Đo lường khả năng sai lệch số liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết việt nam bằng định luật benford

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH _ TRẦN PHÚ MINH ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG SAI LỆCH SỐ LIỆU BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM BẰNG ĐỊNH LUẬT BENFORD LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH _ TRẦN PHÚ MINH ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG SAI LỆCH SỐ LIỆU BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM BẰNG ĐỊNH LUẬT BENFORD Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn “Đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam định luật Benford” công trình nghiên cứu riêng rôi có hỗ trợ Giáo viên hướng dẫn TS Nguyễn Thị Uyên Uyên Các thông tin, liệu sử dụng Luận văn trung thực; nội dung trích dẫn ghi rõ nguồn gốc, kết nghiên cứu trình bày Luận văn chưa công bố công trình nghiên cứu khác TP.Hồ Chí Minh, Ngày 31 tháng 10 năm 2016 Người thực Trần Phú Minh MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 1.6 Bố cục đề tài CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI 2.1 Nền tảng lý thuyết định luật Benford 2.1.1 Chất lượng thông tin báo cáo tài cần thiết việc đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài 2.1.2 Nội dung định luật Benford 2.1.3 Định luật Benford đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài 14 2.2 Kết nghiên cứu thực nghiệm trước 16 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 19 3.2 Phương pháp nghiên cứu 21 3.2.1 Kiểm định khả mô tả định luật Benford cho toàn mẫu 22 3.2.2 Kiểm định tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu 26 3.2.3 Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho báo cáo tài 27 3.2.4 Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho loại báo cáo tài 27 3.2.5 Mô hình hồi quy – Mô tả biến hồi quy – Tương quan kỳ vọng 28 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 34 4.1 Kết đo lường sai lệch báo cáo tài định luật Benford 34 4.1.1 Kiểm định khả mô tả định luật Benford cho toàn mẫu 34 4.1.2 Kiểm định tượng làm tròn số liệu khoản mục cho toàn mẫu 36 4.1.3 Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho báo cáo tài 45 4.1.4 Kiểm định độ sai lệch với định luật Benford cho loại báo cáo tài 49 4.2 Kết mô hình hồi quy 51 4.2.1 Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 52 4.2.2 Hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu từ năm 2004 tới năm 2011 54 4.2.3 Hồi quy Logit theo phương trình (3.23) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 56 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 59 5.1 Kết luận 59 5.2 Hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Phân phối xác xuất chữ số theo định luật Benford Bảng 2.2: Mức chặn c(α) ứng với kiểm định KS, KSB Leemis 24 Bảng 4.1: KS, dN MAD toàn mẫu hai mẫu 2004-2011 2012-201535 Bảng 4.2: Kết kiểm định Z phân phối chữ số toàn mẫu 36 Bảng 4.3: Kết kiểm định Z phân phối chữ số thứ hai toàn mẫu 38 Bảng 4.4: Kết kiểm định Z với hai chữ số 40 Bảng 4.5: Thống kê tỷ lệ sai lệch với Định luật Benford mẫu theo năm kiểm định KS, KSB, Leemis Cho-Gaines mức ý nghĩa 5% 45 Bảng 4.6: Độ sai lệch với định luật Benford mẫu theo loại báo cáo 49 Bảng 4.7: Kết kiểm định Z cho ba loại báo cáo 50 Bảng 4.8: Thống kê mô tả biến hồi quy 51 Bảng 4.9: Ma trận hệ số tương quan Pearson biến 52 Bảng 4.9: Kết hồi quy OLS cho mẫu sau năm 2012 52 Bảng 4.10: Kết hồi quy OLS cho mẫu trước năm 2012 54 Bảng 4.11: Kết hồi quy logit cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 56 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Phân phối xác suất chữ số theo định luật Benford Hình 4.1: Phân phối thực tế chữ số mẫu nghiên cứu phân phối lý thuyết 34 Hình 4.2: Chênh lệch tuyệt đối phân phối xác suất mẫu với phân phối lý thuyết 36 Hình 4.3: So sánh phân phối xác suất thực tế chữ số thứ hai mẫu phân phối lý thuyết 39 Hình 4.4: Phân phối xác suất hai chữ số mẫu phân phối lý thuyết 43 Hình 4.5: Chênh lệch xác suất thực tế hai chữ số với xác suất lý thuyết 44 Hình 4.6: Tỷ lệ báo cáo tài sai lệch với bốn kiểm định KS, KSB, Leemis Cho-Gaines 46 TÓM TẮT Dựa kết kiểm định 3.400 báo cáo tài 622 công ty niêm yết Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2004 tới năm 2015, nghiên cứu thực kiểm định tính hiệu định luật Benford đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam Kết nghiên cứu cho thấy 15% số báo cáo tài mẫu nghiên cứu tác giả có dấu hiệu bị sai lệch số liệu Đồng thời, tồn tượng công ty làm tròn giá trị khoản mục thành bội số 10 Báo cáo lưu chuyển tiền tệ báo cáo có độ xác cao nhất, bảng cân đối kế toán báo cáo tài có sai lệch số liệu cao Bên cạnh đó, kết nghiên cứu cho thấy năm 2006, 2007 2014 có tỷ lệ báo cáo tài bị sai lệch cao Định luật Benford cho kết tương quan với báo khả sai lệch số liệu sử dụng nghiên cứu khác giới Đồng thời, định luật Benford mô tả phù hợp sai lệch số liệu báo cáo tài đại diện việc công ty công bố đính số liệu Do đó, nghiên cứu khuyến nghị nên sử dụng định luật Benford để đánh giá khả sai lệch số liệu báo cáo tài thị trường Việt Nam Định luật Benford giúp cho kiểm toán viên tra viên phát sai phạm ghi nhận kế toán, đồng thời hỗ trợ đắc lực cho nhà đầu tư việc đưa định đầu tư sinh lợi, từ giúp cho thị trường chứng khoán Việt Nam trở nên minh bạch hiệu Từ khóa: Định luật Benford, sai lệch báo cáo tài chính, làm đẹp báo cáo tài 57 đính Do đó, để đảm bảo tính hiệu hồi quy, tác giả thực hồi quy theo phương trình (3.23) cho mẫu từ năm 2012 tới năm 2015 Hồi quy logit có hệ số LR cao 14,64 với p-value bé 1%, cho thấy mô hình hồi quy thích hợp để mô tả xác suất xảy RESTATE Kết kiểm định Wald với giả thuyết hệ số tương quan MAD bị bác bỏ mức ý nghĩa 1% Từ đó, tác giả kết luận mô hình dùng để đánh giá độ tương quan MAD RESTATE Hệ số tương quan RESTATE MAD 34,6741, p-value tương ứng 0,0204 có ý nghĩa mức ý nghĩa 5% Như vậy, tương quan MAD RESTATE tương quan dương theo kỳ vọng Một báo cáo tài bị sai lệch số liệu dựa đo lường theo định luật Benford có nguy bị đính sau Kết tương tự với Amiram cộng (2015) Ở Việt Nam, phận lớn công ty phải đính số liệu báo cáo tài yêu cầu Thanh tra Thuế Thanh tra Bộ Tài Chính lý toán thuế Các công ty thường lựa chọn phương pháp kế toán ghi nhận doanh thu chi phí dẫn tới số tiền đóng thuế cho Nhà nước không phù hợp với quy định chuẩn mực kế toán Luật thuế, dẫn tới độ sai lệch với định luật Benford cao Trong đó, biến M WCA ý nghĩa với RESTATE RSST chứng tỏ số đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài tốt thứ hai sau MAD có ý nghĩa mức 5% năm t P-value RSST 0,0455 hệ số tương quan 1,1368, kỳ vọng nghiên cứu Biến LOSS có tương quan có ý nghĩa với RESTATE với hệ số tương quan 0,7796 p-value có ý nghĩa mức 10% Tương quan dương cho thấy công ty bị lỗ dễ có xác suất phải đính liệu báo cáo tài Các kết phù hợp với kỳ vọng tương ứng với kết hồi quy OLS Kết hồi quy Logit kết luận sau: độ sai lệch với định luật Benford đo lường MAD có tương quan thuận có ý nghĩa với sai lệch báo cáo tài đo 58 lường RESTATE Ngoài ra, RESTATE có tương quan có ý nghĩa với hai biến RSST LOSS Tuy nhiên, nghiên cứu đồng tình với Nigrini (2012) không nên sử dụng hồi quy logit dựa MAD để thực dự báo độ xác báo cáo tài tương lai Nhận định đòi hỏi giả định độ xác số liệu báo cáo tài phải có tự tương quan qua thời gian Điều đến từ lý luận công ty xử lý vấn đề nghiêm trọng gây nên giả mạo số liệu thời gian ngắn, dấu vết giả mạo phải tồn báo cáo tài thời gian dài Bản chất hữu ích phương pháp kiểm định độ sai lệch với định luật Benford nằm chỗ đo lường không phụ thuộc vào liệu chuỗi thời gian, số nên sử dụng công cụ để phát sai phạm xảy Như vậy, tác giả tóm tắt kết hồi quy (3.11) (3.23) sau: MAD có tương quan thuận có ý nghĩa với biến M, RSST, LOSS RESTATE cho mẫu báo cáo tài công bố công ty niêm yết hai Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội giai đoạn từ năm 2012 tới năm 2015 Kết chứng minh rằng, báo cáo tài có khả bị sai lệch số liệu có độ sai lệch với định luật Benford cao, chứng tỏ định luật Benford dùng để đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài 59 CHƯƠNG 5: 5.1 KẾT LUẬN Kết luận Nghiên cứu chứng minh hiệu việc áp dụng định luật Benford để đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài mẫu 308.305 khoản mục 3.400 báo cáo tài 622 công ty niêm yết hai Sở giao dịch chứng khoán Tp.Hồ Chí Minh Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội thời gian từ năm 2004 tới năm 2015 Kết nghiên cứu cho thấy có khoảng 15% số báo cáo tài mẫu có dấu hiệu bị sai lệch số liệu Tồn tượng công ty mẫu làm tròn số liệu giá trị khoản mục kế toán thành bội số 10 Bảng cân đối tài loại báo cáo tài bị sai lệch số liệu nhiều nhất, báo cáo lưu chuyển tiền tệ loại báo cáo tài chính xác Năm 2006, 2007 2014 có tỷ lệ báo cáo tài bị sai lệch nhiều mẫu Dựa kết hồi quy, độ sai lệch với định luật Benford có tương quan thuận có ý nghĩa với kết số đo lường khả sai lệch báo cáo tài khác, đồng thời phù hợp với kiện thực tế đại diện cho sai lệch số liệu tài việc công ty công bố đính số liệu Do đó, tác giả khuyến nghị việc áp dụng định luật Benford rộng rãi lĩnh vực kiểm toán, kế toán, tra hay phân tích đầu tư Với hữu ích tiện dụng mình, phương pháp Benford góp phần giúp cho thị trường chứng khoán Việt Nam hoạt động hiệu minh bạch Ba đo lường độ sai lệch với định luật Benford KS, dN MAD kết hợp với kiểm định KS, KSB, Leemis Cho-Gaines để khoanh vùng báo cáo tài tiềm ẩn nguy sai lệch, giúp kiểm toán viên tra xác định cụ thể loại báo cáo khoản mục đáng ngờ để tập trung xem xét đánh giá, thay phải thực kiểm tra tổng quát chọn mẫu ngẫu nhiên Tỷ lệ sai lầm loại (đánh giá báo cáo tài trung thực gian lận) giảm xuống, đồng thời hiệu suất kiểm toán, tra gia tăng 60 Các đo lường độ sai lệch với định luật Benford dùng thước đo độ minh bạch thị trường tài Những nhà quản lý thị trường dùng số để xác định mặt chung sai lệch báo cáo tài thị trường, từ đưa biện pháp cải thiện nâng cao độ xác báo cáo tài chính, làm cho thị trường tài trở nên hiệu 5.2 Hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu Nghiên cứu vướng phải hạn chế sau: số đo lường khả sai lệch kế toán cho kết chưa ổn định ảnh hưởng chuyển đổi mô hình hoạt động công ty mẫu Ngoài ra, điểm yếu khách quan khác nghiên cứu đến từ việc thị trường Việt Nam chưa có đo lường thật mạnh để xác định sai phạm liên quan tới số liệu báo cáo tài danh sách Cưỡng chế Kế toán Kiểm toán (AAER) công bố Ủy ban Chứng khoán Mỹ (SEC) Những mở rộng từ nghiên cứu nên hướng tới thực việc sau: Thứ nhất, nghiên cứu tương lai nên đo lường ảnh hưởng việc chuẩn mực kế toán VAS Việt Nam dần tiệm cận chuẩn mực kế toán IFRS cộng đồng quốc tế chấp nhận Khi đó, đo lường với định luật Benford số M, RSST WCA đem lại kết mang tính so sánh với thị trường quốc tế Thứ hai, kiểm định độ sai lệch với định luật Benford tương lai nên thực theo tiêu chuẩn phân ngành quốc tế ICB, ISIC hay GICS Khi đó, nghiên cứu tương lai đánh giá xác số liệu báo cáo tài ứng với ngành khác nhau, với đặc trưng kinh doanh khác TÀI LIỆU THAM KHẢO Amiram, D., Bozanic, Z and Rouen, E., 2015 Financial statement errors: evidence from the distributional properties of financial statement numbers.Review of Accounting Studies, 20(4), pp.1540-1593 Barney, B.J and Schulzke, K.S., Moderating “Cry Wolf” Events with Excess MAD in Benford’s Law Research and Practice Benford, F., 1938 The law of anomalous numbers Proceedings of the American Philosophical Society, pp.551-572 Beneish, M.D., 1999 The detection of earnings manipulation Financial Analysts Journal, 55(5), pp.24-36 Berger, A and Hill, T.P., 2011 Benford’s law strikes back: no simple explanation in sight for mathematical gem The Mathematical Intelligencer, 33(1), pp.85-91 Bishop, T.J.F., 2001 Auditing for fraud: Implications of current market trends and potential responses The auditor's Report, 24(2), pp.13-15 Bologna, J and Lindquist, R.J., 1995 Fraud auditing and forensic accounting: new tools and techniques John Wiley & Sons Inc Burgstahler, D and Dichev, I., 1997 Earnings management to avoid earnings decreases and losses Journal of accounting and economics, 24(1), pp.99-126 Carslaw, C.A., 1988 Anomalies in income numbers: Evidence of goal oriented behavior Accounting Review, pp.321-327 Tam Cho, W.K and Gaines, B.J., 2007 Breaking the (Benford) law: Statistical fraud detection in campaign finance The american statistician, 61(3), pp.218-22 Dechow, P., Ge, W and Schrand, C., 2010 Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences Journal of Accounting and Economics, 50(2), pp.344-401 Dechow, P.M., Ge, W., Larson, C.R and Sloan, R.G., 2011 Predicting material accounting misstatements Contemporary accounting research,28(1), pp.17-82 Dichev, I.D., Graham, J.R., Harvey, C.R and Rajgopal, S., 2013 Earnings quality: Evidence from the field Journal of Accounting and Economics, 56(2), pp.1-33 Durtschi, C., Hillison, W and Pacini, C., 2004 The effective use of Benford’s law to assist in detecting fraud in accounting data Journal of forensic accounting, 5(1), pp.17-34 Dyck, I.J., Morse, A and Zingales, L., 2013 How pervasive is corporate fraud? Rotman School of Management Working Paper, (2222608) Ernst & Young, 2013 Navigating Today’s Complex Business Risks Europe, Middle East, India and Afica Fraud Survey 2013 (May) Formann, A.K., 2010 The Newcomb-Benford Law in its relation to some common distributions PloS one, 5(5), p.e10541 Francis, J., LaFond, R., Olsson, P and Schipper, K., 2005 The market pricing of accruals quality Journal of accounting and economics, 39(2), pp.295-327 Hancox, D.R., 2014 How a $53 Million Fraud Went Undetected for 22 Years The CPA Journal, 84(5), p.65 Hill, T.P., 1995 A statistical derivation of the significant-digit law Statistical Science, pp.354-363 Jones, J.J., 1991 Earnings management during import relief investigations Journal of accounting research, pp.193-228 Kinnunen, J and Koskela, M., 2003 Who is miss world in cosmetic earnings management? A cross-national comparison of small upward rounding of net income numbers among eighteen countries Journal of International Accounting Research, 2(1), pp.39-68 Kvam, P.H and Vidakovic, B., 2007 Nonparametric statistics with applications to science and engineering (Vol 653) John Wiley & Sons Kolmogorov, A.N., 1933 Foundations of probability Kothari, S.P., Leone, A.J and Wasley, C.E., 2005 Performance matched discretionary accrual measures Journal of accounting and economics, 39(1), pp.163-197 Leemis, L.M., Schmeiser, B.W and Evans, D.L., 2000 Survival distributions satisfying Benford's law The American Statistician, 54(4), pp.236-241 Morrow, J., 2014 Benford's Law, families of distributions and a test basis Nigrini, M.J., 1999 I've got your number Journal of Accountancy, 187(5), p.79 Nigrini, M.J and Miller, S.J., 2007 Benford’s law applied to hydrology data—results and relevance to other geophysical data Mathematical Geology, 39(5), pp.469-490 Nigrini, M., 2012 Benford's Law: Applications for forensic accounting, auditing, and fraud detection (Vol 586) John Wiley & Sons Pimbley, J.M., 2014 Benford’s law and the risk of financial fraud Risk Professional (May), pp.1-7 Richardson, S.A., Sloan, R.G., Soliman, M.T and Tuna, I., 2005 Accrual reliability, earnings persistence and stock prices Journal of accounting and economics, 39(3), pp.437-485 Smirnov, N., 1948 Table for estimating the goodness of fit of empirical distributions The annals of mathematical statistics, 19(2), pp.279-281 Stephens, M.A., 1970 Use of the Kolmogorov-Smirnov, Cramér-Von Mises and related statistics without extensive tables Journal of the Royal Statistical Society Series B (Methodological), pp.115-122 Stice-Lawrence, L., Stice, E.K., Stice, D and Stice, H., 2016 The power of numbers: base-ten threshold effects in reported revenue Thomas, J.K., 1989 Unusual patterns in reported earnings Accounting Review, pp.773-787 Varian, H.R., 1972 Benfords law American Statistician, 26(3), p.65 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kiểm định mô hình hồi quy OLS theo phương trình (3.11) cho mẫu năm 2012 tới năm 2015  Kết hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Kết kiểm định VIF cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Kết kiểm định LM cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Phụ lục 2: Kiểm định mô hình hồi quy OLS cho mẫu từ năm 2004 tới năm 2011  Kết hồi quy OLS cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Kết kiểm định VIF cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Kết kiểm định LM cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11)  Kết kiểm định Breusch-Pagan-Goldfrey cho hồi quy OLS theo phương trình (3.11) Phụ lục 3: Kết hồi quy logit theo phương trình (3.23) cho toàn mẫu kiểm định Wald ... định khả sai lệch số liệu báo cáo tài định luật Benford mẫu số liệu báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam Kết nghiên cứu cho thấy định luật Benford có hiệu cao đo lường khả sai lệch số liệu báo. .. kết đo lường sai lệch số liệu báo cáo tài theo định luật Benford với số đo lường khác với chứng thực tế sai lệch số liệu báo cáo tài chính, đại diện việc công ty công bố đính số liệu báo cáo tài. .. đo lường khả sai lệch số liệu báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam định luật Benford Nghiên cứu thực nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu cụ thể sau: - Số liệu báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam