Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính bằng cách áp dụng mô hình dự báo khả năng gian lận BCTC, dựa trên các chỉ số tài chính có ảnh hưởng đến khả năng gian lận của các công ty niêm yết tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xác định chỉ số tài chính nào có mối quan hệ thống kê đáng kể với khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu 2: Xác suất dự báo chính xác của mô hình hồi quy
Logistic trong việc dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết sàn giao dịch TP.Hồ Chí Minh là bao nhiêu?
3 Phạm vi và đối tƣợng nghiên cứu
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan về BCTC
CTC là phương pháp kế toán tổng hợp, thu thập dữ liệu từ các sổ kế toán theo các chỉ tiêu kinh tế tài chính và trình bày trong các biểu mẫu báo cáo quy định Phương pháp này phản ánh tình hình tài sản, công nợ, và nguồn vốn tại
1.1.2 Bảng Cân đối kế toán
Bảng cân đối kế toán (CĐKT) là báo cáo tài chính quan trọng, thể hiện tổng quát toàn bộ tài sản của công ty tại một thời điểm nhất định, phản ánh giá trị tài sản và nguồn vốn hình thành tài sản Để lập CĐKT, cần dựa vào sổ kế toán tổng hợp, sổ và thẻ kế toán chi tiết, bảng tổng hợp chi tiết, bảng cân đối kế toán năm trước, cùng bảng phát sinh tài khoản kế toán.
Phần "Tài sản" của công ty thể hiện giá trị toàn bộ tài sản đến cuối kỳ kế toán, bao gồm tài sản cố định, vật liệu, hàng hóa, tiền mặt, tiền gửi ngân hàng và các khoản đầu tư tài chính Các chỉ tiêu tài sản được sắp xếp theo nội dung kinh tế, phản ánh quy trình kinh doanh từ thu, mua, sản xuất đến tiêu thụ Dựa vào số liệu này, có thể đánh giá quy mô tài sản, năng lực và trình độ sử dụng vốn của công ty.
Phần "Nguồn vốn" thể hiện nguồn hình thành tài sản của công ty đến cuối kỳ hạch toán, bao gồm vốn chủ sở hữu và vốn vay Thực trạng tài chính và hoạt động của công ty được phản ánh qua tỷ lệ và kết cấu của từng nguồn vốn trong tổng nguồn vốn hiện có.
Nội dung của CĐKT được thể hiện qua Phụ lục 1 – Nội dung của CĐKT
1.1.3 Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh
Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh (CKQHĐKD) là tài liệu tổng hợp phản ánh tình hình và kết quả kinh doanh của công ty trong một kỳ hoạt động Báo cáo này chi tiết hóa các hoạt động kinh doanh chính, đồng thời trình bày khả năng sinh lời và thực trạng hoạt động kinh doanh CKQHĐKD được lập dựa trên sự cân đối giữa doanh thu, chi phí và kết quả kinh doanh.
CKQHĐKD cung cấp thông tin chi tiết về tình hình kinh doanh và lợi nhuận của công ty, hỗ trợ các nhà đầu tư và người cho vay trong việc đưa ra quyết định đầu tư chính xác Bên cạnh đó, thông tin này còn giúp các nhà quản trị xây dựng kế hoạch kinh doanh hiệu quả cho tương lai.
Nội dung của CKQHĐKD được thể hiện qua Phụ lục 2 – Nội dung của CKQHĐKD
Phân tích báo cáo tài chính (BCTC) là quá trình kiểm tra và so sánh số liệu tài chính giữa kỳ hiện tại và các kỳ trước, nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho người sử dụng Qua đó, người dùng có thể đánh giá tiềm năng, hiệu quả kinh doanh và nhận diện các rủi ro tài chính trong tương lai của công ty.
Phân tích báo cáo tài chính (BCTC) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin hữu ích cho ban quản trị công ty và các bên liên quan như cổ đông, nhà cho vay, khách hàng lớn, nhà đầu tư, nhà cung cấp, đối thủ cạnh tranh, cơ quan thuế, cơ quan quản lý nhà nước, người lao động và sinh viên Qua việc phân tích BCTC, người dùng có thể nắm bắt tình hình tài chính của công ty tại một thời điểm nhất định và kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh trong một khoảng thời gian Thông tin này giúp các nhà quản trị đưa ra quyết định kinh doanh hợp lý, trong khi cổ đông, nhà đầu tư và nhà cung cấp có thể xác định việc tiếp tục đầu tư hoặc cung cấp cho công ty Đồng thời, BCTC cũng là nguồn tài liệu quý giá cho nghiên cứu khoa học của sinh viên và các nhà nghiên cứu.
Tổng quan về gian lận và gian lận BCTC
1.2.1 Tổng quan về gian lận
Gian lận được định nghĩa là hành vi không trung thực, sử dụng mánh khóe để lừa gạt người khác (Viện Ngôn Ngữ Học, 2003) Hành vi này không chỉ đơn thuần là sự lừa dối mà còn bao gồm việc xuyên tạc sự thật và thực hiện những hành động trái pháp luật nhằm thu lợi ích cá nhân.
Gian lận, theo hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE), được định nghĩa là hành vi cố ý lạm dụng hoặc sử dụng không đúng mục đích tài sản của doanh nghiệp, nhằm mục đích trục lợi và làm giàu cho cá nhân.
Theo chuẩn mực kiểm toán quốc tế 240, gian lận được định nghĩa là hành vi cố ý của cá nhân hoặc tổ chức nhằm thu lợi bất hợp pháp Các hình thức gian lận bao gồm: xuyên tạc, làm giả chứng từ liên quan đến báo cáo tài chính; sửa đổi tài liệu kế toán dẫn đến sai lệch báo cáo tài chính; biển thủ tài sản; che giấu hoặc bỏ sót thông tin làm sai lệch báo cáo; ghi chép không đúng sự thật về các nghiệp vụ kinh tế; áp dụng sai chuẩn mực và nguyên tắc kế toán; và tính toán sai số học.
Qua đây, chúng ta có thể thấy rằng lợi ích đem đến của gian lận cảcho cá nhân và tổ chức đó là:
Lợi ích của việc gian lận đối với cá nhân bao gồm nhận được tiền hoặc tài sản trực tiếp, cũng như những lợi ích gián tiếp như tăng cường quyền lực, sự đền ơn và tiền thưởng.
Việc thực hiện gian lận trong tổ chức, thường do nhân viên hành động dưới danh nghĩa tổ chức, có thể mang lại lợi ích trực tiếp là tăng thu nhập cho công ty.
