Bàn về các mô hình nhận diện khả năng gian lận bctc: trường hợp mô hình Beneish’s M-Score và mô hình F-Score

ThS. Dương Bá Vũ Thi*
*Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương Việt Nam (VietinBank) 

Tóm tắt 
Mặc dù, đã có nhiều nỗ lực để cải thiện chất lượng báo cáo tài chính (BCTC), vấn đề gian lận vẫn tồn tại và đáng lo ngại. Bài viết tập trung giới thiệu hai mô hình nhận diện khả năng gian lận BCTC phổ biến hiện nay. Qua ví dụ minh họa đối với BCTC của Công ty Cổ phần Văn hóa Phương Nam (PNC) năm 2023, thì kết luận đưa ra từ hai mô hình đều nhất quán. Đóng góp của hai mô hình trong việc nhận diện khả năng gian lận BCTC là rất giá trị, tuy nhiên vẫn còn tồn tại những hạn chế đối với hai mô hình. Trên cơ sở những hạn chế, bài viết đề xuất một số kiến nghị nhằm góp phần nâng cao chất lượng nhận diện khả năng gian lận BCTC. 
Từ khóa: báo cáo tài chính, gian lận, mô hình. 
Abstract 
Despite numerous efforts to improve the quality of financial reporting, the issue of fraud persists and remains a significant concern. This article focuses on presenting two commonly used models for identifying the potential for financial reporting fraud. Through a case study of the 2023 financial statements of Phuong Nam Cultural Joint Stock Company (PNC), it was observed that conclusions derived from both models were consistent. While these models are highly valuable in detecting the potential for financial reporting fraud, they do have certain limitations. In light of these limitations, the article proposes a set of recommendations aimed at enhancing the quality of fraud detection in financial reporting. 
Keywords: Financial reporting, Fraud, models. 
JEL Classifications: M40, M49, M41. 
DOI: https://doi.org/10.59006/vnfa-jaa.06202404