Khả năng áp dụng các mô hình đánh giá chất lượng Báo cáo tài chính thông qua các đặc điểm chất lượng cơ bản của thông tin tài chính tại Việt Nam

Mã số: 361 
Ngày nhận: 16/3/2017 
Ngày gửi phản biện lần 1: 23/3/2017 
Ngày gửi phản biện lần 2: 
Ngày hoàn thành biên tập: 28/3/2017 
Ngày duyệt đăng: 28/3/2017 
Khả năng áp dụng các mô hình đánh giá chất lượng Báo cáo tài chính thông qua các 
đặc điểm chất lượng cơ bản của thông tin tài chính tại Việt Nam 
Trần Thị Kim Anh1 
Nguyễn Thị Phương Mai 2 
Tóm tắt 
Chất lượng Báo cáo tài chính (BCTC) luôn là vấn đề được người sử dụng quan tâm hàng 
đầu. Trong bối cảnh mức độ minh bạch của thị trường tài chính chưa tương xứng với sự 
phát triển của thị trường thì người sử dụng thông tin cần có những công cụ để đánh giá 
chất lượng BCTC của doanh nghiệp trước khi sử dụng để đưa ra các quyết định kinh tế. 
Bài viết này giới thiệu các mô hình nghiên cứu định lượng được sử dụng phổ biến trên thế 
giới nhằm cung cấp các công cụ trực quan hơn trong việc đánh giá chất lượng BCTC, tập 
trung vào đánh giá tính phù hợp và mức độ trình bày trung thực của thông tin. 
Từ khóa: BCTC, Chất lượng BCTC, Nghiên cứu định lượng, Quản trị lợi nhuận, Tính 
thích hợp của thông tin kế toán. 
Abstract 
Quality of financial statements is the topic which is most concerned about by users. In 
case of the transparency of information is not proportional to the development of financial 
market, users need powerful tools to evaluate financial statements’ quality before making 
economic decision. This paper summarizes the quantitative research models which are 
commonly used to measure the quality of financial statements, focusing on assessing the 
relevance and faithful representation of accounting information. 
Keywords: Earnings management; Financial Statements; Faithful representation; 
Quality of financial statements; Quantitative methods; Relevance. 
1. Đặt vấn đề 
1 Khoa Kế toán Kiểm toán, Trường Đại học Ngoại thương, Email: ttkanh72@gmail.com. 
2 Khoa Kế toán Kiểm toán, Trường Đại học Ngoại thương. 
Cùng với sự phát triển của nền kinh tế và thị trường tài chính, BCTC ngày càng 
được sử dụng rộng rãi và trở thành công cụ không thể thiếu hỗ trợ việc ra các quyết định 
kinh tế. Chính vì vậy, chất lượng BCTC trở thành chủ đề được tất cả các đối tượng sử 
dụng thông tin đặc biệt quan tâm. Tuy nhiên, chất lượng BCTC của các doanh nghiệp Việt 
Nam hiện nay luôn là băn khoăn đối với người sử dụng. Đã có rất nhiều trường hợp BCTC 
được phát hiện là có gian lận và che dấu các thông tin tiêu cực về tình hình tài chính và 
kinh doanh. Như mới đây nhất là trường hợp của công ty cổ phần kỹ nghệ Gỗ Trường 
Thành (Mã chứng khoán: TTF) năm 2016 bị phát hiện gian lận thiếu hơn 1000 tỷ đồng 
hàng tồn kho. Đáng nói hơn là BCTC từ năm 2011 đến 2015 của Gỗ Trường Thành vẫn 
đươc công ty kiểm toán DFK đánh giá là “trung thực và hợp lý”. Sự việc này một lần nữa 
gióng lên hồi chuông báo động về chất lượng BCTC của các doanh nghiệp Việt Nam. 
Chính vì vậy, người sử dụng BCTC cần có những công cụ để có thể tự đánh giá chất 
lượng BCTC nhằm tránh những rủi ro từ việc sử dụng thông tin không đạt yêu cầu. 
Tại Việt Nam, các nhà khoa học đã nghiên cứu về chất lượng BCTC từ lâu, tuy 
nhiên đa phần các nghiên cứu dựa trên những đánh giá định tính hoặc sử dụng một vài 
phương pháp thống kê đơn giản trong thời gian ngắn và số lượng công ty nhỏ. Những năm 
gần đây, một số nhà khoa học đã mạnh dạn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng 
vào việc đánh giá chất lượng BCTC, có thể kể tới các nghiên cứu của Phạm Thị Bích Vân 
(2015), Nguyễn Thị Phương Hồng (2016), Nguyễn Phương Thảo, Phạm Thanh Hương 
(2014), Trần Thị Thùy Linh, Mai Hoàng Hạnh (2015), Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014), 
Trần Thị Giang Tân (2014), Bùi Thị Mai Hoài, Nguyễn Thị Tuyết Hoa (2015). Các công 
trình này sử dụng những mô hình sẵn có của các nhà nghiên cứu trên thế giới, tuy chưa 
thực sự xây dựng được một mô hình hoàn toàn mới nhưng đã tiên phong trong việc áp 
dụng các phương pháp nghiên cứu hiện đại vào lĩnh vực kế toán, kiểm toán. 
