8. Kết cấu của luận văn
1.3.3. Mô hình nhận diện gian lận của nhóm tác giả Hawariah Dalnial,
Dalnial, Amrizah Kamaluddin, Zuraidah Mohd Sanusi, và Khairun Syafiza Khairuddin [9]
Đây là một nghiên cứu gần đây, dựa trên nghiên cứu của Persons. Nhóm tác giả này đã thực hiện xây dựng mô hình nhận diện gian lận báo cáo tài chính, dựa trên các dữ liệu của báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Malaysia. Cũng như nghiên cứu của Persons, nghiên cứu của nhóm tác giả này một lần nữa chứng minh rằng, các dữ liệu thu thập được trên báo cáo tài chính có khả năng giúp nhận diện sự tồn tại của gian lận trên báo cáo tài chính. Cụ thể, nghiên cứu được thực hiện như sau:
Nhóm tác giả thực hiện chạy mô hình hồi quy đa biến với mẫu là 130 báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Malaysia,
trong đó 65 báo cáo tài chính của các công ty được cho là có gian lận và 65 báo cáo tài chính của các công ty không có gian lận. Việc chọn các công ty không có gian lận phải phù hợp với các công ty gian lận về mặt qui mô, ngành nghề, và cùng kỳ báo cáo. Dữ liệu của 130 công ty được thu thập trong năm (5) năm. Đầu tiên là xác định năm gian lận, là năm mà gian lận bị phát hiện. Tiếp theo là thu thập dữ liệu của 4 năm liền trước năm gian lận.
Nhóm tác giả thực hiện ước lượng hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là biến gian lận và 9 biến độc lập. Các biến độc lập được mô tả trong bảng sau:
Bảng 1.4. Đo lường biến độc lập và biến kiểm soát trong nghiên cứu của nhóm tác giả Hawariah Dalnial, Amrizah Kamaluddin, Zuraidah Mohd
Sanusi, và Khairun Syafiza Khairuddin [9]
TABLE I. MEASUREMENT OF INDEPENDENT VARIABLE AND CONTROL VARIABLE
Formula Acronyms
Independent Variable
Financial Leverage Total Debt/Total Equity TD/TE
Total Debt/Total Asset TD/TA
Profitability Net Profit /Revenue NP/REV
Asset Composition Current Assets/ Total Assets CA/TA
Receivables/Revenue REC/REV
Inventory / Total Assets INV/TA
Liquidity Working Capital to Total Assets WC/TA
Capital Turnover Revenue to Total Assets REV/TA
Control Variable
Size Natural Logarithm of book value
of total assets at the end of the fiscal year
Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả này cho thấy, mô hình họ xây dựng để nhận diện gian lận trên báo cáo tài chính phát hiện được 85.71% các trường hợp không gian lận, và nhận diện được 55.1% các trường hợp có gian lận báo cáo tài chính. Và mô hình nhận diện gian lận báo cáo tài chính xây dựng được như sau:
FFR = 1.008 + 0.945 (Square/Log TD/TE) + 2.049 (Lg REC/REV) – 0.565 (Lg INV/TA) + 1.181 (LgREV/TA) + e
Trong đó:
FFR: (Fraudulent financial reporting) Báo cáo tài chính gian lận TD/TE: Tổng nợ/Tổng vốn chủ sở hữu
REC/REV: Phải thu/Doanh thu INV/TA: Hàng tồn kho/Tổng tài sản REV/TA: Doanh thu / Tổng tài sản
Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Persons về các tỷ số tài chính có khả năng nhận diện gian lận báo cáo tài chính. Và một lần nữa, thêm một nghiên cứu được thực hiện khẳng định rằng, có thể sử dụng các tỷ số tài chính để nhận diện sự tồn tại của gian lận trên báo cáo tài chính của một doanh nghiệp.