cùng làm gia tăng chi phí sử dụng vốn
9

của công ty là sự quan tâm của nhà đầu tƣ sụt giảm. Khi công ty thực hiện bóp méo thu
nhập, lợi nhuận gia tăng thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tƣ. Công ty đã thành công
bƣớc đầu, tuy nhiên, khi bị phát hiện bóp méo thì họ sẽ phải trả giá bằng việc chi phí sử
dụng vốn tăng lên.
Có nhiều phƣơng pháp để xác định các công ty có bóp méo lợi nhuận hay không. Theo
nghiên cứu của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005), có nhiều kĩ thuật dùng
để phát hiện việc bóp méo thu nhập, đƣợc chia thành 3 nhóm. Đầu tiên là mô hình sử
dụng kĩ thuật dồn tích có thể điều chỉnh (discretionary accruals) trong các nghiên cứu về
quản trị thu nhập đƣợc phát triển bởi DeAngelo (1986), Healy (1985), Jones (1991),…
Thứ hai là các kĩ thuật thống kê đƣợc ứng dụng bởi Hansen và các cộng sự (1996),

vào. Các nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Green và Choi (1997), Fanning và Cogger
(1998), Lin và các cộng sự (2003) cho thấy sự mạnh mẽ của các ứng dụng mạng thần
kinh trong việc phát hiện các gian lận báo cáo tài chính. Green và Choi (1997) trình bày
mô hình mạng thần kinh phân loại gian lận bằng cách sử dụng các dữ liệu tài chính nội
sinh và phát hiện rằng mô hình của họ thể hiện tốt sự phân loại này. Fanning và Gogger
(1998) sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để phát triển mô hình phát hiên gian lận
quản trị. Sử dụng những dự đoán có sẵn đƣợc công khai của các báo cáo tài chính bị cho
là gian lận, họ tìm ra mô hình gồm có 8 biến số có khả năng phát hiện gian lận cao. Lin
và các cộng sự (2003) tạo ra mô hình mạng thần kinh xoắn (fuzzy neural network) để
điều tra tính hữu dụng của các kĩ thuật thông tin nhƣ là một hệ thống kết hợp giữa mạng
thần kinh và các fuzzy logic (loại suy luận dùng để thử xem máy tính có suy nghĩ trùng
khớp với ngƣời không) để phát hiện ra các gian lận.
11

2.2. Các công trình nghiên cứu trƣớc đây
2.2.1. Xác định bóp méo thu nhập
Nghiên cứu của Messod D. Beneish (1999) đã xây dựng mô hình M – score để xác định
các công ty có bóp méo thu nhập hay không. Các biến trong mô hình đƣợc thiết kế nhằm
nhận biết đƣợc những điểm không chính xác trong báo cáo tài chính xuất phát từ việc bóp
méo cũng nhƣ là các điều kiện tiên quyết có thể thúc đẩy công ty đi đến hành động gian
lận nhƣ vậy. Kết quả cho thấy một mối quan hệ có hệ thống giữa khả năng xảy ra sai lệch
với các biến trong báo cáo tài chính. Bằng chứng này phù hợp với mức độ hữu dụng của
các dữ liệu kế toán trong việc phát hiện ra việc gian lận và đánh giá tính chân thực của lợi
nhuận đƣợc báo cáo.
Beneish sử dụng mẫu bao gồm 74 công ty bóp méo thu nhập và tất cả các công ty trên
Compustat đƣợc kết hợp bởi các số SIC hai chữ số mà dữ liệu có sẵn cho giai đoạn 1982-
1992, sau đó tác giả sử dụng mô hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng của mẫu ngoại
sinh (weighted exogenous sample maximum likelihood (WESML) probit) cũng nhƣ là
mô hình xác suất đơn vị không dựa vào tỷ trọng (unweighted probit) đƣợc mô hình M –
score:

Küçükkocaoğlu’s (2005) sử dụng kĩ thuật probit với dữ liệu tƣơng tự, thì cao hơn 43%
đối với trƣờng hợp các công ty bóp méo và 4% đối với trƣờng hợp các công ty không bóp
méo.
Dechow và các cộng sự (2009) xem xét 2190 công ty niêm yết trong giai đoạn 1982 –
2005 trên AAERs (Accounting Auditing Enforcement Releases) và thu đƣợc 677 công ty
bị cho là trình bày sai báo cáo tài chính quý hoặc năm dùng để xây dựng mô hình để dự
đoán việc trình bày sai kế toán với 3 mức độ. Mô hình đƣợc Dechow đặt tên là F – score,
sử dụng các biến số trong báo cáo tài chính gồm các khoản kế toán dồn tích (rsst), thay
đổi khoản phải thu khách hàng (), thay đổi hàng tồn kho (), tài sản ngắn hạn
13

(), thay đổi trong doanh thu bằng tiền (), thay đổi tỷ suất sinh lợi trên tài
sản () và biến giả bằng 1 nếu năm đó công ty phát hành cổ phiếu bằng 0 nếu không
phát hành (issue):
         
    
Sau đó, ở cấp độ 2, tác giả bao gồm thêm đo lƣờng phi tài chính (sự thay đổi số lƣợng
nhân viên – ) và hoạt động ngoài bảng – đại diện bằng biến giả cho thuê hoạt động –
leasedum nhận giá trị bằng 1 nếu cho thuê hoạt động lớn hơn 0 và nhận giá trị bằng 0 nếu
ngƣợc lại.
         
