7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
1.3.1. Kỹ thuật nhận diện gian lận
Nhận diện gian lận được xem là bước tiền đề, là cơ sở cho việc phát hiện gian lận vì thơng qua q trình này, KTV có thể đặt ra các nghi ngờ, các phán đoán về gian lận và khoanh vùng gian lận có thể xảy ra trên BCTC, từ đó tiếp tục đi sâu tìm hiểu và áp dụng các thủ tục kiểm tốn để phát hiện chính xác gian lận.
Việc nhận diện gian lận chủ yếu thơng qua các thủ tục phân tích. Chuẩn mực kiểm tốn Việt Nam số 520 trình bày rõ quy trình phân tích trong kiểm tốn báo cáo tài chính là việc phân tích các số liệu, thơng tin, các tỷ suất quan trọng, qua đó tìm ra những xu hướng, biến động và tìm ra những mối quan hệ có mâu thuẫn với các thơng tin khác hoặc có sự chênh lệch lớn so với giá trị đã dự kiến.
Cơng cụ phân tích có hiệu quả cả trong q trình nhận diện và phát hiện gian lận. Nói riêng về phân tích để nhận diện gian lận, có thể kể đến những loại phân tích sau:
a. Phân tích tỷ suất và xu hướng
Phân tích tỷ suất là việc tính tốn các tỷ suất tài chính từ số liệu trên BCTC của DN, từ đó đưa ra các nhận xét, phán đốn hoặc kết luận. Có hàng loạt các tỷ suất hữu ích đối với KTV như hệ thống tỷ suất đánh giá khả năng thanh toán, khả năng sinh lời, tỷ suất nợ, tỷ suất số vòng quay của các loại tài sản..v..v..[4]
Phân tích xu hướng là q trình phân tích để tìm hiểu sự biến động của các chỉ tiêu trên BCTC, có thể là biến động giữa năm nay và năm trước hoặc biến động qua nhiều năm, biến động các chỉ tiêu của DN so với các chỉ tiêu của hệ thống DN cùng ngành…[4]
Phân tích tỷ suất hoặc xu hướng hoặc kết hợp giữa phân tích tỷ suất và xu hướng đều rất hữu ích trong việc nhận diện gian lận. Kết quả phân tích nếu chỉ ra những bất thường, mâu thuẫn hoặc chênh lệch lớn so với giá trị đã dự kiến đều khiến các KTV phải lưu ý, đặt nghi ngờ về khả năng có gian lận xảy ra và từ đó có cơ sở cũng như định hướng để khoanh vùng và đi sâu tìm kiếm, phát hiện gian lận.
b. Phân tích các yếu tố bên ngồi và bên trong ảnh hưởng đến Doanh nghiệp
Loại hình phân tích thứ 2 được sử dụng trong nhận diện gian lận chính là phân tích các yếu tố bên ngoài và bên trong ảnh hưởng đến DN. Nếu phân tích tỷ suất và xu hướng thuộc dạng phân tích thơng tin tài chính thì đây được gọi là phân tích thơng tin phi tài chính.
Khi thực hiện kiểm tốn BCTC, KTV phải có những hiểu biết cần thiết, đầy đủ về bản thân khách hàng, về mơi trường hoạt động và tình hình kinh doanh nhằm đánh giá và phân tích được các sự kiện, nghiệp vụ và thực tiễn hoạt động của đơn vị, đưa ra các xét đốn chun mơn, lập kế hoạch và thực hiện công việc một cách hiệu quả. Đặc biệt đối với gian lận BCTC, phân tích sơ bộ mơi trường kinh doanh sẽ giúp KTV phán đốn và nhận diện được gian lận có thể phát sinh như thế nào và được thực hiện, che giấu ra sao, kèm theo đó là sự dễ dàng hơn trong việc đánh giá các bằng chứng kiểm toán.
Mức độ hiểu biết về đơn vị của KTV không nhất thiết phải như BGĐ của đơn vị được kiểm toán, nhưng vẫn phải nắm được đầy đủ những thông tin quan trọng và cần thiết các nhân tố bên ngồi và bên trong có ảnh hưởng đến đơn vị.
Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 310 “Hiểu biết về tình hình kinh doanh” có giới thiệu những nhân tố bên ngoài ảnh hưởng đến đơn vị, bao gồm: tình hình kinh tế, mơi trường và lĩnh vực hoạt động, yếu tố luật pháp.
Trên thực tế, có nhiều cách khác nhau để xác định các nhân tố ảnh hưởng và việc sử dụng các mơ hình phân tích được xem là phương án hữu hiệu. Hiện nay, có nhiều mơ hình được sử dụng để phân tích các yếu tố bên ngồi và bên trong ảnh hưởng đến Doanh nghiệp. Trong đó, tác giả nhận thấy mơ hình phân tích SWOT được cho là mơ hình đơn giản nhưng khả năng ứng dụng cao, nhằm giúp KTV có thêm một cơng cụ hỗ trợ đắc lực trong việc phán đoán và nhận dạng gian lận trên BCTC.
Vào những năm 1960 đến năm 1970, Viện Nghiên cứu Standford, Menlo Park, California đã tiến hành một cuộc khảo sát tại hơn 500 cơng ty có doanh thu cao nhất do Tạp chí Fortune bình chọn, nhằm mục đích tìm ra ngun nhân vì sao nhiều công ty thất bại trong việc thực hiện kế hoạch. Nhóm nghiên cứu gồm các nhà kinh tế học Marion Dosher, Ts. Otis Benepe, Albert Humphrey, Robert F. Stewart và Birger Lie đã đưa ra "Mơ hình phân tích SWOT" nhằm mục đích tìm hiểu q trình lập kế hoạch của doanh nghiệp, tìm ra giải pháp giúp các nhà lãnh đạo đồng thuận và tiếp tục thực hiện việc hoạch định, thay đổi cung cách quản lý.
Cơng trình nghiên cứu này được thực hiện trong 9 năm, với hơn 5.000 nhân viên làm việc cật lực để hoàn thành bản thu thập ý kiến gồm 250 nội dung thực hiện trên 1.100 công ty, đơn vị. Kết thúc, nhóm nghiên cứu này đã tìm ra 7 vấn đề chính trong việc tổ chức, điều hành doanh nghiệp hiệu quả. Đã xác định ra "Chuỗi lơgíc", hạt nhân của hệ thống như sau:Values (Giá trị); Appraise (Đánh giá); Motivation (Động cơ); Search (Tìm kiếm); Select (Lựa chọn); Programme (Lập chương trình); Act (Hành động); Monitor and repeat steps 1, 2 and 3 (Giám sát và lặp lại các bước 1, 2 và 3).
Nhóm nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Standford cho rằng, nên bắt đầu bước thứ nhất bằng cách yêu cầu đánh giá ưu điểm và nhược điểm của doanh nghiệp. Lãnh đạo doanh nghiệp nên bắt đầu hệ thống này bằng cách tự đặt câu
hỏi về những điều "tốt" và "xấu" cho hiện tại và tương lai. Những điều "tốt" ở hiện tại là "Những điều hài lòng" (Satisfactory), và những điều "tốt" trong tương lai được gọi là "Cơ hội" (Opportunity); những điều "xấu" ở hiện tại là "Sai lầm" (Fault) và những điều "xấu" trong tương lai là "Nguy cơ" (Threat). Công việc này được gọi là phân tích SOFT. Năm 1964, nhóm nghiên cứu quyết định đổi chữ F thành chữ W và từ đó SOFT đã chính thức được đổi thành SWOT. [38]
SWOT viết tắt cho các từ:
S: Strength - Điểm mạnh, ưu thế
W: Weakness - Điểm yếu, điểm khiếm khuyết O: Opportunity - Cơ hội, thời cơ
T: Threat - Mối đe dọa, hiểm họa SWOT tập trung vào hai lĩnh vực:
- Nội tại hay trong phạm vi công ty, DN (S điểm mạnh và W điểm yếu). - Bên ngồi cơng ty, DN (O cơ hội và T mối đe dọa)
Đứng trên góc độ kiểm tốn viên, 4 yếu tố của mơ hình SWOT được phân tích như sau:
Điểm mạnh
Điểm mạnh là những tố chất nổi trội xác thực và rõ ràng. Bao gồm:
- Trình độ chun mơn, kỹ năng, kinh nghiệm của BGĐ, Kế toán trưởng, các nhân viên…
- DN có mối quan hệ rộng và vững chắc với các cá nhân, tổ chức bên ngồi.
- Nhân viên có trách nhiệm, sự tận tâm và niềm đam mê công việc, có khả năng phản ứng nhanh và nhạy bén với công việc.
- Chiến lược kinh doanh hiệu quả. - Nguồn tài chính ổn định.
- Khả năng cạnh tranh cao. - Thương hiệu mạnh.
- Có dây chuyền sản xuất hiện đại và cơng nghệ cao. - Có quy mơ, địa bàn hoạt động rộng..v..v..
Điểm yếu
Đối với điểm yếu, KTV nên xét đến những yếu tố trái ngược với điểm mạnh đã nêu, như:
- BGĐ và các nhân viên thiếu kinh nghiệm, khả năng chuyên môn . - DN hạn chế về các mối quan hệ.
- Khơng có một chiến lược kinh doanh cụ thể và hiệu quả. - Đang nợ quá nhiều..v..v…
Cơ hội
Cơ hội (đánh giá một cách lạc quan), là những sự việc bên ngồi khơng thể kiểm sốt được, chúng có thể là những địn bẩy tiềm năng mang lại nhiều cơ hội thành công, bao gồm:
- Các xu hướng triển vọng.
- Nền kinh tế phát triển hoặc vượt qua khủng hoảng, thị trường đang được mở rộng.
- Một dự án đầy hứa hẹn được giao phó. - Có một lượng lớn khách hàng tiềm năng. - Có thể đa dạng hóa sản phẩm..v…v..
Thách thức
Thách thức (các trở ngại), là những yếu tố gây ra các tác động tiêu cực cho sự nghiệp, mức độ ảnh hưởng của chúng còn tùy thuộc vào những hành động ứng biến. Các thách thức hay gặp là:
- Giá cả đầu vào có thể tăng nhanh.
- Thị trường thay đổi theo chiều hướng bất lợi.
- Sự thay đổi nhanh chóng của tỷ giá và các chính sách liên quan..v…v…
c. Thuật toán kết hợp 3 chỉ số Z – Score, P – Score, M – Score
Như đã trình bày trong phần tổng quan tài liệu nghiên cứu, việc ứng dụng thuật toán kết hợp các chỉ số Z - Score , P - Score, M - Score được đề xuất bởi tác giả Igor Pustylnick (2009) mang đến độ chính xác cao trong việc dự đốn khả năng BCTC có thao túng/ gian lận.
Giới thiệu cơng thức tính tốn các chỉ số Z - Score, P - Score, M - Score và thuật toán kết hợp 3 chỉ số
i. Chỉ số Z-Score
Theo tác giả các chỉ số dự đốn nguy cơ phá sản tại DN có mối liên hệ với khả năng DN thực hiện các thủ thuật gian lận trên BCTC. Chỉ số Z - Score do Giáo Sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại Học New York thiết lập, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số luợng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z này được phát minh tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao.
Mơ hình Z-Score đã sử dụng kỹ thuật phân tích đa biến – trong lĩnh vực phân tích chỉ số và xếp hạng phá sản được thực hiện bởi Beaver 1967. Sau khi cân nhắc kỹ lưỡng bản chất của vấn đề và mục đích phân tích, Altman đã chọn phương pháp phân tích đa biệt thức (MDA – Multiple Discriminant Analysis). Mặc dù không được phổ biến như phương pháp phân tích hồi quy (regression analysis), MDA được sử dụng trong nhiều nghiên cứu từ khi được áp dụng đầu tiên ở thập kỷ 30 của thế kỷ 20. Suốt những năm trước, MDA được sử dụng chủ yếu trong sinh vật học và khoa học nghiên cứu hành vi.
Trong những năm gần đây, kỹ thuật này được sử dụng ngày càng phổ biến trong giới học thuật cũng như trong thực tiễn. Altman đã thực hiện cơng trình nghiên cứu của mình dựa trên mẫu ban đầu là 66 công ty với 33 cơng ty ở mỗi nhóm: Nhóm phá sản (nhóm 1) là những công ty đã nộp đơn phá sản theo chương 10 của Luật Phá Sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946 đến 1965; nhóm khơng phá sản (nhóm 2) bao gồm một mẫu ghép đôi các công ty được chọn từ cơ sở phân loại ngẫu nhiên và chịu một số ràng buộc nhất định về giá trị tài sản, các cơng ty trong nhóm 2 vẫn còn hoạt động trong thời gian phân tích. Đối với mẫu thử đầu tiên, dữ liệu được xây dựng từ các dữ liệu báo cáo tài chính kỳ hạn 1 năm báo cáo trước khi phá sản. Dữa liệu được xây dựng từ sổ tay ngành của tổ chức Moody và từ các báo cáo được chọn lọc hằng năm. Thời gian chết trung bình của các BCTC là 7 tháng rưỡi (thời gian giữa kết thúc năm và hoàn thành báo cáo – lead time). Trong các nghiên cứu trước, một danh sách gồm 22 chỉ số hữu ích được thu thập để đánh giá được chia thành 5 nhóm: nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số lợi nhuận, nhóm chỉ số địn bẩy, nhóm chỉ số khả năng thanh tốn và nhóm chỉ số hoạt động. Từ danh sách 22 chỉ số này, 5 chỉ số đã được chọn vì chúng đã thể hiện tốt nhất trong việc liên kết dự đoán phá sản công ty. Các chỉ số này không bao gồm tất cả các biến số quan trọng nhất được đo lường một cách độc lập. Để đạt được tập hợp các biến số cuối cùng, các thủ tục sau đã được sử dụng: (1) quan sát mức ý nghĩa thống kê của các chức năng thay thế khác nhau, bao gồm việc xác định phần đóng góp tương đối của các biến số độc lập; (2) đánh giá sự tương quan giữa các biến số có liên quan; (3) quan sát độ chính xác về mặt dự báo của các tập hợp biến; và (4) đánh giá của các chuyên gia.[11]
Chỉ số Z - Score được tính tốn bởi cơng thức sau – đây là dạng thể hiện tiện nghi hơn của mơ hình gốc giành cho nhóm các công ty đại chúng.
5 4 3 2 1 1,4* 3,3* 0,6* 1,0* * 2 , 1 X X X X X Z , trong đó:
Bảng 1.2. Bảng đo lường các biến trong cơng thức Z – Score
Tên biến Đo lường
X1 Vốn lưu động/Tổng tài sản
X2 Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản X3 Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản X4 Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Tổng nợ X5 Doanh thu thuần/Tổng tài sản
Sau q trình tính tốn chỉ số này ở các công ty đại chúng cho thấy giá trị càng thấp dưới mức điểm 2,99 thì tình hình tài chính của DN nằm trong vùng báo động và dưới mức 1,81 là nằm trong vùng nguy hiểm. Một khi tình hình tài chính của DN gặp vấn đề thì nó sẽ thể hiện ngay trên BCTC, BCKQHĐKD, BCLCTT và điều này sẽ bị các nhà đầu tư và các bên liên quan phát hiện thơng qua việc tính tốn và phân tích các chỉ số tài chính. Do đó, buộc các DN phải thực hiện các thủ thuật gian lận để che giấu những vấn đề liên quan đến tình hình tài chính làm cho BCTC đẹp hơn.
Sau khi xây dựng mơ hình, Altman đã tiến hành thử nghiệm nhiều lần dựa trên các mẫu công ty khác nhau trong khoản thời gian hơn 30 năm và kết luận rằng mơ hình vẫn giữ được độ chính xác cao mặc dù được thiết lập từ năm 1968. [11]
ii. Chỉ số P-Score
Chỉ số Z – Score của Altman được thiết lập để đánh giá tình hình tài chính tại doanh nghiệp. Vì thế hai chỉ tiêu quan trong được sử dụng trong việc tích tốn là: Vốn lưu động, và doanh thu thuần, những chỉ tiêu này được thể hiện rõ ràng trên BCĐKT, BCKQHĐKD của một doanh nghiệp trong kỳ. Chỉ số P -Score được tính tốn dựa trên Cơng thức tính tốn chỉ số Z - Score của Altman, công thức bổ sung này xem xét đến tính thực tế và phản ánh tốt hơn
những động thái của những sự thay đổi trong các khu vực có xảy ra gian lận nhiều nhất [23]
Chỉ số P - Score được tính bởi cơng thức sau:
5 4 3 2 1 1,4* 3,3* 0,6* 1,0* * 2 , 1 X X X X X P , trong đó:
Bảng 1.3. Bảng đo lường các biến trong công thức P –Score
Tên biến Đo lường
X1 Vốn chủ sở hữu /Tổng tài sản
X2 Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản X3 Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản X4 Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Tổng nợ X5 Doanh thu/Tổng tài sản
iii. Chỉ số M-Score được tính bởi cơng thức sau:
Chỉ số M - Score là kết quả của mơ hình nghiên cứu của Beneish (1999) trong việc dự đoán khả năng thao túng/ gian lận BCTC ở công ty niêm yết.
Nghiên cứu của Messod D. Beneish (1999) đã xây dựng mơ hình M – Score để phát hiện cơng ty có thao túng BCTC hay khơng. Các biến trong mơ hình được thiết kế nhằm nhận biết được những điểm khơng chính xác trong báo cáo tài chính xuất phát từ việc thao túng cũng như là các điều kiện tiên quyết có thể thúc đẩy cơng ty đi đến hành động gian lận như vậy. Kết quả cho thấy một mối quan hệ có hệ thống giữa khả năng xảy ra sai lệch với các biến trong báo cáo tài chính. Bằng chứng này phù hợp với mức độ hữu dụng của các dữ liệu kế toán trong việc phát hiện ra việc gian lận và đánh giá tính