(Luận văn thạc sĩ) phân tích chỉ số tài chính để phát hiện gian lận, sai sót trong báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM TRẦN NGỌC PHÚC PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SĨT TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.HCM NĂM 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ÐÀO TẠO TRUỜNG ÐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM TRẦN NGỌC PHÚC PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ÐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SĨT TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRUỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế toán Mã số: 62.34.30.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGUỜI HUỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VIỆT TP.HCM NĂM 2013 MỤC LỤC Trang phụ bìa LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài: Mục tiêu nghiên cứu: 3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: .4 Phương pháp nghiên cứu: Khả ứng dụng (tính thực tế) đề tài: Kết cấu đề tài: CHƯƠNG I: GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRÊN TỶ SỐ TÀI CHÍNH 1.1 Gian lận tỷ số tài chính: 1.1.1 Các phương pháp gian lận phổ biến: .6 1.1.2 Tỷ số tài ý nghĩa: 12 1.1.3 Công cụ nhằm hồn thiện quy trình kiểm tốn gian lận, sai sót:.15 1.1.4 Xác định tỷ số tài phát gian lận sai sót BCTC: 16 1.2 Phân loại lĩnh vực doanh nghiệp niêm yết: 19 1.3 Các cơng trình nghiên cứu sử dụng tỷ số tài để phát gian lận sai sót BCTC: .22 1.4 Kỹ thuật khai phá liệu: 26 1.4.1 Khai phá liệu (Data mining) gì? 26 1.4.2 Quá trình khai phá liệu: 27 1.4.3 Công cụ khai phá liệu: .29 1.4.4 Phương pháp khai phá liệu: 29 1.4.5 Tóm tắt khai phá liệu - vai trò ý nghĩa: 34 Kết luận chương 1: 36 CHƯƠNG II THỰC TRẠNG GIAN LẬN VÀ PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM : 37 2.1 Thực trạng gian lận sai sót BCTC công ty niêm yết: 37 2.1.1 Các phương pháp gian lận BCTC công ty niêm yết Việt Nam thường gặp: 37 2.1.2 Thực trạng sử dụng số tài chính/thực thủ tục phân tích cơng ty kiểm toán: 42 2.2 Sử dụng kỹ thuật khai phá liệu để phát gian lận trình bày báo cáo tài chính: 43 2.2.1 Môi trường thực nghiệm: 43 2.2.1.1 Lựa chọn công cụ hỗ trợ cho khai phá liệu: 44 2.2.1.2 Tiền xử lý liệu: 45 2.2.1.3 Mơ hình hóa cơng việc: 48 2.2.2 Tính hữu ích sử dụng tỷ số tài phân tích BCTC gian lận: 49 2.2.2.1 Sử dụng mô hình Bayesian Network: 49 2.2.2.2 Sử dụng mơ hình định 51 2.2.2.3 Sử dụng mơ hình Multilayer Perceptron 60 2.2.3 Áp dụng luật phân lớp tìm để phân lớp báo cáo tài mới: 64 Kết luận chương 2: 67 CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HỮU ÍCH KHI VẬN DỤNG TỶ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SÓT TRONG BCTC 69 3.1 Giải pháp nâng cao tính hữu ích vận dụng tỷ số tài để phát gian lận, sai sót BCTC:: 69 3.1.1 Tăng cường, bổ sung công cụ cho thủ tục kiểm toán tiêu chuẩn truyền thống: 69 3.1.2 Sử dụng hiệu nguồn sở liệu ngày nhiều để cạnh tranh: 70 3.1.3 Ứng dụng khoa học cơng nghệ, nâng cao trình độ kiểm toán viên: 72 3.1.4 Khai phá liệu hỗ trợ thêm cho dịch vụ, ngành nghề mới: 74 3.1.5 Nghiên cứu khả dự báo gian lận: 76 3.1.6 Quản trị công ty: 77 3.1.7 Quản lý chất lượng dịch vụ kiểm toán: 78 3.2 Hiệu đính, bổ sung hướng dẫn chi tiết chuẩn mực kiểm toán: 79 3.2.1 Nâng cao trách nhiệm kiểm toán viên: 79 3.2.2 Ban hành hướng dẫn chi tiết thủ tục phân tích: 81 3.2.3 Khai thác liệu – cần thiết khung pháp lý: 84 3.3 Hạn chế đề xuất nghiên cứu sâu hơn: .85 3.3.1 Hoàn thiện mẫu liệu: 85 3.3.2 Phân tích biến số (tỷ số tài phi tài chính): 87 3.3.3 Sự “vận dụng ngược”: 89 3.3.4 Nâng cao kiến thức phần mềm lý thuyết kiểm toán gian lận: 91 KẾT LUẬN 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt Tài liệu tiếng Anh Phụ lục Bảng P.1dữ liệu sử dụng mơ hình khai phá liệu với Weka đề tài i Bảng P.2 Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành cơng nghiệp ii Bảng P.3: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành CNTT iiv Bảng P.4: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành DVTD iv Bảng P.5: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành HTD v Bảng P.6: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành lượng vii Bảng P.7: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành NVL .viii Bảng P.8: Kết mơ hình học máy định J4.8 ngành Y tế ix Kết luật kết hợp xi Bảng câu hỏi khảo sát xviii Bảng tổng hợp kết khảo sát xxii PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài: Báo cáo tài (BCTC) cơng cụ nhằm trì tính minh bạch hoạt động kinh doanh, phận bắt buộc phải công khai công ty niêm yết công ty đại chúng Tầm quan trọng báo cáo tài người quản lý, nhà đầu tư, nhà cung cấp, ngân hàng hay bên tham gia thị trường vốn rõ Tuy nhiên, vấn đề tồn từ lâu giới Việt Nam, Báo cáo tài cơng bố có gian lận, sai sót, vấn đề nghiêm trọng xã hội ảnh hưởng lớn tới kinh tế Nhiều trường hợp gian lận báo cáo tài làm suy yếu niềm tin vào thị trường vốn Việt Nam giới Đặc biệt hàng loạt công ty hàng đầu giới bị phá sản bị đẩy đến bờ vực phá sản bê bối kế tốn, gian lận cơng bố thơng tin Báo cáo tài thời gian gần như: AIG, BusinessWeek, Lucent, Xerox, Rite Aid, Waste Management, Micro Strategy, Raytheon, Sunbeam, Enron, Worldcom, Global Crossing, Adelphia, Qwest, Satyam (Ấn Độ) Gian lận nguy lớn doanh nghiệp tồn giới Khơng có cách để dự đoán người gian lận Hơn nữa, gian lận hành vi cố ý che dấu thủ thuật thông minh tinh vi nên thường khó phát thời gian Gian lận làm tiêu tốn nhiều chi phí xã hội Theo thống kê Hiệp hội kiểm tra chứng nhận gian lận (ACFE) năm 20092010, tổ chức trung bình 5% doanh thu gian lận Và gian lận báo cáo tài loại gian lận chiếm chi phí cao (86,3% tổng chi phí gian lận năm 2010 theo ACFE) Cuộc khảo sát gian lận toàn cầu lần thứ 11 Ernst&Young tiến hành thời gian phát rằng, tổng thể, gian lận trọng yếu năm tăng lên 3% (16% trả lời có gian lận năm 2009, số liệu năm 2008 13%) Tại Việt Nam, Công ty Bông Bạch Tuyết (BBT), Công ty Cổ phần Dược Viễn Đơng (DVD) khơng phải trường hợp thiếu minh bạch dẫn đến thiệt hại cho nhà đầu tư Trong mùa công bố BCTC năm 2011, tính đến đầu tháng 04/2012 có đến khoản 8% doanh nghiệp niêm yết Sở giao dịch chứng khốn TP.HCM có sai lệch với báo cáo kiểm tốn Cùng với tình hình kinh tế khó khăn, khủng hoảng, tình trạng sai lệch diễn ngày đáng quan ngại Việc phát sinh gian lận Báo cáo tài cơng ty có tầm vóc lớn làm phát sinh quan tâm ngày nhiều tính trung thực, hợp lý Báo cáo tài chính, chí gây nghi ngờ chất lượng báo cáo kiểm tốn Nó thách thức lớn người quản lý công ty kiểm tốn viên Do đó, gian lận chủ đề nhiều nhà nghiên cứu nhiều nghề nghiệp khác quan tâm Tính trung thực báo cáo tài có ý nghĩa đặc biệt quan trọng nên nước giới có động thái tích cực ban hành đạo luật nhằm thắt chặt cơng việc kiểm tốn, luật bảo vệ nhà đầu tư để ngăn chặn gian lận sai sót báo cáo tài (Đạo luật Sarbanes-Oxley) Kiểm tốn địi hỏi u cầu nhiệm vụ cao mà ngày có nhiều chứng cho thấy sổ sách kế tốn bị “xào nấu” áp dụng rộng rãi Từ lâu có nhiều nghiên cứu giới việc sử dụng số tài để phát gian lận báo cáo tài Thực việc có hữu ích hay khơng áp dụng vào Việt Nam? Gần nghiên cứu tập trung vào việc kiểm tra hữu dụng việc thống kê thuật tốn khác máy tính, ví dụ thống kê hồi quy mạng nơ-ron chống giả mạo (artificial neural networks) để tăng cường phát gian lận BCTC Các phương pháp dựa tảng số tài Chỉ số tài sử dụng để phân tích vào nhiều khía cạnh khác nhau, quan trọng (chiếm 33% tổng tính điểm xếp hạng tín nhiệm) thực xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Ngân hàng nhà nước, ảnh hưởng lớn tới chất lượng tín dụng hệ thống ngân hàng, định đầu tư nhà đầu tư nhà phân tích chứng khốn, định doanh nghiệp có nên phá sản sớm để không gây tác động tiêu cực đến kinh tế - đặc biệt điều kiện kinh tế bất ổn (lạm phát chi phí vay) Báo cáo tài gian lận khó để phát khơng phải khơng thể, việc hồn thiện tiêu chuẩn để phát gian lận, sai sót báo cáo tài yêu cầu cấp thiết, đặc biệt doanh nghiệp niêm yết Các công ty kiểm tốn Việt Nam đa phần cơng ty nhỏ, lực nhân việc sử dụng phần mềm có hạn chế Các nghiên cứu hữu hiệu để áp dụng thị trường niêm yết Việt Nam giúp ích nhiều cho kiểm tốn Tuy nhiên thân người viết nhận thấy việc phân tích có nên phụ thuộc q nhiều vào số có cịn xác khơng mà thời gian gần đây, gian lận báo cáo tài ngày bị phát nhiều; ảnh hưởng sử dụng số để phát gian lận, sai sót báo cáo tài Người viết mong muốn áp dụng phương pháp thực nghiệm nghiên cứu giới vào thị trường Việt Nam – mà tập trung vào doanh nghiệp niêm yết – để xem tính hữu ích áp dụng, từ phát kinh nghiệm học cho việc phân tích số tài để phát gian lận, sai sót BCTC nhằm nâng cao hiệu chất lượng Báo cáo kiểm toán Mục tiêu nghiên cứu: Trên phương diện nghiên cứu, khai phá liệu ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế kiểm tốn cịn nội dung chưa quan tâm nhiều Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung nghiên cứu đánh giá việc ứng dụng khai phá liệu sử dụng số tài để phát gian lận Báo cáo tài Cụ thể hơn, luận văn giải mục tiêu nghiên cứu sau: Khả ứng dụng khai phá liệu phát gian lận Báo cáo tài Lựa chọn mơ hình, phương pháp khai phá liệu phù hợp phát gian lận Báo cáo tài Tìm nhóm biến (là tỷ số tài chính)có khả khai phá liệu để phát gian lận sai sót báo cáo tài thị trường chứng khoán Việt Nam Giới thiệu, áp dụng đánh giá việc sử dụng phương pháp khai thác liệu, mục đích từ đóng góp cho nghiên cứu liên quan đến việc phát quản lý gian lận cách áp dụng thống kê mạng trí tuệ nhân tạo dựa khai thác liệu báo cáo tài cơng bố cơng khai Đối tượng phạm vi nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu: Các số tài kiểm tốn viên nhà nghiên cứu sử dụng để phát gian lận BCTC phương pháp khai thác liệu (Data Mining) Phạm vi nghiên cứu: mẫu bao gồm số tài thu từ 202 BCTC (nghĩa Bảng cân đối báo cáo kết hoạt động kinh doanh) công ty niêm yết thị trường Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2011 Các công ty phân thành lĩnh vực công nghiệp chủ yếu kinh tế Phương pháp nghiên cứu: + Câu hỏi nghiên cứu: Quan điểm chứng thực nghiệm việc ứng dụng khai phá liệu phát gian lận Báo cáo tài chính? Khả ứng dụng khai phá liệu phát gian lận, sai sót BCTC trneen thị trường chứng khốn Việt Nam? Tỷ số tài hữu ích dùng để phát gian lận BCTC thị trường chứng khốn Việt Nam? Phân tích, khai phá liệu hữu hiệu để phát BCTC có gian lận? + Các phương pháp thực hiện: Để giải nội dung nghiên cứu nêu trên, tác giả sử dụng phương pháp định tính khảo sát thực tiễn vấn trực tiếp kiểm toán viên hành nghề, kế toán nhằm đánh giá thực trạng thu thập thông tin phục vụ nghiên cứu Đồng thời tác giả sử dụng phương pháp định lượng dựa sử dụng Data mining với kỹ thuật khai thác liệu thử nghiệm ứng dụng để phát gian lận quản lý: định, Neural Networks Bayesian Belief Networks để có kết tài mơ hình Việc triển khai trình ứng dụng Data mining phát gian lận BCTC thị trường chứng khoán Việt Nam dựa quy trình đề xuất bước nhà nghiên cứu R Gupta Ngồi q trình thử nghiệm Data mining thực dựa phần mềm hỗ trợ xử lý liệu Weka 3.7 Khả ứng dụng (tính thực tế) đề tài: Có thể ứng dụng hướng đến việc áp dụng Data mining kiểm tốn: q trình mơ hình hóa liệu để phát gian lận báo cáo tài thống kê (statistical), máy học (machine learning), mạng nơ ron (neural network) để suy diễn độ tương quan có gian lận báo cáo tài xảy Kết tảng để giúp phát triển cơng cụ để giúp việc kiểm tốn hiệu Ngoài ra, kết luận luận văn giúp nhà nghiên cứu, phủ xây dựng chuẩn mực kiểm toán phù hợp Kết cấu đề tài: Chương 1: Gian lận Báo cáo tài khai phá liệu tỷ số tài chính: Chương 2: Thực trạng gian lận sử dụng số tài dùng kỹ thuật khai phá liệu để phát gian lận báo cáo tài doanh nghiệp niêm yết Việt Nam: Chương 3: Giải pháp nâng cao tính hữu ích vận dụng số tài để phát gian lận, sai sót BCTC Ngồi luận văn cịn đính kèm thêm số phụ lục xxii BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ KHẢO SÁT Về sử dụng số tài để phát gian lận, sai sót BCTC công ty niêm yết Thời gian khảo sát: Tháng 10-11/2012 Đối tượng khảo sát: Kiểm toán viên độc lập, Kiểm toán viên nội bộ, Kế toán trưởng Số phiếu gửi khảo sát: gửi online (https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dHJ6cHVMQlBp RWlrN0sxWW5Ya2ZFOWc6MQ#gid=0) Số phiếu thu lại hợp lệ: 10 phiếu Dưới kết phiếu khảo sát cơng ty kiểm tốn Việt Nam Trong đó: Theo anh chị, ngành sau ngành thường hay xảy gian lận? Số kết chọn Công nghiệp Công nghệ thông tin Dịch vụ tiêu dùng Hàng tiêu dùng Năng lượng Nguyên vật liệu Y tế % 50% 20% 10% 10% 20% 10% 0% Theo Anh (Chị), chuẩn mực kiểm toán Việt Nam hướng dẫn đầy đủ việc vận dụng thủ tục phân tích kiểm tốn chưa? Có Khơng Số kết chọn % 80% 20% Theo sách cơng ty kiểm tốn Anh (Chị), cơng ty kiểm tốn có bắt buộc thực thủ tục phân tích việc kiểm tốn khơng? xxiii Số kết chọn Có Khơng % 70% 30% Theo Anh (Chị), lý thủ tục phân tích thực thực tế vì: Số kết chọn % 11% Thời gian không đủ Dữ liệu so sánh, phục vụ cho việc phân tích khơng 89% đầy đủ Kiểm tốn viên thiếu kỹ phân tích 67% Other 0% Người vấn chọn nhiều đáp án nên phần tram lớn 100% Theo sách cơng ty kiểm tốn Anh (Chị), cơng ty thực thủ tục phân tích giai đoạn chu trình kiểm tốn? Lập kế hoạch Thực kiểm tốn Cả giai đoạn chu trình kiểm toán Số kết chọn % 20% 80% Cơng ty kiểm tốn áp dụng phương pháp để thực phân tích số tài thủ tục phân tích? Số kết chọn % Phân tích xu hướng 70% Phân tích tỷ suất 90% Phân tích tính hợp lý 50% Người vấn chọn nhiều đáp án nên phần tram lớn 100% Theo sách cơng ty kiểm tốn Anh (Chị), có thực phân tích số tài thủ tục phân tích việc thực kiểm tốn hay khơng? Số kết chọn % Có 90% Khơng 10% Other 0% Người vấn chọn nhiều đáp án nên phần tram lớn xxiv 100% Nếu câu trả lời có, xin vui lịng cho biết Cơng ty có sách văn quy định mức độ thực không (Từ câu đến câu 15): Cơng ty có xây dựng quy trình hướng dẫn thực phân tích số tài thủ tục phân tích khơng? Số kết chọn % Có 70% Khơng 30% Việc áp dụng thủ tục phân tích cơng ty Anh (Chị) mục đích chủ yếu là: Số kết chọn % Giảm bớt khối lượng công việc 78% Hạn chế trách nhiệm pháp lý kiểm toán viên 22% Nâng cao tính hữu hiệu hiệu kiểm tốn 89% Người vấn chọn nhiều đáp án nên phần tram lớn 100% 10 Theo sách cơng ty kiểm tốn Anh (Chị), phân tích số tài thủ tục phân tích thực loại BCTC nào: Bảng cân đối kế toán Báo cáo Kết hoạt động kinh doanh Báo cáo Lưu chuyển tiền tệ Số kết chọn 9 % 100% 100% 22% 11 Khi lập kế hoạch kiểm tốn, cơng ty kiểm tốn có quy định bắt buộc KTV phải ước tính ban đầu mức số tài nghi ngờ có gian lận khơng? Có Khơng Chỉ đánh giá với số khách hàng có quy mô lớn Số kết chọn % 40% 30% 20% 12 Anh (Chị) có thường sử dụng số thống kê ngành để đối chiếu với số tài đơn vị anh chị kiểm tốn khơng? Số kết chọn % Có 30% Khơng 70% 13 Cơng ty kiểm tốn có hướng dẫn riêng tiêu chí đánh giá mức số tài nghi ngờ có gian lận khơng? xxv Có Không Số kết chọn % 60% 30% 14 Mức số tài nghi ngờ có gian lận áp dụng cơng ty kiểm tốn Anh (Chị) có sửa đổi cho ngành nghề kinh doanh khác khơng? Số kết chọn % Có 70% Không 20% 15 Anh/ Chị thấy số tài thể tình hình tài đơn vị phân tích chưa? Số kết chọn % Có 30% Khơng 60% Ngồi câu hỏi trên, nhằm kiểm nghiệm kỹ thuật việc sử dụng số tài thủ tục phân tích, xin Anh/(Chị) vui lòng cho ý kiến số vấn đề sau: 16 Anh/Chị có biết đến thuật khai phá liệu (Data Mining) để phát gian lận báo cáo tài chưa, có anh/chị cho nhận xét kỹ thuật này? Số kết chọn Chưa tìm hiểu Đã biết, nghĩ kỹ thuật không hữu hiệu Việt Nam Đã biết, quan tâm % 50% 30% 20% 17 Cơng ty có sử dụng phần mềm kiểm tốn hỗ trợ cho kiểm tốn viên q trình kiểm tốn khơng? xxvi Số kết chọn % Có 0% Không 10 100% 18 Nếu câu trả lời có anh chị vui lịng cho biết cơng ty sử dụng phần mềm gì? 19 Nếu câu trả lời khơng theo Anh/(Chị) cơng ty có nên trang bị phần mềm kiểm toán để hỗ trợ cho kiểm tốn viên khơng? Số kết chọn % Có 80% Khơng 20% 20 Nếu câu trả lời cho câu 18 không Anh/(Chị) vui lòng cho biết rõ lý do: Số kết chọn % Không cần thiết 20% Tốn 80% Other 20% Người vấn chọn nhiều đáp án nên phần tram lớn 100% 21 Theo kinh nghiệm chun mơn mình, Anh (Chị) cho biết tin tưởng vào mức độ hữu ích việc sử dụng số tài phát gian lận sai sót BCTC thơng qua phân tích? Số kết chọn Cao Trung bình Thấp % 20% 50% 30% 22 Anh (Chị) có lo sợ sử dụng số tài để phát gian lận BCTC mà khơng có thử nghiệm chi tiết, dễ gây gian lận nhiều dựa số đưa ra? xxvii Có Khơng Số kết chọn % 10 100% 0% 23 Anh (Chị) có hay sử dụng chuẩn mực kiểm tốn Quốc tế chưa chấp nhận rộng rãi để kiếm toán công ty Việt Nam không? Số kết chọn % Có 60% Khơng 40% 24 Để nâng cao việc vận dụng phân tích số tài thủ tục phân tích kiểm tốn, theo Anh/(Chị) điều kiện tiên phải: Số kết chọn Có hướng dẫn cụ thể thông tư hướng dẫn Bộ tài Có hướng dẫn cụ thể quy trình kiểm tốn cơng ty kiểm tốn Có nguồn sở liệu lớn cơng khai để thực khai phá liệu Other % 0% 20% 80% 0% BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM TRẦN NGỌC PHÚC PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SĨT TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM Chuyên ngành: Kế toán Mã số: 62.34.30.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VIỆT TP.HCM NĂM 2012 LỜI CẢM ƠN Trong suốt trình học tập hồn thành luận văn này, tơi nhận hướng dẫn, giúp đỡ quý báu thầy cô, anh chị bạn Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn chân thành tới: Phó giáo sư- Tiến sĩ Nguyễn Việt giúp đỡ, định hướng, góp ý, sửa chữa tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình hồn thành luận văn Phó giáo sư- Tiến sĩ Đỗ Phúc – Trường Đại học Quốc Gia TP.HCM - Đại học Công nghệ thông tin – giúp đỡ, hỗ trợ kỹ thuật công nghệ thông tin ứng dụng đề tài để tơi hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn thầy cô hội đồng chấm luận văn cho tơi đóng góp q báu để hồn chỉnh luận văn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Những thông tin nội dung đề tài dựa nghiên cứu thực tế hoàn toàn với nguồn trích dẫn Kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu TRẦN NGỌC PHÚC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT - ACFE: (Association of Certified Fraud Examiners) Hiệp hội nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ - AICPA: Uỷ ban kiểm toán Hoa kỳ - BCTC: Báo cáo tài - CSDL: Cơ sở liệu - DNNY: Doanh nghiệp niêm yết - ISA: Chuẩn mực báo cáo tài quốc tế - IIA: (The Institute of Internal Auditors) Hiệp hội kiểm toán nội chuyên nghiệp quốc tế - KTV: kiểm tốn viên - PTTC: phân tích tài - FFD: (Financial fraud detection) Phát gian lận Báo cáo tài - FSF: (Financial statement frauds) gian lận Báo cáo tài - FFS: (Fraud financial statement) Báo cáo tài có gian lận - GAAS: (Generally Accepted Auditing Standards): Chuẩn mực kiểm toán chấp nhận chung - SAS: (Statement on Auditing Standards) Chuẩn mực kiểm toán Hoa kỳ - VAS: Chuẩn mực kế toán Việt Nam DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Tổng hợp kết nghiên cứu ACFE từ 2004-2012 Bảng 1.2: Tỷ số tài sử dụng để khai phá liệu dùng phần mềm Weka 19 Bảng 1.3: Phân loại 10 nhóm ngành theo ICB GICS 22 Bảng 2.1: Kết mơ hình học máy Bayesian Network (2 trang) 51 Bảng 2.2: Kết mơ hình học máy định J4.8 52 13 Bảng 2.3 Chi tiết độ xác phân lớp theo ngành mơ hình định 60 14 Bảng 2.10: Kết mơ hình Multilayer Perceptron 61 15 Bảng 2.11: Kết dự báo liệu đầu dựa mơ hình định 66 DANH MỤC HÌNH VẼ Biểu đồ 1.1: Tổn thất gian lận gây 10 Biểu đồ 1.2: Tổn thất gian lận gây phân theo khu vực doanh nghiệp 11 Biểu đồ 1.3: Các cách thức gian lận BCTC theo ACFE 12 Hình 1.1: Khn khổ phát phịng chống gian lận Báo cáo tài 28 Hình 1.2: Khung khái niệm để phân loại ứng dụng khai thác liệu để phát BCTC gian lận 35 Hình 2.1 :Giao diện phần mềm Weka 45 Hình 2.2: Tham số thuật toán định J.48 49 Hình 2.3: Tham số thuật toán Bayesian Network 50 Hình 2.4: Mơ hình định toàn tập liệu 56 10 Hình 2.5: Mơ hình định tập liệu ngành công nghiệp 57 11 Hình 2.6: Mơ hình định tập liệu ngành công nghệ thông tin 57 12 Hình 2.7: Mơ hình định tập liệu ngành Dịch vụ tiêu dùng 58 13 Hình 2.8: Mơ hình định tập liệu ngành Hàng tiêu dùng 58 14 Hình 2.9: Mơ hình định tập liệu ngành Năng lượng 59 15 Hình 2.10: Mơ hình định tập liệu ngành Nguyên vật liệu 59 16 Hình 2.11: Mơ hình định tập liệu ngành Y tế 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt Các chuẩn mực kiểm toán quốc tế IAS 520, IAS 315 Các chuẩn mực dự thảo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam VAS 520, VAS 315, VAS 330 comay (2007, 8, 19) Chỉ số tài - vẻ đẹp tiềm ẩn sau báo cáo khô khan http://www.saga.vn Lê Đạt Chí (2011) Ứng dụng mơ hình mạng thần kinh nhân tạo dự báo: Luận án tiến sĩ Đại học kinh tế TP.HCM Lê Duy Ngọc (2009) Hoàn thiện thủ tục kiểm soát kiểm toán báo cáo tài nhằm phát gian lận sai sót công ty đại chúng Việt Nam : Luận văn thạc sĩ Đại học Kinh tế TP.HCM Lý Trần Kim Ngân (2011) Hồn thiện thủ tục kiểm tốn nhằm phát gian lận báo cáo tài công ty niêm yết Việt Nam Đại học Kinh tế TP.HCM Nguyễn Thị Ngọc Hằng (2008) Hồn thiện thủ tục kiểm sốt kiểm tốn báo cáo tài nhằm phát gian lận sai sót kiểm tốn báo cáo tài : Luận văn thạc sĩ Đại học Kinh tế TP.HCM Nguyễn Văn Chức (2010) Vấn đề tiền xử lý liệu Data Mining http://bis.net.vn/forums Tạ Bích Trang Phân lớp WEKA http://www.uit.edu.vn/forum/index.php?act=Attach&type=post&id=18714 10 Trường Đại học Khoa Học Tự Nhiên (2011) Khai thác liệu ứng dụng Bài giảng 11 Thư viện đại học Duy Tân Data Mining - Khái niệm, vai trò ứng dụng http://elib.dtu.edu.vn/Chuyende/ 12 TS Trần Thị Giang Tân (2009) Gian lận báo cáo tài cơng trình nghiên cứu gian lận 13 Báo cáo tài cơng ty lấy từ website cơng ty từ http://www.cophieu68.com; http://cafef.vn/ 14 http://vi.wikipedia.org/wiki Tài liệu tiếng Anh 15 ACFE (2008) Report to the Nation on occupational Fraud & abuse 16 ACFE (2010) Report to the Nation on occupational Fraud & abuse 17 Albrecht, C C (2010) Fraud and Forensic Accounting In a Digital Environment 18 Anuj Sharma (2012) A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 39– No.1 19 Bunea-Bontas, Cristina Aurora (2009) Hedge accounting 20 CAQAnti (2010) Deterring and Detecting Financial Reporting Fraud 21 Cogger, K F (1998) Neural network detection of management fraud using published financial data 22 G.Apparao (2009) Financial Statement Fraud Detection by Data Mining 23 Kaminski, Kathleen a; T Sterling Wetzel; Guan, Liming (2004; 19, 1) Can financial ratios detect fraudulent financial reporting? Managerial Auditing Journal; ProQuest Central, pg 15 24 K Fanning and K.Cogger (1998) Neural network detection of management fraud using published financial data IntJ Intelligent Syst Account, Finance Manage 4(2), pg 113-26 25 Kirkos, E (2005) Data Mining techniques for the detection of fraudulent financial statements 26 Leonard Rang’ala Lari (2009) The power of financial ratios in detecting fraudulent financial reporting the case of savings and credit co - operative societies in Kenya 27 Perols, J (2008) Financial Statement Fraud DetectionAn Analysis of Statistical and Machine Learning Algorithms Auditing: A Journal of Practice & Theory, Vol 30, No 2(May 2011), pp 19–50 28 Persons, Obeua S (1995) Using financial statement data to identify factors associated with fraudulent financial reporting, Journal of Applied Business Research, Vol 11, No 3, pp 38-46 29 Phua, C (2004) A Comprehensive Survey of Data Mining-based Fraud Detection Research 30 R Gupta, NS Gill (2012), A Data Mining Framework for Prevention and Detection of Financial Statement Fraud, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), Volume 50 – No.8, July 2012 31 Sharma, A (2012) A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques 32 Spathis, C (2003) Using client performance measures to identify preengagement factors associated with qualified audit reports in Greece 33 Supatcharee (2012) Data Mining As A Financial Auditing Tool 34 Thompson Using Data Mining to Detect Fraud & Error http://www.tampabayiia.org/PDF/Using_Data_Mining_to_Detect_Fraud_an d_Error.pdf 35 Tommie W Singleton & Aaron J Singleton (2010) Fraud Auditing and Forensic Accounting 36 Zhang, D., & Zhou, L (2004) Discovering golden nuggets: data mining in financial application, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 34 (4) (2004) Nov ... TRẠNG GIAN LẬN VÀ PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM : 37 2.1 Thực trạng gian lận sai sót BCTC cơng ty niêm. .. TRẠNG GIAN LẬN VÀ PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM : 2.1 Thực trạng gian lận sai sót BCTC cơng ty niêm yết: ... NGỌC PHÚC PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ÐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SĨT TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRUỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành: Kế tốn Mã số: 62.34.30.01