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.
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.
- 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)
Và Mt = 0,84323 – 0,933SGIt + 0,748AQIt – 0,524DEPIt + 0,845DAt + εt(2) Độ chính xác hai mô hình lần lượt là 63.41% và 68.29% tính theo kết quả kiểm toán độc lập.
Với mô hình (2), sau khi thêm biến DA, ta cũng thấy được một kết quả cao hơn về dự đoán sai phạm báo cáo tài chính cao hơn kết quả của nghiên cứu gốc.
2.6 Các nhân tố giúp phát hiện sai phạm báo cáo tài chính.
Qua các nghiên cứu nói trên ta có bảng tổng hợp các nhân tố có tác động đến khả năng gian lận BCTC đây cũng đồng thời là cơ sở đểu xác định các biến đưa vào mô hình sau này:
Bảng 2.1. Tổng hợp các nhân tố giúp phát hiện sai phạm báo cáo tài chính
STT Tên Ký Hiệu Trong Nghiên Cứu Ảnh Hƣởng Đến Gian Lận
BCTC
Mô hình dồn tích có 2 tác giả kết luận kế toán có thể
điều chỉnh của
điều chỉnh (DA) chính là phần DeAnglo
Biến kế toán có thể lợi nhuận do nhà quản trị điều
1 DA (1986),Friedlan (1994)
điều chỉnh và Healy (1985) chỉnh. Nói cách khác khi DA
#0 đồng nghĩa với có khả năng sai phạm báo cáo tài chính.
Biến kế toán không Mô hình dồn tích của NDA thay đổi qua các năm
2 thể điền chính NDA Healy (1985) và Jones đồng nghĩa với có nghi ngờ sai
(1991) phạm báo cáo tài chính.
Tỷ số phải thu khách Mô hình M-score DSRI có mối quan hệ thuận
3 hàng trên doanh thu DSRI chiều với xác suất xảy ra sai
Beneish (1999)
thuần phạm báo cáo tài chính.
Mô hình M-score GMI có mối quan hệ thuận
4 Tỷ số lãi gộp GMI chiều với xác suất xảy ra sai
Beneish (1999) phạm báo cáo tài chính.
Tỷ số tăng trưởng Mô hình M-score SGI có mối quan hệ thuận
5 doanh thu bán hàng SGI Beneish (1999) chiều với xác suất xảy ra sai
phạm báo cáo tài chính
Tỷ số chất lượng tài Mô hình M-score AQI có mối quan hệ thuận
6 sản AQI Beneish (1999) chiều với xác suất xảy ra sai
phạm báo cáo tài chính
Tỷ số khấu hao tài Mô hình M-score DEPI có mối quan hệ thuận
7 DEPI chiều với xác suất xảy ra sai
sản cố định hữu hình Beneish (1999) phạm báo cáo tài chính
Tỷ số chi phí bán Mô hình M-score SGAI có mối quan hệ ngược
8 hàng và quản lý SGAI Beneish (1999) chiều với xác suất xảy ra sai
doanh nghiệp phạm báo cáo tài chính
Tỷ số đòn bẩy tài Mô hình M-score LVGI có mối quan hệ ngược
9 chính LVGI Beneish (1999) chiều với xác suất xảy ra sai
phạm báo cáo tài chính
Tỷ số biến dồn tích Mô hình M-score TATA có mối quan hệ thuận
10 kế toán so với tổng TATA Beneish (1999) chiều với xác suất xảy ra sai
tài sản phạm báo cáo tài chính
M-score của Burcu FEI có mối quan hệ thuận
12 Chi phí tài chính FEI Dikmen và Güray chiều với xác suất xảy ra sai
Küçükkocaoğlu (2005) phạm báo cáo tài chính Xu hướng thao túng thu nhập
13 Quy mô doanh Size Rhee và các cộng sự phụ thuộc vào quy mô công ty,
nghiệp (2013) tuy nhiên nghiên cứu chưa đưa
ra mô hình định lượng cụ thể.
2.7 Phương pháp nghiên cứu sai phạm BCTC ngành Xây dựng 2.7.1 Quy trình nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để kiểm định lý thuyết khoa học đề ra. Quy trình định lượng kiểm định tính lý thuyết khoa học của bài nghiên cứu được xây dựng như sau:
Lý thuyết => Mô hình, giả thuyết
Thu thập số liệu
Kiểmđịnh mô hình, giả thuyết
Kết quả, kiến nghị
Hình 2.2: Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Tham khảo các nghiên cứu trước, từ đó xác định vấn đề nghiên cứu, Có được vấn đề nghiên cứu tác giả xây dựng mục tiêu cựu thể và câu hỏi nghiên cứu, phần này được trình bài ở chương 1.
Bước 2: Tổng hợp lý thuyết => Xây dựng mô hình giả thuyết nghiên cứu. Dựa vào phần tổng quan các nghiên cứu trước, xây dựng mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến gian lận BCTC.
Bước 3: Thu nhập các chỉ tiêu tài chính trên BCTC của các công ty xây dựng niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX.
Bước 4: Kiểm định mô hình, giả thuyết bằng phân tích tương quan ( correlation analysis ), phân tích hồi quy Logistic. Đồng thời xác định tính dự báo của mô hình qua dữ liệu ngành xây dựng năm 2016.
Bước 5: Kết quả mô hình được trình bài thông qua chạy mô hình logistic, đồng thời kiến nghị với các bên sử dụng BCTC.
2.7.2 Dữ liệu và phương pháp thu thập số liệu
Quy trình chọn mẫu
Để chọn được mẫu nghiên cứu, tác giả thực hiện theo quy trình sau:
Bước 1: Đầu tiên tác giả xác định mẫu nghiên cứu là 44 công ty ngành xây
dựng có cổ phiếu niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và Hà Nội.
Bước 2: Thu thập dữ liệu về lợi nhuận trước kiểm toán từ năm 2013- 2015 và
lợi nhuận sau kiểm toán từ năm 2012 – 2014.
Dữ liệu được thu thập từ trang web tài chính: www.cafef.vn. Đây một trong những trang website lớn và có danh tiếng về cung cấp thông tin các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nên báo cáo tài chính thu thấp từ trang này có độ tin cậy cao.
Bước 3: Tính toán chênh lệch tiêu chí trước và sau kiểm toán theo công thức:
Chênh lệch lợi nhuận =
Lợi nhuận trước kiểm toán – Lợi nhuận sau kiểm toán
Lợi nhuận sau kiểm toán
Bước 4: Các khoản mục trên báo cáo tài chính cần thu thập: Lợi nhuận sau thuế,
Tổng tài sản, Các khoản phải thu khách hàng, Doanh thu thuần, Giá vốn hàng bán, Chi phí bán hàng, Chi phí quản lý doanh nghiệp, dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh.
Dữ liệu bao gồm báo cáo trước và sau kiểm toán của 44 công ty ngành xây dựng niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX. Báo cáo tài chính trước kiểm toán 2013- 2015 và báo cáo sau kiểm toán năm 2012-2014.
Bước 5: Loại bỏ các doanh nghiệp không đủ dữ liệu để thực hiện bước phân
tích tiếp theo và chốt lại mẫu.
Những quan sát bị lọc bỏ là những quan sát gặp phải một trong các vấn đề như sau: - Những quan sát không đủ dữ liệu: Cụ thể những quan sát bị lọc bỏ là những quan sát thiếu một trong những khoản mục cần thu thập như đã nêu ởtrên
- Những doanh nghiệp đã bị hủy niêm yết hoặc không công bố báo cáo tàichính - Những giá trị của quan sát có sai lệch quá lớn (phương sai, độ lệch chuẩn quá lớn), những quan sát này làm tăng giá trị trung bình (mean) của dữ liệu biến, gây nhiễu và ảnh hưởng đến độ chính xác của môhình.
Phân tích dữ liệu
Trình tự nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến gian lận báo cáo tài chính được thực hiện qua các bước sau đây:
Bước 1: Thống kê miêu tả.
Bước 2: Phân tích tương quan (correlation analysis). Phân tích tương quan sớm nhận diện được các biến có quan hệ có ý nghĩ thống kê với M-score, củng như nhận biết dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bước 3: Phân tích hồi quy Logistic.
Hồi quy logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân( hai biểu hiện 0 và 1) để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được.
2.7.3 Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết khoa học hay giả thuyết nghiên cứu (/research hypothesis) hypothesis) là một nhận định sơ bộ, kết luận giả định về bản chất sự vật do người nghiên cứu đưa ra để chứng minh hoặc bác bỏ. Giả thuyết là khởi điểm của mọi nghiên cứu khoa học, và phải dựa trên cơ sở quan sát, không trái với lý thuyết và có thể kiểm chứng.
Sau khi xác định mục tiêu và đối tượng nghiên cứu, tác giả dựa trên cơ sở tổng quan tài liệu nghiên cứu và lấy ý kiến chuyên gia để đưa ra sáu giả thuyết nghiên cứu như sau:
- Giả thuyết H1 : GMI – tỷ lệ lãi gộp của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tàichính.
- Giả thuyết H2 : SGI – tốc độ tăng trưởng doanh thu có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tàichính.
- Giả thuyết H3 : SGAI – tỷ lệ chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
- Giả thuyết H4 : DSRI – tỷ lệ phải thu của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tàichính.
- Giả thuyết H5 : TATA – Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
Giả thuyết H6 : DA – Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnhcó mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.
2.7.4 Mô tả các biến trong mô hình
Mô hình được sử dụng để nhận diên sai phạm báo cáo tài chính ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là mô hình logistic với biến phụ thuộc là biến phân loại (có sai phạm hoặc không sai phạm), biến độc lập là các biến định lượng.
Biến phụthuộc:
1 nếu báo cáo tài chính có sai lệch M=
0 nếu báo cáo tài chính không sai lệch
Biến phụ thuộc được phân loại theo báo cáo tài chính các công ty trước và sau kiểm toán với giả định kết quả kiểm toán là kết quả chính xác về tình hình côngty.
Mẫu có gian lận được định nghĩa là các công ty có trên lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán lớn hơm 10%. Chênh lệch lợi nhuận được tính dựa vào công thức sau:
Chênh lệch lợi nhuận =
Lợi nhuận trước kiểm toán – Lợi nhuận sau kiểm toán
Lợi nhuận sau kiểm toán
Lợi nhuận sau kiểm toán được xem là lợi nhuận đúng ( vì được kiểm toán viên chấp nhận) . Công thức trên nhằm tính mức độ gian lận trên giá trị lợi nhuận đúng. Tác giả sử dụng giá trị tuyệt đối vì không phân biệt chênh lệch dương ( khai cao lợi nhuận ) hay chênh lệch âm ( che giấu lợi nhuận ), chúng đều được phân loại là gian lận nếu tỷ lệ chênh lệch lớn hơn 10%.
Biến độclập:
Mô hình được xây dựng trên cơ sở mô hình M-score 8 biến của Beneish (1999). Tuy nhiên với tình hình Việt Nam, các chế độ kế toán còn lỏng lẻo, các công ty nhỏ hơn so với khu vực nên mô hình lấy 5 biến trong mô hình M-score 8 biến của Beneish (1999). Đồng thời đưa thêm biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA) theo lý thuyết Friedlan (1994), để đánh giá tác động của các yếu tố này tới khả năng nhận diện sai phạm của mô hình. Thêm nữa, theo nghiên cứu của Hoàng Khánh và Trần Thị Thu
Hiền (2015) sau khi bổ sung biến DA có được mô hình có kết quả nhận diện cao hơn mô hình gốc đối với các công ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bởi vậy ta đưa thêm biến DA này để tìm kiếm một kết quả cao hơn đối với ViệtNam.
Như vậy mô hình nhận diện gian lận các công ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2013 đến 2015 có 6 biến: GMI, SGI, SGAI, DSRI, TATA, DA.
Bảng 2.2: Danh sách các biến đầu vào đƣợc xem xét
STT Biến độc lập Mô tả
1 GMI Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)
2 SGI Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (Sales Growth Index) 3 SGAI Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (Sales, general
and administrative expense Index)
4 DSRI Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần (Days Sales in Receivables Index)
5 TATA Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản (Total Accruals to Total Assets)
6 DA Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (Discretionary Accruals)
Nguồn: Thống kê của tác giả
Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)
(Doanhthut−1–Giávốonhàngbánt−1)/Doanhthut−1 GMI =
(Doanhthut−Giávốonhàngbánt)⁄Doanhthut
GMI là tỷ số lợi nhuận biên giữa năm t chưa kiểm toán và năm t-1 đã kiểm toán. GMI<1 nghĩa là lợi nhuận biên đang giảm, đây được cho là một dấu hiệu tiêu cực về triển vọng tăng trưởng của công ty. Khi đó công ty sẽ có nhiều khả năng gian lận để che dấu tình hình thực tại. Bởi vậy, GMI được kỳ vọng sẽ có quan hệ thuận chiều với khả năng sai phạm báo cáo tàichính.
Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (Sales Growth Index)
Doanh thut SGI =
Doanh thut−1
Việc tăng trưởng doanh thu bất thường có thể là một trong các dấu hiệu sai phạm nếu xem xét trên khía cạnh hai động cơ như sau: Thứ nhất, bóp méo doanh thu
nhằm tạo ra một kết quả đẹp, phù hợp với mục tiêu đề ra sẽ thu hút các nhà đầu tư. Thứ hai, nếu doanh thu giảm công ty có thể đối mặt với giảm giá cổ phiếu trên thị trường.
Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (Sales, general and administrative expense Index)
Chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệpt ⁄Doanh thut SAGI =
Chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệpt−1⁄Doanh thut−1
SGAI được tính bằng cách sự thay đổi của tỷ số chi phí bán hàng quản lý doanh nghiệp trên tổng doanh thu giữa năm t và năm t-1. Nếu SGAI>1 có nghĩa chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp đang tăng lên so với doanh thu, điều này có thể là một dấu hiệu của sai phạm.
Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần (Days Sales in Receivables Index)
Các khoảng phải thut ⁄Doanh thut
DSRI =
Các khoảng phải thut -1 ⁄Doanh thut-1
Chỉ số DSRI so sánh sự thay đổi các khoản phải thu trên doanh thu giữa năm t chưa kiểm toán và năm t-1 đã kiểm toán. Trong trường hợp không có sự thay đổi về chính sách tín dụng thương mại, chỉ số này sẽ tăng hoặc giảm dưới dạng tuyến tính.Sự gia tăng không chỉ dựa trên kế toán ghi nhận bán hàng ủy thác mà còn phụ thuộc vào việc phát sinh các tài khoản vãng lai của các công ty liên doanh, liên kết. Theo Beneish, một sự gia tăng bất thường tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu hoặc là do công ty đã thay đổi chính sách tín dụng thương mại hoặc là một dấu hiệu của sai phạm báo cáo tài chính doanhnghiệp.
Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản (Total Accruals to Total Assets)
Thu nhậpt − Dòng tiền từ hoạt động kinh doanht TATA =
Tổng tài sảnt
TATA được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản. Theo Beneish, các khoản kế toán dồn tích càng lớn thì khả năng sai phạm càngcao.
Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (Discretionary Accruals)