Nhằm cung cấp một số mô hình định lượng để đo lường chất lượng BCTC, tác giả 
đã tiến hành tổng hợp từ các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam và khái quát thành 
những phương pháp chính. Tuy nhiên, trong phạm vi của bài viết, tác giả chỉ tập trung 
giới thiệu một số mô hình đánh giá chất lượng BCTC theo các đặc điểm chất lượng cơ bản 
của thông tin kế toán theo quan điểm của Ủy ban chuẩn mực kế toán quốc tế IASB. 
2. Các đặc điểm chất lượng cơ bản của thông tin tài chính 
2.1. Theo quan điểm của FASB 
FASB (Financial Accounting Standards Board – Hội đồng chuẩn mực BCTC) được 
thành lập năm 1973 tại Mỹ, là tổ chức soạn thảo và ban hành các chuẩn mực về kế toán tài 
chính và BCTC cho các công ty tư nhân, công ty đại chúng và các tổ chức phi lợi nhuận 
tuân thủ theo hệ thống GAAP (Generally Accepted Accounting Principles – Những 
nguyên tắc kế toán chung được thừa nhận). FASB được Ủy ban chứng khoán Mỹ công 
nhận là hội đồng ban hành các chuẩn mực kế toán cho các công ty niêm yết trên thị trường 
chứng khoán Mỹ. Ngoài ra, các chuẩn mực kế toán của FASB còn được rất nhiều tổ chức 
khác công nhận, trong đó có Hiệp hội kế toán viên công chứng Mỹ (AICPA). Theo quan 
điểm của FASB, đặc điểm chất lượng của thông tin trên BCTC được chia thành 2 nhóm 
là: Các đặc điểm cơ bản, bao gồm: tính thích hợp và đáng tin cậy; và các đặc điểm bổ 
sung, bao gồm: nhất quán và có thể so sánh được. Như vậy, thông tin tài chính cần có hai 
đặc điểm cơ bản sau: 
 Thích hợp (Relevance): Thông tin kế toán thích hợp là thông tin giúp người sử 
dụng có thể thay đổi quyết định của mình. Để đạt được tiêu chí, thông tin phải có giá 
trị dự đoán hay đánh giá và kịp thời. Thông qua việc dự đoán hay đánh giá lại các dự 
đoán trong quá khứ, người sử dụng có thể thay đổi các dự đoán trước đó, dẫn đến việc 
thay đổi quyết định của mình. Bên cạnh đó, thông tin này phải được cung cấp kịp 
thời, tức là sẵn sàng cho người sử dụng trước khi thông tin này mất khả năng ảnh 
hưởng tới việc ra quyết định. 
 Đáng tin cậy (Reliability): Thông tin kế toán đáng tin cậy là thông tin trình bày 
trung thực (faithful representation), khách quan (neutrality) và có thể kiểm chứng 
(verifiability). Trình bày trung thực tức là việc đánh giá để tạo thông tin và việc trình 
bày thông tin phải phù hợp với nghiệp vụ hoặc sự kiện muốn trình bày. Trung lập hay 
khách quan nghĩa là thông tin không được thiên lệch nhằm tạo ra một kết quả đã định 
trước hay chịu ảnh hưởng của một tác động cá biệt nào đó nhằm thay đổi thông tin để 
tác động lên quyết định của người sử dụng theo một hướng định sẵn. Có thể kiểm 
chứng là khả năng đồng thuận giữa những người đánh giá có đủ năng lực và độc lập 
để đảm bảo thông tin tài chính phù hợp với nghiệp vụ hoặc sự kiện muốn trình bày, 
hoặc phương pháp đánh giá tạo thông tin không có sai sót hoặc thiên lệch. 
2.2. Theo quan điểm của IASB 
Hội đồng chuẩn mực BCTC quốc tế (IASB – International Accounting Standards 
Board) là cơ quan soạn thảo chuẩn mực độc lập trực thuộc Tổ chức Chuẩn mực BCTC 
quốc tế (International Financial Reporting Standards Foundation - IFRS Foundation), 
được thành lập năm 2001, có trụ sở tại Anh. Hiện nay đã có gần 1203 nước bắt buộc hoặc 
cho phép các công ty niêm yết trên thị trường nội địa áp dụng Chuẩn mực BCTC quốc tế 
3  
(IFRS) do IASB soạn thảo. Trong Khuôn khổ khái niệm (Conceptual Framework) được 
IASB ban hành năm 2010, mục tiêu của BCTC là nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho 
các bên sử dụng báo cáo, đồng thời cho phép đánh giá trình độ sử dụng các nguồn lực 
kinh tế của ban quản trị doanh nghiệp. Thông tin tài chính được xem là hữu ích khi nó đáp 
ứng được một số đặc điểm về chất lượng hay còn được gọi là các yêu cầu cơ bản đối với 
thông tin kế toán tài chính. Để hữu ích, thông tin tài chính phải thích hợp (Relevance) và 
Trình bày trung thực hay Phản ánh trung thực (Faithful Representation). Đây là hai yêu 
cầu cơ bản để thông tin tài chính do BCTC cung cấp là hữu ích đối với những người sử 
dụng. 
