Dự báo rủi ro gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 40-49 
40 
Original Article 
Predicting Listed Firms’ Financial Statement Fraud Risk 
in the Vietnamese Securities Market 
Bui Phuong Chi1,*, Nguyen Thi Hong Thuy1, Lang Trinh Mai Huong2 
1VNU University of Economics and Business, 144 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi, Vietnam 
2State Audit Office of Vietnam, 111 Tran Duy Hung, Cau Giay, Hanoi, Vietnam 
Received 22 January 2021 
Revised 19 March 2021; Accepted 20 March 2021 
Abstract: This paper focuses on fraud risk and identifying factors that affect the risk of financial 
reporting fraud of listed companies in Vietnam, and on forecasting the possibility of fraudulent 
financial statements of listed companies in Vietnam. Based on M-score and F-score models and an 
experimental survey of the research sample of 3,684 financial statements made by 307 companies 
in the period 2007-2008, the paper indicates that the higher the financial statements are, the more 
fraud occurs in the statements. Also, the older and larger the companies are, and the longer they 
have been listed on the stock exchange market, the more fraudulent their financial statements are 
likely to be. 
Keywords: Financial statement fraud, F-score, M-score, listed company, Vietnam. 
D* 
_______ 
* Corresponding author. 
 E-mail address: chibuiphuong@gmail.com 
 https://doi.org/10.25073/2588-1108/vnueab.4494 
N.T.H. Thuy / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 40-49 
41 
Dự báo rủi ro gian lận báo cáo tài chính của các công ty 
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 
Bùi Phương Chi1,*, Nguyễn Thị Hồng Thúy1, Lăng Trịnh Mai Hương2 
1Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam 
2Kiểm toán Nhà nước, 111 Trần Duy Hưng, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam 
Nhận ngày 22 tháng 01 năm 2021 
Chỉnh sửa ngày 19 tháng 3 năm 2021; Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 3 năm 2021 
Tóm tắt: Nghiên cứu tập trung phân tích rủi ro gian lận, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro 
gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam và đưa 
ra dự báo khả năng gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng 
khoán Việt Nam. Vận dụng mô hình M-score và mô hình F-score, đồng thời khảo sát thực nghiệm 
dựa trên mẫu nghiên cứu 3.684 báo cáo tài chính của 307 công ty giai đoạn 2007-2018, nghiên cứu 
chỉ ra kết quả: Chỉ số đòn bẩy tài chính càng cao thì sai sót trong báo cáo càng nhiều, xu hướng 
gian lận càng tăng. Đồng thời, công ty càng lâu năm, quy mô càng lớn và được niêm yết trên thị 
trường chứng khoán thì càng có khuynh hướng gian lận báo cáo tài chính. 
Từ khóa: Gian lận báo cáo tài chính, M-score, F-score, công ty niêm yết, Việt Nam. 
1. Giới thiệu * 
Gian lận báo cáo tài chính (BCTC) là một 
trong những chủ đề thời sự hiện nay, đặc biệt 
sau sự kiện hàng loạt các công ty hàng đầu trên 
thế giới bị phá sản vào đầu thế kỷ XXI. Gian 
lận BCTC được định nghĩa là hành vi cố ý hoặc 
thiếu thận trọng, dù là cố ý hay bỏ sót, làm sai 
lệch trọng yếu BCTC [1]. Các công ty bị phá 
sản được cho là có gian lận về BCTC như 
Lucent, Xerox, Rite Aid, Waste Management, 
Micro Strategy, Raytheon, Sunbeam, Enron, 
Worldcom, Global Crossing, Adelphia, Qwest 
[2]. Nhà quản lý cao cấp, gồm cả giám đốc điều 
hành (CEO) và giám đốc tài chính (CFO) của 
những công ty này đều bị cho rằng đã tham gia 
thao túng số liệu trên BCTC. “Gian lận là hành 
vi cố ý do một hay nhiều người trong ban quản 
trị, ban giám đốc, các nhân viên hoặc bên thứ 
ba thực hiện bằng các hành vi gian dối để thu 
lợi bất chính hoặc bất hợp pháp” [3]. Do đó, bài 
viết này tập trung nghiên cứu đến hành vi gian 
_______ 
* Tác giả liên hệ. 
