Người thực hiện Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
Nhân viên 37,9 39,2 40,5 Nhà quản lý 39,8 38,3 35,8 CSH/Nhà lãnh đạo 22,2 19,9 20,8
Khác 0.1 2,6 2,9
(Nguồn: ACFE, (2019))
Các KTV đều đồng ý rằng hầu hết các gian lận trên BCTC thường liên quan đến cấp quản lý cấp cao và Ban Giám đốc trong công ty một cách trực tiếp hay gián tiếp. Tuy nhiên, chủ sở hữu của công ty nếu thực hiện hành vi gian lận thì lại là người gây tổn thất nặng nề nhất. Hình thức gian lận mà các chủ sở hữu thường thực hiện chính là gian lận trên BCTC. Vụ gian lận tài chính nổi tiếng thế giới cào năm 2001-2002 của Enron và World là một ví dụ điển hình cho hình thức gian lận này.
Bảng 2.3: Tổn thất do gian lận
(Đơn vị: USD)
Người thực hiện Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
Nhân viên 85.000 68.000 70.000 Nhà quản lý 230.000 168.000 115.000 CSH/Nhà lãnh đạo 680.000 446.000 580.000 Khác 0 120.000 180.000 (Nguồn: ACFE, (2019))
2.3.3. Phương thức thực hiện gian lận trên BCTC
Thứ nhất, che giấu công nợ và chi phí: Che giấu công nợ đưa đến giảm chi phí là một trong những kỹ thuật gian lận phổ biến trên BCTC nhằm mục đích khai khống lợi nhuận. Khi đó, lợi nhuận trước thuế sẽ tăng tương ứng với số chi phí hay công nợ bị che giấu. Đây là phương pháp dễ thực hiện và khó bị phát hiện vì thường không để lại dấu vết. Có ba phương pháp chính thực hiện giấu gian lận và chi phí:
- Không ghi nhận công nợ và chi phí, đặc biệt không lập đầy đủ các khoản dự phòng;
- Vốn hoá chi phí;
- Không ghi nhận hàng bán trả lại - các khoản giảm trừ và không trích trước chi phí bảo hành.
Thứ hai, ghi nhận doanh thu không có thật hay khai khống doanh thu: Là việc ghi nhận vào sổ sách một nghiệp vụ bán hàng hoá hay cung cấp dịch vụ không có thực. Kỹ thuật thường sử dụng là tạo ra các khách hàng giả mạo thông qua lập chứng từ giả mạo nhưng hàng hóa không được giao và đầu niên độ sau sẽ lập bút toán hàng bán bị trả lại. Khai cao doanh thu còn được thực hiện thông qua việc cố ý ghi tăng các nhân tố trên hóa đơn như số lượng, giá bán… hoặc ghi nhận doanh thu khi các điều kiện giao hàng chưa hoàn tất, chưa chuyển quyền sở hữu và chuyển rủi ro đối với hàng hoá - dịch vụ được bán.
Thứ ba, giá trị tài sản không phù hợp: Các khoản mục kế toán, bao gồm cả các khoản phải thu, hàng tồn kho và đầu tư dài hạn, thường bị bóp méo, ví dụ như gạch bỏ hàng tồn kho lỗi thời, tăng các khoản phải thu hoặc nâng cao giá trị tài sản bằng cách sử dụng đánh giá lại.
Thứ tư, không khai báo đầy đủ thông tin: Việc không khai báo đầy đủ các thông tin nhằm hạn chế khả năng phân tích của người sử dụng BCTC. Các thông tin thường không đựợc khai báo đầy đủ trong thuyết minh như nợ tiềm tàng, các sự kiện phát sinh sau ngày khóa sổ kế toán, thông tin về bên có liên quan, các những thay đổi về chính sách Kế toán.
Thứ năm, ghi nhận sai niên độ: ghi nhận lợi nhuận hoặc chi phí vào một thời điểm hoạch toán không chính xác để bóp méo thu nhập ròng.
2.4. Vận dụng các tỷ số tài chính để dự đoán tình hình tài chính của DN
Phân tích tỷ số tài chính là việc sử dụng những kỹ thuật khác nhau để phân tích các BCTC của DN để nắm bắt được tình hình tài chính thực tế của DN, qua đó đề ra kế hoạch sản xuất kinh doanh có hiệu quả nhất.
Các tỷ số tài chính có thể chia thành 5 nhóm: nhóm tỷ số về đòn bẩy tài chính (leverage), khả năng sinh lời (profitability), cấu thành tài sản (asset composition), thanh khoản (liquidity), vòng quay vốn (capital turnover).
Đòn bẩy tài chính:
Đòn bẩy tài chính =
Là tỷ lệ giữa tổng các khoản nợ trên tổng nguồn vốn hay cũng chính là tổng các khoản nợ trên tổng tài sản. Đòn bẩy tài chính sẽ rất lớn trong các DN có tỷ trọng nợ phải trả cao hơn tỷ trọng của vốn chủ sở hữu. Ngược lại, đòn bẩy tài chính sẽ thấp khi tỷ trọng nợ phải trả nhỏ hơn tỷ trọng của vốn chủ sở hữu. Đòn bẩy tài chính vừa là một công cụ thúc đẩy lợi nhuận sau thuế trên một đồng vốn chủ sở hữu, vừa là một công cụ kìm hãm sự gia tăng đó. Sự thành công hay thất bại này tuỳ thuộc vào sự khôn ngoan hay khờ dại khi lựa chọn cơ cấu tài chính.
Khả năng sinh lời:
Khả năng sinh lời =
Được tính toán bằng tỷ lệ giữa lợi nhuận ròng và doanh thu. Tỷ số sinh lời là tỷ số tài chính được sử dụng như một kỹ thuật đánh giá để ước lượng khả năng sinh công ty tạo lợi nhuận (Alkhatib and Marji, 2012). Lợi nhuận càng thấp có khả năng là động cơ khiến tổ chức thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận bằng việc khai khống doanh thu hoặc che dấu chi phí.
Cấu thành tài sản:
hoặc
Biến này đo lường theo hai cách: khoản phải thu trên doanh thu hoặc hàng tồn kho chia tổng tài sản. Beasley (1999) khẳng định rằng tài khoản hàng tồn kho và khoản phải thu là hai biến rất quan trọng trong việc xác định rủi ro gian lận và cả hai thường bị công bố sai lệch trên BCTC. Những biến này được kỳ vọng có giá trị cao càng tốt trong DN, tuy nhiên giá trị càng cao thì khả năng xảy ra khai khống
trên các tài khoản càng lớn, dẫn tới nguy cơ gian lận càng cao.
Hệ số thanh khoản hiện hành:
Hệ số thanh khoản hiện hành =
Tính thanh khoản được đo lường bằng tỷ số giữa tài sản ngắn hạn chia cho nợ ngắn hạn. Thông thường, hệ số này thấp (đặc biệt là khi < 1) thể hiện khả năng trả nợ của DN là yếu, là dấu hiệu báo hiệu khó khăn tiềm ẩn về tài chính mà DN có thể gặp phải. Vì vậy tỷ số được kỳ vọng càng cao càng tốt, đây cũng là động cơ dẫn tới việc thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận của mình.
Vòng quay vốn:
Vòng quay vốn =
Vòng quay vốn được đo lường bởi doanh thu chia tổng tài sản thể hiện khả năng tạo ra doanh thu trên một đơn vị tài sản của DN.
Ưu điểm của phân tích tỷ số tài chính:
- Đánh giá hiệu quả và hiệu năng hoạt động kinh doanh của công ty.
- Các tỷ số về cơ cấu tài chính: phản ánh mức độ mà DN dùng nợ vay để sinh lời hay phản ánh mức độ tự chủ tài chính của DN.
- Đánh giá hiệu năng sử dụng các tài nguyên của công ty.
- Hướng dẫn dự báo và lập kế hoạch hoạt động sản xuất kinh doanh; ra quyết định đầu tư tài trợ vốn; đối phó với thị trường tài chính xác định rủi ro và lợi nhuận.
Nhược điểm của phân tích tỷ số tài chính:
- Không nhận ra những BCTC không chính xác. - Yếu tố thời gian chưa được đề cập.
- Khó kết luận tình hình tài chính tốt hay xấu.
- Không thể hoạch định khả thi đối với những DN hoạt động đa lĩnh vực, hay phản ánh hiệu năng quản trị của DN.
2.5. Mô hình Nghiên cứu đề xuất vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score
Hành vi gian lận BCTC trong hoạt động quản trị lợi nhuận được dự báo bởi việc kết hợp sử dụng hai mô hình đã nghiên cứu trước: Chỉ số Z-score và mô hình Beneish M-score. Chỉ số Z-score được xây dựng bởi Altman E.I (1968) cảnh báo khả năng xảy ra rủi ro khủng hoảng tài chính hoặc nguy cơ phá sản sớm đưa ra dấu hiệu của hành vi gian lận trong tổ chức. Trong khi đó, mô hình Beneish M-score (Beneish 1999) cũng gần tương tự như Z-score, tuy nhiên mô hình dự đoán khả năng phát hiện sai sót trọng yếu trong BCTC. Chính vì vậy, sử dụng kết hợp hai mô hình gian lận CTC có thể xác định được các công ty có gian lận với độ tin cậy 95%. (Razali and Arshad, 2014).
2.5.1. Chỉ số Z-score (Altman E.I, 1968)
Z-score là hệ số nguy cơ phá sản. Hệ số này được dùng để dự đoán khả năng phá sản của một công ty trong hai năm sắp tới hoặc để dự đoán khả năng một công ty vỡ nợ. Mô hình Altman Z-score là kết quả thực nghiệm trên 66 DN sản xuất từ năm 1946 - 1965 (trong đó 33 DN phá sản và 33 DN không phá sản), là chỉ số kết hợp 5 tỷ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau. Sau khi kiểm tra lại với 25 DN khác cũng cho xác suất đúng 96% (thực tế 24 DN phá sản, 1 DN không phá sản). Theo Altman E.I (2000), mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm (94% với 1 năm và 2 năm là 72%). Ban đầu, chỉ số Z được ứng dụng cho các DN sản xuất đã cổ phần hóa sau đó đã phát triển thêm chỉ số Z’ và Z” để áp dụng rộng cho các loại hình DN khác. Theo tác giả Hay Sinh (2013), chỉ số Z-score của Altman E.I (1968) đã dự đoán chính xác 66% DN bị phá sản và 78% DN không bị phá sản trước đó 1 năm. Có thể thấy, Z-score của Altman là một trong những mô hình hiệu quả nhất trong dự báo phá sản được sử dụng trong nghiên cứu của nhiều tác giả trong suốt 45 năm qua. Mô hình đã phát triển để ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau cũng như các công ty chứng khoán, ngân hàng với các chỉ số Z, Z’ và Z”. Và Z- score có thể được áp dụng cho nền kinh tế hiện đại để dự đoán một, hai và ba năm trước khi phá sản nhờ tính đơn giản và độ chính xác tương đối của nó. Grice và Ingram (2001) kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Altman Z-score trong dự báo
nguy cơ phá sản của các DN. Nghiên cứu này chỉ ra rằng, độ chính xác khi áp dụng chỉ số Z-score để dự báo nguy cơ phá sản của DN là 57,6% so với 83,5% được chứng minh bởi Altman (1968). Bên cạnh đó, độ chính xác trong dự báo khả năng phá sản của DN sản xuất cao hơn DN phi sản xuất; 69,1% so với 57,8% khi sử dụng chỉ số Z-score cổ điển. Do đó, ứng dụng mô hình Altman Z-score điều chỉnh Z’’- score để đánh giá nguy cơ phá sản của các DN phi sản xuất đã được đề xuất. Chỉ số