 Yêu cầu về tính thích hợp của thông tin luôn là yêu cầu đầu tiên được IASB nhấn 
mạnh. Thông tin thích hợp là những thông tin có giá trị dự báo và giá trị xác nhận. Có 
nghĩa là BCTC cung cấp các thông tin đầu vào cho qua trình dự đoán triển vọng tương lai 
và xác nhận hoặc điều chỉnh các đánh giá trước đó. 
 Đồng thời, BCTC phải phản ánh trung thực tình hình tài chính và tình hình kinh 
doanh của đơn vị báo cáo. Để phản ánh trung thực, BCTC phải phản ánh đầy đủ, trung lập 
và không sai sót tình hình của đơn vị báo cáo. Trong đó, trung lập được hiểu là việc không 
thiên lệch trong lựa chọn chính sách kế toán và trong việc áp dụng các chính sách kế toán 
đã lựa chọn. Thông tin trung lập là không bị thành kiến, bị nhấn mạnh hoặc coi nhẹ, không 
bị điều chỉnh để có lợi hay gây hại cho người sử dụng thông tin và việc này phải được 
thực hiện một cách thận trọng. Nếu như trong bản sửa đổi Khuôn khổ khái niệm năm 
2010, IASB đã đưa Thận trọng ra khỏi yêu cầu cơ bản đối với Kế toán, thì trong Dự thảo 
mới nhất về Khuôn khổ khái niệm năm 2015, yếu tố thận trọng lại được đưa vào để hỗ trợ 
cho tính trung lập. Thận trọng ở đây được hiểu là việc thực hiện một cách cẩn trọng khi 
xem xét, đánh giá trong điều kiện không chắc chắn. Thận trọng có nghĩa là tài sản, thu 
nhập không được đánh giá cao hơn; nợ phải trả, chi phí không được đánh giá thấp hơn. 
Đồng thời, Thận trọng không cho phép đánh giá thấp hơn tài sản và thu nhập; đồng thời 
không được đánh giá cao hơn nợ phải trả và chi phí. Thực tế, nhiều doanh nghiệp đã tìm 
cách che giấu thu nhập hoặc thổi phồng nợ phải trả vì các mục đích giảm thuế thu nhập 
phải nộp hoặc mục đích quản trị khác, từ đó làm cho BCTC không còn “Trình bày trung 
thực” nữa. 
2.3. Theo quan điểm của VAS 
Việt Nam không có Khuôn khổ khái niệm cho kế toán riêng, mà các đặc điểm chất 
lượng thông tin kế toán được quy định rải rác trong các chuẩn mực kế toán. Trong VAS 
01 – Chuẩn mực chung, phần “Các yêu cầu cơ bản đối với kế toán”, bao gồm: Trung thực, 
Khách quan, Đầy đủ, Kịp thời, Dễ hiểu và Có thể so sánh. Trong VAS21 – Chuẩn mực về 
Trình bày BCTC cũng quy định: “Trường hợp chưa có quy định ở chuẩn mực kế toán và 
chế độ kế toán hiện hành, thì doanh nghiệp phải căn cứ vào chuẩn mực chung để xây 
dựng các phương pháp kế toán hợp lý nhằm đảm bảo BCTC cung cấp được các thông tin 
đáp ứng các yêu cầu sau: 
 Thích hợp với nhu cầu ra các quyết định kinh tế của người sử dụng 
 Đáng tin cậy, khi: 
o Trình bày trung thực, hợp lý tình hình tài chính, tình hình và kết quả kinh 
doanh của doanh nghiệp 
o Phản ánh đúng bản chất kinh tế của các giao dịch và sự kiện không chỉ đơn 
thuần phản ánh hình thức hợp pháp của chúng 
o Trình bày khách quan, không thiên vị 
o Tuân thủ nguyên tắc thận trọng 
o Trình bày đầy đủ trên mọi khía cạnh trọng yếu” 
Có thể thấy, tính thích hợp và trình bày trung thực luôn là yêu cầu bắt buộc đối với 
thông tin trên BCTC. Nếu thông tin được cung cấp cho người sử dụng không thích hợp và 
không được trình bày trung thực thì không thể hỗ trợ người sử dụng trong việc ra các 
quyết định kinh tế, từ đó làm mất đi giá trị của thông tin cũng như giá trị của BCTC. 
Chính vì vậy, chất lượng BCTC có thể được đánh giá thông qua tính thích hợp và mức độ 
trung thực của thông tin kế toán. Dưới đây, tác giả giới thiệu một số mô hình được sử 
dụng để đánh giá hai đặc điểm chất lượng thông tin cơ bản trên. 
