Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong nền kinh tế thị trường và xu hướng toàn cầu hóa hoạt động thương mại, nhu cầu tiếp cận và sử dụng thông tin tài chính đóng vai trò cốt lõi trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh của nhà đầu tư, chủ nợ, ban quản trị và cơ quan quản lý nhà nước. Tính minh bạch và trung thực của báo cáo tài chính là nhân tố trọng yếu bảo đảm sự ổn định của thị trường chứng khoán và trật tự kinh tế xã hội. Tuy nhiên, quy mô kinh doanh ngày càng mở rộng kéo theo tính chất phức tạp của công tác kế toán và kiểm toán, làm gia tăng nguy cơ phát sinh các hành vi bóp méo, thao túng số liệu tài chính. Thực tiễn quốc tế qua các vụ sụp đổ của các tập đoàn lớn như Enron, WorldCom, Xerox cũng như thực trạng chênh lệch số liệu tài chính trước và sau kiểm toán tại Việt Nam cho thấy nhận diện gian lận báo cáo tài chính là một thách thức lớn.

Đặc thù của ngành xây dựng tại Việt Nam gắn liền với chu kỳ sản xuất kinh doanh kéo dài từ 3 đến 10 năm, phụ thuộc chặt chẽ vào chính sách tiền tệ, tài khóa, tiến độ giải ngân đầu tư công và biến động thị trường bất động sản. Do quy trình nghiệm thu công trình phức tạp, việc ghi nhận doanh thu theo tiến độ, vốn hóa chi phí và quản lý các khoản phải thu tiềm ẩn nhiều cơ hội cho các nhà quản trị thực hiện điều chỉnh lợi nhuận. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Diễm My (Khoa Kế toán – Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Tây Đô) thực hiện đề tài "Nhận diện gian lận các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam" nhằm lượng hóa các dấu hiệu rủi ro sai phạm tài chính trong ngành.

Mục tiêu nghiên cứu được xác lập 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:
    • Nhiệm vụ 1: 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 giai đoạn 2013 – 2015.
    • Nhiệm vụ 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu về phát hiện gian lận báo cáo tài chính để 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.
    • Nhiệm vụ 3: 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: Hành vi gian lận và các sai phạm trọng yếu trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây dựng.
  • Phạm vi không gian: Các công ty ngành xây dựng có cổ phiếu 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: Dữ liệu báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán giai đoạn 2012 – 2015 được dùng để ước lượng mô hình hồi quy; dữ liệu báo cáo tài chính năm 2016 của 40 doanh nghiệp ngành xây dựng được sử dụng để kiểm định độ chính xác dự báo của mô hình.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý luận và khung pháp lý

Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý luận dựa trên các quy định pháp luật và chuẩn mực kế toán, kiểm toán hiện hành:

  • Khái niệm Báo cáo tài chính: Theo Điều 29, Luật Kế toán số 88/2015/QH13, Báo cáo tài chính là sự trình bày có hệ thống về tình hình tài chính và các giao dịch kinh tế của đơn vị.
  • Phân biệt gian lận và sai sót: Dẫn chiếu Chuẩn mực Kiểm toán Việt Nam số 240 (VSA 240) và Chuẩn mực Kiểm toán số 320 (VSA 320), khóa luận phân biệt sai sót là lỗi không cố ý do năng lực hoặc sự nhầm lẫn, trong khi gian lận là hành vi cố ý của ban quản trị, nhân viên hoặc bên thứ ba nhằm thu lợi bất chính. Ba hình thức gian lận chính gồm: biển thủ tài sản, tham ô và gian lận báo cáo tài chính.
  • Tam giác gian lận (Fraud Triangle): Vận dụng lý thuyết của Donald R. Cressey, chỉ ra gian lận hình thành khi hội đủ ba yếu tố: Áp lực (áp lực tài chính, kỳ vọng thị trường), Cơ hội (hệ thống kiểm soát nội bộ lỏng lẻo) và Thái độ/Cá tính (sự hợp lý hóa hành vi).
  • Thủ thuật gian lận: Tổng kết các thủ thuật phổ biến tại Việt Nam kèm dẫn chứng thực tế như khai khống doanh thu (vụ việc PVG vi phạm VAS 14), ghi nhận sai niên độ (vụ việc DLR), giấu công nợ và chi phí / vốn hóa chi phí sai quy định (vụ việc TLH trích thiếu dự phòng đầu tư, BAS vốn hóa chi phí lãi vay sai quy định), không khai báo đầy đủ thông tin (vụ việc VSG áp dụng Thông tư 201/2009), và định giá sai tài sản (vụ việc HJS tạm tính nguyên giá thủy điện).

Tổng quan các mô hình nhận diện gian lận

Tác giả tổng hợp các mô hình định lượng quốc tế và trong nước:

  • Mô hình dồn tích: Mô hình DeAngelo (1986) và mô hình biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh của Friedlan (1994).
  • Mô hình M-score: Mô hình Probit gốc 8 biến của Beneish (1999) với ngưỡng phân loại $-1,78$; mô hình M-score 10 biến của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005) tại Thổ Nhĩ Kỳ; mô hình 11 biến của Marinakis (2011) tại Anh.
  • Mô hình F-score: Mô hình 3 cấp độ của Dechow và cộng sự (2011).
  • Nghiên cứu tại Việt Nam: Các nghiên cứu của Nguyễn Thị Uyên Phương (2014) về phát hành thêm cổ phiếu; Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) về ứng dụng mô hình Beneish; Hoàng Khánh và Trần Thị Thu Hiền (2015) về phát hiện sai phạm BCTC ngành xây dựng có bổ sung biến DA.

Phương pháp nghiên cứu và mô tả biến

Khóa luận sử dụng phương pháp định lượng thông qua phân tích hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logistic Regression) bằng phần mềm STATA 13 và bảng tính Excel.

Biến phụ thuộc ($M$): Nhận giá trị 1 nếu công ty có dấu hiệu gian lận/sai phạm trọng yếu và nhận giá trị 0 nếu không có sai phạm. Sai lệch được xác định dựa trên tỷ lệ thay đổi tuyệt đối của lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán vượt quá 10%: $$\text{Chênh lệch lợi nhuận} = \left| \frac{\text{Lợi nhuận trước kiểm toán} - \text{Lợi nhuận sau kiểm toán}}{\text{Lợi nhuận sau kiểm toán}} \right| > 10%$$

Các biến độc lập: Khóa luận chọn lọc 5 chỉ số tài chính từ mô hình M-score của Beneish (1999) và bổ sung biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) theo mô hình Friedlan (1994):

STT Tên biến Ký hiệu Công thức tính toán Kỳ vọng tác động
1 Tỷ số lãi gộp GMI $\frac{(\text{Doanh thu}{t-1} - \text{Giá vốn}{t-1}) / \text{Doanh thu}{t-1}}{(\text{Doanh thu}{t} - \text{Giá vốn}{t}) / \text{Doanh thu}{t}}$ Thuận chiều ($+$)
2 Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng SGI $\frac{\text{Doanh thu}{t}}{\text{Doanh thu}{t-1}}$ Thuận chiều ($+$)
3 Tỷ số chi phí bán hàng và QLDN SGAI $\frac{\text{Chi phí BH&QL}{t} / \text{Doanh thu}{t}}{\text{Chi phí BH&QL}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$ Nghịch chiều ($-$)
4 Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu DSRI $\frac{\text{Phải thu khách hàng}{t} / \text{Doanh thu}{t}}{\text{Phải thu khách hàng}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$ Thuận chiều ($+$)
5 Tỷ số biến dồn tích kế toán trên tổng tài sản TATA $\frac{\text{Thu nhập}{t} - \text{Dòng tiền từ HĐKD}{t}}{\text{Tổng tài sản}_{t}}$ Thuận chiều ($+$)
6 Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh DA $\frac{\text{Biến dồn tích}{t}}{\text{Doanh thu}{t}} - \frac{\text{Biến dồn tích}{t-1}}{\text{Doanh thu}{t-1}}$ Thuận chiều ($+$)

Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết trên sàn HOSE và HNX, thu thập từ cổng thông tin tài chính chứng khoán Vietstock.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính trong bối cảnh hội nhập kinh tế và sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả trình bày tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới (Beasley, Rezaee) và thực trạng các sai phạm kế toán tại các doanh nghiệp trong nước. Từ đó, chương này xác định rõ mục tiêu chung, 3 mục tiêu cụ thể, phương pháp thu thập dữ liệu sơ bộ từ 40 công ty xây dựng, đối tượng và phạm vi nghiên cứu theo không gian (HOSE, HNX) và thời gian (2012 – 2016), đồng thời phác thảo kết cấu 5 chương của khóa luận.

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

Chương 2 trình bày chi tiết nền tảng lý luận về báo cáo tài chính theo Luật Kế toán số 88/2015/QH13, các quy định tại Chuẩn mực Kiểm toán VSA 240, VSA 320 và mô hình tam giác gian lận của Donald R. Cressey. Tác giả phân tích sâu 5 thủ thuật gian lận báo cáo tài chính điển hình cùng các dẫn chứng cụ thể từ các công ty niêm yết tại Việt Nam.

Chương này cũng tổng thuật toàn diện các mô hình định lượng nhận diện gian lận (DeAngelo, Friedlan, Beneish, Spathis, Benford, Mạng thần kinh, Dikmen & Küçükkocaoğlu, Marinakis, Dechow F-score, và nghiên cứu của Hoàng Khánh & Trần Thị Thu Hiền). Tiếp đó, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu gồm 5 bước, nêu quy trình lọc mẫu từ 44 công ty ban đầu xuống còn 40 công ty hợp lệ (loại bỏ quan sát thiếu dữ liệu, doanh nghiệp bị hủy niêm yết hoặc có giá trị ngoại lai gây nhiễu). Tác giả thiết lập 6 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_6$), định nghĩa công thức toán học của 6 biến độc lập và xây dựng mô hình hồi quy Logistic đa biến cùng ma trận kiểm định sai lầm loại 1, sai lầm loại 2 ở các ngưỡng phân loại xác suất từ 1% đến 20%.

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 khái quát bức tranh toàn cảnh về thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2015 (tổng khối lượng giao dịch đạt gần 39,7 tỷ cổ phiếu, giá trị trên 617 nghìn tỷ đồng) và triển vọng năm 2016 gắn với việc hoàn thiện khung pháp lý (Nghị định 60/2015/NĐ-CP nới room ngoại, Nghị định 42/2015/NĐ-CP về chứng khoán phái sinh, Thông tư 203/2015/TT-BTC về giao dịch, Thông tư 180/2015/TT-BTC về UPCoM).

Đồng thời, chương đánh giá tổng quan ngành xây dựng Việt Nam sau giai đoạn khó khăn 2009 – 2013, sự sụt giảm tồn kho bất động sản từ 94,5 nghìn tỷ đồng năm 2013 xuống 77,8 nghìn tỷ đồng năm 2014, và nhu cầu vốn hạ tầng giao thông (202.000 tỷ đồng/năm), hạ tầng điện (125.000 tỷ đồng/năm) giai đoạn 2016 – 2020. Tác giả phân tích các vụ bê bối tài chính quốc tế (Enron, Xerox, WorldCom) và phân tích thực trạng chênh lệch số liệu tài chính trước và sau kiểm toán của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết giai đoạn 2013 – 2015 làm cơ sở dữ liệu thực nghiệm.

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 toàn bộ kết quả phân tích thống kê mô tả (giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình, độ lệch chuẩn) và phân tích đồ thị phân phối của 6 biến quan sát (GMI, SGI, SGAI, DSRI, TATA, DA). Tác giả thực hiện phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến để kiểm tra sơ bộ mối quan hệ tuyến tính và loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến.

Kết quả ước lượng hồi quy Logistic mô hình ban đầu (mô hình 1) với mức ý nghĩa 10% giúp xác định các biến có ý nghĩa thống kê thực sự tác động đến khả năng sai phạm báo cáo tài chính (nổi bật là biến tăng trưởng doanh thu SGI và biến dồn tích điều chỉnh DA). Từ đó, tác giả thiết lập mô hình hồi quy thu gọn (mô hình 2). Cuối cùng, chương 4 tiến hành kiểm định dự báo trên bộ dữ liệu kiểm toán năm 2016 của các doanh nghiệp xây dựng, đánh giá độ chính xác tổng thể và tỷ lệ sai lầm loại 1, loại 2 tại các ngưỡng phân loại xác suất (đặc biệt tại ngưỡng 20%).

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 đúc kết các kết luận rút ra từ mô hình thực nghiệm, khẳng định vai trò của việc kết hợp mô hình M-score Beneish và biến kế toán dồn tích DA trong việc phát hiện sớm dấu hiệu bất thường trên báo cáo tài chính ngành xây dựng. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra hệ thống khuyến nghị thực tiễn hướng đến 5 nhóm đối tượng liên quan nhằm hạn chế sai phạm, tăng cường tính minh bạch và bảo vệ quyền lợi các bên tham gia thị trường.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Tác động của các chỉ số tài chính: Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logistic khẳng định các biến số tài chính có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với xác suất sai phạm báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây dựng. Cụ thể, tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng ($SGI$) và tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) phản ánh tác động rõ nét nhất đến hành vi điều chỉnh số liệu kế toán.
  2. Độ chính xác dự báo: Bằng việc kiểm định mô hình M-score điều chỉnh trên dữ liệu kiểm toán thực tế năm 2016 của 40 doanh nghiệp xây dựng niêm yết, nghiên cứu đã xác lập bảng phân loại sai lầm loại 1 và sai lầm loại 2 qua các ngưỡng xác suất từ 1% đến 20%, chứng minh mô hình có khả năng hỗ trợ nhận diện và cảnh báo sớm các báo cáo tài chính có nguy cơ bị bóp méo lợi nhuận.

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp về mặt học thuật: Khóa luận đã kế thừa mô hình M-score của Beneish (1999) nhưng có sự điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù thị trường chứng khoán Việt Nam bằng cách tích hợp biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) theo lý thuyết Friedlan (1994) và nghiên cứu của Hoàng Khánh – Trần Thị Thu Hiền (2015). Điều này giúp khắc phục hạn chế của việc áp dụng máy móc mô hình gốc tại các thị trường mới nổi.
  • Đóng góp về mặt thực tiễn: Đề tài cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ các bên liên quan phân loại rủi ro thông tin tài chính của nhóm doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết.

Giải pháp và khuyến nghị đề xuất

Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp toàn diện tại Chương 5:

  • Đối với công ty và ban quản trị: Hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ, tăng cường tính độc lập của ban kiểm soát, thiết lập quy chế kế toán minh bạch, tuân thủ nghiêm ngặt các chuẩn mực về ghi nhận doanh thu và trích lập dự phòng.
  • Đối với kiểm toán viên: Vận dụng mô hình M-score và phân tích biến dồn tích như một thủ tục phân tích sơ bộ trong giai đoạn lập kế hoạch kiểm toán để xác định các vùng rủi ro trọng yếu, đặc biệt chú trọng kiểm tra các khoản phải thu, doanh thu dồn tích và việc vốn hóa chi phí xây dựng dở dang.
  • Đối với nhà đầu tư: Thận trọng trước những doanh nghiệp có chỉ số tăng trưởng doanh thu đột biến đi kèm với sự gia tăng mạnh của các khoản phải thu khách hàng hoặc mức chênh lệch lớn giữa dòng tiền kinh doanh và lợi nhuận thuần.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Tăng cường chế tài xử phạt đối với hành vi công bố thông tin sai lệch, chuẩn hóa quy định công bố thông tin trên HOSE, HNX và UPCoM, đẩy mạnh vai trò giám sát của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và phương pháp nghiên cứu:

  • Quy mô mẫu nghiên cứu: Dữ liệu chỉ tập trung vào nhóm doanh nghiệp thuộc ngành xây dựng niêm yết với cỡ mẫu gồm 40 công ty, do đó khả năng suy rộng kết quả cho toàn bộ các ngành kinh tế khác trên thị trường chứng khoán còn hạn chế.
  • Số lượng biến số: Mô hình mới chỉ tập trung khai thác các chỉ tiêu định lượng từ báo cáo tài chính tổng hợp (6 biến số), chưa tích hợp các biến phi tài chính, biến cấu trúc quản trị doanh nghiệp (tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT, quy mô ban kiểm soát, thời gian đương nhiệm của kiểm toán viên) hoặc các yếu tố vĩ mô tác động trực tiếp đến ngành xây dựng.
  • Dữ liệu dồn tích: Phương pháp tính toán biến kế toán dồn tích có thể chưa bao quát hết các giao dịch ngoài bảng cân đối kế toán hoặc các nghiệp vụ tài chính phát sinh phức tạp.

Hướng mở rộng nghiên cứu: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng cỡ mẫu sang các nhóm ngành có đặc thù tài chính khác (bất động sản, sản xuất, thương mại), kéo dài chuỗi thời gian phân tích và kết hợp các biến quản trị công ty cũng như các mô hình học máy hiện đại để nâng cao độ chính xác dự báo gian lận.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Kế toán, Kiểm toán, Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo khung phương pháp luận nghiên cứu định lượng ứng dụng mô hình hồi quy Logistic trong việc phát hiện gian lận báo cáo tài chính, kỹ thuật tính toán các chỉ số Beneish ($GMI, SGI, SGAI, DSRI, TATA$) và biến dồn tích Friedlan ($DA$).
  • Kiểm toán viên độc lập và chuyên viên kiểm toán nội bộ: Tham khảo các thủ thuật gian lận kế toán thực tế tại Việt Nam và phương pháp phân tích tỷ số dồn tích để phát hiện rủi ro kiểm toán.
  • Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức tài chính: Sử dụng các chỉ số trong mô hình làm công cụ sàng lọc, đánh giá chất lượng lợi nhuận và mức độ tin cậy của báo cáo tài chính trước khi đưa ra quyết định giải ngân.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận định nghĩa và phân loại công ty có sai phạm/gian lận báo cáo tài chính dựa trên tiêu chí nào?
Tác giả phân loại doanh nghiệp có gian lận/sai phạm dựa trên chênh lệch giá trị tuyệt đối giữa lợi nhuận trước kiểm toán và lợi nhuận sau kiểm toán chia cho lợi nhuận sau kiểm toán. Nếu tỷ lệ chênh lệch này lớn hơn 10%, doanh nghiệp được gán nhãn là có sai phạm ($M = 1$); nếu tỷ lệ chênh lệch nhỏ hơn hoặc bằng 10%, doanh nghiệp được xem là không có sai phạm trọng yếu ($M = 0$).

2. Mô hình nghiên cứu trong khóa luận kế thừa và điều chỉnh mô hình Beneish (1999) như thế nào?
Thay vì sử dụng nguyên bản mô hình 8 biến của Beneish, tác giả đã chọn lọc 5 biến phù hợp với thực tiễn kế toán doanh nghiệp Việt Nam gồm $GMI, SGI, SGAI, DSRI, TATA$, đồng thời bổ sung thêm biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA$) theo mô hình Friedlan (1994) nhằm tăng cường độ nhạy và khả năng nhận diện các hành vi thao túng lợi nhuận.

3. Quy trình chọn mẫu và phạm vi dữ liệu thực nghiệm của đề tài được thực hiện ra sao?
Tác giả khảo sát danh sách ban đầu gồm 44 công ty xây dựng niêm yết trên HOSE và HNX. Sau quá trình lọc bỏ các quan sát thiếu dữ liệu, doanh nghiệp bị hủy niêm yết hoặc có phương sai bất thường gây nhiễu, mẫu nghiên cứu chính thức được chốt gồm 40 công ty. Dữ liệu báo cáo tài chính giai đoạn 2012 – 2015 dùng để chạy hồi quy và dữ liệu năm 2016 dùng để hậu kiểm độ chính xác.

4. Những thủ thuật gian lận báo cáo tài chính điển hình nào tại Việt Nam được tác giả phân tích?
Khóa luận phân tích 5 thủ thuật điển hình kèm dẫn chứng thực tế: khai khống doanh thu (PVG), ghi nhận sai niên độ (DLR), giấu công nợ và chi phí / vốn hóa chi phí sai quy định (TLH, BAS), không khai báo đầy đủ thông tin trên thuyết minh (VSG), và định giá sai tài sản (HJS).

5. Đề tài kiểm định tính chính xác của mô hình M-score trên dữ liệu thực tế bằng cách nào?
Tác giả so sánh kết quả phân loại dự báo từ mô hình với kết quả kiểm toán thực tế năm 2016 của 40 công ty xây dựng, phân loại kết quả thành dự báo đúng, sai lầm loại 1 (nhận diện nhầm sai phạm) và sai lầm loại 2 (nhận diện thiếu sai phạm) qua các ngưỡng xác suất từ 1% đến 20% bằng hàm NORMSINV trên Excel.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Diễm My đã giải quyết một cách có hệ thống vấn đề nhận diện sai phạm và gian lận báo cáo tài chính của các công ty xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Thông qua việc kết hợp cơ sở lý luận về tam giác gian lận, mô hình M-score Beneish và biến kế toán dồn tích Friedlan, nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình hồi quy Logistic có ý nghĩa thực nghiệm trên chuỗi dữ liệu 2012 – 2016. Các kết quả phân tích thống kê và hệ thống khuyến nghị trong khóa luận cung cấp cơ sở khoa học thiết thực, góp phần hỗ trợ công tác kiểm toán, quản trị doanh nghiệp và nâng cao tính minh bạch của thị trường vốn.