Để đối phó với gian lận, có ba phương pháp chính: đề phòng, phát hiện và hình phạt Người quản lý công ty cần thiết lập hệ thống kiểm soát nội bộ hiệu quả để ngăn chặn và phát hiện gian lận Kiểm toán viên có trách nhiệm chính trong việc phát hiện các hành vi gian lận Theo Chuẩn mực kiểm toán VN (VSA 240), khi lập kế hoạch và thực hiện các thủ tục kiểm toán, kiểm toán viên và công ty kiểm toán phải xem xét khả năng có các sai phạm do gian lận hoặc sai sót ảnh hưởng trọng yếu đến báo cáo tài chính.
SAS 99 phân loại các sai sót liên quan đến gian lận thành hai loại: một là các gian lận liên quan đến báo cáo tài chính, hai là các gian lận liên quan đến việc biển thủ tài sản
Còn theo kết quả nghiên cứu về gian lận của công trình nghiên cứu của ACFE, gian lận gồm 3 loại như sau:
Biển thủ tài sản là hành vi chiếm đoạt tài sản, thường xảy ra do nhân viên hoặc người quản lý thực hiện Ví dụ điển hình bao gồm việc ăn trộm tiền, lấy cắp hàng hóa trong kho, hoặc gian lận tiền lương.
Tham ô là hành vi của người quản lý hoặc chủ sở hữu công ty, lợi dụng trách nhiệm và quyền hạn của mình để vi phạm các nghĩa vụ đã cam kết với công ty, nhằm thu lợi cho bản thân hoặc người khác.
Gi BCTC là thông tin trên báo cáo tài chính bị sai lệch, phản ánh tình hình tài chính bị thao túng nhằm mục đích lừa đảo người sử dụng thông tin, như việc khai khống doanh thu, giảm nợ phải trả hoặc chi phí.
Theo nghiên cứu của ACFE, gian lận liên quan đến tài sản chiếm gần 90% trong mẫu nghiên cứu, nhưng thiệt hại cho nền kinh tế lại thấp nhất Ngược lại, gian lận báo cáo tài chính, mặc dù chiếm tỷ lệ thấp nhất, lại gây ra thiệt hại lớn nhất cho nền kinh tế.
Bảng 1.1 Kết quả cuộc nghiên cứu của ACFE về tổn thất do gian lận (2012-2016)
Biển thủ 86,7% 120.000 85,4% 130.000 83,5% 125.000 Tham ô 33,4% 250.000 36,8% 200.000 35,4% 200.000 Gian lận BCTC 7,6% 1.000.000 9,0% 1.000.000 '9,6% 975.000
Kết quả cho thấy thiệt hại từ gian lận CTC đã được phát hiện, nhưng những thiệt hại chưa bị phát hiện rất khó xác định Bên cạnh thiệt hại kinh tế trực tiếp, còn nhiều chi phí hữu hình khác như chi phí kiện tụng, phí bảo hiểm, cùng với những tác động tiêu cực như sự giảm sút niềm tin và hậu quả xấu đối với thị trường chứng khoán cũng cần được xem xét.
1.2.2 Tổng quan về gian lận BCTC
1.2.2.1 Khái niệm gian lận BCTC
Gian lận CTC là hành động trong kế toán làm sai lệch kết quả kinh doanh và tình hình tài chính của công ty, thường do chủ sở hữu hoặc nhà quản lý thực hiện Họ tận dụng tính linh hoạt trong việc áp dụng nhiều phương pháp kế toán để thực hiện các hành vi gian lận một cách cá nhân Những hành vi này khó bị phát hiện, vì mặc dù số liệu bị sai lệch, nhưng tài sản hữu hình không bị mất đi Việc xác định đúng hay sai các bút toán này cũng thường gặp khó khăn.
Theo Ủy ban quốc gia về gian lận báo cáo tài chính (1987), gian lận báo cáo tài chính được định nghĩa là những hành vi cố ý hoặc thiếu sót, dẫn đến việc làm sai lệch thông tin quan trọng trong báo cáo tài chính.
Gian lận CTC, theo ACFE, được định nghĩa là hành vi có chủ ý và gian dối, trong đó thông tin không đúng sự thật hoặc các dữ liệu kế toán bị làm sai lệch có thể khiến người đọc thay đổi đánh giá hoặc quyết định của mình Khi các nhà quản lý cung cấp thông tin tài chính không chính xác, hành động này được xem là gian lận CTC.
Chỉ số tài chính
1.3.1 Chỉ số tài ch nh và nghĩa
Theo (Ilaboya, 2008), chỉ số tài chính là một tỷ lệ được tính từ hai hoặc nhiều giá trị kế toán có mối quan hệ với nhau
Theo Courtis (1978), chỉ số tài chính phản ánh toàn diện hoạt động tài chính của công ty, cho thấy tình hình sức khỏe doanh nghiệp qua các yếu tố như lợi nhuận, khả năng trả nợ và hiệu suất quản lý.
Theo Ravisankar và cộng sự (2011), chỉ số tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích số liệu trong báo cáo tài chính, giúp người sử dụng xác định tình hình sức khỏe tài chính của công ty Nó cho phép đánh giá liệu doanh nghiệp có đang gặp phải nợ cao hay hàng tồn kho vượt mức cho phép, tình trạng trả nợ của khách hàng có đúng cam kết hay không, chi phí hoạt động có an toàn hay không, và tài sản của công ty có được sử dụng đúng mục đích hay không.
Chỉ số tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động và tình hình tài chính của một công ty.
1.3.2 Phân loại chỉ số tài ch nh
Trong phạm vi nghiên cứu của luận văn, tác giả phân loại theo Rasa cộng sự
Năm 2015, các chỉ số tài chính được phân loại thành 5 nhóm chính, bao gồm: chỉ số sinh lợi, chỉ số thanh khoản, chỉ số hoạt động, chỉ số đòn bẩy tài chính và chỉ số cơ cấu tài sản Tổng cộng, năm nhóm này bao gồm 51 chỉ số tài chính.
1.3.2.1 Nhóm chỉ số sinh lợi:
Lợi nhuận gộp trên doanh thu là chỉ số tài chính quan trọng giúp theo dõi tình hình sinh lợi của công ty, thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận gộp dành cho cổ đông và tổng doanh thu của doanh nghiệp.
Chỉ số lợi nhuận gộp được tính bằng cách chia lợi nhuận gộp từ bán hàng và cung cấp dịch vụ cho doanh thu trong kỳ, với số liệu lấy từ CKQHĐKD của công ty Chỉ số này phản ánh hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào như vật tư và lao động trong sản xuất kinh doanh Nó cũng cho biết tỷ lệ lợi nhuận so với doanh thu; nếu chỉ số dương, công ty đang có lãi, và nếu âm, công ty đang thua lỗ.
Lợi nhuận hoạt động/Doanh thu:
Chỉ số này được tính bằng cách chia lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trong kỳ cho doanh thu trong kỳ Dữ liệu cho hai chỉ tiêu này được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của công ty.
Chỉ tiêu này phản ánh số lợi nhuận hoạt động mà mỗi đồng doanh thu có thể tạo ra Chỉ số càng cao, khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp càng mạnh mẽ.
Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Doanh thu:
Chỉ số này đo lường mức độ thành công của lãnh đạo công ty trong việc tạo ra lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh Đây là một thước đo đơn giản để xác định đòn bẩy hoạt động mà công ty đạt được, phản ánh số tiền lợi nhuận trước thuế và lãi vay tạo ra từ mỗi đồng doanh thu.
Chỉ số này càng lớn th quản l chi ph càng có hiệu quả, doanh thu tăng nhanh hơn chi ph hoạt động
Lợi nhuận trước thuế/Doanh thu:
Chỉ số này đo lường hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty, cho biết mỗi đồng doanh thu tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Nó thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa doanh thu và lợi nhuận, trong đó doanh thu phản ánh vị trí của công ty trên thị trường, còn lợi nhuận thể hiện chất lượng và hiệu quả cuối cùng Tổng doanh thu, tổng lợi nhuận và tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu càng cao, thì vai trò và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng tốt Dữ liệu cho hai chỉ tiêu này được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của công ty.
Lợi nhuận ròng/Lợi nhuận gộp:
Chỉ tiêu này được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp cho lợi nhuận gộp từ bán hàng và cung cấp dịch vụ Dữ liệu cho hai chỉ tiêu này được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của công ty.
Chỉ số này phản ánh số tiền thu nhập còn lại sau khi trừ đi các chi phí quản lý, bán hàng và thuế, cho thấy hiệu quả tài chính của công ty Chỉ số càng cao, lợi nhuận của công ty càng lớn.
Tổng nợ/Vốn chủ sở hữu là chỉ số tài chính quan trọng, phản ánh khả năng sử dụng và quản lý nợ của công ty Chỉ số này được tính bằng tổng nợ, bao gồm nợ dài hạn và nợ ngắn hạn, chia cho giá trị vốn chủ sở hữu trong cùng một kỳ Dữ liệu để tính toán hai chỉ tiêu này được lấy từ báo cáo tài chính.
Chỉ số này phản ánh mối quan hệ giữa vốn vay và vốn chủ sở hữu, cho thấy mức độ phụ thuộc của công ty vào việc huy động vốn qua vay nợ Khi chỉ số này cao, điều đó chứng tỏ công ty đang đối mặt với rủi ro vỡ nợ lớn, nghĩa là phụ thuộc nhiều vào khoản vay.
Lợi nhuận gộp/Tổng tài sản:
Chỉ tiêu này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của công ty, được tính bằng cách chia lợi nhuận gộp trong kỳ báo cáo cho tổng giá trị tài sản của công ty trong cùng kỳ Lợi nhuận gộp được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, trong khi tổng tài sản được lấy từ cân đối kế toán.
Các m h nh phát hiện gian lận CTC
1.4.1 Mô hình Beneish (Mô hình Probit) Đây là m h nh được nhiều nhà nghiên cứu ứng dụng cho mục địch nghiên cứu của m nh M h nh này giúp cho người dùng BCTC có thể đánh giá c ng ty từ các mặt khác nhau Việc phát hiện các giao dịch gian lận đã diễn ra và các giao dịch có khả năng xảy ra trong thời gian tới thông qua các biến trong mô hình, đó là:
Trong mô hình này, Mi được sử dụng để xác định tính chất của công ty, với giá trị 1 nếu công ty đó là gian lận và giá trị 0 nếu không Hệ số βi đại diện cho mức độ tương quan của từng biến độc lập trong mô hình phân tích.
Xi: ma trận gồm các biến độc lập εi: sai số
Trong mô hình phân tích, các biến độc lập được sử dụng để giải thích bao gồm: chỉ số kỳ thu tiền, chỉ số lợi nhuận gộp, chỉ số chất lượng tài sản, chỉ số tăng trưởng doanh thu, chỉ số khấu hao, chỉ số chi phí quản lý và bán hàng, chỉ số đòn bẩy, cùng với tỷ lệ tổng dồn tích trên tổng tài sản.
1.4.2 Mô hình Spathis (Mô hình Logit)
Vào năm 2002, Spathis đã giới thiệu một mô hình mới sử dụng phương pháp phân tích hồi quy logic để phân tích sự gian lận và không gian lận trong các công ty, dựa trên các biến độc lập.
Trong mô hình này, E(y) là biến phụ thuộc, với giá trị 1 cho công ty gian lận và 0 cho công ty không gian lận Các hệ số b0, b1, b2, …, bi thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập x1, x2, …, xi.
M h nh chi tiết như sau:
FFS được tính toán bằng công thức: FFS = b0 + b1(Nợ/Vốn chủ sở hữu) + b2(Doanh thu/Tổng tài sản) + b3(Lãi gộp/Doanh thu) + b4(Nợ phải thu/Doanh thu) + b5(Lãi gộp/Tổng tài sản) + b6(Vốn lưu động/Tổng tài sản) + b7(Doanh thu/Tổng tài sản) + b8(Hàng tồn kho/Tổng tài sản) + b9(Tổng nợ/Tổng tài sản) + b10(Chi phí tài chính/Chi phí hoạt động) + b11(Thuế/Doanh thu) + b12(Z-score) Công thức này giúp phân tích các yếu tố tài chính quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LIÊN QUAN 31
Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến gian lận BCTC
2.1.1 Các nghiên cứu khoa học của nước ngoài
Romney cộng sự (1980) và Sorenson cộng sự (1983) xem xét các dấu hiệu báo động đỏ với mục đ ch đểdự đoán về gian lận
Albrecht Romney (1986) đã tiếp nối nghiên cứu của Romney và cộng sự, kiểm tra 87 dấu hiệu báo động đỏ về gian lận trong các công ty Nghiên cứu này so sánh các công ty có gian lận và không gian lận, và kết quả cho thấy chỉ khoảng 1/3 trong số các dấu hiệu đó có giá trị dự đoán gian lận Ngoài ra, Easley (1996) đã khảo sát mối tương quan giữa gian lận trong báo cáo tài chính và cơ chế quản trị công ty, bao gồm tỷ lệ phần trăm giám đốc bên ngoài, giám đốc độc lập và sự thành lập ủy ban kiểm toán.