3. Đánh giá tính thích hợp của thông tin kế toán 
Để đo lường tính thích hợp của thông tin trên BCTC, nhiều nhà nghiên cứu cho 
rằng thông tin kế toán có giá trị thích hợp nếu tồn tại một mối quan hệ giữa các thông tin 
công bố trên BCTC với giá trị thị trường của cổ phiếu hoặc lợi nhuận của cổ phiếu 
(Francis và Schipper,1999). Nói cách khác, giá trị thích hợp của thông tin kế toán là khả 
năng của các số liệu kế toán trong việc tóm tắt các thông tin cơ bản của giá cổ phiếu (Liu 
và Liu, 2007). Quan điểm này cũng được Beisland (2009) ủng hộ khi cho rằng “Một 
mục tiêu của BCTC là giúp các nhà đầu tư trong việc định giá công ty. Thông tin tài chính 
thích hợp khi những con số kế toán phải có mối liên hệ với giá trị công ty hiện hành. Nếu 
không có mối quan hệ giữa những con số kế toán và giá trị công ty, thông tin kế toán 
không thể cho là thích hợp và như vậy BCTC không thể thực hiện được một trong những 
mục tiêu chính của mình”. Như vậy, nếu xây dựng một mô hình hồi quy thể hiện sự phụ 
thuộc giữa giá trị công ty và các chỉ tiêu trên BCTC thì mối liên hệ này càng chặt chẽ 
nghĩa là thông tin trình bày trên BCTC sẽ càng thích hợp. Trong bài viết này, tác giả giới 
thiệu mô hình được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu về giá trị thích hợp của 
thông tin kế toán tại các nước khác nhau như của Collins và các cộng sự (1997), King và 
Langli (1998), Dumontier và Labelle (1998), Cheng và các cộng sự (2005), Nguyễn Thị 
Phương Hồng (2016). Mô hình này được xây dựng dựa trên mô hình của Ohlson (1995), 
đo lường chất lượng BCTC thông qua mối quan hệ giữa giá trị sổ sách của vốn chủ sở 
hữu, lợi nhuận trên một cố phiếu thường và giá trị thị trường của cổ phiếu. 
Mô hình như sau: 
Pit = β0 + β1 BVit + β2 EPSit + Ԑit (1) 
Trong đó: Pit: Giá thị trường của cổ phiếu công ty i trong năm t 
BVit: Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu của công ty i trong năm t 
EPSit: Lợi nhuận/1 cổ phiếu của công ty i trong năm t 
Ԑit: Phần dư 
Về sau, mô hình Ohlson được bổ sung thêm một biến là EPS1 – Sự thay đổi trong 
thu nhập trên một cổ phiếu, tạo nên mô hình EBO điều chỉnh. 
Mô hình EBO điều chỉnh: 
Pit = β0 + β1 BVit + β2 EPSit + β3 EPS1it + Ԑit (2) 
Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định R2 đo lường khả năng giải thích của mô 
hình, nói cách khác là mức độ giải thích của các biến độc lập trong sự thay đổi của biến 
phụ thuộc. Hệ số R2 trong mô hình EBO (EBO điều chỉnh) cho biết mức độ giải thích của 
các chỉ tiêu trên BCTC (giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu, lợi nhuận trên 1 cổ phiếu 
thường) với sự thay đổi của giá chứng khoán. R2 càng cao thì thông tin kế toán càng thích 
hợp và ngược lại. 
Một số kết quả nghiên cứu trên thế giới sử dụng R2- để đánh giá tính thích hợp của 
thông tin được tổng hợp trong bảng 1: 
Bảng 1. Các nghiên cứu trên thế giới sử dụng mô hình EBO 
Tác giả Quốc gia Giai đoạn R2 của 
mô hình 
EBO 
R
2 của mô 
hình EBO 
điều chỉnh 
Collins và cộng sự (1997) Mỹ 1953-1993 54% 
King và Langli (1998) Na Uy 1982-1996 65% 
King và Langli (1998) Anh 1982-1996 66% 
King và Langli (1998) Đức 1982-1996 40% 
Habib (2004) Nhật Bản 1976-1999 74% 
Habib và Azim (2008) Úc 2001-2003 50% 
Hassan (2013) Nigeria 2009 94% 
Camodeca và cộng sự (2014) Italia 2011-2013 43% 
Camodeca và cộng sự (2014) Anh 2011-2013 35% 
Nguyễn Thị Phương Hồng (2016) Việt Nam 2012-2014 38% 39% 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Để đánh giá tính thích hợp của thông tin trên BCTC cho từng công ty, sau khi thực 
hiện hồi quy với mô hình EBO và xác định được tham số, có thể thay trở lại để tính phần 
dư (Ԑ). Giá trị tuyệt đối của phần dư (|Ԑ|) được dùng để đánh giá mức độ thích hợp của 
thông tin trên BCTC của công ty vì đó là chênh lệch (âm hoặc dương) giữa giá cổ phiếu P 
với giá trị của BV, EPS, EPS1 của công ty đó. Giá trị này càng cao cho thấy chất lượng 
BCTC càng thấp và ngược lại. 
 ...  β0 (1/TAit-1) + β1 (Sit/TAit-1) + β2 (ΔSit/TAit-1) + Ԑit 
PCit/TAit-1 = β0 (1/TAit-1) + β1 (Sit/TAit-1) + β2 (ΔSit/TAit-1) + β3 (ΔSit-1/TAit-1) + δit 
DEit/TAit-1 = β0 (1/TAit-1) + β1 (Sit-1/TAit-1) + λit 
Trong đó: CFOit: Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh công ty i năm t 
TAit: Tổng tài sản công ty i cuối năm t 
PCit: Giá vốn hàng bán + Thay đổi của hàng tồn kho của công ty i năm t 
DEit: Chi phí bán hàng và chi phí quản lý công ty i năm t 
Sit: Doanh thu công ty i năm t 
ΔSit: Sự thay đổi của doanh thu năm t so với t-1 
ΔSit-1: Sự thay đổi của doanh thu năm t-1 so với t-2 
Mức độ quản trị lợi nhuận thực (Real Earnings Management Model_REMM) được 
xác định bằng tổng giá trị tuyệt đối của phần dư trong 3 mô hình trên. 
REMM = |Ԑit| + |δit| + |λit| (6) 
REM càng cao thì chất lượng BCTC càng thấp và ngược lại. 
4.2.3. Mô hình đo lường khả năng tồn tại quản trị lợi nhuận 
Các mô hình dưới đây được sử dụng rộng rãi để phát hiện BCTC có gian lận. Các 
mô hình này không đánh giá trực tiếp mức độ quản trị lợi nhuận của một doanh nghiệp mà 
chỉ là những mô hình chỉ báo (red flag model) về hiện tượng quản trị lợi nhuận trong các 
công ty. Tuy nhiên, các mô hình này không áp dụng cho các ngân hàng và tổ chức tài 
chính. 
Mô hình M-score của Beneish (1999) 
M-score = -4.84 + 0.92*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 
0.115*DEPI - 0.172*SGAI + 4.679*TATA - 0.327*LVGI (7) 
Trong đó: 
 M-score: chỉ số đo lường khả năng quản trị lợi nhuận. 
 DSRI (Days Sales Receivable Index): Chỉ số phải thu khách hàng so với doanh thu 
DSRI = (Khoản phải thut/ Doanh thu thuầnt) / (Khoản phải thut-1 / Doanh thu thuầnt-1) 
 GMI (Gross Margin Index): Chỉ số tỷ lệ lãi gộp 
GMI = Tỷ lệ lãi gộpt-1/ Tỷ lệ lãi gộpt = [Lợi nhuận gộpt-1 / Doanh thut-1] / [Lợi nhuận 
gộpt / Doanh thut] 
 AQI (Asset Quality Index): Chỉ số chất lượng tài sản 
AQI = [1 - (CAt + PPEt) / TAt] / [1 - (CAt-1 + PPEt-1) / TAt-1)] 
Với PPE: Giá trị còn lại của tài sản dài hạn hữu hình (gồm TSCĐ hữu hình, TSCĐ 
thuê tài chính, giá trị xây dựng cơ bản dở dang, bất động sản đầu tư) và quyền sử dụng 
đất; CA: Tài sản ngắn hạn; TA: Tổng tài sản. 
 SGI (Sales Growth Index): Chỉ số tăng trưởng doanh thu bán hàng 
SGI = Doanh thut / Doanh thut-1 
 DEPI (Depreciation Index): Chỉ số tỷ lệ khấu hao 
DEPI = [Chi phí khấu haot-1/ (PPEt-1 + Chi phí khấu haot-1)]/ [Chi phí khấu haot/ (PPEt 
+ Chi phí khấu haot)] 
 SGAI (Sales, General and Administration expense Index): Chỉ số chi phí bán hàng 
và quản lý doanh nghiệp 
SGAI = (SGAt / Doanh thut) / (SGAt-1 / Doanh thut-1) 
 TATA (Total Accrual on Total Assets): Chỉ số biến dồn tích so với tổng tài sản 
TATA = (Lợi nhuận trước thuết – Tiền thuần từ sản xuất kinh doanht) / Tổng tài sản 
 LVGI (Leverage Index): Chỉ số đòn bẩy tài chính 
LVGI = [Nợ phải trảt / Tổng tài sảnt] / [Nợ phải trảt-1/ Tổng tài sảnt-1] 
M-score là một biến phân phối ngẫn nhiên có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch 
chuẩn bằng 1. Do đó, khả năng có quản trị lợi nhuận trong BCTC có thể được tính toán 
bằng M-score thông qua chức năng trả về hàm phân phối chuẩn NORMSDIST trong 
Excel. Ví dụ: M-score = -1,49 thì khả năng BCTC của công ty có quản trị lợi nhuận là 
6,81%. M-score càng cao (giá trị càng gần 0 đối với số âm) thì khả năng xảy ra quản trị lợi 
nhuận càng lớn. Tuy nhiên, việc sử dụng M-score có khả năng dẫn đến sai sót như: phân 
loại nhầm công ty có quản trị lợi nhuận thành không có hoặc phân loại nhầm công ty 
không có quản trị lợi nhuận thành có. Vì vậy nên đặt ra ngưỡng giá trị cho việc phân loại 
để giảm thiểu tổn thất do phân loại sai. Beneish khuyến cáo ngưỡng cutoff thích hợp cho 
nhà đầu tư là 3.75% (M-score = -1.78), tức là với M-score lớn hơn -1,78 thì BCTC của 
công ty sẽ được đánh dấu là có quản trị lợi nhuận. 
