B Exp(B) Sig. Step 1a CL120 .292 1.339 .002 CL130 .366 1.442 .001 CL220 .121 1.128 .008 CL410 -.284 .753 .047 Constant -4.827 .008 .000
Nguồn: Truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
Thực hiện phân tích với xác suất ban đầu của BCTC gian lận là 50%:
+ Biến CL120: chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn. Với eB1 = 1.339 và P0 = 50%, ta có xác suất BCTC gian lận lúc này là:
Nếu xác suất gian lận BCTC ban đầu là 50%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ chênh lệch số liệu của khoản mục Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn tăng thêm 1% thì xác suất gian lận BCTC của doanh nghiệp sẽ là 57.25% (tăng 7.25% so với xác suất ban đầu là 50%).
+ Biến CL130: chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn. Với eB2 = 1.442 và P0 = 50%, ta có xác suất BCTC gian lận lúc này là:
Nếu xác suất gian lận BCTC ban đầu là 50%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ chênh lệch số liệu của khoản mục Các khoản phải thu ngắn hạn tăng thêm 1% thì xác suất gian lận BCTC của doanh nghiệp sẽ là 59.05% (tăng 9.05% so với xác suất ban đầu là 50%).
P0 × eB1 1 – P0(1 – eB1) 0.5 × 1.339 1 – 0.5(1 – 1.339) P1 = = = 0.5725 P0 × eB2 1 – P0(1 – eB2) 0.5 × 1.442 1 – 0.5(1 – 1.442) P2 = = = 0.5905
+ Biến CL220: chênh lệch Tài sản cố định. Với eB3 = 1.128 và P0 = 50%, ta có xác suất BCTC gian lận lúc này là:
Nếu xác suất gian lận BCTC ban đầu là 50%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ chênh lệch số liệu của khoản mục Tài sản cố định tăng thêm 1% thì xác suất gian lận BCTC của doanh nghiệp sẽ là 53.01% (tăng 3.01% so với xác suất ban đầu là 50%).
+ Biến CL410: chênh lệch Vốn chủ sở hữu. Với eB4 = 0.753 và P0 = 50%, ta có xác suất BCTC gian lận lúc này là:
Nếu xác suất gian lận BCTC ban đầu là 50%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ chênh lệch số liệu của khoản mục Vốn chủ sở hữu tăng thêm 1% thì xác suất gian lận BCTC của doanh nghiệp sẽ là 42.95% (giảm 7.05% so với xác suất ban đầu là 50%).
Từ đó, ta xác định vai trị ảnh hưởng của các yếu tố độc lập trong bảng sau:
Bảng 4.14. Tổng hợp các biến có nghĩa thống kê
STT Biến B Exp(B) Xác suất ban đầu P0 = 50% Tốc độ tăng (giảm) (%) Vị trí ảnh hưởng Pi (%) 1 CL120 .292 1.339 57.25% 7.25% 2 2 CL130 .366 1.442 59.05% 9.05% 1 3 CL220 .121 1.128 53.01% 3.01% 4 P0 × eB3 1 – P0(1 – eB3) 0.5 × 1.128 1 – 0.5(1 – 1.128) P3 = = = 0.5301 P0 × eB4 1 – P0(1 – eB4) 0.5 × 0.753 1 – 0.5(1 – 0.753) P4 = = = 0.4295
4 CL410 -.284 .753 42.95% -7.05% 3
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS
Trong các biến ảnh hưởng đến khả năng gian lận BCTC, biến CL130 (chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn) có mức ảnh hưởng cao nhất, cịn lại mức độ ảnh hưởng theo thứ tự là: CL120 (chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn), CL410 (chênh lệch Vốn chủ sở hữu) và CL220 (chênh lệch Tài sản cố định). Kết quả này giúp giải quyết vấn đề đặt ra của câu hỏi nghiên cứu thứ hai.
Tóm lại, với các kết quả phù hợp nhận được từ việc phân tích mơ hình hồi quy Binary Logistic gồm 1 biến phụ thuộc và 4 biến độc lập, chúng ta có cơ sở để chấp nhận các giả thuyết nghiên cứu H4, H5, H9 và H16; đồng thời bác bỏ 25 giả thuyết nghiên cứu cịn lại. Mặc dù chỉ có 4 khoản mục và chỉ tiêu có ý nghĩa thống kê trong việc dự báo gian lận, nhưng có thể nói một cách tổng quát, các chênh lệch số liệu trên BCTC trước và sau kiểm tốn có khả năng trong việc dự báo rủi ro gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam.
TĨM TẮT CHƢƠNG 4
Chương 4 trình bày kết quả của các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận văn như phân tích thống kê mơ tả, kiểm định sự tương quan của các biến độc lập và biến phụ thuộc, phân tích mơ hình hồi quy Binary Logistic.
Nghiên cứu thu thập dữ liệu cần thiết của 100 quan sát theo hai năm của các công ty niêm yết tại Việt Nam vào mẫu, kết quả phân tích thống kê cho thấy giữa mẫu gian lận gồm 22 trường hợp và mẫu không gian lận gồm 78 trường hợp có sự khác biệt về giá trị F-score trung bình. Đồng thời qua phân tích thống kê cũng thấy được các số liệu trước và sau kiểm toán ở các khoản mục như Lợi nhuận sau thuế, Nợ dài hạn, Doanh thu hoạt động tài chính, Thu nhập khác, Chi phí khác,… xảy ra chênh lệch ở mức cao với giá trị chênh lệch trung bình lớn hơn 20%.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy trong 29 biến độc lập, có 10 biến có mối quan hệ với biến phụ thuộc mà đảm bảo ý nghĩa thống kê. Tiếp tục phân tích mơ hình hồi quy Binary Logistic với 10 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, kết quả thu được 4 biến độc lập cuối cùng có khả năng trong việc dự báo gian lận là chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn, chênh lệch Tài sản cố định và chênh lệch Vốn chủ sở hữu. Vượt qua các kiểm định của mơ hình hồi quy Binary Logistic, mơ hình cuối cùng bao gồm 4 biến trên có kết quả dự đốn đúng về khả năng xảy ra gian lận trên BCTC cho tồn bộ mơ hình là 92%.
Dựa trên các kết quả thu thập được, tác giả sẽ đưa ra các kết luận và kiến nghị trong việc sử dụng mơ hình dự báo này nhằm giúp kiểm toán viên và những người sử dụng BCTC có một cơng cụ phân tích ban đầu về khả năng xảy ra gian lận trên BCTC ở chương tiếp theo.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận:
Vấn đề trung thực và minh bạch của thông tin trên thị trường chứng khốn đóng vai trị quan trọng trong việc đưa ra những quyết định kinh tế đúng đắn của các nhà đầu tư. Ngoài ra, thông tin trung thực và minh bạch trên BCTC của các công ty niêm yết cũng giúp ổn định thị trường chứng khoán, ổn định kinh tế – xã hội, làm gia tăng niềm tin của công chúng.
Tuy nhiên những sự kiện gian lận BCTC xảy ra ở các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong những năm gần đây đã làm giảm bớt niềm tin của nhà đầu tư vào chất lượng thông tin trên BCTC, đồng thời cũng ảnh hưởng đến uy tín của chức năng kiểm toán. Gian lận xảy ra do rất nhiều nguyên nhân khác nhau, chủ yếu xuất phát từ bản thân các doanh nghiệp công bố thông tin muốn làm đẹp các BCTC của họ. Điều tất yếu là, gian lận sẽ gây ra những hậu quả khó lường và nghiêm trọng hơn những gì các nhà quản lý có thể nhìn thấy như: gian lận BCTC làm xói mịn tính tồn vẹn và khách quan của nghề kế toán, làm cho thị trường vốn k m hiệu quả, gây ra phá sản hoặc thiệt hại kinh tế cho công ty tham gia vào việc gian lận hay ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng và thịnh vượng của một quốc gia. Chính vì những hậu quả to lớn của gian lận BCTC đến toàn bộ nền kinh tế, nên việc nghiên cứu tìm hiểu những nguyên nhân gây ra hành vi gian lận BCTC và nhận diện các BCTC có rủi ro gian lận là một chủ đề mang tính thời sự cấp bách, do đó, rất nhiều tổ chức và nhà khoa học đã nghiên cứu sâu vào vấn đề này nhằm tìm ra các giải pháp giúp giảm thiểu hành vi gian lận BCTC.
Luận văn này với mục tiêu sử dụng các thông tin công bố công khai trên BCTC của các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam để xây dựng một mơ hình hồi quy có khả năng phân biệt được BCTC nào là có rủi ro gian lận.
Kết quả, tác giả đã xác định được mơ hình hồi quy Binary Logistic với 4 biến độc lập ảnh hưởng đến khả năng gian lận BCTC là: chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn, chênh lệch Tài sản cố định và chênh lệch Vốn chủ sở hữu. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, mơ hình đã xây dựng phù hợp với bộ dữ liệu của 50 công ty niêm yết đến 77.5%, tức là các biến độc lập có khả năng giải thích được 77.5% cho khả năng xảy ra của biến phụ thuộc, 22.5% còn lại là do sai số ngẫu nhiên hay các nhân tố khác ngoài mơ hình. Bên cạnh đó, mức độ phù hợp tổng quát của mơ hình hồi quy Binary Logistic cũng đã được kiểm định với độ tin cậy là 95% và được mơ hình hóa như sau:
Hình 5.1. Mơ hình các biến ảnh hƣởng đến khả năng xảy ra gian lận BCTC
Mơ hình hồi quy Binary Logistic với 4 biến độc lập và biến phụ thuộc được viết như sau:
FRAUD = –4.827 + 0.292CL120 + 0.366CL130 + 0.121CL220 – 0.284CL410 + ε (*) Có 3 biến có quan hệ cùng chiều và 1 biến có quan hệ ngược chiều với khả năng xảy ra gian lận BCTC. Mức độ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc theo thứ tự là chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn (CL130) tác động nhiều nhất, kế đến là chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn (CL120), chênh lệch Vốn chủ sở hữu (CL410) và cuối cùng là chênh lệch Tài sản cố định (CL220) được trình bày trong Bảng 5.1. Như vậy, để nhận biết BCTC có rủi ro gian lận, nhà đầu tư, kiểm
(+) (+)
(–) (+) Chênh lệch Các khoản đầu tư TC ngắn hạn
Chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn
Chênh lệch Tài sản cố định
Chênh lệch Vốn chủ sở hữu
Khả năng gian lận
toán viên và những người sử dụng BCTC cần tập trung phân tích các chênh lệch số liệu này.
Bảng 5.1. Thứ tự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc
Biến B
Xác suất ban
đầu P0 = 50% Tốc độ tăng (giảm) (%) Vị trí ảnh hưởng Pi (%) CL130 0.366 59.05% 9.05% 1 CL120 0.292 57.25% 7.25% 2 CL410 –0.284 42.95% -7.05% 3 CL220 0.121 53.01% 3.01% 4
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS
5.2. Ứng dụng khả năng dự báo của mơ hình:
Bằng việc xây dựng mơ hình hồi quy Binary Logistic thể hiện mối quan hệ giữa 4 biến độc lập là các chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán cùng 1 biến phụ thuộc là khả năng gian lận BCTC, nghiên cứu cung cấp cho các đối tượng sử dụng thơng tin trên BCTC như các kiểm tốn viên, nhà đầu tư, chủ nợ,… một cơng cụ phân tích ban đầu về rủi ro BCTC của doanh nghiệp niêm yết có gian lận hay không. Từ kết quả dự báo ban đầu này, kiểm tốn viên, nhà đầu tư,… sẽ có cái nhìn tổng quát với doanh nghiệp mà họ đang tìm hiểu, nhằm thiết lập các kế hoạch, thủ tục phân tích sâu hơn nếu phát hiện doanh nghiệp đó có tiềm ẩn rủi ro gian lận.
Chúng ta sẽ xem xét một số trường hợp cụ thể được lựa chọn ngẫu nhiên bên ngồi mẫu nghiên cứu cho việc vận dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic với mục đích dự báo. Dữ liệu cần thiết là chênh lệch số liệu của 4 khoản mục Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, Các khoản phải thu ngắn hạn, Tài sản cố định, Vốn chủ sở
= 0.124 e(–4.827 + 0.292×0 + 0.366×7.85 + 0.121×0.27 – 0.284×0.11)
1 + e(–4.827 + 0.292×0 + 0.366×7.85 + 0.121×0.27 – 0.284×0.11) E (FRAUD=1/X) =
hữu trên Báo cáo tài chính q 4 chưa kiểm tốn và BCTC đã được kiểm toán năm 2014 (Xem chi tiết số liệu trong Phụ lục 6).
+ Đầu tiên là Cơng ty Cổ phần Văn hóa Tân Bình (mã chứng khốn ALT). Các số liệu chênh lệch trong năm tài chính 2014 của 4 khoản mục liệt kê trên được tính tốn ra tỷ lệ phần trăm chênh lệch tương ứng là: 0%, 7.85%, 0.27% và 0.11%.
Với xác suất xảy ra rủi ro gian lận BCTC như sau:
E (FRAUD=1/X): Xác suất để FRAUD = 1 xuất hiện khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi.
Thay các dữ liệu của cơng ty vào mơ hình ta có:
Như vậy, mơ hình Binary Logistic cho biết khả năng BCTC có rủi ro gian lận là 12,4%, hay nói cách khác khả năng BCTC của Cơng ty Cổ phần Văn hóa Tân Bình khơng có gian lận là 87,6%. Điều này phù hợp với kết quả phân loại cơng ty là khơng có rủi ro gian lận khi giá trị chỉ số F-score năm 2014 của họ bằng 0.32.
Một trường hợp khác là Công ty Cổ phần Vĩnh Hoàn (mã chứng khoán VHC) với tỷ lệ phần trăm chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán tương ứng cho 4 biến theo thứ tự CL120, CL130, CL220 và CL410 của năm 2014 là: 0%, 18.21%, 1.53% và 0.71%. Ta có:
Vậy, mơ hình Binary Logistic cho biết khả năng BCTC có gian lận là 69,27%. Tỷ lệ dự báo này tương đối phù hợp với kết quả phân loại công ty, khi
e(FRAUD) 1 + e(FRAUD) E (FRAUD=1/X) = = 0.6927 e(–4.827 + 0.292×0 + 0.366×18.21+ 0.121×1.53– 0.284×0.71) 1 + e(–4.827 + 0.292×0 + 0.366×18.21+ 0.121×1.53– 0.284×0.71) E (FRAUD=1/X) =
cơng ty này được phân vào nhóm có rủi ro gian lận với giá trị chỉ số F-score năm 2014 của công ty là 1.44.
Một điều cần lưu ý khi sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic, đó là các xác suất trên chỉ là xác suất dự đốn của mơ hình. Vì vậy, các kiểm toán viên và những người sử dụng báo cáo tài chính cần cân nhắc đánh giá mối quan hệ giữa lợi ích đạt được khi sử dụng mơ hình và chi phí phải bỏ ra để quyết định có nên áp dụng mơ hình dự đốn này vào việc đánh giá rủi ro gian lận BCTC hay khơng. Nếu áp dụng, kiểm tốn viên và những người sử dụng BCTC cần kết hợp với nhiều bằng chứng khác để đưa ra quyết định cuối cùng về rủi ro gian lận trên BCTC của các công ty vì suy cho cùng, mơ hình này chỉ mang tính chất dự báo chứ khơng phải mang tính khẳng định chắc chắn.
5.3. Kiến nghị về các giải pháp hạn chế sai sót, gian lận trên BCTC:
BCTC chứa những thông tin vơ cùng quan trọng để đánh giá tình trạng “sức khỏe” của một doanh nghiệp. Trong bối cảnh gian lận BCTC ngày càng tinh vi và khó phát hiện như hiện nay, vấn đề đặt ra là chúng ta cần phải có những biện pháp và cách thức hữu hiệu để hạn chế những hành vi gian dối này và ngăn chặn những ảnh hưởng tiêu cực của chúng đến nền kinh tế. Với mong muốn góp phần làm giảm thiểu các hành vi sai sót nói chung và gian lận BCTC nói riêng nhằm đảm bảo cho thơng tin trên BCTC ngày càng trung thực và minh bạch, từ kết quả của nghiên cứu của luận văn, tác giả đưa ra một số đề xuất kiến nghị có thể thực hiện đối với từng chủ thể như sau:
a. Đối với cơng ty:
Việc phịng, chống gian lận trước hết cần được thực hiện trong nội bộ doanh nghiệp. Giải pháp tổng quát nhất đó là các doanh nghiệp cần xây dựng được hệ thống kiểm soát nội bộ hữu hiệu cho đơn vị mình. Điều này sẽ giúp cho sai sót hay gian lận ở các cấp độ (ngoại trừ các cấp quản lý cao nhất) giảm đi đáng kể. Thêm
kiểm toán nội bộ, ủy ban kiểm toán, thực hiện soát x t và giám sát thường xuyên đối với quá trình lập và trình bày BCTC, đặc biệt là giám sát hành vi của nhà quản lý trong quá trình này để tránh các chủ ý của nhà quản lý làm sai lệch thông tin trên BCTC.
Cụ thể hơn, để hạn chế chênh lệch số liệu trước và sau kiểm tốn, doanh nghiệp cần thiết kế quy trình xử lý nghiệp vụ và phân công nhiệm vụ rõ ràng, khoa học. Việc luân chuyển nhân sự thường xuyên giữa các vị trí phần hành kế tốn là một biện pháp tự kiểm sốt có hiệu quả trong việc ngăn chặn gian lận. Bên cạnh đó, kế tốn viên cần phải ln được cập nhật những quy định, nội dung hướng dẫn thực hiện cơng tác kế tốn nhằm hạn chế các sai sót như phân loại khơng đúng đối tượng (ví dụ phân loại đầu tư tài chính ngắn hạn thành các khoản phải thu hay thành các