Khả năng gian lận N Mean Rank Sum of Ranks CL Tổng TS (%) Không gian lận 78 44.33 3458.00 Gian lận 22 72.36 1592.00 Total 100
CL Các khoản đầu tư TC ngắn hạn (%)
Không gian lận 78 41.35 3225.50
Gian lận 22 82.93 1824.50
Total 100
CL Các khoản phải thu ngắn hạn (%) Không gian lận 78 40.88 3189.00 Gian lận 22 84.59 1861.00 Total 100 CL Hàng tồn kho (%) Không gian lận 78 45.56 3554.00 Gian lận 22 68.00 1496.00 Total 100
CL Các khoản phải thu dài hạn (%) Không gian lận 78 49.50 3861.00 Gian lận 22 54.05 1189.00 Total 100 CL TSCĐ (%) Không gian lận 78 43.42 3386.50 Gian lận 22 75.61 1663.50 Total 100 Không gian lận 78 48.82 3808.00 CL Lợi thế thương mại (%) Gian lận 22 56.45 1242.00
Total 100 CL Nợ dài hạn (%) Không gian lận 78 47.19 3681.00 Gian lận 22 62.23 1369.00 Total 100 Không gian lận 78 46.94 3661.00 CL Vốn chủ sở hữu (%) Gian lận 22 63.14 1389.00 Total 100
Không gian lận 78 46.79 3650.00
CL Chi phí QLDN (%) Gian lận 22 63.64 1400.00
Total 100
Nguồn: Truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
Trong 100 quan sát theo năm của mẫu, có 78 quan sát được phân loại là mẫu khơng gian lận, cịn lại 22 quan sát được phân loại là mẫu gian lận. Kiểm định Mann-Whitney sử dụng đại lượng thống kê được tính từ tổng hạng của từng nhóm mẫu, nếu nhóm nào có hạng nhỏ hơn thì chúng ta có cơ sở nghi ngờ rằng phân phối của hai nhóm là khác nhau. Bảng 4.6 thể hiện kết quả xếp hạng của từng nhóm cơng ty ứng với từng biến chênh lệch số liệu. Do số lượng các cơng ty trong mỗi nhóm mẫu không bằng nhau nên số thống kê về tổng hạng (Sum of Ranks) của bảng 4.6 khơng có ý nghĩa so sánh. Thay vào đó chúng ta sử dụng kết quả thống kê về hạng trung bình (Mean Rank). Cả 10 biến đều thể hiện rõ giá trị khác biệt về hạng trung bình của hai nhóm gian lận và khơng gian lận với mức ý nghĩa thống kê sig. đều nhỏ hơn 5% (xem bảng 4.7).
Tổng tài sản, Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, Các khoản phải thu ngắn hạn, Tài sản cố định là các chênh lệch có hạng trung bình của nhóm gian lận gấp đơi so với nhóm khơng gian lận, với các giá trị hạng trung bình tương ứng cho hai nhóm khơng gian lận và nhóm gian lận của các chênh lệch khoản mục này lần lượt là 44.33 và 72.36, 41.35 và 82.93, 40.88 và 84.59, 43.42 và 75.61, do đó, chênh lệch số liệu ở các khoản mục này có thể có khả năng phân biệt cao khả năng gian lận BCTC. Ngược lại, chênh lệch Các khoản phải thu dài hạn và Lợi thế thương mại có hạng trung bình của hai nhóm mẫu khá gần nhau với các giá trị tương ứng là 49.50 và 54.05, 48.82 và 56.45, vì vậy có thể hai biến này khơng đóng góp nhiều ý nghĩa trong việc phát hiện gian lận. Để biết chính xác khả năng đóng góp của các biến số trong việc phân loại và dự báo gian lận, chúng ta sẽ tiếp tục xem x t kết quả phân tích từ mơ hình hồi quy Binary Logictis với 10 biến trên.
Bảng 4.7. Số liệu thống kê của kiểm định Mann-Whitney (Test Statisticsa
Mann- Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) CL Tổng TS (%) 377.000 3458.000 -4.002 .000 CL Các khoản đầu tư TC ngắn hạn
(%) 144.500 3225.500 -6.705 .000 CL Các khoản phải thu ngắn hạn (%) 108.000 3189.000 -6.241 .000 CL Hàng tồn kho (%) 473.000 3554.000 -3.243 .001 CL Các khoản phải thu dài hạn (%) 780.000 3861.000 -2.676 .007 CL TSCĐ (%) 305.500 3386.500 -4.729 .000 CL Lợi thế thương mại (%) 727.000 3808.000 -2.648 . 008 CL Nợ dài hạn (%) 600.000 3681.000 -2.327 . 020 CL Vốn chủ sở hữu (%) 580.000 3661.000 -2.313 . 021 CL Chi phí QLDN (%) 569.000 3650.000 -2.406 . 016
a. Grouping Variable: Khả năng gian lận
Nguồn: Truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
4.4. Mơ hình hồi quy Binary Logistic:
Từ mơ hình nghiên cứu tổng quát ban đầu gồm 29 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, sau khi thực hiện các kiểm định ban đầu, mơ hình hồi quy Binary Logistic còn lại 10 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc như sau:
FRAUD = β0 + β1CLTS + β2CL120 + β3CL130 + β4CL140 + β5CL210 + β6CL220 + β7CL269 + β8CL330 + β9CL410 + β10CL25 + ε (Mơ hình 2)
Trước tiên, mơ hình Binary Logistic địi hỏi kiểm định giả thuyết các hệ số hồi quy khác 0, vì nếu các hệ số hồi quy từ β0 đến β10 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, như vậy xác suất xảy ra gian lận hay không gian lận là như nhau, lúc này mơ hình hồi quy mất tác dụng trong việc dự đốn. Do đó, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mơ hình hồi quy Binary Logistic.