     
 
Trong cấp độ 3, F – score 3 bao gồm thêm các đo lƣờng trên thị trƣờng để nắm giữa động
cơ quản trị lợi nhuận và bao gồm tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo thị trƣờng trong hiện tại
(

) và với độ trễ (

):

các công ty bóp méo lợi nhuận cao hơn 10% so với mô hình gốc của Beneish. Tác giả
cũng xác định giá trị ngƣỡng cho mô hình của mình là -1.31. Lớn hơn giá trị ngƣỡng
đƣợc đánh dấu là các công ty bóp méo gian lận.
Roychowdhury (2006) phát triển phƣơng pháp thực nghiệm để phát hiện bóp méo hoạt
động thực tế. Roychowdhury xem xét dòng tiền hoạt động kinh doanh, chi phí sản xuất
và chi phí tùy chọn (discretionary expenses), các biến số có thể nắm giữ tác động đến
hoạt động thực tế tốt hơn kế toán dồn tích. Sau đó tác giả sử dụng đo lƣờng này để phát
hiện bóp méo hoạt động thực tế xoay quanh ngƣỡng lợi nhuận bằng 0. Roychowdhury
cũng tìm thấy bằng chứng phù hợp với các công ty cố gắng tránh tổn thất bằng cách đƣa
ra các mức giá chiết khấu để đạt doanh số cao tăng tạm thời, thực hiện sản xuất vƣợt quá
để giảm giá vốn hàng bán và giảm chi phí tùy chọn để cải thiện lợi nhuận biên.
Roychowdhury cũng thực hiện nhiều kiểm định bền vững để xem xét rằng bằng chứng về
các hoạt động thực tế bất bình thƣờng trong năm công ty báo cáo lợi nhuận nhỏ có phản
ánh (a) quản trị thu nhập để tránh tổn thất hoặc (b) phản ứng tối ƣu phù hợp với hoàn
15

cảnh kinh tế. Bằng chứng thu đƣợc từ những kiểm định bền vững có vẻ phù hợp với giải
thích quản trị thu nhập. Cuối cùng, Roychowdhury đƣa ra một số bằng chứng về bóp méo
hoạt động thực tế để đạt hoặc vƣợt trội hơn so với dự đoán của các nhà phân tích. Kết quả
của nghiên cứu này phù hợp với Hayn (1995), Burgstahler và Dichev (1997), Dechow và
các cộng sự (2003), Beaver và các cộng sự (2004), Durtschi và Easton (2005).
Trong bài nghiên cứu của mình, Huỳnh Thị Vân (2012) đã kiểm định các giả thiết: (1)
các công ty cổ phần điều chỉnh tăng lợi nhuận trong năm đầu nó đƣợc niêm yết, (2) khả
năng điều chỉnh phụ thuộc vào mức độ ƣu đãi thuế và (3) khả năng điều chỉnh phụ thuộc
vào quy mô công ty. Vân (2012) sử dụng hai mô hình DeAngelo (1986) và Friedlan
(1994). Kết quả kiểm định cho thấy, trong năm đầu công ty niêm yết trên sàn HOSE, có
71% công ty thực hiện điều chỉnh tăng lợi nhuận cho cả hai mô hình. Đối với sàn HNX
thì lần lƣợt là 73% và 69% bằng mô hình DeAngelo và Friedlan. Kiểm định cũng cho
thấy các công ty mà đƣợc hƣởng ƣu đãi về thuế TNDN thì tỷ trọng điều chỉnh tăng lợi
nhuận cao hơn các các công ty không đƣợc ƣu đãi. Còn lại, giả thiết 3 bị bác bỏ, nghĩa là

Kết quả nghiên cứu
1
The Detection
of Earnings
Manipulation
Messod D.
Beneish
1999
Xây dựng mô
hình M – score
để xem xét các
công ty có bóp
méo thu nhập
hay không
Xây dựng mô hình M
– score với giá trị
ngƣỡng là -1.78.
Vƣợt quá ngƣỡng
này, các công ty bị
cho là bóp méo thu
nhập và ngƣợc lại
2
The Detection
of Earnings
Manipulation:
The Three
Phase Cutting
Plane
Algorithm
using

Dechow và
các cộng sự
2009
Xây dựng mô
hình để dự đoán
việc trình bày
sai kế toán với 3
mức độ, gọi là F
- score dựa trên
M – score của
Beneish (1999)
F - score có giá trị
ngƣỡng là 1. Kết quả
mô hình cho thấy
65.9% các công ty
trình bày sai báo cáo
tài chính có F – score
lớn hơn 1. Các con số
này lần lƣợt là
65.78% và 63.36%
đối với F–score2 và
F– score3.
4
An
Investigation
of Earnings
Management
and Earnings
Manipulation
in the UK