Nghiên cứu đã so sánh 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận, được ghép cặp theo quy mô, ngành và thời gian tương đồng Phương pháp phân tích sử dụng hồi quy logit cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa số lượng thành viên Hội đồng quản trị là người ngoài công ty và khả năng xảy ra gian lận Đồng thời, cũng có sự tương quan ngược giữa tỷ lệ cổ phiếu do các thành viên ngoài công ty nắm giữ và khả năng gian lận xuất hiện.
Scott L Summers và John T Sweeney (1998) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa các kiểm toán viên trong việc đánh giá rủi ro gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và hoạt động nội gián trong giao dịch Mục tiêu là xác định xem liệu việc xem xét các hoạt động này có giúp nâng cao khả năng đánh giá rủi ro gian lận hay không Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự phân biệt rõ ràng giữa các công ty gian lận và không gian lận, đồng thời chỉ ra rằng nội gián trong giao dịch và các yếu tố liên quan đến kiểm toán có ảnh hưởng lẫn nhau.
Abbot, Park và Parker (2000) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa khả năng gian lận và sự hình thành của Ủy ban kiểm toán độc lập Qua phân tích hồi quy thống kê, các tác giả nhận thấy rằng các công ty có ủy ban kiểm toán cùng với các nhà quản lý độc lập thường ít xảy ra tình trạng báo cáo gian lận.
Bell và Carcello (2000) đã ước lượng khả năng gian lận báo cáo tài chính dựa trên sự hiện diện của các yếu tố nguy cơ gian lận trong kiểm toán, sử dụng mô hình hồi quy logistic Các yếu tố nguy cơ bao gồm môi trường kiểm soát nội bộ, sự tăng trưởng nhanh chóng, lợi nhuận không đủ hoặc không phù hợp, trạng thái sở hữu công ty, và sự tương tác giữa môi trường kiểm soát yếu và thái độ quản lý tiêu cực Nghiên cứu của Ryan K Church và cộng sự (2001) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá gian lận của kiểm toán viên nội bộ thông qua khảo sát 127 kiểm toán viên, cho thấy thu nhập lớn hơn dự kiến và các giao ước nợ hạn chế là những yếu tố chính Kết quả cũng chỉ ra rằng kiểm toán viên nội bộ có nguy cơ gian lận cao hơn khi thu nhập vượt mức dự kiến và khi có kế hoạch thưởng dựa trên thu nhập.
Paul Dunn (2003) đã nghiên cứu ảnh hưởng của quyền lực cấu trúc và quyền lực sở hữu đến gian lận CTC, sử dụng mẫu 100 công ty gian lận và 100 công ty không gian lận Nghiên cứu xem xét các yếu tố như động cơ kinh tế, đặc điểm đội ngũ quản lý cấp cao và cấu trúc quản trị doanh nghiệp Phương pháp nghiên cứu bao gồm phân tích tương quan, phân tích đơn biến và mô hình hồi quy Kết quả cho thấy quyền lực cấu trúc và quyền lực sở hữu có mối quan hệ mạnh mẽ với hành vi gian lận CTC; các công ty gian lận thường có nhiệm kỳ đội ngũ quản lý cấp cao và Hội đồng quản trị thấp.
2.1.2 Các nghiên cứu khoa học của Việt Nam
Trần Thị Giang Tân (2009) chỉ ra rằng các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thường gian lận bằng cách kê cao thu nhập và doanh thu, đồng thời giảm chi phí Áp lực từ việc phải đạt các mục tiêu đã đề ra, cũng như mong muốn duy trì giá trị cổ phiếu trong bối cảnh công ty gặp khó khăn về kinh doanh và khủng hoảng tài chính, là những động cơ chính dẫn đến các sai phạm này.
Nguyễn Thị Hoàng Anh trong nghiên cứu đã chỉ ra ba lý do chính dẫn đến sự khác biệt giữa báo cáo tài chính (BCTC) trước và sau kiểm toán Đầu tiên, sự khác biệt này xuất phát từ kỹ thuật, cách tính toán và sai sót trong hạch toán của công ty Thứ hai, thời gian công bố BCTC đã được kiểm toán cũng có sự sai khác Cuối cùng, động cơ của người tạo ra thông tin cũng ảnh hưởng đến tính chính xác của BCTC Ngoài ra, các biện pháp xử phạt của Nhà nước chưa thỏa đáng, cơ chế pháp lý cho thị trường chứng khoán còn thiếu hoàn chỉnh, và chế độ kế toán, kiểm toán còn nhiều sơ hở Cuối cùng, nhà đầu tư thường thiếu kiến thức chuyên ngành, dẫn đến việc ra quyết định thiếu cẩn trọng.
Nghiên cứu phát hiện và dự báo gian lận BCTC
2.2.1 Các nghiên cứu khoa học của nước ngoài
Beneish (1999) đã phát triển tám chỉ số tài chính để đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 74 công ty có thu nhập đã điều chỉnh và không điều chỉnh trong giai đoạn 1982-1992 thông qua Computast Mô hình được xây dựng, gọi là M-score, cho thấy ngưỡng giá trị là -1,78, cho thấy rằng các công ty có thu nhập bị điều chỉnh có M-score lớn hơn -1,78 Mô hình này có xác suất dự đoán chính xác khả năng gian lận BCTC lên tới 76%.
Spathis (2002) đã áp dụng chỉ số Z – core cùng với thống kê hồi quy logistic đơn biến và đa biến để xây dựng mô hình dự báo khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) Tác giả thu thập dữ liệu từ 10 chỉ số tài chính của 38 công ty gian lận và 38 công ty không gian lận trong ngành sản xuất tại Hy Lạp, và kết quả cho thấy có 4 chỉ số tài chính có khả năng dự báo gian lận CTC với độ chính xác lên tới 84% Tương tự, Dalnial và cộng sự (2014) đã sử dụng 8 chỉ số tài chính để xây dựng mô hình dự báo, áp dụng chỉ số Z-score và hồi quy tuyến tính từng bước trên mẫu 130 công ty niêm yết tại Malaysia trong giai đoạn 2000 – 2011, với điều kiện quy mô công ty tương đồng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có 6 chỉ số tài chính ảnh hưởng đến khả năng gian lận BCTC.
Nghiên cứu của Persons (1995) chỉ ra rằng các chỉ số kế toán như Tổng nợ/Tổng Tài sản, Tài sản cố định/Tổng tài sản, và Vốn lưu động/Tổng tài sản có thể được sử dụng để phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính Mẫu nghiên cứu bao gồm 100 công ty gian lận và 100 công ty không gian lận, tất cả cùng ngành và trong cùng một khoảng thời gian Sử dụng mô hình hồi quy từng bước, kết quả cho thấy khả năng dự đoán của mô hình rất tốt, giúp phân chia rõ ràng giữa các công ty gian lận và không gian lận, với tỷ lệ sai sót tương đối thấp và độ chính xác cao trong việc xác định gian lận trong báo cáo tài chính.
Kirkos cộng sự (2007)cũng dùng mẫu nghiên cứu giống như của Spathis
Năm 2002, tác giả sử dụng 27 chỉ số tài chính và phương pháp kiểm định ANOVA cùng với chỉ số Z-score để phân chia thành 2 mẫu khác biệt Tiếp theo, ba mô hình dự báo khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) được xây dựng bằng cách áp dụng Cây quyết định, Mạng nơron và Mạng niềm tin Bayesian Kết quả so sánh cho thấy Mạng niềm tin Bayesian đạt hiệu suất tốt nhất trong việc phân biệt gian lận BCTC, với độ chính xác cao nhất lên tới 90,3%.
Rasa cộng sự (2015) đã nghiên cứu 51 chỉ số tài chính của 40 công ty gian lận và 125 công ty không gian lận từ năm 1998 đến 2009 Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy logistic nhằm xây dựng một mô hình dự đoán khả năng gian lận CTC dựa trên các chỉ số tài chính Mô hình tốt nhất đạt xác suất dự đoán chính xác lên tới 84,8%.
Hồi quy logistic là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến nhất, bên cạnh cây quyết định và mạng niềm tin Bayesian, mặc dù mạng niềm tin Bayesian vẫn còn khá mới mẻ trong ứng dụng.
Nghiên cứu về gian lận trong công ty thường được thực hiện trên mẫu từ 38 đến 293 công ty, trong đó các công ty gian lận và không gian lận được phối hợp theo cặp Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy sự chênh lệch lớn về số lượng giữa các công ty gian lận và không gian lận.
Còn so sánh về kết quả, các nghiên cứu trên đem lại kết quả m h nh dự báo có xác suất dự báo khả năng gian lận CTC khả quan
2.2.2 Các nghiên cứu khoa học của Việt Nam
Trần Thị Hải Lý và cộng sự (2014) đã sử dụng phương pháp phân tích thông điệp văn bản kết hợp với kỹ thuật khai thác văn bản để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu số Nghiên cứu này nhằm mục tiêu đánh giá cường độ truyền tải thông điệp có nghĩa từ dữ liệu phi cấu trúc của công ty, từ đó phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính và dự đoán tình trạng kiệt quệ tài chính.
Lê Thị Trúc Loan và cộng sự (2013) đã tiến hành thu thập dữ liệu báo cáo tài chính của 25 công ty gian lận và 25 công ty không gian lận trên sàn HOSE trong năm 2013 Tác giả áp dụng chỉ số Z-score cùng với 5 chỉ số tài chính để xây dựng mô hình hồi quy Binary logistic Kết quả cho thấy mô hình có xác suất dự đoán đúng 72,9% trong việc nhận diện gian lận báo cáo tài chính.
Trần Ngọc Phúc (2013) đã tiến hành nghiên cứu bằng cách thu thập dữ liệu từ 27 chỉ số tài chính của 213 báo cáo tài chính (BCTC) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2011 Tác giả sử dụng công cụ khai thác dữ liệu Weka để phân tích Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ số tài chính có khả năng phát hiện gian lận trong BCTC, với xác suất phát hiện lên tới 63,6%.
Trần Thị Giang Tân và cộng sự (2015) đã thực hiện nghiên cứu bằng cách thu thập dữ liệu trước và sau kiểm toán năm 2012 từ 39 công ty gian lận và 39 công ty không gian lận trên sàn HNX, được thiết kế theo cặp với quy mô và ngành nghề tương đồng Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng một mô hình thể hiện mối quan hệ giữa gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và các yếu tố trong tam giác gian lận Kết quả từ phương pháp hồi quy logistic cho thấy mô hình đạt độ chính xác dự đoán khả năng gian lận BCTC lên đến 83,33%.
Hoàng Khánh và Trần Thị Thu Hiền (2015) đã phát triển một mô hình nhằm nhận diện khả năng sai phạm báo cáo tài chính (BCTC) của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng Ban đầu, tác giả áp dụng mô hình 8 biến của Beneish với độ chính xác đạt 63,41% Tuy nhiên, khi mở rộng mô hình lên 10 biến, kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể với độ chính xác tăng lên 68,29%.
Trần Việt Hải (2017) đã tiến hành nghiên cứu bằng cách thu thập dữ liệu tài chính từ 268 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM Các công ty này được phân loại thành hai nhóm: 112 công ty có gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và 156 công ty không gian lận BCTC Để thực hiện phân loại này, tác giả đã áp dụng mô hình Beneish và hệ số Z-score Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình được xây dựng có khả năng dự đoán gian lận BCTC với độ chính xác lên đến 68,7%.
Phương pháp nghiên cứu
Để xác định các chỉ số tài chính có khả năng dự báo gian lận CTC, cần kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Những biến độc lập có hệ số ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc sẽ được lựa chọn để đưa vào mô hình đánh giá khả năng gian lận CTC.
Phương pháp nghiên cứu được tác giả lựa chọn là phương pháp định lượng
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để mô tả mẫu nghiên cứu sau khi đã thu thập dữ liệu đầy đủ
Sử dụng công cụ SPSS, chúng tôi xây dựng mô hình và đánh giá mức độ phù hợp của nó, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra, đồng thời xác định khả năng dự báo chính xác của mô hình.
Phân tích thống kê mô tả giúp xác định giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến trong mô hình, từ đó nhận diện sự khác biệt giữa hai nhóm gian lận và không gian lận Bước này cũng cung cấp thông tin về phân phối dữ liệu, hỗ trợ việc lựa chọn phương pháp kiểm định và mô hình hồi quy phù hợp.
3.1.2 Kiểm định phân phối chuẩn
Khái niệm phân phối chuẩn được nhà toán học Abraham de Moivre (1667-
Khái niệm xác suất lần đầu tiên được giới thiệu trong một bài báo năm 1734, sau đó được Gauss (1777-1855) mở rộng dựa trên lý thuyết và thực nghiệm Cuối cùng, Laplace (1749-1827) đã hoàn thiện khái niệm này trong cuốn sách "Lý thuyết phân tích về xác suất", xuất bản năm 1812.
Phân phối xác suất mô tả khả năng xảy ra của các biến ngẫu nhiên, giúp người nghiên cứu nhận diện những khả năng phổ biến nhất và giá trị tương ứng của chúng một cách dễ dàng.
Kiểm định Kolmogorov-Smirnov (K-S) là phương pháp quan trọng để xác định hình dạng phân phối của các biến chỉ số tài chính trong hai mẫu: mẫu không gian lận và mẫu gian lận Phương pháp này giúp xác định xem các phân phối này có tuân theo phân phối chuẩn hay không, đặc biệt khi kích thước mẫu nghiên cứu lớn hơn 50.
Giả thuyết của Kiểm định K –S:
Giả thuyết H 0 : Các biến độc lập có phân phối chuẩn Giả thuyết H 1 : Các biến độc lập không có phân phối chuẩn
Nếu kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov có Sig > α (với α = 0,05), điều này cho thấy các biến độc lập có phân phối chuẩn Ngược lại, nếu Sig < 0,05, giả định rằng các biến độc lập không tuân theo phân phối chuẩn sẽ được xác nhận.
3.1.3 Kiểm định phi tham số
Kiểm định có tham số được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa hai trung bình của hai tổng thể Một giả thuyết quan trọng trong quá trình thực hiện các kiểm định này là tổng thể chung cần có phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu đủ lớn.
Kiểm định Mann - Whitney được áp dụng khi nghiên cứu chỉ có hai tổng thể Phương pháp này giúp xác định liệu các mẫu độc lập có được lấy từ cùng một tổng thể chung hay từ các tổng thể khác nhau nhưng có cùng một phân phối hay không.
Giả sử có hai tổng thể chung X và Y với phân phối chưa biết và không nhất thiết phải chuẩn Mục tiêu là kiểm tra sự khác biệt giữa hai tổng thể này thông qua giả thuyết H0: μ1 = μ2 (không có sự khác nhau giữa hai tổng thể) và H1: μ1 ≠ μ2 (có sự khác nhau giữa hai tổng thể) Để thực hiện kiểm định, ta lấy hai mẫu từ hai tổng thể: mẫu thứ nhất gồm n1 đơn vị từ tổng thể X với các giá trị biến (x1, x2, xn1) và mẫu thứ hai gồm n2 đơn vị từ tổng thể Y với các giá trị biến (y1, y2, yn2).
Gộp 2 mẫu trên thành 1 mẫu với cỡ mẫu là (n1 + n2) Sắp xếp (n1 + n2) lượng biến của 2 mẫu theo thứ tự tăng dần và xác định hạng của mỗi lượng biến đó T nh tổng hạng của các lượng biến thuộc mẫu thứ nhất là R1 và của mẫu thứ hai là R2 Như vậy tổng hạng chung R = R1 + R2 = 1 +2 + + (n1 + n2)
Người ta đã chứng minh được rằng: nếu H0 đúng và n1, n2 10 thì R1 có phân phối xấp xỉ chuẩn với trung bình là:
Tương tự, ta có R2 có phân phối xấp xỉ chuẩn với giá trị trung bình là:
Th ng thường chúng ta chọn số nhỏ nhất giữa R1 và R2 để tính tiêu chuẩn kiểm định Giả sử R1 < R2 , khi đó tiêu chuẩn kiểm định được chọn là :
Z = nếu |Z| > Z 0.5- α/2 ta bác bỏ giả thiết H0 (Nếu thay R1 bằng R2 cũng sẽ cho ta cùng một kết luận)
3.1.4 Kiểm định sự khác biệt trung bình
Mục đích của kiểm định sự khác biệt trung bình là xác định sự khác biệt trung bình của biến định lượng giữa các giá trị khác nhau của một biến định tính.
Để kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình của hai tổng thể độc lập, chúng ta sử dụng kiểm định Independent Samples T-test Trong quá trình thực hiện kiểm định này, việc kiểm tra sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể thông qua kiểm định Levene là rất cần thiết Phương sai thể hiện mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tính chính xác của kết quả kiểm định.
Trường hợp sig nhỏ hơ 0.05:
Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05 th phương sai giữa hai mẫu là khác nhau
Nếu sig T-Test >= 0.05 thì không có sự khác biệt có nghĩa thống kê về các biến độc lập của hai mẫu
Trường hợp sig lớ hơ hoặc bằng 0.05
Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoặc bằng 0.05 th phương sai giữa 2 mẫu là không khác nhau:
Nếu sig T-Test < 0.05 thì có sự khác biệt có nghĩa thống kê về các biến độc lâp của hai mẫu
- Giá trị sig T-Test >= 0.05 thì không có sự khác biệt có nghĩa thống kê về các biến độc lập của hai mẫu
Các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong kiểm định được đưa vào mô hình phân tích Để mô hình hồi quy logistic có kết quả hợp lệ, cần thực hiện các kiểm định như kiểm định mức độ phù hợp dựa trên chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood), kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy qua đại lượng Wald Chi-square và kiểm định độ phù hợp tổng quát bằng đại lượng Chi bình phương Cuối cùng, tác giả sẽ đánh giá khả năng dự báo chính xác của mô hình hồi quy sau khi hoàn tất tất cả các kiểm định trên.
3.1.5.1 Mô hình hồi quy Binary logistic
Mô hình hồi quy Logistic nhị phân được sử dụng để ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên các biến độc lập Biến phụ thuộc trong mô hình này có dạng nhị phân, với hai giá trị 0 (không xảy ra sự kiện) và 1 (có xảy ra sự kiện) Để áp dụng mô hình, cần thu thập thông tin về biến phụ thuộc và các biến độc lập X1, X2,…, Xk.
Đo lường biến trong mô hình
Giả thuyết Ho: B1 = B2 = = Bk = 0 cho thấy tất cả các hệ số hồi quy đều bằng nhau và bằng 0 Để đánh giá độ phù hợp tổng quát, chỉ tiêu -2 Log Likelihood được sử dụng, với giá trị -2LL càng nhỏ thì độ phù hợp càng cao Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0, tức là không có sai số, cho thấy mô hình đạt được độ phù hợp hoàn hảo.
3.2 Đo ƣờng biến trong mô hình
3.2.1 Đo lường biến phụ thuộc
Chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán được tính toán từ dữ liệu có sẵn trên BCTC của các công ty niêm yết được t nh như sau:
Chênh lệch lợi nhuận │Lợi nhuận trước kiểm toán – Lợi nhuận sau kiểm toán│
Nếu chênh lệch lợi nhuận lớn hơn 10%, thì FRAUD được mã hóa là 1; nếu chênh lệch lợi nhuận bằng 0%, thì FRAUD được mã hóa là 0 Vấn đề liên quan đến việc khai cao hoặc che giấu lợi nhuận được đánh giá dựa trên giá trị tuyệt đối mà không phân biệt.
Lợi nhuận là một chỉ tiêu quan trọng mà nhiều kiểm toán viên lựa chọn, đặc biệt được người sử dụng báo cáo tài chính, đặc biệt là các cổ đông của công ty, quan tâm.
Tỉ lệ chênh lệch lợi nhuận từ 5% - 10% thường được kiểm toán viên sử dụng để xác định gian lận báo cáo tài chính Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mốc 10% để phân biệt rõ ràng hơn về sự chênh lệch và xác suất gian lận Nếu chênh lệch thấp hơn 10%, có thể do sai sót không cố ý của công ty Mốc chênh lệch 10% cũng được áp dụng trong các nghiên cứu về khả năng gian lận tại Việt Nam và quốc tế, như Trần Thị Giang Tân (2009) và các nghiên cứu của Green (1997), Loebbecke & Steinbart (1987).
Ngoài ra, do kiểm toán viên đã tiến hành kiểm toán và chấp nhận kết quả nên lợi nhuận sau kiểm toán được coi là lợi nhuận đúng
3.2.2 Đo ƣờng biến độc ập
Mô hình nghiên cứu trong luận văn này bao gồm 51 biến độc lập, được phân loại thành 5 nhóm chỉ số tài chính Thông tin chi tiết về các biến độc lập được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3 1 Danh sách biến độc lập
Chỉ số sinh ợi (Lợi nhuận trên
GP/SAL Lợi nhuận gộp/Doanh thu
OP/SAL Lợi nhuận hoạt động/Doanh thu
EBIT/SAL Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Doanh thu
EBT/SAL Lợi nhuận trước thuế/Doanh thu
NP/SAL Lợi nhuận ròng/Doanh thu
NP/GP Lợi nhuận ròng/Lợi nhuận gộp
TL/Eq Tổng nợ/Vốn chủ sở hữu
Chỉ số sinh ợi (Lợi nhuận trên Đầu tƣ)
GP/TA Lợi nhuận gộp/Tổng tài sản
EBIT/TA Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ Tổng tài sản
EBT/TA Lợi nhuận trước thuế/ Tổng tài sản
ROA Lợi nhuận ròng/ Tổng tài sản
EBT/FA Lợi nhuận trước thuế/ Tài sản cố định
NP/FA Lợi nhuận ròng/ Tài sản cố định
EBT/Eq Lợi nhuận trước thuế/ Vốn chủ sở hữu
EBT/CL Lợi nhuận trước thuế/ Nợ phải trả ngắn hạn
RE/NP Lợi nhuận giữ lại/Lợi nhuận ròng
CA/CL Tài sản lưu động/ Nợ phải trả ngắn hạn
(Tài sản lưu động – Hàng tồn kho)/ Nợ phải trả ngắn hạn
INV/CL Hàng tồn kho/ Nợ phải trả ngắn hạn
CASH/TL Tiền/Tổng nợ phải trả
CASH/CL Tiền/ Nợ phải trả ngắn hạn
WC/TA Vốn lưu động/Tổng tài sản
Chỉ số đòn bẩy tài ch nh
TL/TA Tổng nợ/Tổng tài sản
TD/TA Tổng nợ/Tổng tài sản
LD/TA Nợ dài hạn/Tổng tài sản
CL/TA Nợ phải trả ngắn hạn/Tổng tài sản
Eq/TA Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản
TL/Eq Tổng nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu
TD/Eq Tổng nợ/Vốn chủ sở hữu
LT/Eq Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu
FA/LD Tài sản cố định/Nợ phải trả dài hạn
INV/SAL Hàng tồn kho/Doanh thu
CS/INV Giá vốn hàng bán/Hàng tồn kho
REC/SAL Khoản phải thu/Doanh thu
SAL/FA Doanh thu/Tài sản cố định
SAL/TA Doanh thu/Tổng tài sản
SAL/Eq Doanh thu/Vốn chủ sở hữu
SAL/TD Doanh thu/Tổng nợ
CS/SAL Giá vốn hàng bán/Doanh thu
OEXP/SAL Chi ph hoạt động/Doanh thu
Chỉ số kết cấu tài sản
FA/TA TSCĐ/Tổng TS
CA/TA TS lưu động/Tổng TS
INVREC/TA (Hàng tồn kho+Khoản phải thu)/Tổng TS
INV/TA Hàng tồn kho/Tổng TS
REC/TA Khoản phải thu/Tổng TS
CASH/TA Tiền/Tổng tài sản
INV/CA Hàng tồn kho/TS lưu động
CASH/CA Tiền/TS lưu động
RE/TA LNGL/Tổng TS
RE/Eq LNGL/Vốn chủ sở hữu
CL/TL Nợ phải trả ngắn hạn/Tổng nợ phải trả
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu sơ cấp từ CTC quý 4 chưa kiểm toán và CTC năm đã kiểm toán của các công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2016 – 2017, thông tin được công bố trên trang web đầu tư chứng khoán www.finance.vietstock.vn.
Trong luận văn này, tác giả phân tích việc sử dụng số liệu cuối năm thay vì số liệu bình quân do các hành vi gian lận thường xảy ra vào thời điểm này Các công ty thường ghi nhận doanh thu trước khi xuất hàng hóa thực tế, đặc biệt là vào những ngày cuối năm, nhằm đạt chỉ tiêu doanh thu Điều này dẫn đến sự chênh lệch lớn trong doanh thu, đặc biệt đối với các công ty xuất khẩu, trong khi các công ty dịch vụ có thể dựa vào mức độ hoàn thành dịch vụ để tăng doanh thu Ngoài ra, các công ty còn thực hiện gian lận bằng cách tạo nghiệp vụ ảo, ký hợp đồng mua bán ảo với các công ty trong cùng tập đoàn để tăng doanh số tạm thời, hoặc thanh lý hàng tồn kho cho người quản lý nhằm đạt chỉ tiêu lợi nhuận Nhân viên bán hàng cũng có thể thỏa thuận với khách hàng để nhận hàng vào cuối năm và trả lại sau đó Thời điểm cuối niên độ kế toán là lúc các công ty thường gian lận để tạo ra báo cáo tài chính phù hợp với mục đích của họ.
Sau khi thu thập đầy đủ các CTC cần thiết theo yêu cầu thông tin của từng biến nghiên cứu, tác giả tiến hành nhập liệu và tính toán chênh lệch lợi nhuận cũng như các chỉ số tài chính trên phần mềm Excel 2010 Để phân tích dữ liệu, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.
Vào tháng 9/2018, tác giả đã tiến hành nghiên cứu với tổng số 370 công ty niêm yết trên sàn HOSE Trong luận văn, tác giả thu thập dữ liệu từ hai nhóm mẫu: một nhóm có gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và một nhóm không có gian lận BCTC, tập trung vào các công ty niêm yết trong năm 2017 Mẫu nghiên cứu loại trừ các định chế tài chính như ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư và công ty bảo hiểm, do đặc thù hoạt động kinh doanh và sự khác biệt về chuẩn mực kế toán Sau khi loại bỏ các công ty không đáp ứng tiêu chí, còn lại 318 công ty để phân tích.
Quy trình chọn mẫu bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu và tính toán chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán báo cáo tài chính năm 2017 của 318 công ty, dựa trên một công thức cụ thể.
Chênh lệch lợi nhuận │Lợi nhuận trước kiểm toán – Lợi nhuận sau kiểm toán│
LN sau kiểm toán ước 2: Xác định mẫu không gian lận và mẫu gian lận
Mẫu gian lận được xác định là những công ty có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán lớn hơn 10%, trong khi mẫu không gian lận là những công ty không có chênh lệch này Từ 318 công ty được khảo sát, có 91 công ty đáp ứng tiêu chí, bao gồm 47 công ty có chênh lệch lợi nhuận lớn hơn 10% và 44 công ty không có chênh lệch Kết quả này cho thấy 227 công ty không thỏa mãn điều kiện đã bị loại bỏ Thông tin chi tiết về kết quả chọn mẫu được trình bày trong Bảng 3.2.
Bảng 3.2 Kết quả chọn mẫu
Số lượng mẫu có chênh lệch lợi nhuận lớn hơn 10% 47
Số lượng mẫu có chênh lệch gian lận 0% 44
Tổng số lượng mẫu nghiên cứu 91
Nguồn: Tác giả thống kê
3.4 M h nh nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
Chỉ số sinh lợi, Chỉ số hoạt động, Chỉ số thanh khoản, Chỉ số đòn bẩy tài ch nh, Chỉ số cấu trúc tài sản
Chi tiết danh sách 51 chỉ số được thể hiện trong Bảng 4.1 bên trên
Với mô hình nghiên cứu tổng quát như sau:
FRAUD = f(chỉ số sinh lợi, chỉ số hoạt động, chỉ số thanh khoản, chỉ số đòn bẩy tài ch nh, chỉ số cấu trúc tài sản)
Giả thuyết của nghiên cứu gồm 5 giả thuyết như sau:
Các chỉ số sinh lợi như GP/SAL, OP/SAL, EBIT/SAL, EBT/SAL, NP/SAL, NP/GP, TL/Eq, GP/TA, EBIT/TA, EBT/TA, EBT/FA, ROA, NP/FA, EBT/Eq, EBT/CL, và RE/NP đều có mối quan hệ thống kê đáng kể với khả năng sinh lời của công ty Sự phân tích các chỉ số này giúp đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính và khả năng tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay.
Các chỉ số thanh khoản như CA/CL, (CA-INV)/CL, INV/CL, CASH/TL, CASH/CL và WC/TA có mối quan hệ thống kê quan trọng với khả năng sinh lời của báo cáo tài chính (BCTC) Những chỉ số này giúp đánh giá khả năng thanh toán nợ ngắn hạn và hiệu quả sử dụng tài sản, từ đó ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và quản lý tài chính của doanh nghiệp.
Các chỉ số tài chính như TL/TA, TD/TA, LD/TA, CL/TA, Eq/TA, TL/Eq, TD/Eq, LT/Eq và FA/LD đều có mối quan hệ thống kê đáng kể với khả năng sinh lời của doanh nghiệp Những chỉ số này không chỉ giúp đánh giá tình hình tài chính mà còn phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh Việc phân tích các chỉ số này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng tạo ra lợi nhuận của công ty.
Các chỉ số hoạt động như INV/SAL, CS/INV, REC/SAL, SAL/FA, SAL/TA, SAL/Eq, SAL/TD, CS/SAL và OEXP/SAL đều có mối quan hệ thống kê đáng kể với khả năng sinh lời của công ty.
Các chỉ số kết cấu tài sản như FA/TA, CA/TA, INVREC/TA, INV/TA, REC/TA, CASH/TA, INV/CA, CASH/CA, RE/TA, RE/Eq, và CL/TL thể hiện mối quan hệ thống kê quan trọng với khả năng sinh lời của công ty Những chỉ số này giúp đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản và khả năng quản lý nguồn lực tài chính, từ đó ảnh hưởng đến khả năng tạo ra lợi nhuận.
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
4.1.1 Thống kê m tả biến phụ thuộc
Dữ liệu thu thập được đã được phân tích bằng phần mềm SPSS để thực hiện thống kê mô tả Kết quả thống kê mô tả cho hai nhóm gian lận và không gian lận được trình bày trong bảng 4.1.
Bảng 4.1 Thống kê m tả khả năng gian ận CTC của các c ng ty niêm yết
Chênh ệch ợi nhuận trước và sau kiểm toán (%)
Khả năng gian lận Mean Minimum Maximum Std Deviation
Nguồn: Truy xuất từ SPSS
Theo bảng 4.1, giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của chênh lệch lợi nhuận trong mẫu không gian lận là 0%, trong khi mẫu gian lận có giá trị trung bình chênh lệch lợi nhuận là 225,4415%, dao động từ 11.4% đến 4926.12% Điều này cho thấy sự khác biệt rõ ràng về giá trị chênh lệch lợi nhuận trung bình giữa hai nhóm mẫu nghiên cứu.
4.1.2 Thống kê m tả biến độc ập
Bảng 4.2 Thống kê m tả các biến độc lập
Minimum Maximum Mean Std Deviation iến Không gian lận Gian lận Không gian lận Gian lận Không gian lận