Tám biến của mô hình Beneish được chia thành hai nhóm: nhóm các biến giúp 
nhận diện gian lận gồm DSRI, AQI, DEPI, và TATA; và nhóm các biến phản ánh động cơ 
gian lận gồm GMI, SGI, SGAI, LVGI. 
Mô hình M-score của Beneish được Marinakis (2011) dựng lại cho nước Anh với 
việc thêm vào 3 biến số khác gồm: EFTAXI – Chỉ số tỷ lệ thuế suất hiệu quả, DIRAI – chỉ 
số đãi ngộ cho các giám đốc trên tổng tài sản, AUDI – Chỉ số thù lao kiểm toán trên tổng 
tài sản. Mô hình như sau: 
M-score* = -5.124 + 0.242*DSRI + 0.512*GMI + 0.424*AQI + 0.421*SGI + 
0.317*DEPI - 0.152*SGAI + 3.21*TATA + 0.624*LVGI + 0.421*AUDI – 
0.391*EFTAXI + 0.317*DIRAI (8) 
Marinakis cũng đề xuất ngưỡng giá trị cho mô hình điều chỉnh là -1.31, cao hơn 
ngưỡng giá trị của mô hình gốc. 
Mô hình F-score của Dechow và cộng sự (2004) 
Mô hình của Dechow và cộng sự sử dụng các biến số trong BCTC gồm các khoản 
kế toán dồn tích (rsst), thay đổi khoản phải thu khách hàng (∆rec), thay đổi hàng tồn kho 
(∆inv), tài sản ngắn hạn (softassets), thay đổi trong doanh thu bằng tiền (Δcr), thay đổi tỷ 
suất sinh lợi trên tài sản (Δroa) và biến giảbằng 1 nếu năm đó công ty phát hành cổ phiếu 
bằng 0 nếu không phát hành (issue): 
F-score 1 = -7.893 + 0.790*rsst + 2.158*∆rec + 1.191*∆inv + 1.979*softassets + 
0.171*Δcr - 0.932*Δroa + 1.029*issue (9) 
Sau đó, ở cấp độ 2, mô hình bao gồm thêm biến đo lường phi tài chính là sự thay 
đổi số lượng nhân viên (Δemp) và hoạt động cho thuê hoạt động đại diện bằng biến giả 
leasedum (bằng 1 nếu cho thuê hoạt động và nhận giá trị bằng 0 nếu không cho thuê hoạt 
động). Vìệc đưa thêm biến giả về cho thuê hoạt động vào mô hình là để loại trừ khả năng 
quản trị lợi nhuận thông qua nghiệp vụ bán và tái thuê (sales and lease back) – một trong 
những thủ thuật thường được sử dụng nhất. 
F-score 2 = -8.252 + 0.665*rsst + 2.457*∆rec + 1.393*∆inv + 2.011*softassets + 
0.159*Δcr – 1.029*Δroa + 0.983*issue – 0.150*Δemp + 0.419*leasedum (10) 
Trong cấp độ 3, F-score 3 bao gồm thêm các đo lường trên thị trường là tỷ suất sinh 
lợi điều chỉnh theo thị trường trong năm hiện tại (rett ) và với độ trễ (rett-1): 
F-score 3 = -7.966 + 0.909*rsst + 1.731*∆rec + 1.447*∆inv + 2.265*softassets + 
0.160*Δcr – 1.455*Δroa + 0.653*issue – 0.121*Δemp + 0.345*leasedum + 0.082*rett + 
0.098*rett-1 (11) 
Nếu F – score > 1 chỉ báo khả năng cao trong việc các công ty trình bày sai BCTC, 
bóp méo thu nhập. Kết quả mô hình cho thấy 65.9% các công ty trình bày sai BCTC có F-
score 1>1. Các con số này lần lượt là 65.78% đối với F–score2 và 63.36% đối với F– 
score3. 
