Luận văn thạc sĩ kinh tế đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Với kỳ vọng xây dựng được một mô hình đánh giá khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết dựa trên các tỷ số tài chính đơn giản nhưng vẫn có tỷ lệ dự báo chính xác cao.. Đóng góp

Mục tiêu nghiên cứu

Xây dựng và kiểm định mô hình dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu đặt ra ở trên, nội dung chính của luận văn cần phải trả lời được các câu hỏi sau:

Câu hỏi nghiên cứu 1: Các tỷ số tài chính nào được sử dụng để đánh giá khả năng gian lận BCTC

Mô hình hồi quy Logistic được sử dụng để dự báo 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 đặt ra là tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình này là bao nhiêu Việc xác định tỷ lệ này sẽ giúp đánh giá hiệu quả của mô hình trong việc phát hiện gian lận và hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc ra quyết định.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế

Đối tượng nghiên cứu của luận văn này là mô hình đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Phạm vi nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phân tích và đánh giá các yếu tố liên quan đến gian lận tài chính trong bối cảnh cụ thể của thị trường Việt Nam.

Dữ liệu từ Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HSX và HNX trong hai năm 2014 – 2015 được công bố trước và sau kiểm toán, không bao gồm các công ty tài chính như ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư và công ty bảo hiểm.

Do thiếu dữ liệu về báo cáo tài chính gian lận, luận văn giả định rằng các công ty có chênh lệch lợi nhuận sau thuế lớn hơn 10% trước và sau kiểm toán là những công ty có dấu hiệu gian lận.

Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, bao gồm các kỹ thuật thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định Paired t-test, kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test và hồi quy logistic.

Trong giai đoạn đầu, nghiên cứu áp dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định Paired t-test và kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test để so sánh giá trị trung bình và phân phối chuẩn giữa hai nhóm mẫu báo cáo tài chính (BCTC) gian lận và không gian lận Nghiên cứu cũng xác định các biến tỷ số tài chính có mối quan hệ ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC.

Mô hình hồi quy Binary logistic được xây dựng để đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) dựa trên các biến tỷ số tài chính, nhằm xác định mô hình phù hợp nhất cho việc phát hiện gian lận BCTC.

Cuối cùng, để kiểm tra khả năng dự báo của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp phân loại sau hồi quy

6 Đóng góp mới của nghiên cứu

Nghiên cứu về tỷ số tài chính trong việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính (BCTC) đã có những quan điểm trái ngược, với một số nghiên cứu cho rằng chúng không hiệu quả (Kaminski & cộng sự, 2004), trong khi các nghiên cứu khác lại khẳng định điều ngược lại (Spathis, 2002; Persons, 1995) Tại Việt Nam, các nghiên cứu về khả năng dự đoán gian lận BCTC của các công ty niêm yết thông qua tỷ số tài chính còn hạn chế Bài viết này sẽ xem xét khả năng đánh giá gian lận BCTC từ các tỷ số tài chính dựa trên dữ liệu thực tế tại Việt Nam Nếu nghiên cứu xác nhận tính hiệu quả, việc áp dụng các tỷ số tài chính sẽ mang lại lợi ích cho kiểm toán viên, nhà lập quy và các bên liên quan khác.

7 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu, luận văn bao gồm 5 chương, cụ thể:

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và bàn luận

Chương 5: Kết luận và hàm ý nghiên cứu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Chương này cung cấp cái nhìn tổng quát về các nghiên cứu liên quan đến gian lận báo cáo tài chính (BCTC) trên toàn cầu và tại Việt Nam, cùng với các mô hình phát hiện và dự báo gian lận BCTC Tác giả từ đó xác định những khoảng trống trong nghiên cứu hiện tại và đề xuất hướng nghiên cứu cho luận văn.

1.1 Các nghiên cứu nước ngoài đã công bố

1.1.1 Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến gian lận BCTC

Nghiên cứu của Abbot, Park và Parker (2000) chỉ ra rằng sự hiện diện của ủy ban kiểm toán độc lập giúp giảm thiểu khả năng gian lận trong báo cáo tài chính, với các công ty có ủy ban này ít bị xử phạt hơn Bell và Carcello (2000) đã phát triển một mô hình hồi quy logistic để ước lượng khả năng gian lận báo cáo tài chính dựa trên sự hiện diện của các yếu tố nguy cơ Các yếu tố nguy cơ quan trọng bao gồm: môi trường kiểm soát nội bộ, tăng trưởng nhanh chóng của công ty, lợi nhuận không đầy đủ, áp lực từ quản lý trong việc đạt được dự báo thu nhập, sự không trung thực của quản lý đối với kiểm toán viên, tình trạng sở hữu, và sự tương tác giữa môi trường kiểm soát yếu và thái độ quản lý tích cực đối với báo cáo tài chính.

Beasley (1996) đã áp dụng phân tích hồi quy logit để nghiên cứu mối quan hệ giữa gian lận báo cáo tài chính và cơ chế quản trị doanh nghiệp, tập trung vào tỷ lệ phần trăm giám đốc bên ngoài, tỷ lệ giám đốc độc lập và sự hiện diện của ủy ban kiểm soát.

Nghiên cứu luận văn thạc sĩ Kinh tế toán đã phân tích 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận, được thiết kế theo cặp dựa trên quy mô doanh nghiệp, ngành công nghiệp và khoảng thời gian Kết quả cho thấy có mối quan hệ nghịch giữa số lượng thành viên Hội đồng quản trị là người bên ngoài và khả năng phát sinh gian lận Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỷ lệ cổ phiếu do thành viên bên ngoài nắm giữ có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tình trạng gian lận trong các công ty.

Paul Dunn (2003) đã tiến hành nghiên cứu với mẫu 103 công ty gian lận báo cáo tài chính (BCTC) bị kết án bởi SEC và 103 công ty không bị kết án Nghiên cứu này nhằm đo lường ảnh hưởng của quyền lực cấu trúc và quyền lực sở hữu đến gian lận BCTC, với các biến kiểm soát như đặc điểm đội ngũ quản lý cấp cao (nhiệm kỳ, đa dạng, kích thước), cấu trúc quản trị doanh nghiệp (nhiệm kỳ Hội đồng quản trị, kích thước) và động cơ kinh tế (khủng hoảng tài chính, dịch vụ chứng khoán thứ cấp) Kết quả phân tích tương quan, phân tích đơn biến và mô hình hồi quy cho thấy cả quyền lực cấu trúc và quyền sở hữu đều có mối quan hệ tích cực với hành vi gian lận BCTC Thêm vào đó, các công ty gian lận thường có nhiệm kỳ đội ngũ quản lý cấp cao và Hội đồng quản trị thấp, trong khi sự đa dạng trong nhiệm kỳ của đội ngũ quản lý cấp cao không phải là yếu tố dự báo quan trọng cho hành vi gian lận.

Bryan K Church và các cộng sự (2001) đã nghiên cứu 127 kiểm toán viên nội bộ để giải thích sự khác biệt bất thường trong thu nhập hoạt động của các công ty có báo cáo tài chính gian lận Nghiên cứu chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá báo cáo tài chính gian lận, trong đó có hai yếu tố chính: (1) khi thu nhập vượt quá dự kiến và (2) khi có các giao ước nợ hạn chế Ngoài ra, các tác giả nhận thấy rằng kiểm toán viên nội bộ chỉ định khả năng gian lận cao hơn khi thu nhập lớn hơn dự kiến.

Khi áp dụng kế hoạch tiền thưởng dựa trên thu nhập và các giao ước nợ bị hạn chế, phát hiện này có thể mang lại lợi ích cho những bên liên quan.

6 Thuật ngữ Tiếng Anh dùng để chỉ Ủy ban Chứng khoán và Thị trường Chứng khoán Mỹ là Securities and Exchange Commission

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng các kỹ thuật thống kê như thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định Paired t-test, kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test và hồi quy logistic.

Trong giai đoạn đầu, nghiên cứu áp dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định Paired t-test và kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test để so sánh giá trị trung bình và phân phối chuẩn giữa hai nhóm mẫu báo cáo tài chính (BCTC) gian lận và không gian lận Nghiên cứu cũng lựa chọn các biến tỷ số tài chính có mối quan hệ thống kê có ý nghĩa với khả năng gian lận trong BCTC.

Mô hình hồi quy Binary logistic được áp dụng để đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) dựa trên các biến tỷ số tài chính, nhằm xác định mô hình phù hợp nhất cho việc phát hiện gian lận BCTC.

Cuối cùng, để kiểm tra khả năng dự báo của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp phân loại sau hồi quy

Đóng góp mới của nghiên cứu

Nghiên cứu toàn cầu cho thấy ý kiến trái chiều về hiệu quả của tỷ số tài chính trong việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính (BCTC), với một số nghiên cứu cho rằng chúng không có tác dụng (Kaminski & cộng sự, 2004), trong khi những nghiên cứu khác lại khẳng định điều ngược lại (Spathis, 2002; Persons, 1995) Tại Việt Nam, việc nghiên cứu về tính hữu ích của các tỷ số tài chính trong việc dự đoán khả năng gian lận BCTC ở các công ty niêm yết vẫn còn hạn chế Bài viết này nhằm xem xét khả năng đánh giá gian lận BCTC thông qua các tỷ số tài chính dựa trên dữ liệu thực tế tại Việt Nam Nếu nghiên cứu chứng minh rằng các tỷ số tài chính có thể hữu ích, điều này sẽ hỗ trợ cho kiểm toán viên, nhà lập quy và các bên liên quan khác trong việc phát hiện gian lận.

Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu, luận văn bao gồm 5 chương, cụ thể:

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và bàn luận

Chương 5: Kết luận và hàm ý nghiên cứu

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Các nghiên cứu nước ngoài đã công bố

Nghiên cứu của Abbot, Park, và Parker (2000) cho thấy sự hiện diện của một ủy ban kiểm toán độc lập có thể giảm thiểu khả năng gian lận trong báo cáo tài chính, với các công ty có ủy ban này ít bị xử phạt hơn Trong khi đó, Bell và Carcello (2000) đã phát triển mô hình hồi quy logistic để ước lượng khả năng gian lận báo cáo tài chính dựa trên các yếu tố nguy cơ, bao gồm môi trường kiểm soát nội bộ, sự tăng trưởng nhanh chóng của công ty, lợi nhuận không đầy đủ, và quản lý quá nhấn mạnh vào việc đạt được dự báo thu nhập Các yếu tố khác cũng được xem xét là hành vi của quản lý đối với kiểm toán viên, tình trạng sở hữu, và mối quan hệ giữa môi trường kiểm soát yếu và thái độ quản lý tích cực.

Beasley (1996) đã thực hiện phân tích hồi quy logit nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa gian lận báo cáo tài chính và cơ chế quản trị doanh nghiệp Nghiên cứu tập trung vào tỷ lệ phần trăm giám đốc bên ngoài, tỷ lệ giám đốc độc lập và sự hiện diện của ủy ban kiểm soát.

Nghiên cứu luận văn thạc sĩ Kinh tế toán đã tiến hành khảo sát 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận, được thiết kế theo cặp dựa trên quy mô doanh nghiệp, ngành công nghiệp và khoảng thời gian Kết quả cho thấy có mối quan hệ nghịch giữa số lượng thành viên Hội đồng quản trị là người bên ngoài và khả năng phát sinh gian lận, cũng như mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ lệ cổ phiếu do các thành viên bên ngoài nắm giữ và tình trạng gian lận.

Paul Dunn (2003) đã tiến hành nghiên cứu so sánh 103 công ty gian lận báo cáo tài chính (BCTC) bị kết án bởi SEC với 103 công ty không bị kết án Nghiên cứu này nhằm đo lường ảnh hưởng của quyền lực cấu trúc và quyền lực sở hữu đến gian lận BCTC, sử dụng các biến kiểm soát như đặc điểm đội ngũ quản lý cấp cao, cấu trúc quản trị doanh nghiệp và động cơ kinh tế Phân tích cho thấy cả quyền lực cấu trúc và quyền sở hữu đều có mối quan hệ tích cực với hành vi gian lận BCTC Đặc biệt, các công ty gian lận thường có nhiệm kỳ đội ngũ quản lý cấp cao và Hội đồng quản trị thấp, trong khi sự đa dạng trong nhiệm kỳ của đội ngũ quản lý cấp cao không phải là yếu tố quan trọng dự đoán hành vi gian lận.

Bryan K Church và cộng sự (2001) đã thực hiện một nghiên cứu với 127 kiểm toán viên nội bộ để lý giải sự khác biệt bất thường trong thu nhập hoạt động của các công ty có báo cáo tài chính gian lận Nghiên cứu chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá báo cáo tài chính gian lận, trong đó đáng chú ý là (1) thu nhập lớn hơn dự kiến và (2) các giao ước nợ hạn chế Hơn nữa, các tác giả phát hiện rằng kiểm toán viên nội bộ có xu hướng chỉ định khả năng gian lận cao hơn khi thu nhập vượt mức dự kiến.

Khi áp dụng kế hoạch tiền thưởng dựa trên thu nhập, các giao ước nợ cần được xem xét kỹ lưỡng do tính hạn chế của chúng Phát hiện này có thể mang lại lợi ích cho nhiều bên liên quan.

6 Thuật ngữ Tiếng Anh dùng để chỉ Ủy ban Chứng khoán và Thị trường Chứng khoán Mỹ là Securities and Exchange Commission

Luận văn thạc sĩ Kinh tế nhấn mạnh vai trò quan trọng của kiểm toán viên nội bộ trong việc quản trị doanh nghiệp, đặc biệt là khả năng nhận diện các yếu tố có thể dẫn đến gian lận báo cáo tài chính (BCTC).

Romney & cộng sự (1980), Sorenson & cộng sự (1983) xem xét các dấu hiệu báo động đỏ (red flags) để tiên đoán về gian lận Sau đó, Albrecht & Romney

Năm 1986, nghiên cứu đã tiếp tục kiểm tra 87 dấu hiệu báo động đỏ về gian lận trên các mẫu công ty có và không có gian lận Kết quả cho thấy chỉ 1/3 trong số các dấu hiệu này có ý nghĩa trong việc dự đoán gian lận.

Scott L Summers và John T Sweeney (1998) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa các báo cáo tài chính gian lận và hoạt động giao dịch nội gián, nhằm xác định khả năng của kiểm toán viên trong việc cải thiện đánh giá rủi ro gian lận Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc xem xét giao dịch nội gián cùng với các yếu tố liên quan đến báo cáo tài chính là hữu ích trong việc phân biệt giữa các công ty gian lận và không gian lận.

1.1.2 Nghiên cứu phát hiện và dự báo gian lận BCTC Đã có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện trên thế giới nhằm mục đích phát hiện và dự báo gian lận BCTC Trong khi mô ̣t số nghiên cứu trước sử dụng dữ liệu nội bộ để phát hiện gian lận tài chính (các mối quan hệ kiểm toán viên - khách hàng, đặc điểm cá nhân và hành vi , kiểm soát nội bộ ), các nghiên cứu gần đây nhất công nhận rằng chiến lược này là vấn đề đối với hầu hết các bên liên quan vì nguồn dữ liệu nội bộ là không có sẵn cho các nhà đầu tư , kiểm toán viên , hoặc nhà lâ ̣p quy (Albrecht, Albrecht & Albrecht, 2008; Cecchini & cộng sự, 2010; Dechow & cô ̣ng sự, 2011) Ngay cả các công ty kiểm toán và các nhà quản lý cũng không có quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ cho đến khi một vị trí kiểm toán đã được xác lâ ̣p

Tác giả giới hạn phần thảo luận về nghiên cứu phát hiện gian lận báo cáo tài chính (BCTC) dựa trên thông tin công khai Các nghiên cứu này chủ yếu sử dụng dữ liệu từ BCTC đã công bố, kết hợp với các phương pháp phân loại thống kê và khai phá dữ liệu Bài viết cung cấp một bản tóm tắt về các nghiên cứu liên quan đến phát hiện gian lận trong BCTC.

BCTC đề cập đến việc sử dụng dữ liệu công khai, được trình bày chi tiết trong Phụ lục 5, bao gồm thông tin về các tác giả và năm xuất bản, mô tả ngắn gọn về các biến và phương pháp sử dụng, cùng với các bộ dữ liệu Kết quả phân loại tỷ lệ phát hiện được thể hiện cả trên tổng thể và trên mẫu gian lận.

Nghiên cứu của Persons (1995) đã phân tích 103 công ty gian lận và 103 công ty không gian lận trong cùng ngành và thời gian, sử dụng 10 biến, trong đó có 8 tỷ số tài chính, để phát triển mô hình hồi quy từng bước (Stepwise Logistic) Kết quả cho thấy dữ liệu kế toán có giá trị trong việc phát hiện gian lận trên báo cáo tài chính (BCTC), với mô hình này cho khả năng dự báo tốt trong việc phân loại các doanh nghiệp Mô hình xác định chính xác tỷ lệ lớn các công ty gian lận và không gian lận, đồng thời chỉ phân loại sai một tỷ lệ nhỏ các công ty không gian lận khi chi phí sai lầm thực tế được giả định Nghiên cứu cũng chỉ ra bốn chỉ số quan trọng trong việc dự báo gian lận: Đòn bẩy tài chính (Tổng nợ/Tổng tài sản), Vòng quay vốn (Vốn lưu động/Tổng tài sản), Cơ cấu tài sản (Tài sản cố định/Tổng tài sản) và Quy mô doanh nghiệp (Logarit giá trị sổ sách của tổng tài sản tại cuối năm tài chính).

Beneish (1999) đã phát triển mô hình M-score dựa trên tỷ trọng mẫu ngoại sinh probit WESML, nghiên cứu 74 công ty có điều chỉnh thu nhập theo cáo buộc của SEC trong giai đoạn 1982-1992 Mô hình này sử dụng 8 tỷ số tài chính để đánh giá khả năng gian lận BCTC, bao gồm: Chỉ số kỳ thu tiền (DSRI), Chỉ số lợi nhuận gộp (GMI), Chỉ số chất lượng tài sản (AQI), Chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI), Chỉ số khấu hao (DEPI), Chỉ số chi phí quản lý, bán hàng (SGAI), Chỉ số đòn bẩy (LVGI), và Tổng dồn tích (TATA) Kết quả nghiên cứu xác định ngưỡng giá trị của mô hình là -1,78, với các công ty có M-score > -1,78 sẽ được phân loại là có điều chỉnh thu nhập.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế này cung cấp cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý công cụ để nhận diện khả năng gian lận báo cáo tài chính của một công ty, với độ chính xác dự đoán lên tới 76%.

Các nghiên cứu công bố trong nước

Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến gian lận báo cáo tài chính (BCTC) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện còn hạn chế Phần lớn các nghiên cứu trong nước chủ yếu tập trung vào các khía cạnh như công bố thông tin, chất lượng BCTC và quản trị lợi nhuận.

Nguyễn Thị Hoàng Anh nghiên cứu sự khác biệt giữa báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán, xác định ba nhóm nguyên nhân chính Thứ nhất, từ phía doanh nghiệp, có sự khác biệt về kỹ thuật, phương pháp tính và sai sót trong hạch toán, cùng với thời gian công bố báo cáo tài chính và động cơ của người cung cấp thông tin Thứ hai, từ phía Nhà nước, các biện pháp xử phạt còn nhẹ, khuôn khổ pháp lý trên thị trường chứng khoán chưa hoàn thiện và chế độ kế toán, kiểm toán còn nhiều khoảng hở Cuối cùng, từ phía nhà đầu tư, sự thiếu kiến thức và thận trọng cũng góp phần vào sự khác biệt này.

Nghiên cứu của Trần Thị Giang Tân (2009) đã chỉ ra rằng các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thường sử dụng nhiều phương pháp gian lận, trong đó có việc khai báo doanh thu cao hơn thực tế.

Trong luận văn thạc sĩ về kinh tế thu và thu nhập, việc ghi giảm chi phí thường dẫn đến sai phạm do áp lực mà nhà quản lý phải đối mặt trong việc đạt được các mục tiêu doanh thu và lợi nhuận Áp lực này gia tăng khi công ty gặp khó khăn về kinh doanh và tình hình tài chính, khiến họ phải tìm cách duy trì thị giá cổ phiếu.

1.2.2 Nghiên cứu phát hiện và dự báo gian lận BCTC

Hiện tại, Việt Nam vẫn còn thiếu các nghiên cứu về phát hiện và dự báo gian lận báo cáo tài chính (BCTC) Dưới đây là một số nghiên cứu tiêu biểu trong lĩnh vực này.

Trần Ngọc Phúc (2013) đã tiến hành nghiên cứu sử dụng phân tích tỷ số để phát hiện gian lận và sai sót trong báo cáo tài chính (BCTC) của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu này dựa trên 213 mẫu BCTC trong giai đoạn 2009 – 2011, với 202 mẫu được sử dụng để huấn luyện và 11 mẫu để kiểm tra Ông đã lựa chọn 27 biến tỷ số tài chính và áp dụng phần mềm Weka để phân tích dữ liệu Kết quả cho thấy tỷ số tài chính là công cụ hữu ích trong việc phát hiện gian lận và sai sót, với tỷ lệ phát hiện đạt 63,6% các trường hợp gian lận BCTC.

Lê Thị Trúc Loan và cộng sự (2013) đã tiến hành nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chính (BCTC) của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM Nghiên cứu sử dụng dữ liệu BCTC công bố năm 2012 của 50 công ty niêm yết, trong đó có 25 công ty được xác định có gian lận BCTC và 25 công ty không có gian lận Các tác giả đã xây dựng mô hình hồi quy logit với 5 tỷ số tài chính, bao gồm: Khoản phải thu/Doanh thu, Lợi nhuận thuần/Tổng tài sản, Vốn lưu động/Tổng tài sản, và Hàng tồn kho/Doanh thu.

Tổng nợ/Tổng tài sản) kết hợp với chỉ số Z -score Kết quả nghiên cứu phân loa ̣i chính xác trường hợp gian lận BCTC với xác xuất 72,9%

Trần Thị Hải Lý và cộng sự (2014) đã nghiên cứu khả năng truyền tải thông điệp từ dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp trong bối cảnh khủng hoảng tài chính và phát hiện gian lận báo cáo tài chính Nghiên cứu áp dụng phân tích thông điệp văn bản và kỹ thuật khai phá văn bản để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu số Các biến cấu trúc truyền thống được xem xét bao gồm dòng tiền, các yếu tố liên quan, quản trị công ty đại chúng và các yếu tố vĩ mô.

Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) đã nghiên cứu về sai sót trong báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt nhấn mạnh đến sai sót do gian lận nhằm thổi phồng lợi nhuận Tác giả áp dụng mô hình Beneish (1999) với tám biến số để nhận diện khả năng và động cơ gian lận, bao gồm các chỉ số như tỷ lệ thu khách hàng so với doanh thu, tỷ lệ lãi gộp, chất lượng tài sản, tăng trưởng doanh thu bán hàng, tỷ lệ khấu hao, chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, và biến dồn tích so với tổng tài sản Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ phát hiện gian lận báo cáo tài chính đạt 53,33%, cho thấy mô hình Beneish M-Score có thể được sử dụng để phát hiện sớm các công ty có khả năng thao túng báo cáo tài chính.

Hoàng Khánh và Trần Thị Thu Hiền (2015) đã ứng dụng các nghiên cứu của DeAngelo (1986), Friedlan (1994) và Beneish (1999) để xây dựng mô hình nhận diện khả năng sai phạm báo cáo tài chính của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu sử dụng hai mô hình: mô hình gốc 8 biến của Beneish và mô hình 10 biến với hai biến dồn tích (DA) và quy mô doanh nghiệp (Size) Độ chính xác của hai mô hình lần lượt đạt 63,41% và 68,29% theo kết quả kiểm toán độc lập Mô hình thứ hai, sau khi thêm biến dồn tích (DA), cho thấy khả năng dự đoán sai phạm báo cáo tài chính cao hơn so với kết quả của nghiên cứu gốc Beneish (1999).

Trần Thị Giang Tân và cộng sự (2015) đã phát triển một mô hình thể hiện mối quan hệ giữa hành vi gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và các yếu tố trong tam giác gian lận, dựa trên nghiên cứu của Skousen và cộng sự (2009), Lou và Wang (2011) Các yếu tố của tam giác gian lận được đo lường thông qua các tỷ số tài chính Nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy logistic với mẫu gồm 39 công ty gian lận và 39 công ty không gian lận, tất cả đều niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX) và có cùng quy mô, ngành nghề, với số liệu lấy từ BCTC trước và sau kiểm toán năm 2012 Kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự báo chính xác 83,33% cho các công ty trong mẫu nghiên cứu và 80% cho 20 công ty ngoài mẫu.

Trần Việt Hải (2017) đã nghiên cứu 268 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE để phát triển mô hình hồi quy nhận diện gian lận báo cáo tài chính (BCTC) Tác giả áp dụng mô hình Beneish với hệ số M-score để phân loại 112 công ty có gian lận và 156 công ty không có gian lận Kết quả cho thấy các tỷ số NP/TA, WC/TA, GP/TA và Z-score có giá trị trong việc phát hiện gian lận BCTC, với tỷ lệ chính xác của mô hình đạt 68,7%.

Khe hổng nghiên cứu

Nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chính (BCTC) đã được thực hiện trên toàn thế giới từ lâu, với nhiều mô hình phát hiện và dự báo hiệu quả Tuy nhiên, tại Việt Nam, các nghiên cứu về gian lận BCTC còn hạn chế, chủ yếu kiểm định các mô hình như Z-score, M-score, F-score và các yếu tố trong tam giác gian lận thông qua các kỹ thuật phân tích thống kê và hồi quy Chưa có nhiều nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá khả năng gian lận BCTC dựa hoàn toàn vào các tỷ số tài chính Do đó, tác giả đã quyết định phát triển đề tài luận văn dựa trên những phát hiện này.

Chương này nhằm đánh giá tổng quan về các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến nội dung luận văn Qua đó, tác giả nhận diện được các khe hở cần nghiên cứu, tạo nền tảng cho các bước tiếp theo Việc tổng hợp và đánh giá được chia thành hai phần: nghiên cứu trong nước và quốc tế, dựa trên các công trình tiêu biểu đã công bố.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Tổng quan về gian lận và gian lận BCTC

2.1.1 Tổng quan về gian lận

Theo từ điển luật Black, gian lận được định nghĩa là “việc làm lợi bằng cách cung cấp sai, gây hiểu lầm hay lấp liếm che đậy sự thật” Do đó, gian lận không chỉ giới hạn trong phạm vi tiền bạc hay tài sản hữu hình, mà còn bao gồm cả tài sản vô hình như quan hệ pháp lý và thông tin.

Theo Hiệp hội Các Nhà Điều Tra Gian Lận Hoa Kỳ (ACFE), gian lận được định nghĩa là hành vi cố tình lạm dụng hoặc sử dụng sai mục đích tài sản của doanh nghiệp, nhằm mục đích làm giàu cho cá nhân.

Theo chuẩn mực kiểm toán quốc tế 240, trách nhiệm của kiểm toán viên trong việc xem xét các gian lận trong quá trình kiểm toán báo cáo tài chính (BCTC) được nhấn mạnh Gian lận được định nghĩa là hành vi cố ý nhằm lừa dối hoặc gây thiệt hại cho bên thứ ba, ảnh hưởng đến tính chính xác của thông tin tài chính Kiểm toán viên cần phải nhận diện và đánh giá rủi ro gian lận, đồng thời thực hiện các biện pháp cần thiết để phát hiện và ngăn chặn các hành vi này trong báo cáo tài chính.

Hành vi cố ý của cá nhân hoặc tổ chức trong công ty, những người có trách nhiệm với hội đồng quản trị, nhân viên hoặc bên thứ ba, liên quan đến việc sử dụng lừa dối nhằm thu lợi ích bất hợp pháp cho bản thân.

Theo VAS 29, gian lận được định nghĩa là những sai sót do cố ý thực hiện, bao gồm việc thu tiền từ khách hàng mà không nộp vào quỹ, sử dụng quỹ công cho mục đích cá nhân, và chiếm dụng hàng tồn kho để phục vụ cho lợi ích riêng.

Gian lận có thể mang lại lợi ích cho cả cá nhân và tổ chức Đối với cá nhân, lợi ích từ gian lận có thể là trực tiếp, như nhận tiền hoặc tài sản, hoặc gián tiếp, thông qua việc tăng quyền lực, sự đền ơn, hoặc tiền thưởng Còn đối với tổ chức, thường là nhân viên hành động thay mặt tổ chức, lợi ích thường thể hiện qua việc tăng thu nhập cho công ty.

Nghiên cứu của ACFE phân loại gian lâ ̣n thành 3 loại:

Gian lận tài sản là hành vi đánh cắp tài sản, thường xảy ra do nhân viên hoặc người quản lý thực hiện Các hình thức gian lận này bao gồm biển thủ tiền, đánh cắp hàng tồn kho và gian lận liên quan đến tiền lương.

Tham ô là hành vi gian lận do người quản lý hoặc chủ sở hữu công ty thực hiện, nhằm mục đích lợi dụng trách nhiệm và quyền hạn của họ để vi phạm các nghĩa vụ đã cam kết với đơn vị, từ đó mang lại lợi ích cho bản thân hoặc bên thứ ba.

Gian lận trên BCTC là hành vi làm sai lệch thông tin trên báo cáo tài chính, phản ánh không chính xác tình hình tài chính một cách có chủ đích nhằm lừa dối người sử dụng thông tin Ví dụ điển hình bao gồm việc khai khống doanh thu, giảm nợ phải trả hoặc chi phí.

Bảng 2.1 Kết quả cuộc nghiên cứu của ACFE về tổn thất do gian lận (2012-2016)

Thiệt hại (USD) Biển thủ 86,7% 120.000 85,4% 130.000 83,5% 125.000

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo của ACFE năm 2016

Nghiên cứu của ACFE chỉ ra rằng, gian lận liên quan đến tài sản chiếm hơn 80% các trường hợp khảo sát nhưng gây thiệt hại thấp nhất cho nền kinh tế Ngược lại, gian lận trên báo cáo tài chính, mặc dù tỷ lệ xảy ra thấp hơn, lại có tác động tiêu cực lớn nhất đến nền kinh tế.

Mặc dù nghiên cứu của ACFE đã cung cấp số liệu về thiệt hại do gian lận trên báo cáo tài chính, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng việc xác định thiệt hại thực sự là khó khăn, vì không phải tất cả gian lận đều bị phát hiện, và không phải tất cả những trường hợp bị phát hiện đều được báo cáo hay xử lý theo pháp luật Hơn nữa, các nghiên cứu này chỉ tập trung vào thiệt hại kinh tế trực tiếp, trong khi còn nhiều thiệt hại vô hình không thể định lượng, như chi phí kiện tụng, phí bảo hiểm, sự suy giảm niềm tin và tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán.

2.1.2 Tổng quan về gian lận BCTC

2.1.2.1 Định nghĩa gian lận BCTC

Theo báo cáo của Ủy ban Treadway năm 1987, gian lận báo cáo tài chính (BCTC) được định nghĩa là hành vi cố ý hoặc thiếu thận trọng, bao gồm cả việc cố ý hoặc bỏ sót thông tin trong việc ghi chép.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế đề cập đến việc phát sinh hoặc công bố thiếu thông tin tài chính, dẫn đến sai lệch trọng yếu trong báo cáo tài chính Hành động này nhằm mục đích đánh lừa người sử dụng thông tin, đặc biệt là các nhà đầu tư và chủ nợ.

Gian lận báo cáo tài chính (BCTC) theo ACFE là hành vi có chủ đích, sử dụng thông tin sai lệch hoặc loại trừ các sự thật quan trọng nhằm thay đổi nhận thức và quyết định của người đọc Khi các nhà quản lý cung cấp thông tin tài chính không chính xác, hành động này được xác định là gian lận BCTC.

Theo ISA 240, gian lận liên quan đến báo cáo tài chính (BCTC) là những sai phạm nghiêm trọng được thực hiện cố ý, bao gồm cả việc thiếu sót về số lượng, giá trị các khoản mục hoặc thông tin trên BCTC nhằm đánh lừa người sử dụng Hành vi này thường xuất phát từ nỗ lực của nhà quản lý đơn vị để tạo ra lợi ích cá nhân cho chính mình.

Tỷ số tài chính

2.2.1 Tỷ số tài chính va ̀ ý nghĩa

Tỷ số tài chính là tỷ lệ được tính từ hai hoặc nhiều giá trị kế toán có mối quan hệ với nhau, phản ánh các khía cạnh của hoạt động tài chính như lợi nhuận, khả năng thanh toán và hiệu suất quản lý, từ đó cung cấp các chỉ số sức khỏe của công ty.

Tỷ số tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động và tình hình tài chính của một thực thể Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh tính hữu ích của các tỷ số này qua nhiều năm.

2.2.2 Phân nho ́m tỷ số tài chính

Nghiên cứu của PMC và PEMC đã chỉ ra sự phân loại tỷ số tài chính thành bảy nhóm yếu tố chính, bao gồm Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI), Đòn bẩy tài chính, Vòng quay vốn, Khả năng thanh khoản ngắn hạn, Tình hình tiền mặt, Vòng quay hàng tồn kho và Vòng quay khoản phải thu Những phát hiện này cung cấp một cơ sở thực nghiệm vững chắc để phân nhóm các tỷ số tài chính, giúp nâng cao hiểu biết về hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.

Ngoài ra theo Mehta Ujal & cô ̣ng sự (2012), Dalnial & cô ̣ng sự (2014), Rasa

& cộng sự (2015) tỷ số tài chính có thể phân nhóm thành tỷ số sinh lợi , tỷ số thanh

Các mô hình phát hiện gian lận BCTC

2.3 Các mô hình phát hiện gian lận BCTC

Mô hình Beneish (Mô hìnhProbit)

Mô hình Probit của Beneish (1999) được xác định như sau:

Trong mô hình này, biến giả Mi nhận giá trị 1 nếu công ty được xác định là gian lận và giá trị 0 nếu không Hệ số tương quan βi đại diện cho mỗi biến độc lập trong mô hình, trong khi ma trận Xi chứa các biến giải thích Cuối cùng, εi biểu thị sai số trong mô hình.

Một số biến giải thích chính trong mô hình trên bao gồm:

Chỉ số kỳ thu tiền

Chỉ số lợi nhuận gộp

Chỉ số chất lượng tài sản

Chỉ số tăng trưở ng doanh thu

Chỉ số chi phí quản lý, bán hàng

Tổng dồn tích/Tổng tài sản

Mô hình Beneish, được phát triển bởi Theo Dechow, Sloan và Sweeney (1996), cho phép người sử dụng báo cáo tài chính đánh giá công ty từ nhiều khía cạnh khác nhau, giúp họ có cái nhìn toàn diện về tình hình tài chính của các doanh nghiệp.

Các biến trong mô hình không chỉ giúp xác định các giao dịch gian lận đã xảy ra tại công ty, mà còn có khả năng dự đoán các giao dịch có thể xảy ra trong tương lai.

Mô hình Spathis (Mô hình Logit)

Mô hình của Spathis, được xây dựng vào năm 2002, áp dụng phân tích hồi quy logic để phân biệt giữa các công ty gian lận và không gian lận dựa trên các biến độc lập.

E(y) là biến phụ thuộc, nhận giá trị 1 nếu công ty gian lận và 0 nếu không gian lận Các hệ số b0, b1, b2, …, bn biểu thị mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập x1, x2, …, xn.

Mô hình cụ thể như sau:

FFS được tính toán thông qua một công thức bao gồm nhiều yếu tố tài chính quan trọng Cụ thể, 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) Các yếu tố này phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp, giúp đánh giá khả năng sinh lời và rủi ro tài chính một cách chính xác.

2.3.2 Mô hình khai pha ́ dữ liê ̣u

Khai phá dữ liệu là công cụ thiết yếu trong việc phân loại và phân tích dữ liệu phức tạp, giúp xác định các sự kiện giá trị ẩn trong khối lượng lớn dữ liệu Quá trình này tóm tắt và tổ chức dữ liệu thành một mô hình cấu trúc, cung cấp tài liệu tham khảo quan trọng cho quyết định và dự đoán tương lai.

Khai thác dữ liệu có nhiều chức năng quan trọng như phân loại, lập hội, nhóm và dự báo (Seifert 2004) Trong số đó, chức năng phân loại đóng vai trò thiết yếu trong việc tổ chức và phân tích thông tin hiệu quả.

Nghiên cứu về việc phát hiện báo cáo tài chính gian lận trong luận văn thạc sĩ Kinh tế thường xuyên nhấn mạnh tầm quan trọng của các phương pháp khai thác dữ liệu Các nghiên cứu trước đây như Green & Choi (1997) và Kirkos & cộng sự (2007) đã chỉ ra rằng việc sử dụng các kỹ thuật này mang lại ưu thế trong khả năng dự báo và độ chính xác trong phân loại Những kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến bao gồm mạng thần kinh nhân tạo (ANN), cây quyết định (DT), mạng niềm tin Bayesian (BBN) và máy vector hỗ trợ (SVM).

Lý thuyết nền

Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra khả năng phát hiện gian lận báo cáo tài chính thông qua các tỷ số tài chính, như đã được tác giả trình bày ở Chương 1.

Kết quả nghiên cứu về khả năng phát hiện gian lận báo cáo tài chính (BCTC) không đồng nhất, với một số nghiên cứu cho thấy không có khả năng phát hiện, trong khi các nghiên cứu khác lại khẳng định điều ngược lại Để xây dựng giả thuyết nghiên cứu cho luận văn, tác giả tiến hành phân tích các lý thuyết nền tảng liên quan.

2.4.1 Lý thuyết giải thích hành vi gian lận

2.4.1.1 Lý thuyết hợp đồng (Contractual theory)

Lý thuyết hợp đồng được Jensen và Meckling (1976) đưa ra nhấn mạnh vai trò quan trọng của kế toán trong các hợp đồng doanh nghiệp Các chỉ tiêu kế toán thường xuyên được sử dụng trong hợp đồng và có xu hướng bị điều chỉnh để phù hợp với các thỏa thuận này Nghiên cứu về lý thuyết kế toán tập trung vào hai loại hợp đồng chính: hợp đồng giữa cổ đông và nhà quản trị, cũng như hợp đồng giữa doanh nghiệp và ngân hàng Những quan hệ hợp đồng này phát sinh các chi phí ủy nhiệm, sẽ được trình bày chi tiết trong lý thuyết ủy nhiệm.

2.4.1.2 Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory)

Lý thuyết ủy nhiệm, được phát triển bởi Jensen và Meckling vào năm 1976, nghiên cứu mối quan hệ giữa bên ủy nhiệm (principal) và bên được ủy nhiệm (agent) thông qua hợp đồng Bên được ủy nhiệm thực hiện các công việc đại diện cho bên ủy nhiệm, bao gồm việc quyết định tài sản của công ty Lý thuyết này chỉ ra rằng thông tin bất tương xứng và lợi ích cá nhân cản trở sự hợp tác giữa hai bên Mặc dù bên được ủy nhiệm thường được kỳ vọng hành động vì lợi ích của bên ủy nhiệm, nhưng họ cũng theo đuổi lợi ích riêng, dẫn đến mâu thuẫn và phát sinh chi phí đại diện (agency cost).

Mối quan hệ ủy nhiệm thể hiện rõ nét trong sự tương tác giữa cổ đông và nhà quản lý doanh nghiệp, cũng như giữa chủ nợ và các cổ đông của công ty.

Thứ nhất, trong mối quan hệ giữa cổ đông và nhà quản lý

Lý thuyết ủy nhiệm chỉ ra rằng cả cổ đông và nhà quản lý đều mong muốn tối đa hóa lợi ích của mình, nhưng nhà quản lý có thể không hành động hoàn toàn vì lợi ích của cổ đông, dẫn đến chi phí ủy nhiệm Để giảm thiểu chi phí này, các hợp đồng giữa cổ đông và nhà quản lý nên khuyến khích nhà quản lý tối đa hóa giá trị thị trường và lợi nhuận của công ty thông qua các chính sách thưởng Tuy nhiên, nhiều kế hoạch khen thưởng dựa trên số liệu kế toán, tạo điều kiện cho khả năng nhà quản lý can thiệp vào báo cáo tài chính nhằm đạt được lợi ích cá nhân.

7Jensen, M C and Meckling, W H., 1976 Theory of the firm: managerial behaviour, agency costs and ownership structure Journal of Financial Economics,

Các thỏa thuận hợp đồng giữa nhà quản lý và doanh nghiệp, bao gồm tiền bồi thường, nghĩa vụ và danh tiếng của nhà quản lý, ảnh hưởng lớn đến hành vi quản trị (Lambert, 2007) Những yếu tố này cũng tác động đến nội dung thông tin trên báo cáo tài chính (BCTC) (Fields, Lys & Vincent, 2001) Nhà quản lý có khả năng điều chỉnh các con số trong BCTC, từ đó có thể làm tăng lợi nhuận hoặc giảm lỗ (Watts).

Một lựa chọn mà nhà quản lý có thể thực hiện là ghi thiếu doanh thu trong một kỳ kế toán, duy trì chúng như một dự trữ cho thời kỳ tương lai, dẫn đến hiệu suất tài chính kém hơn Điều này cho thấy sự tác động rõ rệt của nhà quản lý đến việc quản trị lợi nhuận của đơn vị Theo Rezae (2002), các biện pháp quản trị lợi nhuận có mối liên hệ chặt chẽ với gian lận báo cáo tài chính.

Các yếu tố chính để đánh giá hiệu quả kinh doanh bao gồm hệ thống chỉ số, thu nhập, chi phí và lợi nhuận Ngoài ra, quản lý vốn lưu động ròng, chi phí sử dụng vốn, cơ cấu tài chính và cấu trúc vốn của công ty cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Pavelková & cộng sự, 2005).

Mối quan hệ uỷ nhiệm giữa cổ đông và nhà quản lý có thể dẫn đến việc nhà quản lý điều chỉnh các chỉ tiêu kế toán trên báo cáo tài chính (BCTC) vì lợi ích riêng Những chỉ tiêu này, đặc biệt là các tỷ số thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của công ty, có thể bị thao túng Do đó, các tỷ số khả năng sinh lời và tỷ số hoạt động có thể được sử dụng để dự báo gian lận trong BCTC.

Thứ hai, trong mối quan hệ giữa chủ nợ và cổ đông của công ty

Trong hợp đồng vay, lý thuyết ủy nhiệm cho rằng có sự phát sinh quan hệ ủy nhiệm giữa chủ nợ và doanh nghiệp Người quản lý đại diện cho doanh nghiệp cũng chính là đại diện cho cổ đông Khi đó, mối quan hệ giữa cổ đông và chủ nợ được hình thành, và cả hai bên sẽ tìm cách tối đa hóa lợi ích của mình Nghiên cứu của Smith và các cộng sự (1979) đã chỉ ra những khía cạnh quan trọng trong mối quan hệ này.

Hữu Đức (2010) đã ghi nhận các phương pháp để chuyển lợi í ch từ phía chủ nợ sang cổ đông như sau:

Công ty chi trả cổ tức cao sẽ làm giảm tài sản đảm bảo cho khoản vay và các chỉ số tài chính liên quan đến khả năng thanh toán nợ Mặc dù việc sử dụng vốn vay để đầu tư vào các dự án sinh lời cao có thể mang lại lợi nhuận lớn cho công ty, nhưng điều này không đồng nghĩa với việc tăng lợi nhuận cho chủ nợ, vì lãi suất vay thường được cố định từ đầu Hơn nữa, các dự án này thường tiềm ẩn rủi ro cao, làm tăng nguy cơ không hoàn trả được khoản vay cho chủ nợ.

Việc vận dụng mối quan hệ ủy nhiệm giữa chủ nợ và cổ đông có thể giúp nhà quản lý điều chỉnh báo cáo tài chính (BCTC) để đáp ứng các giao ước nợ, từ đó cung cấp bức tranh tài chính lành mạnh cho các chủ nợ Do đó, các chỉ số như tỷ số thanh khoản, tỷ số đòn bẩy tài chính và tỷ số cấu trúc tài sản có khả năng dự báo gian lận trong BCTC.

2.4.1.3 Lý thuyết tín hiệu (Signalling theory)

Lý thuyết tín hiệu dựa trên cơ sở đóng góp của 2 nghiên cứu của Arrow (1972) và Schipper (1981)

Lý thuyết tín hiệu giúp giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin giữa doanh nghiệp và nhà đầu tư Theo lý thuyết này, các công ty cần công bố thông tin một cách tự nguyện để gửi tín hiệu tới nhà đầu tư, từ đó tạo sự khác biệt về chất lượng hoạt động so với các công ty khác.

Mô hi ̀nh nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Áp lực tài chính có thể dẫn đến gian lận, khi cá nhân tự tạo cơ hội hoặc do hệ thống kiểm soát nội bộ yếu kém.

2.5 Mô hình nghiên cƣ́u và giả thuyết nghiên cƣ́u

2.5.1 Mô hi ̀nh nghiên cứu

Tác giả đã nghiên cứu nhiều công trình quốc tế về phát hiện và dự báo gian lận báo cáo tài chính, áp dụng nhiều kỹ thuật phân tích khác nhau Nhiều nghiên cứu trong số đó sử dụng kỹ thuật phân tích thống kê, với các biến đầu vào là các tỷ số tài chính, thể hiện khả năng sinh lợi, khả năng thanh khoản, hiệu suất hoạt động, đòn bẩy tài chính và cấu trúc tài sản.

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng nhóm tỷ số của họ có khả năng tiên đoán cao, cho thấy rằng các tỷ số hữu ích từ những nghiên cứu này có thể mang lại kết quả tốt Tuy nhiên, việc tiếp tục thử nghiệm và kiểm tra lại các phát hiện là rất quan trọng, vì kết quả từ một nghiên cứu chỉ có thể áp dụng cho những doanh nghiệp có đặc điểm tương tự.

Các tỷ số tài chính trong phân tích cần được lựa chọn dựa trên cơ sở lý luận vững chắc và có chứng cứ thực nghiệm để chứng minh tính hữu dụng của chúng.

Việc có nhiều tỷ số tài chính để đo lường một mục đích cụ thể là điều bình thường, nhưng không có tỷ số nào được chứng minh là tốt nhất cho mục đích đó Nếu sử dụng tất cả các tỷ số vào mô hình phân tích, sẽ tốn kém về thời gian và chi phí mà không cải thiện khả năng dự báo của mô hình Do đó, bước đầu tiên cần thực hiện là phân nhóm các tỷ số tài chính một cách hợp lý.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế nhằm mục đích đo lường và lựa chọn các tỷ số tài chính phù hợp để đưa vào mô hình nghiên cứu.

Tác giả đã tổng hợp và kế thừa các kết quả nghiên cứu trước đó để đưa ra 5 nhóm tỷ số quan trọng trong mô hình, bao gồm: (1) tỷ số sinh lợi, (2) tỷ số hoạt động, (3) tỷ số thanh khoản, (4) tỷ số đòn bẩy tài chính và (5) tỷ số cấu trúc tài sản.

Mô hình nghiên cứu tổng quát như sau:

Gian lâ ̣n = f(tỷ số sinh lợi , tỷ số ho ạt động, tỷ số thanh khoản , tỷ số đòn bẩy tài chính, tỷ số cấu trúc tài sản)

2.5.2 Phát triển giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên mô hình nghiên cứu, kết quả từ các nghiên cứu liên quan và phân tích các lý thuyết nền tảng, tác giả đã xây dựng các giả thuyết sau đây.

Tỷ số sinh lợi là chỉ số quan trọng để đo lường lợi nhuận của công ty so với tổng mức đầu tư (Ilaboya, 2008) Theo Persons (1995), lợi nhuận thấp có thể tạo động lực cho quản lý trong việc tăng cường khai thác doanh thu hoặc giảm thiểu chi phí.

Nghiên cứu của Kreutzfeldt và Wallace (1986) cho thấy các công ty gặp khó khăn về lợi nhuận thường có nhiều sai sót trong báo cáo tài chính (BCTC) hơn so với các công ty không gặp vấn đề này Kỳ vọng rằng nhà quản lý có thể duy trì hoặc cải thiện lợi nhuận trong quá khứ (Summers & Sweeney, 1998) dẫn đến động lực gian lận BCTC khi kết quả thực tế không đáp ứng mong đợi Khủng hoảng tài chính cũng được xem là một yếu tố thúc đẩy gian lận BCTC (Loebbecke, Eining và Willingham, 1989; Kreutzfeldt và Wallace, 1986) Các nghiên cứu của Spathis (2002), Kaminski & cộng sự (2004), và Dalnial & cộng sự cũng hỗ trợ cho quan điểm này.

(2014), Rasa & cộng sự (2015) luận văn sẽ sử dụng những tỷ số sau đây để đại diện cho tỷ số sinh lợi:

Tỷ số lợi nhuận gộp trên doanh thu (GP/SAL)= Lợi nhuận gộp năm t

Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên doanh thu (NP/SAL)=Lợi nhuận sau thuế năm t

Tỷ số lợi nhuận gộp trên tổng tài sản (GP/TA)= Lợi nhuận gộp năm t

Tổng tài sản cuối năm t

Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (NP/TA)=Lợi nhuận sau thuế năm t

H1: Mối quan hệ giữa GP/SAL và khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) cho thấy sự thống kê có ý nghĩa H2: NP/SAL cũng thể hiện mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC H3: GP/TA cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC H4: Cuối cùng, NP/TA cũng có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC.

Tỷ số hoạt động thể hiện hiệu quả quản lý trong việc sử dụng tài sản, và nhà quản lý có thể sử dụng các tài khoản này để hỗ trợ báo cáo tài chính (Summers & Sweeney, 1998) Nghiên cứu của Loebbecke và cộng sự (1989) chỉ ra rằng tài khoản hàng tồn kho và khoản phải thu liên quan đến 22% và 14% hành vi gian lận trong mẫu của họ Do đó, tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu (INV/SAL) và tỷ số khoản phải thu trên doanh thu (REC/SAL) có thể được xem là các biến đại diện cho tỷ số hoạt động (Persons 1995, Kaminski & cộng sự 2004, Kirkos & cộng sự 2007, Rasa & cộng sự 2015) Các tỷ số này được tính toán để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu INV/SAL =Hàng tồn kho cuối năm t

Tỷ số khoản phải thu trên doanh thu (REC/SAL)=Khoản phải thu cuối năm t

H5: INV/SAL có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC

H6: REC/SAL có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC

Theo Spathis (2002), các công ty tối ưu hóa việc sử dụng tài sản và nguồn lực có khả năng tạo ra lợi nhuận, điều này thường được coi là chỉ số hiệu suất của công ty Do đó, luận văn này áp dụng tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (SAL/TA) để tiến hành nghiên cứu, dựa trên các nghiên cứu trước đó của Persons (1995), Kaminski và cộng sự (2004), Dalnial và cộng sự (2014), Kirkos và cộng sự (2007), cùng Rasa và cộng sự (2015).

Tỷ số này được tính như sau:

Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản SAL/TA = Doanh thu thuần năm t

H7: SAL/TA có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC

Thanh khoản mô tả khả năng chuyển đổi tài sản hiện tại thành tiền mặt một cách dễ dàng để đáp ứng nghĩa vụ ngắn hạn, đồng thời vẫn duy trì đủ thặng dư cho hoạt động Theo Chordia, Roll và Avanidhar (2005), thanh khoản thể hiện khả năng của công ty trong việc bán một lượng lớn tài sản với mức giá hợp lý nhằm thực hiện các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn.

Theo nghiên cứu của Dechow và cộng sự (1996), động lực tránh vi phạm giao ước nợ đóng vai trò quan trọng trong các thao tác thu nhập.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu

Tác giả áp dụng phương pháp định lượng trong nghiên cứu, dựa trên hệ thống lý luận toàn cầu để biện luận cho mô hình và giả thuyết của mình Để xử lý dữ liệu thu thập, tác giả sử dụng thống kê mô tả nhằm tóm tắt mẫu, cùng với công cụ SPSS để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với dữ liệu và kiểm định các giả thuyết trong mô hình.

Quy trình nghiên cứu được thực hiện thông qua các bước chính được trình bày trong hình 3.1

Hình 3 1: Quy trình nghiên cứu

Xác định vấn đề nghiên cứu

Tổng hợp các nghiên cứu trước liên quan và lý thuyết nền tảng

Xây dựng mô hình nghiên cứu Thu thập và xử lý số liệu

Phân tích và bàn luận kết quả

Mô hình hồi quy và đo lường biến trong mô hình

Có nhiều phương pháp và kỹ thuật để xây dựng mô hình dự báo khả năng gian lận BCTC, nhưng mô hình hồi quy logistic được ưa chuộng hơn cả nhờ tính tiện lợi trong phân tích và độ chính xác tương đối cao Mặc dù các phương pháp thống kê hiện đại có thể mang lại kết quả dự báo chính xác hơn, chúng lại yêu cầu kích thước mẫu lớn và thời gian nghiên cứu dài Do đó, tác giả quyết định chọn mô hình hồi quy logistic để phát triển mô hình dự báo trong khuôn khổ và thời gian cho phép của luận văn.

Trong nghiên cứu này, tác giả xác định biến phụ thuộc FRAUD để đánh giá khả năng xảy ra gian lận báo cáo tài chính (BCTC), với giá trị 1 cho các công ty gian lận và 0 cho các công ty không gian lận Nghiên cứu sử dụng 16 tỷ số tài chính, đại diện cho 5 nhóm tỷ số: tỷ số sinh lợi, tỷ số hoạt động, tỷ số thanh khoản, tỷ số đòn bẩy và tỷ số cấu trúc tài sản.

Mô hình nghiên cứu tổng quát theo phương pháp hồi quy Binary logistic như sau:

The fraud model can be expressed as a linear equation: FRAUD = b0 + b1(GP/SAL) + b2(NP/SAL) + b3(GP/TA) + b4(NP/TA) + b5(INV/SAL) + b6(REC/SAL) + b7(SAL/TA) + b8(CA/CL) + b9(WC/TA) + b10(TLTA) + b11(TLEq) + b12(CATA) + b13(INVTA) + b14(REC/TA) + b15(CASHCA) + b16(RE/Eq) + e This equation incorporates various financial ratios to analyze the relationship between different financial metrics and the likelihood of fraud.

3.2.2 Đo lường biến trong mô hình

3.2.2.1 Đo lường biến phụ thuộc

Kiểm toán viên và các nhà phân tích thường áp dụng ngưỡng 10% để xác định sự thay đổi vật chất trong tài khoản hoặc tỷ lệ (Green, 1991; Loebbecke & Steinbart, 1987; Kinney, 1987).

Trong luận văn thạc sĩ Kinh tế, tác giả phân tích khả năng gian lận báo cáo tài chính (BCTC) bằng cách sử dụng 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.

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; ngược lại, nếu chênh lệch lợi nhuận nhỏ hơn 5%, FRAUD được mã hóa là 0 Lợi nhuận sau kiểm toán được coi là lợi nhuận chính xác vì đã được kiểm toán viên chấp thuận Tác giả sử dụng giá trị tuyệt đối để không phân biệt giữa chênh lệch dương (khai báo lợi nhuận cao) và chênh lệch âm (che giấu lợi nhuận).

3.2.2.2 Đo lường biến độc lập

Mô hình nghiên cứu của luận văn bao gồm 16 biến độc lập, với tên biến, ký hiệu và phương pháp đo lường được trình bày chi tiết trong Bảng 3.1.

Bảng 3 1 Danh sách biến độc lập và phương pháp đo lường

STT Tên biến Mã biến Phương pháp tính Nghiên cƣ́u

Dâu kì vọng của hệ số hồi quy

Tỷ số lợi nhuận gộp trên doanh thu

Lợi nhuận gộp năm t/Doanh thu thuần năm t

Dâu kì vọng của hệ số hồi quy

Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên doanh thu

Lợi nhuận sau thuế năm t/Doanh thu thuần năm t

Tỷ số lợi nhuận gộp trên tổng tài sản

Lợi nhuận gộp năm t/Tổng tài sản cuối năm t

Kirkos & cộng sự (2007); Mehta& cộng sự (2012);

Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế năm t/Tổng tài sản cuối năm t

Kaminski & cộng sự (2004); Mehta& cộng sự (2012);

Dấu kì vọng của hệ số hồi quy

Tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu

Hàng tồn kho cuối năm t/Doanh thu thuần năm t

Tỷ số khoản phải thu trên doanh thu

Khoản phải thu cuối năm t/Doanh thu thuần năm t

Dalnial & cộng sự (2014); Rasa & cộng sự (2015)

Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản

Doanh thu thuần năm t/Tổng tài sản cuối năm t

Kirkos & cộng sự (2007); Rasa & cộng sự (2015)

Tỷ số thanh khoản hiện hành

Tài sản ngắn hạn cuối năm t/Nợ ngắn hạn cuối năm t

Aris & cộng sự (2015); Rasa & cộng sự (2015)

Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản

(Tài sản ngắn hạn cuối năm t – Nợ ngắn hạncuối năm t)/Tổng tài sản cuối năm t

Tỷ số đòn bẩy tài chính

Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản

Nợ phải trả cuối năm t/Tổng tài sản cuối năm t

Tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu

Nợ phải trả cuối năm t/Vốn chủ sở hữu cuối năm t

Mehta & cộng sự (2012); Dalnial & cộng sự (2014);

Tỷ số cấu trúc tài sản

Tỷ số tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản

Tài sản ngắn hạn cuối năm t / Tổng tài sản cuối năm t

Tỷ số hàng tồn kho trên tổng tài sản

Hàng tồn kho cuối năm t / Tổng tài sản cuối năm t

Kaminski & cộng sự (2004); Rasa & cộng sự (2015)

Tỷ số khoản phải thu trên tổng tài sản

Khoản phải thu cuối năm t / Tổng tài sản cuối năm t

Tỷ số tiền mặt trên tài sản ngắn hạn

Tiền và các khoản tương đương tiền cuối năm t / Tài sản ngắn hạn cuối năm t

Rajan & Nasib (2012); Rasa & cộng sự (2015)

Tỷ số lợi nhuận giữ lại trên vốn chủ sở hữu

Lợi nhuận sau thuế chưa phân phối cuối năm t/

Vốn chủ sở hữu cuối năm t

Rajan & Nasib (2012); Rasa & cộng sự (2015)

Nguồn: tác giả tổng hợp

Trong luận văn này, tác giả lựa chọn sử dụng số liệu cuối năm cho các chỉ tiêu thay vì số liệu bình quân, do thực tế cho thấy các hành vi sai phạm thường xảy ra vào thời điểm cuối năm.

Thiết kế nghiên cứu

Vào tháng 8 năm 2016, tác giả đã tiến hành nghiên cứu với tổng số 694 công ty niêm yết trên cả hai sàn giao dịch Trong đó, có 315 công ty niêm yết trên sàn HSX và 377 công ty trên sàn HNX.

Trong luận văn này, tác giả thu thập dữ liệu từ hai nhóm mẫu: nhóm có gian lận báo cáo tài chính (BCTC) và nhóm không có gian lận BCTC, lấy từ các công ty niêm yết trên hai sàn giao dịch trong hai năm 2014-2015 Các công ty được chọn không bao gồm các định chế tài chính như ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư và công ty bảo hiểm, do tính chất hoạt động kinh doanh của chúng có đặc thù riêng, dẫn đến sự khác biệt về chuẩn mực kế toán trong việc trình bày và công bố thông tin trên BCTC Sau khi loại bỏ những công ty không đáp ứng tiêu chí, từ 694 công ty ban đầu, còn lại 557 công ty (257 công ty từ sàn HOSE và 300 công ty từ sàn HNX).

Quy trình chọn mẫu được tiến hành như sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu và tính toán chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán BCTC năm 2015 của 557 công ty theo công thức:

Chênh lệch lợi nhuận │Lợi nhuận trước kiểm toán – Lợi nhuận sau kiểm toán│

Bước 2: Xác định mẫu gian lận

Các công ty có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán lớn hơn 10% được phân loại là mẫu gian lận, tạo ra ranh giới rõ ràng giữa mẫu gian lận và không gian lận Kết quả cho thấy có 132 công ty thỏa mãn điều kiện này.

Bước 3: Xác định mẫu đối ứng (mẫu không gian lận)

Mẫu đối ứng được chọn phải có quy mô và ngành nghề tương đồng với mẫu gian lận, nhưng không thuộc loại gian lận (Beasley, 1996; Lou & Wang, 2011; Skousen & cộng sự, 2009) Do số lượng công ty niêm yết trong một số ngành hạn chế và nhiều công ty đã được phân loại là gian lận, tác giả chấp nhận rằng mẫu đối ứng có thể có sự chênh lệch lợi nhuận, nhưng mức chênh lệch này không vượt quá 5%.

Quy mô công ty được xác định khi tổng tài sản hoặc tổng doanh thu của một công ty trong mẫu đối ứng tương đương với ±30% so với tổng tài sản hoặc tổng doanh thu của công ty gian lận trong năm trước đó (năm t-1).

Ngành nghề của các công ty niêm yết phi tài chính được phân loại theo 9 lĩnh vực chính theo phân ngành của CafeF, bao gồm: Bất động sản & xây dựng, Công nghiệp, Dịch vụ, Hàng tiêu dùng, Nông nghiệp, Năng lượng, Viễn thông, Công nghệ và Y tế.

Bước 4: Tiến hành loại bỏ các mẫu gian lận và các mẫu đối ứng không đủ dữ liệu cho các biến nghiên cứu Kết quả lựa chọn mẫu được thể hiện trong Bảng 3.2.

Bảng 3.2 Kết quả chọn mẫu Số lượng mẫu

Số lươ ̣ng mẫu có chênh lê ̣ch lợi nhuâ ̣n lớn hơn 10% 132

Trừ: Số lượng mẫu không thu thâ ̣p được số liê ̣u hoă ̣c không có mẫu đối ứng

Số lượng mẫu gian lận nghiên cứu 70

Số lượng mẫu đối ứng nghiên cứu 70

Tổng số lượng mẫu nghiên cứu 140

Nghiên cứu của Trần Thị Giang Tân và cộng sự (2015) tập trung vào việc đánh giá rủi ro gian lận báo cáo tài chính ở các công ty niêm yết tại Việt Nam Bài viết được đăng trên Tạp chí Phát triển kinh tế, số 26, trang 74-94 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến tính minh bạch và độ tin cậy của báo cáo tài chính, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro trong môi trường doanh nghiệp hiện đại.

10 Kaminski & cộng sự (2004) Can financial ratios detect fraudulent financial reporting? Managerial Auditing Journal,Vol 19 Iss 1 pp 15– 28

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu sơ cấp từ báo cáo tài chính quý 4 chưa kiểm toán và báo cáo tài chính năm đã kiểm toán của các công ty niêm yết trên sàn HSX và HNX trong giai đoạn 2014 - 2015, được công bố trên trang web đầu tư chứng khoán www.finance.vietstock.vn.

Sau khi thu thập đầy đủ các báo cáo tài chính cần thiết theo yêu cầu của từng biến nghiên cứu, tác giả tiến hành nhập liệu và tính toán chênh lệch lợi nhuận cùng các tỷ số tài chính trên phần mềm Excel 2010 Tiếp theo, tác giả lựa chọn mẫu đối ứng bằng phần mềm Access 2010 Cuối cùng, dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SPSS20.

3.3.3 Quy trình phân tích dữ liệu

Bước 1: Thống kê mô tả

Phân tích thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, cũng như độ lệch chuẩn của các biến trong mô hình Qua đó, có thể nhận diện sự khác biệt giữa hai nhóm gian lận và không gian lận Thống kê mô tả còn giúp xác định phân phối của bộ dữ liệu, từ đó lựa chọn phương pháp kiểm định và mô hình hồi quy phù hợp với bộ dữ liệu.

Bước 3: Kiểm định Paired t-test và kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed- ranks test

Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai nhóm mẫu gian lận và không gian lận nhằm củng cố bằng chứng và tăng độ tin cậy cho kết quả phân tích hồi quy Luận văn sẽ thực hiện kiểm định sự khác biệt này thông qua các phương pháp kiểm định Paired t-test và Wilcoxon.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế sử dụng phương pháp kiểm định matched-pairs signed-ranks test để nhận diện sớm các biến có ảnh hưởng đến khả năng gian lận trên báo cáo tài chính (BCTC) Phương pháp này giúp phân tích và đánh giá chính xác các yếu tố có thể dẫn đến hành vi gian lận, từ đó nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin tài chính.

Bước 4: Phân tích hồi quy Binary logistic

Các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong phân tích tương quan được đưa vào mô hình phân tích Để đảm bảo mô hình hồi quy logistic có kết quả có ý nghĩa, cần thực hiện một số kiểm định, bao gồm kiểm định mức độ phù hợp của mô hình dựa trên chỉ tiêu -2LL (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, sau khi vượt qua tất cả các kiểm định, tác giả sẽ xem xét khả năng dự báo của mô hình hồi quy.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

Phân ti ́ch thống kê mô tả

Trước khi thực hiện các phân tích, tác giả đã xem xét các đặc điểm của mẫu khảo sát và tiến hành phân tích sơ bộ các biến thông qua thống kê mô tả.

4.1.1 Đặc điểm của mẫu nghiên cư ́ u

Bảng 4.1 thể hiện quy mô của các công ty trong mẫu nghiên cứu, được đo lường bằng tổng giá trị tài sản trung bình của hai năm 2014 và 2015 Tỷ lệ các công ty theo quy mô trong mẫu nghiên cứu cho thấy sự phân bổ khá đồng đều.

Bảng 4 1 Quy mô công ty

Giá trị tài sản trung bình/năm Số lượng công ty Phần trăm (%)

Từ trên 500 tỷ đồng đến 1.000 tỷ đồng 18 13%

Từ 100 tỷ đồng đến 500 tỷ đồng 61 43%

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 4 2 Thống kê mẫu theo ngành công nghiê ̣p

Ngành Số lươ ̣ng mẫu gian lận/mẫu đối ứng Tỷ lệ

Bất động sản & xây dựng 21 31%

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hầu hết các công ty trong mẫu nghiên cứu đã bao phủ toàn bộ các ngành theo phân ngành của CafeF, ngoại trừ nhóm ngành Viễn thông, vì không có công ty nào được chọn do không đáp ứng đủ các điều kiện lấy mẫu.

Ngành Bất động sản và xây dựng, Dịch vụ, Công nghiệp, và Nông nghiệp chiếm tỷ trọng cao trong mẫu khảo sát, trong khi các ngành còn lại có tỷ trọng thấp hơn, với ngành Y tế là ngành có tỷ trọng thấp nhất.

4.1.2 Thống kê mô ta ̉ biến phụ thuộc

Nghiên cứu của Trần Thị Giang Tân và cộng sự (2015) đã thu thập số liệu kế toán để phân tích chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán báo cáo tài chính (BCTC) nhằm đánh giá tình trạng gian lận BCTC tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Với ngưỡng 10% chênh lệch lợi nhuận, các công ty có chênh lệch lớn hơn 10% sẽ được phân loại vào nhóm có khả năng gian lận BCTC, trong khi nhóm không có khả năng gian lận sẽ bao gồm các công ty khác.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế chỉ ra rằng các công ty không có chênh lệch lợi nhuận hoặc chênh lệch nhỏ hơn 5% so với các công ty cùng quy mô và ngành trong nhóm có khả năng gian lận Số liệu thống kê mô tả cho hai nhóm công ty được thể hiện trong Bảng 4.3.

Bảng 4 3 Thống kê mô tả khả năng gian lâ ̣n BCTC của các công ty niêm yết

Chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán (%)

Nguồn: Truy xuất từ kết quả phân tích SPSS

Theo bảng thống kê, giá trị trung bình chênh lệch lợi nhuận của mẫu gian lận là 85,87%, với biến động từ 10,96% đến 690,67% Trong khi đó, mẫu không gian lận có giá trị trung bình chênh lệch lợi nhuận chỉ đạt 1,07%, dao động từ 0,00% đến 4,88% Với độ tin cậy 95%, khoảng ước lượng chênh lệch lợi nhuận trung bình cho mẫu các công ty gian lận là (59,55%; 112,19%) và cho mẫu không gian lận là (0,72%; 1,43%) Điều này cho thấy có sự khác biệt rõ ràng về giá trị chênh lệch lợi nhuận trung bình giữa hai nhóm mẫu nghiên cứu.

4.1.3 Thống kê mô ta ̉ biến độc lập

Bảng tiếp theo thể hiện các giá trị thống kê cho mỗi biến tỷ số tài chính

Bảng 4 4 Thống kê mô tả các biến độc lập

Biến Minium Maximum Mean Std Deviation

GL KGL GL KGL GL KGL GL KGL

Biến Minium Maximum Mean Std Deviation

GL KGL GL KGL GL KGL GL KGL

INV/SAL ,0001 ,0001 17,2134 1,7131 ,8350 ,1827 2,3926 ,2406 REC/SAL ,0109 ,0005 ,8043 ,9596 ,2950 ,2357 ,2196 ,2269 SAL/TA ,0317 ,0405 2,8653 5,3201 ,7068 1,4467 ,5710 1,0825

Tỷ số đòn bẩy tài chính

Tỷ số cấu trúc tài sản

CA/TA ,0657 ,0751 ,9807 ,9990 ,5958 ,6321 ,2463 ,2315 INV/TA ,0001 ,0015 ,7039 ,7177 ,1643 ,2517 ,1574 ,1822 REC/TA ,0149 ,0003 ,6451 ,9823 ,2644 ,2471 ,1647 ,1822 CASH/CA ,0011 ,0021 ,8221 ,7805 ,1296 ,2010 ,1670 ,1647 RE/Eq -5,8362 -,3868 ,5510 ,6567 -,0341 ,1534 ,7401 ,1509 Ghi chú: GL: Gian lâ ̣n; KGL: Không gian lâ ̣n

Bảng 4.4 chỉ ra rằng tất cả các biến được kiểm tra đều có sự khác biệt rõ ràng về giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn giữa mẫu công ty gian lận và mẫu công ty không gian lận Một số biến nổi bật với sự khác biệt đáng kể bao gồm giá trị nhỏ nhất như RE/Eq, giá trị lớn nhất như INV/SAL, SAL/TA, CA/CL, TL/Eq, giá trị trung bình như INV/SAL, SAL/TA, CA/CL và độ lệch chuẩn như INV/SAL, CA/CL, TL/Eq Điều này đặt ra câu hỏi liệu có tồn tại biến tỷ số tài chính nào khác không.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế có mối quan hệ đáng kể với khả năng gian lận báo cáo tài chính hay không sẽ được phân tích và kiểm tra trong các bước tiếp theo.

4.2 Phân tích tương quan Để đảm bảo dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu là phù hợp để thực hiện phân tích hồi quy, tác giả tiến hành thực hiện phân tích tương quan nhằm phát hiện những khiếm khuyết của mô hình trước khi thực hiện phân tích hồi quy Hệ số tương quan ha ̣ng Spearman được lựa chọn để đo lường sự tương quan giữa các biến mà không có yêu cầu về phân phối chuẩn Mă ̣c dù đô ̣ ma ̣nh của hê ̣ số tương quan hạng Spearman không bằng với hệ số tương quan Pearson , nhưng nó là phù hợp với dữ liê ̣u và mu ̣c tiêu của nghiên cứu này

Phân tích tương quan là công cụ hữu ích để nhận diện sớm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình Đa cộng tuyến xảy ra khi một biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến độc lập khác Để đánh giá mức độ đa cộng tuyến, có thể sử dụng hệ số tương quan hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF) Theo nghiên cứu của Gujarati & Porter (2009), nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập vượt quá 0.8, mô hình có thể gặp phải lỗi đa cộng tuyến nghiêm trọng Ngoài ra, nếu VIF lớn hơn 10, có thể khẳng định rằng đa cộng tuyến đã xảy ra (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Luận văn này chọn sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để phân tích hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả phân tích chỉ ra rằng FRAUD có mối tương quan thống kê đáng kể với các chỉ số NP/SAL, GP/TA, NP/TA, INV/SAL, REC/SAL, SAL/TA, INV/TA, CASH/CA, và RE/Eq ở mức ý nghĩa 1% (xem chi tiết tại Phụ lục 3).

Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây, cho thấy các tỷ số tài chính như SAL/TA có khả năng dự báo gian lận báo cáo tài chính (BCTC) hiệu quả.

2002), NP/TA (Alade & cộng sự, 2014; Dalnial & cô ̣ng sự, 2014), GP/TA (Kirkos

Các nghiên cứu của cộng sự (2007) và REC/SAL (Dalnial & cô ̣ng sự, 2014; Rasa & cô ̣ng sự, 2015) đã chỉ ra rằng các tỷ số đòn bẩy như CASH/CA (Rasa & cô ̣ng sự, 2015) đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế tài chính và tỷ số thanh khoản không được liệt kê trong danh sách, mặc dù nhiều nghiên cứu trước đây đã khẳng định sự hữu ích của các tỷ số này trong việc phát hiện gian lận (Persons, 1995; Spathis, 2002).

Ngoài ra, khi kiểm tra đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, cả

Kiểm định Paired t-test và Kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks

Để xác định khả năng phân biệt giữa hai mẫu gian lận và không gian lận của các biến tỷ số tài chính trong Mô hình 1, tác giả đã thực hiện kiểm định Paired t-test nhằm kiểm tra sự tương đồng về giá trị trung bình giữa hai nhóm Đồng thời, kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test cũng được sử dụng để đánh giá sự giống nhau về phân phối của hai nhóm này.

Kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm gian lận và không gian lận ở các biến độc lập như GP/TA, NP/TA, INV/SAL, SAL/TA, INV/TA, CASH/CA, RE/Eq trong cả hai kiểm định Tuy nhiên, biến REC/SAL chỉ có ý nghĩa thống kê trong kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test.

Bảng 4 5 Kết quả kiểm định Paired t-test và Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test

Tỷ số đòn bẩy tài chính

Phân ti ́ch hồi quy Binary logistic

Mô hình nghiên cứu tổng quát của tác giả ban đầu bao gồm 1 biến phụ thuộc và 16 biến độc lập Sau khi thực hiện các kiểm định ban đầu, mô hình hồi quy Binary logistic còn lại 1 biến phụ thuộc và 9 biến độc lập.

FRAUD = b 0 + b 1 NP/SAL + b 2 GP/TA + b 3 NP/TA + b 4 INV/SAL + b 5 REC/SAL + b 6 SAL/TA + b 7 INV/TA+ b 8 CASH/CA + b 9 RE/Eq+ e (Mô hình 2)

Kiểm đi ̣nh Wald về ý nghĩa của các hê ̣ số hồi quy

Mô hình Binary Logistic yêu cầu kiểm định giả thuyết rằng các hệ số hồi quy khác 0 Nếu tất cả các hệ số hồi quy từ b0 đến b9 đều bằng 0, xác suất xảy ra gian lận hay không gian lận từ mô hình sẽ là như nhau Trong hồi quy tuyến tính, kiểm định t được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0: βk = 0 Ngược lại, trong hồi quy Binary Logistic, đại lượng Wald Chi Square được áp dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy tổng thể.

Bảng 4.6 Kết quả kiểm đi ̣nh Wald (Mô hình 2)

Biến B S.E Wald df Sig Exp(B)

Step 1 a Tỷ số sinh lợi

Kết quả từ Bảng 4.6 cho thấy các biến NP/SAL, NP/TA, INVSAL, RECSAL, CASH/CA, RE/Eq có giá trị Sig lớn hơn 0.05, do đó không có ý nghĩa thống kê trong việc đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính Ngược lại, các biến GP/TA, SAL/TA, INV/TA có ý nghĩa thống kê với Sig < 0,05, cho thấy chúng có mối quan hệ nhân quả với biến FRAUD.

Theo nghiên cứu của Trọng và Ngọc (2008), các biến có thể có hệ số tương quan thống kê nhưng không nhất thiết thể hiện mối quan hệ nhân quả Phân tích tương quan trong Mô hình 1 cho thấy từ 16 biến độc lập, chỉ có 9 biến có mối quan hệ tương quan ý nghĩa với biến phụ thuộc Sau khi thực hiện kiểm định Wald cho Mô hình 2, chỉ 3 biến GP/TA, SAL/TA và INV/TA được xác định có mối quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc Điều này cho thấy chỉ 3 biến này có khả năng phân loại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thành hai nhóm: nhóm có khả năng gian lận và nhóm không có khả năng gian lận báo cáo tài chính, với độ tin cậy trên 95%.

Phân tích hồi quy Binary logistic với các biến có ý nghĩa thống kê

Sau khi loại đi 6 biến không có ý nghĩa thống kê trong Mô hình 2, mô hình hồi quy với các biến còn lại như sau:

FRAUD = b 0 + b 1 GP/TA + b 2 SAL/TA + b 3 INV/TA + e (Mô hình 3)

Thực hiện phân tích hồi quy Binary logistic với 3 biến này, được kết quả như Bảng 4.7

Bảng 4.7 Kết quả kiểm đi ̣nh Wald (Mô hình 3)

Biến B S.E Wald df Sig Exp(B)

Kết quả phân tích cho thấy giá trị mức ý nghĩa sig của các biến đều có giá trị

Mô hình 3 cho thấy các biến độc lập có mối quan hệ thống kê có ý nghĩa với biến phụ thuộc FRAUD, với mức độ tin cậy đạt 99% Các hệ số hồi quy có dấu phù hợp với kỳ vọng.

Kiểm định mức độ giải thích của mô hình hồi quy Binary logistic cho thấy tổ hợp liên hệ tuyến tính của các hệ số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích biến phụ thuộc Kết quả kiểm định ở Bảng 4.8 chỉ ra rằng khả năng giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong Mô hình 3 đạt ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 99%.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mô hình (Omnibus)

Omnibus Tests of Model Coefficients

Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Bảng 4.9 cho thấy kết quả độ phù hợp của Mô hình 3 trong phân tích hồi quy Binary logistic Chỉ tiêu -2 Log likehood (-2LL) càng nhỏ, mức độ phù hợp của mô hình càng cao Hệ số Nagelkerke R Square đạt 0,358, cho thấy 35,8% sự thay đổi của biến FRAUD được giải thích bởi các biến GP/TA, SAL/TA, INV/TA, trong khi phần còn lại là do sai số thống kê và các yếu tố khác.

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (-2LL)

Nguồn: Truy xuất từ kết quả phân tích SPSS Kiểm định mức độ dự báo của mô hình

Bảng 4.10 cho thấy tỷ lệ dự báo đúng của mô hình, với 46 trong 70 trường hợp mẫu không gian lận được dự báo chính xác, đạt tỷ lệ 65,7% Đối với 70 trường hợp mẫu gian lận, mô hình dự báo đúng 50 trường hợp, tương ứng với tỷ lệ 71,4% Tỷ lệ dự báo đúng tổng thể của mô hình là 68,6%.

Bảng 4.10 Kết quả dự báo của mô hình

Khả năng gian lận Tỷ lệ dự báo đúng (%)

Không gian lận Gian lận

Tỷ lệ dự báo đúng bình quân (%) 68,6

Để so sánh mức độ khớp giữa giá trị tiên đoán và giá trị quan sát, tác giả sử dụng kiểm định Hosmer and Lemeshow Test Giả thuyết không của kiểm định này là giá trị quan sát bằng giá trị tiên đoán Quy tắc quyết định cho thấy nếu giá trị chi-square nhỏ hơn 15 và giá trị sig lớn hơn 0,05, thì có thể khẳng định sự phù hợp giữa hai giá trị này (Tinoco & Wilson).

Năm 2013, nghiên cứu cho thấy rằng giả thuyết không và giá trị tiên đoán không khác biệt tại mức ý nghĩa 5%, điều này chỉ ra rằng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu mẫu.

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig

Kết quả từ Bảng 4.11 cho thấy chi-square là 7,806, nhỏ hơn 15, và giá trị sig là 0,453, lớn hơn 0,05 Điều này cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết không, tức là giá trị tiên đoán và giá trị quan sát không có sự khác biệt tại mức ý nghĩa 5%.

Thảo luận kết quả hồi quy

 Vai trò ảnh hưởng của các biến

Từ các kết quả trên, phương trình hồi quy Binary logistic được viết lại như sau:

FRAUD = 2,538 - 5,423GP/TA – 1,002SAL/TA– 3,483INV/TA + e (*)

Theo phương trình, ba biến GP/TA, SAL/TA, và INV/TA đều có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng xảy ra gian lận báo cáo tài chính, thể hiện qua các hệ số hồi quy âm.

Hệ số góc của GP/TA là -5,423, có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy tác động riêng của biến GP/TA – tỷ lệ lợi nhuận gộp trên tổng tài sản đến xác suất gian lận BCTC Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu của hệ số trong mô hình đã trình bày trước đó Cụ thể, tỷ lệ lợi nhuận gộp trên tổng tài sản càng cao thì khả năng gian lận BCTC càng thấp.

Hệ số góc của SAL/TA là -1,002, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này cho thấy khi hiệu quả hoạt động của công ty tăng lên, khả năng gian lận báo cáo tài chính sẽ giảm Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu của hệ số trong mô hình đã trình bày trước đó.

Hệ số góc của INV/TA là -3,483, cho thấy mối quan hệ nghịch đáng kể giữa tỷ số hàng tồn kho trên tổng tài sản và khả năng gian lận báo cáo tài chính, với mức ý nghĩa thống kê 1%.

Tiêu đề	Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Của Các Công Ty Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
Tác giả	Giang Thanh Thủy
Người hướng dẫn	PGS.TS. Bùi Văn Dương
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp.Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kế toán
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2017
Thành phố	Tp.Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	115
Dung lượng	2,41 MB