HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA TÀI CHÍNH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Đề tài: ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TAM GIÁC GIAN LẬN TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆ
Mục tiêu đề tài và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu chung: Trên tổng quan nghiên cứu về nhận diện nguy cơ gian lận BCTC tại Việt Nam còn tương đối hạn chế, thì nghiên cứu sẽ cung cấp thêm bằng chứng
3 thực nghiệm vào lĩnh vực này, đồng thời, quan trọng hơn là gợi ý mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC ở các doanh nghiệp ngành BĐS Trên cơ sở kết quả định lượng, tác giả đề xuất một số giải pháp, chính sách cho các cơ quan quản lý, kiểm toán viên, doanh nghiệp và nhà đầu tư
Thứ nhất, hệ thống hoá các cơ sở lý luận và học thuyết về BCTC, gian lận BCTC và dự báo nguy cơ gian lận BCTC
Thứ hai, trình bày các phương pháp nghiên cứu định lượng và các giả thuyết nghiên cứu phù hợp nhằm xây dựng mô hình trong việc nhận diện nguy cơ gian lận BCTC của các công ty ngành BĐS tại Việt Nam
Thứ ba, đề xuất các khuyến nghị, giải pháp, chính sách nhằm để ngăn ngừa, cảnh báo sớm các trường hợp gian lận BCTC và cải thiện công tác phát hiện, ngăn chặn và xử lý gian lận BCTC trên thị trường chứng khoán hiện nay Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài nghiên cứu tập trung vào trả lời hai câu hỏi nghiên cứu chính, gồm có:
Câu hỏi nghiên cứu 1: Các chỉ tiêu tài chính nào có giúp cho người sử dụng BCTC phân biệt được giữa BCTC có nguy cơ gian lận và BCTC không có nguy cơ gian lận?
Câu hỏi nghiên cứu 2: Mô hình bao gồm những chỉ tiêu tài chính nào có thể nhận diện nguy cơ có gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS?
Phương pháp nghiên cứu
Nhằm trả lời cho 2 câu hỏi nghiên cứu, tác giả thực hiện tổng hợp các phương pháp nghiên cứu toàn diện bao gồm phương pháp so sánh, thống kê, phân tích hồi quy định lượng với các biến độc lập là các tỷ số tài chính được tính toán từ số liệu trên BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS tại Việt Nam
Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng sử dụng đầy đủ các kiểm định cần thiết để phát
4 hiện, sửa chữa các khuyết tật của mô hình nghiên cứu cũng như đưa ra chỉ định mô hình nghiên cứu tối ưu và phù hợp nhất cho chủ đề nghiên cứu
Số liệu và các mô hình định lượng được xử lý và thực hiện trên phần mềm STATA 17.0 và phần mềm Google Colaboratory.
Kết cấu đề tài
Ngoài phần mở đầu và kết luận, khóa luận được kết cấu thành 5 chương nội dung như sau:
Chương 1: Cơ sở lý luận chung về gian lận BCTC và dự báo nguy cơ gian lận BCTC Chương 2: Tổng quan nghiên cứu về xây dựng mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và mô hình đề xuất
Chương 4: Kết quả nghiên cứu về xây dựng mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC Chương 5: Kết luận và đề xuất giải pháp
CƠ SỞ LÝ LUẬN CHUNG VỀ GIAN LẬN BCTC VÀ DỰ BÁO
Khái quát chung về gian lận báo cáo tài chính
1.1.1 Khái niệm BCTC và gian lận BCTC a) Khái niệm Báo cáo tài chính
Luật Kế toán (2015) quy định: Báo cáo tài chính là hệ thống thông tin kinh tế, tài chính của đơn vị kế toán được trình bày theo biểu mẫu quy định tại chuẩn mực kế toán và chế độ kế toán
Báo cáo tài chính dùng để cung cấp thông tin về tình hình tài chính, tình hình kinh doanh và các luồng tiền của một doanh nghiệp, đáp ứng yêu cầu quản lý của chủ doanh nghiệp, cơ quan Nhà nước và nhu cầu hữu ích của những người sử dụng trong việc đưa ra các quyết định kinh tế Báo cáo tài chính phải cung cấp những thông tin của một doanh nghiệp về:
- Doanh thu, thu nhập khác, chi phí sản xuất kinh doanh và chi phí khác;
- Lãi, lỗ và phân chia kết quả kinh doanh;
Theo từ điển Cambridge định nghĩa: Báo cáo tài chính là báo cáo được công ty cung cấp cho nhà đầu tư và cổ đông về tình hình tài chính chi tiết, bao gồm các thông tin về kết quả kinh doanh và bảng cân đối kế toán
Như vậy, Báo cáo tài chính là hệ thống bảng biểu được công ty lập dựa trên các nguyên tắc và quy định của pháp luật, nhằm cung cấp các thông tin về tình hình tài chính, hoạt động kinh doanh và dòng tiền của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định BCTC đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh của doanh
6 nghiệp và được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp, cung cấp thông tin cho nhà đầu tư, đánh giá năng lực tài chính của doanh nghiệp, giám sát việc tuân thủ pháp luật b) Khái niệm và đặc điểm của gian lận BCTC
Theo Beneish (1999), khái niệm gian lận thông tin trên BCTC là kế toán và các nhà quản trị chủ động trình bày thiếu thông tin tài chính để tăng doanh thu và giảm chi phí, từ đó giá cổ phiếu trên thị trường tăng do thu nhập ròng
Mamo và Aliaj (2014) cho rằng gian lận thông tin tài chính là sự trình bày sai lệch, BCTC sai hoặc thiếu thông tin và hoạt động tài chính tạo ra một nhận định sai về sức mạnh tài chính của tổ chức Nó là được gọi là: quản lý doanh thu, điều chỉnh thu nhập, thực hành kế toán sáng tạo và gian lận kế toán
Chuẩn mực kiểm toán số 240 (VAS) định nghĩa gian lận BCTC là hành vi cố ý do một hay nhiều người trong Ban quản trị, Ban Giám đốc, các nhân viên hoặc bên thứ ba thực hiện bằng các hành vi gian dối để thu lợi bất chính hoặc bất hợp pháp
Tóm lại, gian lận BCTC (Báo cáo tài chính) là hành vi cố ý bóp méo thông tin tài chính trong BCTC nhằm mục đích che giấu tình hình tài chính thực tế của doanh nghiệp, thường với mục đích trục lợi cá nhân hoặc nhóm
Gian lận BCTC bao gồm một số đặc điểm như sau:
Thứ nhất, Tính cố ý: Doanh nghiệp thực hiện gian lận thường biết rõ hành vi của mình là trái pháp luật và đạo đức kinh doanh
Thứ hai, Mục đích trục lợi: Mục đích chính của gian lận BCTC là trục lợi cá nhân hoặc nhóm, ví dụ như Thổi phồng lợi nhuận, Che giấu khoản lỗ, Huy động vốn và sử dụng vốn sai mục đích
Thứ ba, Bóp méo thông tin tài chính: Gian lận BCTC thường dẫn đến ghi nhận sai các thông tin tài chính trong BCTC, bao gồm: Doanh thu, Chi phí, Tài sản, Nợ
Thứ tư, Khó phát hiện: Gian lận BCTC thường được thực hiện một cách tinh vi, sử dụng các thủ đoạn che đậy nhằm che giấu hành vi gian lận Doanh nghiệp có thể sử dụng các thủ đoạn như: Sử dụng các tài khoản ảo, Sử dụng các chứng từ giả, Hối lộ, đe dọa nhân viên kiểm toán,
Thứ năm, Hậu quả nghiêm trọng: Gian lận BCTC có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho doanh nghiệp, các bên liên quan và nền kinh tế, bao gồm nhà đầu tư và các cá nhân liên quan đến gian lận BCTC có thể bị truy cứu trách nhiệm hình sự
1.1.2 Các phương thức thực hiện gian lận BCTC
Các phương thức thực hiện gian lận BCTC được các doanh nghiệp thực hiện thông qua tính linh hoạt của kế toán và thường tác động đến các chỉ tiêu chính gồm doanh thu, chi phí và các chỉ tiêu khác như Tài sản, Nợ
1.1.2.1 Các phương thức liên quan đến ghi nhận doanh thu
Các phương thức gian lận BCTC liên quan đến ghi nhận doanh thu chủ yếu bao gồm thủ thuật mà kế toán và các nhà quản trị sử dụng để ghi nhận sai doanh thu Ghi nhận sai doanh thu xảy ra khi doanh thu có thể tăng hoặc giảm so với thực tế trong một kỳ kế toán
Các lý thuyết liên quan đến dự báo nguy cơ gian lận BCTC
Các nhà khoa học trên thế giới đã phát triển các lý thuyết liên quan đến nhận diện khả năng có gian lận BCTC của các doanh nghiệp Các lý thuyết đã cung cấp khung lý thuyết về các nhân tố tác động đến nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp và chỉ ra ngưỡng điểm cảnh báo nguy cơ gian lận BCTC
1.2.1 Lý thuyết tam giác gian lận và các lý thuyết liên quan
Trong lĩnh vực nghiên cứu về động cơ dẫn tới hành vi gian lận BCTC, lý thuyết Tam giác gian lận của Cressey (1953) được coi là lý thuyết nền tảng và ứng dụng rộng rãi trên phạm vi thế giới Đây là nền tảng để cơ quan quản lý ban hành các chuẩn mực kiểm toán về đánh giá rủi ro có sai sót trọng yếu do gian lận trên BCTC như IAS 240, SAS99 và mới đây tại Việt Nam là Chuẩn mực kiểm toán số 240 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng ba yếu tố cấu thành nên hành vi gian lận gồm: Áp lực; Cơ hội; Thái độ
Nhóm yếu tố Áp lực: Cressey (1953) cho rằng gian lận xảy ra khi nhân viên, nhà quản lý hay tổ chức chịu áp lực Áp lực này có thể đến từ các nguyên nhân như khó khăn tài chính, sự thiếu gắn kết giữa chủ doanh nghiệp và người làm thuê hoặc áp lực về kết quả hoạt động kinh doanh với bên thứ ba Từ đó, gian lận BCTC có thể xuất hiện nhằm thoát khỏi các áp lực nêu trên Trong đó áp lực về tài chính là áp lực lớn nhất Khi doanh nghiệp không đảm bảo dòng tiền để tài trợ cho hoạt động kinh doanh, hay nói cách khác doanh nghiệp đang gặp phải tình trạng kiệt quệ tài chính, các nhà quản trị có xu hướng điều chỉnh các chỉ tiêu trên BCTC để cải thiện kết quả kinh doanh Từ đó, doanh nghiệp có thể tránh phản ứng tiêu cực của cổ đông hiện hữu và thị trường và tiếp tục huy động vốn từ bên ngoài, ví dụ như phát hành thêm chứng khoán, để tiếp tục quá trình tái sản xuất
Hình 1.1: Tam giác gian lận của Cressey (1953)
Nhóm yếu tố cơ hội: Khi có áp lực và cơ hội thuận lợi, doanh nghiệp có thể thực hiện hành vi gian lận Cơ hội xuất hiện khi quy trình kiểm soát nội bộ yếu kém, công tác giám sát và quản lý bị hạn chế
Nhóm yếu tố thái độ: Theo Cressey (1953) thì không phải ai khi chịu áp lực hoặc có cơ hội đều thực hiện gian lận mà phụ thuộc rất nhiều vào thái độ, cá tính của từng cá nhân Theo tâm lý thông thường, khi lần đầu thực hiện gian lận, người phạm tội thường có xu hướng biện minh cho hành động của mình, họ tự an ủi rằng chuyện này Áp lực
12 sẽ không lặp lại Tuy nhiên, nếu tiếp tục, họ sẽ không cảm thấy băn khoăn và dễ chấp nhận những hành vi gian lận hơn
Trên cơ sở nghiên cứu về tam giác gian lận của Cressey (1953), Wolfe & Hermanson (2004) thêm vào mô hình tam giác gian lận một nhân tố quan trọng, đó là
“Khả năng thực hiện hành vi” Từ đó hình thành nên lý thuyết “viên kim cương gian lận” Điều kiện cần thiết để gian lận có thể xảy ra là cá nhân tham gia có những đặc điểm phù hợp và khả năng cần thiết Ví dụ, một người có năng lực nhận định về hành vi gian lận dựa trên các yếu tố như, vị trí hoặc chức vụ trong doanh nghiệp có khả năng tạo ra cơ hội gian lận mà người khác không có Người đó phù hợp hoặc đủ thông minh để thực hiện hành vi gian lận dựa trên các điểm yếu của kiểm soát nội bộ hoặc những quy định chưa được chặt chẽ của pháp luật và cuối cùng là khả năng quyết định của họ có đủ tự tin để làm hay không
Hiện nay, lý thuyết ngũ giác gian lận là lý thuyết mới nhất về các nhân tố thúc đẩy hành vi gian lận Lý thuyết này được đưa ra bởi Howarth (2011) sau khi thêm vào mô hình “viên kim cương gian lận” yếu tố liên quan đến bản ngã hay tính kiêu ngạo của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp Hành vi gian lận có thể xảy ra khi BGĐ coi thường các chính sách, quy tắc áp dụng của công ty cũng như các quy định của nhà nước vì họ tin rằng mình có vị trí vượt trội và quan trọng hơn
Thông qua lý thuyết tam giác gian lận và các lý thuyết được phát triển dựa trên nền tảng lý thuyết tam giác gian lận, các động lực dẫn đến nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp được chia thành 5 nhóm bao gồm: Áp lực để duy trì ổn định tài chính và củng cố hình ảnh doanh nghiệp trên thị trường, Cơ hội thực hiện hành động gian lận BCTC từ hoạt động kiểm soát lỏng lẻo từ nội bộ công ty và các cơ quan quản lý, Thái độ và Trình độ của cá nhân thực hiện hành vi gian lận BCTC, Bản ngã của nhà quản lý
Lý thuyết về cổ đông được phát triển bởi Friedman (1970) cũng là một lý thuyết nổi bật về động cơ dẫn đến hành vi gian lận BCTC Quan điểm của lý thuyết nhấn mạnh trách nhiệm của doanh nghiệp là sử dụng các nguồn lực để kinh doanh nhằm mục tiêu tăng lợi nhuận trong khuôn khổ luật kinh doanh Quan điểm này xuất phát từ tiền đề cho rằng cổ đông là chủ doanh nghiệp và các nhà quản trị là người đại diện được cổ đông thuê để làm việc Vậy nên, doanh nghiệp sẽ hoạt động với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận
Khi so sánh với lý thuyết tam giác gian lận thì lý thuyết cổ đông tập trung xem xét vào một yếu tố dẫn đến gian lận: Động cơ của ban lãnh đạo, trong khi lý thuyết tam giác gian lận tập trung vào các yếu tố tạo điều kiện cho gian lận xảy ra: Áp lực, cơ hội và thái độ Lý thuyết cổ đông không cung cấp một khuôn khổ để dự đoán hoặc ngăn chặn gian lận do bỏ qua các yếu tố khác, trong khi lý thuyết tam giác gian lận có thể được sử dụng để làm cả hai việc Do vậy, lý thuyết tam giác gian lận được sử dụng rộng rãi hơn lý thuyết cổ đông vì nó cung cấp một khuôn khổ toàn diện hơn để hiểu và ngăn chặn gian lận Tuy nhiên, cả hai lý thuyết đều có giá trị và có thể được sử dụng để cải thiện quản trị doanh nghiệp và giảm nguy cơ gian lận
1.2.3 Lý thuyết về các bên liên quan
Freeman (1984) là người đầu tiên nghiên cứu và đưa ra lý thuyết các bên liên quan Đây là một lý thuyết nói về quản trị tổ chức và giá trị đạo đức trong kinh doanh Theo đó, các bên liên quan được hiểu là bất kỳ một tổ chức hay cá nhân nào mà bị ảnh hưởng một cách trực tiếp hoặc gián tiếp bởi hành động của doanh nghiệp Các bên liên quan có thể kể đến như các cổ đông, người lao động, khách hàng, nhà cung cấp, cơ quan thuế, nhà đầu tư, …
Lý thuyết này cho rằng các doanh nghiệp có nghĩa vụ phải đối xử công bằng với các bên liên quan Nếu như giữa các bên liên quan có xung đột lợi ích thì doanh nghiệp phải tìm cách cân bằng lợi ích của các bên này Tuy nhiên trên thực tế, nhu
14 cầu của các đối tượng này luôn thay đổi theo thời gian, và mỗi bên có thể sẽ có một nhu cầu khác nhau, thậm chí xung đột nhau nên các doanh nghiệp sẽ rất khó cân bằng được lợi ích của các nhóm này Vì vậy sẽ có tình trạng các doanh nghiệp thiên về đáp ứng nhu cầu của một bên liên quan giữ tầm quan trọng mà bỏ qua nhu cầu của các bên còn lại Doanh nghiệp rất có khả năng sẽ điều chỉnh thông tin để làm đẹp BCTC đáp ứng kỳ vọng của các đối tượng này Vì theo quan điểm quản trị thì vai trò quan trọng của người quản lý là phải đáp ứng nhu cầu của các bên liên quan
Lý thuyết các bên liên quan cho rằng gian lận BCTC không chỉ ảnh hưởng đến cổ đông mà còn ảnh hưởng đến tất cả các bên liên quan đến công ty, bao gồm nhân viên, khách hàng, nhà cung cấp, chủ nợ và cộng đồng Do đó, việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC cần xem xét tác động của gian lận đối với tất cả các bên liên quan này Đây là điểm khác biệt của lý thuyết các bên liên quan so với lý thuyết cổ đông
Lý thuyết cổ đông chỉ tập trung vào mối quan hệ giữa cổ đông và ban lãnh đạo và bỏ qua tác động của gian lận đối với các bên liên quan khác Lý thuyết tam giác gian lận tập trung vào ba yếu tố chính dẫn đến gian lận: áp lực, cơ hội và hợp lý hóa Lý thuyết này không xem xét tác động của gian lận đối với các bên liên quan
Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo gian lận BCTC
Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dự báo nguy cơ gian lận BCTC, bao gồm các yếu tố liên quan đến công tác kiểm toán, nội bộ doanh nghiệp và các yếu tố vĩ mô khác Hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp các nhà đầu tư, nhà phân tích và các bên liên quan khác đánh giá rủi ro gian lận BCTC một cách chính xác và đưa ra các quyết định sáng suốt
1.3.1 Các nhân tố liên quan đến công tác kiểm toán
Theo quy định của Bộ Tài Chính tại Chuẩn mực kiểm toán 700 và 705, có 04 loại ý kiến kiểm toán tương ứng với mức độ sai sót, gian lận của BCTC được phát hiện bởi kiểm toán độc lập (Bộ Tài Chính, 2012a, 2012b) Cụ thể: (i) Kiểm toán viên đưa ra ý kiến chấp nhận toàn phần; (ii) Kiểm toán đưa ra ý kiến kiểm toán ngoại trừ; (iii) Kiểm toán viên trình bày ý kiến kiểm toán trái ngược; (iv) Kiểm toán viên từ chối đưa ra ý kiến (Bộ Tài Chính, 2012a, 2012b) Như vậy, với sự phân loại YKKT của Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam, căn cứ vào tính trọng yếu của thông tin trên BCTC có thể phân BCTC thành hai nhóm: nhóm có sai sót trọng yếu mà những sai sót đó có thể lan tỏa hoặc không và nhóm lập và trình bày BCTC trung thực và hợp lý trên khía cạnh trọng yếu Sự phân loại YKKT của Việt Nam là tương đồng với các nước trên thế giới
Mặc dù, theo cách phân loại YKKT, chưa nêu ra khái niệm “BCTC có nguy cơ gian lận”, tuy nhiên, những BCTC có YKKT khác với ‘Ý kiến chấp nhận toàn phần” được cho là có khả năng gian lận do đã được kiểm toán viên chỉ ra những sai sót trong BCTC thông qua quá trình kiểm toán Kiểm toán viên được đào tạo và có trách nhiệm thực hiện các thủ tục kiểm toán nhằm phát hiện gian lận trong BCTC Họ sử dụng kiến thức chuyên môn về kế toán, kiểm toán và đánh giá rủi ro để xác định các khu vực có khả năng xảy ra gian lận và thực hiện các thủ tục kiểm tra để thu thập bằng chứng về gian lận Mặc dù không thể đảm bảo phát hiện 100% gian lận, nhưng
20 ý kiến kiểm toán cho thấy mức độ nỗ lực của kiểm toán viên trong việc phát hiện gian lận và mức độ tin cậy mà họ có thể đặt vào BCTC và là một nhân tố cần lưu tâm khi thực hiện công tác dự báo nguy cơ gian lận BCTC
1.3.1.2 Danh tiếng của công ty kiểm toán
Các công ty kiểm toán cung cấp dịch vụ kiểm toán độc lập cho các tổ chức, doanh nghiệp nhằm mục đích xác định và báo cáo về mức độ tuân thủ của thông tin tài chính với các quy định, chuẩn mực kế toán và các quy định liên quan khác Theo quy định pháp luật, công ty kiểm toán phải giữ tính độc lập và khách quan trong quá trình kiểm toán Nhờ tính độc lập này, công ty kiểm toán có thể đưa ra ý kiến kiểm toán trung thực và khách quan về tính hợp lý của BCTC, góp phần nâng cao độ tin cậy của thông tin tài chính và cảnh báo sớm nguy cơ gian lận Như vậy, công ty kiểm toán đóng vai trò quan trọng trong công tác dự báo khả năng gian lận BCTC của doanh nghiệp
Các công ty kiểm toán lớn trên thế giới, hay còn gọi là Big4, bao gồm: PricewaterhouseCoopers (PwC), Deloitte, Ernst & Young (EY), KPMG Doanh nghiệp sử dụng dịch vụ kiểm toán của các công ty này thường được đánh giá cao về tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin tài chính Các công ty kiểm toán trên có đội ngũ kiểm toán viên giàu kinh nghiệm và chuyên môn cao, được đào tạo bài bản về việc phát hiện gian lận Họ có hiểu biết sâu sắc về các chuẩn mực kế toán, quy định kinh doanh và các thủ đoạn gian lận phổ biến Nhờ vậy, họ có thể thực hiện các thủ tục kiểm toán phù hợp để phát hiện các dấu hiệu gian lận tiềm ẩn (Dechow,
1.3.2 Các nhân tố liên quan đến nội bộ doanh nghiệp
1.3.2.1 Sự giám sát không hiệu quả của Ban lãnh đạo
Sự giám sát không hiệu quả của Ban lãnh đạo thể hiện qua các đặc điểm như thiếu sự quan tâm đến các hoạt động tài chính, thiếu các hệ thống kiểm soát nội bộ,
21 thiếu sự giám sát đối với các hoạt động của nhân viên, thiếu sự minh bạch trong hoạt động của Ban giám đốc
Khi Ban lãnh đạo thiếu sự giám sát hiệu quả, các nhân viên có thể dễ dàng thực hiện hành vi gian lận mà không sợ bị phát hiện hoặc trừng phạt Việc thiếu các quy trình kiểm soát nội bộ và thiếu sự giám sát chặt chẽ từ phía Ban lãnh đạo có thể tạo điều kiện cho các hành vi gian lận nảy sinh và phát triển Khi Ban lãnh đạo không quan tâm đến việc giám sát các hoạt động tài chính của doanh nghiệp, họ sẽ bỏ lỡ các dấu hiệu cảnh báo gian lận Nghiên cứu của Ihadin & Ehigie (2019) cho thấy rằng các công ty có Ban lãnh đạo thiếu hiệu quả trong việc giám sát hoạt động tài chính có nguy cơ gian lận BCTC cao gấp 2 lần so với các công ty có Ban lãnh đạo giám sát hiệu quả
1.3.2.2 Sự biến động của các chỉ tiêu tài chính
Mặc dù qua các năm, các chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp có thể biến động nhưng các chỉ tiêu tài chính luôn có xu hướng biến động trở về giá trị trung bình (Đỗ Thị Vân Trang, 2020) Như vậy, sự biến động lệch khỏi biên độ dao động thông thường của các chỉ tiêu tài chính có thể được coi là một công cụ hữu hiệu trong dự báo nguy cơ gian lận BCTC
Một số chỉ tiêu tài chính tiêu biểu có thể ảnh hưởng đến dự báo gian lận BCTC như: Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), Đòn bẩy tài chính, Tỷ suất hiệu quả sử dụng tài sản, Tỷ lệ hàng tồn kho trên tổng tài sản, Tổng dồn tích kế toán, … Cụ thể,
ROA được tính bằng tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản Khi ROA có sự biến động bất thường, có nghĩa là lợi nhuận hoặc tổng tài sản biến động lệch khỏi biên độ dao động thông thường Việc lợi nhuận biến động bất thường có thể do doanh nghiệp đã sử dụng các phương thức gian lận BCTC đã được nêu để cố ý bóp méo doanh thu và chi phí nhằm các mục đích khác nhau Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra mối tương quan của ROA và nguy cơ gian lận BCTC của doanh nghiệp như
Dechow & cộng sự (2011), Palmrose (2005) Như vậy, ROA có hiệu quả trong công tác dự báo gian lận BCTC Đòn bẩy tài chính được tính bằng tỷ lệ Tổng nợ trên Tổng tài sản của doanh nghiệp Việc sử dụng đòn bẩy tài chính có thể khiến công ty đối mặt với áp lực từ chủ nợ Nếu công ty không thể tạo ra đủ lợi nhuận để trang trải chi phí lãi vay, ban lãnh đạo có thể gian lận để che giấu thua lỗ và tránh vi phạm các điều khoản vay vốn Xiao & cộng sự (2016) cũng khẳng định tỷ lệ nợ cao có thể khiến doanh nghiệp tăng nguy cơ gian lận BCTC
Tỷ suất hiệu quả sử dụng tài sản cho biết 1 đồng tài sản của doanh nghiệp tạo ra được bao nhiêu đồng doanh thu Doanh nghiệp có thể thực hiện các phương thức gian lận BCTC như đã phân tích, khiến doanh thu biến động bất thường hoặc doanh nghiệp đang đánh giá sai giá trị tài sản Nghiên cứu Dechow & cộng sự (2011) cho thấy các công ty có hiệu suất sử dụng tài sản thấp có nhiều khả năng bị điều tra về nghi ngờ gian lận BCTC hơn
Tỷ lệ hàng tồn kho trên tổng tài sản có thể biến động tăng hoặc giảm bất thường so với giá trị trung bình qua các năm Khi tỷ lệ này thấp, nghĩa là công ty đang bán hàng chậm hoặc đang tích trữ quá nhiều hàng tồn kho Điều này có thể là dấu hiệu cho thấy công ty đang ghi nhận hàng tồn kho ảo hoặc che giấu chi phí (Dechow & cộng sự, 2011) Trong một số trường hợp, tỷ lệ này cao có thể là dấu hiệu cho thấy công ty đang ghi nhận doanh thu ảo hoặc giảm chi phí để làm cho công ty trông có vẻ sinh lợi hơn thực tế (Erickson & cộng sự, 2004)
Tổng dồn tích kế toán là lợi nhuận chưa thu được bằng tiền của doanh nghiệp Lợi nhuận dồn tích là lợi nhuận được ghi nhận thông qua các bút toán kế toán như lãi/lỗ do chênh lệch tỷ giá, lãi/lỗ do đánh giá lại tài sản, hoặc các ước tính liên quan đến khấu hao, quỹ dự phòng để tác động đến lợi nhuận Doanh nghiệp có thể tận dụng tính linh hoạt của kế toán để ghi nhận lợi nhuận không đúng với thực tế Beneish (1999) cũng chứng minh, khi tổng dồn tích kế toán tăng lên thì nguy cơ gian lận BCTC cũng tăng lên
Như vậy, phân tích sự biến động của các chỉ tiêu tài chính trong BCTC là một nhân tố quan trọng trong công tác dự báo gian lận BCTC
1.3.3 Các yếu tố vĩ mô
Vai trò của dự báo nguy cơ gian lận BCTC
Thứ nhất, bảo vệ tài sản: Một số hành vi gian lận xuất phát từ nội bộ công ty, khi các nhân viên ghi chép sổ sách kế toán thiếu trung thực, chiếm đoạt tài sản của công ty nhằm mục đích trục lợi Vì vậy, công tác dự báo nguy cơ gian lận giúp các công ty
24 bảo vệ tài sản tài chính của mình bằng cách xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể
Thứ hai, giảm thiểu rủi ro danh tiếng: Rủi ro danh tiếng là nguy cơ tổn hại đến danh tiếng, thương hiệu hoặc hình ảnh của một công ty, tổ chức hoặc cá nhân do các sự kiện tiêu cực hoặc bất lợi xảy ra (Clifford & Timothy, 2000) Trước khi công bố BCTC ra công chúng và nộp lên cơ quan chức năng, doanh nghiệp có thể thực hiện dự báo nguy cơ gian lận BCTC Dự báo nguy cơ gian lận thành công giúp giảm thiểu rủi ro danh tiếng liên quan đến vi phạm luật pháp, bảo vệ danh tiếng và tính toàn vẹn thương hiệu của công ty Từ đó, doanh nghiệp có thể tránh được phản ứng cực đoan của khách hàng và thị trường lên sản phẩm và giá cổ phiếu của công ty
Thứ nhất, ngăn chặn tội phạm tài chính: World Bank định nghĩa tội phạm tài chính là những hành vi vi phạm pháp luật liên quan đến việc chiếm đoạt hoặc sử dụng trái phép tài sản của người khác nhằm mục đích trục lợi cá nhân hoặc tổ chức Gian lận BCTC có thể liên quan đến nhiều hành vi vi phạm pháp luật như lừa đảo, chiếm đoạt tài sản của nhà đầu tư; gây thất thoát tài sản nhà nước Khi những thủ thuật gian lận BCTC của các doanh nghiệp được phát hiện sẽ góp phần giúp cơ quan quản lý ngăn chặn tội phạm tài chính kịp thời và đảm bảo quyền lợi cho các bên liên quan
Thứ hai, phát triển thị trường tài chính: Việc dự báo kịp thời gian lận trên BCTC của các doanh nghiệp sẽ giúp cho thông tin được công bố là thước đo chính xác về sức khỏe tài chính của doanh nghiệp Như vậy, thị trường tài chính có thể hoạt động minh bạch, giảm thiểu hậu quả của sự bất cân xứng thông tin Từ đó, hoạt động đầu tư của các chủ thể trong nền kinh tế diễn ra sôi nổi hơn và thúc đẩy thị trường tài chính phát triển
1.4.3 Đối với nhà đầu tư
Vai trò quan trọng nhất của việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC là nâng cao hiệu quả đầu tư và bảo vệ tài sản của nhà đầu tư Với các nhà đầu tư có điều kiện hạn hẹp trong tiếp cận với chi tiết sổ kế toán, BCTC là công cụ duy nhất thể hiện sức khỏe tài chính của doanh nghiệp Việc dự báo doanh nghiệp có nguy cơ gian lận BCTC giúp nhà đầu tư có thêm thông tin để nhận diện, đánh giá rủi ro đầu tư và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn
Trong chương 1, tác giả đã trình bày khái quát về các cơ sở lý thuyết về BCTC, gian lận BCTC, cũng như chỉ ra vai trò của dự báo nguy cơ gian lận BCTC đối với các bên liên quan Bên cạnh đó, mô hình M-score và mô hình F-score, tam giác gian lận cũng được trình bày chi tiết về các dấu hiệu, cách tính, ngưỡng điểm cảnh báo nguy cơ gian lận BCTC của doanh nghiệp như các thước đo tài chính
Bên cạnh đó, chương 1 cũng đã trình bày về các lý thuyết nền tảng mà nghiên cứu dựa vào để đưa ra được vấn đề nghiên cứu và phát triển thành mô hình Lý thuyết về tam giác gian lận đã chỉ ra động cơ mà doanh nghiệp có thể sẽ thực hiện hành vi gian lận khi hội đủ ba yếu tố đó là Áp lực, Cơ hội và Thái độ Lý thuyết các bên liên quan cho thấy các doanh nghiệp rất có thể sẽ thực hiện hành vi gian lận để có thể đáp ứng được yêu cầu của các bên liên quan như khách hàng, nhà đầu tư, cơ quan thuế, Và cuối cùng là lý thuyết ủy nhiệm, theo lý thuyết này thì để làm hài lòng những người chủ sở hữu của mình (bên ủy nhiệm) thì những nhà quản lý công ty (bên được ủy nhiệm) rất có thể sẽ bóp méo BCTC để đạt được những lợi ích riêng biệt
Trong chương 2, tác giả sẽ tóm tắt khái quát về các nghiên cứu trước đây thuộc đề tài dự báo nguy cơ gian lận BCTC và chỉ ra khoảng trống nghiên cứu Từ đó, tổng quan nghiên cứu bổ sung thêm cơ sở khoa học cho nghiên cứu
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu quốc tế
Beneish (1999) là nghiên cứu tiên phong trong việc xây dựng mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC dựa trên các tỷ số tài chính Tác giả sử dụng dữ liệu của 74 công ty bị dự báo nguy cơ gian lận BCTC bởi Ủy ban Chứng khoán Mỹ trong khoảng thời gian từ năm 1982 - 1992 Kết quả nghiên cứu chỉ rõ các biến “Khoản phải thu/ Doanh thu thuần”, “Lợi nhuận gộp”, “Chất lượng tài sản”, “Tăng trưởng doanh thu”, “Chỉ số dồn tích” tương quan thuận với nguy cơ gian lận BCTC Từ đó, tác giả kết luận nguy cơ gian lận BCTC tăng lên khi có một dấu hiệu như tăng doanh thu khoản phải thu bất thường, suy giảm lợi nhuận gộp, chất lượng các khoản mục tài sản giảm và tăng dồn tích kế toán Ngoài ra tác giả đã đặt tên cho mô hình là M-score và đề xuất sử dụng kết quả nghiên cứu của ông như một thước đo dự báo nguy cơ gian lận BCTC Mô hình được công nhận và sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới Tuy nhiên, trong mô hình M-score có tính toán đến chỉ tiêu PPE (bất động sản, nhà xưởng, thiết bị) định nghĩa là các bất động sản, nhà xưởng và thiết bị được sử dụng trong sản xuất kinh doanh, hoặc cung cấp hàng hóa dịch vụ, được cho thuê hay dùng cho mục đích quản lý, hành chính; và công ty
27 kỳ vọng sử dụng tài sản đó trong hơn một chu kỳ sản xuất kinh doanh (Theo Chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS) Một số chế độ kế toán ở các quốc gia khác không tồn tại chỉ tiêu PPE và các nhà nghiên cứu phải thay thế bằng chỉ tiêu khác và có thể ảnh hưởng đến kết quả định lượng của mô hình Điều này là một nhược điểm của mô hình M-score khi áp dụng ở các khu vực khác
Khi ứng dụng mô hình M-score để nghiên cứu trường hợp gian lận BCTC của công ty năng lượng đa quốc gia Enron (Mỹ) trong khoảng thời gian từ năm 1996 đến
2000, Maccarthy (2017) đã kết luận các biến độc lập trong mô hình được gia tăng điều chỉnh bút toán kế toán kể từ năm 1998 khi tăng từ 1 biến lên 2 biến, chiếm 25% tổng số biến, dự báo trước trạng thái phá sản Nghiên cứu kết luận mô hình M-score hữu ích trong việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC của Enron để che giấu tình trạng kiệt quệ tài chính Nghiên cứu chỉ dừng lại ở mức chứng minh tính hiệu quả của mô hình M-score đối với 1 trường hợp BCTC đã được chứng minh có gian lận, nghiên cứu chưa có ý nghĩa trong việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các công ty khác trong cùng ngành năng lượng hoặc các công ty trên sàn chứng khoán Mỹ
Bên cạnh việc sử dụng các biến độc lập được giới thiệu trong mô hình Beneish M-score, nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình nghiên cứu khác dựa trên lý thuyết về động cơ gian lận BCTC Cụ thể, Situngkir & Triyanto (2020) sử dụng thuyết ngũ giác gian lận để xây dựng các biến dựa theo các tiêu chí: Áp lực, Cơ hội, Đạo đức, Khả năng, Tính bản ngã của nhà lãnh đạo cho các công ty niêm yết thuộc nhóm LQ 45 trên sàn chứng khoán Indonesia từ năm 2014 đến năm 2018 Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy logistic để nghiên cứu định lượng với năm nhóm biến độc lập nêu trên và biến phụ thuộc là chỉ số F-score và chỉ ra rằng yếu tố ổn định tài chính và công ty gia đình có tác động tích cực trong việc hạn chế nguy cơ gian lận BCTC Ngược lại, khi áp lực bên ngoài gia tăng và tổng dồn tích kế toán tăng lên dự báo xu hướng gia tăng gian lận BCTC Nghiên cứu đã lượng hóa được các biến độc lập đại diện cho 5 nhóm động cơ thúc đẩy doanh nghiệp gian lận BCTC Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm 85 quan sát gồm 85 BCTC của 17 doanh nghiệp thuộc
28 nhóm LQ 45 Với mẫu nghiên cứu nhỏ có thể khiến kết quả của nghiên cứu không có tính bao quát Từ đó đề xuất những nghiên cứu sau có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu
Tương tự với cách xác định biến độc lập nêu trên, Candy & Putri (2023) đã sử dụng mô hình hồi quy bội thay vì mô hình hồi quy Logistic để nghiên cứu trường hợp của các công ty niêm yết ngoại trừ lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bất động sản và xây dựng trên sàn chứng khoán Indonesia trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2020 Áp lực bên ngoài, khả năng gian lận và khó khăn tài chính là những biến độc lập hiệu quả trong dự báo nguy cơ gian lận Việc dự báo nguy cơ gian lận trong nghiên cứu đã kết luận rằng các công ty có dấu hiệu gian lận rõ ràng là các công ty được phân loại vào ngành công nghiệp trong Phân loại công nghiệp IDX Hạn chế của nghiên cứu là tác giả chưa thực hiện dự báo với tập dữ liệu hoàn toàn mới, tác giả chỉ dừng lại ở mức đánh giá khả năng dự báo gian lận BCTC với mẫu nghiên cứu Như vậy, các nghiên cứu mới khi áp dụng lý thuyết ngũ giác gian lận cần đánh giá khả năng dự báo nguy cơ gian lận BCTC với tệp dữ liệu mới để củng cố tính vững của mô hình
Ngoài ra, các biến độc lập phi tài chính ngày càng được các nhà nghiên cứu quan tâm và đánh giá như một nhân tố không thể tách rời trong dự báo nguy cơ gian lận BCTC Trong nghiên cứu của Ibadin & Ehigie (2019) về 65 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Nigeria từ năm 2019 đến năm 2014 đã sử dụng các biến độc lập liên quan đến HĐQT như tỷ lệ giới tính, sự kiêm nhiệm Giám đốc và Chủ tịch HĐQT, … Kết quả định lượng của mô hình hồi quy logistic đã khẳng định sự gia tăng về tỷ lệ giới tính nữ cũng như tỷ lệ giám đốc không điều hành trong toàn hội đồng và sự giảm độc quyền trong HĐQT sẽ gia tăng khả năng dự báo nguy cơ gian lận BCTC Nghiên cứu của Ibadin & Ehigie (2019) đã bổ sung yếu tố phi tài chính để cảnh báo nguy cơ gian lận BCTC Tuy nhiên, phạm vi nghiên cứu chỉ xem xét yếu tố liên quan đến ban lãnh đạo mà bỏ qua ảnh hưởng của các yếu tố tài chính khác
Nghiên cứu của Skousen & cộng sự (2009) đã sử dụng dữ liệu của các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York từ năm 1988 đến năm 2005 để kiểm tra tính hiệu quả của mô hình Tam giác Gian lận trong việc dự báo gian lận báo cáo tài chính Nghiên cứu xác nhận rằng cả ba yếu tố của mô hình Tam giác Gian lận (Áp lực, cơ hội và thái độ) đều có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với nguy cơ gian lận BCTC Áp lực về việc duy trì ổn định tài chính được phát hiện là yếu tố quan trọng nhất trong việc dự báo gian lận BCTC Nghiên cứu của Skousen & cộng sự
(2009) đã lượng hóa các tỷ số liên quan đến 3 nhóm động cơ thuộc Lý thuyết tam giác gian lận Tuy nhiên, trong nghiên cứu chưa làm rõ tỷ lệ giữa 2 nhóm BCTC có gian lận và BCTC không có nguy cơ gian lận Nếu tỷ lệ 2 nhóm này lệch khỏi tỷ lệ 50:50, thì dữ liệu được cho là mất cân bằng và khả năng dự báo của mô hình không còn đáng tin cậy Đây là một nhược điểm của nghiên cứu mà các nghiên cứu sau có thể khắc phục.
Nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, các nhà khoa học đã tiến hành một số nghiên cứu về dự báo nguy cơ gian lận BCTC với hướng triển khai tương tự như các nghiên cứu quốc tế đã được đề cập
Nguyễn Tiến Hùng & Nguyễn Văn Sáu (2018) đã xây dựng mô hình hồi quy dựa trên Lý thuyết tam giác gian lận để nghiên cứu trường hợp của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sàn Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2015 và năm 2016 Với mẫu dữ liệu bao gồm 102 doanh nghiệp niêm yết năm 2015 và 110 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE năm 2016 (kiểm định sự phù hợp của mô hình), kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình được xây dựng dựa trên hai yếu tố Động cơ (Tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản và Tỷ suất sinh lời trên tài sản); một yếu tố thể hiện Cơ hội (Trình độ học vấn); một yếu tố Thái độ (Ý kiến của kiểm toán viên độc lập về BCTC) Mô hình này có khả năng dự báo chính xác trên 78% các doanh nghiệp thuộc mẫu nghiên cứu và dự báo đúng gần 72% đối với các doanh nghiệp ngoài mẫu
30 nghiên cứu Nghiên cứu đã chứng minh khả năng ứng dụng vào thực tiễn với việc tiến hành dự báo cho tập dữ liệu ngoài mẫu nghiên cứu
Sử dụng các xác định biến độc lập thuộc các nhóm động cơ Áp lực, Cơ hội, Thái độ tương tự, Mẫn Đức Bình Minh & cộng sự (2019) khi nghiên cứu về các doanh nghiệp niêm yết phi tài chính từ năm 2014 đến năm 2020 đã xây dựng 45 tỷ số tài chính liên quan đến nhóm động cơ gồm Sự ổn định tài chính, Cơ hội, Thái độ đạo đức, Tiền sử gian lận Kết quả định lượng kết luận nhóm yếu tố phản ánh sự ổn định tài chính có tương quan nghịch chiều với khả năng gian lận càng cao Bên cạnh đó, nhóm yếu tố thái độ, đạo đức và nhóm biến thể hiện thái độ và tiền sử gian lận đều có khả năng dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các công ty Các công ty có gian lận báo cáo tài chính hoặc nhận được ý kiến không chấp nhận toàn phần trong quá khứ có khả năng gian lận cao hơn Nhóm yếu tố cơ hội không có khả năng dự báo nguy cơ gian lận BCTC Nghiên cứu đã sử dụng lượng lớn các tỷ số tài chính và có sự so sánh, lược bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê để xây dựng mô hình hoàn thiện trong việc dự báo Tuy nhiên, mô hình chưa thực hiện dự báo đối với tệp dữ liệu hoàn toàn mới để kiểm tra hiệu quả khả năng dự báo của mô hình
Với việc sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên trong học máy, Đặng Ngọc Hùng & cộng sự (2022) đã xây dựng bộ 60 chỉ số tài chính làm biến độc lập tương ứng với 60 thuộc tính của 6 nhóm: Sự ổn định tài chính; Dòng tiền trong doanh nghiệp; Áp lực từ bên thứ ba; Khả năng tạo doanh thu; Đặc điểm của ngành và các hoạt động của doanh nghiệp; Giám sát của HĐQT và ban kiểm soát và thái độ và các yếu tố khác của các doanh nghiệp tại Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2020 Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình được xây dựng dựa trên hai yếu tố Động cơ (sự ổn định về tài chính): Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, Lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản, Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu là 3 thuộc tính có ảnh hưởng lớn nhất Mô hình này có khả năng dự báo chính xác trên 91% khi sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên Trong nghiên cứu đã xây dựng được số lượng lớn các biến độc lập để tránh bỏ sót các nhân tố ảnh hưởng đến nguy cơ gian lận BCTC và đã ứng dụng kỹ thuật học
31 máy để huấn luyện mô hình, nâng cao khả năng dự báo của mô hình Tuy nhiên, nghiên cứu hiện tại chỉ xem xét các yếu tố kinh tố vi mô liên quan đến đặc điểm của doanh nghiệp mà bỏ qua tác động các yếu tố kinh tế vĩ mô khác
Trần Thị Giang Tân (2014) sử dụng dữ liệu BCTC của 78 công ty niêm yết tại
Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM năm 2012 để đánh giá sự hữu hiệu của tam giác gian lận theo hướng dẫn của chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 trong việc phát hiện và dự báo gian lận ở các công ty niêm yết tại Việt Nam Nghiên cứu thực hiện mô hình hồi quy logistic để xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố của thuộc nhóm Áp lực, Cơ hội và Thái độ và khả năng xảy ra gian lận trên báo cáo tài chính Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng xảy ra gian lận có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với
3 yếu tố về Động cơ/Áp lực, với 1 yếu tố về cơ hội, và với 2 yếu tố về thái độ Khả năng dự báo đúng của mô hình là 83,33% đối với các công ty thuộc mẫu nghiên cứu và 80% đối với các công ty ngoài mẫu nghiên cứu Nghiên cứu của Trần Thị Giang Tân (2014) là một trong những nghiên cứu tiên phong về lĩnh vực dự báo nguy cơ gian lận BCTC tại Việt Nam Tuy nhiên, trong yếu tố về cơ hội, nghiên cứu chưa phân tích ảnh hưởng của đặc điểm hoạt động của từng ngành kinh doanh đến nguy cơ gian lận BCTC.
Khoảng trống nghiên cứu
Trên cơ sở phân tích, thảo luận kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trong nước và quốc tế về dự báo nguy cơ gian lận BCTC có thể thấy, các nhà khoa học đã ứng dụng và phát triển mô hình M-score cũng như lượng hóa các biến độc lập đại diện cho 3 nhóm động cơ theo Lý thuyết tam giác gian lận dẫn đến nguy cơ gian lận BCTC: Áp lực, Cơ hội, Thái độ Các nghiên cứu trước chưa phân tích, đánh giá tác động của đặc điểm hoạt động riêng biệt của từng ngành kinh doanh cũng như các yếu tố vĩ mô kinh tế - xã hội đến nguy cơ gian lận BCTC Về mặt kỹ thuật nghiên cứu, một số nghiên cứu chưa thực hiện đánh giá hiệu quả dự báo của mô hình đối với tệp dữ liệu mới hoặc chưa có các biện pháp hiệu chỉnh cần thiết khi dữ liệu gặp tình trạng mất cân xứng Ngoài ra, tính tới hiện tại, tác giả nhận thấy số lượng các nghiên
32 cứu ứng dụng các tiêu chí dự báo nguy cơ gian lận BCTC theo tam giác gian lận tại Việt Nam tương đối hạn chế
Như vậy, với các hạn chế nghiên cứu của các nghiên cứu trước đây về xây dựng mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC, cần thiết có nghiên cứu khách quan và cập nhật nhằm đánh giá cụ thể và thậm chí lượng hóa để dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp tại Việt Nam từ đó tạo cơ sở, tiền đề cho việc xây dựng các chính sách hỗ trợ hiệu quả liên quan đến việc đầu tư, hướng tới mục tiêu tăng trưởng kinh tế, đặc biệt nghiên cứu về một ngành cụ thể Tác giả nhận thấy, đối với nền kinh tế Việt Nam, ngành BĐS đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế cũng như sở hữu những đặc điểm kinh doanh tạo thuận lợi cho việc gian lận BCTC Thật vậy, BĐS tạo ra lượng lớn việc làm trong nền kinh tế, xây dựng cơ sở hạ tầng, đáp ứng nhu cầu thiết yếu của người dân, tạo điều kiện cho các ngành khác phát triển Ngành BĐS cũng là ngành nghề kinh doanh thu hút vốn đầu tư nước ngoài với tổng mức đầu tư đạt mức 4,67 tỷ USD vào năm 2023 (Theo Tổng cục Thống kê, 2023) Dư nợ tín dụng của ngành BĐS trong toàn hệ thống ngân hàng cũng ở mức cao, đạt 21% vào năm 2023 (Theo Ngân hàng Nhà nước, 2023) Ngoài ra, đặc điểm hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp BĐS thường phức tạp, có chu kỳ đầu tư dài, liên quan đến nhiều bên tham gia như chủ đầu tư, nhà thầu xây dựng môi giới, nhà đầu tư, v.v., tạo điều kiện cho gian lận trong các khâu thanh toán, mua bán, chuyển nhượng tài sản, gây khó khăn trong công tác quản lý tài chính và có khả năng dẫn đến gian lận BCTC Do đó, tác giả quyết định lựa chọn ngành BĐS là ngành cần có nghiên cứu cụ thể về nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp trong ngành Ngoài ra, tác giả đề xuất thêm vào mô hình biến độc lập liên quan đến yếu tố vĩ mô, đó là đại dịch Covid - 19, để đánh giá nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS trước và sau xảy ra cú shock tới nền kinh tế Tác giả cũng tiến hành toàn diện các kỹ thuật nghiên cứu để khắc phục triệt để các hạn chế đã được phân tích từ tổng quan nghiên cứu
Vì vậy, nghiên cứu này, với vai trò là nghiên cứu tiên phong về ngành bất động sản tại Việt Nam, sẽ bổ sung thêm và hoàn thiện phương pháp nghiên cứu thực nghiệm vào lĩnh vực nghiên cứu này, đồng thời, quan trọng hơn, cung cấp kết quả nghiên cứu, góc nhìn định lượng, khách quan về dấu hiệu dự báo nguy cơ gian lận BCTC, từ đó giúp định hướng các chính sách nâng cao hiệu quả dự báo nguy cơ gian lận BCTC để phát triển thị trường tài chính Thêm vào đó, phương pháp nghiên cứu cũng như kết quả nghiên cứu cũng có thể được nhân rộng, ứng dụng với nhóm ngành BĐS ở các quốc gia khác
Trong chương 2, tác giả đã trình bày tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về đề tài Xây dựng mô hình dự báo nguy cơ gian lận BCTC Có thể thấy, đây là đề tài có tính thiết thực cao và được nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước thực hiện nghiên cứu Hiện nay, các bài nghiên cứu được triển khai theo 2 hướng: Ứng dụng những mô hình nổi tiếng như Beneish M-score để tìm ra mô hình phù hợp với phạm vi nghiên cứu; Tìm ra những tỷ số tài chính đại diện cho các động cơ gian lận có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu chưa thống nhất về ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi gian lận BCTC Ngoài ra, số lượng nghiên cứu về hành vi gian lận BCTC tại Việt Nam còn hạn chế, đặc biệt là nghiên cứu tập trung và chuyên sâu của một ngành cụ thể với đặc điểm hoạt động kinh doanh riêng biệt Bên cạnh đó, tác động của Covid 19 đến quyết định gian lận BCTC của các doanh nghiệp cũng chưa được đánh giá trong bất kỳ nghiên cứu nào trước đây Do vậy, tác giả nhận thấy đây là khoảng trống nghiên cứu Vì vậy, nghiên cứu này, với vai trò tiên phong trong việc nghiên cứu về ngành BĐS và ảnh hưởng của Covid 19, sẽ bổ sung kết quả định lượng và góp phần hỗ trợ công tác dự báo nguy cơ gian lận BCTC Phương pháp tiến hành nghiên cứu và mô hình định lượng cũng như thực trạng ngành BĐS tại Việt Nam giai đoạn 2018-2023 sẽ được tác giả trình bày trong chương 3
XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ GIAN LẬN BCTC CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH BĐS
Thực trạng thị trường BĐS giai đoạn 2018-2023
Nhìn chung, sự phát triển của thị trường BĐS trong giai đoạn từ năm 2018 đến năm 2023 trải qua nhiều thăng trầm do ảnh hưởng của các yếu tố như hệ thống văn bản pháp luật chưa hoàn thiện, suy thoái kinh tế do đại dịch Covid -19, năng lực tài chính yếu kém của doanh nghiệp, … Một số điểm tích cực có thể kể đến như nguồn vốn đầu tư FDI tăng lên và sự ra đời, phát triển của trái phiếu BĐS thúc đẩy phân khúc BĐS cao cấp và BĐS khu công nghiệp tăng trưởng Ngoài ra, Nhà nước cũng tích cực trong việc hỗ trợ thị trường như hoàn thiện khung pháp lý, đẩy mạnh giải ngân công, tháo gỡ khó khăn của thị trường trái phiếu doanh nghiệp Thị trường BĐS thể hiện tính linh hoạt thích ứng với đại dịch Covid-19 khi ghi nhận sự tăng trưởng trong giai đoạn đại dịch Tuy nhiên, thị trường BĐS vẫn tồn tại những điểm hạn chế khả năng phát triển như hạn chế nguồn cung trong phân khúc nhà giá rẻ tại các thành phố lớn và những cơn “sốt” đất ảo cục bộ Trong khoảng thời gian từ 2018-2023, một phần các dự án BĐS đều vướng mắc thủ tục pháp lý ảnh hưởng tiến độ triển khai dự án và gia tăng chi phí của dự án
Về thị trường BĐS nhà ở, trong giai đoạn từ năm 2018-2023, theo số liệu của Hiệp hội Môi giới BĐS Việt Nam bao gồm các chỉ tiêu nguồn cung, lượng giao dịch nhà ở và tỷ lệ hấp thụ đều có xu hướng giảm, thể hiện thị trường BĐS đang gặp khó khăn Trong đó nguyên nhân chính được xác định là việc rà soát, thanh kiểm tra việc tuân thủ quy định Pháp luật về đầu tư, xây dựng, đất đai tại các dự án Hệ lụy từ lượng cung sụt giảm, giá BĐS có chiều hướng tăng, tín dụng cho vay kinh doanh BĐS bị siết mạnh làm giảm lượng giao dịch từ các nhà đầu tư thứ cấp, đầu cơ; Tâm lý e ngại lo sợ từ các nhà đầu tư, người tiêu dùng khi thị trường BĐS xuất hiện nhiều dự án BĐS không phù hợp với quy định pháp luật Trong khi đó nguồn thông tin từ các cơ quan quản lý nhà nước gần như không có để giúp họ kiểm chứng
Biểu đồ 3.1: Nguồn cung và lượng giao dịch BĐS nhà ở giai đoạn 2018-2023
Lượng giao dịch Nguồn cung Tỷ lệ hấp thụ
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Hiệp hội Môi giới Bất động sản Việt Nam
Về thị trường BĐS nghỉ dưỡng, tốc độ phát triển của BĐS nghỉ dưỡng đến năm
2018 suy giảm, vì nhiều nguyên nhân, như: Tính pháp lý của BĐS nghỉ dưỡng chưa hoàn thiện; Năng lực vận hành và tiềm lực tài chính của chủ đầu tư còn hạn chế; Ngân hàng thu hẹp vốn vay cho khách hàng đầu tư BĐS với việc NHNN tăng hệ số rủi ro cho vay BĐS từ 150% lên 200%, hạ tỷ lệ dùng vốn ngắn hạn để cho vay trung và dài hạn từ 60% xuống còn 45% vào năm 2018; Giá thành condotel quá cao so với năm 2017, xuất phát cam kết lợi nhuận cao hơn rất nhiều lãi suất ngân hàng, dao động phổ biến từ 8% đến 12%/năm cố định trong 5 đến 10 năm (Kiều Thuật, 2018)
Về thị trường BĐS công nghiệp, từ năm 2020 thị trường BĐS công nghiệp mạnh lên và sôi động ở nhiều tỉnh như: Long An, Đồng Nai, Bình Dương, Bình Định, Thanh Hóa, Quảng Ninh, Hải Dương, Bắc Giang… do Việt Nam đẩy mạnh các hoạt động thu hút đầu tư FDI Hiện nay tại Việt Nam, BĐS công nghiệp chủ yếu bao gồm
2 loại hình sản phẩm: Đất cho thuê và nhà xưởng xây sẵn Mặc dù các KCN cũng đang dần đa dạng loại hình sản phẩm BĐS công nghiệp hơn như nhà ở cho chuyên gia, nhà ở cho công nhân, khu vực ăn uống sinh hoạt nhưng chưa nhiều Trong khoảng thời gian tiếp theo, BĐS công nghiệp là điểm sáng của thị trường BĐS với dư địa phát triển và hành lang pháp lý được cải thiện thông qua Nghị định số
35/NĐ2022/NĐ-CP về Bất động sản công nghiệp, yêu cầu về quy trình thủ tục đơn giản hơn, năng lực chủ đầu tư phải rõ ràng hơn, có hệ sinh thái nhà ở.
Thực trạng tình hình hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp BĐS niêm yết tại Việt Nam
Theo tiêu chuẩn NAICS 2007 phân loại các ngành nghề kinh doanh, hiện nay trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Thành phố HCM (HOSE) và Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) có 82 doanh nghiệp ngành BĐS Các doanh nghiệp BĐS hoạt động trong các phân khúc chính: Phát triển BĐS, Cho thuê BĐS, Đại lý và môi giới BĐS, Các hoạt động liên quan đến BĐS
Các doanh nghiệp ngành BĐS có tổng giá trị vốn hóa thị trường ở mức 2,848 nghìn tỷ đồng, chiếm 19,17% tổng vốn hóa thị trường vào ngày 26/04/2024 Quy mô và vị thế của các doanh nghiệp ngành BĐS cũng có sự cách biệt nhất định Trong đó, một số doanh nghiệp có giá trị vốn hóa lớn, lịch sử hoạt động lâu năm có vai trò quan trọng trong việc dẫn dắt, định hình thị trường
Tình hình kinh doanh của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản năm 2018 vẫn có sự tăng trưởng đáng kể sau hai năm tăng trưởng đột biến (2016-2017) Mặc dù Chính phủ yêu cầu ngành ngân hàng kiểm soát chặt chẽ tín dụng đối với lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro, trong đó có lĩnh vực bất động sản Chính phủ cũng đã yêu cầu các cơ quan chức năng nghiên cứu giải pháp nhằm thúc đẩy thị trường bất động sản phát triển ổn định, bền vững, và ngăn chặn tình trạng đầu cơ và tăng giá không hợp lý Đồng thời, yêu cầu giảm tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn được điều chỉnh từ 60% xuống còn 50% vào năm 2018 và tiếp tục giảm xuống mức 40% từ năm 2019 Ngân hàng Nhà nước cũng đã quy định hệ số rủi ro khi cho vay bất động sản là 200% kể từ ngày 01/01/2017 Ngoài ra, trong năm 2018, Ngân hàng Nhà nước đã phát đi Công văn số 563, yêu cầu các ngân hàng hạn chế mức độ tập trung tín dụng đối với lĩnh vực bất động sản và xây dựng Đồng thời, ngân hàng cũng tập trung kiểm soát chất lượng tín dụng tiêu dùng và nâng cao hiệu quả công tác xét duyệt hồ sơ, đặc biệt là các điều kiện vay vốn để hạn chế rủi ro phát sinh Các ngân
37 hàng cũng phải theo dõi chặt chẽ việc sử dụng vốn cho vay tiêu dùng, đảm bảo rằng vốn vay tiêu dùng không được sử dụng để đầu tư hoặc kinh doanh bất động sản Với những chính sách trong năm 2018, thị trường bất động sản có phần bị ảnh hưởng Tuy nhiên với tình hình chênh lệch cung – cầu rất lớn nên các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản vẫn có sự tăng trưởng đáng kể Cụ thể, với loại hình bất động sản chung cư, nhà ở, nghỉ dưỡng, theo báo cáo tài chính năm 2018, lợi nhuận sau thuế của một số doanh nghiệp tiêu biểu thuộc loại hình này có sự tăng trưởng đáng kể Năm 2018, lợi nhuận sau thuế CTCP Vinhomes (VHM) tăng 843,9% so với năm
2017 (tăng từ 1.565 tỷ lên 14.776 tỷ); lợi nhuận sau thuế Tổng Công ty Đầu tư và phát triển Công nghiệp (BCM) tăng 123,1% so với năm 2017 (tăng từ 1035,9 tỷ lên 2.311,7 tỷ); lợi nhuận sau thuế CTCP Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va (NVL) tăng 59,04% so với năm 2017 (tăng từ 2.061,6 tỷ lên 3.278,9 tỷ); lợi nhuận sau thuế CTCP Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền (KDH) tăng 44,9% so với năm 2017 (tăng từ 558,9 tỷ lên 809,6 tỷ); lợi nhuận sau thuế CTCP Phát triển Bất động sản Phát Đạt (PDR) tăng 46,2% so với năm 2017 (tăng từ 439,9 tỷ lên 643,3 tỷ); lợi nhuận sau thuế CTCP Tập đoàn Đất Xanh (DXG) tăng 58,7% so với năm 2017 (tăng từ 1.085,4 tỷ lên 1.722,8 tỷ)
Trong giai đoạn từ năm 2019 đến quý I năm 2022, ngành bất động sản nói chung có sự tăng trưởng ấn tượng Tuy nền kinh tế chịu ảnh hưởng lớn từ dịch covid-19 song các doanh nghiệp bất động sản vẫn đạt được nhiều sự phát triển nổi bật, đặc biệt bất động sản vùng ven, bất động sản nghỉ dưỡng và bất động sản khu công nghiệp Nguồn cung chung cư ở các thành phố lớn như thành phố Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh càng ngày càng hạn chế nên xu hướng tìm đất vùng ven tăng mạnh, tạo tiền đề cho giá bất động sản vùng ven tăng cao Trong giai đoạn này, các doanh nghiệp bất động sản có quỹ đất lớn có đã có sự tăng trưởng tốt về lợi nhuận Cụ thể lợi nhuận sau thuế CTCP Vinhomes năm 2019 (VHM) tăng 64,6% so với năm 2018 (tăng từ 14.776 tỷ lên 24.319 tỷ), năm 2020 tăng 16% so với năm 2019 (tăng từ 24.319 tỷ lên 28.207 tỷ), năm 2021 tăng 38% so với năm 2020 (tăng từ 28.207 tỷ lên 38.948 tỷ);
38 lợi nhuận sau thuế CTCP Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va năm 2019 (NVL) tăng 3% so với năm 2018 (tăng từ 3.279 tỷ lên 3.387 tỷ), năm 2020 tăng 15,3% so với năm
2019 (tăng từ 3.387 tỷ lên 3.907 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Phát triển Bất động sản Phát Đạt năm 2019 (PDR) tăng 35,9% so với năm 2018 (tăng từ 643 tỷ lên 874 tỷ), năm 2020 tăng 40% so với năm 2019 (tăng từ 874 tỷ lên 1.220 tỷ), năm 2021 tăng 52,5% so với năm 2020 (tăng từ 1.220 tỷ lên 1.861 tỷ);
Trong giai đoạn này, chiến tranh thương mại Mỹ - Trung Quốc leo thang căng thẳng khiến nhiều công ty nước ngoài rời khỏi Trung Quốc để đến các nước khác, trong đó có Việt Nam Làn sóng các doanh nghiệp nước ngoài rời khỏi Trung Quốc là cơ hội để bất động sản khu công nghiệp ở Việt Nam phát triển, giúp các doanh nghiệp bất động sản trong lĩnh vực này hưởng lợi lớn Lợi nhuận sau thuế Tổng Công ty Phát triển Đô Thị Kinh Bắc năm 2019 (KBC) tăng 28,7% so với năm 2018 (tăng từ 808.9 tỷ lên 1.040,7 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo năm 2019 (ITA) tăng 149% so với năm 2018 (tăng từ 82,8 tỷ lên 206,3 tỷ)
Giai đoạn từ quý II năm 2022 đến hết năm 2023 là giai đoạn ảm đạm của ngành bất động sản nói chung và các doanh nghiệp bất động sản nói riêng Sau thông tin về chủ tịch FLC Trịnh Văn Quyết và chủ tịch Tân Hoàng Minh Đỗ Anh Dũng bị bắt và hàng loạt các chính sách thắt chặt về tín dụng, trái phiếu doanh nghiệp đã khiến tâm lý chung trên thị trường e ngại, mọi giao dịch bị trì hoãn Trong năm 2023, có khoảng 1.160 doanh nghiệp bất động sản rời khỏi thị trường Thiếu nguồn tiền hoạt động, nhiều chủ đầu tư bất động sản phải chấp nhận bán tài sản để duy trì hoạt động Cùng với việc đóng cửa, tạm dừng hoạt động hàng loạt, nhiều doanh nghiệp xây dựng và bất động sản đã cắt giảm từ 50% đến dưới 75% nhân sự Điển hình như Đất Xanh Group, Novaland, Hưng Thịnh và nhiều tên tuổi khác Để hỗ trợ các doanh nghiệp bất động sản đang đứng trước nguy cơ vỡ nợ trái phiếu, Chính phủ đã ban hành Nghị định 08/2023/NĐ-CP cho phép doanh nghiệp giãn, hoãn nợ trái phiếu và đàm phán với các trái chủ thanh toán trái phiếu bằng bất động sản Lợi nhuận của các doanh nghiệp bất động sản theo đó giảm mạnh trong giai đoạn từ quý II năm 2022
39 đến đầu năm 2023 và dần tăng trở lại trong năm 2023 nhờ nỗ lực của Chính phủ trong việc ổn định lại thị trường bất động sản Lợi nhuận sau thuế CTCP Vinhomes năm 2022 (VHM) giảm 25,1% so với năm 2021 (giảm từ 38.948 tỷ xuống 29.162 tỷ), năm 2023 tăng 15% so với năm 2022 (tăng từ 29.162 tỷ lên 33.532 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va năm 2022 (NVL) giảm 36,8% so với năm 2021 (giảm từ 3.455 tỷ xuống 2.182 tỷ), năm 2023 giảm 77,7% so với năm 2022 (giảm từ 2.182 tỷ xuống 486 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền năm 2022 (KDH) giảm 10,2% so với năm 2021 (giảm từ 1.205 tỷ xuống 1.082 tỷ), năm 2023 giảm 32,6% so với năm 2022 (giảm từ 1.082 tỷ xuống
730 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Phát triển Bất động sản Phát Đạt năm 2022 (PDR) giảm 37,6% so với năm 2021 (giảm từ 1.861 tỷ xuống 1.161 tỷ), năm 2023 giảm 41,2% so với năm 2022 (giảm từ 1.161 tỷ xuống 683 tỷ); Lợi nhuận sau thuế CTCP Tập đoàn Đất Xanh năm 2022 (DXG) giảm 66,5% so với năm 2021 (giảm từ 1.595 tỷ xuống 533,7 tỷ), năm 2023 giảm 71,8% so với năm 2022 (giảm từ 533,7 tỷ xuống 150,2 tỷ);
Như vậy, cùng với thăng trầm trong diễn biến của thị trường BĐS, kết quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp BĐS tiêu biểu kể trên nói riêng và các doanh nghiệp BĐS nói chung, có sự biến động mạnh trong lợi nhuận do thị trường khó khăn và thay đổi khung pháp lý Trong giai đoạn 2018-2023, thực tiễn đã ghi nhận một số trường hợp các doanh nghiệp gian lận BCTC đã được phát hiện như CTCP Tân Hoàng Minh, đặt ra yêu cầu dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS khi lợi nhuận trong ngành BĐS có xu hướng biến động mạnh trong thời gian gần đây
Thực trạng về gian lận BCTC và dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các
3.3.1 Thực trạng về gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS
Một trong những vụ việc gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS được phát hiện trong thời gian gần đây là tại công ty TNHH Thương mại và Dịch vụ Khách sạn Tân Hoàng Minh
CTCP Tập đoàn Tân Hoàng Minh (Tập đoàn Tân Hoàng Minh) thành lập ngày 16/06/1993 tại thành phố Hồ Chí Minh Tập đoàn Tân Hoàng Minh đã tham gia hoạt động kinh doanh trên nhiều lĩnh vực, chủ yếu như: sản xuất & xuất khẩu mây tre đan, vận tải hành khách bằng taxi, kinh doanh khách sạn, kinh doanh phát triển nhà, xây dựng, Năm 2006, công ty bắt đầu thực hiện đầu tư vào thị trường BĐS với đối tượng khách hàng là tầng lớp thượng lưu cùng với việc thành lập các công ty con với số vốn rất lớn như CTCP Cung điện Mùa đông (1.182 tỷ đồng), Công ty TNHH BĐS Ngôi sao Việt (7.013 tỷ), CTCP và Dịch vụ Khách sạn Soleil (5.897 tỷ đồng) Hệ sinh thái các doanh nghiệp Tân Hoàng Minh tiếp tục phát triển và đến năm 2021, vốn điều lệ của công ty mẹ đã đạt mức 13.932 tỷ đồng Tập đoàn Tân Hoàng Minh trở thành doanh nghiệp hoạt động đa ngành: Bất động sản, Xây dựng, Chứng khoán, Du lịch, Khách sạn, …
Tuy nhiên, đến năm 2021, do ảnh hưởng của đại dịch Covid – 19 đến các lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp khiến tình hình kinh doanh của công ty kém khả quan và gặp khó khăn trong dòng tiền Khi đó, dư nợ tín dụng của Tập đoàn Tân Hoàng Minh ở các ngân hàng đạt mức 18.542 tỷ đồng, trong đó có 15.851 tỷ đồng dư nợ của các công ty liên quan Nợ gốc và nợ lãi đến hạn chưa thanh toán lần lượt là 591 tỷ đồng và 602 tỷ đồng Trước tình hình này, công ty đã lựa chọn phương thức huy động vốn khác, đó là phát hành trái phiếu Các pháp nhân được lựa chọn để phát hành trái phiếu là CTCP Cung điện Mùa đông, Công ty TNHH BĐS Ngôi sao Việt, CTCP và Dịch vụ Khách sạn Soleil
Theo quy định của Nghị định 153/2020/NĐ-CP về chào bán, giao dịch trái phiếu doanh nghiệp riêng lẻ thì báo cáo kiểm toán với ý kiến chấp nhận toàn phần, không có nợ quá hạn là một trong số các điều kiện bắt buộc trong hồ sơ phát hành trái phiếu Trên thực tế, theo báo cáo kê khai thuế của Công ty Ngôi Sao Việt và Công ty Soleil, cả hai đều thua lỗ nhưng các công ty này đã được các công ty kiểm toán hợp thức hóa chuyển từ lỗ sang lãi và loại bỏ các công ty con, công ty liên kết để né tránh báo cáo kiểm toán hợp nhất Nhờ vậy, 2 công ty này đã phát hành được 5 gói trái phiếu với tổng giá trị 4.450 tỷ đồng Ngoài ra, Công ty Cung Điện Mùa Đông có các chỉ tiêu tài chính nghi ngờ khả năng hoạt động liên tục, có nợ quá hạn; không đủ điều kiện để kiểm toán báo cáo tài chính với ý kiến chấp nhận toàn phần nhưng đã thông đồng với Công ty CPA Hà Nội để hợp thức báo cáo tài chính kiểm toán năm 2020 và
2021 để phát hành 4 gói trái phiếu với tổng trị giá 5.580 tỷ đồng Đối với khoản mục đầu tư tài chính ngắn hạn và dài hạn, Kiểm toán Nam Việt đã giúp công ty Ngôi Sao Việt và Công ty Soleil giấu khoản lỗ khi đầu tư vào công ty lần lượt là 1.003 tỷ đồng và 135 tỷ đồng bằng việc không kiểm tra, soát xét đối chiếu với các tài liệu gốc trong việc tăng giảm các khoản đầu tư mà chỉ căn cứ vào các hợp đồng chuyển nhượng bản photocopy đề ngày 30/12/2020 giữa Công ty Ngôi Sao Việt, Công ty Soleil với các nhân viên Tân Hoàng Minh để xác định đến thời điểm 31/12/2020 các công ty này không có công ty con và công ty liên kết Đồng thời, các công ty này cũng được ghi khống một khoản doanh thu từ hoạt động tài chính trên kết quả kinh doanh năm 2020 cho các công ty Đối với khoản mục phải thu nội bộ và phải thu khác ngắn hạn, dài hạn đối với 02 khoản uỷ thác đầu tư cho nhân viên tập đoàn gồm Nguyễn Đức Tính 1.492 tỷ đồng và Lê Hồng Trang 894 tỷ đồng được nhận định là không đủ cơ sở để ghi nhận khoản lãi 10,45%/năm, tương đương 715 tỷ đồng nhưng Kiểm toán Nam Việt vẫn chấp nhận bút toán từ đó tăng doanh thu khống từ hoạt động tài chính cho Công ty Ngôi Sao Việt
Theo kết luận của cơ quan điều tra, thông qua bút toán điều chỉnh BCTC của các công ty con trong hệ sinh thái của mình, Tập đoàn Tân Hoàng Minh đã huy động vốn từ phát hành trái phiếu sai quy định, gây thiệt hại hơn 8.600 tỷ đồng cho các NĐT trên thị trường
Ngoài gian lận BCTC của Tập đoàn Tân Hoàng Minh bị phát hiện, một số doanh nghiệp BĐS khác cũng tồn tại một số dấu hiệu cảnh báo nguy cơ gian lận BCTC khi ý kiến kiểm toán ở mức chấp nhận từng phần Trường hợp BCTC của CTCP Bất động sản Thế kỷ (CRE) vào năm 2023, kiểm toán viên đã chỉ ra không đủ bằng chứng để đánh giá tính chính xác và khả năng thu hồi nợ của một số khoản phải thu mà công ty đang hạch toán Do vậy, kiểm toán viên không thể đánh giá liệu có cần thiết điều chỉnh dự phòng khoản phải thu khó đòi hay không Bên cạnh đó, kiểm toán viên cũng chỉ ra một số điểm bất thường trong BCTC của CTCP Đầu tư Nhà Đất Việt vào năm 2022 và không thể đưa ra ý kiến Trong năm 2022, một số khoản công nợ của công ty không đủ cơ sở để xác định tính trung thực và hợp lý của các khoản phải thu và công ty chưa thực hiện đánh giá khả năng thu hồi và thực hiện trích lập dự phòng với một số khoản tạm ứng khác Trường hợp khác trong BCTC của CTCP Điện lực Miền Trung được kiểm toán viên chỉ ra công ty không cung cấp đầy đủ cơ sở để xác định lượng tiền mặt tồn trong ngân quỹ là 825 triệu đồng Ngoài ra, CTCP Đầu tư và Phát triển Đô thị Long Giang vào năm 2022 cũng có ý kiến ngoại trừ trong BCTC do ghi nhận khoản phải thu với công ty con khi dự án BĐS chưa đủ cơ sở pháp lý để tiến hành
Trong năm 2023, một số các doanh nghiệp BĐS nộp BCTC muộn như Tập đoàn Novaland, CTCP Tập đoàn Xây dựng Hòa Bình, CTCP Louis Capital, CTCP Tập đoàn Everland, CTCP Đầu tư LDG, … Lý do được các công ty này đưa ra là do tình hình kinh doanh kém khả quan, thay đổi nhân sự nên cần thêm thời gian để công ty kiểm toán phối hợp, làm việc về các khoản mục trên BCTC Từ đây cho thấy các bút toán ghi nhận trên BCTC của doanh nghiệp đang có những vấn đề và cần kiểm toán kỹ càng hơn Bên cạnh đó, một số công ty cũng bị công ty kiểm toán nghi ngờ về khả
43 năng hoạt động liên tục của công ty Cụ thể, Tập đoàn Novaland, CTCP Tập đoàn Xây dựng Hòa Bình, CTCP DRH Holdings đều bị công ty kiểm toán lưu ý về những khoản nợ vay đến hạn chưa thanh toán, cho thấy những con số trên BCTC có thể không đáng tin nếu không xét đến những khoản nợ này
3.3.2 Thực trạng dự báo nguy cơ gian lận BCTC Đối với kiểm toán viên, Bộ Tài chính ban hành Chuẩn mực kiểm toán số 240: Trách nhiệm của kiểm toán viên liên quan đến gian lận trong kiểm toán Báo cáo tài chính (gọi tắt là Chuẩn mực kiểm toán số 240) được xây dựng dựa trên Lý thuyết tam giác gian lận Chuẩn mực kiểm toán số 240 đưa ra khái niệm, đặc điểm, động cơ của hành vi gian lận cùng với một số phương thức gian lận phổ biến mà kiểm toán viên cần chú ý, làm cơ sở cho hoạt động dự báo nguy cơ gian lận BCTC tại doanh nghiệp Ngoài Lý thuyết tam giác gian lận, tại Việt Nam chưa có quy định cụ thể về việc áp dụng các lý thuyết khác liên quan đến dự báo gian lận BCTC như mô hình M-score hay mô hình F-score cũng như chưa xây dựng được hệ thống dữ liệu gồm các tỷ số tài chính để phục vụ cho quá trình tính toán các ngưỡng điểm nêu trên
Trong quá trình kiểm toán BCTC của các doanh nghiệp, kiểm toán viên tuân thủ hướng dẫn của các Chuẩn mực kế toán kết hợp với các phương pháp kiểm tra, phân tích chi tiết sổ sách kế toán và tiếp xúc, phỏng vấn với ban lãnh đạo của công ty để đưa ra dự báo về nguy cơ gian lận BCTC của doanh nghiệp Hiện nay tại Việt Nam, chưa có công ty kiểm toán nào áp dụng mô hình định lượng như M-score hay F-score như một bước trong quy trình kiểm toán và dự báo về nguy cơ gian lận BCTC Công tác dự báo về nguy cơ gian lận BCTC phụ thuộc hoàn toàn vào trình độ chuyên môn và kinh nghiệm của các kiểm toán viên Ý kiến kiểm toán BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS trong giai đoạn 2018-
2023 được trình bày tại bảng 3.2 Có thể thấy, thông qua các nghiệp vụ kiểm toán cũng như áp dụng các Chuẩn mực kiểm toán, trong giai đoạn, kiểm toán viên đã chỉ ra một số doanh nghiệp ngành BĐS có nguy cơ gian lận BCTC khi ý kiến kiểm toán khác với ý kiến chấp nhận toàn phần và đưa ra những lưu ý cho người sử dụng
BCTC về những thông tin tài chính mà doanh nghiệp chưa thể cung cấp bằng chứng Ngoài ra, tác giả thực hiện dự báo gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS trong giai đoạn 2018-2023 theo mô hình M-score để kiểm chứng hiệu quả của mô hình này đối với thị trường này Tuy nhiên, với kết quả được trình bày tại Bảng 3.1, cho thấy kết quả dự báo mô hình M-score có sự sai khác lớn so với ý kiến kiểm toán khi số lượng BCTC được dự báo có nguy cơ gian lận BCTC cao hơn từ 4 đến 5 lần so với khi dự báo bằng YKKT Như vậy, mô hình M-score không tỏ ra hiệu quả đối với thị trường Việt Nam, khi tỷ lệ dự báo gian lận BCTC qua mỗi năm ở mức gần 50%
Bảng 3.1: Tổng hợp dự báo gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành
BĐS theo mô hình M-score giai đoạn 2018-2023
BCTC có nguy cơ gian lận 49 55 52 47 48 48
BCTC không có nguy cơ gian lận 33 27 30 35 34 34
Nguồn: Tác giả tự tính toán và tổng hợp
Bảng 3.2: Tổng hợp ý kiến kiểm toán BCTC của các doanh nghiệp ngành
BCTC có YKKT chấp nhận toàn phần
BCTC có YKKT chấp nhận từng phần
BCTC có YKKT trái ngược
BCTC từ chối đưa ra ý kiến 1 1 1 1
BCTC không được kiểm toán 1 1 3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Đối với doanh nghiệp ngành BĐS được niêm yết trên thị trường chứng khoán, các công ty này bắt buộc phải thành lập Ban Kiểm soát theo quy định của Luật Doanh nghiệp 2020 Ban Kiểm soát là một cơ quan độc lập với HĐQT và Ban Giám đốc, trực thuộc ĐHĐCĐ Một trong những nhiệm vụ theo luật định của Ban Kiểm soát là xem xét, thẩm định công tác kế toán và báo cáo tài chính của công ty bao gồm: Kiểm tra sổ sách kế toán, chứng từ gốc, báo cáo tài chính của công ty và thẩm định BCTC trước khi trình HĐQT, ĐHĐCĐ Như vậy, trong nội bộ doanh nghiệp, Ban Kiểm soát đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC Tuy nhiên, công tác dự báo nguy cơ gian lận BCTC phụ thuộc vào trình độ chuyên môn của các thành viên trong Ban Kiểm soát Tính tới thời điểm hiện nay, chưa có thông tin về nội bộ doanh nghiệp trong ngành BĐS đã ứng dụng và xây dựng mô hình dự báo gian lận BCTC để nâng cao tính minh bạch của BCTC Điều này có thể
46 xuất phát từ tư duy cho rằng các chi phí đầu tư vào hệ thống dự báo và cảnh báo sớm gian lận BCTC là tốn kém hoặc các công ty vừa và nhỏ có thể không đủ nguồn lực để triển khai và vận hành hệ thống dự báo gian lận Đối với các nhà đầu tư, việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp hết sức khó khăn do thiếu hụt các công cụ và hạn chế khả năng tiếp cận với chi tiết sổ sách kế toán Trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện tại, các công ty chứng khoán chưa áp dụng mô hình định lượng như M-score hay F-score hoặc cũng chưa lượng hóa các yếu tố theo Lý thuyết tam giác gian lận để dự báo nguy cơ gian lận BCTC nên chưa thể cung cấp các chỉ báo cho các nhà đầu tư Để dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS hiện nay, các nhà đầu tư chủ yếu sử dụng các kỹ thuật phân tích truyền thống như: So sánh sự biến động các tỷ số tài chính với các công ty cùng ngành để tìm kiếm các điểm bất thường hoặc xu hướng đáng ngờ trong các tỷ số tài chính quan trọng; Tìm hiểu về lịch sử hoạt động của công ty; Đánh giá đạo đức và uy tín của ban lãnh đạo và Sử dụng dữ liệu tin tức để dự báo nguy cơ gian lận BCTC
3.3.3 Đánh giá về thực trạng dự báo nguy cơ gian lận BCTC tại Việt Nam
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ
Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Thống kê BCTC có nguy cơ gian lận và BCTC không có nguy cơ gian lận
BCTC có nguy cơ gian lận 8 6 4 9 9
BCTC không có nguy cơ gian lận 64 66 68 63 63
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong số 360 BCTC được sử dụng trong nghiên cứu có 36 BCTC có gian lận và
324 BCTC không có nguy cơ gian lận Năm 2020 có số lượng BCTC có gian lận ít nhất, trong khi đó năm 2021 và năm 2022 có số lượng BCTC gian lận lớn nhất Số lượng BCTC có dấu hiệu gian lận từ năm 2018 đến năm 2022 đều ở mức dưới 10 BCTC Các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu đều là các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE hoặc sàn HNX nên đây đều là các doanh nghiệp có giá trị vốn hóa lớn, đáp ứng điều kiện niêm yết của Sở giao dịch Chứng khoán nên tác giả đánh giá số lượng BCTC gian lận là hợp lý về mặt thực tiễn Tuy nhiên về mặt nghiên cứu, khi tỷ lệ 2 lớp trong mẫu nghiên cứu ở mức 90:10, cho thấy sự mất cân đối nghiêm trọng trong tập dữ liệu Khi sử dụng dữ liệu tồn tại sự mất cân đối, khả năng dự báo của mô hình cho kết quả không đáng tin cậy Với tỷ lệ 2 lớp dữ liệu là 90:10 thì không cần thực hiện hồi quy định lượng thì tệp dữ liệu cũng có tỷ lệ dự báo đúng lên đến 90% (Lê Ngọc Hiếu & cộng sự, 2021)
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị tối thiểu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Kết quả thống kê mô tả của các biến được sử dụng trong mô hình được thể hiện ở bảng 4.1 Biến ROA có giá trị tối thiểu và giá trị tối đa lần lượt là -0.4834 và 0.2469 cũng như có giá trị độ lệch chuẩn thấp nhất, ở mức 0.0591, hàm ý sự khác biệt về tỷ suất sinh lời của các công ty trong mẫu nghiên cứu ở mức thấp Giá trị thấp nhất của biến TATA là -0.4327 và giá trị cao nhất là 0.8715 Biến GPM có giá trị thấp nhất là -0.3352 và giá trị cao nhất đạt mức 1.7062 Giá trị cao nhất đạt được tại CTCP Đầu tư Văn Phú (VPI) vào năm 2018 do doanh nghiệp hoàn nhập khoản trích trước hạng mục kỹ thuật dự án Văn Phú vào giá vốn hàng bán nên ghi nhận Lợi nhuận gộp lớn hơn Doanh thu Giá trị trung bình của biến REVTA đạt 0.2687 và có độ lệch chuẩn 0.2072 cho thấy có sự khác biệt tương đối lớn giữa các công ty về tỷ lệ doanh thu thuần trên tổng tài sản giữa các công ty Giá trị nhỏ nhất của biến REVTA đạt -0.1246 tại CTCP Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo (ITA) vào năm 2022 do công ty ghi nhận giá trị hàng bán bị trả lại cao hơn doanh thu trong kỳ nên doanh thu thuần
64 có giá trị âm Trung bình tỷ lệ nợ chiếm 0.5130 tổng nguồn vốn của các doanh nghiệp BĐS và tỷ lệ nợ dao động trong khoảng từ 0.0509 đến 0.8634.
Câu hỏi nghiên cứu thứ nhất – Kiểm định khả năng phân biệt hai nhóm BCTC có nguy cơ gian lận và BCTC không có nguy cơ gian lận
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Skewness - Kurtosis và kiểm định Wilcoxon Biến Skewness – Kurtosis test Wilcoxon signed-rank test
Adj chi(2) Pro>chi(2) z Prob > |z|
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Kết quả kiểm định hệ số bất đối xứng (skewness) và hệ số nhọn (kurtosis) được trình bày trong bảng 4.3 Kiểm định nhằm xác định liệu phân phối của dữ liệu các biến độc lập có phải là phân phối chuẩn hay không Với giá trị p của tất cả các biến nhận giá trị liên tục nhỏ hơn 5%, đủ cơ sở để bác bỏ H0, tức là các biến độc lập đều không có phân phối chuẩn
Sau khi đã xác định được dạng phân phối của dữ liệu, để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu số 01, “Liệu các biến độc lập có khả năng phân biệt giữa 2 nhóm BCTC không có nguy cơ gian lận và BCTC có nguy cơ gian lận không?”, tác giả áp dụng kiểm định Wilcoxon cho trường hợp dữ liệu phân phối không chuẩn Kiểm định Wilcoxon với kết quả được mô tả tại bảng 4.3 Như vậy, trong tất cả 9 biến giải thích, chỉ có 3 biến độc lập có giá trị p nhỏ hơn 5%, thậm chí nhỏ hơn 1%, hay tỷ lệ sinh lời (ROA), tỷ lệ lợi nhuận gộp (GPM), và tỷ lệ doanh thu thuần trên tổng tài sản (REVTA) có khả năng phân biệt giữa 2 nhóm BCTC có nguy cơ gian lận và không gian lận Ngược lại, không có sự sai khác trong giá trị trung bình của các biến độc lập còn lại giữa 2 nhóm BCTC
Kết quả được thể hiện thông qua mô hình được đánh giá là phù hợp với thực tiễn 2 nhóm BCTC Các chỉ tiêu trên đều phản ánh nhóm động cơ Áp lực, thể hiện tính ổn định tài chính của doanh nghiệp Theo đó, trên cơ sở phân tích các BCTC tại phần thực trạng cho thấy, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong kế hoạch kinh doanh và tồn tại sự bất ổn trong dòng tiền có xu hướng gian lận báo cáo tài chính Do đặc thù của ngành BĐS có triển khai thi công xây dựng các dự án qua nhiều năm, chi phí này được ghi nhận vào chi phí xây dựng cơ bản dở dang, nhưng khi dự án hoàn thành và chính thức bán ra thì doanh nghiệp phải tiến hành phân bổ vào giá vốn hàng bán Các doanh nghiệp có thể chậm trễ trong việc ghi nhận và phân bổ giá vốn hàng bán, do đó tăng giảm chi phí trong kỳ và tăng lợi nhuận Ví dụ trường hợp của CTCP Đầu tư hạ tầng và đô thị Dầu khí vào năm 2018, kiểm toán viên đã chỉ ra ý kiến ngoại trừ công ty này chưa thực hiện phân bổ khoản chi phí 58.910.521.565 đồng dùng để xây dựng tầng hầm chung cư vào giá vốn của những căn chung cư đã bán ra thuộc dự án Chung cư cao tầng Mỹ Phú Trường hợp khác của CTCP Louis Land vào năm 2019, công ty chưa thực hiện quyết toán chi phí xây dựng cơ bản dở dang và đã tiến hành chuyển nhượng, cho thuê một phần diện tích Cụm Công nghiệp Thắng Hải I và Cụm Công nghiệp Thắng Hải II và chưa thực hiện ghi nhận giá vốn hàng bán
Câu hỏi nghiên cứu thứ hai – Kết quả hồi quy
4.3.1 Một số kiểm định trước hồi quy
Ma trận hệ số tương quan Pearson
Kết quả của ma trận hệ số tương quan Pearson được trình bày tại Bảng 4.5 Kết quả của hệ số Pearson của các biến đều nằm trong khoảng (-0,8;0,8), hàm ý chưa đủ bằng chứng để kết luận hiện tượng đa cộng tuyến và mối tương quan của các biến ở mức phù hợp
Khi xem xét hệ số tương quan của biến phụ thuộc FRAUD và các biến độc lập, ta thấy 2 biến ROA và REVTA tồn tại mối tương quan ngược chiều có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc tại mức ý nghĩa 1% Trong đó, hệ số tương quan của 2 biến nêu trên lần lượt là -0.2403 và -0.1779 Mối quan hệ của các biến độc lập còn lại trong mô hình bao gồm TATA, GPM, LEV, BIG4, COVID, DUAL, INVTA đối với biến phụ thuộc đều không có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, tác giả vẫn lựa chọn đưa các biến độc lập này vào mô hình định lượng với mục tiêu tìm ra nhiều biến giải thích nhất cho hiện tượng gian lận BCTC của các doanh nghiệp
Kiểm định hệ số phóng đại VIF
Hệ số phóng đại VIF được tác giả áp dụng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Theo kết luận của Woolridge (2002) với hệ số phóng đại có giá trị nhỏ hơn 5 thì có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Như vậy, với kết quả kiểm định hệ số phóng đại VIF được trình bày ở Bảng 4.4, với các giá trị hệ số phóng đại của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2 hàm ý giữa các biến độc lập trong mô hình không tồn tại mối tương quan
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hệ số phóng đại VIF
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Bảng 4.5: Ma trận hệ số phương sai Pearson FRAUD TATA ROA GPM REVTA LEV BIG4 COVID INVTA DUAL
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Dựa trên quy trình lựa chọn mô hình tối ưu được xây dựng như trên, nghiên cứu tiến hành 3 mô hình hồi quy cho dữ liệu nghiên cứu Cụ thể, mô hình 1 bao gồm tất cả các biến độc lập Từ mô hình 1, loại bỏ các biến có p-value >0.6 và thực hiện mô hình hồi quy 2 Tương tự, tác giả tiến hành hồi quy định lượng mô hình 3 dựa trên cơ sở loại bỏ các biến có p-value > 0.1 Với kết quả của kiểm định Log Likelihood được trình bày trong bảng 4.6, nghiên cứu đi đến kết luận mô hình tối ưu cho mẫu nghiên cứu Cụ thể, Đối với mô hình 1 và mô hình 2, giá trị p của kiểm định Log Likelihood lớn hơn mức ý nghĩa 5% (0.7784), cho thấy chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 hay nói cách khác, mô hình có số lượng biến độc lập ít nhau được đánh giá là phù hợp hơn Từ đó, mô hình 2 là phù hợp hơn mô hình 1 trong việc dự báo nguy cơ gian lận BCTC với tệp dữ liệu nghiên cứu Đối với mô hình 2 và mô hình 3, giá trị p của kiểm định Log Likelihood cũng cho giá trị lớn hơn 5% (0.1391), chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, hàm ý mô hình 3 là phù hợp hơn mô hình 2 trong nghiên cứu đánh giá hành vi gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS
Từ đây, mô hình 3 được cho là tối ưu hơn cả trong 3 mô hình hồi quy Logistic được tiến hành và lựa chọn này được ủng hộ bởi kiểm định Log Likelihood
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy Logistic của mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3
Biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Kiểm định tính phù hợp và mức độ giải thích của mô hình
Sau khi chỉ ra các mô hình tối ưu cho mẫu nghiên cứu, tác giả đã thực hiện các kiểm định cần thiết để đảm bảo tính vững của kết quả ước lượng cũng như tính khách quan, đáng tin cậy của các lập luận, diễn giải xuất phát từ kết quả nghiên cứu
Kết quả các kiểm định của toàn bộ mẫu nghiên cứu được trình bày tại Bảng 4.7 Giá trị Prob > Chi (2) của kiểm định Pearson về mức độ phù hợp của mô hình đạt 0.2227 và lớn hơn 5%, chứng tỏ chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, hay mô hình được xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế Giá trị của thang đo Nagelkerke R đạt 0,216 thể hiện 21,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc FRAUD được giải thích bởi biến độc lập Giá trị R 2 lớn hơn 0,2 theo yêu cầu của McFadden (1974) nên mô hình tối ưu có thể được sử dụng để dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Pearson và thang đo Nagelkerke R
Kiểm định Pearson Pearson chi2(354) = 374.00
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA
Khả năng dự báo của mô hình
Tác giả sử dụng kết quả của mô hình tối ưu để phân loại mẫu nghiên cứu thành nhóm BCTC có gian lận và không gian lận với quy trình đã được nêu Tệp dữ liệu huấn luyện bao gồm 288 BCTC và tệp dữ liệu kiểm tra gồm 72 BCTC Kết quả dự báo của mô hình khi chưa được hiệu chỉnh Class Weight được thể hiện trong bảng 4.8
Bảng 4.8: Kết quả ma trận nhầm lẫn trước hiệu chỉnh Class Weight
Có nguy cơ gian lận Không có nguy cơ gian lận
Có nguy cơ gian lận 0 7
Không có nguy cơ gian lận 7 65
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Google Colab
Từ bảng kết quả trên có thể thấy, mặc dù độ chính xác chung của mô hình ở mức rất cao nhưng mô hình không thể phát hiện bất kỳ BCTC nào có nguy cơ gian lận, chứng tỏ khả năng chính xác của mô hình không còn đáng tin cậy Hiện tượng này xuất phát từ thực tế mất cân đối dữ liệu của mô hình
Với tình trạng mất cân đối dữ liệu như trên, tác giả sử dụng kỹ thuật Class Weight để khắc phục hiện tượng này Khi áp dụng kỹ thuật Class Weight, khả năng dự báo của mô hình được thể hiện trong bảng 4.9
Bảng 4.9: Kết quả ma trận nhầm lẫn sau hiệu chỉnh Class Weight
Có nguy cơ gian lận Không có nguy cơ gian lận
Có nguy cơ gian lận 5 16
Không có nguy cơ gian lận 2 49
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Google Colab
Từ bảng kết quả trên có thể thấy, mặc dù độ chính xác chung của mô hình giảm xuống ở mức 71% đối với mẫu nghiên cứu nhưng mô hình có thể phát hiện 5/7 BCTC có dấu hiệu gian lận, chứng tỏ mô hình có hiệu quả hơn trong việc phát hiện BCTC có nguy cơ gian lận, phù hợp với mục đích nghiên cứu
Khi ứng dụng mô hình sau khi hiệu chỉnh để dự báo nguy cơ gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành BĐS trong năm 2023 Tập dữ liệu mới bao gồm 10 BCTC gian lận và 59 BCTC không gian lận, phân loại theo ý kiến kiểm toán, tương tự với mẫu nghiên cứu Kết quả thu được trình bày ở bảng 4.10
Bảng 4.10: Kết quả ma trận nhầm lẫn đối với tập dữ liệu mới
Có nguy cơ gian lận Không có nguy cơ gian lận
Có nguy cơ gian lận 7 10
Không có nguy cơ gian lận 3 49
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Google Colab
Có thể thấy, mô hình được đề xuất có tỷ lệ dự báo chính xác ở mức khá cao (81%) Bên cạnh đó, khả năng dự báo BCTC có nguy cơ gian lận của mô hình cũng khá tốt khi dự báo đúng 7 BCTC có nguy cơ gian lận trên tổng số 10 BCTC thực sự có nguy cơ gian lận Như vậy, hiện tượng mất cân đối dữ liệu phần nào đã được khắc phục
Như vậy, mô hình được đề xuất là: FRAUD = 3,1457 * TATA – 8,2076 * ROA + 2,0973 * GPM + 5,1316 * REVTA – 2,1200 * INVTA
Sau những kiểm định cần thiết để chỉ định mô hình nghiên cứu tối ưu và đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy, kết quả định lượng của mô hình 3 được trình bày trong bảng 4.6 được sử dụng để phân tích và thảo luận kết quả
Trong 9 biến độc lập được xem xét, kết quả nghiên cứu chỉ ra có 5 biến độc lập gồm TATA, ROA, GPM, REVTA, INVTA có mối tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc Trong đó có thể thấy, các biến thể hiện Áp lực về duy trì sự ổn định tài chính trong doanh nghiệp chiếm tới 80% nguyên nhân các doanh nghiệp ngành BĐS tại Việt Nam quyết định gian lận BCTC Chỉ có 1 nguyên nhân về yếu tố Cơ hội giải thích được nguy cơ gian lận BCTC của các công ty Nhóm biến Thái