Áp dụng hệ số f score để dự báo sai sót trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết ở sàn giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ ĐOAN TRÂM ÁP DỤNG HỆ SỐ F-SCORE ĐỂ DỰ BÁO SAI SÓT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Ở SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh - Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ ĐOAN TRÂM ÁP DỤNG HỆ SỐ F-SCORE ĐỂ DỰ BÁO SAI SĨT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Ở SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun Ngành : KẾ TỐN Mã Số : 60340301 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN VIỆT TP Hồ Chí Minh - Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn “Áp dụng hệ số F-score để dự báo sai sót báo cáo tài doanh nghiệp niêm yết sàn giao dịch chứng khốn Hồ Chí Minh (HOSE)” cơng trình nghiên cứu riêng Các thông tin liệu sử dụng luận văn trung thực kết trình bày luận văn chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu trước Nếu phát có gian lận nào, tơi xin chịu tồn trách nhiệm trước Hội đồng TP.HCM, tháng năm 2015 Tác giả luận văn Trần Thị Đoan Trâm DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Viết Tên tiếng An tắt ACFE AAER Association of Certified Examiners Accounting and Auditing Enforcement Release BCTC Financial Statement CFEs Certified Fraud Examine IIA The Institude of Internal IFAC International Federation Accountants ISA International Standards o KTV Auditor SEC U.S Securities and Exch Commission VSA Viet Nam Standards on A VAS Chuẩn mực kế toán Việt DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Thống kê trường hợp gian lận phòng ban thực 24 Bảng 2.2: Thống kê đối tượng thực gian lận 26 Bảng 2.3: Thống kê loại gian lận thực 27 Bảng 3.1: Mô tả biến nghiên cứu 53 Bảng 3.2: Tóm tắt kết chọn mẫu năm 56 Bảng 3.3: Thống kê ngành mẫu nghiên cứu 57 Bảng 4.1: Thống kê mơ tả biến mơ hình 61 Bảng 4.2: Ma trận tương quan biến mô 63 Bảng 4.3: Kết kiểm định Paired t-test 64 Bảng 4.4: Kết kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test kiểm định Arbuthnott (1970) – signtest 66 Bảng 4.5: Kết kiểm định hệ số hồi quy theo bốn phương pháp 71 Bảng 4.6: Kết phân tích hồi quy 74 Bảng 4.7: Kết xây dựng mơ hình dự báo 76 Bảng 4.8: Kết kiểm định mơ hình dự báo 77 DANH MỤC PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách mẫu quan sát sai sót Phụ lục 2: Danh sách mẫu quan sát khơng có sai sót Phụ lục 3: Kết kiểm định mơ tả biến mơ hình (bảng 4.1) Phụ lục 4: Kiểm định tượng đa cộng tuyến (bảng 4.2) Phụ lục 5: Kiểm định Paired t-test (bảng 4.3) Phụ lục 6: Kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test (bảng 4.4) Phụ lục 7: Kiểm định Arbuthnott (1970)-signtest (bảng 4.4) Phụ lục 8: Phương pháp kiểm định hệ số hồi quy theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (bảng 4.5) Phụ lục 9: Phương pháp kiểm định hệ số hồi quy theo mơ hình hiệu ứng cố định (bảng 4.5) Phụ lục 10: Phương pháp kiểm định hệ số hồi quy theo mơ hình PA (bảng 4.5) Phụ lục 11: Phương pháp kiểm định hệ số hồi quy theo mơ hình Logit PA Robust (bảng 4.5) Phụ lục 12: Kết phân tích mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên loại biến phụ thuộc khơng có ý nghĩa thống kê (bảng 4.6) Phụ lục 13: Kết phân tích dự báo (bảng 4.7) Phụ lục 14: Mơ hình Logit Phụ lục 15: Kết kiểm định mơ hình dự báo với liệu mẫu hai năm 2012 2013 (bảng 4.8) MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC PHỤ LỤC CHƯƠNG PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu 3 Câu hỏi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu liệu nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Tóm tắt kết nghiên cứu đề tài Những đóng góp đề tài Kết cấu đề tài CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC LÝ THUYẾT NỀN TẢNG, CÁC NGHIÊN CỨU VỀ SAI SĨT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Khái niệm sai sót 2.1.2 Phân loại hành vi gian lận Báo cáo tài 2.1.3 Các phương thức thực gian lận phổ biến BCTC .11 2.1.4 Tổng quan trách nhiệm Kiểm toán viên gian lận nhầm lẫn 13 2.1.4.1 Trách nhiệm Kiểm toán viên gian lận nhầm lẫn theo chuẩn mực kiểm toán quốc tế 14 2.1.4.2 Các thủ tục phát gian lận quy định chuẩn mực quốc tế có liên quan 15 2.2 Các lý thuyết tảng giải thích cho hành vi gian lận BCTC .19 2.2.1 Lý thuyết giải thích hành vi gian lận 19 2.2.1.1 Lý thuyết ủy nhiệm Jensen Meckling (1976) .19 2.2.1.2 Lý thuyết đối tượng có liên quan Freeman (1984) 19 2.2.2 Lý thuyết nghiên cứu hành vi gian lận 20 2.2.2.1 Lý thuyết phân loại xã hội Edwin H Sutherland (1883-1950) 20 2.2.2.2 Lý thuyết tam giác gian lận Donald R Cressey (1919-1987) 21 2.2.2.3 Lý thuyết bàn cân gian lận D W Steven Albrecht .22 2.3 Các cơng trình nghiên cứu trước gian lận báo cáo tài 22 2.3.1 Cơng trình nghiên cứu gian lận Hiệp hội nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE) 23 2.3.2 Các cơng trình nghiên cứu độc lập gian lận nước 27 2.3.2.1 Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài để dự báo gian lận BCTC 28 2.3.2.2 Các nghiên cứu sử dụng thước đo phi tài để dự báo gian lận BCTC 30 2.3.2.3 Các nghiên cứu xây dựng mơ hình giúp dự báo gian lận báo cáo tài 31 2.3.3 Sử dụng cơng cụ phân tích dự đốn khả doanh nghiệp xảy sai sót dựa vào hệ số Fraud-score (F-score) 36 2.3.4 Các cơng trình nghiên cứu nước 38 Tóm tắt chương 40 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ VIỆC ÁP DỤNG HỆ SỐ FSCORE TRONG VIỆC DỰ BÁO SAI SĨT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Ở SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN HCM 41 3.1 Mơ Hình Nghiên Cứu 41 3.1.1 Lựa chọn mơ hình nghiên cứu Việt Nam 41 3.1.2 Mơ hình nghiên cứu giả thiết nghiên cứu 42 3.2 Các biến nghiên cứu 42 3.2.1 Biến phụ thuộc 42 3.2.2 Các biến độc lập 43 3.2.2.1 Các biến liên quan đến chất lượng khoản kế tốn dồn tích .43 3.2.2.2 Các biến liên quan đến hiệu tài 51 3.2.2.3 Biến liên quan đến thị trường chứng khoán 53 3.3 Dữ liệu nghiên cứu 3.3.1Xác định mẫu nghiên 3.3.2Quy trình chọn mẫu n 3.3.3Mô tả cụ thể mẫu ngh 3.4 Thiết kế liệu nghiên cứu 3.5 Quy trình thực nghiên cứu Tóm tắt chương CHƯƠNG KẾT QỦA NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết nghiên cứu: 4.1.1Phân tích thống kê m 4.1.2Kiểm định vi phạm g 4.1.3Kiểm định khác bi sót 4.1.3.1 Kiểm định Paired t-test 4.1.3.2 Kiểm định Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test 4.1.3.3 Kiểm định Arbuthnott (1970) - signtest 4.1.4Kiểm định hệ số hồi q 4.1.4.1 Phương pháp kiểm định 4.1.4.2 Kết kiểm định 4.1.5Xây dựng mơ hình h 4.1.6Phân tích dự báo Tóm tắt chương CHƯƠNG KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN SAI SĨT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT, VÀ GỢI Ý HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 5.1Kết luận 5.2Giải pháp nhằm nâng cao khả phát sai sót tr doanh nghiệp niêm yết 5.2.1Đối với KTV 5.2.2Đối với nhà đầu tư 5.3Hạn chế nghiên cứu định hướng nghiên cứu tro 5.3.1Hạn chế nghiên cứu 5.3.2 Định hướng nghiên cứu tương lai 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Phụ lục 12: Kết phân tích mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên loại biến phụ thuộc khơng có ý nghĩa thống kê Phụ lục 13: Kết phân tích dự báo Phụ lục số 14: Mơ hình logit Phương trình Logit Trong hồi quy Logit, biến phụ thuộc Y hoặc Y = xảy kiện (thí dụ, có gian lận); Y = không xảy kiện (thí dụ, khơng có gian lận), với xác suất tương ứng p (1-p) Mơ hình Logit Gujarati (2003) giải thích sau: Giả sử nhân tố tác động đến xác suất xảy kiện (Y=1) Xi Khi xác xuất xảy kiện (Y=1) tính sau: ( Từ đó, xác suất khơng xảy kiện (Y=0) tính sau: ( Khi đó, hệ số Odds tính sau: ( Phương trình [3] gọi phương trình phân phối logistic Trong gọi tỷ số Odds xảy kiện, tỷ số xác suất xảy kiện chia cho xác suất không xảy kiện Thí dụ, = 0.8 tỷ số Odds xảy kiện (= 0.8/0.2) Nếu lấy logarit tự nhiên phương trình [3]: ( L gọi phương trình Logit Mơ hình Logit L (log Odds ratio) khơng có quan hệ tuyến tính với biến độc lập X Ý nghĩa Odds ratio Giả sử mô hình hồi quy Logit gồm biến độc lập Y biến phụ thuộc X Khi X=X1 Phương trình hồi quy sau: Khi X=X1+1 Phương trình hồi quy ( Do đó: Vì nên: Như vậy, tăng biến độc lập X tăng (1) đơn lần Ngược lại, (Nguồn Trần Thị Giang Tân cộng (2014) Phân tích Logit phần mền phân tích liệu Stata 12 Phần mềm Stata xuất kết phân tích hai dạng: hệ số hồi quy (Coefficient) tỷ số Odds xảy kiện (Odds ratio), với tên gọi tương ứng mơ hình Logit Regression mơ hình Logistic Regression Mối quan hệ Logit Regression Logistic regression thể quan hệ hệ số Odds ratio Coefficient sau: MISSTATEMENT RSST-acc Chinv Softassets Chcs Chroa Cons Phụ lục số 15: Kết kiểm định mơ hình dự báo với liệu mẫu hai năm 2012 2013 NĂM 2013 Chênh Mã lệch CK LN ABT 0.4% BBC 15.0% CYC 27.3% DLG 28.8% DPR 1.2% DQC 19.9% ASP 64.0% BTP 28.0% KHP 1.8% PGD 0.0% PPC 0.1% PVD 0.1% SBA 0.0% SJD 7.8% TBC 0.1% TMP 2.4% VSH 0.0% GDT 7.0% GMD 26.5% GTA 0.0% GTT 53.8% HAP 0.6% HLA 33.3% HRC 0.0% HSG 4.0% HTI 0.0% HTV 1.2% HVG 0.0% HVX 0.6% ICF 6.6% IDI KDC KMR KSA KSB KSH KTB L10 LBM LCM LIX LM8 LSS MHC MPC MSN NHS NKG NNC NSC OPC PDN PHR PJT POM RAL RDP SAM SCD SEC SFI SHI SPM SRC STG TAC TCL TCR TMT TNC TPC TRC 8.1% 1.7% 4.6% 0.0% 0.5% 4.3% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.2% 4.6% 0.6% 0.0% 0.8% 10.2% 7.2% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 3.2% 0.0% 0.1% 1.6% 0.9% 0.3% 4.6% 0.8% 1.0% 29.1% 11.6% 0.0% 0.9% 0.0% 2.9% 1.9% 7.8% 0.0% 0.0% 0.6% TS4 80.9% TTF 161.0% TTP 0.3% TYA 4.4% UIC 2.7% VCF 0.0% VHC 1.4% VLF 1.1% VNA 0.0% VNL 1.8% VNM 0.0% VNS 0.0% VOS 0.0% VPK 0.0% VST 0.0% VTF 0.0% AGF 1.6% BHS 4.0% BMC 0.0% DAG 11.4% NĂM 2012 Chênh Mã CK lệch LN ABT 12.5% BBC 0.6% 146.1 CYC % 306.2 DLG DPR % 3.1% DQC 1.7% ASP 1.6% BTP 8.3% KHP 0.5% PGD 0.0% PPC 22.4% PVD 0.2% SBA 0.0% SJD 3.8% TBC 0.1% TMP 0.9% VSH 0.3% GDT 11.6% GM 11.5% D GTA 0.2% GTT 3.4% HAP 0.5% HLA 71.4% HRC 0.0% HSG 7.0% HTI 5.2% HTV 0.1% HVG 0.5% HVX 2.9% 502.6 ICF IDI % 3.9% KDC 1.5% KMR 11.3% KSA 0.0% KSB 0.1% KSH 12.3% KTB 0.3% L10 0.0% LBM 0.2% LCM 2.0% LIX 1.1% LM8 1.4% LSS 1.2% MHC 27.8% 467.9 MPC MSN % 2.8% NHS 12.0% NKG 5.0% NNC 1.5% NSC 0.0% OPC 6.8% PDN 1.4% PHR 0.2% PJT 0.0% POM 56.2% RAL 3.1% RDP 0.1% SAM 2.9% SCD 10.3% SEC 1.2% SFI 0.1% SHI 43.7% SPM 0.4% SRC 4.6% STG 0.1% TAC 3.8% TCL 2.7% TCR 64.2% TMT 17.8% TNC 0.2% TPC 2.2% TRC 0.0% TS4 7.9% 495.3 TTF TTP % 2.8% TYA 1.1% UIC 1.6% VCF 1.9% VHC 0.9% VLF 27.6% VNA 0.0% VNL 17.2% VN 0.0% M VNS 0.0% VOS 0.0% VPK 0.0% VST 0.0% VTF 0.0% AGF 4.2% BHS 0.0% BMC 0.0% DAG 0.5% ... KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ ĐOAN TRÂM ÁP DỤNG HỆ SỐ F- SCORE ĐỂ DỰ BÁO SAI SÓT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Ở SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên... THỰC NGHIỆM VỀ VIỆC ÁP DỤNG HỆ SỐ FSCORE TRONG VIỆC DỰ BÁO SAI SÓT TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Ở SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN HCM 41 3.1 Mơ Hình Nghiên Cứu ... pháp khó để nhà đầu tư, bên thứ ba tiếp cận cịn địi hỏi nhiều xét đốn mà KTV gặp khó khăn Trước khó khăn, bất cập nên đề tài: ? ?Áp dụng hệ số F- score để dự báo sai sót báo cáo tài doanh nghiệp niêm