4.1. Đo lƣờng khả năng bóp méo BCTC của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HNX, HOSE. chứng khoán HNX, HOSE.
Dựa theo công thức nghiên cứu của Beneish (1999) chúng tôi tiến hành thu thập các dữ liệu kế toán cần thiết và tính toán hệ số M – score để xem xét tổng quát tình trạng bóp méo BCTC của các công ty ở VN.
Sử dụng giá trị ngƣỡng (cut – off) là –1.78 khi chi phí của sai lầm loại I và loại II nằm giữa 1:20 và 1:30 (Beneish 1999a, bảng 5), chúng tôi đánh dấu các công ty có hệ số M – score lớn hơn –1.78 là những công ty có tiềm năng giận (có khả năng xảy ra gian lận BCTC trong năm hiện tại hoặc một vài năm tiếp theo), ngƣợc lại sẽ đƣợc đánh dấu không có tiềm năng gian lận. Kết quả đƣợc báo cáo ở bảng dƣới đây.
Bảng 3: Kết quả đo lường khả năng bóp méo thu nhập của các công ty niêm yết
Kết quả trình bày từ dữ liệu của 624 công ty niêm yết trên 2 sàn HOSE và HNX từ 2007 – 2012, do hạn chế về số liệu, tổng cộng thu đƣợc 2612 hệ số M – score theo năm. Nhìn chung qua các năm tỷ lệ số công ty đƣợc đánh dấu là có tiềm năng gian lận nhỏ hơn, nhƣng không đáng kể so với các công ty không đƣợc đánh dấu có tiềm năng gian lận (trung bình 57.04% so với 42.96%). Sự khác biệt gia tăng rõ rệt hơn vào giai đoạn 2011 –
2012, tỷ lệ số công ty đƣợc đánh dấu có tiềm năng gian lận giảm đi đáng kể (còn 40% và 30% trên toàn mẫu). Giá trị trung bình của hệ số M – score đối với những công ty không đƣợc đánh dấu có tiềm năng bóp méo thu nhập là –2.6995 và dao động từ -13.1586 đến –1.7804, ngƣợc lại các công ty đƣợc đánh dấu có tiềm năng bóp méo thì có giá trị hệ số M – score trung bình là –0.24 và các giá trị riêng rẽ biến động từ –1.77998 đến 21.55685. Lƣu ý các giá trị M – score tại vùng cực trị của chuỗi (giá trị max và min) có tần suất xuất hiện rất nhỏ so với những giá trị gần trung bình và trung vị của chuỗi. Sau khi có cái nhìn tổng quan về những chỉ báo của hệ số M – score cho các công ty ở Việt Nam, chúng tôi tiến hành xem xét sự phù hợp của việc sử dụng hệ số này. Từ một số nguồn thông tin đáng tin cậy về một số vụ việc gian lận BCTC cho các công ty niêm yết ở VN, chúng tôi sẽ tính toán hệ số M – score trƣớc và trong năm đƣợc cho là có gian lận thực tế. Nếu hệ số M – score chỉ báo đúng cho phần lớn các trƣờng hợp này, chúng ta sẽ có sự tin tƣởng lớn về mức độ phù hợp của mô hình áp dụng tại VN. Bảng 4 dƣới đây là một số trƣờng hợp gian lận thực tế ở Việt Nam và thời gian gian lận bị phát hiện và xem xét một vài trƣờng hợp điển hình ở Việt Nam.
Bảng 4: Một số trường hợp gian lận thực tế phù hợp với kết quả M – score ở Việt Nam
STT MÃ CK TÊN CT Năm gian lận bị công bố Năm đánh dấu gian lận
1 BTP CTCP Nhiệt điện Bà Rịa 2011 2009 2 TMP CTCP Thủy điện Thác Mơ 2011 2009 3 PTL CTCP Đầu tƣ Hạ tầng và Đô thị Dầu khí 2011 2010 4 DVD CTCP Dƣợc phẩm Viễn Đông 2009 2007
5 DBC CTCP Tập đoàn Dabaco 2012 2010
6 VKP CTCP Nhựa Tân Hóa 2011 2008
8 HAL CTCP Cồn Rƣợu Hà Nội 2008 – 2012 2012 9 TLH CTCP Tập đoàn Thép Tiến Lên 2010 2008
10 PJT CTCP Vận tải Xăng dầu Đƣờng thủy
Petrolimex 2010
11 BAS CTCT Basa 2010 2008
12 PVG CTCP Kinh doanh Khí hóa lỏng Miền Bắc 2010 2008 13 HJS CTCP Thủy điện Nậm Mu 2010 2010
14 DLR CTCP Địa ốc Đà Lạt 2010 2010
15 VSG CTCP Container Phía Nam 2010 2008 16 QCG Công ty Cổ phần Quốc Cƣờng Gia Lai 2008 – 2012
Công ty cổ phần Tập đoàn Thép Tiến Lên (TLH) công bố lợi nhuận ròng sau kiểm toán giảm gần 30%. Sau khi kiểm toán, chi phí tài chính của TLH tăng thêm 30,3 tỷ đồng do phải trích dự phòng giảm giá đầu tƣ chứng khoán dẫn đến lợi nhuận trƣớc thuế giảm một lƣợng tƣơng ứng.
Báo cáo tài chính năm 2010 của Công ty cổ phần Basa đã vốn hóa chi phí đi vay 1,04 tỷ đồng vào giá trị công trình xây dựng cơ bản, trong khi công trình này đã ngừng xây dựng trong năm 2010. Theo chuẩn mực kế toán số 16, chi phí này phải tạm ngừng vốn hóa và tính vào chi phí kinh doanh trong kỳ. Nếu thực hiện đúng, công ty sẽ gia tăng thêm khoản lỗ với số tiền tƣơng ứng đó.
Trƣờng hợp của CTCP Quốc Cƣờng Gia Lai (QCG) cũng đƣợc trình bày ở đây. Với mô hình M – score cho thấy, QCG bị đánh dấu là có tiềm năng bóp méo thu nhập. Trên thực tế, QCG thƣờng xuyên gặp các rắc rối về công bố báo cáo tài chính. Tháng 3/2013, QCG bất ngờ đính chính lãi ròng năm 2012 tăng gấp 3 lần so với thực tế vì sai sót kế toán, báo cáo tài chính hợp nhất tháng 9/2013 bị chênh lệch 7.2 tỷ đồng giữa tài liệu giấy và tài liệu mềm gửi cho UBCKNN và cổng thông tin điện tử,… Tuy nhiên, về mặt pháp lí QCG vẫn không bị khép tội gian lận báo cáo tài chính.
Qua một số trƣờng hợp gian lận BCTC điển hình trong thời gian qua tại Việt Nam, chúng tôi có một cơ sở vững chắc để sử dụng hệ số này cho phần tiếp theo. Đây cũng là một hạn
chế của bài nghiên cứu, bởi vì Việt Nam hiện tại chƣa có nguồn công bố chính thức dữ liệu về các công ty bóp méo thu nhập, hoặc có 1 tổ chức đứng ra thực hiện Việt Nam kể cả UBCKNN. Do vậy, chúng tôi không thể hồi quy ra các hệ số mà có thể sẽ hợp lý hơn cho trƣờng hợp Việt Nam. Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi chấp nhận và cũng đã kiểm chứng trên cơ sở dữ liệu thực tế, do đó có cơ sở để tin tƣởng mô hình này phù hợp.
4.2. Mối quan hệ M – score với tỷ suất sinh lợi:
Bảng 5 so sánh tỷ suất sinh lợi hàng năm giữa các công ty có tiềm năng gian lận và các công ty không (Đánh dấu và Không đánh dấu).
Bảng 5: Kết quả đo lường tỷ suất sinh lợi hàng năm giữa các công ty đánh dấu có tiềm năng gian lận và các công ty không đánh dấu.
Nhƣ có thể thấy trong bảng 5, trong toàn thời gian mẫu , các công ty bị đánh dấu tạo ra tỷ suất sinh lợi hàng năm trung bình là –5.2%, trong khi đó các công ty không bị đánh dấu tạo ra tỷ suất sinh lợi âm nhƣng nhỏ hơn -2.4%. Tính trên trung bình đầu tƣ vào các công ty không bị đánh dấu sẽ thu đƣợc tỷ suất sinh lợi 2.8% nhiều hơn so với đầu tƣ vào các công ty bị đánh dấu.
Bảng 5 cũng so sánh tỷ suất sinh lợi hàng năm giữa các công ty bị đánh dấu và không bị đánh dấu. Ta thấy rằng tỷ suất sinh lợi trung bình hằng năm của các công ty trong giai đoạn nghiên cứu đều âm, tuy nhiên tỷ suất sinh lợi của các công ty bị đánh dấu có giá trị âm lớn hơn nhiều so với các công ty không bị đánh dấu, và âm lớn nhất trong năm 2011 ở
mức –13.2%. Mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi của 4/5 năm đều dƣơng. Đáng chú ý trƣờng hợp năm 2009, tỷ suất sinh lợi của các công ty không bị đánh dấu là -4.1% trong khi đó, tỷ suất sinh lợi của các công ty bị đánh dấu lại tạo ra tỷ suất sinh lợi dƣơng đáng kể nhất trong bảng kết quả trên 4.2%, chênh lệch là –8.3%.
Nhìn chung, bảng 5 đề xuất rằng hầu nhƣ các công ty đƣợc đánh giấu có tiềm năng gian lận sẽ tạo ra mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn.
4.3. Sự khác biệt giữa khả năng dự báo TSSL của M – score với các nhân tố khác
Nhƣ trong phần phƣơng pháp nghiên cứu có trình bày, nhóm tiến hành hồi quy biến tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo quy mô theo 4 biến: M – score, Accruals (biến kế toán dồn tích), Momentum (quán tính giá), LMVE (log của giá trị vốn hóa trị trƣờng) và BTM (tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng).
Đầu tiên, hệ số M – score và biến Accruals đã đƣợc trình bày ở phần trên. Để tính toán biến Momentum, chúng tôi áp dụng thủ thuật tính toán giống Jegadeesh và Titman (1993). Hai tác giả tính toán nhân tố quán tính giá bằng cách chia giá trung bình 10 tuần gần nhất của chứng khoán cho mức giá trung bình 52 tuần trƣớc đó. Jefadeesh và Titman (1993, 1995) đã tính toán đƣợc các tỷ suất sinh lợi dƣơng khi các chứng khoán đƣợc mua và bán dựa trên tỷ suất sinh lợi lịch sử. Các công ty với tỷ suất sinh lợi cao trong 3 đến 12 trong quá khứ sau đó sẽ tiếp tục thể hiện thành quả cao hơn so với các công ty có tỷ suất sinh lợi thấp hơn trong cùng giai đoạn. Grungdy và Martin (1998) sử dụng mô hình tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro 3 nhân tố Fama – French tính toán đƣợc lợi nhuận của các chiến lƣợc giao dích sử dụng quán tính giá là hơn 1.3% mỗi tháng, tính toán dựa trên các chứng khoán trên sàn NYSE và AMEX 1966 – 1995.
Đối với biến kế toán dồn tích – Accruals, sau khi loại bỏ 4 giá trị vƣợt quá xa so với giá trị trung bình (Accruals của TMC 2011= –1.83, LAF 2012 = –1.84, LBM 2012 = 1.83). Các giá trị còn lại chủ yếu tập trung quanh mức 0 +/- 0.5.
Hình 2: Đồ thị phân phối các biến số Accruals, M – score, BTM và Momentum
Trong toàn thời gian nghiên cứu các giá trị momentum lớn nhất chủ yếu tập trung vào khoảng thời gian 2009, đặc biệt, giá trị Momentum cao nhất là 5.103 thuộc về S96, nghĩa là nhà đầu tƣ có thể kiếm đƣợc tỷ suất sinh lợi gấp 5 lần trong thời gian nắm giữa là 12 tháng, tiếp theo sau đó là các mã S91, SJM, MIC, VC3, SDD, VIS, SNG với giá trị Momentum gần 3. Chúng tôi cũng sẽ loại bỏ những quan sát có giá trị bất thƣờng này. Đồ thị phân phối sau khi loại bỏ các quan sát bất thƣờng đƣợc trình bày ở trên.
Phần lớn các quan sát có giá trị Momentum cao nhất thuộc năm 2009, trong khi các giá trị thấp nhất tập trung vào năm 2008, thấp nhất là giá trị momentum của CMC năm 2008, các quan sát có giá trị trung bình là các momentum của giai đoạn 2010 – 2012, khi thị trƣờng bắt đầu ổn định hơn.
Tiếp theo, MVE là biến số có sự chênh lệch đặc biệt sâu sắc giữa các cổ phiếu có mức vốn hóa cao và các cổ phiếu còn lại. Xem đồ thị phân phối tuần suất của chuỗi gốc MVE, ta thấy rằng có khoảng 98% các quan sát trong mẫu nghiên cứu có giá trị MVE xoay quanh mức 2.5*10^7, chỉ có một số ít các công ty có giá trị vốn hóa rất cao, bỏ khá xa so với nhóm còn lại. Quan sát có giá trị MVE lớn nhất là đó là VNM 2011 – 2012, VIC 2010 – 2012.
Hình 3: Đồ thị phân phối biến MVE
Có hai lời giải thích hợp lý về vấn đề này. Thứ nhất, nhóm các công ty này có quy mô hoạt động rất lớn và do vậy số lƣợng cổ phần đang lƣu hành cũng rất lớn hơn so với những công ty còn lại, lấy ví dụ: số lƣợng cổ phần đang lƣu hành xét năm 2012 thì VNM đứng đầu thị trƣờng với 833955796 cổ phần thƣờng đang lƣu hành, và VIC đứng thứ 2 với 700462055 cổ phần thƣờng đang lƣu hành). Thứ hai, trong điều kiện nền kinh tế khó khăn ở Việt Nam, phần lớn các mã cổ phiếu điều xuống giá, tuy nhiên một số công ty trong tóp đầu, chất lƣợng sản phẩm và dịch vụ chất lƣợng, đáp ứng nhu cầu thị trƣờng và
cơ chế hoạt động hiệu quả vẫn có những kết quả hoạt động tốt. Điều đó làm cho giá cổ phiếu của những mã này, không những không giảm mà còn tăng lên và vẫn luôn ở top đầu tiên trong các CTCP niêm yết ở trị trƣờng Việt Nam. Để minh họa, chúng tôi trình bày đồ thị giá VNM và VIC từ 2/1/2008 đến 28/12/2012. Ta thấy rằng, dù một số giai đoạn giá có giảm, tuy nhiên xu hƣớng chung là đi lên, đặc biệt là giá của cổ phiếu VNM.
0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,000 90,000 250 500 750 1000 V IC V NM
Sau khi loại bỏ 13 quan sát quá dị biệt này, chúng tôi lấy logarit tự nhiên của chuỗi MVE để làm mƣợt dữ liệu và để phù hợp với các biến khác trong phƣơng trình hồi quy. Đồ thị phân phối của chuỗi LNMVE nhƣ sau:
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Series: LN_MVE_ Sample 1 1157 Observations 1157 Mean 4.751152 Median 4.564347 Maximum 9.126873 Minimum 0.993252 Std. Dev. 1.487011 Skewness 0.499105 Kurtosis 3.094324 Jarque-Bera 48.46473 Probability 0.000000
Cuối cùng, đồ thị phân phối của biến phụ thuộc, BHSAR đƣợc cho nhƣ dƣới đây, các giá trị xoay quanh mức 0 và khoảng biến động là +/- 1.3 (130%).
Hình 5: Đồ thị phân phối BHSAR
Tổng hợp lại, chúng tôi có bảng thống kê mô tả dƣới đây. Sau khi tính toán giá trị các biến của 234 công ty và loại bỏ một số trƣờng hợp có giá trị lệnh quá xa so với các giá trị còn lại trong chuỗi, mẫu dữ liệu thực hiện hồi quy gồm 1094 quan sát chéo theo năm từ 2008 – 2012.
Chú ý rằng, nhƣ những gì chúng tôi đã trình bày ở trên, các chuỗi dữ liệu đầu vào không tuân theo phân phối chuẩn; nhìn vào 3 cột cuối cùng của bảng thống kê mô tả, thấy rằng thống kê Jarque – Bera chỉ báo tất cả các chuỗi đều không phân phối chuẩn. Bởi vì, có quá nhiều công ty trong cùng một khung thời gian, cũng nhƣ nhiều năm. Tuy nhiên, kết quả hồi quy vẫn sẽ có ý nghĩa khi nó thỏa mãn các kiểm định lựa chọn mô hình.
Tiếp theo, chúng tôi trình bày ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến số. Đầu tiên, M – score và Accruals có mối tƣơng quan cao (hệ số tƣơng quan Pearson = 0.3320). Nhiều nhà nghiên cứu chỉ ra rằng quản trị lợi nhuận là một lý do quan trọng thể hiện sự khác biệt giữa kế toán dồn tích và dòng tiền. Do đó, có khả năng cả M – score và Accruals đều đo lƣờng bóp béo thu nhập. Thứ hai, mối tƣơng quan âm giữa M – score và BTM đề xuất rằng các công ty có xác suất khai tăng thu nhập (earnings overstatement) cao sẽ có BTM thấp. Thứ ba, mối quan hệ giữa M – score và MVE dƣơng và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% cho thấy các công ty có quy mô càng lớn thì khả năng bóp méo thu nhập càng cao.
Bảng 7: Ma trận tương quan giữa các biến số
Để hồi quy chéo mẫu các công ty mỗi năm từ 2008 – 2012, chúng tôi sử dụng hồi quy OLS thông thƣờng, nếu có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi chúng tôi sẽ thêm biến AR (độ trễ của biến phụ thuộc) hoặc sử dụng thủ thuật lặp; nếu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi chúng tôi sẽ ƣớc lƣợng lại mô hình bằng thủ thuật White và hồi quy có trọng số là độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc (về cách xử lý các hiện tƣợng này, xem thêm trong Giáo trình Kinh tế lƣợng, Khoa toán thống kê, ĐH kinh tế TP.HCM). Mô hình phù hợp cho hồi quy
phƣơng trình toàn thời gian là mô hình hiệu ứng cố định theo thời gian (Fixed effect panel data model). Kết quả hồi quy phƣơng trình (1) đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 8: Kết quả hồi quy tỷ suất sinh lợi BHSAR theo các biến chỉ báo tỷ suất sinh lợi tương lai
Kết quả hồi quy chỉ ra rằng trong toàn giai đoạn nghiên cứu, M – score và Accruals có tác động với mức độ lớn đến tỷ suất sinh lợi điều chỉnh, hệ số của M – score âm cho thấy các công ty có M – score cao (có tiềm năng bóp méo thu nhập) sẽ tạo ra một mức tỷ suất sinh lợi điều chỉnh âm. Ngƣợc lại, các accruals có tƣơng quan dƣơng với tỷ suất sinh lợi,