Ứng dụng mô hình M-Score và xây dựng mô hình Machine Learning với thuật toán Random Forest để phát hiện rủi ro sai lệch trong Báo cáo tài chính của các Công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE

Abstract

Đề tài “Ứng dụng mô hình M-Score và xây dựng mô hình Machine Learning với thuật toán Random Forest để phát hiện rủi ro sai lệch trong Báo cáo tài chính của các Công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE” với mục đích xem xét hiệu quả của hai phương pháp nhận diện nguy cơ sai lệch tài chính giữa mô hình M-Score của Beneish và thuật toán Random Forest. Thông tin dữ liệu được thống kê từ 272 doanh nghiệp đại chúng trên sàn HOSE trong thời kỳ từ 2013-2023, với yếu tố sai lệch được xác định thông qua mức độ chênh lệch trong lợi nhuận trước thuế trước khi kiểm toán và sau khi kiểm toán. Tác giả nhận định, trong khi mô hình M-Score dựa trên các biến tài chính cơ bản như DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA và LVGI, có cơ sở lý thuyết mạnh mẽ nhưng lại gặp khó khăn khi áp dụng vào dữ liệu thực tế. Các hệ số hồi quy khi sử dụng hồi quy logistic theo mô hình của Beneish không có nhiều ý nghĩa thống kê, cho thấy mô hình này không đủ mạnh để nhận diện sai lệch trong môi trường doanh nghiệp Việt Nam. Điều này có thể xuất phát từ việc các công ty trong nước có thể sử dụng những kỹ thuật sai lệch khác biệt so với các nước ngoài. Ngược lại, mô hình Machine Learning với thuật toán Random Forest đã cho thấy sự vượt trội rõ rệt, đạt tỷ lệ chính xác lên đến 91.28%. Thuật toán này không chỉ cải thiện khả năng dự đoán mà còn giúp xác định các biến số quan trọng nhất trong việc nhận diện sai lệch. Đặc biệt, các biến GMI và SGAI đã đóng vai trò quyết định trong việc nhận diện thao túng tài chính, phản ánh mức độ xử lý dữ liệu mạnh mẽ của thuật toán đối với dữ liệu phức tạp và đa chiều. Sau khi tổng hợp các kết quả, tác giả nhận định việc phối hợp các cách thức truyền thống như M-Score với công nghệ cao như học máy sẽ mở ra những hướng đi mới hiệu quả hơn trong nhận diện được nguy cơ doanh nghiệp thao túng tài chính. Điều này giúp nâng cao sự rõ ràng của thị trường tài chính Việt Nam, cũng như hỗ trợ nhà đầu tư trong quá trình đầu tư vào doanh nghiệp