Based on the results of previous studies and the M-score model of Beneish (1999), this article has applied a model for detecting errors and fraudulent information in financial statements of Vietnamese enterprises. By quantitative method with logit regression technique in the financial data set of 296 listed companies in 2020-2021, the research results showed that the factors used to detect fraudulent errors in financial statement in accordance with the original M-score model of Beneish (1999). Moreover,the ability of causing fraudulent information on the financial statements of the companies in many business sectors was evaluated differently. Since then, the article has applied the forecast model of detecting fraud on the financial statements for Vietnamese enterprises and made some recommendations to those who frequently use financial statement information.Kế thừa những nghiên cứu trước đây và mô hình M-score của Beneish (1999), nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với kỹ thuật hồi quy logit trên bộ dữ liệu báo cáo tài chính của 296 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2020 - 2021 nhằm xác định các yếu tố giúp phát hiện sai sót gian lận thông tin trên báo cáo tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố dùng để phát hiện sai sót gian lận thông tin báo cáo tài chính mô hình M-score gốc của Beneish (1999) phù hợp để phát hiện các sai sót gian lận này ở các doanh nghiệp tại Việt Nam. Và các công ty thuộc những nhóm ngành nghề kinh doanh khác nhau thì khả năng gian lận sai sót thông tin trên báo cáo tài chính cũng được đánh giá khác nhau. Từ đó, bài viết xây dựng mô hình dự báo có sai sót, gian lận thông tin trên báo cáo tài chính đối với các doanh nghiệp Việt Nam và đưa ra một số khuyến nghị với những chủ thể thường xuyên sử dụng báo cáo tài chính.