Như vậy, có khá nhiều mô hình đánh giá mức độ quản trị lợi nhuận của doanh 
nghiệp, trong đó mô hình của Jones được sử dụng rất phổ biến. Một số kết quả nghiên cứu 
trên thế giới sử dụng mô hình Jones và mô hình Jones điều chỉnh để đánh giá mức độ quản 
trị lợi nhuận (với tư cách là biến phụ thuộc trong nghiên cứu) được tổng hợp trong bảng 2: 
Bảng 2: Các nghiên cứu trên thế giới sử dụng mô hình Jones và Jones điều chỉnh 
Tác giả Quốc gia Giai đoạn Mức độ quản trị lợi 
nhuận trung bình 
Gerayli và cộng sự (2011) Iran 2004-2009 0.7410 
Abed và cộng sự (2012) Jordan 2006-2009 0.1330 
Liu (2012) Úc 2004-2007 0.0624 
Soliman và Ragab (2013) Ai Cập 2007-2010 0.9875 
Nguyễn Thị Phương Hồng (2016) Việt Nam 2012-2014 0.2032 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
5. Khả năng áp dụng các mô hình trên để đánh giá chất lượng BCTC tại Việt Nam 
Tại Việt Nam, các quy định về công bố thông tin cũng như các chế tài xử lý chưa 
có tính răn đe đã khiến cho chất lượng BCTC trở nên khó kiểm soát và đánh giá. Bên cạnh 
đó, việc tìm kiếm các thông tin tập trung, chính thống về các công ty có gian lận BCTC 
cũng rất khó khăn do chưa có đơn vị có thẩm quyền nào báo cáo đầy đủ. Các công ty có 
sai phạm BCTC phải giải trình thậm chí còn coi đó là hoạt động đối phó, mang tính hình 
thức. Chính vì vậy, việc đánh giá chất lượng BCTC là không dễ dàng đối với cả người sử 
dụng thông tin và những nhà nghiên cứu. Trong bối cảnh đó, việc có những mô hình chỉ 
sử dụng những thông tin được công bố trên BCTC để đo lường chất lượng BCTC là một 
biện pháp đơn giản, dễ thực hiện đối với số đông những người sử dụng. Hơn nữa, các mô 
hình này có thể được sử dụng linh hoạt để đánh giá chất lượng BCTC của một công ty 
hoặc một nhóm các công ty trong một năm hoặc một thời kỳ. Việc này giúp cho người sử 
dụng thông tin có cái nhìn toàn diện hơn vì có thể so sánh với số liệu chung của ngành 
hoặc của chính công ty đó qua từng thời kỳ. Đồng thời, các cơ quan quản lý có thể thấy 
được tác động của chính sách kế toán đến chất lượng BCTC trong những thời kỳ có sự 
thay đổi trong biểu mẫu hoặc cách tính các chỉ tiêu trên BCTC 
Tuy nhiên, sử dụng những mô hình nghiên cứu định lượng có sẵn vào thị trường 
Việt Nam cần đặc biệt cân nhắc đến sự phù hợp của các biến phụ thuộc cũng như hệ số 
trong mô hình. Ví dụ như khi sử dụng mô hình của Dechow (mô hình 10 và 11) thì biến 
leasedum (biến giả về hoạt động cho thuê tài sản) chỉ phù hợp với một số ít công ty lớn. 
Hay cách sử dụng mô hình của Beneish với các hệ số beta giữ nguyên (mô hình 7) như 
trong nghiên cứu của Nguyễn Trần Nguyên Chân (2014), Nguyễn Công Phương (2014) là 
chưa phù hợp với thị trường Việt Nam. 
Theo tác giả, các mô hình trên có giá trị tham khảo cao và có thể được sử dụng với 
các cách như sau: 
(i) Loại bỏ một số biến chưa phù hợp hoặc thêm vào một số biến muốn kiểm tra 
(tùy vào mục đích nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu); 
(ii) Với mô hình 1 đến mô hình 6, có thể chạy lại dữ liệu của một nhóm các công ty 
để đánh giá chất lượng BCTC chung và tìm ra các hệ số beta phù hợp. Từ đó có thể thay 
trở lại mô hình để đánh giá chất lượng BCTC riêng của mỗi công ty; 
(iii) Với mô hình 7 đến 11, nên chạy lại mô hình để tìm các hệ số beta và ngưỡng 
cảnh báo phù hợp với thị trường Việt Nam. 
6. Kết luận 
Chất lượng BCTC chính là chất lượng thông tin trên BCTC, được đánh giá theo các 
tiêu chí như thích hợp, trình bày trung thực, kịp thời, đáng tin cậy, có thể so sánh được 
Trong đó hai tiêu chí là thích hợp và trình bày trung thực là những yêu cầu nền tảng đối 
với thông tin trên BCTC. Vì vậy, tác giả đã tập hợp và giới thiệu 11 mô hình được sử 
dụng phổ biến trên thế giới để do lường tính thích hợp của thông tin kế toán cũng như mức 
độ trình bày trung thực của BCTC, thông qua đó đánh giá chất lượng BCTC. Các mô hình 
này cung cấp thêm các công cụ đánh giá hiện đại cho những nhà nghiên cứu trong lĩnh 
vực Kế toán, kiểm toán, tài chính, cũng như những người sử dụng BCTC trước khi đưa ra 
các quyết định kinh tế dựa vào thông tin trên BCTC. 
Tài liệu tham khảo 
1. Bộ Tài chính, Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 01 – Chuẩn mực chung; Chuẩn mực kế 
toán Việt Nam số 21 - Trình bày BCTC. 
2. Abed, S., Al-Attar, A., & Suwaidan, M. (2012), “Corporate Governance and Earnings 
Management: Jordanian Evidence”, International Business Research, 5(1): 216-225. 
3. Beisland (2009), “A review of the value relevance literature”, The Open Business Journal, 
2:8-9. 
4. Beneish M.D. (1997), “Detecting GAAP violation: Implications for assessing earnings 
management among firms with extreme financial performance”, Journal of Accounting 
and Public Policy, 16(3): 271-309. 
5. Camodeca, R., Almici, A., Brivio, A. R. (2014), “The value relevance of accounting 
information in the Italian and UK stock markets”, Problems and Perspectives in 
Management, 12(4): 512-519. 
6. Collins D., Maydrew E., Weiss I. (1997), “Changes in the value-relevance of earnings and 
book values over the past forty years”, Journal of Accounting and Economics, 24:39-67. 
7. Dechow, P.M. (1994), “Accounting Earning and Cash Flows as Measures of Firm 
Performance, The Role of Account-ing Accruals”, Journal of Accounting and Economics, 
vol 18, pp 3-42. 
8. Dumontier P., Labelle R. (1998), “Accounting earnings and Firm valuation: the French 
case”, European Accounting Review, 7: 163-183. 
9. Gerayli, Mahdi Safari, Abolfazl Momeni Yanesari, and Ali Reza Ma’atoofi. (2011), 
“Impact of audit quality on earnings management: evidence from Iran”, International 
Research Journal of Finance and Economics, 66 (1): 77-84. 
10. Habib, A., Istiaq Azim (2008), "Corporate governance and the value-relevance of 
accounting information: Evidence from Australia", Accounting Research Journal21.2: 
167-194. 
11. Hassan, S. U. (2013), “Financial reporting quality, Does monitoring charateristics matter? 
An empirical analysis of Nigerian manufacturing sector”, The Business & Management 
Review, 3(2): 147-161. 
12. Nguyễn Thị Phương Hồng (2016), Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng BCTC của 
công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán – Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam, 
Luận án Tiến sỹ Kinh tế, ĐH Kinh tế TP Hồ Chí Minh. 
13. Bùi Thị Mai Hoài, Nguyễn Thị Tuyết Hoa (2015), “Các nhân tố quyết định hành vi điều 
chỉnh thu nhập làm giảm thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp: Trường hợp Việt Nam”, 
Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 22(32): 41-49. 
14. IASB (2010), The Conceptual Framework for Financial Reporting, Chap3 – Qualitative 
Characteristics of useful financial information. 
15. Jones J (1991), “Earnings Management during import relief investigations”, Journal of 
Accounting Research, 29(2): 1993-228. 
16. Kasznik R. (1999), “On the association between voluntary disclosure and earnings 
management”, Journal of Accounting Research, 37(1): 57-81. 
17. Liu (2012), “Board mornitoring, management contracting and earnings management: An 
evidence from ASX listed companies”, International Journal of Economics and Finance, 
4(12): 121-136. 
18. Trần Thị Thùy Linh, Mai Hoàng Hạnh (2015), “Chất lượng BCTC và kỳ hạn nợ ảnh 
hưởng đến hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam”, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 
26(10), 27-50. 
19. McNichols M., Stubben S. (2008), “Does earnings management affect firms’ investment 
decisions”, The Accounting Review, 83(6): 1571-1603. 
20. Ohlson, James, and Xiao Jun Zhang (1998), “Accrual Accounting and Equity Valuation”, 
Journal of Accounting Research, vol. 36 (Supplement):85–111. 
21. Nguyễn Công Phương, Nguyễn Trần Nguyên Chân (2014), “Mô hình Beneish dự đoán sai 
sót trọng yếu trong BCTC” , Tạp chí kinh tế và phát triển, 206:54-60. 
22. Soliman, M. M., Ragab, A. A. (2013), “Board of director’s attributes and earning 
management: Evidence from Egypt”, Proceedings of 6th International Business and 
Social Sciences Research Conference, 3-4 January, Dubai, UAE. 
23. Trần Thị Giang Tân, Nguyễn Trí Tri, Đinh Ngọc Tú, Hoàng Trọng Hiệp, Nguyễn Đình 
Hoàng Uyên (2014), “Đánh giá rủi ro gian lận BCTC của các công ty niêm yết tại Việt 
Nam”, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 26(1): 74-94. 
24. Nguyễn Phương Thảo, Phạm Thanh Hương (2014), “Phân tích tác động của thông tin lợi 
nhuận kế toán và dòng tiền đến lợi suất cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường 
chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số đặc biệt tháng 12/2014, tr 38-
47. 
25. Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014), Nghiên cứu về sai sót trong BCTC của các công ty 
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn Thạc sỹ Quản trị KIinh doanh, 
Đại học Đà Nẵng. 
26. Phạm Thị Bích Vân (2015), “Nghiên cứu quản trị lợi nhuận thông qua biến kế toán dồn 
tích và sự dàn xếp các giao dịch thực của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng 
khoán TP Hồ Chí Minh”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 218: 74-82.