top of page

3 PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH GIAN LẬN TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH 

Hành vi gian lận trong báo cáo tài chính (BCTC) ngày càng trở nên tinh vi, các yếu tố tác động đến hành vi gian lận tài chính cũng trở nên đa dạng hơn. Việc sử dụng các mô hình đánh giá gian lận sẽ giúp bạn bước đầu phát hiện gian lận trong BCTC của doanh nghiệp. Hãy cùng FireAnt tìm hiểu về 3 mô hình giúp phát hiện gian lận BCTC nhé!


3 phương pháp xác định gian lận BCTC
3 phương pháp xác định gian lận BCTC

Mô hình Beneish M-score

Mô hình do Giáo sư Messod Daniel Beneish phát triển nhằm phục vụ mục đích đánh giá độ tin cậy của báo cáo tài chính. 

Mô hình có 8 chỉ số, gồm các chỉ số như: Chỉ số phải thu khách hàng so với doanh thu thuần (DSRI), Chỉ số tỷ lệ lãi gộp (GMI), Chỉ số chất lượng tài sản (AQI), Chỉ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (SGI),... 


Công thức của M-Score được xác định như sau:

M-Score = -4.84 + 0.0920 x DSRI + 0.528 x GMI + 0.404 x AQI + 0.892 x SGI + 0.115 x DEPI – 0.172 x SGAI + 4.679 x TATA – 0.327 x LVGI


  • Giá trị M < -2,22: Cho thấy công ty sẽ không phải là chủ thể thao túng báo cáo tài chính

  • Giá trị M > -2,22: Báo hiệu rằng công ty có khả năng là chủ thể thao túng M-score > -1.78: Là những công ty có nguy cơ cao trong gian lận báo cáo tài chính

Mô hình F-score 

Mô hình do Giáo sư Patricia Dechow giới thiệu vào năm 2011, giúp nhà đầu tư phát hiện khả năng gian lận trên BCTC với xác suất cao hơn đáng kể từ dữ liệu tối đa 3 năm gần nhất. 


Mô hình này gồm các biến như: biến liên quan đến chất lượng các khoản kế toán dồn tích, biến động phải thu khách hàng, biến động tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, phát hành cổ phiếu trong năm,... 


Bộ lọc này có 9 tiêu chí, mỗi tiêu chí có điểm tương đương 0-9, trong đó càng được nhiều điểm thì cổ phiếu càng ổn định và ít có khả năng gian lận. Nhà đầu tư có thể so sánh các mã cổ phiếu dựa trên các tiêu chí khác nhau và ra quyết định đầu tư phù hợp.


Đầu tư dựa trên phương pháp này trong giai đoạn 20 năm 1976-1996 đã đạt kết quả thử nghiệm tỷ suất lợi nhuận bình quân lên tới 23%/năm.



Mô hình phát hiện gian lận của Việt Nam

Mô hình được nghiên cứu dựa trên lý thuyết tam giác gian lận của Cressey và chuẩn mực kiểm toán VSA 240. 

Mô hình hồi quy được tạo thành từ 6 chỉ số như: Tỷ lệ doanh thu trên nợ phải thu, Ý kiến của kiểm toán viên độc lập về báo cáo tài chính, Tiền sử gian lận,... 

Vì được nghiên cứu riêng cho chuẩn mực kế toán của Việt Nam nên mô hình có khả năng dự báo tương đối tốt, tỷ lệ chính xác khoảng 80%. 


 

Để tính ra được các biến số để tìm ra được M-Score, F-score không phải là một điều dễ dàng nhưng việc gì khó đã có FireAnt lo 😉

FireAnt đã đơn giản hóa quy trình tính các chỉ số bằng cách tạo ra mẫu Excel cho phép nhà đầu tư tìm ra M-score, F-score của doanh nghiệp chỉ đơn giản qua 2 bước:

B1: Tải mẫu Excel

B2: Nhập tên mã chứng khoán muốn nghiên cứu




Việc có những bước sàng lọc thông qua mô hình để phát hiện gian lận BCTC sẽ giúp ích rất nhiều cho các nhà đầu tư. Hãy cùng FireAnt chia sẻ thêm ý kiến và kinh nghiệm của bạn về chủ đề này nhé!


Comments


bottom of page