 Địa chỉ email: chibuiphuong@gmail.com 
 https://doi.org/10.25073/2588-1108/vnueab.4494 
lận dựa trên cơ sở hướng dẫn của chuẩn mực 
kiểm toán Việt Nam [3]. Việc phát sinh gian lận 
trên BCTC ở những công ty có quy mô lớn đã 
dấy lên sự quan tâm ngày càng lớn về tính trung 
thực, hợp lý của BCTC. Nó cũng là thách thức 
lớn đối với nhà quản lý cũng như kiểm toán 
viên trong việc phát hiện sai phạm trên BCTC. 
Các nghiên cứu trong và ngoài nước đều đã 
chỉ ra chính các hành vi gian lận trong các công 
ty niêm yết (CTNY) là một trong những nguyên 
nhân cơ bản dẫn đến thất thu ngân sách nhà 
nước, tổn hại hình ảnh quốc gia và môi trường 
đầu tư, ảnh hưởng tới lợi ích kinh tế của các cổ 
đông, ngân hàng cũng như người lao động. Các 
gian lận BCTC thể hiện qua việc ghi nhận các 
khoản chi phí, hoạch toán khấu hao, định giá tài 
sản hay các hoạt động mua bán, sáp nhập. Điển 
hình, tại Việt Nam gian lận BCTC đã xuất hiện 
tại các công ty lớn như công ty cổ phần (CTCP) 
Bibica, CTCP Bông Bạch Tuyết, CTCP Nước 
khoáng Vĩnh Hảo, ngân hàng Eximbank [4]. 
Tùy theo mức độ gian lận khác nhau mà có thể 
dẫn đến những tác động tiêu cực khác nhau, từ 
đó ảnh hưởng  ... 0,032 
*** 
-
0,022 
*** 
-
0,024 
*** 
0,003 
*** 
1 
14 
-
0,091 
*** 
-
0,086 
*** 
-
0,107 
*** 
-
0,069 
*** 
-
0,033 
*** 
-
0,022 
*** 
-
0,023 
*** 
-
0,019 
*** 
-
0,005 
*** 
0,019 
*** 
-
0,152 
*** 
0,101 
*** 
-
0,066 
* 
1 
15 
0,064 
* 
0,049 
* 
0,043 
* 
0,021 
*** 
-
0,033 
*** 
-
0,016 
*** 
-
0,002 
*** 
-0,03 
*** 
-
0,059 
* 
-
0,033 
*** 
0,04 
** 
-
0,037 
** 
0.05 
* 
-0,017 
*** 
1 
16 
0,054 
* 
0,038 
** 
0,045 
* 
0,047 
* 
-
0,056 
* 
-
0,021 
*** 
0,006 
*** 
-
0,015 
*** 
-
0,015 
*** 
0,013 
*** 
0,307 
*** 
-
0,237 
*** 
-
0,233 
*** 
0,412 
*** 
0,089 
*** 
1 
17 
0,004 
*** 
-0,01 
*** 
-
0,008 
*** 
-
0,011 
*** 
-
0,032
*** 
-
0,038 
** 
-
0,007 
*** 
-
0,011 
*** 
-
0,033 
*** 
-
0,012 
*** 
0,041 
** 
-
0,032 
*** 
-
0,089 
*** 
0,187 
*** 
0,044 
* 
0,509 
*** 
1 
Phần B. Chỉ số F-score 
 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 
Biến 
SL 
NI5 
SL 
NI10 
SL 
PR5 
SL 
PR10 
RSST 
ACCR 
Delta 
AR 
Delta 
INV 
Per 
SFT 
Delta 
CashSa
les 
Delta 
ROA 
PHCP 
Z-
score 
Niêm 
yết 
Thời 
gian 
Quy 
mô 
KT_
Big4 
1 1 
2 
0,818
*** 
1 
3 
0,726
*** 
0,660*
