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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - TRẦN VIỆT HẢI NHẬN DIỆN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CƠNG 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 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - TRẦN VIỆT HẢI NHẬN DIỆN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN HOSE Chun ngành: Tài – 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 cơng trình nghiên cứu riêng tác giả Các số liệu luận văn trung thực Những kết luận văn chưa công bố công trình 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 Tóm tắt nội dung nghiên cứu 1.2 Vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu .3 1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa thực tiễn đề tài 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu: 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Phương pháp nghiên cứu .4 1.7 Kết cấu luận văn .4 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Khung lý thuyết gian lận BCTC .6 1.1.1 Khái niệm gian lận kiểm toán BCTC chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA) .6 1.1.2 Khái niệm gian lận kiểm toán BCTC chuẩn mực kiểm toán Việt Nam (VSA) .6 1.1.3 Khái niệm phân loại gian lận kiểm toán BCTC Hiệp hội nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE) DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nội dung BCKT Báo cáo kiểm tốn BCTC Báo cáo tài BCTN Báo cáo thường niên BTC Bộ Tài CBTT Cơng bố thông tin CTNY Công ty niêm yết FASB Hội đồng ch̉n mực kế tốn tài Mỹ HĐQT Hội đồng quản trị HNX Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE Sở giao dịch chứng khốn TP Hồ Chí Minh IASB Hội đồng ch̉n mực kế tốn tài quốc tế IFRS Chuẩn mực báo cáo tài quốc tế KTV Kiểm toán viên TGĐ Tổng giám đốc TTCK Thị trường chứng khoán UBCKNN Ủy ban chứng khoán Nhà nước UBKT Ủy ban kiểm toán US GAAP Nguyên tắc kế toán chấp nhận chung Mỹ VACPA Hội kiểm toán viên hành nghề Việt Nam VAS Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam VSA Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Tổng hợp nghiên cứu trước mơ hình phát gian lận báo cáo tài .26 Bảng 2.1 Danh sách biến độc lập ký hiệu 42 Bảng 2.2 Mô tả mẫu công ty sử dụng để xây dựng mơ hình nghiên cứu 44 Bảng 3.1 Tổng hợp kết phân loại cơng ty có gian lận BCTC theo mơ hình Beneish thơng qua hệ số M-Score .48 Bảng 3.2 Tổng hợp số tài dùng để tính hệ số M-Score .49 Bảng 3.3 Bảng thống kê mô tả biến độc lập đưa vào mơ hình 50 Bảng 3.4 Kết phân tích hồi quy Binary Logistic 52 Bảng 3.5 Kết kiểm định Omnibus 54 Bảng 3.6 Kết kiểm định khả giải thích mơ hình 55 Bảng 3.7 Kết phân tích khả dự báo mơ hình hồi quy 55 Bảng 3.8 Tổng hợp kết phân loại công ty có gian lận BCTC theo nội dung giải trình chênh lệch BCTC CTNY HOSE 57 Bảng 3.9 So sánh kết phân loại gian lận BCTC theo Mơ hình đề xuất, M-Score với kết 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 268 cơng ty phi tài niêm yết sàn giao dịch chứng khốn HOSE để phát triển mơ hình hồi quy bao gồm tỷ số tài có khả sử dụng để nhận diện gian lận BCTC Tác giả sử dụng mơ hình Beneish với hệ số M-Score để phân loại cơng ty có gian lận BCTC cơng ty khơng có gian lận BCTC với kết 112 CTNY có dấu hiệu gian lận BCTC 156 CTNY khơng có dấu hiệu gian lận BCTC Kết phân loại theo M-Score số liệu đầu vào cho tác giả ứng dụng kỹ thuật hồi quy logistic việc phát triển mơ hình nhận diện gian lận BCTC Kết nghiên cứu cho thấy số biến có thể hữu ích việc phát 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 ) Z-Score (Hệ số nguy phá sản) Mơ hình phân loại CTNY có gian lận BCTC với tỷ lệ xác 68.7% Đây tỷ lệ cao cho mơ hình nhận diện gian lận BCTC với thành phần mẫu nghiên cứu bao gồm nhiều công ty có quy mơ khác hoạt động nhiều lĩnh vực khác Điều cho thấy mơ hình tin cậy để kiểm toán viên, nhà đầu tư nhà quản lý sử dụng việc phát gian lận BCTC 1.2 Vấn đề nghiên cứu Trong kinh tế thị trường, nhu cầu cung cấp tiếp nhận thông tin, đặc biệt thông tin tài ln giữ vai trị quan trọng để cổ đơng nhà đầu tư có định đắn thực đầu tư nắm giữ cổ phiếu cơng ty Sự minh bạch tính trung thực thơng tin tài đóng vai trị lớn việc ổn định TTCK ổn định xã hội Không kinh tế Việt Nam trình hội nhập ngày phát triển mạnh mẽ, quy mô kinh doanh công ty tồn cầu hóa hoạt động thương mại ngày mở rộng, dẫn tới mức độ phức tạp cơng tác kế tốn, kiểm tốn theo mà tăng lên Tuy nhiên, vấn đề tồn từ lâu giới Việt Nam, gian lận BCTC, đó, cơng ty sử dụng thủ thuật để làm đẹp số liệu BCTC nhằm che dấu, bóp méo số liệu tài cơng ty đánh lừa nhà đầu tư Đây thực vấn đề nghiêm trọng xã hội, làm suy giảm niềm tin vào thị trường vốn ảnh hưởng lớn tới kinh tế nhiều nước giới, có Việt Nam TTCK Việt Nam hoạt động thập kỷ Cùng với phát triển số lượng, hoạt động TTCK Việt Nam dần ổn định chuyên nghiệp hơn, góp phần lành mạnh hóa thị trường đầu tư tạo thuận lợi kênh dẫn vốn cho công ty Bên cạnh thành tựu đạt được, TTCK Việt Nam năm gần phải chứng kiến vụ bê bối liên quan đến tính minh bạch cơng bố thơng tin CTNY làm ảnh hưởng lớn đến niềm tin nhà đầu tư tính ổn định thị trường Thực trạng công bố thông tin số CTNY TTCK Việt Nam bộc lộ số bất cập, cụ thể: số lượt loại hình vi phạm cơng bố thơng tin CTNY TTCK cịn tồn tại, tình trạng nộp BCTC trễ hạn, chất lượng thông tin BCTC không đáng tin cậy Tuy nhiên, số nhà nghiên cứu giới nhận định, BCTC chất lượng cao giảm bất cân xứng thông tin kết giảm chi phí sử dụng vốn (Glosten Milgrom, 1985; Amihud Mendelson, 1986; Diamond Verrecchia, 1991; Bhattacharya cộng sự, 2003 Barth cộng sự, 2013) BCTC gian lận có thể khó để phát khơng phải khơng thể, vậy, việc nghiên cứu thủ thuật gian lận BCTC kỹ thuật phát gian lận BCTC CTNY TTCK Việt Nam thật cần thiết Xuất phát từ thực trạng suy giảm chất lượng thông tin BCTC, tác giả mong muốn ứng dụng phương pháp thực nghiệm giới vào việc nhận diện gian lận BCTC thông qua tỷ số tài TTCK Việt Nam, mà cụ thể với CTNY Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Do đó, tác giả lựa chọn đề tài “Nhận diện gian lận báo cáo tài cơng ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam – Bằng chứng thực nghiệm sàn giao dịch chứng khoán HOSE” làm đề tài luận văn Đây thực vấn đề nhiều nhà đầu tư, tổ chức thực quan tâm Tác giả mong muốn kết luận văn DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A DANH MỤC TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Bộ Tài chính, 2003 Chuẩn mực kế tốn số 21: Trình bày báo cáo tài Quyết định số 234/2003/QĐ-BTC ngày 30/12/2003 Bộ Tài chính, 2010 Hướng dẫn việc cơng bố thơng tin thị trường chứng khốn Thơng tư số 09/2010/TT-BTC ngày 15/1/2010 Bộ Tài Chính, 2012 Ch̉n mực kiểm tốn Việt Nam số 240: Gian lận sai sót, Quyết định số143/2001/QĐ-BTC ngày 21/12/2012 Bộ Tài chính, 2012 Hướng dẫn việc công bố thông tin thị trường chứng khốn Thơng tư số 52/2012/TT-BTC ngày 5/4/2012 Bộ Tài chính, 2012 Quy định quản trị cơng ty áp dụng cho công ty đại chúng Thông tư số 121/2012/TT-BTC ngày 26/7/2012 Bùi Kim Yến, 2012 Ngăn ngừa hạn chế vi phạm công bố thông tin CTNY SGDCK Thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Thơng tin Tài chính, Số tháng 8, 2012 Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 Phân tích liệu với SPSS NXB Hồng Đức Hoàng Khánh, Trần Thị Thu Hiền, 2015 Phát sai phạm báo cáo tài doanh nghiệp xây dựng niêm yết Tạp chí Kinh tế Phát triển, số 218(II) tháng 8, năm 2015, trang 42-29 Lê Thị Mỹ Hạnh, 2015 Minh bạch thơng tin tài cơng ty niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam Luận án Tiến sĩ, Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh 10 Lê Trung Thành 2010 Giám sát giao dịch thị trường chứng khoán Việt Nam Luận án Tiến sỹ, Đại học Kinh tế Quốc dân 11 Nguyễn Công Phượng Nguyễn Thị Thanh Phương, 2014 Các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ công bố thông tin tài cơng ty niêm yết Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 287, trang 15-34 12 Nguyễn Thị Hải Hà, 2014 Chất lượng công bố thông tin công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Thực trạng giải pháp Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế Kinh doanh, Tập 30, Số (2014), trang 3745 13 Nguyễn Thị Liên Hoa, 2007 Minh bạch thông tin thị trường chứng khốn Việt Nam, Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 195, tháng 1/2007 14 Nguyễn Thị Uyên Phương, 2014 Nghiên cứu việc điều chỉnh lợi nhuận trường hợp phát hành thêm cổ phiếu công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng 15 Nguyễn Trần Nguyên Trân, 2014 Nghiên cứu sai sót báo cáo tài công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng 16 Nguyễn Trọng Nguyên, 2016 Tác động QTCT đến chất lượng thông tin BCTC công ty niêm yết Việt Nam Luận án Tiến sĩ, Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh 17 Nguyễn Trọng Hồi Lê An Khang, 2008 Mơ hình kinh tế lượng xác định mức độ thông tin bất cân xứng: Tình thị trường chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 213, tháng 7/2008 18 Nguyễn Trương Nam, 2015 Ứng dụng phân tích hồi qui http://thongke.info.vn/Download.aspx/782A4C2002924D68B4A5FD0746C1 BF60/1/ISMS_Regression_VIE.pdf [Ngày truy cập: 25 tháng năm 2017] 19 Phạm Thị Bích Vân, 2013 Các cách đo lường trung thực tiên lợi nhuận, Tạp chí ngân hàng, số tháng năm 2013, trang 39-43 20 Phan Thị Thùy Dương, 2015 Sử dụng mơ hình Jones để nhận diện điều chỉnh lợi nhuận: Trường hợp công ty niêm yết HOSE phát hành thêm cổ phiếu năm 2013 Luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng 21 Trần Thị Giang Tân, Nguyễn Trí Tri, Đinh Ngọc Tú, Hồng Trọng Hiệp Nguyễn Đình Hồng Un, 2014 Đánh giá rủi ro gian lận báo cáo tài cơng ty niêm yết Việt Nam Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 26, tháng 1/2014, trang 74 – 94 B DANH MỤC TÀI LIỆU TIẾNG ANH ACFE, 2016 Report to the nations on occupational fraud and abuse Available at: [Accessed 01 February 2017] AICPA, 1983 Auditing Risk and Materiality in Conducting an Audit, Statement on Auditing Standards No 47, American Institute of Certified Public Accountants, New York, NY AICPA, 1997 Consideration of Fraud in a Financial Statement Audit, Statement on Auditing Standards No 82, American Institute of Certified Public Accountants, New York, NY Albrecht, S and Romney, M., 1986 Red-flagging management: a validation Advances in Accounting, Vol 3, pp 323-33 Altman, E., 1968 Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy Journal of Finance, September, pp 589-609 Altman, E., 1983 Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting, Avoiding, and Dealing with Bankruptcy John Wiley, New York, NY Amihud, Y., and H Mendelson, 1986 Asset Pricing and the Bid-Ask Spread Journal of Financial Economics 17(2): 223 - 249 Arens, A and Loebbecke, J., 1994 Auditing: An Integrated Approach 6th ed., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ Barth, M., Beaver, W & Landsman, W., 2001 The relevance of the value relevance literature for financial accounting standard setting Another view, Journal of Accounting and Economics, 31(1-3): 77-104 10 Barth, M E., Landsman, W R., & Lang, M H., 2008 International accounting standards and accounting quality Journal Accounting Research, 46 (3): 467498 11 Barth, M., Y Konchitchki, and W Landsman (2013), Cost of Capital and Earnings Transparency, Journal of Accounting and Economics, 55 (2), pp 206-224 12 Beasley, M., 1996 An empirical analysis of the relation between board of director composition and financial statement fraud The Accounting Review, Vol 71 No 4, pp 443-66 13 Beasley, S.M., Carcello, J.V and Hermanson, D.R., 1999 Fraudulent Financial Reporting: 1987-1997: An Analysis of US Public Companies Research Report, COSO 14 Beneish, M., 1997 Detecting GAAP violation: Implications for assessing earnings manage- ment among firms with extreme financial performance Journal of Accounting and Public Policy, 16(3), page 271–309, USA 15 Beneish, M., 1999 Incentives and penalties related to earnings overstatements that violate GAAP The Accounting Review, 74(4), page 425–457, USA 16 Bell, T., Szykowny, S and Willingham, J., 1993 Assessing the likelihood of fraudulent financial reporting: a cascaded logic approach Working Paper, KPMG Peat Marwick, Montvale, NJ 17 Bhattacharya, U., Daouk, H and Welker, M., 2003 The World Price of Earnings Opacity The Accounting Review, 78 (3): 641 - 678 18 Bologna, G., Lindquist, R and Wells, J., 1996 The Accountant’s Handbook of Fraud and Commercial Crime John Wiley, New York, NY 19 Bonner, S E., Z-V Palmrose, and S M Young., 1998 Fraud type and auditor litigation: An analysis of SEC Accounting and Auditing Enforcement Releases The Accounting Review (October), page 503-532 20 Burcu Dikmen, Gỹray Kỹỗỹkkocaolu (2010), The Detection of Earnings Manipulation: The Three Phase Cutting Plane Algorithm using Mathematical Programming Journal of Forecasting, 2010, Vol 29, No 5, Pages 442-466 21 Charalambos T Spathis, 2002 Detecting false financial statements using published data: some evidence from Greece Managerial Auditing Journal 17/4 [2002], page 179 – 191 22 Chow, C and Rice, S., 1982 Qualified audit opinions and share prices: an investigation Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol 1, pp 35-53 23 Coderre, G.D., 1999 Fraud Detection Using Data Analysis Techniques to Detect Fraud Global Audit Publications, Vancover 24 Courtis, J.K., 1978 Modelling a financial ratios categoric framework Journal of Business Finance and Accounting, Vol No 4, pp 371-86 25 Daroca, F and Holder, W., 1985 The use of analytical procedures in renew and audit engagements Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol 4, pp 80-92 26 Davia, H., Coggins, P., Wideman, J and Kastantin, J., 1992 Management Accountant’s Guide to Fraud Discovery and Control John Wiley, New York, NY 27 DeAngelo, H., DeAngelo, L., & Skinner, D (1994) Accounting choice in troubled companies Journal of Accounting and Economics, 17(1), page 113– 143 28 Dhaliwal, D., Salamon, G and Smith, E., 1982 The effect of owner versus management control on the choice of accounting methods Journal of Accounting and Economics, Vol 4, pp 41-53 29 Diamond, D., and R Verrecchia, 1991 Disclosure, Liquidity, and the Cost of Capital Journal of Finance, 46 (4): 1325 - 1360 30 Fanning, M.K and Cogger, K.O., 1998 Neural detection of management fraud using published financial data International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Vol No 1, pp 21-41 31 Fanning, K., Cogger, K and Srivastava, R., 1995 Detection of management fraud: a neural network approach International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Vol No 2, pp 113-26 32 Feroz, E., Park, K and Pastens, V., 1991 The financial and market effects of the SEC’s accounting and auditing enforcement’s releases Journal of Accounting Research, Vol 29, pp 107-42 33 Friedlan, 1994 Accounting choices of Issuers of Initial Public Offerings, Contemporary Accounting ResearchVolume 11, Issue 1, pages 1–31, USA 34 Glosten, L., and P Milgrom, 1985 Bid, Ask and Transaction Prices in a Specialist Market With Heterogeneously Informed Traders Journal of Financial Economics, 14 (1): 71 - 100 35 Green, B., 1991 Identifying management irregularities through preliminary analytical procedures Unpublished doctoral dissertation, Kent State University, Kent, OH 36 Green, B.P and Choi, J.H., 1997 Assessing the risk of management fraud through neural network neuralnetwork technology Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol 16 No 1, pp 14-28 37 Hamer, M., 1983 Failure prediction: sensitivity of classification accuracy to alternative statistical methods and variable sets Journal of Accounting and Public Policy, Vol No 4, pp 289-307 38 Healy (1985), The effect of bonus schemes on accounting decisions, Journal of Accounting and Economics (1985), page 85-107 North-Holland 39 Hoffman, V.B., 1997 Discussion of the effects of SAS No 82 on auditor’s attention to fraud risk factors and audit planning decisions Journal of Accounting Research, Vol 35 No 5, pp 99-104 40 Hollman, V.P and Patton, J.M., 1997 Accountability, the dilution effect and conservatism in auditor’s fraud judgments Journal of Accounting Research, Vol 35 No 2, pp 227-37 41 Jones (1991), Earnings Management During Import Relief Investigation, Journal of Accounting Research Vol 29 No Autumn 1991, USA 42 Kreutzfeldt, R and Wallace, W., 1986 Error characteristics in audit populations: their profile and relationship to environment factors Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol 6, pp 20-43 43 Loebbecke, J., Eining, M and Willingham, J., 1989 Auditor’s experience with material irregularities: frequency, nature, and detectability Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol 9, pp 1-28 44 Marinakis, Pantelis (2011), An investigation of earnings management and earnings manipulation in the UK PhD thesis, University of Nottingham 45 Palmrose, Z., 1987 Litigation and independent auditors: the role of business failures and management fraud Auditing: A Journal of Practice and Theory, Vol No 2, pp 90-102 46 Persons, O., 1995 Using financial statement data to identify factors associated with fraudulent financing reporting’’, Journal of Applied Business Research, Vol 11 No 3, pp 38-46 47 Rhee et al (2003), The Effect of Firm Size on Earnings Management, Workingpaper 48 Schilit, H., 1993 Financial Shenanigans: How to Detect Accounting Gimmicks and Fraud in Financial Reports, McGraw-Hill, New York, NY 49 Stice, J., 1991 Using financial and market information to identify preengagement market factors associated with lawsuits against auditors The Accounting Review, Vol 66 No 3, pp 516-33 50 Summers, S.L and Sweeney, J.T., 1998 Fraudulently misstated financial statements and insider trading: an empirical analysis The Accounting Review, Vol 73 No 1, pp 131-46 51 Theodosiou, P., 1991 Alternative models for assessing the financial condition of business in Greece Journal of Business Finance and Accounting, Vol 18 No 5, pp 697-720 52 Vanasco, R R., 1998 Fraud auditing Managerial Auditing Journal, Vol 13 No 1, pp 4-71 53 Wallace, W.A., 1995 Auditing South-Western College Publishing, Cincinnati, OH 54 Wright, A and Ashton, R., 1989 Identifying audit adjustments with attentiondirection procedures The Accounting Review, Vol 64 No 4, pp 79-83 55 Zimbelman, M.F., 1997 The effects of SAS No 82 on auditors attention to fraud risk-factors and audit planning decisions Journal of Accounting Research, Vol 35 No 5, pp 75-9 PHỤ LỤC A Kết phân tích thống kê mơ tả Means Notes Output Created 20-Feb-2017 23:45:06 Comments Input Data C:\Users\Viet Hai\Desktop\HOSE.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File Missing Value Handling 268 Definition of Missing For each dependent variable in a table, userdefined missing values for the dependent and all grouping variables are treated as missing Cases Used Cases used for each table have no missing values in any independent variable, and not all dependent variables have missing values Syntax MEANS TABLES=DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA NP_TA WC_TA GP_TA IV_SA DE_TA Z_Score BY FFS /CELLS=MEAN COUNT STDDEV /STATISTICS LINEARITY Resources Processor Time 00:00:00.03 Elapsed Time 00:00:00.01 Case Processing Summary Cases Included N Debt /Equity * Gian lan BCTC Sale / Total assets * Gian lan BCTC Net profit / Sale * Gian lan BCTC Receivable / Sale * Gian lan BCTC Excluded Percent N Total Percent N Percent 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% Net profit / Total assets * Gian lan BCTC Working capital / Total assets * Gian lan BCTC Gross profit / Total asset * Gian lan BCTC Inventory / Sale * Gian lan BCTC Total debt / Total assets * Gian lan BCTC Z-Score * Gian lan BCTC 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% 268 100.0% 0.0% 268 100.0% Report Sale / Gian lan BCTC 00000 Mean Debt Total /Equity assets 1.00000 Mean 156 Sale / Sale 156 156 1.10241 1.06994 19050 73827 N Total profit / Receivable 81394 1.14388 10065 N S.D Net 112 85469 17414 112 112 Net Working Gross Total profit / capital / profit / debt / Total Total Total Inventory Total assets assets asset / Sale assets Z-Score 43674 25163 5.50049 18022 07517 156 23533 19962 156 156 156 27702 09220 21747 15408 31077 06441 27672 12009 112 112 112 156 156 156 1.31349 20291 12.11634 95669 24988 112 112 2.84941 112 112 S.D 80200 89829 33280 37020 09156 22274 10418 2.53617 18589 2.20656 Mean 78232 1.02303 13137 23478 07067 25263 16638 65403 25090 4.39257 N S.D 268 268 268 98707 1.01017 26159 268 268 268 32509 09192 268 22023 14085 268 268 268 1.93432 19562 9.43211 ANOVA Tablea,b,c,d,e,f,g,h,i,j Sum of Squares Debt /Equity * Gian Between Groups lan BCTC (Combined) Mean df Square 373 373 Within Groups 259.768 266 977 Total 260.141 267 5.453 5.453 1.004 Sale / Total assets * Between Groups Gian lan BCTC Within Groups 267.008 266 Total 272.461 267 352 Between Groups (Combined) (Combined) 352 F Sig .382 537 5.432 021 5.227 023 Net profit / Sale * Within Groups 17.919 266 Gian lan BCTC Total 18.271 267 Receivable / Sale * Between Groups 1.111 1.111 Gian lan BCTC Within Groups 27.107 266 102 Total 28.218 267 008 008 008 (Combined) (Combined) 067 Net profit / Total Between Groups assets * Gian lan Within Groups 2.248 266 BCTC Total 2.256 267 Working capital / Between Groups 112 112 Total assets * Gian Within Groups 12.838 266 048 lan BCTC Total 12.950 267 Gross profit / Total Between Groups 412 412 asset * Gian lan Within Groups 4.885 266 018 BCTC Total 5.297 267 Inventory / Sale * Between Groups 17.625 17.625 Gian lan BCTC Within Groups 981.382 266 3.689 Total 999.007 267 000 000 038 (Combined) (Combined) (Combined) Total debt / Total Between Groups (Combined) assets * Gian lan Within Groups 10.218 266 BCTC Total 10.218 267 Z-Score * Gian lan Between Groups 458.197 458.197 BCTC Within Groups 23295.354 266 87.577 Total 23753.551 267 (Combined) 10.902 001 892 346 2.314 129 22.457 000 4.777 030 005 942 5.232 023 a With fewer than three groups, linearity measures for Debt /Equity * Gian lan BCTC cannot be computed b With fewer than three groups, linearity measures for Sale / Total assets * Gian lan BCTC cannot be computed c With fewer than three groups, linearity measures for Net profit / Sale * Gian lan BCTC cannot be computed d With fewer than three groups, linearity measures for Receivable / Sale * Gian lan BCTC cannot be computed e With fewer than three groups, linearity measures for Net profit / Total assets * Gian lan BCTC cannot be computed f With fewer than three groups, linearity measures for Working capital / Total assets * Gian lan BCTC cannot be computed g With fewer than three groups, linearity measures for Gross profit / Total asset * Gian lan BCTC cannot be computed h With fewer than three groups, linearity measures for Inventory / Sale * Gian lan BCTC cannot be computed i With fewer than three groups, linearity measures for Total debt / Total assets * Gian lan BCTC cannot be computed j With fewer than three groups, linearity measures for Z-Score * Gian lan BCTC cannot be computed Measures of Association Eta Eta Squared Debt /Equity * Gian lan BCTC 038 001 Sale / Total assets * Gian lan BCTC 141 020 Net profit / Sale * Gian lan BCTC 139 019 Receivable / Sale * Gian lan BCTC 198 039 Net profit / Total assets * Gian lan BCTC 058 003 Working capital / Total assets * Gian lan BCTC 093 009 Gross profit / Total asset * Gian lan BCTC 279 078 Inventory / Sale * Gian lan BCTC 133 018 Total debt / Total assets * Gian lan BCTC 004 000 Z-Score * Gian lan BCTC 139 019 B Kết phân tích hồi quy logistic Logistic Regression Notes Output Created Comments Input Missing Value Handling Syntax Resources 22-FEB-2017 08:20:58 Data Active Dataset Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File Definition of Missing Processor Time Elapsed Time C:\Users\Viet Hai\Desktop\HOSE.sav DataSet1 268 User-defined missing values are treated as missing LOGISTIC REGRESSION VARIABLES FFS /METHOD=BSTEP(WALD) DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA NP_TA WC_TA GP_TA IV_SA DE_TA Z_Score /CLASSPLOT /PRINT=CORR SUMMARY /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5) 00:00:00.05 00:00:00.05 Case Processing Summary Unweighted Casesa Selected Cases Included in Analysis Missing Cases Total Unselected Cases Total a If weight is in effect, see classification table for the total number of cases Dependent Variable Encoding Original Value 00000 1.00000 Internal Value N 268 268 268 Percent 100.0 100.0 100.0 Block 0: Beginning Block Classification Tablea,b Observed Step Predicted Gian lan BCTC 00000 1.00000 Gian lan BCTC 00000 1.00000 156 112 Overall Percentage a Constant is included in the model b The cut value is 500 Percentage Correct 100.0 58.2 Variables in the Equation Step Constant B -.331 S.E .124 Wald 7.158 df Sig .007 Exp(B) 718 Variables not in the Equation Score Step Variables DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA NP_TA WC_TA GP_TA IV_SA DE_TA Z_Score Overall Statistics df 385 5.363 5.165 10.552 896 2.311 20.864 4.728 005 5.170 36.608 Sig 1 1 1 1 1 10 535 021 023 001 344 128 000 030 942 023 000 Block 1: Method = Backward Stepwise (Wald) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Step 45.362 10 Block 45.362 10 Model 45.362 10 Step 7a Step -1.657 Block 41.330 Model 41.330 a A negative Chi-squares value indicates that the Chi-squares value has decreased from the previous step Step Sig .000 000 000 198 000 000 Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 318.908a 156 210 322.940b 143 192 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 b Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 Classification Tablea Observed Step Gian lan BCTC Step Overall Percentage Gian lan BCTC Overall Percentage a The cut value is 500 00000 1.00000 00000 1.00000 Predicted Gian lan BCTC 00000 1.00000 124 32 56 56 125 53 31 59 Percentage Correct 79.5 50.0 67.2 80.1 52.7 68.7 Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) DE_EQ -.066 237 078 781 936 SA_TA 301 192 2.474 116 1.352 NP_SA 545 814 448 503 1.725 RE_SA 646 540 1.431 232 1.908 NP_TA 7.074 3.957 3.197 074 1181.452 WC_TA 1.805 883 4.180 041 6.080 GP_TA -6.669 2.136 9.750 002 001 IV_SA -.033 085 151 698 968 DE_TA 187 1.270 022 883 1.205 Z_Score -.158 084 3.536 060 854 Constant -.171 499 117 732 843 Step 7a NP_TA 7.419 3.200 5.373 020 1666.548 WC_TA 1.724 728 5.614 018 5.607 GP_TA -6.330 1.753 13.035 000 002 Z_Score -.140 071 3.871 049 869 Constant 209 255 669 413 1.232 a Variable(s) entered on step 1: DE_EQ, SA_TA, NP_SA, RE_SA, NP_TA, WC_TA, GP_TA, IV_SA, DE_TA, Z_Score Step 1a Correlation Matrix Step Constant DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA NP_TA WC_TA GP_TA IV_SA DE_TA Z_Score Step Constant NP_TA Constant DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA NP_TA WC_TA GP_TA IV_SA DE_TA Z_Score 1.000 047 -.077 -.134 -.397 -.007 -.441 -.213 039 -.564 -.181 047 1.000 -.040 -.016 -.028 118 145 -.017 -.023 -.685 -.103 -.077 -.040 1.000 181 115 125 086 -.309 -.014 -.134 -.321 -.134 -.016 181 1.000 -.048 -.479 065 335 -.231 -.005 -.150 -.397 -.028 115 -.048 1.000 039 -.065 053 -.219 073 141 -.007 118 125 -.479 039 1.000 -.018 -.635 103 022 -.226 -.441 145 086 065 -.065 -.018 1.000 035 -.311 182 -.340 -.213 -.017 -.309 335 053 -.635 035 1.000 -.009 001 -.120 039 -.023 -.014 -.231 -.219 103 -.311 -.009 1.000 -.040 154 -.564 -.685 -.134 -.005 073 022 182 001 -.040 1.000 202 -.181 -.103 -.321 -.150 141 -.226 -.340 -.120 154 202 1.000 1.000 149 -.440 -.474 -.093 149 1.000 -.138 -.547 -.333 WC_TA GP_TA Z_Score -.440 -.474 -.093 -.138 -.547 -.333 1.000 179 -.377 179 1.000 -.243 -.377 -.243 1.000 Variables not in the Equation Step 7a Variables DE_EQ SA_TA NP_SA RE_SA IV_SA DE_TA Overall Statistics a Variable(s) removed on step 7: SA_TA Score 001 1.737 292 1.135 000 029 3.985 df 1 1 1 Sig .981 188 589 287 986 864 679 Step Summarya,b Improvement Model Step Chi-square df Sig Chi-square df -.022 883 45.340 -.061 804 45.279 -.156 693 45.123 -.373 541 44.750 6 -1.763 184 42.987 -1.657 198 41.330 a No more variables can be deleted from or added to the current model b End block: Sig .000 000 000 000 000 000 Correct Class % 67.2% 66.8% 66.8% 67.2% 67.2% 68.7% Variable OUT: DE_TA OUT: DE_EQ OUT: IV_SA OUT: NP_SA OUT: RE_SA OUT: SA_TA ... chọn đề tài ? ?Nhận diện gian lận báo cáo tài cơng ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam – Bằng chứng thực nghiệm sàn giao dịch chứng khoán HOSE? ?? làm đề tài luận văn Đây thực vấn đề nhiều... TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - TRẦN VIỆT HẢI NHẬN DIỆN GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM – BẰNG CHỨNG... trọng yếu ty chon thị gian lận báo cáo sàn chứng trường chứng tài khốn Việt Nam khoán Việt CTNY Nam TTCK Việt Nam Nghiên cứu ứng Mơ hình định Khánh, dụng nghiên lượng có thể tài Trần Thị cứu đánh