Luận văn thạc sĩ về đo lường sai lệch báo cáo tài chính tại Việt Nam bằng định luật Benford

Luận văn thạc sĩ luật học phân tích đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết việt nam bằng định, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Trần Phú Minh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Uyên Uyên
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Đo Lường Khả Năng Sai Lệch Số Liệu Báo Cáo Tài Chính Theo Định Luật Benford
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa của nghiên cứu
• 1.6. Bố cục của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI
• 2.1. Nền tảng lý thuyết của định luật Benford
• 2.2. Chất lượng thông tin của báo cáo tài chính và sự cần thiết của việc đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính
• 2.3. Nội dung định luật Benford
• 2.4. Định luật Benford và đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính
• 2.5. Kết quả các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Kiểm định khả năng mô tả của định luật Benford cho toàn mẫu
• 3.4. Kiểm định hiện tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu
• 3.5. Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng báo cáo tài chính
• 3.6. Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng loại báo cáo tài chính
• 3.7. Mô hình hồi quy – Mô tả biến hồi quy – Tương quan kỳ vọng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Kết quả đo lường sai lệch báo cáo tài chính bằng định luật Benford
• 4.2. Kiểm định khả năng mô tả của định luật Benford cho toàn mẫu
• 4.3. Kiểm định hiện tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu
• 4.4. Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng báo cáo tài chính
• 4.5. Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng loại báo cáo tài chính
• 4.6. Kết quả mô hình hồi quy
• 4.6.1. Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015
• 4.6.2. Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2004 tới năm 2011
• 4.6.3. Hồi quy Logit theo phương trình (3.23) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về Đo lường Sai lệch Báo cáo Tài chính theo Định luật Benford

Định luật Benford là một công cụ hữu ích trong việc phát hiện sai lệch trong báo cáo tài chính. Định luật này cho rằng các chữ số đầu tiên của các giá trị trong dữ liệu tài chính không phân phối ngẫu nhiên mà tuân theo một quy luật nhất định. Việc áp dụng định luật Benford giúp các nhà đầu tư và kiểm toán viên phát hiện các bất thường trong báo cáo tài chính, từ đó nâng cao tính minh bạch của thị trường.

1.1. Định luật Benford và Nguyên lý Cơ bản

Định luật Benford mô tả xác suất xuất hiện của các chữ số đầu tiên trong một tập hợp dữ liệu. Cụ thể, chữ số 1 có xác suất xuất hiện cao nhất, khoảng 30,1%, trong khi chữ số 9 có xác suất thấp nhất, chỉ khoảng 4,58%. Điều này cho thấy sự không đồng đều trong phân phối các chữ số đầu tiên, điều mà các báo cáo tài chính trung thực nên tuân theo.

1.2. Tại sao Đo lường Sai lệch là Cần thiết

Sai lệch trong báo cáo tài chính có thể dẫn đến quyết định đầu tư sai lầm. Việc đo lường sai lệch giúp phát hiện các hành vi gian lận và cải thiện độ tin cậy của thông tin tài chính. Theo nghiên cứu của Richardson và cộng sự (2005), việc phát hiện sai lệch kịp thời có thể bảo vệ nhà đầu tư khỏi những rủi ro không đáng có.

II. Thách thức trong Đo lường Sai lệch Báo cáo Tài chính

Mặc dù định luật Benford là một công cụ mạnh mẽ, nhưng việc áp dụng nó trong thực tế cũng gặp nhiều thách thức. Các công ty có thể sử dụng các thủ thuật kế toán để làm đẹp báo cáo tài chính, làm cho việc phát hiện sai lệch trở nên khó khăn hơn. Hơn nữa, không phải tất cả các loại báo cáo tài chính đều phù hợp với định luật Benford.

2.1. Các Thủ thuật Kế toán Thường Gặp

Nhiều công ty sử dụng các thủ thuật như làm tròn số liệu hoặc thay đổi phương pháp ghi nhận để cải thiện hình ảnh tài chính. Theo báo cáo của Ernst & Young (2013), 20% trong số 3.000 giám đốc điều hành thừa nhận công ty của họ đã làm đẹp số liệu báo cáo tài chính.

2.2. Giới hạn của Định luật Benford

Định luật Benford không phải lúc nào cũng áp dụng được cho tất cả các loại dữ liệu. Một số loại báo cáo tài chính có thể không tuân theo quy luật này, dẫn đến kết quả sai lệch trong việc phát hiện sai phạm. Do đó, cần có sự kết hợp với các phương pháp khác để đảm bảo tính chính xác.

III. Phương pháp Đo lường Sai lệch theo Định luật Benford

Để đo lường sai lệch trong báo cáo tài chính, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các kiểm định thống kê như KS, KSB và Leemis. Những phương pháp này giúp xác định xem phân phối của các chữ số đầu tiên có phù hợp với phân phối lý thuyết theo định luật Benford hay không.

3.1. Kiểm định KS và KSB

Kiểm định KS (Kolmogorov-Smirnov) và KSB (K-S B) là hai phương pháp phổ biến để kiểm tra sự phù hợp của phân phối dữ liệu với phân phối lý thuyết. Những kiểm định này giúp xác định mức độ sai lệch của các chữ số đầu tiên trong báo cáo tài chính so với định luật Benford.

3.2. Kiểm định Leemis và Cho Gaines

Kiểm định Leemis và Cho-Gaines cũng được sử dụng để đánh giá độ sai lệch của các chữ số đầu tiên. Những kiểm định này cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tính chính xác của báo cáo tài chính và giúp phát hiện các bất thường trong dữ liệu.

IV. Ứng dụng Thực tiễn của Định luật Benford trong Tài chính

Định luật Benford đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu để phát hiện sai lệch trong báo cáo tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng khoảng 15% số báo cáo tài chính có dấu hiệu sai lệch, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp này trong việc phát hiện gian lận.

4.1. Kết quả Nghiên cứu tại Việt Nam

Nghiên cứu của Trần Phú Minh (2016) cho thấy rằng định luật Benford có thể được áp dụng hiệu quả để phát hiện sai lệch trong báo cáo tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Kết quả cho thấy báo cáo lưu chuyển tiền tệ có độ chính xác cao nhất, trong khi bảng cân đối kế toán có sai lệch cao nhất.

4.2. Lợi ích cho Nhà đầu tư và Kiểm toán viên

Việc áp dụng định luật Benford giúp các nhà đầu tư và kiểm toán viên phát hiện các sai phạm trong ghi nhận kế toán. Điều này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư mà còn nâng cao tính minh bạch của thị trường chứng khoán.

V. Kết luận và Tương lai của Đo lường Sai lệch theo Định luật Benford

Định luật Benford là một công cụ mạnh mẽ trong việc đo lường sai lệch báo cáo tài chính. Tuy nhiên, cần có sự kết hợp với các phương pháp khác để đảm bảo tính chính xác. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng mới trong lĩnh vực tài chính.

5.1. Hướng Nghiên cứu Tiếp theo

Nghiên cứu có thể mở rộng để áp dụng định luật Benford cho các loại báo cáo tài chính khác nhau và trong các lĩnh vực khác nhau. Việc phát triển các phương pháp mới để kết hợp với định luật Benford cũng là một hướng đi tiềm năng.

5.2. Tác động đến Chính sách Tài chính

Việc áp dụng định luật Benford có thể giúp các nhà hoạch định chính sách cải thiện độ minh bạch và trung thực của thị trường tài chính. Điều này không chỉ bảo vệ nhà đầu tư mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng phát triển, tính trung thực và chính xác của số liệu báo cáo tài chính trở thành yếu tố then chốt giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định hiệu quả. Theo ước tính, mẫu nghiên cứu gồm 3.400 báo cáo tài chính của 622 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội trong giai đoạn 2004-2015 đã được phân tích nhằm đo lường khả năng sai lệch số liệu bằng định luật Benford. Vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc xác định mức độ sai lệch số liệu báo cáo tài chính, hiện tượng làm tròn số liệu và sự khác biệt giữa các loại báo cáo tài chính. Mục tiêu cụ thể là đánh giá tính hiệu quả của định luật Benford trong phát hiện sai lệch, xác định loại báo cáo tài chính có sai lệch nhiều nhất, đồng thời so sánh kết quả với các chỉ số đo lường sai lệch truyền thống và bằng chứng thực tế như việc công bố đính chính số liệu. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao minh bạch thị trường, hỗ trợ kiểm toán viên, thanh tra viên và nhà đầu tư trong việc phát hiện sai phạm kế toán, từ đó góp phần cải thiện hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro tài chính.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết của định luật Benford, một quy luật xác suất mô tả phân phối chữ số đầu tiên trong các tập dữ liệu tự nhiên, theo đó chữ số 1 xuất hiện với xác suất 30,1%, giảm dần đến chữ số 9 với 4,58%. Định luật này được Hill (1995) hoàn thiện về mặt toán học và được chứng minh có khả năng mô tả hiệu quả các dữ liệu tài chính phức tạp. Ba khái niệm chính được sử dụng gồm: (1) phân phối xác suất chữ số đầu tiên theo định luật Benford, (2) sai lệch số liệu báo cáo tài chính do làm đẹp hoặc gian lận kế toán, và (3) hiện tượng làm tròn số liệu trong báo cáo tài chính. Ngoài ra, các chỉ số đo lường sai lệch truyền thống như chỉ số M (Beneish, 1999), RSST (Dechow và cộng sự, 2011) và WCA (Richardson và cộng sự, 2005) cũng được sử dụng để so sánh và kiểm định tính hiệu quả của định luật Benford.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu là 3.400 báo cáo tài chính kiểm toán cuối năm của 622 công ty phi tài chính niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán lớn tại Việt Nam trong giai đoạn 2004-2015, với tổng cộng 308.305 khoản mục kế toán. Mẫu được chia thành hai giai đoạn: 2004-2011 và 2012-2015, nhằm phản ánh sự thay đổi trong chính sách kế toán và kiểm toán. Phương pháp phân tích bao gồm: (1) kiểm định độ phù hợp của phân phối chữ số đầu tiên với định luật Benford bằng các kiểm định KS, KSB, Leemis và Cho-Gaines; (2) kiểm định hiện tượng làm tròn số liệu bằng kiểm định Z cho chữ số thứ nhất, thứ hai và hai chữ số đầu tiên; (3) đo lường sai lệch số liệu từng báo cáo tài chính riêng biệt dựa trên các chỉ số KS, dN và MAD; (4) hồi quy OLS để đánh giá mối tương quan giữa độ sai lệch theo Benford và các chỉ số đo lường sai lệch truyền thống; (5) hồi quy Logit để kiểm định mối liên hệ giữa độ sai lệch và việc công bố đính chính số liệu báo cáo tài chính. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên và phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm Microsoft Excel® và Eviews® đảm bảo tính chính xác và khách quan.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Khả năng mô tả của định luật Benford: Toàn bộ mẫu có chỉ số KS = 0,0014, dN = 0,0019 và MAD = 0,00053, đều thấp hơn mức chặn tương ứng của các kiểm định ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy dữ liệu báo cáo tài chính có thể được mô tả hiệu quả bởi định luật Benford.

2. Tỷ lệ báo cáo tài chính sai lệch: Khoảng 15% số báo cáo tài chính trong mẫu có dấu hiệu sai lệch số liệu theo các kiểm định KS, KSB, Leemis và Cho-Gaines, phản ánh mức độ sai lệch không nhỏ trong thực tế.

3. Hiện tượng làm tròn số liệu: Kiểm định Z cho thấy chữ số thứ hai là 0 và 5 có tần suất xuất hiện cao hơn đáng kể so với xác suất lý thuyết, minh chứng cho hiện tượng làm tròn số liệu thành các bội số của 5 và 10 trong báo cáo tài chính.

4. Sai lệch theo loại báo cáo: Báo cáo lưu chuyển tiền tệ có độ chính xác cao nhất, trong khi bảng cân đối kế toán là loại báo cáo có sai lệch số liệu lớn nhất, phản ánh sự khác biệt trong tính chất và mức độ phức tạp của các loại báo cáo.

5. Mối tương quan với các chỉ số truyền thống: Hồi quy OLS cho thấy chỉ số MAD đo lường sai lệch theo Benford có tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với các chỉ số M, RSST và WCA, khẳng định tính hiệu quả của định luật Benford trong đo lường sai lệch số liệu.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy định luật Benford là công cụ hữu hiệu để phát hiện sai lệch số liệu báo cáo tài chính tại Việt Nam, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế. Việc phát hiện hiện tượng làm tròn số liệu tương tự như các nghiên cứu của Carslaw (1988) và Amiram và cộng sự (2015) cho thấy tính phổ quát của hiện tượng này trong thực tiễn kế toán. Sự sai lệch cao ở bảng cân đối kế toán có thể do tính chất phức tạp và nhiều khoản mục dồn tích, dễ bị thao túng hơn so với báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Mối tương quan tích cực giữa MAD và các chỉ số truyền thống chứng tỏ định luật Benford không chỉ mô tả phân phối số liệu mà còn phản ánh được các dấu hiệu sai lệch thực tế. Việc phân tích theo giai đoạn trước và sau năm 2012 cũng cho thấy sự gia tăng tần suất công bố đính chính số liệu, phản ánh sự siết chặt quản lý và nâng cao chất lượng kiểm toán trong giai đoạn này. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối chữ số đầu tiên so với phân phối lý thuyết, bảng thống kê tỷ lệ sai lệch theo năm và loại báo cáo, giúp minh họa rõ ràng các phát hiện.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng định luật Benford trong kiểm toán và thanh tra: Khuyến nghị các kiểm toán viên và thanh tra viên sử dụng định luật Benford như một công cụ sàng lọc ban đầu để phát hiện các báo cáo tài chính có dấu hiệu sai lệch, nhằm nâng cao hiệu quả kiểm tra và giảm thiểu rủi ro sai phạm trong vòng 1-2 năm tới.

2. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức: Đề xuất các cơ quan quản lý và tổ chức đào tạo tài chính tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về ứng dụng định luật Benford cho chuyên viên phân tích tài chính, kiểm toán viên và nhà đầu tư, nhằm nâng cao năng lực phát hiện sai lệch trong 3 năm tới.

3. Phát triển phần mềm hỗ trợ phân tích: Khuyến khích các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu phát triển phần mềm tự động áp dụng định luật Benford để phân tích báo cáo tài chính, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác trong việc phát hiện sai lệch, dự kiến triển khai trong 2 năm.

4. Hoàn thiện chính sách và quy định: Đề xuất cơ quan quản lý thị trường chứng khoán và Bộ Tài chính xem xét bổ sung quy định bắt buộc áp dụng định luật Benford trong kiểm tra báo cáo tài chính định kỳ, nhằm nâng cao tính minh bạch và trung thực của thị trường trong vòng 3-5 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kiểm toán viên và thanh tra viên: Luận văn cung cấp công cụ và phương pháp mới giúp phát hiện sai lệch số liệu báo cáo tài chính hiệu quả, hỗ trợ công tác kiểm tra và giám sát.

2. Nhà đầu tư và chuyên viên phân tích tài chính: Giúp nâng cao khả năng đánh giá tính trung thực của báo cáo tài chính, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác và giảm thiểu rủi ro.

3. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng các chính sách kiểm soát chất lượng báo cáo tài chính, tăng cường minh bạch thị trường tài chính.

4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành tài chính – kế toán: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng định luật Benford trong phân tích sai lệch số liệu tài chính, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.

Câu hỏi thường gặp

1. Định luật Benford là gì và tại sao nó được áp dụng trong kiểm tra báo cáo tài chính?
   Định luật Benford mô tả phân phối xác suất của chữ số đầu tiên trong các tập dữ liệu tự nhiên, với chữ số 1 xuất hiện phổ biến nhất. Nó được áp dụng trong kiểm tra báo cáo tài chính vì dữ liệu trung thực thường tuân theo phân phối này, còn dữ liệu bị làm giả hoặc sai lệch sẽ có phân phối khác biệt.

2. Tỷ lệ sai lệch số liệu báo cáo tài chính ở Việt Nam là bao nhiêu?
   Theo nghiên cứu, khoảng 15% báo cáo tài chính trong mẫu nghiên cứu có dấu hiệu sai lệch số liệu, phản ánh mức độ sai lệch không nhỏ trong thực tế.

3. Hiện tượng làm tròn số liệu ảnh hưởng như thế nào đến báo cáo tài chính?
   Hiện tượng làm tròn số liệu thành các bội số của 5 hoặc 10 làm giảm tính chính xác và minh bạch của báo cáo, có thể che giấu các sai phạm hoặc làm đẹp số liệu, gây khó khăn cho việc phân tích và đánh giá thực trạng tài chính.

4. Định luật Benford có thể thay thế các chỉ số đo lường sai lệch truyền thống không?
   Định luật Benford không hoàn toàn thay thế mà bổ sung cho các chỉ số truyền thống. Nó có ưu điểm là không phụ thuộc vào đặc trưng hoạt động của công ty và dễ áp dụng, đồng thời có mối tương quan tích cực với các chỉ số truyền thống như M, RSST và WCA.

5. Làm thế nào để áp dụng định luật Benford trong thực tế kiểm toán?
   Kiểm toán viên có thể sử dụng phần mềm hoặc công cụ tính toán để phân tích phân phối chữ số đầu tiên của các khoản mục báo cáo tài chính, so sánh với phân phối lý thuyết của định luật Benford. Các báo cáo có sai lệch lớn sẽ được lựa chọn để kiểm tra chi tiết hơn, giúp phát hiện sai phạm hiệu quả.

Kết luận

• Nghiên cứu khẳng định định luật Benford mô tả hiệu quả phân phối số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam trong giai đoạn 2004-2015.
• Khoảng 15% báo cáo tài chính có dấu hiệu sai lệch số liệu, với bảng cân đối kế toán là loại báo cáo có sai lệch cao nhất.
• Hiện tượng làm tròn số liệu thành các bội số của 5 và 10 được phát hiện rõ ràng qua kiểm định Z.
• Định luật Benford có mối tương quan tích cực với các chỉ số đo lường sai lệch truyền thống và bằng chứng thực tế như việc công bố đính chính số liệu.
• Khuyến nghị áp dụng định luật Benford rộng rãi trong kiểm toán, thanh tra và phân tích tài chính nhằm nâng cao minh bạch và hiệu quả thị trường chứng khoán Việt Nam.

Next steps: Triển khai đào tạo, phát triển công cụ hỗ trợ và hoàn thiện chính sách áp dụng định luật Benford trong kiểm tra báo cáo tài chính.

