I. Phát hiện gian lận tài chính Tổng quan và lý thuyết
Phần này khảo sát nghiên cứu gian lận tài chính, đặc biệt tập trung vào phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Nghiên cứu gian lận tài chính đã phát triển đáng kể. Các nghiên cứu như của Altman (1968) với chỉ số Z-Score, đã giúp dự đoán nguy cơ phá sản, gián tiếp liên quan đến phát hiện gian lận báo cáo tài chính. ACFE (1993-2012) cho thấy gian lận tài chính kéo dài trung bình 18 tháng trước khi bị phát hiện, nhấn mạnh khó khăn trong phát hiện gian lận báo cáo tài chính. KPMG (1999) chỉ ra kiểm soát nội bộ yếu là nguyên nhân chính. Các nghiên cứu sau này như Spathis (2002), Skousen (2009), Lou và Wang (2011), Tarjo và Nural (2015) đã tập trung vào các chỉ số tài chính và mô hình dự đoán, bao gồm mô hình M Score, để cải thiện phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Nghiên cứu gian lận tài chính trong nước cũng đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về thực trạng và giải pháp. Phát hiện gian lận báo cáo tài chính đòi hỏi sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn.
1.1. Mô hình phân tích gian lận Ứng dụng chỉ số Z Score và M Score
Chỉ số Z-Score của Altman (1968), ban đầu dùng để dự đoán phá sản, được ứng dụng gián tiếp trong phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Mô hình phân tích gian lận này dựa trên phân tích tài chính. Mô hình M Score của Beneish (1999) là một mô hình phân tích gian lận khác, tập trung vào phát hiện gian lận cụ thể hơn. Ứng dụng mô hình M Score trong nghiên cứu này là trọng tâm. Các nghiên cứu quốc tế như Tarjo và Nural (2015) đã kết hợp mô hình M Score với khai phá dữ liệu để nâng cao độ chính xác. Hiệu quả của mô hình M Score trong bối cảnh Việt Nam cần được đánh giá. Nghiên cứu này sẽ so sánh kết quả của mô hình M Score với các báo cáo tài chính đã được kiểm toán để đánh giá khả năng phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Tỷ lệ phát hiện đúng của mô hình M Score sẽ được tính toán và phân tích.
1.2. Thực trạng gian lận báo cáo tài chính ở Việt Nam
Mặc dù có hệ thống kiểm toán chặt chẽ, gian lận báo cáo tài chính vẫn xảy ra ở Việt Nam. Số liệu Vietstock (2017) cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp niêm yết điều chỉnh báo cáo tài chính sau kiểm toán rất cao, cho thấy vấn đề về chất lượng báo cáo tài chính. Gian lận báo cáo tài chính bất động sản đặc biệt đáng quan tâm vì giá trị giao dịch lớn. Nghiên cứu này tập trung vào gian lận báo cáo tài chính bất động sản tại Việt Nam. Việc hiểu rõ thực trạng gian lận báo cáo tài chính là nền tảng để đánh giá hiệu quả của mô hình M Score. Gian lận báo cáo tài chính ảnh hưởng đến nhà đầu tư và nền kinh tế. Nghiên cứu này đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về gian lận báo cáo tài chính tại Việt Nam, đặc biệt trong ngành bất động sản.
II. Ứng dụng mô hình M Score trong đánh giá rủi ro tài chính ngành bất động sản
Phần này tập trung vào ứng dụng mô hình M Score để đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính bất động sản. Mô hình M Score được lựa chọn vì khả năng phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Ứng dụng mô hình M Score trong ngành bất động sản cần được xem xét kỹ lưỡng. Đánh giá rủi ro tài chính bất động sản là một lĩnh vực quan trọng. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 60 công ty bất động sản niêm yết năm 2021. Phân tích báo cáo tài chính bất động sản là cơ sở để áp dụng mô hình M Score. Kết quả sẽ cho thấy khả năng dự đoán gian lận báo cáo tài chính của mô hình M Score trong ngành này.
2.1. Phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng phân tích báo cáo tài chính bất động sản để xây dựng cơ sở dữ liệu. Phân tích dữ liệu tài chính được thực hiện để tính toán chỉ số M Score cho từng công ty. Thống kê mô tả và phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình M Score. Kiểm định giả thuyết được thực hiện để đảm bảo tính chính xác. Xử lý dữ liệu được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính khách quan. Phương pháp nghiên cứu này đảm bảo tính khoa học và độ tin cậy của kết quả. Phân tích dữ liệu tài chính là bước quan trọng để đưa ra kết luận chính xác. Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp rất quan trọng.
2.2. Kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu quả mô hình M Score
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình M Score có khả năng phát hiện gian lận báo cáo tài chính trong ngành bất động sản. Độ chính xác của mô hình M Score được đánh giá dựa trên so sánh với báo cáo tài chính sau kiểm toán. Đánh giá rủi ro tài chính được thực hiện dựa trên kết quả tính toán M Score. Giám sát rủi ro tài chính trong ngành bất động sản cần được tăng cường. Kết luận của nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư, kiểm toán viên và cơ quan quản lý. Nghiên cứu này góp phần nâng cao quản lý rủi ro tài chính trong ngành bất động sản. Phân tích xu hướng gian lận cũng được thực hiện dựa trên kết quả.
III. Kiến nghị và hạn chế nghiên cứu
Phần này đưa ra các kiến nghị để cải thiện việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính và giảm sát rủi ro tài chính trong ngành bất động sản. Kiến nghị dành cho cơ quan nhà nước, kiểm toán viên, nhà đầu tư và doanh nghiệp. Kiến nghị này nhằm nâng cao minh bạch báo cáo tài chính và giảm thiểu gian lận báo cáo tài chính. Nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu, ví dụ như phạm vi thời gian và mẫu nghiên cứu. Những hạn chế này cần được xem xét trong các nghiên cứu tiếp theo. Cải tiến mô hình M Score cũng được đề xuất. Nghiên cứu này tạo nền tảng cho các nghiên cứu sâu rộng hơn về gian lận báo cáo tài chính.
