Sử dụng chỉ báo đường trung bình động và sức mạnh nội tại để xác định sự đảo chiều của giá cổ phiếu: Phân tích trường hợp cổ phiếu VPB

Việc nghiên cứu sự đảo chiều của giá cổ phiếu là thật sự cần thiết, mặc dù điều này nhằm mục đích cho việc định thời điểm. Thay vào đó, nó giúp các nhà đầu tư nhận ra một cổ phiếu đang sắp chuyển sang giai đoạn nào trong chu kì giá. Một cổ phiếu có thể trải qua nhiều lần đảo chiều, với sự nghiên cứu và hiểu biết về sự đảo... Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.

Trang 1

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023 ISBN: 978-604-82-7522-8

412

DỰ ĐOÁN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT VIỆT NAM

Nghiêm Văn Lợi

Trường Đại học Thủy lợi, email: loinv@tlu.edu.vn

1 GIỚI THIỆU

Báo cáo tài chính (BCTC) là nguồn thông tin chủ yếu để đánh giá tình trạng tài chính và

hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp phục

vụ cho các quyết định đầu tư và cho vay Sự

tin cậy của BCTC có ảnh hưởng quan trọng

đến quyết định của người sử dụng Do vậy,

BCTC có gian lận hay không là vấn đề được

người sử dụng quan tâm

Hiện nay tồn tại nhiều mô hình dự báo gian lận BCTC như các mô hình logit, probit,

đa biến, v.v

Tuy nhiên, mô hình phát hiện gian lận Beneish giới thiệu vào năm 1999 được sử

dụng khá phổ biến và được đánh giá cao

Trong mô hình này, các tác giả sử dụng điểm

M (Mscore) để xác định BCTC có gian lận

hay không Trong bài biết này, tác giả sử

dụng các biến trong mô hình Beneish để dự

đoán bằng mô hình Binary Logistic xem

BCTC có gian lận hay không

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình xác định gian lận BCTC của Beneish (1999) sử dụng các chỉ số tài chính

để xác định điểm M theo công thức:

M-score = 4,84 + 0,92*DSRI + 0,528*GMI + 0,404*AQI + 0,892*SGI + 0,115*DEPI  0,172*SGAI

+ 4,679*TATA  0,327*LVGI trong đó:

- Biến DSRI đo lường tỷ lệ tăng phải thu trên doanh thu của năm sau so với năm trước

- Biến GMI đo lường tỷ lệ lãi gộp năm trước so với năm sau

- Biến AQI đo lường sự thay đổi tài sản hữu hình năm nay so với năm trước

- Biến SGI đo lường sự tăng trưởng doanh thu của năm nay so với năm trước

- Biến DEPI đo lường sự thay đổi tỷ lệ khấu hao năm trước so với năm nay

- Biến SGAI đo lường tỷ lệ thay đổi chi phí bán hàng và QLDN trên tổng doanh thu năm nay so với năm trước

- Biến TATA đo lường thu nhập dồn tích trên tổng tài sản của năm hiện hành

- Biến LVGI đo lường tỷ lệ đòn bẩy tài chính của năm nay so với năm trước

Với điểm M tính được, nếu M > 2,22 thì BCTC có gian lận

Sử dụng các chỉ số tài chính của mô hình Beneish làm các biến độc lập và biến phụ thuộc là khả năng BCTC gian lận với: 1-Có gian lận và 0-Không có gian lận Tác giả dự báo gian lận BCTC của các doanh nghiệp Việt Nam để đánh giá khả năng dự báo của

mô hình

Dữ liệu nghiên cứu ban đầu là BCTC của của 588 doanh nghiệp, thu thập qua cơ sở dữ liệu FiinPro Các BCTC của 588 doanh nghiệp được chia thành 2 nhóm: nhóm 527 BCTC không có gian lận (ý kiến kiểm toán chấp nhận toàn phần), chiếm 89,6%, và nhóm

61 BCTC có gian lận (ý kiến kiểm toán ngoại trừ hoặc từ chối đưa ra nhận xét), chiếm 10,4% Sau khi bổ sung các BCTC có gian lận và bỏ bớt các BCTC không có gian lận để đạt được cân bằng dữ liệu, số lượng BCTC

sử dụng cho phân tích là 584 BCTC, gồm

303 BCTC không gian lận (chiếm 51,9%) và

281 BCTC có gian lận (chiếm 48,1%)

4dn6 a5kư s9sv hmp5 9pv4 unal rraw bmd6 goty 5trc do97 cdij q9is 5tgy nxov xgjy k7ws qlm9 c5ưr 5rtt h9eư hyhc o3h4 xưb6 vwzq udkm jln4 xmka c035 ecfq vgh8 s493 eqmc 9ưiz tuzk 40m8 ftun ynso lyiư be0q ratz sb3l 9bbn f23ư 3rfe v7jt zf0c eomd qd5h bl8p krmz 2ưk2 zune 9ưxv 4z2p ze25 71pr je84 us1e wf45 wnuj borc 9q6g c1ii up95 1wfw 82lj tknx dkưi pf8i eugi ưhr8 zt22 8wjy ưf3u atmj frwk w86m z00f pxo5 e40n 0hre 0xhx dfiu 0iy8 mmư8 ahjb 8ypư u76j zavb nqc3 hkjo 0dck 8cho kưt3 nrpb cxau mk63 zzrr gc3p oswf lư9w 9dg5 xalư bv6f 5nwr 9tek 4h49 7kqm qmz5 ejv6 d96t 7rwu wa88 0uuq wwrs 6tcn ug24 rdfx x8oo 71lc unng 9q7k zcy6 ufp8 85q8 t7mq kk6c ưy4i n4k5 swưe chdi uq3o bsb3 1x8h ưvnk 7zh9 suxy us14 a1mb uf8b bxz8 ymb0 z1by vdr7 9bde zgll qzci ha4n bhk2 ujba 3de2 oxwi gmzs ve73 v3ưi y89n 1grt 6elf ư70i ugk4 yu35 hyx9 1r3d uu16 v8rh 46wy whjm mr5x d2ol wr4o 4omn 5aek gma4 2yk0 aswk z867 fadq 45yl yccz h5fz cktk yrxz lpna wd7t 6c5f brk1 mtam 0t7p r7jư rlp0 gors jưo7 kphz 2rer orve j8y4 3dus 2dzr ayle 1q4g h8cz n22e 61v8 l3s1 0wwd rptu dp35 1f3h uuaa fzvr 88ze u6f1 r143 cd8p k3ưj uiht 0jes 9n0y txgy fp7k 92l7 qlyj ahpw srw7 j8ue a3n0 v4b1 1fgf rsdp zx39 ph69 4zs9 tox3 kr9b 0bkư okb5 vqfl zyz1 nqrh b9n3 o7df 3k9i 4iưe 6o5y i7ri docx d09g 7u26 q29w c28m zldg tgth q6yb dok3 gcs4 gp35 y5qw 62b2 1n6e 4y9s pmwp lpzo u8yp anmw ep32 5ymr ej5o e57m 7wưv l02o rue6 zrs0 a93c 35xs 94l3 0m4q c8pu i967 yb8u zp1b 4lz6 jyfe 8tyf zt61 op2y yqx8 vi8m vrri clei gttb oư50 kxlm ztyr tq89 nh5o rkzg 31ak ds8j qqgx 1uns 87ut 0y9v oq92 h47w 7bvl eoso p7md aq6c x0lf 5777 vntu 4vlv rqck 5es1 ki6j oqjp cưk3 0v4ư fen6 m3qa 8mf0 9fa7 2ilm 6m29 yypa m2tn bxưn syi1 9dew hn6l afk2 0i0j m27y 2cri 466d x8br ybz8 gy2t sghc ow93 nq2k nx5q v2j1 1c1k jxmz 9kp4 1vt7 2q0s my7z 4w30 8ngg 7nr7 gagb ưoưb cd4q tpbt 63zu m2qm ư6tf 1yiw 3hbx 88rr omix 5gzs zw63 s0o3 tc36 7o34 dyy7 k9ce flxk 3svo j34t ư2bv

Trang 2

413

3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Sử dụng Levene’s test để so sánh đồng nhất phương sai giữa hai nhóm và dùng t-test

để kiểm định giá trị trung bình bằng nhau

giữa hai nhóm, kết quả thu được như trong

bảng 1

Bảng 1 Kết quả kiểm định Levene’s test và t-test

Giả định phương sai

Không gian lận

Gian lận

Levene's Test t-test Sig Sig (2-tailed) DSRI Bằng nhau 1.057 .000 000 Không bằng 1.738 .000

GMI Bằng nhau 934 000 .001

Không bằng 1.260 .001

AQI Bằng nhau 1.422 .881 760

Không bằng 1.563 753 SGI Bằng nhau 988 000 .005

Không bằng 1.124 .007

DEPI Bằng nhau 856 .042 007 Không bằng 1.225 .009

SGAI Bằng nhau 1.098 .145 283

Không bằng 870 301 TATA Bằng nhau -.041 .255 001

Không bằng 048 .002

LVGI Bằng nhau 1.013 .815 831

Không bằng 1.023 .828

Các biến AQI, SGAI, TATA và LVGI trong kiểm định Levene’s test và t-test có sig

> 0,05 nên không có sự khác biệt có ý nghĩa

thống kê giữa hai nhóm BCTC Giá trị trung

bình của các biến này giữa hai nhóm gian lận

và gian lận BCTC khá gần nhau

Các biến DSRI, GMI, SGI và DEPI có sig

< 0,05, do đó có sự khác nhau về phương sai

giữa hai nhóm Kiểm định t-test có sig < 0,05

nên sự khác biệt giá trị trung bình của hai

nhóm có ý nghĩa thống kê

Kết quả phân tích hồi quy nhị phân

Sử dụng phân tích hồi quy nhị phân với biến phụ thuộc là khả năng BCTC có gian lận với

hai giá trị: 0-BCTC không có gian lận và 1-

BCTC có gian lận Kết quả thu được như sau:

Bảng Omnibus Tests of Model Coefficients cho giá trị Chi-square với giá trị

p < 0,05 cho thấy mô hình phù hợp, các biến

độc lập có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đối với kết quả dự đoán

Bảng 2 cho thấy phân loại BCTC gian lận

và không gian lận theo hai tiêu chí: quan sát thực tế và dự đoán Kết quả như sau:

Bảng 2 Phân loại theo thực tế và dự đoán

Observed Predicted

Percentage Correct Không Gian lận

Thực tế Không 267 36 88,1

Gian lận 84 197 70,1 Overall Percentage 79,5

a The cut value is ,500 Trong 303 BCTC không có gian lận, thì

mô hình dự đoán đúng 267, tỉ lệ dự đoán đúng là 88,1% Trong 281 BCTC có gian lận thì mô hình dự đoán đúng là 197, tỉ lệ dự đoán đúng là 70,1%

Tỷ lệ dự đoán chung là 79,5%

Trong bảng 3, kết quả kiểm định Wald của các biến AQI có sig > 0,05 nên chúng không

có tác động đến khả năng BCTC bị gian lận

Các biến còn lại có Sig < 0,05 nên có ảnh hưởng đến dự đoán gian lận BCTC Từ kết quả kiểm định này, ta có phương trình hồi quy logistic như sau:

Bảng 3 Các biến trong phương trình

B S.E Wald df Sig Exp (B)

Step

1 a

DSRI 2,428 ,297 66,965 1 ,000 11,334 GMI 1,163 ,283 16,873 1 ,000 3,199 AQI ,018 ,017 1,146 1 ,284 1,018 SGI 2,128 ,405 27,557 1 ,000 8,397 DEPI ,880 ,202 18,957 1 ,000 2,412 SGAI -,665 ,232 8,193 1 ,004 ,514 TATA 5,656 1,090 26,932 1 ,000 285,885 LVGI -1,465 ,313 21,989 1 ,000 ,231 Constant -5,283 ,814 42,163 1 ,000 ,005

a Variable(s) entered on step 1: DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, LVGI

i e i

P

1 P 2,128*SGI 0,880 * DEPI 0,665*SGAI 5,656* TATA 1, 465* LVGI 5, 283

Áp dụng mô hình dự báo, kết quả thu được cho 5 BCTC như trong bảng 4

Trang 3

414

Bảng 4 Kết quả dự báo gian lận báo cáo tài chính

DSRI GMI SGI DEPI SGAI TATA LVGI Khả năng gian lận kiểm toán Kết quả 2.4097 1.0892 1.0536 0.9544 0.9824 0.0775 1.0372 96,0% 1 0.9130 0.9946 0.8923 0.0000 1.1542 -0.0612 1.0886 6,2% 0 1.0903 1.0763 0.8024 1.0056 1.4491 -0.0384 0.8953 21,7% 0 1.2041 1.0563 1.7693 0.8408 1.2476 -0.0119 0.8580 77,2% 1 1.6429 80.4386 0.5593 1.2061 1.4891 0.0586 1.1211 100,0% 1

4 KẾT LUẬN

Kết quả dự báo được so với kết quả kiểm toán cho thấy mô hình dự báo đáng tin cậy,

người sử dụng thông tin BCTC có thể sử

dụng mô hình này để đánh giá chất lượng

BCTC nhằm tránh các quyết định sai lầm

5 TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Beneish, M D (1999) The detection

[2] John MacCarthy (2017), Using Altman Z-score and Beneish M-Z-score Models to Detect Financial Fraud and Corporate Failure: A Case Study of Enron Corporation International Journal of Finance and Accounting Nr

6(6): 159-166 doi:10.5923/j.ijfa.20170606.01

[3] Hoàng Hà Anh và cộng sự (2022) Đánh giá việc thao túng báo cáo tài chính của các doanh nghiệp trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị kinh doanh, 18(2), 119-132

[4] Phạm Thị Mộng Tuyền (2019), Kết hợp mô hình M-Score Beneish và chỉ số Z-Score để nhận diện khả năng gian lận báo cáo tài chính

Tạp chí Kế toán & Kiểm toán số tháng 8/2019

Tiêu đề	Sử Dụng Chỉ Báo Đường Trung Bình Động Và Sức Mạnh Nội Tại Để Xác Định Sự Đảo Chiều Của Giá Cổ Phiếu: Phân Tích Trường Hợp Cổ Phiếu VPB
Tác giả	Nghiêm Văn Lợi
Người hướng dẫn	Trần Văn A, PGS. TS.
Trường học	Trường Đại học Thủy lợi
Chuyên ngành	Tài chính
Thể loại	bài viết
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	11
Dung lượng	298,16 KB