** 
1 
4 
0,682
*** 
0,716*
** 
0,800*
** 
1 
5 
-
0,074
*** 
-
0,046* 
-0,070 
*** 
-0,044 
** 
1 
6 
0,003
*** 
0,001 
*** 
-0,030 
*** 
0,038 
** 
0,058* 1 
7 
-
0,028
*** 
-0,018 
*** 
-0,030 
*** 
-0,025 
*** 
0,103 
*** 
0,004 
*** 
1 
8 
0,100
*** 
0,106 
*** 
0,095 
*** 
0,1*** 
0,083 
*** 
0,025 
*** 
0,17 
*** 
1 
9 
-
0,033
*** 
-0,039 
** 
-0,033 
*** 
-0,039 
** 
0,009 
*** 
0,132 
*** 
0,011 
*** 
-0,01 
*** 
1 
10 
-
0,049
* 
-
0,051* 
-
0,068* 
-
0,055* 
0,276 
*** 
0,053* 
-0,124 
*** 
-0,006 
*** 
0*** 1 
N.T.H. Thuy / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 40-49 
47 
11 
0,002
*** 
-0,022 
*** 
0,004 
*** 
0,001 
*** 
0,077 
*** 
0,017 
*** 
0,124 
*** 
0,021 
*** 
0,021 
*** 
-0.046 
** 
1 
12 
-0,12 
*** 
-0,121 
*** 
-0,146 
*** 
-0,146 
*** 
-0,007 
*** 
-0,01 
*** 
-0,02 
*** 
-
0,056* 
0,006 
*** 
0.036 
** 
-
0,051* 
1 
13 
-
0,091
*** 
-0,086 
*** 
-0,107 
*** 
-0,069 
*** 
0,026 
*** 
0,004 
*** 
0,052* 
-0,011 
*** 
0,023 
*** 
0.014 
*** 
0,072 
*** 
-
0,066* 
1 
14 
0,064
* 
0,049* 0,043* 
0,021 
*** 
-0,035 
** 
-0,012 
*** 
-0,076 
*** 
0,011 
*** 
0,024 
*** 
0.008 
*** 
0,03 
*** 
0,05* 
-
0,017
*** 
1 
15 
0,054
* 
0,038 
** 
0,045 
* 
0,047* 
-0,016 
*** 
0,01 
*** 
0,096 
*** 
0,043 
** 
0,017 
*** 
-0,012 
*** 
0,273 
*** 
-0,233 
*** 
0,412
*** 
0,089
*** 
1 
16 
0,004
*** 
-0,01 
*** 
-0,008 
*** 
-0,011 
*** 
0,003 
*** 
0,002 
*** 
0,001 
*** 
-0,013 
*** 
0,018 
*** 
-0,003 
*** 
0,13 
*** 
-0,089 
*** 
0,187
*** 
0,044
* 
0,509
*** 
1 
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Bảng 4 mô tả kết quả hồi quy logit dựa theo 
mô hình M-score 8 biến. Kết quả mô hình (1) 
đến (4) cho thấy DSRI, GMI, AQI, LVGI và 
TATA có mối quan hệ với gian lận BCTC và ý 
nghĩa thống kê với độ tin cậy 90%. Mối quan 
hệ giữa gian lận BCTC và LVGI, TATA được 
giữ nguyên [8, 20, 21] khi thêm biến kiểm soát 
Z-score. Kết quả cũng cho thấy CTNY với khả 
năng phá sản thấp theo chỉ số Z-score ít gian 
lận BCTC hơn. Ngưỡng gian lận từ mô hình 
này là -1,83 có giá trị cao hơn so với ngưỡng 
trong mô hình mà Beneish [5] đã xây dựng. 
Tương tự, Bảng 5 cung cấp kết quả của hồi 
quy logit theo mô hình F-score. Kết quả chỉ ra 
rằng ngoại trừ Delta AR, các biến khác có ý 
nghĩa thống kê liên quan đến gian lận BCTC. 
Đặc biệt, RSST ACCR có tác động ngược chiều 
và Per SFT có tác động cùng chiều với gian lận 
BCTC [22] ở mức ý nghĩa là 1%. Các biến 
khác, Delta INV [23], Delta Cash, Delta ROA, 
PHCP [5, 20] có ảnh hưởng thống kê một phần 
đến gian lận BCTC. Phù hợp với kết quả Bảng 
4, Bảng 5 cũng thể hiện ảnh hưởng của Z-score 
và tình trạng niêm yết của công ty đối với gian 
lận BCTC ở mức ý nghĩa 1%. Cuối cùng, mô 
hình F-score trong nghiên cứu này chỉ ra điểm 
phân định rủi ro lần lượt là 1,85 và 2,45 đối với 
rủi ro trên mức bình thường, rủi ro cao và rủi ro 
rất cao. Kết quả nghiên cứu cho thấy đối với thị 
trường Việt Nam, nếu công ty có điểm F-score 
[8] cao hơn 1,183 (mô hình (2)), công ty có xu 
hướng gian lận BCTC nhiều hơn. 
Bảng 4. Nhận diện gian lận BCTC theo M-score 
Định nghĩa các biến được thể hiện ở Bảng 1. *, ** và *** thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% theo thứ tự 
SL 
NI5 
SL 
NI10 
SL 
Pr5 
SL 
Pr10 
SL 
NI5 
SL 
NI10 
SL 
Pr5 
SL 
Pr10 
Intercept 1,911*** 2,280*** 2,060*** 2,453*** 0,778 0,0800 0,323 -0,664 
 (6,05) (6,36) (7,59) (7,23) (0,66) (0,06) (0,27) (-0,48) 
DSRI 0,0342* 0,0131 0,0428* 0,00671* 0,0263 0,0103 0,0295 0,00416 
 (2,09) (1,69) (2,39) (1,99) (1,82) (1,57) (1,92) (1,24) 
GMI -0,111* -0,0819 -0,124* -0,0431 -0,0974* -0,0773 -0,102* -0,0420 
 (-2,27) (-1,81) (-2,48) (-1,00) (-2,11) (-1,81) (-2,19) (-1,08) 
AQI 0,359* 0,388* 0,348 0,413* 0,282 0,298 0,248 0,307 
 (1,97) (1,98) (1,90) (2,08) (1,54) (1,53) (1,35) (1,57) 
SGI -0,0405 -0,0661 -0,0319 -0,0161 -0,0257 -0,0350 -0,0236 -0,0133 
 (-0,72) (-0,82) (-0,66) (-0,47) (-0,64) (-0,61) (-0,65) (-0,48) 
DEPI 0,0113 0,0131 0,00710 0,0191 0,0110 0,0107 0,00370 0,0132 
 (0,79) (0,82) (0,51) (1,23) (0,76) (0,66) (0,25) (0,83) 
SGAI -0,0912 -0,170 -0,0302 -0,251 -0,130 -0,186 -0,0512 -0,229 
 (-0,53) (-0,86) (-0,42) (-1,50) (-0,76) (-1,04) (-0,43) (-1,52) 
LVGI 0,930*** 0,974*** 1,022*** 1,055*** 0,774** 0,839** 0,825** 0,998** 
 (3,61) (3,30) (3,96) (3,50) (2,79) (2,66) (2,97) (3,12) 
TATA -0,866*** -0,856** -0,608** -0,648* -0,936*** -0,966*** -0,699** -0,816** 
 (-3,68) (-3,19) (-2,58) (-2,37) (-3,95) (-3,60) (-2,95) (-3,00) 
Z-score -0,410*** -0,560*** -0,572*** -0,787*** 
 (-6,75) (-7,20) (-8,44) (-8,81) 
Niêm yết -0,247* -0,264* -0,361** -0,170 
 (-2,24) (-2,09) (-3,23) (-1,30) 
Thời gian 0,166* 0,147 0,0906 0,0376 
 (2,29) (1,78) (1,24) (0,45) 
Quy mô -0,0309 -0,0633 -0,0348 -0,0788 
 (-0,70) (-1,25) (-0,78) (-1,51) 
KT_Big4 -0,0612 -0,0928 -0,105 -0,117 
N.T.H. Thuy / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 40-49 
48 
 (-0,50) (-0,65) (-0,84) (-0,80) 
Pseudo 0,026 0,025 0,022 0,02 0,047 0,055 0,057 0,066 
N 3260 3260 3258 3258 3221 3221 3219 3219 
Pr (Con) 0,2009 0,1433 0,1989 0,1360 0,2030 0,1447 0,2010 0,1373 
Pr(Uncon) 0,1819 0,1295 0,1795 0,1228 0,1819 0,1295 0,1795 0,1228 
Breakpoint -1,3806 -1,7885 -1,3932 -1,8491 -1,3674 -1,7770 -1,3801 -1,8378 
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả. 
