1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

(LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

115 166 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Mô Hình M-Score Trong Việc Phát Hiện Sai Sót Thông Tin Trên Báo Cáo Tài Chính Của Các Doanh Nghiệp Niêm Yết
Tác giả Ca Thị Ngọc Tố
Người hướng dẫn TS. Phạm Quang Huy
Trường học Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hcm
Chuyên ngành Kế toán
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2017
Thành phố Thành Phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 115
Dung lượng 2,38 MB

Cấu trúc

  • 1. Tính cấp thiết của đề tài (11)
  • 2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu (13)
  • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (0)
    • 3.1. Đối tượng nghiên cứu (0)
    • 3.2. Phạm vi nghiên cứu (14)
  • 4. Phương pháp nghiên cứu (14)
  • 5. Kết quả đóng góp (15)
  • 6. Kết cấu của luận văn (15)
  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU (16)
    • 1.1. Các nghiên cứu được công bố ở ngoài nước (16)
      • 1.1.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC (16)
      • 1.1.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên (0)
    • 1.2. Các nghiên cứu được công bố trong nước (26)
      • 1.2.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên báo cáo chính (26)
      • 1.2.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên (0)
    • 1.3. Khe hổng nghiên cứu (29)
  • CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN (32)
    • 2.1. Cơ sở lý thuyết về sai sót thông tin trên BCTC (32)
      • 2.1.1. Các vấn đề liên quan đến sai sót BCTC (32)
        • 2.1.1.1. Khái niệm sai sót (32)
    • 2.2. Các lý thuyết nền tảng (35)
      • 2.2.1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng (35)
      • 2.2.2. Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory) (36)
      • 2.2.3. Lý thuyết về tam giác gian lận (37)
      • 2.2.4. Lý thuyết các bên liên quan (Stakeholder theory) (38)
  • CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (41)
    • 3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (0)
      • 3.1.1. Đối tượng nghiên cứu (0)
      • 3.1.2. Phạm vi nghiên cứu (41)
    • 3.2. Mô hình nghiên cứu (41)
    • 3.3. Phương pháp nghiên cứu (41)
      • 3.4.1. Xác định mẫu nghiên cứu (42)
      • 3.4.2. Chọn mẫu nghiên cứu (43)
      • 3.4.3. Mô tả mẫu nghiên cứu (44)
    • 3.5. Thiết kế dữ liệu nghiên cứu (46)
    • 3.6. Biến nghiên cứu (47)
      • 3.6.1. Biến phụ thuộc – M (Misstatement) (47)
      • 3.6.2. Biến độc lập (47)
    • 3.7. Phân tích dữ liệu và kiểm định giả thuyết (55)
  • CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (61)
    • 4.1. Thực hiện các phân tích ban đầu (61)
    • 4.2. Kết quả hồi quy với mô hình hồi qui binary logistics (64)
    • 4.3. Đo lường tác động biên của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc (68)
    • 4.4. Ước lượng ngưỡng giá trị để phân loại các doanh nghiệp có sai sót thông tin trên BCTC và đo lường khả năng dự báo của mô hình (69)
  • CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH (73)
    • 5.1. Kết luận (73)
    • 5.2. Một số gợi ý chính sách (74)
      • 5.2.1. Đối với kiểm toán viên (74)
      • 5.2.2. Đối với cơ quan quản lý thị trường chứng khoán (75)
      • 5.2.3. Đối với nhà đầu tư (76)

Nội dung

Tính cấp thiết của đề tài

Việt Nam đã tích cực hội nhập vào nền kinh tế khu vực và thế giới, trở thành thành viên chính thức của các tổ chức kinh tế như ASEAN, APEC, WTO và TPP Trong bối cảnh kinh tế thị trường và hội nhập quốc tế, thông tin tài chính trở nên đặc biệt quan trọng, giúp nhà quản trị, nhà đầu tư và các cơ quan chức năng đưa ra quyết định kinh tế Báo cáo tài chính (BCTC) không chỉ phản ánh tổng thể thông tin tài chính mà còn là công cụ thể hiện tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Do đó, tính chính xác và trung thực của BCTC luôn là vấn đề được quan tâm hàng đầu.

Trong những năm qua, nhiều vụ gian lận tài chính đã xảy ra trên thế giới, điển hình là vụ WorldCom dẫn đến phá sản vào năm 2005 Tại Việt Nam, chất lượng công bố thông tin tài chính của các doanh nghiệp niêm yết vẫn là vấn đề nóng, với nhiều công ty công bố thông tin chậm trễ, không đầy đủ và thậm chí gian lận Điều này ảnh hưởng lớn đến nhà đầu tư và quản lý, gây khó khăn trong quyết định đầu tư và làm giảm tính minh bạch của thị trường chứng khoán Năm 2016, chỉ có 118 trong tổng số 639 doanh nghiệp niêm yết tuân thủ nghĩa vụ công bố thông tin Công ty Cổ phần Bông Bạch Tuyết và Công ty gỗ Trường Thành là những ví dụ điển hình về gian lận báo cáo tài chính, với nhiều sai phạm và sự chênh lệch lớn giữa báo cáo trước và sau kiểm toán.

Năm 2016, Công ty CP thiết bị Y tế Việt Nhật (Mã chứng khoán JVC) đã báo cáo một khoản lỗ lên đến 426 tỷ đồng, mặc dù trước đó công ty tự lập báo cáo với lợi nhuận hơn 30 tỷ đồng Trong báo cáo tài chính từ 01/4/2016 đến 30/9/2016, JVC ghi nhận khoản lỗ 6,56 tỷ đồng, nhưng sau khi kiểm toán, con số này đã tăng lên 45,16 tỷ đồng Kiểm toán viên cũng đưa ra kết luận về khoản nợ phải thu ngắn hạn trị giá 342 tỷ đồng tính đến ngày 30/9/2016, và JVC đã trích lập dự phòng gần như toàn bộ cho khoản công nợ này.

Nhà đầu tư thường dựa vào thông tin tài chính không chính xác, dẫn đến những quyết định đầu tư sai lầm, như kỳ vọng không hợp lý về lợi nhuận Điều này ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lợi và có thể gây thua lỗ Khi bị cô lập bởi hàng rào thông tin, niềm tin của họ vào thị trường giảm sút, khiến họ dần từ bỏ cơ hội đầu tư.

Mặc dù đã có nhiều văn bản pháp luật như Nghị định số 60/2015/NĐ-CP và Nghị định số 145/2016/NĐ-CP nhằm quản lý chất lượng báo cáo tài chính (BCTC) và xử phạt vi phạm trong lĩnh vực chứng khoán, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn vi phạm, cho thấy các quy định hiện tại chưa đủ sức răn đe Do đó, cần có phương pháp phát hiện sai sót trên BCTC dành cho nhà quản trị, nhà đầu tư và kiểm toán viên Mục tiêu của nghiên cứu này là nâng cao chất lượng BCTC trên thị trường chứng khoán, hỗ trợ các bên liên quan trong việc phát hiện sai sót để tránh những quyết định sai lầm.

Mô hình M-score được ứng dụng để phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết, với mục tiêu xây dựng một công cụ tham khảo hữu ích cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý thị trường chứng khoán Việc áp dụng mô hình này giúp phát hiện các sai sót trong báo cáo tài chính, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định đầu tư chính xác, góp phần hạn chế những đánh giá sai lệch về giá trị cổ phiếu.

Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Luận văn thực hiện nhằm hướng đến các mục tiêu sau:

Mục tiêu chung của nghiên cứu này là xây dựng một mô hình định lượng dựa trên kết quả nghiên cứu của Beneish (1999) nhằm phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) của các doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).

[1] Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến sai sót thông tin trên BCTC và mô hình M-score

[2] Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC

[3] Đo lường mức tác động của các nhân tố đến khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC

Để nâng cao khả năng phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC), tác giả đề xuất một số giải pháp khả thi Các giải pháp này nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã được đặt ra.

Nghiên cứu về sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học cả trong nước và quốc tế Các nghiên cứu này nhằm mục tiêu làm rõ nguyên nhân và hậu quả của các sai sót, từ đó đề xuất giải pháp cải thiện chất lượng thông tin tài chính Tác giả đặt câu hỏi nghiên cứu này để đạt được mục tiêu đầu tiên trong bài viết.

Câu hỏi nghiên cứu 2 tập trung vào việc xác định các biến độc lập trong mô hình định lượng có khả năng phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) Mục tiêu của tác giả là sử dụng câu hỏi này để giải quyết vấn đề liên quan đến độ chính xác và độ tin cậy của thông tin tài chính.

Câu hỏi nghiên cứu 3 đặt ra là: Mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến khả năng phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính là gì? Câu hỏi này được tác giả sử dụng để đạt được mục tiêu nghiên cứu thứ ba.

Để nâng cao khả năng phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC), cần áp dụng một số giải pháp hiệu quả Các giải pháp này bao gồm việc cải thiện quy trình kiểm toán, sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu, đào tạo nhân viên về nhận diện sai sót, và thiết lập hệ thống kiểm soát nội bộ chặt chẽ Những biện pháp này không chỉ giúp phát hiện sai sót kịp thời mà còn nâng cao độ tin cậy của BCTC, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn trong quản lý tài chính.

3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tƣợng nghiên cứu: BCTC có sai sót trọng yếu do gian lận gây ra của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX

Phạm vi nghiên cứu bao gồm số liệu từ báo cáo tài chính (BCTC) của 90 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX trong các lĩnh vực sản xuất, dịch vụ, thương mại và xây dựng trong giai đoạn 2011-2016 Nghiên cứu loại trừ các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực ngân hàng, tài chính, bảo hiểm và quỹ đầu tư do phương pháp hạch toán của các doanh nghiệp này khác biệt so với các loại hình doanh nghiệp còn lại.

Phương pháp nghiên cứu chung bao gồm việc sử dụng thống kê mô tả để thu thập và xử lý dữ liệu từ các báo cáo tài chính (BCTC) của 90 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2011-2016, nhằm phân tích sự khác biệt giữa các BCTC trước và sau kiểm toán độc lập.

- Phương pháp nghiên cứu cụ thể:

Phương pháp định lượng được thực hiện thông qua mô hình hồi quy binary logistic sử dụng phần mềm Stata 13, nhằm phân tích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) Nghiên cứu cũng xây dựng mô hình định lượng để phát hiện sai sót thông tin trên BCTC dựa trên mô hình M-Score (Beneish, 1999), với dữ liệu thu thập từ Việt Nam.

Trong đó đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng

Nghiên cứu này có những đóng góp trong việc nghiên cứu về sai sót trên BCTC, cụ thể:

Đo lường tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc thông qua tác động biên giúp xác định mức độ ảnh hưởng cụ thể của từng biến, không chỉ cho thấy mối quan hệ đồng biến hay nghịch biến mà còn làm rõ cách mỗi biến ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

Xây dựng chỉ số phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX giúp nhà đầu tư, kiểm toán viên và các bên liên quan đánh giá sơ bộ “sức khỏe” tài chính của doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn.

6 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu, các danh mục, phụ lục và tài liệu tham khảo, tác giả chia luận văn thành 5 chương, với các tên gọi cụ thể như sau:

Chương 1 Tổng quan các nghiên cứu (16 trang)

Chương 2 Cơ sở lý luận (9 trang)

Chương 3 Phương pháp nghiên cứu (20 trang)

Chương 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận (9 trang)

Chương 5 Kết luận và gợi ý chính sách (5 trang)

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

Sai sót thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) là một chủ đề thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu toàn cầu Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện với các cách tiếp cận khác nhau, chủ yếu được chia thành hai nhóm Nhóm thứ nhất bao gồm các nghiên cứu sử dụng các thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC Nhóm thứ hai tập trung vào việc xây dựng các mô hình định lượng nhằm dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC.

1.1 Các nghiên cứu được công bố ở ngoài nước

1.1.1 Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC

Theo nghiên cứu của Persons, O S (1995), hai mô hình logistic được xây dựng để phân tích gian lận tài chính, bao gồm mô hình cho năm gian lận với 206 doanh nghiệp (103 doanh nghiệp gian lận và 103 doanh nghiệp không gian lận) và mô hình cho năm trước gian lận với 200 doanh nghiệp (100 doanh nghiệp gian lận và 100 doanh nghiệp không gian lận) Các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu đều thuộc cùng lĩnh vực kinh doanh, áp dụng chính sách kế toán và chế độ báo cáo tương đồng Tác giả đã sử dụng 10 biến, trong đó có 8 biến tỷ số tài chính, và kết quả cho thấy rằng các yếu tố như đòn bẩy tài chính, vòng quay vốn, cấu trúc tài sản và quy mô doanh nghiệp là những nhân tố dự đoán khả năng xảy ra gian lận báo cáo tài chính hiệu quả nhất.

Nghiên cứu của Beasley (1996) đã chỉ ra mối quan hệ giữa cơ cấu ban giám đốc và gian lận báo cáo tài chính (BCTC) thông qua phân tích hồi quy logistic trên mẫu 150 công ty thương mại niêm yết, bao gồm 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận Kết quả cho thấy, số lượng giám đốc được thuê từ bên ngoài nhiều hơn có liên quan đến việc giảm thiểu gian lận BCTC, nhờ vào khả năng giám sát và quản lý hiệu quả hơn Ngoài ra, quy mô và tính cách của các giám đốc bên ngoài cũng ảnh hưởng đến khả năng xảy ra gian lận, trong khi cơ cấu hội đồng quản trị đóng vai trò quan trọng hơn cả sự hiện diện của ban kiểm soát trong việc ngăn chặn gian lận BCTC.

Nghiên cứu của Leuz, C., D Nanda và cộng sự (2003) đã áp dụng mô hình của Dechow và cộng sự (1995) để kiểm tra giả thuyết rằng chính sách bảo vệ nhà đầu tư tốt sẽ làm giảm hành vi điều chỉnh lợi nhuận Kết quả cho thấy, ở các quốc gia có nhà đầu tư bên ngoài với quyền sở hữu phân tán, chính sách bảo vệ nhà đầu tư tốt và thị trường chứng khoán phát triển, mức độ điều chỉnh lợi nhuận thấp hơn so với các quốc gia có chủ yếu là nhà đầu tư trong nước với quyền sở hữu tập trung, chính sách bảo vệ nhà đầu tư kém và thị trường chứng khoán chưa phát triển.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

CƠ SỞ LÝ LUẬN

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Ngày đăng: 15/07/2022, 20:39

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SĨT THƠNG TIN TRÊN BÁO CÁO  TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
ỨNG DỤNG MƠ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SĨT THƠNG TIN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT (Trang 1)
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SĨT THƠNG TIN TRÊN BÁO CÁO  TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SĨT THƠNG TIN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT (Trang 2)
Bảng 3.1. Bảng thống kê mẫu nghiên cứu - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 3.1. Bảng thống kê mẫu nghiên cứu (Trang 45)
Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp, kết hợp các dữ liệu chéo (cross section) và dữ liệu chuỗi thời gian (time series) - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
li ệu bảng là dữ liệu kết hợp, kết hợp các dữ liệu chéo (cross section) và dữ liệu chuỗi thời gian (time series) (Trang 46)
Bảng 3.3. Tổng hợp các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 3.3. Tổng hợp các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu (Trang 52)
Bảng CĐKT - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
ng CĐKT (Trang 53)
Bảng 3.4. Tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu Giả - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 3.4. Tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu Giả (Trang 54)
Bảng 3.5. Ngƣỡng giá trị phân loại M-score tƣơng ứng với các xác suất dự báo Xác suất dự báo  Ngƣỡng giá trị - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 3.5. Ngƣỡng giá trị phân loại M-score tƣơng ứng với các xác suất dự báo Xác suất dự báo Ngƣỡng giá trị (Trang 57)
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả (Trang 61)
Hình 4.1. Đồ thị biểu thị sự phân bố của các biến độc lập - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Hình 4.1. Đồ thị biểu thị sự phân bố của các biến độc lập (Trang 61)
4.2. Kết quả hồi quy với mơ hình hồi qui binary logistics - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
4.2. Kết quả hồi quy với mơ hình hồi qui binary logistics (Trang 64)
Bảng 4.3. Kết quả đánh giá tính phù hợp của mơ hình - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 4.3. Kết quả đánh giá tính phù hợp của mơ hình (Trang 67)
Kết luận: Mơ hình định lượng dùng để phát hiện sai sót thơng tin trên BCTC của các doanh nghiệp niêm yết được trình bày như sau: - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
t luận: Mơ hình định lượng dùng để phát hiện sai sót thơng tin trên BCTC của các doanh nghiệp niêm yết được trình bày như sau: (Trang 68)
Dựa vào bảng 4.6, ta có thể so sánh kết quả dự báo của mơ hình (**) tại các ngưỡng xác suất dự báo, từ ngưỡng 1  đến 30  miền phân phối tương ứng với giá  trị phân loại từ -2,32635 đến -0,52440, tỷ lệ dự báo chính xác của mơ hình khơng  đồng đều tuy nhiên - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
a vào bảng 4.6, ta có thể so sánh kết quả dự báo của mơ hình (**) tại các ngưỡng xác suất dự báo, từ ngưỡng 1 đến 30 miền phân phối tương ứng với giá trị phân loại từ -2,32635 đến -0,52440, tỷ lệ dự báo chính xác của mơ hình khơng đồng đều tuy nhiên (Trang 70)
Bảng 4.6. Kết quả so sánh độ dự báo chính xác của mơ hình Ngƣỡng xác - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình m score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết
Bảng 4.6. Kết quả so sánh độ dự báo chính xác của mơ hình Ngƣỡng xác (Trang 70)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN