Nhận diện gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam – bằng chứng thực nghiệm tại sàn giao dịch chứng khoán HOSE

- Mô hình nghiên cứu: luận văn sử dụng mô hình Beneish để phân loại các công ty có khả năng gian lận BCTC, qua đó, xây dựng mô hình hồi quy Logistic giúp nhận diện gian lận BCTC thông q

-

TRẦN VIỆT HẢI

NHẬN DIỆN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN HOSE

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

-

TRẦN VIỆT HẢI

NHẬN DIỆN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN HOSE

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS LÊ ĐẠT CHÍ

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tác giả Các số liệu trong luận văn là trung thực Những kết quả của luận văn chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả

Trần Việt Hải

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1.1 Tóm tắt nội dung nghiên cứu 1

1.2 Vấn đề nghiên cứu 1

1.3 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu 3

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài 3

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu: 3

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu 4

1.6 Phương pháp nghiên cứu 4

1.7 Kết cấu của luận văn 4

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 6

1.1 Khung lý thuyết về gian lận BCTC 6

1.1.1 Khái niệm gian lận trong kiểm toán BCTC của chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA) 6

1.1.2 Khái niệm gian lận trong kiểm toán BCTC của chuẩn mực kiểm toán Việt Nam (VSA) 6

1.1.3 Khái niệm về phân loại gian lận trong kiểm toán BCTC của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE) 7

1.1.4 Các yếu tố dẫn đến việc lập BCTC gian lận 8

1.1.5 Một số thủ thuật đang được sử dụng để làm sai lệch BCTC của CTNY trên TTCK Việt Nam 9

1.2 Tổng quan các nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chính 15

1.2.1 Các mô hình dồn tích có điều chỉnh – Discretionary accruals models 15 1.2.2 Các kỹ thuật thống kê – Statistical techniques 16

1.2.3 Các nghiên cứu trên thế giới 17

1.2.4 Các nghiên cứu tại Việt Nam 23

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 34

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 35

2.1 Tổng quan phương pháp nghiên cứu 35

2.2 Mô hình nghiên cứu 35

2.2.1 Tổng quan mô hình nghiên cứu 35

2.2.2 Mô hình Beneish (M-Score) 36

2.2.3 Dạng tổng quát của mô hình Hồi quy Binary Logistic 37

2.2.4 Xác định biến độc lập 39

2.2.5 Phát triển giả thuyết nghiên cứu 42

2.2.6 Mô hình hồi quy tổng quát 43

2.3 Thiết kế nghiên cứu 44

2.3.1 Mẫu nghiên cứu 44

2.3.2 Thu thập dữ liệu 45

2.3.3 Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu 45

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 47

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 48

3.1 Kết quả phân loại các công ty có gian lận BCTC bằng mô hình Beneish thông qua hệ số M-Score 48

3.2 Kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình 50

3.4 Kết quả mô hình hồi quy Logistic 51

3.5 Thảo luận về kết quả nghiên cứu 56

3.6 Kiểm định khả năng dự báo của mô hình nghiên cứu 57

3.7 Hạn chế của mô hình nghiên cứu 59

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 61

CHƯƠNG 4 ĐÁNH GIÁ CHUNG VÀ KHUYẾN NGHỊ 62

4.1 Đánh giá chung 62

4.1.1 Đánh giá tính đầy đủ, hoàn thiện của khung pháp lý về công bố thông tin của CTNY trên TTCK Việt Nam 62

4.1.2 Đánh giá một số nguyên nhân dẫn đến những bất cập trong việc công bố thông tin của các CTNY trên TTCK Việt Nam hiện nay 63

4.2 Đề xuất một số khuyến nghị liên quan đến kỹ thuật nhận diện gian lận BCTC của các công ty niêm yết 64

4.2.1 Khuyến nghị về kỹ thuật nhận diện gian lận BCTC thông qua các chỉ số tài chính 64

4.2.2 Khuyến nghị đối với Nhà nước 65

4.2.3 Khuyến nghị đối với nhà đầu tư 67

4.2.4 Khuyến nghị đối với các công ty niêm yết 69

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 72

KẾT LUẬN 73 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nội dung

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về mô hình phát hiện gian lận báo cáo

tài chính 26

Bảng 2.1 Danh sách biến độc lập và ký hiệu 42

Bảng 2.2 Mô tả mẫu các công ty sử dụng để xây dựng mô hình nghiên cứu 44

Bảng 3.1 Tổng hợp kết quả phân loại các công ty có gian lận BCTC theo mô hình Beneish thông qua hệ số M-Score 48

Bảng 3.2 Tổng hợp các chỉ số tài chính dùng để tính hệ số M-Score 49

Bảng 3.3 Bảng thống kê mô tả các biến độc lập đưa vào mô hình 50

Bảng 3.4 Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic 52

Bảng 3.5 Kết quả kiểm định Omnibus 54

Bảng 3.6 Kết quả kiểm định khả năng giải thích của mô hình 55

Bảng 3.7 Kết quả phân tích khả năng dự báo của mô hình hồi quy 55

Bảng 3.8 Tổng hợp kết quả phân loại các công ty có gian lận BCTC theo nội dung giải trình chênh lệch BCTC của các CTNY trên HOSE 57

Bảng 3.9 So sánh kết quả phân loại gian lận BCTC theo Mô hình đề xuất, M-Score với kết quả phân loại theo nội dung giải trình chênh lệch BCTC 58

PHẦN MỞ ĐẦU

1.1 Tóm tắt nội dung nghiên cứu

Luận văn sử dụng số liệu tài chính của 268 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE để phát triển mô hình hồi quy bao gồm các tỷ số tài chính có khả năng sử dụng để nhận diện gian lận BCTC Tác giả đã sử dụng mô hình Beneish với hệ số M-Score để phân loại công ty có gian lận BCTC và công ty không

có gian lận BCTC với kết quả 112 CTNY có dấu hiệu gian lận BCTC và 156 CTNY không có dấu hiệu gian lận BCTC Kết quả phân loại theo M-Score sẽ là số liệu đầu vào cho tác giả khi ứng dụng kỹ thuật hồi quy logistic trong việc phát triển mô hình nhận diện gian lận BCTC Kết quả nghiên cứu cho thấy một số biến có thể hữu ích trong việc phát hiện gian lận BCTC bao gồm tỷ số NP / TA (Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần), WC / TA (Vốn lưu động / Tổng tài sản), GP / TA (Lợi nhuận gộp / Tổng tài sản ) và Z-Score (Hệ số nguy cơ phá sản) Mô hình cũng đã phân loại CTNY có gian lận BCTC với tỷ lệ chính xác là 68.7% Đây là một tỷ lệ khá cao cho

mô hình nhận diện gian lận BCTC với thành phần của mẫu nghiên cứu bao gồm nhiều công ty có quy mô khác nhau và hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau Điều này cho thấy mô hình khá tin cậy để các kiểm toán viên, nhà đầu tư và nhà quản lý sử dụng trong việc phát hiện gian lận BCTC

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Trong nền kinh tế thị trường, nhu cầu cung cấp và tiếp nhận thông tin, đặc biệt là các thông tin tài chính luôn giữ vai trò quan trọng để các cổ đông và nhà đầu tư có quyết định đúng đắn khi thực hiện đầu tư và nắm giữ cổ phiếu của công ty Sự minh bạch và tính trung thực của các thông tin tài chính đóng vai trò lớn trong việc ổn định TTCK và ổn định xã hội Không những vậy nền kinh tế Việt Nam đang trong quá trình hội nhập và ngày càng phát triển mạnh mẽ, quy mô kinh doanh của các công ty

và sự toàn cầu hóa hoạt động thương mại ngày càng được mở rộng, dẫn tới mức độ phức tạp của công tác kế toán, kiểm toán cũng theo đó mà tăng lên

Tuy nhiên, một vấn đề tồn tại từ lâu trên thế giới cũng như Việt Nam, đó là về gian lận BCTC, trong đó, công ty sử dụng các thủ thuật để làm đẹp số liệu trên BCTC

nhằm che dấu, bóp méo số liệu tài chính công ty và đánh lừa các nhà đầu tư Đây thực

sự là một vấn đề nghiêm trọng của xã hội, làm suy giảm niềm tin vào thị trường vốn

và ảnh hưởng lớn tới nền kinh tế của nhiều nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam TTCK Việt Nam đã hoạt động được hơn một thập kỷ Cùng với sự phát triển về

số lượng, hoạt động của TTCK Việt Nam cũng đang dần ổn định và chuyên nghiệp hơn, góp phần lành mạnh hóa thị trường đầu tư và tạo thuận lợi đối với kênh dẫn vốn cho các công ty

Bên cạnh những thành tựu đạt được, TTCK Việt Nam trong những năm gần đây vẫn phải chứng kiến những vụ bê bối liên quan đến tính minh bạch trong công bố thông tin của các CTNY đã làm ảnh hưởng lớn đến niềm tin của các nhà đầu tư cũng như tính ổn định của thị trường Thực trạng công bố thông tin của một số các CTNY trên TTCK Việt Nam bộc lộ một số bất cập, cụ thể: số lượt và loại hình vi phạm về công bố thông tin của các CTNY trên TTCK vẫn còn tồn tại, tình trạng nộp BCTC trễ hạn, chất lượng thông tin trên các BCTC không đáng tin cậy Tuy nhiên, như một

số nhà nghiên cứu trên thế giới đã nhận định, BCTC chất lượng cao sẽ giảm sự bất cân xứng thông tin và kết quả sẽ giảm chi phí sử dụng vốn (Glosten và Milgrom, 1985; Amihud và Mendelson, 1986; Diamond và Verrecchia, 1991; Bhattacharya và cộng sự, 2003 và Barth và cộng sự, 2013) BCTC gian lận có thể khó để phát hiện nhưng không phải là không thể, vì vậy, việc nghiên cứu các thủ thuật gian lận BCTC

và các kỹ thuật phát hiện gian lận BCTC của các CTNY trên TTCK Việt Nam hiện nay là thật sự cần thiết

Xuất phát từ thực trạng suy giảm chất lượng thông tin BCTC, tác giả mong muốn ứng dụng các phương pháp đã được thực nghiệm trên thế giới vào việc nhận diện gian lận BCTC thông qua các tỷ số tài chính tại TTCK Việt Nam, mà cụ thể là với các CTNY tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Do đó, tác

giả đã lựa chọn đề tài “Nhận diện gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm

yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam – Bằng chứng thực nghiệm tại sàn giao dịch chứng khoán HOSE” làm đề tài luận văn Đây thực sự là vấn đề được

nhiều nhà đầu tư, tổ chức thực sự quan tâm Tác giả mong muốn kết quả của luận văn

sẽ là nguồn tham khảo cho các cấp quản lý để xây dựng các quy định chính sách phù hợp nhằm cải thiện chất lượng thông tin tài chính trên TTCK Việt Nam, góp phần lành mạnh hóa thị trường và thúc đẩy nền kinh tế phát triển

1.3 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu

Thông qua các tỷ số tài chính để nhận diện gian lận BCTC của các CTNY tại sàn giao dịch chứng khoán HOSE bằng mô hình hồi quy Logistic

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu của luận văn đặt ra ở trên, nội dung chính của luận văn cần phải trả lời các câu hỏi sau:

- Ứng dụng mô hình Beneish như thế nào để phát hiện dấu hiệu gian lận BCTC của các CTNY trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE?

- Các tỷ số tài chính nào được sử dụng để phát hiện dấu hiệu gian lận BCTC?

- Tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình hồi quy trong việc phát hiện gian lận BCTC của các CTNY trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE là bao nhiêu?

1.4 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Thông qua khảo sát, thống kê kết hợp nghiên cứu tài liệu, luận văn tổng hợp các thủ thuật được sử dụng để làm đẹp BCTC của CTNY và những kỹ thuật nhằm phát hiện dấu hiệu gian lận BCTC Từ đó đưa ra những đề xuất liên quan đến kỹ thuật nhận diện và phát hiện gian lận BCTC, giúp cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và nhà quản lý có thêm lựa chọn trong việc phát hiện gian lận BCTC và có định hướng đúng đắn để ứng phó với gian lận trên BCTC theo hướng hiệu quả, chính xác và nhanh chóng hơn

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu:

Luận văn nghiên cứu nghiên cứu các tỷ số tài chính có khả năng được sử dụng để phát hiện gian lận BCTC của các CTNY trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE Sai sót bao gồm gian lận và sai sót không cố ý, tuy nhiên, sai sót do gian lận là nội dung

được nhấn mạnh trong luận văn vì các tài liệu đều tập trung đánh giá các thủ thuật gian lận và phương pháp phát hiện gian lận BCTC

1.6 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp thu thập số liệu: số liệu được thu thập từ website chuyên về đầu

tư chứng khoán như cophieu68.vn, vietstock.vn, cafef.vn, hsx.vn

- Phương pháp kiểm định: sử dụng phương pháp hồi quy Binary Logistic trên phần mềm thống kê SPSS để xác định các biến tài chính có khả năng nhận diện gian lận BCTC

- Mô hình nghiên cứu: luận văn sử dụng mô hình Beneish để phân loại các công

ty có khả năng gian lận BCTC, qua đó, xây dựng mô hình hồi quy Logistic giúp nhận diện gian lận BCTC thông qua các tỷ số tài chính của các CTNY trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE

1.7 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn bao gồm các nội dung chính sau:

Chương 1 - Cơ sở lý thuyết của vấn đề nghiên cứu: chương này làm rõ các khái

niệm chính yếu và khung lý thuyết có liên quan đến nghiên cứu tạo nền tảng giải thích mối quan hệ giữa các tỷ số tài chính và khả năng nhận diện gian lận BCTC Bên cạnh

đó, các nghiên cứu có liên quan đến phương pháp nhận diện gian lận BCTC cũng được trình bày để thể hiện sự cần thiết của nội dung nghiên cứu và sự phù hợp của phương pháp nghiên cứu được sử dụng

Chương 2 - Phương pháp nghiên cứu: trình bày phương pháp nghiên cứu và

những luận cứ cho việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu này Kế tiếp, tác giả trình bày một cách chi tiết các bước công việc cụ thể cho phần nghiên cứu định lượng

Chương 3 - Kết quả nghiên cứu: phân tích và trình bày kết quả của nghiên cứu

định lượng

Chương 4 - Đánh giá chung và khuyến nghị: trình bày những đánh giá và

khuyến nghị chính yếu của nghiên cứu Từng câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu được giải quyết thông qua luận giải trên cơ sở lý thuyết nền kết hợp với kết quả phân tích

có được ở chương 3 Kết thúc chương, những hạn chế và phương hướng nghiên cứu

kế tiếp được xác định

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Khung lý thuyết về gian lận BCTC

1.1.1 Khái niệm gian lận trong kiểm toán BCTC của chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA)

ISA 240 của hai phiên bản gần đây đều chia hành vi gian lận thành 2 loại đó là: Gian lận trên BCTC (Fraudulent financial reporting) và gian lận biển thủ tài sản (Misappropriation of assets)

Theo ISA 240 thì Gian lận liên quan đến BCTC là các sai phạm trọng yếu được thực hiện một cách cố ý bao gồm cả những thiếu sót về số lượng, giá trị các khoản mục hoặc thông tin trên BCTC để đánh lừa người sử dụng Hành vi này được gây ra bởi các nỗ lực của nhà quản lý đơn vị nhằm tạo ra một khoản lợi ích cho chính đơn

vị và thông thường được biểu hiện khái quát qua việc:

- Sửa đổi, giả mạo chứng từ hoặc thay đổi nội dung của các nghiệp vụ hay tài liệu kế toán làm ảnh hưởng liên quan đến BCTC công bố

- Cố ý trình bày sai hoặc gây ra sai sót có chủ ý đối với các sự kiện, các giao dịch và các thông tin quan trọng trên BCTC

- Cố ý áp dụng sai các nguyên tắc kế toán liên quan đến số lượng, phân loại, nội dung trình bày và công bố các chỉ tiêu, khoản mục trên BCTC

1.1.2 Khái niệm gian lận trong kiểm toán BCTC của chuẩn mực kiểm toán Việt Nam (VSA)

Theo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 (BTC, 2012, mục I: Quy định chung), “Sai sót trong BCTC có thể phát sinh từ gian lận hoặc nhầm lẫn Để phân biệt giữa gian lận và nhầm lẫn, cần phải xem xét xem hành vi dẫn đến sai sót trong BCTC

là cố ý hay không cố ý.” Như vậy nhầm lẫn là sai sót không cố ý và gian lận là sai sót

cố ý Tuy nhiên, gian lận là nội dung được nhấn mạnh trong luận văn vì các tài liệu đều tập trung đánh giá các thủ thuật gian lận và phương pháp phát hiện gian lận BCTC

Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam 240 (BTC, 2012, mục I: Quy định chung) có định nghĩa về gian lận như sau: “Gian lận là hành vi cố ý do một hay nhiều người trong

Hội đồng 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.”

1.1.3 Khái niệm về phân loại gian lận trong kiểm toán BCTC của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE)

ACFE (Association of Certified Fraud Examiners) là tổ chức chuyên nghiên cứu

về gian lận của Mỹ được thành lập năm 1988 với tên gọi Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ Theo quan điểm của tổ chức này thì gian lận nói cung và gian lận trong BCTC được thể hiện qua một số nội dung như sau:

1.1.3.1 Phân loại gian lận

- Gian lận liên quan đến tài sản: Đây là loại gian lận liên quan đến hành vi đánh cắp tài sản thường do nhân viên hay người quản lý thực hiện, điển hình là biển thủ tiền, đánh cắp hàng tồn kho, gian lận về tiền lương

- Tham ô: Đây là loại gian lận do người quản lý, chủ sở hữu công ty thực hiện nhằm mục đích lợi dụng trách nhiệm và quyền hạn của họ để làm trái các nghĩa vụ

đã được họ cam kết với đơn vị qua đó làm lợi cho bản thân hoặc bên thứ ba

- Gian lận trên BCTC: Đây là loại gian lận mà các thông tin trên BCTC bị bóp méo, phản ánh không trung thực tình hình tài chính một cách cố ý nhằm lường gạt người sử dụng thông tin Ví dụ: khai khống doanh thu, giảm nợ phải trả hay chi phí

và rủi ro …

- Định giá sai tài sản thông qua việc không ghi giảm giá trị hàng tồn kho đã hư hỏng, không lập dự phòng các khoản phải thu khó đòi, giảm giá đầu tư ngắn hạn và dài hạn, định giá sai các tài sản qua hợp nhất kinh doanh…

- Ghi sai niên độ bằng việc doanh thu hoặc chi phí được cố ý ghi nhận không đúng kỳ

- Không khai báo đầy đủ các thông tin nhằm hạn chế khả năng phân tích của người sử dụng BCTC như các khoản nợ tiềm tàng, các sự kiện sau ngày kết thúc niên

độ, thông tin về chính sách kế toán…

1.1.4 Các yếu tố dẫn đến việc lập BCTC gian lận

Theo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 (BTC, 2012, Phụ lục 1), các yếu tố dẫn đến việc lập BCTC gian lận bao gồm:

1.1.4.2 Các cơ hội

- Đặc điểm của ngành hay các hoạt động của đơn vị có thể tạo ra cơ hội cho gian lận trong BCTC;

- Việc giám sát hoạt động của Ban Giám đốc không hiệu quả;

- Cơ cấu tổ chức phức tạp hoặc không ổn định;

- Kiểm soát nội bộ kém hiệu lực

1.1.4.3 Thái độ hoặc sự biện minh cho hành động

- Cấp quản lý truyền đạt, thực hiện, hỗ trợ hoặc yêu cầu thực hiện văn hoá công

ty hoặc tiêu chuẩn đạo đức nghề nghiệp không phù hợp và không hiệu quả;

- Thành viên Ban Giám đốc không có chuyên môn nghiệp vụ về tài chính nhưng can thiệp hoặc áp đặt quá mức trong việc lựa chọn chính sách kế toán hoặc xác định những ước tính kế toán quan trọng;

- Đã có tiền sử vi phạm pháp luật về chứng khoán hoặc pháp luật và các quy định khác, hoặc đơn vị bị khiếu kiện, hoặc Ban quản trị, Ban Giám đốc bị cáo buộc gian lận hoặc vi phạm pháp luật và các quy định;

- Ban Giám đốc quan tâm quá mức tới việc duy trì hoặc gia tăng giá cổ phiếu hoặc xu hướng thu nhập của công ty;

- Ban Giám đốc cam kết với các chuyên gia phân tích, các chủ nợ và bên thứ ba

sẽ đạt được những mức dự báo quá cao hoặc không thực tế;

- Ban Giám đốc không thể kịp thời sửa chữa những khiếm khuyết nghiêm trọng

đã được xác định trong kiểm soát nội bộ;

- Sự quan tâm của Ban Giám đốc trong việc sử dụng các biện pháp không phù hợp để làm giảm lợi nhuận báo cáo vì các lý do liên quan đến thuế;

- Yếu kém về đạo đức trong thành viên Ban Giám đốc;

- Ban Giám đốc đồng thời là chủ sở hữu, không tách biệt giao dịch cá nhân với giao dịch kinh doanh;

- Tranh chấp giữa những cổ đông trong một đơn vị có ít thành viên;

- Ban Giám đốc liên tục cố gắng biện minh cho các phương pháp kế toán không phù hợp dựa trên mức trọng yếu;

- Căng thẳng trong mối quan hệ giữa Ban Giám đốc với công ty kiểm toán hiện tại hoặc công ty kiểm toán tiền nhiệm

1.1.5 Một số thủ thuật đang được sử dụng để làm sai lệch BCTC của CTNY trên TTCK Việt Nam

1.1.5.1 Che dấu nợ phải trả và chi phí

Che giấu nợ phải trả và chi phí là một trong những kỹ thuật gian lận phổ biến trên BCTC nhằm mục đích khai khống lợi nhuận Khi đó, lợi nhuận trước thuế sẽ tăng tương ứng với số chi phí hay công nợ bị che giấu Đây là phương pháp dễ thực hiện

và khó bị phát hiện vì thường không để lại dấu vết Có ba phương pháp chính thực

hiện giấu chi phí: Không ghi nhận công nợ và chi phí, đặc biệt không lập đầy đủ các khoản dự phòng; Vốn hoá chi phí; Không ghi nhận hàng bán trả lại – các khoản giảm trừ và không trích trước chi phí bảo hành

Kết quả kinh doanh năm 2014 sau kiểm toán của công ty Ntaco (HOSE: ATA) chuyển từ lãi 187 triệu đồng sang lỗ 14,4 tỷ đồng Tuy nhiên, thông tin giải trình của ban lãnh đạo ATA cũng rất mơ hồ: “Năm 2014 doanh thu hoạt động kinh doanh, doanh thu tài chính có tăng so với cùng kỳ nhưng chi phí về giá vốn, chi phí quản lý, chi phí tài chính vẫn duy trì ở mức cao đã làm lợi nhuận bị âm” mà không hề đề cập đến việc vì sao có sự chênh lệch quá lớn giữa trước và sau kiểm toán

Công ty cổ phần in và bao bì Mỹ Châu (HOSE: MCP) đã công bố BCTC soát xét bán niên 2016 với lãi ròng giảm gần 78% so với trước kiểm toán, trong khi doanh thu thuần và lợi nhuận gộp giữ nguyên Nguyên nhân do khoản chi phí khác được điều chỉnh lên 12 tỷ đồng, tăng gấp 5,5 lần so với trước kiểm toán, khiến MCP ghi nhận

lỗ khác 14 tỷ đồng

BCTC bán niên 2016 sau soát xét của Công ty cổ phần Dung dịch Khoan và Hoá phẩm Dầu khí (HNX: PVC) cũng đội lỗ thêm 55%, ghi nhận lỗ ròng 6,2 tỷ đồng Nguyên nhân là do lợi nhuận sau thuế của Công ty mẹ giảm 1,2 tỷ đồng, cùng với việc bổ sung chi phí và chi phí thuế thu nhập hoãn lại tại Công ty TNHH Dung dịch khoan M-I Việt Nam khiến lợi nhuận sau thuế giảm thêm 983 triệu đồng

1.1.5.2 Ghi nhận doanh thu không có thật

Ghi nhận doanh thu không có thật là việc ghi nhận vào sổ sách một nghiệp vụ bán hàng hoá hay cung cấp dịch vụ không có thực Kỹ thuật thường sử dụng là tạo ra các khách hàng giả mạo thông qua lập chứng từ giả mạo nhưng hàng hóa không được giao và đầu niên độ sau sẽ lập bút toán hàng bán bị trả lại Khai cao doanh thu còn được thực hiện thông qua việc cố ý ghi tăng các nhân tố trên Hóa đơn như số lượng, giá bán… hoặc ghi nhận doanh thu khi các điều kiện giao hàng chưa hoàn tất, chưa chuyển quyền sở hữu và chuyển rủi ro đối với hàng hoá, dịch vụ được bán

Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long (HOSE: DCL) giải trình về giao dịch lòng vòng khép kín của DCL, giúp công ty này tránh nợ xấu Theo miêu tả của giao

dịch trên, DCL có thể đã tạo ra một vòng tròn khép kín của một lô hàng hóa luân chuyển từ DCL sang Công ty An Tâm, sau đó chuyển sang một công ty con của DCL

là VPC Sài Gòn và cuối cùng lại chuyển về DCL chỉ trong khoảng thời gian 3 ngày (từ ngày 7/12/2013 – 9/12/2013) Theo công văn gửi lên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM ngày 10/7/2014, DCL giải trình rằng đây là nghiệp vụ kinh doanh bình thường, góp phần điều hòa nguồn tài chính, luân chuyển hàng hóa và giúp Công ty giảm chi phí tài chính Nếu giao dịch trên thực sự phát sinh, nhà đầu tư có thể thấy trong giao dịch này một lượng hàng cùng giá trị được bán lòng vòng qua nhiều công

ty rồi được mua lại bởi chính DCL trong một khoảng thời gian ngắn Nhà đầu tư có thể tưởng tượng rằng lô hàng đó có thể vẫn nằm trong kho của DCL và chỉ có những

bộ hồ sơ mua bán hàng hóa được luân chuyển từ DCL sang Công ty An Tâm, sang VPC Sài Gòn và quay trở lại chính DCL

1.1.5.3 Định giá sai tài sản

Việc định giá sai tài sản được thực hiện thông qua việc không ghi giảm giá trị hàng tồn kho khi hàng đã hư hỏng, không còn sử dụng được hay không lập đầy đủ dự phòng giảm giá hàng tồn kho, nợ phải thu khó đòi, các khoản đầu tư ngắn, dài hạn Các tài sản thường bị định giá sai như: các tài sản mua qua hợp nhất kinh doanh, tài sản cố định, không vốn hoá đầy đủ các chi phí vô hình, phân loại không đúng tài sản Công ty Cổ phần Thủy điện Nậm Mu (HJS) thông báo BCTC đã kiểm toán năm

2010 Theo báo cáo sau kiểm toán, lợi nhuận sau thuế của HJS đạt 4,78 tỷ đồng trong

đó lợi nhuận ròng thuộc cổ đông công ty mẹ đạt 4,54 tỷ đồng So với mức 6,48 tỷ đồng trước kiểm toán, lợi nhuận ròng sau kiểm toán giảm 30% Điều đáng lưu ý trong Báo cáo kiểm toán đó là nguyên giá tài sản cố định và chi phí khấu hao của nhà máy Thủy điện Nậm Ngần có thể thay đổi khi quyết toán vốn đầu tư xây dựng cơ bản được duyệt Trong bảng thuyết minh BCTC hợp nhất: Dự án công trình Thủy điện Nậm Ngần được đầu tư theo Quyết định số 28ACT/HĐQT ngày 01/12/2004 của Hội đồng quản trị Công ty Cổ phần Thủy điện Nậm Mu đã hoàn thành, bàn giao đưa vào sử dụng nhưng chưa được duyệt quyết toán vốn đầu tư Công ty căn cứ vào chi phí đầu

tư xây dựng cơ bản thực tế, tạm tính nguyên giá để hạch toán tăng tài sản cố định

Trong khi các công ty cùng ngành hồ hởi báo lãi đậm trong năm 2014 thì Thủy hải sản Việt Nhật (HOSE: VNH) lại báo lỗ thêm 4 tỷ đồng, tức âm tới 43,5 tỷ đồng sau kiểm toán Theo VNH, sở dĩ có sự chênh lệch này do công ty kiểm toán trích lập

dự phòng giảm giá hàng tồn kho chậm luân chuyển, rồi đánh giá lại chênh lệch tỷ giá

nợ phải thu gốc ngoại tệ và tiền gửi ngân hàng gốc ngoại tệ…

Công ty cổ phần Kinh doanh dịch vụ cao cấp Dầu Khí Việt Nam (HNX: PVR) báo lỗ sau kiểm toán hơn 27 tỷ đồng trong năm 2015, tăng đáng kể so với con số công

bố trước đó của công ty là 12 tỷ đồng, do công ty phải trích lập dự phòng bổ sung cho một số khoản đầu tư vốn Trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2015, phần lớn các khoản mục của PVR không biến động nhiều sau kiểm toán Tuy nhiên, riêng chi phí tài chính tăng đột biến lên 14,7 tỷ đồng trong khi trước kiểm toán chỉ có 1,2 tỷ đồng đã tăng mức lỗ của công ty sau kiểm toán từ 10 tỷ lên 27 tỷ đồng Chiếm

tỷ trọng lớn trong chi phí tài chính của PVR là trích lập dự phòng cho các khoản đầu

tư, lên đến 14,5 tỷ đồng

Tập đoàn Kỹ nghệ Gỗ Trường Thành (HOSE: TTF) công bố BCTC quý II/2016 với khoản lỗ lên đến 1.123 tỷ đồng, trong khi quý trước lãi 54 tỷ Luỹ kế 6 tháng công

ty thua lỗ 1.073 tỷ đồng, cùng kỳ vẫn lãi 133 tỷ Theo giải thích của đơn vị kiểm toán

là Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam, sở dĩ có khoản lỗ trên là do đơn vị đã phát hiện có tới 980 tỷ đồng hàng tồn kho bị “bốc hơi” khi kiểm kê trong giá vốn hàng bán Việc trích lập dự phòng với các khoản thu khó đòi và hàng tồn kho bị thiếu khiến công ty rơi vào thua lỗ nặng Đáng chú ý, bên cạnh khoản tồn kho lớn, nhiều nghi ngờ đặt ra cho công ty này khi có con số vay nợ lớn Tỷ lệ vay nợ đã tăng lên gần 86%, ăn mòn vốn chủ sở hữu của công ty Trong thuyết minh báo cáo, có tới 11 ngân hàng đang cho công ty này vay với tổng số tiền 1.024 tỷ đồng Tính đến cuối tháng 6, hàng tồn kho của công ty giảm xuống còn 1.777 tỷ đồng, các khoản phải thu cũng giảm hơn 218 tỷ Doanh thu công ty sụt giảm 34,5% xuống còn 883 tỷ đồng Tổng tài sản bốc hơi hơn 800 tỷ xuống còn 3.573 tỷ đồng

1.1.5.4 Ghi nhận sai niên độ

Doanh thu hay chi phí được ghi nhận không đúng với thời kỳ mà nó phát sinh Doanh thu hoặc chi phí của kỳ này có thể chuyển sang kỳ kế tiếp hay ngược lại để làm tăng hoặc giảm thu nhập theo mong muốn

Đầu năm 2017, Công ty cổ phần Hùng Vương (HOSE: HVG) có công văn giải trình lợi nhuận sau thuế của cổ đông Công ty mẹ sau kiểm toán giảm tới 357,94 tỷ đồng so với số liệu trước kiểm toán Cụ thể, lợi nhuận gộp giảm gần 222 tỷ đồng, trong đó, giảm do điều chỉnh loại trừ doanh thu – giá vốn trên báo cáo riêng của Công

ty mẹ là 221,79 tỷ đồng, bao gồm các bút toán: Doanh thu bán hàng hóa 228 tỷ đồng,

là nghiệp vụ ghi nhận doanh thu bán bã đậu nành, bị loại ra do ghi nhận sai niên độ Khoản doanh thu này sẽ hạch toán trong quý IV/2017 Đồng thời, chi phí giá vốn tương ứng với khoản doanh thu bị loại trừ này giảm 187,54 tỷ đồng Doanh thu bán hàng hóa khác giảm 180,73 tỷ đồng, là nghiệp vụ ghi nhận doanh thu từ việc sang nhượng quyền sử dụng ao Do hồ sơ thủ tục pháp lý chưa đầy đủ nên chưa được ghi nhận doanh thu theo chuẩn mực kế toán Bên cạnh đó, lợi nhuận từ công ty liên kết liên doanh giảm 64,52 tỷ đồng do loại trừ lợi nhuận chưa thực hiện từ các giao dịch nội bộ Mặt khác, chi phí quản lý công ty tăng 51,65 tỷ đồng, chủ yếu do các bút toán trích lập dự phòng phải thu khó đòi Như vậy, lợi nhuận sau thuế hợp nhất của cổ đông công ty mẹ HVG năm 2016 (niên độ 1/10/2015 – 30/9/2016) đã chuyển từ lãi 308,65 tỷ đồng trước kiểm toán thành lỗ 49,29 tỷ đồng sau kiểm toán

1.1.5.5 Không khai báo đầy đủ thông tin

Việc không khai báo đầy đủ các thông tin nhằm hạn chế khả năng phân tích của người sử dụng BCTC Các thông tin thường không đựợc khai báo đầy đủ trong thuyết minh như nợ tiềm tàng, các sự kiện phát sinh sau ngày khóa sổ kế toán, thông tin về bên có liên quan, các những thay đổi về chính sách kế toán

Năm 2012, CTCP Nhiệt điện Bà Rịa (HOSE: BTP) báo lỗ “khủng” 176 tỷ đồng trong năm 2011 Càng bất ngờ hơn, cũng chính BTP sau kiểm toán lại có lãi hơn 62,7

tỷ đồng Theo thuyết minh BCTC, trước kiểm toán doanh thu bán hàng của BTP được ghi nhận theo sản phẩm điện Trong khi đó, doanh thu bán hàng sau kiểm toán chỉ được ghi nhận khi đồng thời thỏa mãn 5 điều kiện: (1) công ty đã chuyển giao phần

lớn rủi ro và lợi ích gắn liền với quyền sở hữu sản phẩm hoặc hàng hóa, (2) công ty không còn nắm giữ quyền quản lý, kiểm soát hàng hóa, (3) doanh thu được xác định tương đối chắc chắn, (4) công ty đã thu hoặc sẽ thu được lợi ích kinh tế từ giao dịch bán hàng, (5) xác định được chi phí liên quan đến giao dịch bán hàng Như vậy, số liệu trước kiểm toán được hạch toán theo giá điện tạm tính bằng 90% giá cố định và 100% giá biến đổi năm 2010 Số liệu doanh thu sau kiểm toán được ghi nhận theo quyết toán giá điện mới Do đó, tổng doanh thu sau kiểm toán đã tăng gần 261 tỷ đồng lên mức hơn 2.400,8 tỷ đồng Từ sự điều chỉnh này, sau kiểm toán lãi ròng của BTP đạt hơn 62, tỷ đồng, khác biệt xa so với mức lỗ “đậm” 176 tỷ đồng trước kiểm toán Qua đó cho người sử dụng thấy một phần lợi nhuận được tạo ra (hoặc một phần giảm lỗ) là do sự thay đổi cách hạch toán mà có chứ không phải do bản thân hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty tạo ra

Công ty CP Phát triển Đô thị Từ Liêm (HNX: NTL) vừa có công văn giải trình chênh lệch lợi nhuận năm 2015 so với 2014 với mức tăng trưởng là 161%, tăng từ 36

tỷ năm 2014 lên trên 94 tỷ đồng trong năm 2015 Việc chênh lệch này được giải trình

là do trong năm 2015, công ty đã bàn giao khu nhà No4B1 để ghi nhận mức doanh thu là 251 tỷ đồng Mức doanh thu ghi nhận từ dự án này chiếm hơn 1/2 tổng doanh thu cả năm và ghi nhận tập trung chủ yếu vào Quý 4 năm 2015 Tác động của việc ghi nhận doanh thu này sẽ dẫn tới việc có những khoản doanh thu và lợi nhuận siêu đột biến đối với các công ty trong ngành này khi thời điểm ghi nhận doanh thu, lợi nhuận của các dự án lớn của họ được ghi nhận trong tháng, quý hoặc năm nào đó Với điều này, doanh thu và chi phí của các dự án bất động sản của họ sẽ được “ẩn mình” dưới các tài sản và công nợ rất đặc thù đó là chi phí xây dựng cơ bản dở dang dài hạn và người mua trả tiền trước dài hạn Và đến khi công ty bàn giao nhà, các vật ẩn mình này sẽ tạo một vụ nổ lớn về doanh thu và lợi nhuận khiến cho nhà đầu tư không nắm được thông tin trở nên “choáng” và đương nhiên, với những người có được tin nội bộ, đó là điều đầy may mắn và có cơ hội để thực hiện những cú áp phe khi có thông tin nội bộ

1.2 Tổng quan các nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chính

Có nhiều phương pháp để pháp hiện sai phạm báo cáo tài chính Đứng đầu trong danh sách những phương pháp hữu hiệu là kiểm toán: so sánh đối chiếu chứng từ, sổ sách của doanh nghiệp Tuy nhiên không đối tượng nào cũng có thể dễ dáng tiếp với phương pháp kiểm tra trực tiếp này Phương pháp này chỉ được thực hiện bởi các cơ quan có thẩm quyền như kiểm toán, thanh tra Bởi vậy, đã có nhiều nghiên cứu quốc

tế nói chung và Việt Nam nói riêng giúp các chủ thể khác trong nền kinh tế như nhà đầu tư, người cho vay hoặc người nghiên cứu thị trường xác định những hành vi sai phạm Các nghiên cứu sớm nhất về nhận diện sai phạm báo cáo tài chính là các nghiên cứu sử dụng mô hình dồn tích có điều chỉnh (Discretionary accruals models) Đi đầu trong nhóm này là nghiên cứu của DeAngelo (1986), tiếp theo đó là Friedlan (1994), Healy (1985), Jones (1991) nhằm hoàn thiện mô hình này Từ thế kỷ 20, nhóm các nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật thống kê (Statistical techniques) để nhận diện sai phạm báo cáo tài chính xuất hiện và phổ biến rộng rãi, đem lại kết quả có độ chính xác cao Các nghiên cứu tiêu biểu ở nhóm này là Beneish (1997, 1999) và Dechow

và các cộng sự (2011)

1.2.1 Các mô hình dồn tích có điều chỉnh – Discretionary accruals models

Dựa trên các tiêu chuẩn và quy định về mức trích trước, mô hình dồn tích có điều chỉnh là công cụ hữu ích giúp phát hiện sự gian lận trong báo cáo tài chính nếu thấy những chênh lệch bất thường giữa con số được báo cáo và con số dự kiến Các nghiên cứu của DeAngelo (1986), Friedlan (1994), Healy (1985) và Jones (1991) đã tập trung vào cách mà nhà quản lý thao túng thu nhập thông qua thao túng các biến kế toán dồn tích Các biến kế toán dồn tích có liên quan đến thời gian sử dụng tài sản cố định, xác suất thu hồi công nợ hay thay đổi những khoản trích trước vào cuối năm để thay đổi tình hình doanh nghiệp theo một mục tiêu xác định (Ayres, 1994) DeAngelo (1986) kiểm tra việc gian lận bằng cách tính toán các sai phân cấp một của các biến kế toán dồn tích và giả định rằng các sai phân đó có giá trị kỳ vọng bằng 0 theo giả thuyết H0

là không có sự thao túng thu nhập Các biến kế toán dồn tích được sử dụng ở mô hình

là các biến kế toán dồn tích ở kỳ cuối (xếp theo thứ hạng thanh khoản tài sản) Friedlan

(1994) phát triển mô hình của DeAngelo, mô hình mới được áp dụng rộng rãi hơn mô hình gốc Healy (1985) sử dụng trung bình các biến kế toán dồn tích xếp theo thứ tự thanh khoản tài sản từ giai đoạn lập dự án Jones (1991) ông xem xét sự thay đổi trong kinh tế của công ty gây ra những tác động nào để từ đó nhận định về khả năng gian lận báo cáo tài chính

1.2.2 Các kỹ thuật thống kê – Statistical techniques

Tiêu biểu của phương pháp này là nghiên cứu M-Score của Beneish (1999) Trong nghiên cứu của mình, Beneish sử dụng mô hình probit uớc lượng khả năng cực đại mẫu ngoại sinh có trọng số (Weighted Exogenous Sample Maximum Likelihood, Probit model) để xác định khả năng một công ty thao túng thu nhập Các biến độc lập của mô hình được thiết kế để nhận dạng được tình trạng thao túng thu nhập đang hoặc sắp xảy ra trong tương lại gần Biến phụ thuộc là biến giả 0,1 để đánh giá có hay không khả năng một công ty thực hiện thao túng báo cáo tài chính Mô hình này giúp các đối tượng sử dụng báo cáo tài chính xác định khả năng thao túng với xác suất đúng 76%

Nhiều nghiên cứu phát hiện gian lận được dựa trên nghiên cứu M-Score của Beneish như Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005) và Marinakis (2011) Các nghiên cứu này đều cho kết quả chính xác cao Ngoài ra có thể kể đến mô hình F-score của Dechow và các cộng sự (2011) Mô hình này cũng được phát triển dựa trên M-score của Beneish, ngoài các biến số từ báo cáo tài chính, F-score có thế các biến số phi tài chính- các hoạt động ngoại bảng và dữ liệu thị trường Mô hình dự báo được trình bày với ba mức độ và độ chính xác lần lượt là: 65.9%; 65.7% và 63.36% Charalambos T Spathis (2002) dựa vào học thuyết của các nghiên cứu trước, sử dụng công cụ thống kê đơn biến và đa biến để điều tra về tính hữu dụng của các tỷ số tài chính và biến Z-Score (hệ số nguy cơ phá sản) nhằm phát hiện gian lận BCTC

Ở Việt Nam có một số nghiên cứu và phát hiện sai phạm báo cáo tài chính như sau: Các nghiên cứu sử dụng mô hình dồn tích như gồm có: Nghiên cứu việc điều chỉnh lợi nhuận trong trường hợp phát hành thêm cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - Nguyễn Thị Uyên Phương (2014); Sử dụng

mô hình Jones để nhận diện hành vi điều chỉnh lợi nhuận: Trường hợp các công ty niêm yết ở HOSE phát hành thêm cổ phiếu năm 2013 - Phan Thị Thùy Dương (2015) Các nghiên cứu sử dụng kỹ thuật thống kê tiêu biểu gồm nghiên cứu của ThS Phạm Thị Bích Vân (2013) Các cách đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận; nghiên cứu của Nguyễn Trần Nguyên Trân về áp dụng mô hình Beneish dự đoán sai sót trọng yếu trong báo cáo tài chính

Cụ thể các nghiên cứu được trình bày như sau:

1.2.3 Các nghiên cứu trên thế giới

1.2.3.1 Mô hình dồn tích có điều chỉnh của DeAngelo (1986)

Mô hình của DeAngelo (1986) giả định rằng các thành phần biến kế toán không thể điều chỉnh (NDA) thời kỳ t là ngẫu nhiên và bằng với số biến kế toán dồn tích (TA) của thời kỳ t-1, do đó tác giả cho rằng sự thay đổi trong tổng số biến kế toán dồn tích (TA) giữa thời kỳ t và t-1 có thể xuất phát từ hành vi điều chỉnh lợi nhuận Biến kế toán có thể

1.2.3.2 Mô hình dồn tích có điều chỉnh của Friedlan (1994)

Mô hình Friedlan (1994) ra đời đã khắc phục được nhược điểm của mô hình DeAngelo Friedlan giả định sự thay đổi trong tổng số trích trước giữa hai kỳ kế toán

là do sự ảnh hưởng của hai nhân tố: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi

do lựa chọn kế toán của tổ chức phát triển Mô hình như sau:

Biến kế toán có thể

điều chỉnh (DAt) =

Biến kế toán dồn tích năm t (TAt) -

Biến kế toán dồn tích năm t-1 (TAt-1)

Theo Friedlan (1994), phần biến kế toán có thể điều chỉnh (DA) chính là lợi nhuận được điều chỉnh Tùy thuộc vào kết quả tính toán DA nhỏ hơn, lớn hơn hoặc bằng 0 để đưa ra kết luận về hành vi điều chỉnh lợi nhuận của công ty

1.2.3.3 Mô hình của Healy (1985)

Nghiên cứu của Healy (1985) cũng dựa trên cơ sở về lý thuyết dồn tích, điểm khác

là ông cho rằng tổng biến kế toán không thể điều chỉnh là trung bình tổng biến kế toán dồn tích của các năm trước

n: số năm trong kỳ tính toán

t: năm nghiên cứu về hành vi điều chỉnh lợi nhuận

i: công ty thứ i trong nghiên cứu về hành vi điều chỉnh lợi nhuận

Trong nghiên cứu Healy cho rằng khi không có hành động điều chỉnh của nhà quản trị, biến dồn tích có thể điều chỉnh có giá trị bằng không (DA= 0), tương ứng tổng biến kế toán dồn tích bằng biến kế toán không thể điều chỉnh (TA= NDA) và NDA không đổi từ năm này qua năm khác Ngược lại, DA ≠ 0 và NDA thay đổi qua các năm đồng nghĩa với nghi ngờ có sai phạm báo cáo tài chính

1.2.3.4 Mô hình của Jones (1991)

Một nghiên cứu khác về mô hình dồn tích của Jones (1991) Trong mô hình này tác giả mở rộng những yếu tố ảnh hưởng đến biến dồn tích không thể điều chỉnh NDA

bao gồm doanh thu và độ lớn của tài sản cố định (độ lớn tính theo nguyên giá tài sản

Δ REV: Doanh thu thuần trong kỳ t – Doanh thu thuần trong kỳ t-1

PPE: Tổng giá trị tài sản cố định bao gồm tài sản cố định hữu hình, tài sản cố định cho thuê thuê tài chính, bất động sản và chi phí xây dựng dở dang cuối kỳ t

A: Tổng tài sản cuối kỳ

t: Kỳ nghiên cứu hành vi điều chỉnh lợi nhuân

i: Công ty nghiên cứu

𝛼1, 𝛼2, 𝛼3: Tham số mô hình ước lượng theo phương pháp OLS từ mô hình:

1.2.3.5 Mô hình phát hiện thao túng thu nhập M-score của Beneish (1999)

Nghiên cứu của Beneish (1999) đã xây dựng mô hình M-score (M viết tắt của

“manipulation”- thao túng) để xác định để xác định các công ty có thực hiện thao túng thu nhập hay không Trong nghiên cứu của mình, Beneish chỉ ra rằng sự thao túng thường bao gồm tăng doanh thu hay giảm chi phí có chủ đích Đồng thời ông cũng nhận định xác suất các công ty thao túng thu nhập tăng khi có: (i) sự tăng bất thường các khoản phải thu, (ii) suy giảm lợi nhuận gộp, (iii) giảm chất lượng tài sản, (iv) tăng trưởng doanh thu, và (v) tăng dồn tích Mô hình M-score được viết dưới dạng như sau:

𝑀𝑖 = 𝛽′𝑋𝑖 + 𝜀̃

Trong đó M là một biến nhị phân, M nhận giá trị 1 khi công ty có thực hiện thao túng thu nhập, M nhận giá trị 0 khi không có thao túng; X là ma trân biến giải thích

và 𝜀̃ là ma trận vectơ phần dư Tám biến được Beneish sử dụng:

(1) DSRI - Days Sales in Receivables Index: Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần

(2) GMI - Gross Margin Index: Tỷ số lãi gộp

(3) SGI - Sales Growth Index: Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng

(4) AQI - Asset Quality Index: Tỷ số chất lượng tài sản,

(5) DEPI - Depreciation Index: Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình

(6) SGAI - Sales, general and administrative expense Index: Tỷ số chi phí bán hàng

và quản lý doanh nghiệp

(7) LVGI - Leverage Index: Tỷ số đòn bẩy tài chính

(8) TATA - Total Accruals to Total Assets: Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản

Beneish sử dụng mẫu báo cáo của 74 công ty bị thao túng thu nhập so sánh với các công ty khác cho ra kết quả mô hình:

M–Score = – 4.84 + 0.0920 DSRI + 0.528 GMI + 0.404 AQI + 0.892 SGI +

0.115 DEPI – 0.172 SGAI + 4.679 TATA – 0.327 LVGI Tác giả cũng tính ra ngưỡng giá trị của mô hình là -1.78 Tức công ty nào có M–score cao hơn -1.78 được nhận định là có dấu hiệu thao túng thu nhập, và ngược lại

Mô hình trở lên nổi tiếng khi xác định đúng trường hợp bê bối của Enron 2011

1.2.3.6 M-Score của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005)

Dựa trên M-score, Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005) phát triển một

mô hình nhằm phát hiện sự sai phạm báo cáo tài chính của các công ty ở Thổ Nhĩ Kỳ Trong nghiên cứu này, Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 126 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Mô hình được đưa ra gồm 10 biến như sau: Chỉ số đòn bẩy (LVGI), chỉ số hàng tồn kho (DINV), chỉ số chi phí tài chính (FEI), chỉ số kì thu tiền (DSRI), chỉ số lợi nhuận gộp (GMI), chỉ số chất lượng tài sản (AQI), chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI), chỉ số khấu hao (DEPI), chỉ số chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp (SGAI), chỉ số tổng tài sản và tổng kế toán dồn tích (TATA) Tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả không sử dụng mô hình logistic để ước lượng mà sử dụng 3 bước phân tích phân lớp để tính toán hệ số các biến trong mô hình:

Mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu:

M–Score = 16.4952 DSRI – 13.1584 GMI + 8.3547 TATA + 8.1473 DINV –

2.5999 LVGI + 1.8112 DEPI + 1,6927 SGAI – 1.559 SGI + 1.2698 AQI + 0.6528 FEI

Mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu mở rộng thêm hai biến là DINV và FEI so với mô hình gốc Về độ chính xác của mô hình, so sánh với kết quả được công bố bởi Ủy ban Chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ (Capital Markets Board of Turkey) mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu dự báo đúng 81% công ty bị thao túng thu nhập và 65% công ty không bị thao túng, kết quả chung là đúng 67%

1.2.3.7 Mô hình M-score của Marinakis (2011)

Marinakis (2011) cũng xây dựng mô hình M – score cho nước Anh Mô hình của Marinakis gồm 11 biến số, trong đó có 8 biến số tương tự mô hình Beneish Ngoài

ra, ông còn thêm vào 3 biến số khác gồm: EFTAXI – Chỉ số tỷ lệ thuế suất hiệu quả, DIRAI – chỉ số đãi ngộ cho các giám đóc trên tổng tài sản, AUDI – Chỉ số thù lao kiểm toán đối với tổng tài sản

M–Score = - 5.124 + 0.242 DSRI + 0.512 GMI + 0.424 AQI + 0.421 SGI +

0.317 DEPI – 0.152 SGAI + 3.21 TATA + 0.624 LVGI + 0.421 AUDI – 0.391 EFTAXI + 0.317 DIRAI

Marinakis đặt ngưỡng giá trị cho mô hình của mình là -1.31 Theo kiểm định của tác giả, mô hình có xác suất xác định chính xác các công ty có hành vi sai phạm cao hơn mô hình gốc của Beneish là 10%

1.2.3.8 Mô hình F-score của Dechow và các cộng sự (2011)

Nghiên cứu về nguyên nhân và hậu quả của thao túng thu nhập của Dechow và các cộng sự đã xem xét 2190 công ty niêm yết trong giai đoạn 1982 – 2005 và thu được mô hình F-score với 3 cấp độ

Mô hình 1: Sử dụng các biến số thu thập từ báo cáo tài chính, bao gồm biến kế toán dồn tích (rsst), sự thay đổi khoản phải thu khách hàng (Δrecv), thay đổi hàng tồn kho (Δinv), tài sản ngắn hạn (softassets), sự thay đổi tiền trong doanh thu (Δcs), sự

thay đổi tỷ suất sinh lợi tài sản (Δroa) và biến giả issue bằng 1 nếu năm đó công ty phát hành cổ phiếu bằng 0 nếu không phát hành (issue):

F-score 1 = - 7.893 + 0.790 (sst) + 2.158 (Δrecv) + 1.19 (Δinv) + 1.970

(softassets) + 0.171 (Δcs) ± 0.932 (Δroa) + 1.029 (issue)

Mô hình 2: Sử dụng các biến từ mô hình 1 đồng thời thêm các biến phi tài chính

và ngoài bảng cân đối là Δemp sự thay đổi số lượng nhân viên và biến giả leasedum bằng 1 khi có cho thuê hoạt động, bằng 0 khi không cho thuê hoạt động

F-score 2 = - 8.252 + 0.665 (sst) + 2.457 (Δrecv) + 1.393 (Δinv) + 2.011

(softassets) + 0.159 (Δcs) – 1.029 (Δroa) + 0.983 (issue) – 0.150 (Δemp) + 0.419 (leasedum)

Mô hình 3: Gồm biến ở mô hình 2 và thêm biến đo lường thị trường: tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo thị trường trong hiện tại rett và độ trễ của chính biến này rett-1 F-score 3 = - 7.966 + 0.909 (sst) + 1.731 (Δrecv) + 1.447 (Δinv) + 2.265

(softassets) + 0.160 (Δcs) – 1.455 (Δroa) + 0.653 (issue) – 0.121 (Δemp) + 0.345 (leasedum) + 0.082 (rett) + 0.098 (rett-1)

Dechow và các cộng sự (2009) kết luận rằng F – score lớn hơn 1 đồng nghĩa với khả năng cao các công ty trình sai phạm báo cáo tài chính và bóp méo thu nhập Hậu kiểm, mô hình F – score 1 dự báo đúng 65.9% Các con số này lần lượt là 65.78% và 63.36% đối với F – score 2 và F – score 3 Có thể thấy F-score mở rộng hơn M-score của Beneish khi có thêm các biến phi tài chính, biến ngoài bảng cân đối cà các biến thị trường nhằm xác định mối tương quan của các yếu tố khác đến hành vi sai phạm báo cáo tài chính Tuy nhiên về xác suất dự báo đúng cả 3 mô hình được Dechow và các cộng sự đưa ra đều có xác suất thấp hơn M-score ban đầu

1.2.3.9 Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến khả năng thao túng thu nhập của nhà quản trị - Rhee và các cộng sự (2003)

Nghiên cứu về ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến khả năng thao túng thu nhập của nhà quản trị của Rhee và các cộng sự được thực hiện năm 2013 Trong nghiên cứu tác giả chỉ ra cả doanh nghiệp nhỏ và lớn đều có xu hướng thao túng thu nhập, tuy nhiên công ty nhỏ tham gia nhiều hơn Mặt khác, xu hướng thao túng thu

nhập ở công ty nhỏ và lớn khác nhau, công ty nhỏ có thể làm tăng hoặc giảm lợi nhuận báo cáo so với lợi nhuận thực tế, còn các công ty lớn hầu hết thao túng để lợi nhuận không bị giảm qua các năm Hạn chế của nghiên cứu này là chưa định lượng được tác động của biến quy mô đến khả năng gian lận cũng như xu hướng gian lận của các công ty

1.2.3.10 Mô hình nghiên cứu phát hiện gian lận báo cáo tài chính - Charalambos T Spathis (2002)

Charalambos T Spathis (2002) dựa vào học thuyết của các nghiên cứu trước, sử dụng công cụ thống kê đơn biến và đa biến để xem xét về tính hữu dụng của các tỷ

số tài chính trong việc phát hiện gian lận BCTC Có tổng cộng mười biến được tìm thấy được xem là chỉ báo cho việc gian lận BCTC Các tỷ số này bao gồm: tỷ lệ nợ trên vốn, doanh thu trên tổng tài sản, lợi nhuận ròng để doanh thu bán, các khoản phải thu trên doanh thu bán, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, vốn lưu động trên tổng tài sản, lợi nhuận gộp trên tổng tài sản, hàng tồn kho trên doanh thu bán, tổng số nợ trên tổng tài sản, và hệ số nguy cơ phá sản (Z-score) Sử dụng hồi quy logistic, mô hình

đã được phát triển với độ tin cậy khá cao để phát hiện gian lận BCTC Mô hình bao gồm các biến: tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, và hệ số nguy cơ phá sản (Z-score)

1.2.4 Các nghiên cứu tại Việt Nam

Ở Việt Nam, các nghiên cứu về nhận diện gian lận báo cáo tài chính cũng được chia thành nghiên cứu sử dụng mô hình dồn tích có điều chỉnh và nghiên cứu sử dụng

kỹ thuật thống kê

1.2.4.1 Nghiên cứu việc điều chỉnh lợi nhuận trong trường hợp phát hành thêm

cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam của Nguyễn Thị Uyên Phương (2014)

Trong nghiên cứu tác giả áp dụng mô hình Friedlan (1994) đánh giá khả năng điều chỉnh lợi nhuận thông qua biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh DA Với mẫu là 75 công ty niêm yết, kết quả nghiên cứu, tác giả chỉ ra rằng các công ty cổ phần niêm

yết có xu hướng điều chỉnh lợi nhuận tăng trong kỳ báo cáo trước đợt chào bán cổ phiếu ra công chúng nhằm mục tiêu thu hút nhà đầu tư để đợt chào bán được thành công Cụ thể hơn, tác giả chỉ ra rằng các công ty có quy mô càng lớn thì mức độ điều chỉnh lợi nhuận càng cao, nhằm đạt được mức kỳ vọng của thị trường Hạn chế của nghiên cứu này là chỉ dừng lại ở mức độ ứng dụng mô hình có sẵn, chưa có những thay đổi phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam

1.2.4.2 Sử dụng mô hình Jones để nhận diện điều chỉnh lợi nhuận: Trường hợp các công ty niêm yết ở HOSE phát hành thêm cổ phiếu năm 2013 - Phan Thị Thùy Dương

Nghiên cứu sử dụng mẫu 24 công ty cổ phần niêm yết ở HOSE có phát hành thêm

cổ phiếu trong năm 2013 thỏa mãn yêu cầu có báo cáo tài chính công bố 2 quý liên tiếp trước quý phát hành cổ phiếu Áp dụng mô hình mô hình Jones, tác giả chỉ ra rằng các công ty niêm yết trên sàn HOSE có thực hiện điều chỉnh lợi nhuận trước khi phát hành thêm cổ phiếu Các công ty điều chỉnh lợi nhuận chia làm 2 nhóm: điều chỉnh tăng và điều chỉnh giảm, mức độ điều chỉnh nhìn chung khá lớn Nhóm điều chỉnh tăng lợi nhuận có mức điều chỉnh trung bình khoảng 18.19% tổng tài sản đầu quý; nhóm điều chỉnh giảm lợi nhuận có mức điều chỉnh trung bình chiếm khoảng 11,24% trên tổng tài sản đầu quý

Bên cạnh đó tác giả cũng nhận định: Việc điều chỉnh tăng lợi nhuận đã đem lại kết quả như mong đợi cho các công ty Đối với các công ty điều chỉnh tăng lợi nhuận, việc điều chỉnh đợt phát hành bổ sung cổ phiếu có tác động tích cực tới giá cổ phiếu Các công ty còn điều chỉnh giảm lợi nhuận có thể do những công ty này tồn tại nhiều mục tiêu khác nhau ngoài giá cổ phiếu Tương tự như nghiên cứu của Nguyễn Thị Uyên Phương, nghiên cứu này được dựa trên những nghiên cứu trước đó và chưa có

nhuận Phương pháp nghiên cứu mô phỏng theo nghiên cứu của Leuz và các cộng sự (2003), tính tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn của lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh chia cho độ lệch chuẩn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, tỷ lệ này càng nhỏ thể hiện

sự che giấu lợi nhuận càng cao

T = Độ lệch chuẩn lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh

Độ lệch chuẩn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh

Cách thứ hai đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận bằng cách tính toán tỷ

lệ giữa tài sản hoạt động thuần chia cho doanh thu thuần, tỷ lệ này càng nhỏ thì độ trung thực càng cao (Barton và Simko - 2002)

T = Tài sản − Nợ phải trả − Tiền và tương đương tiền − Đầu tư ngắn hạn

Doanh thu thuần Cách thứ ba, đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận là tính toán tỷ số giữa dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận sau thuế (Penman, 2001), tỷ số này càng nhỏ thì độ trung thực của lợi nhuận càng cao

Lợi nhuận sau thuế Cách thứ 4 của chính tác giả: sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận được tính bằng

tỷ số giữa biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh được (DA) chia cho lợi nhuận sau thuế Tỷ số này càng nhỏ thì độ trung thực của lợi nhuận càng cao

T = Giá trị biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA)

Lợi nhuận sau thuế Kết quả của nghiên cứu với 111 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán TP HCM trong giai đoạn 2009 - 2011, nếu 4 cách trên có kết quả đồng nhất, có thể kết luận rằng có sai phạm Hạn chế của nghiên cứu này là không có sự so sánh giữa các

mô hình và chưa xác định rõ phần trăm chính xác của các mô hình dự báo

1.2.4.4 Nghiên cứu về sai sót báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam – Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014)

Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) sử dụng mô hình Beneish để dự đoán khả năng sai sót trọng yếu do gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường

chứng khoán Việt Nam Kết quả của nghiên cứu đưa ra sau khi áp dụng mô hình Beneish tỷ lệ phát hiện gian lận là 63.33% trên mẫu 30 công ty được chọn tác giả cũng nhận định mô hình M-score của Beneish có thể được sử dụng nhằm phát hiện sớm một số công ty có khả năng thực hiện các hành vi thao túng trên báo cáo tài chính tại thị trường Việt Nam Hạn chế của mô hình chỉ dừng lại ở áp dụng trực tiếp mô hình gốc Beneish Tuy nhiên đây là nghiên cứu sớm về sử dụng kỹ thuật thống kê, cụ thể là mô hình dự báo gian lận M-score, vậy nên đóng góp lớn nhất của nghiên cứu chính là mở đường cho việc xây dựng M-score ở Việt Nam

1.2.4.5 Phát hiện sai phạm báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết - Hoàng Khánh, Trần Thị Thu Hiền (2015)

Nghiên cứu ứng dụng các nghiên cứu của DeAngelo (1986), Friedlan (1994) và Beneish (1999), nhằm xây dựng mô hình nhận diện khả năng sai phạm báo cáo tài chính của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong nghiên cứu tác giả sử dụng hai mô hình: mô hình gốc 8 biến của Beneish và mô hình 10 biến được pháp triển thêm hai biến dồn tích (DA) và biến quy

mô doanh nghiệp Size Từ kết quả ước lượng hồi quy, tác giả kết luận về 2 mô hình hồi quy như sau:

Mt = 0.67872 – 0.669SGIt + 0.684AQIt – 0.477DEPIt + εt (1)

Mt = 0.84323 – 0.933SGIt + 0.748AQIt – 0.524DEPIt + 0.845DAt + εt (2)

Bảng 1.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về mô hình phát hiện gian lận

báo cáo tài chính STT Tên đề tài

nghiên cứu

Tác giả Năm Vấn đề

nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu

Sự thay đổi trong tổng số biến kế toán dồn tích (TA) giữa thời

kỳ t và t-1 có thể

xuất phát từ hành

vi điều chỉnh lợi nhuận

DeAngelo (1986)

Khắc phục được nhược điểm của

mô hình DeAngelo (1986), xây dựng

mô hình nhận diện điều chuẩn lợi nhuận

kế toán dồn tích của các năm trước

Khi không có hành động điều chỉnh của nhà quản trị, DA = 0

và TA = NDA, NDA chính là giá trị trung bình của TA Nói cách khác NDA không đổi từ năm này qua năm khác

Mô hình dồn tích

sử dụng độ biến động về doanh thu thuần và

Import Relief

Investigation

chỉnh NDA phụ thuộc vào doanh thu và quy mô của tài sản cố định (quy mô tính theo nguyên giá)

nguyên giá tài sản cố định để

Xây dựng mô hình M-score với

8 biến, giá trị ngưỡng là -1.78, vượt quá ngưỡng này các công ty được nhận định

là có dấu hiệu thao túng thu nhập

và Güray Küçükkocaoğlu

M-score của Beneish, phát triển một mô hình nhằm phát hiện sự sai phạm báo cáo tài chính của các công ty ở Thổ Nhĩ Kỳ

Mô hình với 10 biến dự báo đúng 81% công ty bị thao túng thu nhập và 65% công ty không bị thao túng, kết quả chung là đúng 67%

11 biến số, trong

đó có 8 biến số tương tự mô hình Beneish

cho mô hình của mình là -1.31 Theo kiểm định của tác giả, mô hình có xác suất xác định chính xác các công ty

có hành vi sai phạm cao hơn

mô hình gốc của Beneish là 10%

nguyên nhân và hậu quả của thao túng thu nhập

Dựa vào mô hình M-score để

phát triển mô hình mới

Xây dưng mô hình F-score với

3 cấp độ, mô hình có thêm các biến phi tài chính, biến ngoài bảng cân đối và các biến thị trường Độ chính xác của 3 cấp độ F-score lần lượt là: 65.9%; 65.7%

sự

quy mô doanh nghiệp đến khả năng thao túng

Doanh nghiệp nhỏ và lớn đều

có xu hướng thao túng thu nhập, tuy nhiên công ty

thu nhập của nhà quản trị

nhỏ tham gia nhiều hơn Xu hướng thao túng khác nhau theo quy mô: công ty nhỏ có thể làm tăng hoặc giảm lợi, còn các công

ty lớn hầu hết thao túng theo hướng lợi nhuận không bị giảm qua các năm

Spathis

thuyết của các nghiên cứu trước, sử dụng công cụ thống

kê đơn biến và

đa biến để điều tra về tính hữu dụng của các tỷ

số tài chính nhằm phát hiện gian lận BCTC

Mô hình phát hiện gian lận BCTC bao gồm các biến: tỷ số hàng tồn kho trên doanh thu,

tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ

số vốn lưu động trên tổng tài sản, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản,

và hệ số nguy cơ phá sản (Z-score)

hình Friedlan (1994) đánh giá khả năng điều chỉnh lợi nhuận thông qua biến

kế toán dồn tích

có thể điều chỉnh DA

Các công ty có

xu hướng điều chỉnh lợi nhuận tăng trướt đợt chào bán cổ phiếu ra công chúng và các công ty có quy

mô càng lớn thì mức độ điều chỉnh lợi nhuận càng cao

hình mô hình Jones, để kiểm định khả năng các CTNY trên sàn HOSE có thực hiện điều chỉnh lợi nhuận trước khi phát hành thêm cổ phiếu

Các công ty có thực hiện điều chỉnh lợi nhuận trước khi phát hành thêm cổ phiếu và mức độ điều chỉnh nhìn chung khá lớn

trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận trên báo cáo tài chính theo bốn cách:

Nếu 4 cách trên

có kết quả đồng nhất, có thể kết luận rằng có sai phạm

cách của Leuz

và các cộng sự (2003), của Barton và Simko (2002), của Penman (2001)

và cách của chính tác giả

hình Beneish để

dự đoán khả năng sai sót trọng yếu do gian lận báo cáo tài chính của các CTNY trên TTCK Việt Nam

Tỷ lệ phát hiện gian lận của M-score là 63.33% đối với 30 công

ty được chon trên sàn chứng khoán Việt Nam

dụng các nghiên cứu của

DeAngelo (1986), Friedlan (1994) và

Beneish (1999), nhằm xây dựng

mô hình nhận diện khả năng sai phạm báo cáo tài chính của

Mô hình định lượng có thể đánh giá khả năng sai phạm báo cáo tài chính dựa trên các chỉ tiêu tỷ số tăng trưởng doanh thu, tỷ số chất lượng tài sản, tỷ

số khấu hao tài sản cố định và