BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHẠM THỊ MỘNG TUYỀN

KẾT HỢP MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ
SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN
LẬN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC
CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH
CHỨNG KHOÁN TP. HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2019


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHẠM THỊ MỘNG TUYỀN

KẾT HỢP MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ
SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN
LẬN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC
CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH
CHỨNG KHOÁN TP. HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Kế toán
Mã số: 8340301
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PHẦN MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 2
1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu .........................................................................2
2. Mục tiêu nghiên cứu .......................................................................................4
3. Câu hỏi nghiên cứu .........................................................................................4
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................4
4.1

Đối tượng nghiên cứu.................................................................................4

4.2

Phạm vi nghiên cứu ....................................................................................4

5. Phương pháp nghiên cứu ...............................................................................5
6. Ý nghĩa của nghiên cứu ..................................................................................5
6.1

Về mặt lý luận ............................................................................................5

6.2

Về mặt thực tiễn .........................................................................................5

7. Kết cấu luận văn..............................................................................................6
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ............................... 7
1.1

Các nghiên cứu nước ngoài.........................................................................7

1.2

2.2

Mô hình M-Score Beneish .........................................................................27

2.3

Chỉ số Z-Score ............................................................................................29

2.4

Các lý thuyết nền tảng ...............................................................................31

2.4.1

Lý thuyết thông tin bất cân xứng ..........................................................31

2.4.2

Lý thuyết về tam giác gian lận ..............................................................33

2.4.3

Lý thuyết về các bên liên quan .............................................................34

2.4.4

Lý thuyết ủy nhiệm ...............................................................................34

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ......................................................................................36
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................. 37

Chọn mẫu và đặc điểm của mẫu nghiên cứu ........................................53

3.5

Phương pháp thu thập và xử lý, phân tích dữ liệu .................................54

3.5.1

Phương pháp thu thập dữ liệu ...............................................................54

3.5.2

Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu ...............................................55

3.6

Thiết kế dữ liệu nghiên cứu ......................................................................57

3.7

Mô hình hồi quy Logistic ..........................................................................58

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ......................................................................................60
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN ................................ 61
4.1

Kết quả nghiên cứu....................................................................................61


4.1.1


Một số kiến nghị cụ thể .............................................................................76

5.2.1

Kiến nghị về kỹ thuật nhận diện gian lận BCTC ..................................76

5.2.2

Kiến nghị đối với kiểm toán viên .........................................................77

5.2.3

Kiến nghị đối với nhà đầu tư ................................................................78

5.2.4

Kiến nghị đối với Sở giao dịch chứng khoán TPHCM ........................79

5.3

Hạn chế của đề tài ......................................................................................80

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 ......................................................................................80
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết


CK

Chứng khoán

CP

Cổ phần

DEPI

Chỉ số Khấu hao TSCĐ

Depreciation index

DSRI

Chỉ số Phải thu khách hàng trên
Doanh thu thuần

Day’s sales in receivables
index

FRAUD

Khả năng gian lận BCTC

GMI

Chỉ số Lợi nhuận gộp biên

Gross margin index


KTV

Kiểm toán viên

LCTT

Lưu chuyển tiền tệ

LNTT

Lợi nhuận trước thuế

LVGI

Chỉ số đòn bẩy tài chính

Leverage index

OLS

Phương pháp bình phương nhỏ
nhất

Ordinary Least Square

SEC



TTCK

Thị trường chứng khoán

VN

Việt Nam

VSA

Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam

Z-SCORE

Hệ số nguy cơ phá sản


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1 Tóm tắt các nghiên cứu nước ngoài liên quan đến đề tài nghiên cứu ...... 12
Bảng 1.2 Tóm tắt các nghiên cứu trong nước liên quan đến đề tài nghiên cứu ....... 19
Bảng 3.1 Mã hóa các biến, cách đo lường và chiều tác động lên biến phụ thuộc ... 51
Bảng 3.2 Phân loại công ty theo nhóm ngành.......................................................... 55
Bảng 4.1 Kết quả phân loại BCTC có khả năng gian lận (nhóm 1) và không có khả
năng gian lận (nhóm 2) ........................................................................................... 61
Bảng 4.2 Kết quả phân loại nhóm 1 và nhóm 2 theo nhóm ngành .......................... 62
Bảng 4.3 Thống kê mô tả từng biến độc lập ............................................................ 63
Bảng 4.4 Hệ số hồi quy ............................................................................................ 64
Bảng 4.5 Mức độ giải thích của mô hình ................................................................. 66
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Omnibus ..................................................................... 66

(AQI), Chỉ số đòn bẩy tài chính (LVGI), Hệ số nguy cơ phá sản (Z-Score) và biến
Phát hành cổ phiếu trong năm (ISSUE). Trong số sáu biến độc lập này, Z-Score có
tác động ngược chiều với khả năng gian lận, năm biến còn lại đều có tác động cùng
chiều. Bốn biến độc lập tác giả chưa tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với
biến phụ thuộc đó là biến Chỉ số khấu hao TSCĐ (DEPI), Chỉ số biến dồn tích kế


toán so với tổng tài sản (TATA), Chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI) và Chỉ số chi
phí bán hàng, quản lý doanh nghiệp (SGAI).
Sau khi xác định được các biến có ý nghĩa thống kê tác giả tiến hành kiểm
định thêm mức độ giải thích của mô hình, chỉ số

Nagelkerke = 30,8%. Điều này

có nghĩa là 30,8% sự thay đổi của khả năng gian lận BCTC được giải thích bởi các
biến độc lập của mô hình. Cuối cùng, kết quả kiểm định Omnibus cho thấy rằng mô
hình hồi quy Binary Logistic của tác giả là phù hợp với dữ liệu thực tiễn với một tỷ
lệ dự báo đúng khá cao là 77,1%.
Với kết quả này, tác giả mong muốn sẽ cung cấp thêm các kiểm toán viên,
các nhà đầu tư và các đối tượng hữu quan khác một phương pháp mới để phát hiện
ra gian lận BCTC. Đây là một phương pháp dễ dàng sử dụng với độ tin cậy cao.
Từ khóa: gian lận Báo cáo tài chính, M-Score Beneish, Z-Score.


ABSTRACT
The research is focused on Financial Statement Fraud with these purposes:
(1) Identifing independent variables that could detect fraud on financial statement of
listed company on Ho Chi Minh Stock Exchange, (2) Predicting the capacity of
identifing financial statement fraud through research method.
The research is established with 10 independent variables. Dependent

Viễn Đông (Mã CK: DVD), giai đoạn 2010-2011, chủ tịch Hội đồng quản trị
(HĐQT) kiêm Tổng giám đốc đã bị bắt vì hành vi thao túng giá cổ phiếu. Ngoài ra,
DVD còn vướng phải nhiều vụ việc tiêu cực như làm giá cổ phiếu, lập BCTC gian
dối, lừa đảo nhà đầu tư. Vụ việc của Công ty CP Tập đoàn Kỹ nghệ Gỗ Trường
Thành (Mã CK: TTF), công ty này đột ngột báo lỗ hơn 1.100 tỷ đồng trong tháng
02 năm 2016. Và theo báo cáo của Công ty Kiểm toán Earnt & Young Việt Nam,
khoản mục “hàng tồn kho phát hiện thiếu khi kiểm kê” lên tới 980 tỷ đồng, có
nghĩa là gần 1.000 tỷ đồng của công ty đột nhiên bị “bốc hơi”. Điều này đã làm
nhiều nhà đầu tư của TTF trở nên trắng tay. Ngoài ra, còn có tình trạng công bố sai
lệch thông tin của Công ty CP thiết bị Y tế Việt Nhật (Mã CK: JVC), Công ty CP
Tập đoàn Đại Dương (Mã CK: OGC), Công ty CP Tài Nguyên (Mã CK: TNT),
Công ty CP đầu tư và phát triển Công nghiệp Bảo Thư (Mã CK: BII),…
Trên thế giới cũng đã phát hiện nhiều vụ việc gian lận tài chính đặc biệt
nghiêm trọng của các công ty lớn như Enron, Lucent, WorldCom và Satyam,…
Các vụ việc gian lận này xảy ra đã gây hậu quả nặng nề cho các đối tượng hữu
quan, làm suy giảm nghiêm trọng lòng tin của nhà đầu tư trong và ngoài nước.
Ảnh hưởng đặc biệt lớn đến uy tín của doanh nghiêp, làm tăng chi phí sử dụng
vốn. Trong số các hành vi gian lận tài chính của các doanh nghiệp thì hành vi gian
lận trên BCTC là một vấn đề phổ biến, nan giải và tồn tại lâu đời không chỉ ở VN
mà còn trên thế giới. Vì vậy mà nhu cầu phát hiện các trường hợp gian lận tài
chính đang ngày càng tăng lên (Yue và Cộng sự, 2007).


3

Theo Lý thuyết bất cân xứng thông tin (Asymetric Information Theory) được
nghiên cứu và phát triển bởi các nhà khoa học như G.A.Akerlof (1970), Michael
Spence (1973), Joshep Stiglizt (1975), một trong những nguyên nhân gây thất bại
thị trường là do thông tin bất cân xứng. Đó là việc các bên tham gia vào giao dịch
cố tình che đậy thông tin. Các doanh nghiệp sẽ vận dụng các chính sách kế toán để

tài chính của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM”.
Với đề tài này, tác giả mong muốn thông qua kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra các
bằng chứng thực nghiệm và đề xuất cụ thể những chỉ số tài chính có khả năng phát
hiện được gian lận trên BCTC với độ tin cậy cao. Điều này sẽ giúp cho các kiểm
toán viên, các nhà đầu tư cũng như các bên liên quan khác đưa ra các quyết định
đúng đắn và kịp thời. Ngoài ra, cũng từ việc phân tích và tổng hợp các nghiên cứu
có liên quan, đề tài sẽ đưa ra được các khuyến nghị cần thiết cho các nhà nghiên
cứu trong tương lai.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là:
(1) Nhận diện được những biến độc lập có khả năng phát hiện gian lận trên
BCTC của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM.
(2) Dự đoán khả năng phát hiện gian lận BCTC của mô hình được xây dựng.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Dựa vào mục tiêu tổng quát nêu trên, đề tài cụ thể hóa thành các câu hỏi nghiên
cứu như sau:
(1) Những biến độc lập nào có khả năng phát hiện gian lận trên BCTC của các
công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM?
(2) Mức độ dự đoán khả năng gian lận trên BCTC của mô hình được tác giả
xây dựng là bao nhiêu?
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
4.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là khả năng gian lận báo cáo tài chính.
4.2 Phạm vi nghiên cứu


5

Phạm vi về thời gian: BCTC từ năm 2015 đến năm 2017.
Phạm vi về không gian: BCTC của các công ty niêm yết trên sàn HOSE.

động cùng chiều. Kết quả này sẽ giúp cho các kiểm toán viên, các nhà đầu tư và các
bên liên quan khác sử dụng để đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời.
7. Kết cấu luận văn
Đề tài bao gồm 5 chương:
Chương 1: Tổng quan về các nghiên cứu trước
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và bàn luận
Chương 5: Kết luận và kiến nghị


7

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
1.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Có nhiều phương pháp khác nhau để xác định doanh nghiệp có thực hiện
hành vi gian lận trên BCTC hay không. Burcu và Guray (2005) đã phân ra làm ba
nhóm kỹ thuật chính:
Đầu tiên là nhóm kỹ thuật dồn tích có điều chỉnh (discretionary accruals).
Nhóm các nghiên cứu này tập trung vào đánh giá các khoản mục kế toán dồn tích để
xác định hành vi gian lận như nghiên cứu của Healy (1985), DeAngelo (1986),
Jones (1991), Friedlan (1994). Đại diện cho nhóm này là nghiên cứu của DeAngelo
(1986). Nhóm thứ hai sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để phát hiện gian
lận. Đại diện cho nhóm nghiên cứu này là nghiên cứu của Green và Choice (1997),
Fanning và Gogger (1998). Nghiên cứu của Green và Choice (1997) trình bày mô
hình mạng thần kinh nhân tạo sử dụng dữ liệu tài chính nội sinh. Fanning và Gogger
(1998) đã ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để phát hiện các gian lận
trong quản trị và đã tìm ra được mô hình bao gồm tám biến độc lập có khả năng
phát hiện gian lận cao. Nhóm kỹ thuật thứ ba là sử dụng các kỹ thuật thống kê, như
các nghiên cứu của EdWard I.Altman (1968), Beneish (1999), Burcu Diken và

giá cho vay,...
Đại diện cho nhóm nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật thống kê để xây dựng
mô hình giúp các nhà đầu tư, các kiểm toán viên có thể phát hiện gian lận trên
BCTC là nghiên cứu của Messod D. Beneish (1999). Ông gọi đó là mô hình MScore. Trong nghiên cứu của mình, Beneish đã sử dụng mô hình probit ước lượng
khả năng cực đại của mẫu ngoại sinh có trọng số để xác định khả năng một công ty
có điều chỉnh lợi nhuận hay không điều chỉnh lợi nhuận. Dữ liệu Beneish thu thập
để nghiên cứu là từ 74 công ty có điều chỉnh lợi nhuận và tất cả các công ty trên
Compustas giai đoạn 1982-1992. Ưu điểm của nghiên cứu này là ông kết hợp cả
biến chỉ số tài chính và biến dồn tích nên xác suất phát hiện sai sót trên BCTC sẽ


9

cao hơn các mô hình chỉ sử dụng chỉ số tài chính hoặc biến dồn tích. Ngoài ra, khả
năng dự báo của mô hình này cũng khá cao là 76%. Kể từ khi được công bố, mô
hình nghiên cứu này rất nổi tiếng, đặc biệt là khi xác định đúng vụ việc gian lận của
tập đoàn Enron năm 2001. Đồng thời, mô hình cũng được đưa vào chương trình
giảng dạy chính thức (Fridson, 2002; Stickney, Brown, và Wahlen, 2003).
Sau đó, mô hình M-Score của Beneish đã được rất nhiều các nhà nghiên cứu
tiếp theo quan tâm và sử dụng vào bài nghiên cứu của mình như nghiên cứu của
Burcu Diken và Guray (2005), Dechow và các cộng sự (2011), Tarjo và Nural
(2015),…
M-Score của Beneish bao gồm tám biến độc lập: Chỉ số Phải thu khách hàng
trên Doanh thu thuần (DSRI), Chỉ số Tỷ suất lợi nhuận gộp biên (GMI), Chỉ số
chất lượng tài sản (AQI), Chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI), Chỉ số khấu hao
TSCĐ (DEPI), Chỉ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (SGAI), Chỉ số
biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản (TATA) và cuối cùng là chỉ số đòn bẩy tài
chính (LVGI).
Ta thấy rằng, cùng sử dụng một kỹ thuật để phát hiện gian lận BCTC đó là
kỹ thuật thống kê nhưng nghiên cứu của Beneish (1999) và EdWard I.Altman

nghiên cứu của EdWard I.Altman (1968). Điểm khác biệt so với nghiên cứu của
Altman là nghiên cứu này được thực hiện tại thị trường mới nổi Sri Lanka.
Nghiên cứu của Burcu Diken và Guray (2005) đã tìm ra một mô hình giúp
phát hiện được các trường hợp gian lận BCTC của các công ty tại Thổ Nhĩ Kỳ dựa
trên mô hình M-Score của Beneish. Burcu Diken và Guray đã thu thập dữ liệu của
126 công ty niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán để sử dụng cho bài nghiên cứu
của mình. Ngoài tám biến độc lập trong mô hình M-Score, tác giả đã thêm vào hai
biến độc lập là DINV (Chỉ số hàng tồn kho) và FEI (Chỉ số chi phí tài chính), đồng
thời tác giả sử dụng ba bước phân tích phân lớp để xác định các hệ số của các biến
trong mô hình của mình. Kết quả cho thấy, mô hình của Burcu Diken và Guray đã
dự đoán đúng 67% trường hợp các công ty bị sai phạm trên BCTC. Kết quả này
tương đồng với nghiên cứu của Beneish (1999). Điểm khác biệt là nghiên cứu này
kết hợp thêm hai chỉ số tài chính là DINV, FEI nhằm đánh giá một cách toàn diện


11

hơn và chính xác hơn về gian lận BCTC. Tuy nhiên, độ tin cậy vẫn thấp hơn mô
hình M-Score gốc của Beneish (76%).
Dechow và các cộng sự (2011) đã thực hiện một nghiên cứu về gian lận trên
2,190 BCTC trong giai đoạn 1982-2005 và đã xây dựng nên ba mô hình F-Score
giúp phát hiện gian lận BCTC ở ba mức độ khác nhau. Tất cả ba mô hình này đều
được tác giả phát triển từ mô hình M-Score của Beneish. Mô hình đầu tiên, tác giả
xây dựng dựa trên cơ sở xem xét mối quan hệ giữa hành vi gian lận và các yếu tố
trên BCTC như các biến dồn tích, thay đổi hàng tồn kho, thay đổi các khoản phải
thu khách hàng, phát hành cổ phiếu trong năm (Issue), tài sản ngắn hạn,... Mô hình
thứ hai, tác giả đã thêm các biến đo lường thông tin phi tài chính như biến số lượng
nhân viên và các biến đo lường hoạt động ngoại bảng như biến cho thuê hoạt
động…. Và mô hình thứ ba, tác giả tiếp tục thêm các biến liên quan đến thị trường
như chỉ số giá cổ phiếu, giá trên lợi nhuận,… Kết quả, F-Score đã dự đoán đúng

Kết quả nghiên cứu có sự khác biệt so với nghiên cứu gốc của Beneish (1999) ở chỗ
chỉ có bốn chỉ số tài chính trong mô hình M-Score hữu ích trong việc phát hiện gian
lận.
Zainudin và Hashim (2016) đã tiến hành phân tích các chỉ số tài chính để
nhận diện được gian lận BCTC như đòn bẩy tài chính, tỷ suất sinh lợi, cấu trúc tài
sản, vòng quay vốn và tính thanh khoản. Mẫu nghiên cứu mà tác giả sử dụng là các
BCTC có gian lận được xác định bởi trung tâm Bursa của Malaysia. Nghiên cứu
này sử dụng hồi quy Logistic để kiểm định các giả thuyết liên quan. Kết quả cho
thấy các chỉ số hữu ích trong việc phát hiện gian lận là đòn bẩy tài chính, tỷ suất
sinh lợi, cấu trúc tài sản và vòng quay vốn.
Tóm tắt về các nghiên cứu nước ngoài có liên quan đến đề tài xem trong
bảng 1.1 bên dưới.
Bảng 1.1 Tóm tắt các nghiên cứu nước ngoài liên quan đến đề tài nghiên cứu
Số thứ
tự

Tác giả

Năm

1

EdWard

1968 Thực hiên nghiên cứu trên Đã tìm ra được chỉ số Z-

Nội dung nghiên cứu

Kết quả


nhuận (kết hợp cả biến chỉ số
tài chính và biến dồn tích).
Tám biến trong mô hình bao
gồm: Chỉ số Phải thu khách
1999 hàng trên Doanh thu thuần

tập đoàn Enron năm 2001.
Đồng thời, mô hình cũng
được đưa vào chương
trình giảng dạy chính thức
(Fridson, 2002; Stickney,

(DSRI), Chỉ số Tỷ suất lợi Brown, và Wahlen, 2003).
nhuận gộp biên (GMI), Chỉ
số chất lượng tài sản (AQI),
Chỉ số tăng trưởng doanh thu
(SGI), Chỉ số khấu hao
TSCĐ (DEPI), Chỉ số chi phí
bán hàng và quản lý doanh
nghiệp (SGAI), Chỉ số biến
dồn tích kế toán so với tổng
tài sản (TATA) và cuối cùng