Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong nền kinh tế thị trường, thông tin tài chính đóng vai trò trung tâm phục vụ quá trình ra quyết định kinh doanh và đầu tư. Tính minh bạch và trung thực của báo cáo tài chính là điều kiện tiên quyết nhằm duy trì sự ổn định của thị trường chứng khoán cũng như niềm tin của công chúng. Sự phát triển mạnh mẽ của quy mô kinh doanh và hoạt động thương mại toàn cầu hóa đã làm gia tăng tính chất phức tạp của công tác kế toán và kiểm toán. Trên phạm vi quốc tế, sự sụp đổ của các tập đoàn lớn như Enron hay WorldCom bắt nguồn từ các hành vi thao túng số liệu kế toán do chính ban quản trị thực hiện đã đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc nhận diện sớm gian lận báo cáo tài chính.

Tại Việt Nam, các vụ việc sai phạm và chênh lệch số liệu trên báo cáo tài chính sau kiểm toán diễn ra ngày càng phổ biến, đặc biệt tại các doanh nghiệp có quy mô lớn. Đối với ngành xây dựng – phân ngành có chu kỳ kinh doanh dài, đặc thù nghiệm thu công trình phức tạp và áp lực huy động vốn cao – rủi ro phát sinh sai sót và can thiệp số liệu tài chính có xu hướng gia tăng. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Diễm My tập trung giải quyết bài toán nhận diện gian lận báo cáo tài chính tại các công ty xây dựng niêm yết.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  1. Mục tiêu chung: Nghiên cứu gian lận trên báo cáo tài chính của các công ty ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Tổng hợp thực trạng về sai sót, gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn ba năm 2013–2015.
    • Xây dựng mô hình nghiên cứu về phát hiện gian lận báo cáo tài chính nhằm dự đoán khả năng sai sót, gian lận của các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2016.
    • Đưa ra các khuyến nghị nhằm hạn chế và phòng ngừa rủi ro gian lận trên báo cáo tài chính, nâng cao tính hữu ích của thông tin kế toán.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng đang niêm yết cổ phiếu.
  • Phạm vi không gian: Các công ty ngành xây dựng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
  • Phạm vi thời gian: Số liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính giai đoạn 2012–2015 (báo cáo trước kiểm toán giai đoạn 2013–2015 và báo cáo đã kiểm toán giai đoạn 2012–2014) để xây dựng mô hình; đồng thời sử dụng báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán năm 2016 của 40 doanh nghiệp trong mẫu để kiểm định độ chính xác dự báo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và các mô hình nền tảng

Khóa luận xây dựng nền tảng nghiên cứu dựa trên các văn bản pháp lý, chuẩn mực nghề nghiệp và hệ thống lý thuyết kế toán - kiểm toán:

  • Cơ sở pháp lý và chuẩn mực: Điều 29 Luật Kế toán số 88/2015/QH13; Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 (VSA 240) về trách nhiệm của kiểm toán viên liên quan đến gian lận trong kiểm toán báo cáo tài chính; Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 320 (VSA 320) về tính trọng yếu; Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 14 (VAS 14 - Doanh thu và thu nhập khác); Chuẩn mực kế toán số 10 (VAS 10); Thông tư 201/2009/TT-BTC; Thông tư 203/2015/TT-BTC; Thông tư 180/2015/TT-BTC; Nghị định 60/2015/NĐ-CP và Nghị định 42/2015/NĐ-CP.
  • Lý thuyết tội phạm học và hành vi: Lý thuyết tội phạm cổ cồn trắng (Edwin Sutherland) và Mô hình Tam giác gian lận (Donald R. Cressey) với ba nhân tố cấu thành: Áp lực (Pressure), Cơ hội (Opportunity), và Thái độ/Hợp lý hóa (Rationalization). Báo cáo khảo sát của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE giai đoạn 2002–2008).
  • Các mô hình định lượng nhận diện gian lận quốc tế:
    • Mô hình dồn tích có thể điều chỉnh của DeAngelo (1986) và Friedlan (1994).
    • Mô hình xác suất M-score của Beneish (1997, 1999) gồm 8 biến số tài chính.
    • Mô hình hồi quy Logit của Spathis (2002), phương pháp đa tiêu chuẩn UTADIS (Spathis và cộng sự, 2004).
    • Định luật Benford trong kiểm toán (Durtschi và cộng sự, 2004).
    • Mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Kucukkocaoglu và cộng sự, 2005).
    • Mô hình M-score hiệu chỉnh của Dikmen & Kucukkocaoglu (2005) tại Thổ Nhĩ Kỳ và Marinakis (2011) tại Anh; Mô hình F-score của Dechow và cộng sự (2011).
  • Nghiên cứu trong nước liên quan: Nghiên cứu của Nguyễn Thị Uyên Phương (2014) về biến dồn tích DA theo mô hình Friedlan (1994); Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) về ứng dụng mô hình Beneish gốc; Hoàng Khánh và Trần Thị Thu Hiền (2015) về phát triển mô hình Beneish kết hợp biến dồn tích DA cho ngành xây dựng tại Việt Nam.

Giả thuyết nghiên cứu

Tác giả thiết lập 6 giả thuyết nghiên cứu chính:

  • Giả thuyết H1: Tỷ số lãi gộp ($GMI$) có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
  • Giả thuyết H2: Tốc độ tăng trưởng doanh thu ($SGI$) có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
  • Giả thuyết H3: Tỷ lệ chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp ($SGAI$) có mối quan hệ nghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
  • Giả thuyết H4: Tỷ lệ phải thu của doanh nghiệp ($DSRI$) có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
  • Giả thuyết H5: Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản ($TATA$) có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
  • Giả thuyết H6: Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thực nghiệm thông qua các bước xử lý trên phần mềm thống kê STATA 13 và Microsoft Excel:

  1. Thu thập dữ liệu: Thu thập báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán từ cổng thông tin Vietstock.
  2. Xác định biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc $M$ là biến nhị phân ($M = 1$ nếu công ty có sai phạm/gian lận, $M = 0$ nếu không sai phạm). Tiêu chí xác định gian lận là độ chênh lệch tuyệt đối giữa lợi nhuận trước kiểm toán và sau kiểm toán vượt quá 10%: $$\text{Chênh lệch lợi nhuận} = \left| \frac{\text{Lợi nhuận trước kiểm toán} - \text{Lợi nhuận sau kiểm toán}}{\text{Lợi nhuận sau kiểm toán}} \right| > 10%$$
  3. Mô hình hồi quy Logistic: Thiết lập phương trình hồi quy đa biến: $$M_i = \beta_0 + \beta_1(GMI) + \beta_2(SGI) + \beta_3(SGAI) + \beta_4(DSRI) + \beta_5(TATA) + \beta_6(DA) + \varepsilon_i$$
  4. Đánh giá và kiểm định mô hình: Sử dụng ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) phân loại sai lầm loại 1 và sai lầm loại 2 trên phân phối chuẩn tại các ngưỡng xác suất 1%, 5%, 10%, 15%, và 20% bằng dữ liệu thực tế năm 2016.
STT Ký hiệu biến Tên biến chỉ số Công thức xác định
1 $GMI$ Tỷ số lãi gộp $\frac{(\text{Doanh thu}{t-1} - \text{Giá vốn}{t-1}) / \text{Doanh thu}_{t-1}}{(\text{Doanh thu}_t - \text{Giá vốn}_t) / \text{Doanh thu}_t}$
2 $SGI$ Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng $\frac{\text{Doanh thu}t}{\text{Doanh thu}{t-1}}$
3 $SGAI$ Tỷ số chi phí bán hàng và QLDN $\frac{\text{Chi phí BH&QL}t / \text{Doanh thu}t}{\text{Chi phí BH&QL}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$
4 $DSRI$ Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần $\frac{\text{Phải thu khách hàng}t / \text{Doanh thu}t}{\text{Phải thu khách hàng}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$
5 $TATA$ Tỷ số biến dồn tích kế toán trên tổng tài sản $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}_t - \text{Dòng tiền từ HĐKD}_t}{\text{Tổng tài sản}_t}$
6 $DA$ Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh $\frac{\text{Biến dồn tích}t}{\text{Doanh thu}t} - \frac{\text{Biến dồn tích}{t-1}}{\text{Doanh thu}{t-1}}$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu trong bối cảnh thị trường chứng khoán ngày càng mở rộng và xuất hiện nhiều rủi ro về tính trung thực của số liệu kế toán. Tác giả xác lập hệ thống mục tiêu nghiên cứu tổng quát và chi tiết, nêu rõ đối tượng khảo sát là báo cáo tài chính của các công ty ngành xây dựng niêm yết trên cả hai sàn HOSE và HNX. Phạm vi nghiên cứu kết hợp chuỗi dữ liệu 2012–2015 để ước lượng mô hình và dữ liệu năm 2016 để kiểm tra độ tin cậy dự báo. Chương này cũng phân định rõ quy trình nghiên cứu và kết cấu tổng thể 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về sai phạm kế toán, phân định ranh giới giữa sai sót (hành vi không cố ý) và gian lận (hành vi cố ý trục lợi mang tính trọng yếu). Tác giả phân tích chi tiết 5 thủ thuật gian lận báo cáo tài chính điển hình tại Việt Nam qua các trường hợp thực tế:

