M-Score Beneish

3 min read

Key takeaway

M-Score Beneish là công cụ định lượng khách quan giúp nhà phân tích xác định ưu tiên kiểm tra forensic - mô hình chỉ ra chỗ nào đáng ngờ nhất, giảm thiên lệch cảm xúc khi ‘yêu’ hay ‘ghét’ một cổ phiếu.

WHAT

M-Score Beneish là mô hình thống kê do Giáo sư Messod Beneish xây dựng, gồm 8 chỉ số tài chính để phát hiện xác suất khai khống lợi nhuận. Điểm M-Score trên -1,78 gợi ý doanh nghiệp có khả năng đang khai khống. 8 chỉ số: (1) DSRI - tốc độ tăng phải thu vs doanh thu; (2) GMI - biến động biên lợi nhuận gộp; (3) AQI - chất lượng tài sản; (4) SGI - tốc độ tăng doanh thu; (5) DEPI - khấu hao; (6) SGAI - chi phí bán hàng & quản lý; (7) LVGI - đòn bẩy tài chính; (8) TATA - tổng accruals/tổng tài sản. Dùng kết hợp với F-Score Piotroski (đánh giá sức mạnh tài chính) để có bức tranh đầy đủ.

WHY/HOW

M-Score không phải kết luận - là gợi ý định hướng kiểm tra. Ưu điểm: (1) tăng tính khách quan, giảm thiên lệch cảm xúc khi phân tích; (2) chỉ ra chính xác chỉ tiêu nào bất thường - giúp nhà phân tích test vào đúng chỗ thay vì đọc toàn bộ BCTC; (3) áp dụng được nhanh từ số liệu công bố. Hạn chế: mô hình dựa trên dữ liệu lịch sử Mỹ, cần hiệu chỉnh khi áp dụng thị trường VN; không phát hiện được gian lận dạng ước tính kế toán chủ quan (dự phòng, phân loại nợ ngân hàng). Quy trình sử dụng: tính M-Score → nếu cảnh báo, đọc thuyết minh chi tiết mục bị đánh dấu → đối chiếu với accrual testing và giao dịch bên liên quan.

Notes

  • 2023-09
    • M-Score và F-Score là hai công cụ định lượng chính trong forensic accounting
    • Mục đích kép: (1) chỉ ra chỉ tiêu bất thường không ngờ tới; (2) tăng tính khách quan - giảm thiên lệch do ‘yêu ghét’ cổ phiếu hoặc mệt mỏi khi phân tích
    • Ví dụ VN: VJC dùng Sale and Leaseback, bán máy bay rồi thuê lại - tạo dòng tiền bất thường ảnh hưởng M-Score
    • Nguyên tắc sử dụng: M-Score là gợi ý test chỗ nào, không phải kết luận cuối cùng về gian lận
  • Phát hiện Gian lận BCTC⭐

Backlinks