Luận Văn Thạc Sĩ: Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Của Các Công Ty Niêm Yết Tại Việt Nam

Luận văn thạc sĩ phân tích chế định sở hữu nhà ở tại Việt Nam cho người Việt Nam định cư ở nước ngoài, nêu rõ các quy định và thực tiễn.

• Tác giả: Giang Thanh Thủy
• Người hướng dẫn: PGS. Bùi Văn Dương
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kế toán
• Đề tài: Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Của Các Công Ty Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp mới của nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu của luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 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
• 1.1.2. Nghiên cứu phát hiện và dự báo gian lận BCTC
• 1.2. Các nghiên cứu công bố trong nước
• 1.2.1. Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến gian lận BCTC
• 1.2.2. Nghiên cứu phát hiện và dự báo gian lận BCTC
• 1.3. Khe hổng nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về gian lận và gian lận BCTC
• 2.1.1. Tổng quan về gian lận
• 2.1.1.1. Định nghĩa gian lận
• 2.1.1.2. Phân loại gian lận
• 2.1.2. Tổng quan về gian lận BCTC
• 2.1.2.1. Định nghĩa gian lận BCTC
• 2.1.2.2. Những phương pháp thực hiện gian lận trên BCTC phổ biến
• 2.2. Tỷ số tài chính
• 2.2.1. Tỷ số tài chính và ý nghĩa
• 2.2.2. Phân nhóm tỷ số tài chính
• 2.3. Các mô hình phát hiện gian lận BCTC
• 2.3.1. Mô hình Logit và Probit
• 2.3.2. Mô hình khai phá dữ liệu
• 2.4. Lý thuyết giải thích hành vi gian lận
• 2.4.1. Lý thuyết hợp đồng (Contractual theory). Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory)
• 2.4.2. Lý thuyết nghiên cứu hành vi gian lận
• 2.4.2.1. Lý thuyết tam giác gian lận
• 2.4.2.2. Lý thuyết bàn cân gian lận
• 2.5. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
• 2.5.1. Mô hình nghiên cứu
• 2.5.2. Phát triển giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Quy trình nghiên cứu
• 3.4. Mô hình hồi quy và đo lường biến trong mô hình
• 3.4.1. Mô hình hồi quy
• 3.4.2. Đo lường biến trong mô hình
• 3.4.2.1. Đo lường biến phụ thuộc
• 3.4.2.2. Đo lường biến độc lập
• 3.5. Thiết kế nghiên cứu. Mẫu nghiên cứu
• 3.6. Thu thập dữ liệu
• 3.7. Quy trình phân tích dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
• 4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.1.1. Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
• 4.1.2. Thống kê mô tả biến phụ thuộc
• 4.1.3. Thống kê mô tả biến độc lập
• 4.2. Phân tích tương quan
• 4.3. Kiểm định Paired t-test và Kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test
• 4.4. Phân tích hồi quy Binary logistic
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý NGHIÊN CỨU
• 5.1. Các hàm ý chính sách
• 5.1.1. Đối với công ty kiểm toán
• 5.1.2. Đối với cơ quan quản lý nhà nước
• 5.1.3. Đối với các nhà đầu tư
• 5.1.4. Đối với ban quản trị công ty
• 5.2. Hạn chế của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Tại Việt Nam

Đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính là một vấn đề quan trọng trong quản lý tài chính doanh nghiệp. Tại Việt Nam, sự minh bạch trong báo cáo tài chính đang ngày càng được chú trọng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình gian lận báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết.

1.1. Khái Niệm Về Gian Lận Tài Chính

Gian lận tài chính là hành vi cố ý làm sai lệch thông tin tài chính nhằm mục đích lừa đảo. Điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các nhà đầu tư và thị trường chứng khoán.

1.2. Tình Hình Gian Lận Tài Chính Tại Việt Nam

Tại Việt Nam, tỷ lệ gian lận trong báo cáo tài chính đang gia tăng. Nhiều công ty niêm yết đã bị phát hiện có sai lệch lớn trong báo cáo tài chính sau kiểm toán.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Tài Chính

Việc đánh giá khả năng gian lận tài chính gặp nhiều thách thức. Các công ty thường sử dụng các phương pháp không minh bạch để che giấu thông tin. Điều này làm cho việc phát hiện gian lận trở nên khó khăn hơn. Các nhà đầu tư và kiểm toán viên cần có công cụ hiệu quả để nhận diện rủi ro gian lận.

2.1. Các Phương Pháp Phát Hiện Gian Lận

Có nhiều phương pháp để phát hiện gian lận tài chính, bao gồm phân tích tỷ số tài chính và kiểm toán nội bộ. Tuy nhiên, không phải phương pháp nào cũng hiệu quả trong mọi trường hợp.

2.2. Rủi Ro Gian Lận Trong Các Ngành Khác Nhau

Các ngành như xây dựng và bất động sản thường có tỷ lệ gian lận cao hơn. Điều này đòi hỏi các nhà đầu tư phải cẩn trọng hơn khi đánh giá các công ty trong những lĩnh vực này.

III. Phương Pháp Đánh Giá Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy logistic để đánh giá khả năng gian lận. Mô hình này giúp xác định các yếu tố tài chính có liên quan đến gian lận. Việc áp dụng mô hình này có thể giúp các kiểm toán viên và nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Logistic

Mô hình hồi quy logistic là một công cụ mạnh mẽ để dự đoán khả năng gian lận. Nó cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và khả năng gian lận.

3.2. Các Biến Tài Chính Quan Trọng

Các biến tài chính như tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA) và tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) có thể giúp dự đoán khả năng gian lận. Việc phân tích các biến này là rất cần thiết.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu Về Gian Lận Tài Chính

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong thực tiễn để cải thiện quy trình kiểm toán và quản lý tài chính. Các công ty kiểm toán có thể sử dụng các công cụ phát hiện gian lận để nâng cao chất lượng dịch vụ của mình.

4.1. Cải Thiện Quy Trình Kiểm Toán

Việc áp dụng các phương pháp phát hiện gian lận trong kiểm toán có thể giúp nâng cao độ tin cậy của báo cáo tài chính. Điều này cũng giúp bảo vệ lợi ích của các nhà đầu tư.

4.2. Đề Xuất Chính Sách Cho Các Doanh Nghiệp

Các doanh nghiệp cần xây dựng chính sách minh bạch và trách nhiệm trong báo cáo tài chính. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu gian lận mà còn nâng cao uy tín của công ty.

V. Kết Luận Về Khả Năng Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Tại Việt Nam

Nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng gian lận báo cáo tài chính tại Việt Nam là một vấn đề nghiêm trọng. Cần có các biện pháp mạnh mẽ để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tương lai của việc đánh giá gian lận tài chính sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của các công cụ và phương pháp mới.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu Gian Lận Tài Chính

Nghiên cứu gian lận tài chính sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của công nghệ. Các công cụ phân tích dữ liệu lớn có thể giúp phát hiện gian lận hiệu quả hơn.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Nhà Đầu Tư

Các nhà đầu tư nên chú ý đến các dấu hiệu gian lận trong báo cáo tài chính. Việc sử dụng các công cụ phân tích có thể giúp họ đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Gian lận báo cáo tài chính (BCTC) là một vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến niềm tin của nhà đầu tư và sự ổn định của thị trường chứng khoán. Theo báo cáo của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE), tổn thất do gian lận tài chính toàn cầu vượt quá một nghìn tỷ USD mỗi năm. Tại Việt Nam, tỷ lệ doanh nghiệp niêm yết phải điều chỉnh số liệu lợi nhuận sau kiểm toán luôn trên 70% trong giai đoạn 2012-2015, đặc biệt ở các ngành xây dựng, bất động sản, thực phẩm và kim loại. Điều này cho thấy chất lượng và tính minh bạch của BCTC còn nhiều hạn chế, gây ra rủi ro lớn cho các nhà đầu tư và các bên liên quan.

Luận văn tập trung nghiên cứu khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2014-2015, với mẫu nghiên cứu gồm 70 công ty trên hai sàn HSX và HNX. Mục tiêu chính là xây dựng và kiểm định mô hình dự báo khả năng gian lận dựa trên các tỷ số tài chính đơn giản nhưng hiệu quả, nhằm hỗ trợ kiểm toán viên, nhà đầu tư và các bên liên quan trong việc phát hiện sớm rủi ro gian lận. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng thông tin tài chính, góp phần ổn định và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết nền tảng về gian lận và hành vi gian lận trong báo cáo tài chính, bao gồm:

• Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory): Mô tả mối quan hệ giữa cổ đông (bên ủy nhiệm) và nhà quản lý (bên được ủy nhiệm), trong đó thông tin bất cân xứng và lợi ích cá nhân có thể dẫn đến hành vi gian lận nhằm tối đa hóa lợi ích riêng của nhà quản lý.
• Lý thuyết tam giác gian lận (Fraud Triangle): Đề xuất ba yếu tố cần thiết để xảy ra gian lận là áp lực, cơ hội và thái độ cá nhân.
• Lý thuyết tín hiệu (Signaling theory): Giải thích việc doanh nghiệp lựa chọn chính sách kế toán để truyền tải thông tin đến nhà đầu tư, có thể dẫn đến việc điều chỉnh số liệu tài chính nhằm tạo tín hiệu tích cực.
• Mô hình hồi quy Logistic và các mô hình khai phá dữ liệu: Được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo khả năng gian lận dựa trên các biến tỷ số tài chính đại diện cho các nhóm: tỷ số sinh lợi, tỷ số hoạt động, tỷ số thanh khoản, tỷ số đòn bẩy tài chính và tỷ số cấu trúc tài sản.

Các khái niệm chính bao gồm: gian lận báo cáo tài chính, tỷ số tài chính (GP/TA, SAL/TA, INV/TA, v.v.), mô hình hồi quy Binary logistic, kiểm định thống kê Paired t-test và Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với quy trình gồm:

• Nguồn dữ liệu: Số liệu BCTC trước và sau kiểm toán năm 2014-2015 của 70 công ty phi tài chính niêm yết trên HSX và HNX.
• Chọn mẫu: Mẫu thiết kế bắt cặp gồm 35 công ty có gian lận (chênh lệch lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán >10%) và 35 công ty không gian lận, cùng quy mô và ngành nghề.
• Phân tích dữ liệu: Thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định Paired t-test và Wilcoxon để xác định các biến tỷ số tài chính có mối quan hệ ý nghĩa với gian lận BCTC.
• Mô hình hồi quy Binary logistic: Xây dựng mô hình dự báo khả năng gian lận dựa trên các biến tỷ số tài chính được chọn lọc.
• Kiểm định mô hình: Sử dụng các chỉ số như kiểm định Wald, Omnibus, Hosmer and Lemeshow Test và phân loại dự báo để đánh giá hiệu quả mô hình.

Thời gian nghiên cứu tập trung vào dữ liệu năm 2014-2015, với mục tiêu xây dựng mô hình có khả năng dự báo chính xác và dễ áp dụng trong thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Mối quan hệ giữa tỷ số tài chính và gian lận BCTC: Qua phân tích tương quan và kiểm định thống kê, 3 biến tỷ số tài chính gồm tỷ số lợi nhuận gộp trên tổng tài sản (GP/TA), tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (SAL/TA) và tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu (INV/TA) có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC.

2. Hiệu quả mô hình hồi quy Binary logistic: Mô hình gồm 3 biến GP/TA, SAL/TA và INV/TA đạt tỷ lệ dự báo đúng 71,4% cho mẫu gian lận và 68,6% cho toàn bộ tổng thể nghiên cứu, cho thấy khả năng dự báo tốt và phù hợp với dữ liệu thực tế tại Việt Nam.

3. So sánh với các nghiên cứu trước: Kết quả tương đồng với các nghiên cứu quốc tế như Spathis (2002) và Beneish (1999), đồng thời khẳng định tính hữu ích của các tỷ số tài chính đơn giản trong việc phát hiện gian lận BCTC tại thị trường Việt Nam.

4. Đặc điểm mẫu nghiên cứu: Các công ty gian lận thường có tỷ số lợi nhuận gộp thấp hơn, tỷ số doanh thu trên tổng tài sản và tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu cao hơn so với nhóm không gian lận, phản ánh các dấu hiệu tài chính bất thường liên quan đến gian lận.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân các tỷ số tài chính trên có khả năng dự báo gian lận là do nhà quản lý có động cơ điều chỉnh lợi nhuận và doanh thu nhằm che giấu tình hình tài chính thực tế, đặc biệt trong bối cảnh áp lực từ cổ đông và chủ nợ. Tỷ số hàng tồn kho cao có thể phản ánh việc ghi nhận sai lệch hoặc che giấu chi phí, trong khi tỷ số doanh thu trên tổng tài sản cao cho thấy khả năng ghi nhận doanh thu không thực tế.

So với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, mô hình này có độ chính xác tương đương hoặc cao hơn, đồng thời sử dụng các biến đơn giản, dễ tính toán và áp dụng. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối tỷ số tài chính giữa hai nhóm công ty gian lận và không gian lận, cũng như bảng kết quả hồi quy chi tiết các hệ số và mức ý nghĩa.

Kết quả nghiên cứu góp phần bổ sung vào kho tàng lý thuyết về phát hiện gian lận BCTC tại Việt Nam, đồng thời cung cấp công cụ hỗ trợ thực tiễn cho kiểm toán viên và nhà đầu tư trong việc đánh giá rủi ro gian lận.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường áp dụng mô hình dự báo gian lận: Các công ty kiểm toán nên tích hợp mô hình hồi quy Binary logistic với các biến tỷ số tài chính GP/TA, SAL/TA và INV/TA vào quy trình đánh giá rủi ro gian lận trong kiểm toán BCTC, nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận. Thời gian áp dụng: ngay trong các kỳ kiểm toán tiếp theo.

2. Cơ quan quản lý nhà nước: Cần xây dựng hướng dẫn và quy định bắt buộc các công ty niêm yết công bố các tỷ số tài chính quan trọng, đồng thời sử dụng mô hình dự báo để giám sát và kiểm tra định kỳ nhằm phát hiện gian lận kịp thời. Thời gian thực hiện: trong vòng 1-2 năm tới.

3. Nhà đầu tư: Khuyến nghị sử dụng các tỷ số tài chính đơn giản trong mô hình dự báo để tự đánh giá rủi ro gian lận khi ra quyết định đầu tư, giúp giảm thiểu rủi ro tài chính và nâng cao hiệu quả đầu tư. Thời gian áp dụng: liên tục trong quá trình đầu tư.

4. Ban quản trị công ty: Nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của tính minh bạch và trung thực trong BCTC, đồng thời thiết lập cơ chế kiểm soát nội bộ chặt chẽ nhằm giảm thiểu cơ hội gian lận. Thời gian thực hiện: ngay lập tức và duy trì thường xuyên.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kiểm toán viên và công ty kiểm toán: Nhận được công cụ hỗ trợ đánh giá rủi ro gian lận dựa trên các tỷ số tài chính đơn giản, giúp nâng cao hiệu quả kiểm toán và phát hiện gian lận sớm.

2. Cơ quan quản lý nhà nước (Ủy ban Chứng khoán, Sở Giao dịch): Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách giám sát, kiểm tra và xử lý các công ty có dấu hiệu gian lận, góp phần bảo vệ quyền lợi nhà đầu tư và ổn định thị trường.

3. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Có thêm công cụ phân tích, đánh giá rủi ro gian lận trong BCTC, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác và an toàn hơn.

4. Ban lãnh đạo và ban kiểm soát công ty niêm yết: Hiểu rõ các yếu tố tài chính liên quan đến gian lận, từ đó cải thiện quản trị doanh nghiệp, tăng cường kiểm soát nội bộ và nâng cao uy tín công ty trên thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình dự báo gian lận BCTC sử dụng những tỷ số tài chính nào?
   Mô hình sử dụng ba tỷ số chính là tỷ số lợi nhuận gộp trên tổng tài sản (GP/TA), tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (SAL/TA) và tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu (INV/TA). Các tỷ số này phản ánh hiệu quả sinh lời, hoạt động và quản lý tài sản của công ty, có mối liên hệ chặt chẽ với khả năng gian lận.

2. Tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình là bao nhiêu?
   Mô hình đạt tỷ lệ dự báo đúng 71,4% cho các công ty có gian lận và 68,6% cho toàn bộ mẫu nghiên cứu, cho thấy hiệu quả dự báo khá cao so với các mô hình tương tự trong nước và quốc tế.

3. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu như thế nào?
   Mẫu nghiên cứu gồm 70 công ty phi tài chính niêm yết trên HSX và HNX năm 2014-2015, được thiết kế bắt cặp gồm 35 công ty có gian lận (chênh lệch lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán >10%) và 35 công ty không gian lận, cùng quy mô và ngành nghề để đảm bảo tính khách quan và so sánh.

4. Mô hình có thể áp dụng cho các ngành khác ngoài mẫu nghiên cứu không?
   Mô hình được xây dựng trên dữ liệu các công ty phi tài chính đa ngành, do đó có thể áp dụng rộng rãi cho các công ty niêm yết khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tuy nhiên cần kiểm định lại với từng ngành cụ thể để đảm bảo độ chính xác.

5. Làm thế nào để nhà đầu tư sử dụng mô hình này trong thực tế?
   Nhà đầu tư có thể tính toán các tỷ số tài chính GP/TA, SAL/TA và INV/TA từ BCTC công khai của công ty, sau đó so sánh với ngưỡng và mô hình dự báo để đánh giá khả năng gian lận, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý, giảm thiểu rủi ro tài chính.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình hồi quy Binary logistic dự báo khả năng gian lận BCTC dựa trên ba tỷ số tài chính đơn giản: GP/TA, SAL/TA và INV/TA.
• Mô hình đạt tỷ lệ dự báo đúng trên 70% cho mẫu gian lận, phù hợp với dữ liệu thực tế của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Nghiên cứu góp phần bổ sung kiến thức về phát hiện gian lận BCTC tại Việt Nam, đồng thời cung cấp công cụ hỗ trợ thực tiễn cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý.
• Đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện gian lận, tăng cường minh bạch và ổn định thị trường chứng khoán.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mẫu nghiên cứu, áp dụng mô hình cho các ngành khác và phát triển công cụ phần mềm hỗ trợ phân tích tự động.

Hành động ngay: Các bên liên quan nên áp dụng mô hình và khuyến nghị trong nghiên cứu để nâng cao hiệu quả quản lý và đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 7 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Nội dung chính của chương này, tác giả trình bày tổng quan các công trình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam về gian lận BCTC và các mô hình phát hiện, dự báo gian lận BCTC. Trên cơ sở đó tác giả tìm ra khe hổng nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu của luận văn.1 Các nghiên cứu nƣớc ngoài đã công bố 1.1 Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến gian lận BCTC Abbot, Park, và Parker (2000) đã sử dụng phân tích hồi quy thống kê để kiểm tra xem sự tồn tại của một ủy ban kiểm toán độc lập có làm giảm nhẹ khả năng gian lận. Họ phát hiện ra rằng các công ty với các ủy ban kiểm toán, trong đó bao gồm các nhà quản lý độc lập, ít có khả năng bị xử phạt về báo cáo gian lận hoặc sai lệch. Bell và Carcello (2000) đã phát triển và thử nghiệm một mô hình hồi quy logistic để ước lượng khả năng gian lận báo cáo tài chính cho một khách hàng kiểm toán, dựa trên sự hiện diện hay vắng mặt của một số yếu tố nguy cơ gian lận.

Các yếu tố nguy cơ trọng yếu bao gồm trong mô hình cuối cùng là: yếu tố môi trường kiểm soát nội bộ, tăng trưởng công ty nhanh chóng, lợi nhuận tương đối không đầy đủ hoặc không phù hợp, quản lý nhấn mạnh quá mức vào việc đáp ứng thu nhập dự báo, quản lý nói dối kiểm toán viên hoặc là quá lảng tránh, tình trạng sở hữu ( tập thể hay tư nhân), và thời hạn tương tác giữa một môi trường kiểm soát yếu và một thái độ quản lý tích cực đối với BCTC. Beasley (1996) sử dụng phân tích hồi quy logit để kiểm tra sự tương quan giữa các gian lận BCTC và cơ chế quản trị doanh nghiệp về tỷ lệ phần trăm của giám đốc bên ngoài, tỷ lệ phần trăm của giám đốc độc lập và sự tồn tại của một ủy ban kiểm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mẫu nghiên cứu với 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận được thiết kế theo cặp cùng quy mô doanh nghiệp, ngành công nghiệp và khoảng thời gian. Kết quả cho thấy có mối quan hệ nghịch giữa số thành viên trong Hội đồng quản trị là người bên ngoài với khả năng gian lận phát sinh, và mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ lệ cổ phiếu do thành viên là người bên ngoài nắm giữ với gian lận.

Paul Dunn (2003) sử dụng một mẫu của 103 công ty gian lận BCTC đã bị kết án bởi SEC6 hoặc tòa án tương ứng với 103 công ty không bị kết án gian lận BCTC. Nghiên cứu đo lường ảnh hưởng của 2 biến quyền lực cấu trúc và quyền lực sở hữu đến gian lận BCTC. Biến kiểm soát được sử dụng gồm: đặc điểm đội ngũ quản lý cấp cao (nhiệm kỳ, đa dạng và kích thước), cấu trúc quản trị doanh nghiệp (nhiệm kỳ Hội đồng quản trị và kích thước), và động cơ kinh tế (khủng hoảng tài chính và các dịch vụ chứng khoán thứ cấp). Nghiên cứu sử dụng phân tích tương quan, phân tích đơn biến và mô hình lồi quy cho thấy rằng cả quyền lực cấu trúc và quyền sở hữu có quan hệ tích cực với hành vi gian lận BCTC.

Ngoài ra, các công ty gian lận thường có nhiệm kỳ đội ngũ quản lý cấp cao và Hội đồng quản trị thấp, sự đa dạng trong nhiệm kỳ của đội ngũ quản lý cấp cao không phải là một yếu tố dự báo quan trọng của một công ty tham gia vào các hành vi gian lận. Church & cộng sự (2001) đã tiến hành điều tra danh sách gồm 127 kiểm toán viên nội bộ để giải thích cho một sự khác biệt bất thường trong thu nhập hoạt động của những công ty có BCTC gian lận. Các tác giả tìm được các yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá BCTC gian lận của kiểm toán viên nội bộ. Trong đó, một số lượng lớn các giải thích liên quan đến gian lận (1) khi thu nhập lớn hơn dự kiến, và (2) khi giao ước nợ là hạn chế.

Các tác giả cũng thấy rằng kiểm toán viên nội bộ chỉ định một khả năng gian lận cao hơn khi (1) thu nhập lớn hơn dự kiến, và (2) khi một kế hoạch tiền thưởng dựa trên thu nhập được sử dụng và các giao ước nợ là hạn chế. Hơn nữa, phát hiện này có thể cung cấp một số tiện ích cho những 6 Thuật ngữ Tiếng Anh dùng để chỉ Ủy ban Chứng khoán và Thị trường Chứng khoán Mỹ là Securities and Exchange Commission. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 người tham gia vào quản trị doanh nghiệp; đó là, kiểm toán viên nội bộ rất nhạy cảm với các yếu tố làm tăng khả năng gian lận 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 (1986) tiếp tục kiểm tra 87 dấu hiệu báo động đỏ về gian lận trên mẫu chọn là các công ty có và không có gian lận. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ có 1/3 trong số các dấu hiệu có ý nghĩa trong việc tiên đoán gian lận. Sweeney (1998) phân tích mối quan hệ giữa các BCTC gian lận và các hoạt động giao dịch nội gián để xác định xem liệu các kiểm toán viên có thể tăng cường đánh giá rủi ro gian lận BCTC bằng cách bao gồm các hoạt động giao dịch nội gián trong mô hình của họ. Các kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng giao dịch nội gián và các yếu tố BCTC có ích trong một mô hình trong đó phân biệt các công ty gian lận và công ty không gian lận.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 & cô ̣ng 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 (Albrecht, Albrecht & Albrecht 2008). Theo đó , tác giả giới hạn phần thảo luận về nghiên cứu phát hiện gian lận BCTC sử dụng thông tin công khai có sẵn. Những nghiên cứu này nói chung đã sử dụng dữ liê ̣u từ BCTC đươ ̣c công bố kết hợp với các phương pháp phân loại thống kê và/hoặc khai phá dữ liệu.

Một bản tóm tắt các nghiên cứu phát hiện gian lận LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 10 BCTC liên quan sử dụng dữ liệu công khai được trình bày trong Phụ lục 5, trong đó cho thấy các tác giả và năm xuất bản , một mô tả ngắn gọn về các biế n , các phương pháp được sử dụng, các bộ dữ liệu, và kết quả phân loại tỷ lê ̣ phát hiê ̣n trên tổng thể và trên mẫu gian lận. Persons (1995) sử dụng mẫu gồm 103 công ty gian lận kết hợp với 103 công ty không gian lận trong cùng ngành và cùng khoảng thời gian. Tổng cộng 10 biến, với 8 tỷ số tài chính được sử dụng để phát triển một mô hình hồi quy từng bước (Stepwise Logistic) nhằm cung cấp bằng chứng cho thấy các dữ liệu kế toán là hữu ích trong việc phát hiện gian lận trên BCTC. Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình cho kết quả tốt trong việc phân loại tất cả các doanh nghiệp là không gian lận cho tất cả các mức chi phí tương đối của sai lầm loại I và loại II.

Mô hình này cũng xác định chính xác một tỷ lệ lớn các doanh nghiệp gian lận và không gian lận BCTC, trong khi chỉ không phân loại được một tỷ lệ nhỏ tương đối nhỏ các công ty không gian lận khi chi phí sai lầm thực tế được giả định. Ngoài ra, nghiên cứu cũng tìm thấy bốn chỉ số quan trọng trong việc dự báo gian lận gồm 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) sử dụng mô hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng của mẫu ngoại sinh probit WESML (Weighted exogenous sample maximum likehood) với một mẫu nghiên cứu gồm 74 công ty có điều chỉnh thu nhập (theo cáo buộc của SEC) và tất cả các công ty không điều chỉnh thu nhập có sẵn dữ liệu cho giai đoạn 1982-1992 trên Computast. Nghiên cứu thiết lập một mô hình toán học gọi là M- score sử dụng 8 tỷ số tài chính để đánh giá có hay không khả năng công ty 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), Tổng dồn tích (TATA).

Kết quả nghiên cứu xác định được ngưỡng giá trị của mô hình là - 1,78. Các công ty có M-score > -1,78 sẽ bị phân loại là có điều chỉnh thu nhập. Mô LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 11 hình này giúp các kiểm toán viên, các nhà đầu tư, cơ quan quản lý nhận diện được một công ty có khả năng gian lận BCTC với xác xuất dự đoán đúng là 76%. Spathis (2002) đã xây dựng một mô hình để phát hiện BCTC gian lận.

Ông sử dụng phương pháp thống kê hồi quy logistic đơn biến và đa biến.