Bảng 5. Nhận diện gian lận BCTC theo F-score 
Định nghĩa các biến được thể hiện ở Bảng 1. *, ** và *** thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% theo thứ tự 
SL 
NI5 
SL 
NI10 
SL 
Pr5 
SL 
Pr10 
SL 
NI5 
SL 
NI10 
SL 
Pr5 
SL 
Pr10 
Intercept 2,008*** 2,550*** 1,965*** 2,596*** 4,305*** 4,552*** 3,643*** 3,207* 
 (12,63) (13,56) (12,38) (13,57) (3,93) (3,62) (3,30) (2,48) 
RSST 
ACCR -2,056*** -1,369** -1,811*** -1,247** -1,862*** -1,167* -1,622*** -1,084* 
 (-4,81) (-2,87) (-4,25) (-2,61) (-4,40) (-2,51) (-3,87) (-2,37) 
Delta AR 0,230 0,261 0,199 2,028* 0,190 0,206 0,149 1,557* 
 (0,56) (0,55) (0,48) (2,18) (0,49) (0,47) (0,39) (2,01) 
Delta INV -0,546 -0,424 -0,707 -0,969 -0,512 -0,347 -0,662 -0,902 
 (-0,81) (-0,56) (-1,04) (-1,25) (-0,74) (-0,45) (-0,94) (-1,14) 
Per SFT 1,262*** 1,507*** 1,183*** 1,403*** 1,114*** 1,295*** 0,996*** 1,142*** 
 (5,71) (5,83) (5,35) (5,33) (5,10) (5,13) (4,58) (4,52) 
Delta Cash -0,00641 -0,00642 -0,00617 -0,0279 -0,00613 -0,00582 -0,00549 -0,0190 
 (-0,97) (-1,05) (-0,99) (-1,33) (-0,90) (-0,95) (-0,87) (-1,07) 
Delta ROA -1,142 -1,928* -2,184** -2,483** -0,973 -1,648 -1,902* -1,965* 
 (-1,45) (-2,17) (-2,73) (-2,76) (-1,22) (-1,83) (-2,33) (-2,17) 
PHCP -0,165 -0,316** -0,181* -0,176 -0,202* -0,357** -0,221* -0,229* 
 (-1,80) (-2,99) (-1,97) (-1,65) (-2,10) (-3,24) (-2,28) (-2,04) 
Z-score -0,341*** -0,470*** -0,506*** -0,683*** 
 (-5,77) (-6,21) (-7,62) (-7,85) 
Niêm yết -0,475*** -0,530*** -0,575*** -0,435*** 
 (-4,58) (-4,45) (-5,46) (-3,57) 
Thời gian 0,114 0,109 0,0378 -0,0242 
 (1,50) (1,25) (0,49) (-0,27) 
Quy mô 0,100* 0,0971* 0,0952* 0,0688 
 (2,48) (2,09) (2,33) (1,44) 
KT_Big4 -0,227 -0,279 -0,276* -0,321* 
 (-1,82) (-1,94) (-2,17) (-2,15) 
Pseudo 0,023*** 0,026*** 0,023*** 0,026*** 0,046*** 0,056*** 0,06*** 0,069*** 
N 2977 2977 2975 2975 2977 2977 2975 2975 
Pr (Con) 0,2163 0,1532 0,2145 0,1469 0,2163 0,1532 0,2145 0,1469 
Pr (Uncon) 0,4764 0,5117 0,4555 0,4848 0,4764 0,5117 0,4555 0,4848 
Breakpoint 1,1895 1,1830 1,1946 1,1966 1,1895 1,1830 1,1946 1,1966 
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả. 
5. Kết luận 
Dựa trên mô hình M-score và F-score, 
nhóm tác giả đã xác định được các nhân tố ảnh 
hưởng đến rủi ro gian lận BCTC phù hợp với 
các nghiên cứu trước. Kết quả cho thấy chiều 
ảnh hưởng của các nhân tố đến rủi ro gian lận 
BCTC, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của phần 
lớn các nhân tố đều không đáng kể. Đặc biệt, 
khuynh hướng gian lận BCTC thường xảy ra ở 
các công ty có chỉ số đòn bẩy tài chính cao. Do 
đó, các nhà quản lý và các đơn vị thực hiện 
chức năng giám sát thị trường cần chú trọng 
kiểm tra và giám sát đối với các công ty này để 
hạn chế xảy ra gian lận. Ngoài ra, trong quá 
trình kiểm toán, kiểm toán viên cần lưu ý và 
xác lập mức rủi ro cao đối với các BCTC có chỉ 
số đòn bẩy tài chính cao. Nghiên cứu cũng chỉ 
ra một kết quả tương đối ngạc nhiên là công ty 
càng lâu năm, quy mô càng lớn và được niêm 
yết trên TTCK thì càng có khuynh hướng gian 
lận BCTC. 
Nghiên cứu đề xuất gợi ý cho nhà đầu tư, 
kiểm toán viên và các bên liên quan mô hình dự 
báo khả năng gian lận với ngưỡng -1,8378. 
Gian lận BCTC = -0,664 + 0,00416DSRI – 
0,0420GMI + 0,307AQI -0,0133SGI + 
0,0132DEPI – 0,229SGAI – 0,816TATA + 
0,998LVGI – 0,787Z-score – 0,170Niêm yết + 
0,0376Thờigian – 0,0788Quymô – 
0,117KT_Big4. 
N.T.H. Thuy / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 40-49 
49 
Nghiên cứu khẳng định mối quan hệ của 
đòn bẩy tài chính doanh nghiệp với rủi ro gian 
lận BCTC, đồng thời đưa ra cảnh báo với các 
kiểm toán viên trong quá trình kiểm toán các 
công ty thành lập lâu năm và có chỉ số đòn bẩy 
tài chính cao. Nghiên cứu cũng khẳng định khả 
năng vận dụng mô hình M-score và F-score tại 
thị trường Việt Nam. 
Tuy nhiên, do giới hạn về thời gian và dữ 
liệu, nghiên cứu còn những hạn chế nhất định 
như xác định gian lận BCTC chỉ dựa trên chênh 
lệch trước và sau kiểm toán, hay gặp khó khăn 
trong việc tiếp cận nội dung cụ thể của các gian 
lận BCTC. Do đó, các nghiên cứu tiếp theo có 
thể phân tích sâu hơn và sử dụng thang đo hợp 
lý hơn để đo lường gian lận BCTC. 
Tài liệu tham khảo 
[1] The Commission, National Commission on 
Fraudulent Financial Reporting 1987, US 
Securities and Exchange Commission, 1987. 
[2] D.J. Wood, “What Global Business Citizenship 
TeIls Us About Sarbanes Oxley”, Business and 
Professional Ethics Journal 23(1/2) (2004) 
167-187. 
[3] Ministry of Finance, Vietnam Standard on 
Auditing 240 - Auditor's Responsibility to Fraud 
in Auditing Financial Statements, 2012. 
[4] P.M. Vuong, N.T.H. Vy, “Predicting the 
Likelihood of Frauds in Financial Statements of 
Listed Companies in Vietnam by Using the 
Financial Ratios”, Industry and Trade Magazine 
20 (2020). 
[5] M.D. Beneish, “The detection of earnings 
manipulation”, Financial Analysts Journal 55(5) 
(1999) 24-36. 
[6] V.T. H. Sac, T.Q. Anh, “The impact of Financial 
Ratios on Measuring Fraudulent Financial 
Statements”, Financial Magazine, 2020. 
[7] L.T. Men, “Measuring the Quality of Financial 
Reporting Information of Companies listed on the 
Ho Chi Minh Stock Exchange”, VACPA Vietnam 
Association of Certified Public Accountants, 2019. 
[8] P.M. Dechow, W. Ge, C.R. Larson, R.R. Sloan, 
“Predicting material accounting misstatements”, 
Contemporary Accounting Research 28(1) (2011) 
17-82. 
[9] M.C. Jensen, W.H. Meckling, “Theory of the 
firm: Managerial behavior, agency costs and 
ownership structure”, Journal of Financial 
Economics 3(4) (1976) 305-360. 
[10] R.B. Freeman, J.L. Medoff, “What do unions 
do”, Indus and Lab. Rel. Rev., 38 (1984). 
[11] E.I. Altman, “Financial ratios, discriminant 
analysis and the prediction of corporate 
bankruptcy”, Journal of Finance 23(4) (1968) 
589-609. 
[12] D.B. Farber, “Restoring trust after fraud: Does 
corporate governance matter?”, Accounting 
Review 80(2) (2005) 539-561. 
[13] J.D. Eshleman, P. Guo, “Do Big 4 auditors 
provide higher audit quality after controlling for 
the endogenous choice of auditor?”, Auditing: A 
Journal of Practice and Theory 33(4) (2014) 
197-219. 
[14] J.P. Boone, I.K. Khurana, K.K. Raman, “Do the 
Big 4 and the second-tier firms provide audits of 
similar quality?”, Journal of Accounting and 
Public Policy 29(4) (2010) 330-352. 
[15] L. Bayley, S. Taylor, “Identifying earnings 
management: A financial statement analysis (red 
flag) approach”, In Proceedings of the American 
Accounting Association Annual Meeting, 2017. 
[16] P.M. Dechow, R.G. Sloan, A.P. Sweeney, 
“Causes and consequences of earnings 
manipulation: An analysis of firms subject to 
enforcement actions by the SEC”, Contemporary 
Accounting Research 13(1) (1996) 1-36. 
[17] M. Semadeni, J.A.A. Cannella, D.R. Fraser, D.S. 
Lee, “Fight or flight: Managing stigma in 
executive careers”, Strategic Management Journal 
29(5) (2008) 557-567. 
[18] S.L. Summers, J.T. Sweeney, “Fraudulently 
misstated financial statements and insider trading: 
An empirical analysis”, Accounting Review, 
1998, pp. 131-146. 
[19] G. Bhavani, C.T. Amponsah, “M-Score and Z-
Score for detection of accounting 
fraud”, Accountancy Business and the Public 
Interest, 2017, pp. 68-86. 
[20] C.M. Boland, S.N. Bronson, C.E. Hogan, 
“Accelerated filing deadlines, internal controls, 
and financial statement quality: The case of 
originating misstatements”, Accounting Horizons 
29(3) (2015) 551-575. 
[21] V.D. Sharma, E.R. Iselin, “The association 
between audit committee multiple-directorships, 
tenure, and financial misstatements”, Auditing: A 
Journal of Practice and Theory 31(3) (2012) 
149-175. 
[22] S.A. Richardson, R.G. Sloan, M.T. Soliman, I. 
Tuna, “Accrual reliability, earnings persistence 
and stock prices”, Journal of Accounting and 
Economics 39(3) (2005) 437-485. 
[23] O. Barron, J. Pratt, J.D. Stice, “Misstatement 
direction, litigation risk, and planned audit 
investment”, Journal of Accounting Research 
39(3) (2001) 449-462.