Các chuyên gia tài chính, kiểm toán viên và nhà đầu tư nên nghiên cứu và áp dụng định luật Benford để nâng cao hiệu quả phát hiện sai lệch và bảo vệ quyền lợi đầu tư.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH _________________ TRẦN PHÚ MINH ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG SAI LỆCH SỐ LIỆU BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM BẰNG ĐỊNH LUẬT BENFORD LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH _________________ TRẦN PHÚ MINH ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG SAI LỆCH SỐ LIỆU BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM BẰNG ĐỊNH LUẬT BENFORD Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng Luận văn “Đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam bằng định luật Benford” là công trình nghiên cứu của riêng rôi và có sự hỗ trợ của Giáo viên hướng dẫn là TS. Nguyễn Thị Uyên Uyên. Các thông tin, dữ liệu sử dụng trong Luận văn là trung thực; các nội dung trích dẫn đều được ghi rõ nguồn gốc, các kết quả nghiên cứu được trình bày trong Luận văn này chưa được công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác.Hồ Chí Minh, Ngày 31 tháng 10 năm 2016 Người thực hiện Trần Phú Minh TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TIEU LUAN MOI download : [e-mail] MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI . Lý do chọn đề tài . Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu . Đối tượng nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu. Ý nghĩa của nghiên cứu . Bố cục của đề tài . 4 CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI . Nền tảng lý thuyết của định luật Benford . Chất lượng thông tin của báo cáo tài chính và sự cần thiết của việc đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính . Nội dung định luật Benford . Định luật Benford và đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính . Kết quả các nghiên cứu thực nghiệm trước đây . 16 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Dữ liệu nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu. Kiểm định khả năng mô tả của định luật Benford cho toàn mẫu . 22 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Kiểm định hiện tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu . Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng báo cáo tài chính . Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng loại báo cáo tài chính 27 3. Mô hình hồi quy – Mô tả biến hồi quy – Tương quan kỳ vọng . 28 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU . Kết quả đo lường sai lệch báo cáo tài chính bằng định luật Benford . Kiểm định khả năng mô tả của định luật Benford cho toàn mẫu . Kiểm định hiện tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu . Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng báo cáo tài chính . Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho từng loại báo cáo tài chính 49 4. Kết quả mô hình hồi quy . Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 . Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2004 tới năm 2011 . Hồi quy Logit theo phương trình (3.23) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 56 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN . Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo . 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Phân phối xác xuất chữ số đầu tiên theo định luật Benford .2: Mức chặn c(α) ứng với các kiểm định KS, KSB và Leemis .1: KS, dN và MAD của toàn mẫu và hai mẫu con 2004-2011 và 2012-201535 Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Z của phân phối chữ số đầu tiên của toàn mẫu .3: Kết quả kiểm định Z của phân phối chữ số thứ hai của toàn mẫu .4: Kết quả kiểm định Z với hai chữ số đầu tiên .5: Thống kê tỷ lệ sai lệch với Định luật Benford của mẫu theo năm bằng kiểm định KS, KSB, Leemis và Cho-Gaines ở mức ý nghĩa 5% .6: Độ sai lệch với định luật Benford của mẫu theo loại báo cáo .7: Kết quả kiểm định Z cho ba loại báo cáo .8: Thống kê mô tả các biến hồi quy .9: Ma trận hệ số tương quan Pearson của các biến .9: Kết quả hồi quy OLS cho mẫu sau năm 2012 .10: Kết quả hồi quy OLS cho mẫu trước năm 2012 .11: Kết quả hồi quy logit cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 . 56 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Phân phối xác suất chữ số đầu tiên theo định luật Benford.1: Phân phối thực tế của chữ số đầu tiên của mẫu nghiên cứu và phân phối lý thuyết .2: Chênh lệch tuyệt đối phân phối xác suất của mẫu với phân phối lý thuyết 36 Hình 4.3: So sánh phân phối xác suất thực tế chữ số thứ hai của mẫu và phân phối lý thuyết .4: Phân phối xác suất hai chữ số đầu tiên của mẫu và phân phối lý thuyết.5: Chênh lệch xác suất thực tế của hai chữ số đầu tiên với xác suất lý thuyết 44 Hình 4.6: Tỷ lệ báo cáo tài chính sai lệch với bốn kiểm định KS, KSB, Leemis và Cho-Gaines . 46 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 TÓM TẮT Dựa trên kết quả kiểm định 3.400 báo cáo tài chính của 622 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2004 tới năm 2015, nghiên cứu thực hiện kiểm định tính hiệu quả của định luật Benford trong đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy 15% số báo cáo tài chính trong mẫu nghiên cứu của tác giả có dấu hiệu bị sai lệch số liệu. Đồng thời, tồn tại hiện tượng các công ty làm tròn giá trị khoản mục thành các bội số của 10 và 5. Báo cáo lưu chuyển tiền tệ là báo cáo có độ chính xác cao nhất, trong khi bảng cân đối kế toán là báo cáo tài chính có sai lệch số liệu cao nhất. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu còn cho thấy năm 2006, 2007 và 2014 có tỷ lệ báo cáo tài chính bị sai lệch cao nhất. Định luật Benford cho kết quả tương quan với các chỉ báo khả năng sai lệch số liệu được sử dụng bởi các nghiên cứu khác trên thế giới. Đồng thời, định luật Benford mô tả rất phù hợp sai lệch số liệu của báo cáo tài chính đại diện bằng việc công ty công bố đính chính số liệu. Do đó, nghiên cứu khuyến nghị nên sử dụng định luật Benford để đánh giá khả năng sai lệch của số liệu báo cáo tài chính ở thị trường Việt Nam. Định luật Benford sẽ giúp cho các kiểm toán viên và thanh tra viên phát hiện được các sai phạm trong ghi nhận kế toán, đồng thời cũng sẽ hỗ trợ đắc lực cho các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư sinh lợi, từ đó giúp cho thị trường chứng khoán Việt Nam trở nên minh bạch và hiệu quả hơn. Từ khóa: Định luật Benford, sai lệch báo cáo tài chính, làm đẹp báo cáo tài chính TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 2 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Số liệu báo cáo tài chính trung thực và chính xác giúp gia tăng tính hiệu quả trong phân tích tài chính và là công cụ quan trọng giúp nhà đầu tư đánh giá khả năng sinh lợi và tình hình tài chính của một công ty, từ đó đưa ra quyết định đầu tư. Những báo cáo tài chính sai lệch hoặc bị làm đẹp số liệu sẽ làm giảm sự minh bạch của thị trường và gây tổn hại cho hiệu quả đầu tư (Richardson và cộng sự, 2005). Thời gian gần đây tại Việt Nam, gian lận kế toán xuất hiện ngày càng nhiều. Bộ phận kiểm soát nội bộ và kiểm toán độc lập đã không thể đưa ra nhận định đúng đắn về độ chính xác của thông tin kế toán, dẫn đến thiệt hại không nhỏ cho nhà đầu tư. Từ đó, nhu cầu của việc đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty Việt Nam ngày càng trở nên cấp bách. Các bằng chứng thực nghiệm của Carslaw (1988), Thomas (1999), Nigrini (2012), Amiram và cộng sự (2015) đã cho thấy, theo định luật Benford, nếu các chữ số đầu tiên của các giá trị khoản mục báo cáo tài chính có xác suất xuất hiện khác biệt đáng kể với một xác xuất lý thuyết cho sẵn, thì nhiều khả năng báo cáo tài chính đó đã bị sai lệch số liệu. Do đó, định luật Benford có thể được sử dụng như một công cụ đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính, giúp cho nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả, đồng thời cũng hỗ trợ đắc lực cho kiểm toán viên, thanh tra viên trong phát hiện sai phạm kế toán. Định luật Benford cũng sẽ giúp cho nhà điều hành thị trường và hoạch định chính sách cải thiện độ minh bạch và trung thực của thị trường chứng khoán nói riêng và thị trường tài chính nói chung. Vì những lý do trên, nghiên cứu được thực hiện nhằm chứng minh khả năng áp dụng định luật Benford trong đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính ở Việt Nam. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Dựa trên dữ liệu của 3.400 báo cáo tài chính công bố bởi 622 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2004 tới năm 2015, bài nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam bằng định luật Benford. Nghiên cứu được thực hiện nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau: - Số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam trong mẫu nghiên cứu có sai lệch với định luật Benford hay không? Định luật Benford có cho thấy sai lệch hệ thống nào trong ghi nhận số liệu kế toán ở Việt Nam hay không? Nếu có sai lệch thì báo cáo tài chính nào có độ sai lệch nhiều nhất?