  • Khai khống doanh thu: Trường hợp Công ty PVG năm 2010 ghi nhận trước cổ tức 9,28 tỷ đồng từ PGD khi chưa được ĐHĐCĐ phê duyệt, vi phạm VAS 14.
  • Ghi nhận sai niên độ: Trường hợp Công ty DLR năm 2010 ghi nhận 31,15 tỷ đồng doanh thu và 27,98 tỷ đồng giá vốn dự án Chung cư Yersin Đà Lạt khi chưa được cơ quan nhà nước nghiệm thu.
  • Giấu công nợ và chi phí / Vốn hóa sai chi phí: Trường hợp Công ty TLH năm 2010 bị giảm 29% lợi nhuận sau kiểm toán do phải trích lập thêm 30,3 tỷ đồng dự phòng tài chính; trường hợp Công ty BAS năm 2010 vốn hóa 1,04 tỷ đồng chi phí đi vay vào công trình đã dừng thi công.
  • Không khai báo đầy đủ thông tin trên thuyết minh: Trường hợp Công ty VSG năm 2010 áp dụng Thông tư 201/2009/TT-BTC hoãn hạch toán lỗ chênh lệch tỷ giá 33,16 tỷ đồng.
  • Định giá sai tài sản: Trường hợp Công ty HJS tạm tính nguyên giá tài sản nhà máy Thủy điện Nậm Ngần khi chưa được phê duyệt quyết toán vốn đầu tư.

Chương này cũng tổng thuật các mô hình định lượng quốc tế và trong nước, làm căn cứ đề xuất khung phân tích kết hợp giữa mô hình Beneish (1999) và biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) theo Friedlan (1994). Tác giả xây dựng quy trình chọn mẫu từ 44 doanh nghiệp ban đầu, loại bỏ các đơn vị thiếu số liệu hoặc có giá trị ngoại lai để chốt mẫu nghiên cứu chính thức 40 doanh nghiệp.

Chương 3: Thực trạng gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 3 phân tích bối cảnh kinh tế vĩ mô và thực trạng ngành:

  • Thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2015: Tổng khối lượng giao dịch đạt 39,7 tỷ cổ phiếu, giá trị 617 nghìn tỷ đồng (giảm 15,8% so với 2014). Sàn HOSE tăng 4,13% trong khi HNX giảm 4,62%. Khung pháp lý có nhiều bước tiến quan trọng: Nghị định 60/2015/NĐ-CP nới room cho nhà đầu tư nước ngoài; Nghị định 42/2015/NĐ-CP định hình khung pháp lý chứng khoán phái sinh; Thông tư 203/2015/TT-BTC cải tiến giao dịch trong ngày; quy chế rút ngắn thời gian thanh toán về T+2.
  • Thực trạng thị trường xây dựng: Sau giai đoạn khủng hoảng 2009–2013 với tồn kho bất động sản năm 2013 lên tới 94,5 nghìn tỷ đồng (giảm về 77,8 nghìn tỷ đồng năm 2014), ngành xây dựng bắt đầu chu kỳ phục hồi 2015–2018 với tốc độ tăng trưởng dự báo 6,3%/năm. Nhu cầu vốn hạ tầng giai đoạn 2016–2020 rất lớn (giao thông cần 202.000 tỷ đồng/năm, ngành điện cần 125.000 tỷ đồng/năm), tạo áp lực tài chính nặng nề lên các doanh nghiệp thầu xây lắp.
  • Bài học quốc tế và thực trạng điều chỉnh số liệu: Phân tích các đại án Enron (thổi phồng lợi nhuận khi kết quả thực sụt giảm từ 325 triệu USD xuống 55 triệu USD), Xerox (khai khống thu nhập 5 năm, nộp phạt 10 triệu USD), WorldCom (vốn hóa 3,8 tỷ USD chi phí hoạt động và giấu khoản vay 400 triệu USD của Tổng Giám đốc). Tác giả dẫn chứng thực trạng chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết tại Việt Nam.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu về nhận diện gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 4 trình bày kết quả thực nghiệm từ dữ liệu của 40 công ty xây dựng:

  • Thống kê mô tả: Phân tích các thông số thống kê (giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình, độ lệch chuẩn) của 6 biến độc lập: $GMI$, $SGI$, $SGAI$, $DSRI$, $TATA$, và $DA$.
  • Phân tích tương quan: Kiểm định ma trận hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập nhằm kiểm soát sớm hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Kết quả hồi quy Logistic: Tiến hành ước lượng mô hình hồi quy Logistic ban đầu với 6 biến (Mô hình 1), sau đó tinh chỉnh sang mô hình rút gọn (Mô hình 2) giữ lại các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
  • Phát hiện định lượng chính: Tỷ số tăng trưởng doanh thu ($SGI$) và Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) thể hiện sự tác động rõ nét và có ý nghĩa thống kê đến khả năng trình bày sai lệch thông tin trên báo cáo tài chính.
  • Kiểm định độ chính xác mô hình: Thực hiện kiểm định khả năng dự báo trên số liệu kiểm toán năm 2016 của các doanh nghiệp trong ngành tại các ngưỡng xác suất từ 1% đến 20%, đối chiếu sai lầm loại 1 (nhận diện nhầm công ty bình thường thành gian lận) và sai lầm loại 2 (bỏ sót công ty gian lận).

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Tổng kết toàn bộ công trình nghiên cứu, tác giả khẳng định việc kết hợp các chỉ số tài chính từ mô hình Beneish và biến dồn tích $DA$ đem lại công cụ định lượng hữu ích để sàng lọc rủi ro. Chương này đưa ra hệ thống kiến nghị cụ thể cho từng chủ thể tham gia thị trường nhằm phòng ngừa và kiểm soát sai phạm báo cáo tài chính.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Xác định các chỉ báo rủi ro trọng yếu: Kết quả ước lượng hồi quy thực nghiệm chứng minh rằng chỉ số tăng trưởng doanh thu bán hàng ($SGI$) và biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) là hai nhân tố có tác động thuận chiều và mang ý nghĩa thống kê quan trọng nhất đối với khả năng xảy ra gian lận/sai sót trọng yếu trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết.
  2. Độ chính xác của mô hình dự báo: Mô hình M-score mở rộng (kết hợp biến $DA$) cho thấy khả năng phân loại và nhận diện các doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận sau kiểm toán lớn hơn 10% tại ngưỡng phân loại xác suất 20%, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu thao túng thu nhập với độ tin cậy được kiểm chứng trên tập dữ liệu kiểm toán năm 2016.

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp toàn diện cho 5 nhóm đối tượng:

  • Đối với công ty xây dựng: Hoàn thiện quy chế kiểm soát nội bộ, chuẩn hóa quy trình ghi nhận doanh thu và chi phí theo tiến độ công trình, kiểm soát chặt chẽ các khoản trích trước chi phí và nghiệm thu giai đoạn.
  • Đối với ban quản trị công ty: Nâng cao tính độc lập của Hội đồng quản trị và Ban Kiểm soát, giảm áp lực chỉ tiêu tài chính ngắn hạn phi thực tế lên ban điều hành, tách bạch vai trò quản trị và điều hành.
  • Đối với kiểm toán viên: Tăng cường thủ tục kiểm toán đối với các khoản mục dồn tích và khoản phải thu khách hàng, sử dụng các mô hình định lượng như Beneish M-score và biến $DA$ trong giai đoạn lập kế hoạch kiểm toán để đánh giá rủi ro có sai sót trọng yếu.
  • Đối với nhà đầu tư: Không chỉ dựa vào chỉ tiêu lợi nhuận sau thuế chưa kiểm toán; cần phân tích sâu dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, biến động doanh thu so với mức tăng của các khoản phải thu ($DSRI$) và tỷ lệ chi phí dồn tích trước khi đưa ra quyết định giải ngân.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Hoàn thiện khung khổ pháp lý kế toán - kiểm toán, đẩy mạnh hoạt động giám sát việc công bố thông tin của các công ty đại chúng thông qua Vụ Giám sát công ty đại chúng thuộc Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, tăng chế tài xử phạt đối với các hành vi cố tình bóp méo số liệu.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Khóa luận củng cố cơ sở khoa học của việc ứng dụng mô hình xác suất Beneish kết hợp với lý thuyết kế toán dồn tích có thể điều chỉnh của Friedlan (1994) trong bối cảnh thị trường mới nổi như Việt Nam.
  • Về mặt thực tiễn: Khóa luận cung cấp một bộ công cụ phân tích định lượng khả thi giúp nhận diện sớm dấu hiệu rủi ro báo cáo tài chính dành riêng cho nhóm ngành xây dựng – phân ngành có độ trễ lớn trong chu kỳ thanh toán và thu hồi vốn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của nghiên cứu:
    • Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 40 công ty do nhiều đơn vị bị thiếu dữ liệu báo cáo tài chính hoặc có giá trị biến động quá lớn phải loại trừ để tránh gây nhiễu thống kê.
    • Phạm vi khảo sát tập trung chuyên biệt vào ngành xây dựng niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX, chưa mở rộng ra các nhóm ngành khác trên thị trường chứng khoán.
    • Khoảng thời gian thu thập dữ liệu xây dựng mô hình giới hạn trong giai đoạn 2013–2015 và tập dữ liệu kiểm định thuộc năm 2016.
  • Hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu sang các ngành nghề sản xuất, bất động sản hoặc thương mại dịch vụ khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
    • Bổ sung thêm các biến phi tài chính, biến quản trị công ty (quy mô HĐQT, tỷ lệ thành viên độc lập, sự kiêm nhiệm của Chủ tịch và Tổng Giám đốc) và các biến thị trường theo mô hình F-score.
    • Ứng dụng các kỹ thuật phân tích hiện đại hơn như mô hình phân lớp nâng cao hoặc mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks) để nâng cao độ chính xác dự báo.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các đối tượng:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Kế toán, Kiểm toán, Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp nghiên cứu định lượng, quy trình thu thập dữ liệu báo cáo tài chính, và kỹ thuật chạy hồi quy Logistic trên phần mềm STATA.
  • Kiểm toán viên và chuyên viên phân tích tài chính: Cung cấp cơ sở tính toán chi tiết 6 chỉ số tài chính ($GMI, SGI, SGAI, DSRI, TATA, DA$) để áp dụng vào giai đoạn đánh giá rủi ro ban đầu khi kiểm toán hoặc thẩm định doanh nghiệp xây dựng.
  • Nội dung đáng tham khảo nhất:
    • Bảng tổng hợp công thức tính toán các biến số tài chính tại Bảng 2.2 và phương pháp xác định biến kế toán dồn tích điều chỉnh $DA$.
    • Phần phân tích các bài học thực tế về gian lận báo cáo tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam (PVG, DLR, TLH, BAS, VSG, HJS) trong Chương 2.

