CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.3. Kiểm định Mann-Whitney về sự bằng nhau của trung bình 2 mẫu độc lập
4.4.3. Thảo luận kết quả hồi quy
Từ các kết quả trên, ta có phương trình hồi quy Binary Logistic với các hệ số hồi quy như sau:
FRAUD = –4.827 + 0.292CL120 + 0.366CL130 + 0.121CL220 – 0.284CL410 + ε (*) Trong đó:
FRAUD: Gian lận trên BCTC.
CL120: Chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn. CL130: Chênh lệch Các khoản phải thu.
CL220: Chênh lệch Tài sản cố định. CL410: Chênh lệch Vốn chủ sở hữu.
Nhìn vào phương trình (*) ta thấy 3 biến CL120, CL130 và CL220 đều làm tăng khả năng xảy ra gian lận BCTC với dấu của các hệ số hồi quy dương, trong đó CL130 là biến có tác động mạnh nhất. Cụ thể, tác động biên của chênh lệch Các khoản phải thu ngắn hạn (CL130) lên khả năng có gian lận BCTC với xác suất ban đầu là 0.5 thì thì tác động biên này bằng 0.5×(1–0.5)×0.366 = 0.0915. Còn chênh lệch Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn (CL120), chênh lệch Tài sản cố định (CL220) có tác động biên lần lượt là 0.073 và 0.03025. Chênh lệch Vốn chủ sở hữu (CL410) là biến làm giảm khả năng xảy ra gian lận BCTC. Tác động biên của biến này lên khả năng BCTC gian lận với xác suất ban đầu là 0.5 thì tác động này bằng 0.5×(1–0.5)×(–0.284) = –0.071. Vậy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu xác suất gian lận BCTC ban đầu của một công ty niêm yết là 50% thì, khi chênh lệch số liệu của mỗi khoản mục Các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn, Các khoản phải thu ngắn hạn, Tài sản cố định tăng thêm 1% sẽ làm cho xác suất xảy ra gian lận BCTC tăng tương ứng là 7.3%, 9.15% và 3.035%; ngược lại, nếu chênh lệch số liệu của Vốn chủ sở hữu tăng thêm 1% thì khả năng xảy ra gian lận BCTC sẽ giảm - 0.071 lần hay 7.1%.
Một cách khác để phân tích kết quả hồi quy, đó là sử dụng hệ số Exp(B) (hay eB). Bảng 4.13 thể hiện kết quả của hệ số này ứng với mỗi biến độc lập.
Bảng 4.13. Trích kết quả kiểm định hệ số hồi quy B Exp(B) Sig. 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 khoán 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 khơng 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 toàn 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.