Mục tiêu của nghiên cứu kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Để đạt được mục tiêu này mô hình kinh tế lượng được lựa là mô hình hồi quy logistic. Mô hình hồi quy logistic được chọn bởi vì biến phụ thuộc có giá trị bằng 1 nếu có báo cáo tài chính
gian lận, bằng 0 cho báo cáo tài chính không có gian lận. Dữ liệu để phân tích hồi quy là một mẫu dữ liệu đối xứng bao gồm 50% công ty có và 50% công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính. Trong khi đó, khó có thể thể xác định được số công ty có gian lận trên báo cáo tài chính thực tế, điều này dẫn đến tỷ lệ công ty có gian lận trên báo cáo tài chính thực tế (so với giả định trong nghiên cứu này) thấp hơn 50%. Do đó, việc chọn lựa phù hợp một – một trong nghiên cứu này khác với chọn mẫu thuận tiện.
Kết quả phân tích khi dựa vào mẫu đối xứng để xây dựng mô hình dự đoán không phải là mục đích của nghiên cứu này và mô hình hồi quy logistic dựa trên mẫu đối xứng được sử dụng là để kiểm định giả thuyết đưa ra về mối quan hệ giữa các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Nghiên cứu này tương tự nghiên cứu trước của Beasley (1996) [13, tr.452].
Mô hình hồi quy logistic đề xuất là:
Y= α + βXij +ɛ (1)
Trong đó:
Y: biến giả đo lường gian lận, bằng 1 nếu công ty có gian lận trên báo cáo tài chính và bằng 0 nếu công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính.
α: Hằng số β: Hệ số hồi quy
j: Công ty thứ 1 đến thứ 70
Xij: Biến độc lập thứ i (1 đến 9) của công ty j (Bảng 3.1) ɛ: Phần dư
Công cụ xử lý dữ liệu thực hiện thống kê mô tả các biến, phân tích tương quan, nhận diện vấn đề đa cộng tuyến, kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, thực hiện hồi quy logistic, cũng như tính toán các kiểm định được thực hiện thông qua phần mềm SPSS 16.0.
Tóm lại, chương này đã đặt ra được giả thuyết nghiên cứu và các biến đo lường tương ứng với giả thuyết. Dữ liệu được thu thập gồm 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính có niêm yết cổ phiếu trên HOSE năm 2013. Phương pháp kiểm định và mô hình hồi quy logistics được đề xuất để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Ở chương tiếp theo, nghiên cứu sẽ trình bày kết quả và thảo luận kết quả nghiên cứu.
CHƢƠNG 4:
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ VÀ
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Một mẫu gồm 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính được chọn vào mẫu và được xử lý qua phần mềm SPSS 16.0. Với mục đích kiểm định giả thuyết đưa ra về ảnh hưởng của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Phần sau trình bày các kết quả phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu về thống kê mô tả các biến độc lập và kết quả kiểm định các giả thuyết thống kê đặt ra.
4.1. Thống kê mô tả các biến đo lƣờng yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận
Thống kê mô tả (giá trị trung bình, độ lệch chuẩn) và giá trị kiểm định (t-test, Wilcoxon Rank Sum test) cho các biến độc lập của mẫu gồm 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận báo cáo tài chính niêm yết cổ phiếu trên HOSE năm 2012 được trình bày ở Bảng 4.1 và Bảng 4.2.
Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Sự khác nhau của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận giữa hai nhóm có và không có gian lận là một cách giúp giải thích cho gian lận xảy ra. Nhưng kết quả thú vị là với dữ liệu thu thập ở Việt Nam, các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận của cả hai nhóm là không có khác biệt (Bảng 4.1). Cụ thể như giá trị trung bình (và độ lệch chuẩn) về chỉ số tăng trưởng doanh thu là 1.22 (1.04) của nhóm công ty có gian lận cao hơn của nhóm công ty không có gian lận (1.06; (0.52)), nhưng khác biệt này không có ý nghĩa thống kê (Kiểm định khác biệt giữa hai nhóm, t-test=0.8; p=0.43).
Bảng 4.1: Thống kê mô tả bảy biến độc lập đối với mẫu 35 công ty có và
35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính có niêm yết cổ phiếu trên HOSE năm 2013
Tên biến
Công ty gian lận (n=35)
Công ty không có
gian lận (n=35) Kiểm định t-test*
Kiểm định Wilcoxon Rank Sum Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình Độ lệch
chuẩn Giá trị T p_value Giá trị Z p_value
Tỷ lệ doanh thu trên tài sản 0.71 0.75 0.93 0.97 -1.04 0.30 -0.59 0.55 Chỉ số tăng trưởng doanh thu 1.22 1.04 1.06 0.52 0.80 0.43 -0.29 0.77 Mức độ nợ 0.47 0.20 0.51 0.25 -0.74 0.46 -0.82 0.41 Tỷ lệ sinh lời trên tài sản 0.04 0.08 0.05 0.08 -0.40 0.69 -0.01 0.99 Chỉ số vòng quay phải thu -0.01 0.43 0.02 0.17 -0.37 0.71 -1.00 0.32 Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập 0.15 0.21 0.09 0.19 1.25 0.22 -1.73 0.08 Tỷ lệ sở hữu cổ phần cá nhân
ban điều hành 0.06 0.13 0.11 0.18 -1.33 0.19 -0.45 0.65 (Ghi chú: *không có ý nghĩa thống kê (p>0.1))
Cũng như các biến độc lập liên tục, qua kết quả phân tích hai biến độc lập thuộc nhóm biến giả, kết quả tìm thấy không có khác biệt nhau giữa hai nhóm công ty có và công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính thông qua giá trị p_value của kiểm định Chi bình phương (p-value >0.1 hay 10%). Cụ thể chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức vụ CEO, và có ý kiến chấp nhận toàn phần của kiểm toán viên tiềm nhiệm hay không là không có sự khác biệt giữa hai nhóm công ty (Bảng 4.2).
Bảng 4.2: Thống kê mô tả hai biến giả đối với mẫu 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính có niêm yết cổ phiếu
trên HOSE năm 2013 Tên biến Công ty không
gian lận
Công ty gian lận
P_value của kiểm định Chi bình
phƣơng*
Chủ tịch HĐQT kiêm CEO
(không kiêm nhiệm) 32 (3) 33 (2) 0.64 Ý kiến kiểm toán tiền
nhiệm chấp nhận toàn phần (không chấp nhận toàn phần)
28 (7) 26 (9) 0.57
(Ghi chú:* Không có sự khác biệt giữa hai nhóm công ty có và không có gian lận trên báo cáo tài chính (p>0.1)).
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Qua thống kê mô tả các biến đo lường yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận, kết quả không có sự khác biệt giữa hai nhóm, các yếu tố này không giải thích được việc dẫn đến thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Do vậy, cần thiết phải thực hiện phân tích hồi quy logistic để phân tích ảnh hưởng của tất cả các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận thuộc nhóm động cơ/áp lực, cơ hội và thái độ/sự biện minh.
4.2. Nhận diện đa cộng tuyến của các biến độc lập
Trước khi phân tích hồi quy logistic, cần thiết phải nhận diện vấn đề đa cộng tuyến. Nếu có hai hoặc nhiều hơn hai biến độc lập (biến giải thích) trong mô hình hồi quy đa biến có quan hệ tuyến tính một cách chính xác thì mô hình đó không thể
ước lượng được. Để nhận diện đa cộng tuyến có thể dựa vào thông tin hệ số phóng đại phương sai (VIF, Variance Inflation Factor) và Tolerance (1/VIF). Nếu giá trị VIF >10 hoặc nếu Tolerance nhỏ thì có thể có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Trong Bảng 4.3, hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10. Như vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hay các biến độc lập không có tương quan với nhau.
Bảng 4.3: Giá trị VIF và Tolerance
Tên biến Tolerance VIF
Tỷ lệ doanh thu trên tài sản 0.90 1.12 Chỉ số tăng trưởng doanh thu 0.46 2.17
Mức độ nợ 0.62 1.62
Tỷ lệ sinh lời trên tài sản 0.66 1.51 Chỉ số vòng quay phải thu 0.49 2.03 Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập 0.83 1.20 Chủ tịch HĐQT kiêm CEO 0.88 1.14 Ý kiến kiểm toán tiền nhiệm chấp nhận toàn phần 0.83 1.20 Tỷ lệ sở hữu cổ phần cá nhân ban điều hành 0.82 1.23
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Bên cạnh đó, khi xem xét hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình thông qua ma trận hệ số tương quan (Correlation Matrix), cũng giúp nhận diện được hiện tượng đa cộng tuyến tương tự giá trị VIF. Nếu cặp biến độc lập trong mô hình có hệ số tương quan thông qua giá trị Pearson lớn hơn 0.8 thì có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình theo đề nghị của Kennedy (1998) [23, trích lại tr.48].
Qua Bảng 4.4, hệ số tương quan Pearson của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8. Như vậy, các biến độc lập không có tương quan với nhau. Kết luận dựa trên hệ
số Pearson về đa cộng tuyến cũng tương tự kết luận dựa trên VIF. Do đó, các biến độc lập trong phân tích tương quan là không có mối tương quan với nhau.
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tƣơng quan
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1. Tỷ lệ doanh thu trên tài sản 1
2. Chỉ số tăng trưởng doanh thu -0.02 1
3. Mức độ nợ -0.36 0.06 1
4. Tỷ lệ sinh lời trên tài sản -0.57 -0.19 0.10 1
5. Chỉ số vòng quay phải thu -0.14 -0.13 -0.10 0.49 1
6. Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập -0.28 0.06 0.68 0.10 -0.04 1
7. Chủ tịch HĐQT kiêm CEO -0.43 0.00 0.04 0.27 -0.01 0.00 1
8. Ý kiến kiểm toán tiền nhiệm chấp nhận toàn phần -0.57 -0.10 -0.07 -0.07 -0.21 -0.06 0.18 1
9. Tỷ lệ sở hữu cổ phần cá nhân ban điều hành -0.35 -0.06 -0.07 0.14 -0.09 -0.02 0.18 -0.01 1
4.3. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Trước tiên cần xem xét mức độ phù hợp của mô hình thông qua: kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình; Giá trị kiểm định Nagelkerke R2
và mức độ dự báo của mô hình. Sau đó, diễn giải kết quả thực hiện phân tích hồi quy logistic.
Mức độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.5: Kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình Chi-square Bậc tự do p_value
Step 1 Step 8.042 9 0.53 Block 8.042 9 0.53 Model 8.042 9 0.85
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Dựa vào trên Bảng 4.5 kết quả kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình, với giá trị p_value lớn hơn 10%. Như vậy khi đưa tất cả các biến độc lập vào mô hình, mô hình không có ý nghĩa thống kê.
Giá trị kiểm định Nagelkerke R2
Chỉ tiêu thứ hai có thể sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đó là giá trị kiểm định Nagelkerke R2. Giá trị kiểm định Nagelkerke R2 bằng 0.145 có nghĩa, khi đưa tất cả các biến độc lập vào mô hình thì 14.5% sự thay đổi dẫn đến gian lận trên báo cáo tài chính có thể ước lượng từ việc kết hợp các biến độc lập.
Mức độ dự báo chính xác của mô hình
Bảng 4.6: Mức độ dự báo của mô hình Thực tế
Dự đoán
Không gian lận Gian lận Phần trăm Không gian lận 24 11 68.6% Gian lận 10 25 71.4% Tỷ lệ dự báo
đúng của toàn bộ mô hình 70%
Trong Bảng 4.6, có 35 (24+11) công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính, mô hình dự báo chính xác 24 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính, tỷ lệ dự báo đúng 68.6%. Và 35 (10+25) công ty có gian lận trên báo cáo tài chính, mô hình dự báo chính xác 25 công ty có gian lận trên báo cáo tài, tỷ lệ dự báo đúng 71.4%. Từ đó, tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình: 70%.
4.4. Kết quả kiểm định giả thuyết
Mục đích chính của nghiên cứu là kiểm định sự ảnh hưởng của các yếu tố dẫn đến có rủi ro gian lận đến việc thực hiện lập báo cáo tài chính gian lận. Dựa vào chỉ dẫn của VSA số 240 và các nghiên cứu trước có bốn giả thuyết (và thang đo) về các yếu tố thuộc nhóm động cơ/áp lực thực hiện gian lận (H1, H2, H3, H4), có ba giả thuyết về các yếu tố thuộc nhóm cơ hội thực hiện gian lận (H5, H6, H7), và có một giả thuyết thuộc nhóm thái độ/sự biện minh cho hành động gian lận (H8) được đề xuất. Mô hình hồi quy logistic đã được thực hiện với dữ liệu gồm 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính có niêm yết trên HOSE năm 2013 để trả lời các giả thuyết này (kết quả hồi quy logistic trình bày trong Bảng 4.7). Kết quả kiểm định các giả thuyết như sau:
Tỷ lệ doanh thu trên tài sản tác động ngược chiều (-0.319) và chỉ số tăng trưởng doanh thu tác động cùng chiều (0.488) đến thực hiện gian lận, nhưng cả hai tác động không có ý nghĩa thống kê (p>0.1). Vì vậy từ chối giả thuyết H1, ổn định tài chính/khả năng sinh lời bị ảnh hưởng không làm tăng động cơ/áp lực thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính.
Mức độ nợ tác động ngược chiều (-0.699) đến thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính, nhưng không có ý nghĩa thống kê (p>0.1). Vì vậy từ chối giả thuyết H2, áp lực cao đối với nhà quản lý đáp ứng các yều cầu hoặc kỳ vọng của bên thứ ba không làm tăng khả năng thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính.
Bảng 4.7: Kết quả mô hình hồi quy logistic mẫu gồm 35 công ty có và 35 công ty không có gian lận trên báo cáo tài chính có niêm yết trên HOSE
năm 2013 Kỳ vọng dấu Hệ số Wald Chi – Square p_value Biến phụ thuộc: Gian
lận/không gian lận?
Hằng số -0.772 1.496 0.266
Biến độc lập
Tỷ lệ doanh thu trên tài sản - -0.319 1.025 0.311
Chỉ số tăng trưởng doanh
thu - 0.488 0.819 0.365
Mức độ nợ + -0.699 0.234 0.629
Tỷ lệ sinh lời trên tài sản + -4.564 1.262 0.261
Chỉ số vòng quay phải thu - 0.416 0.101 0.751
Tỷ lệ thành viên HĐQT độc
lập + 1.57 1.245 0.264 Chủ tịch HĐQT kiêm CEO + 1.212 1.266 0.261
Ý kiến kiểm toán tiền nhiệm chấp nhận toàn phần
+ -0.031 0.002 0.962
Tỷ lệ sở hữu cổ phần của
ban điều hành + -3.257 2.788 0.095*
(Ghi chú: * có ý thống kê vì p <0.1 (hay 10%)).
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Tỷ lệ sở hữu cổ phần của ban điều hành tác động ngược chiều (-3.257) đến thực hiện gian lận trên, sự tác động này có ý nghĩa thống kê (p=0.095, nhỏ hơn 0.1). Vì vậy, chấp nhận giả thuyết H3, tình hình tài chính cá nhân của ban điều hành dựa
vào kết quả kinh doanh có thể bị tổn thất là động cơ/áp lực ban điều hành thực hiện gian lận. Mặc dù vậy, nó có tác động trái với kỳ vọng dấu của nghiên cứu.
Tỷ lệ sinh lời trên tài sản tác động ngược chiều (-0.456) đến thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính, nhưng không có ý nghĩa thống kê (p>0.1). Vì vậy, từ chối giả thuyết H4, áp lực cao đối với ban điều hành để đạt được các mục tiêu tài chính đặt ra bởi HĐQT không làm tăng khả năng thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính.
Chỉ số vòng quay phải thu tác động cùng chiều (0.416) đến thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính, nhưng không có ý nghĩa thống kê (p>0.1). Vì vậy, từ chối giả thuyết H5, cơ hội thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính không xảy ra khi đơn vị có các ước tính kế toán quan trọng.
Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập tác động cùng chiều (1.570) đến thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính, nhưng không có ý nghĩa thống kê (p>0.1). Vì vậy, từ