Câu hỏi thường gặp

1. Biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy của khóa luận được xác định dựa trên tiêu chí nào?

Biến phụ thuộc $M$ là biến nhị phân nhận giá trị bằng 1 nếu báo cáo tài chính của doanh nghiệp có dấu hiệu sai phạm/gian lận và nhận giá trị bằng 0 nếu không sai phạm. Doanh nghiệp bị phân loại là có sai phạm khi có độ chênh lệch tuyệt đối giữa lợi nhuận trước kiểm toán và lợi nhuận sau kiểm toán chia cho lợi nhuận sau kiểm toán lớn hơn 10%.

2. Tại sao tác giả lại đưa thêm biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) vào mô hình nghiên cứu?

Mô hình gốc M-score của Beneish (1999) sử dụng 8 biến nhưng được xây dựng trên dữ liệu thị trường phát triển. Tại Việt Nam, đặc thù ngành xây dựng có nhiều ước tính kế toán dồn tích dễ bị ban điều hành can thiệp. Việc bổ sung biến $DA$ theo mô hình Friedlan (1994) và kế thừa kết quả từ nghiên cứu của Hoàng Khánh & Trần Thị Thu Hiền (2015) giúp phản ánh chính xác hơn các hành vi điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp xây dựng tại Việt Nam.

3. Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu nào và kích thước mẫu chính thức là bao nhiêu?

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán trên cổng thông tin tài chính Vietstock. Mẫu nghiên cứu ban đầu gồm 44 công ty ngành xây dựng niêm yết trên HOSE và HNX. Sau quá trình sàng lọc loại bỏ các quan sát thiếu dữ liệu hoặc có sai lệch ngoại lai quá lớn, mẫu nghiên cứu chính thức còn lại 40 doanh nghiệp.

4. Kết quả khảo sát của ACFE được tác giả trích dẫn phản ánh điều gì về mức độ nguy hại của gian lận báo cáo tài chính?

Theo số liệu ACFE (2002–2008) trong Chương 2, hành vi biển thủ tài sản chiếm tỷ lệ xuất hiện cao nhất (>85% số vụ) nhưng mức thiệt hại kinh tế thấp nhất. Ngược lại, gian lận trên báo cáo tài chính chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ từ 5% đến 10% tổng số vụ việc nhưng lại gây ra tổn thất tài chính và thiệt hại kinh tế lớn nhất cho xã hội.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Diễm My đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về sai phạm kế toán và xây dựng thành công mô hình định lượng nhận diện gian lận báo cáo tài chính cho các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Bằng việc kết hợp mô hình M-score của Beneish với biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) của Friedlan qua phương pháp hồi quy Logistic, nghiên cứu đã chứng minh vai trò cảnh báo quan trọng của chỉ số tăng trưởng doanh thu và biến dồn tích. Công trình không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm có giá trị kiểm định trên dữ liệu năm 2016 mà còn đề xuất hệ thống giải pháp kiểm soát rủi ro thiết thực cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước.