Loại gian lận Năm 2012 Năm 2014
Biển thủ 86.7% $120,000 85.4% $130,000 Tham ô 33.4% $250,000 36.8% $200,000 Lập BCTC gian lận 7.6% $1,000,000 9% $1,000,000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo gian lận của ACFE năm 2014)
- Biện pháp phát hiện gian lận
Kết quả từ báo cáo của ACFE năm 2014 thì biện pháp giúp phát hiện các hành vi gian lận phổ biến nhất là tố cáo. Hơn 43% các trường hợp biển thủ tài sản, 52% trường hợp tham ô và 40% các trường hợp lập BCTC gian lận được phát hiện thông qua phương thức tố cáo. Mặc dù tỷ lệ các trường hợp gian lận được phát hiện nhờ tố cáo chiếm một tỷ lệ khá cao, nhưng thiệt hại chỉ sấp xỉ 139,000 USD. Trong khi đó, những trường hợp gian lận được phát hiện nhờ những phương thức khác lại cao hơn, như những trường hợp gian lận với mức thiệt hại đến 395,000 USD được phanh phui bởi kiểm toán viên độc lập. Chỉ với sự vào cuộc của các cơng an thì những vụ gian lận có thiệt hại hơn 1,000,000 USD mới được phát hiện. Điều này cho thấy càng ngày mức độ tinh vi của các hành vi gian lận càng cao, địi hỏi phải có những đội ngũ chun mơn nhiều kinh nghiệm thì mới phát hiện được.
Các con số thống kê ở trên chỉ nói lên những ảnh hưởng bề nổi mà nền kinh tế phải gánh chịu bởi những hành vi gian lận. Và còn những chi phí chìm mà chúng ta khơng thể nào thống kê hết được như chi phí kiện tụng, hiệu suất lao động giảm sút, tâm lý người lao động, thương hiệu doanh nghiệp, uy tín cá nhân… Và đặc biệt là chi phí “niềm tin” của cơng chúng, của các nhà đầu tư vào những hoạt động của thị trường.
2.3.2 Các cơng trình nghiên cứu độc lập về gian lận ở nước ngoài
Gian lận xuất hiện trong mọi lĩnh vực nghề nghiệp ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển của tồn xã hội. Chính tính “thời sự” của vấn đề gian lận hiện nay đã thu hút khơng chỉ những tổ chức nghiên cứu, mà cịn có sự tham gia của rất nhiều các nhà nghiên cứu độc lập về đề tài này. Tuy cùng một mục đích cuối cùng là nhằm tìm cách phát hiện và ngăn chặn gian lận giúp làm giảm đi những thiệt hại cho xã
hội, nhưng mỗi nhà nghiên cứu lại đi theo những hướng khác nhau. Và có thể kể đến những hướng đi tiêu biểu như sau.
2.3.2.1 Các nghiên cứu về sử dụng các thước đo tài chính để dự báo
gian lận trên BCTC
Các thước đo tài chính là những chỉ tiêu đánh giá có thể được trình bày bằng đơn vị tiền tệ hoặc là những hệ số tài chính được tính toán từ những chỉ tiêu tiền tệ. Những chỉ tiêu tài chính mà người sử dụng thông tin khá quan tâm có thể kể đến như tổng tài sản, doanh thu, lợi nhuận, cổ tức, lợi nhuận chưa phân phối. Những nghiên cứu về sử dụng các tỷ số tài chính trong việc phát hiện gian lận, nhầm lẫn đã được thực hiện từ rất lâu trước đây.
Hai trong những nghiên cứu khá tiêu biểu về phân tích các doanh nghiệp có gian lận dựa trên các thơng tin tài chính là nghiên cứu của Benish (1997 và 1999). Nghiên cứu của Benish (1997) đã tiến hành phân tích 363 mẫu được thu thập dựa trên AAERs và thu được 49 doanh nghiệp vi phạm GAAP. Ngoài ra, ông còn thu thập thêm 15 doanh nghiệp có hệ thống kế toán bị nghi ngờ bởi thông tin truyền thông trong khoảng thời gian từ 1987 đến 1993, cùng với việc sử dụng mơ hình điều chỉnh các khoản dồn tích của Jones (1991) đã giúp cho Benish (1997) đưa ra kết luận tốc độ tăng trưởng doanh số bán hàng, địn cân nợ và tổng ước tính kế tốn trên tổng tài sản là khả hữu ích trong việc phát hiện các doanh nghiệp vi phạm GAAP, và cả cho những doanh nghiệp đang tích cực lợi dụng các khoản trích trước cho việc điều chỉnh thu nhập. Nghiên cứu vào năm 1999 của Benish đã kết hợp hai mẫu nghiên cứu gian lận và không gian lận dựa trên việc lựa chọn mẫu đối ứng cũng ngành và năm tài chính mà dữ liệu BCTC được sử dụng trong mơ hình là sẵn có. Benish (1999) đã cho thấy rằng những chỉ số tài chính có giá trị cao càng có khả năng lợi nhuận đang bị thổi phồng. Cụ thể là những tỷ số tài chính có liên quan đến tỷ lệ khoản phải thu trên doanh thu, lợi nhuận biên, chất lượng tài sản, tăng trưởng doanh thu và các khoản trích trước.
Cũng dùng phương pháp đối chiếu giữa BCTC có gian lận và khơng gian lận giữa các doanh nghiệp cùng ngành nghề và quy mô như Benish. Persons (1995)
cũng đã chứng minh trong bài nghiên cứu của mình về việc cho rằng địn bẩy tài chính, tỷ suất hồn vốn, cơ cấu tài sản và quy mơ doanh nghiệp có ảnh hưởng đến gian lận. Bài nghiên cứu Persons (1995) đã thực hiện phân tích hồi quy logit giữa hai nhóm mẫu nghiên cứu được thu thập gồm 103 doanh nghiệp có gian lận kết hợp với 103 doanh nghiệp khơng có gian lận. Hai nhóm mẫu nghiên cứu đối ứng này được thu thập cùng lĩnh vực kinh doanh và thời điểm. Persons (1995) đã chọn lựa 10 biến trong đó có 8 biến là các chỉ số tài chính được đưa vào để phát triển hai mơ hình logistics gồm mơ hình cho năm gian lận, và năm trước năm gian lận nhằm tăng độ tin cậy cho kết quả dự báo.
Tương tự như nhận định của Persons (1995), nghiên cứu của Dechow (1996) cũng cho rằng những doanh nghiệp nào có địn bẩy tài chính càng cao, cùng với những khoản bảo đảm cho nợ vay thì động cơ thực hiện hành vi gian lận càng cao. Ngoài ra, khả năng tự tài trợ vốn của doanh nghiệp chi phối nhiều đến nhu cầu huy động vốn từ bên ngồi, một doanh nghiệp càng có khả năng tự tài trợ vốn một cách tự chủ thì khả năng thực hiện hành vi gian lận càng thấp.
Lou và Wang (2011) đã thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố của tam giác gian lận và khả năng BCTC có gian lận. Mẫu nghiên cứu được lựa chọn là các doanh nghiệp được niêm yết công khai ở Đài Loan, bao gồm cả những doanh nghiệp được niêm yết ở sàn giao dịch thị trường chứng khoán tập trung và phi tập trung. Một trăm hai mươi ba doanh nghiệp là số lượng mẫu các doanh nghiệp vi phạm các quy định về kế toán và kiểm toán được phát hiện bởi tổ chức SEC trong khoảng thời gian từ 1996 đến 2006. Sau khi loại bỏ các doanh nghiệp không hợp lệ, mẫu nghiên cứu còn lại là 97 doanh nghiệp. Kết hợp cùng 467 mẫu nghiên cứu không gian lận dựa trên sự phù hợp với quy mô, ngành công nghiệp, tổng tài sản với mẫu gian lận. Lou và Wang (2011) đã dựa vào những nghiên cứu trước đây để tìm ra những biến có liên quan đến hành vi gian lận đại diện cho áp lực, cơ hội và thái độ. Cùng với việc thực hiện phương pháp hồi quy logit giúp Lou và Wang kết luận địn bẩy tài chính có mối quan hệ có ý nghĩa với khả năng BCTC có gian lận,
ngoài những yếu tố khác như số lần thay đổi kiểm toán viên, số lần điều chỉnh BCTC và tỷ lệ cố phiếu của Ban giám đốc và Hội đồng quản trị bị cầm cố.
Nghiên cứu của Hoban James P (1993) đã kết hợp xem xét tầm quan trọng của 43 chỉ tiêu tài chính dưới góc độ thẩm định từ Ngân hàng. Tác giả đã xác định được 19 chỉ tiêu tài chính quan trọng đối với ngành bán lẻ, và 14 chỉ tiêu tài chính quan trọng đối với doanh nghiệp sản xuất. Kết quả cho thấy rằng các chỉ số tài chính liên quan đến hoạt động có ý quan trọng hơn đối với các nhà bán lẻ. Riêng đối với nhóm các chỉ số tài chính liên quan đến lợi nhuận, và địn bẩy thì có ý nghĩa đối với cả nhà bán lẻ và các doanh nghiệp sản xuất.
2.3.2.2 Các nghiên cứu về sử dụng các thước đo phi tài chính để dự
báo gian lận trên BCTC
Thước đo phi tài chính là những thơng tin khơng được trình bày bằng đơn vị tiền tệ hay được tính tốn bằng đơn vị tiền tệ. Ưu điểm nổi bật của thước đo phi tài chính là khả năng lý giải các vấn đề khơng được trình bày trên BCTC như thơng tin về lợi thế cạnh tranh, thị phần… Các thước đo phi tài chính cịn có khả năng phản ánh một cách chính xác, khách quan mọi mặt của doanh nghiệp. Ngoài ra, chúng rất đa dạng về phương pháp tính tóan, đo lường và đặc biệt có thể dự báo kết quả tài chính trong tương lai tốt hơn so với những thước đo tài chính. Chính vì vậy đã có rất nhiều những nghiên cứu về chủ đề gian lận trước đây chỉ ra rằng khơng chỉ các thơng tin tài chính, mà cả những thơng tin phi tài chính cũng góp phần dự báo rủi ro BCTC có gian lận một cách hiệu quả. Có thể kể đến như nghiên cứu của Beasley và các cộng sự (1996), Dechow và các cộng sự (1996), Peasnell và các cộng sự (2000).
Những nghiên cứu này đã xây dựng các mơ hình để phát hiện hành vi gian lận BCTC dựa trên việc xem xét các nhân tố trong nội bộ quản trị doanh nghiệp như cấu trúc chủ sỡ hữu, đặc điểm Ban giám đốc. Beasleyvà các cộng sự (1996) phân thành hai loại gian lận, một là gian lận thơng qua việc cố tình đưa ra những thơng tin sai sót cho người sử dụng BCTC, hai là những hành vi biển thủ, tham ô tài sản. Beasley và các cộng sự (1996) thực hiện dựa trên mẫu nghiên cứu gồm 75 doanh nghiệp gian lận và 75 doanh nghiệp đối ứng không gian lận dựa trên quy mô, ngành
nghề. Kết quả thực nghiệm từ mơ hình hồi quy logit phát hiện rằng tỷ lệ gian lận BCTC thường thấp đối với các doanh nghiệp có thành viên bên ngồi chiếm tỷ lệ phần trăm cao hơn đáng kể trong hội đồng quản trị. Ngoài ra, Beasley và các cộng sự (1996) còn chứng minh rằng sự hiện diện của Ủy ban kiểm tốn khơng ảnh hưởng làm giảm đáng kể đến khả năng gian lận.
Nhận định về mức độc lập của thành viên Hội đồng quản trị có ảnh hưởng đến khả năng BCTC có gian lận cũng đã được chứng minh ở nghiên cứu của Dechow và các cộng sự (1996). Nghiên cứu tập trung khảo sát 92 doanh nghiệp có hoạt động vi phạm nguyên tắc kế toán chung được điều tra bởi SEC trong khoảng thời gian 10 năm từ 1982 đến 1992. Dechow và các cộng sự (1996) nhận thấy rằng một trong những động cơ quan trọng cho hành vi gian lận trên BCTC là muốn thu hút nguồn vốn đầu tư bên ngồi với chi phí thấp và giảm áp lực về tài chính. Nghiên cứu tập trung ở ba khía cạnh của hành vi gian lận là lựa chọn phương pháp kế toán, tổng các khoản kế tốn dồn tích, và ước lượng khoản kế tốn dồn tích khơng hợp lý.
Nghiên cứu Peasnell và các cộng sự (2000) đã sử dụng mơ hình nhận diện hành vi điều chỉnh lợi nhuận của Dechow và các cộng sự năm (1996) - mơ hình Modified Jones với mẫu quan sát gồm 1,271 doanh nghiệp ở Anh giai đoạn 1993 đến 1995. Nghiên cứu cho thấy sự gia tăng thành viên Hội đồng quản trị bên ngoài sẽ làm giảm hành vi quản trị lợi nhuận và sự hiện diện của một Uỷ ban kiểm tốn sẽ giúp hỗ trợ việc vai trị giám sát của Hội đồng quản trị. Các nghiên cứu về xây dựng các mơ hình giúp dự báo sai sót trên báo cáo tài chính.
2.3.2.3 Các nghiên cứu về xây dựng các mơ hình giúp dự báo gian lận
trên báo cáo tài chính
Mơ hình M-score
Nghiên cứu tiên phong về xây dựng mơ hình dự đốn khả năng có gian lận trên BCTC là của Benish (1999). Mơ hình M-score mà Benish (1999) xây dựng đã tạo ra một phương pháp phòng ngừa rủi ro hiệu quả giúp các KTV, nhà đầu tư nhận diện một doanh nghiệp có khả năng gian lận hay không. Benish (1999) đã nhận định rằng bất kỳ thao tác nào trong BCTC đều được thực hiện thông qua sự gia tăng lợi
nhuận. Các chỉ số được chọn vào mơ hình tập trung vào hai nhóm là nhóm các biến nhận diện khả năng gian lận và các biến nhận diện động cơ gian lận. Các biến cụ thể gồm chỉ số đòn bẩy, chỉ số hàng tồn kho, chỉ số kỳ thu tiền, chỉ số lợi nhuận gộp, chỉ số chất lượng tài sản, chỉ số tăng trưởng doanh thu, chỉ số khấu hao, chi phí quản lý và bán hàng. Kết quả cho thấy có mối quan hệ thống kê giữa khả năng xảy ra gian lận với các biến trên BCTC.
Benish (1999) đã sử dụng mẫu gồm 74 doanh nghiệp có lợi nhuận bị chi phối từ giai đoạn 1982 - 1992, sau đó tác giả đã sử dụng mơ hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng của mẫu (weighted exogenous sample maximum likelihood probit) và mơ hình xác suất đơn vị không dựa trên tỷ trọng của mẫu (unweighted probit). Theo Benish (1999) M-score của một doanh nghiệp lớn hơn -1.78 là dấu hiện của hành vi chi phối lợi nhuận. Mơ hình này đã giúp các sinh viên trường đại học Cornell phát hiện ra dấu hiệu gian lận của doanh nghiệp Enron trước một năm kể từ thời điểm doanh nghiệp này phá sản. Tuy nhiên, việc chỉ tập trung vào hầu hết các chỉ tiêu liên quan đến doanh thu, lợi nhuận mà bỏ qua những chỉ tiêu về chi phí, tài chính, đã phần nào làm hạn chế khả năng dự báo chính xác gian lận của mơ hình chỉ ở mức 50%.
Mơ hình Altman Z-score
Mơ hình Z-score được xây dựng bởi Alman (1968) sử dụng để dự báo khả năng một doanh nghiệp sẽ bị phá sản trong hai năm sắp tới, đồng thời cũng là một công cụ để kiểm tra sức khỏe tài chính của một doanh nghiệp. Đã có khá nhiều những nghiên cứu về gian lận như nghiên cứu Loebbecke (1986), Persons (1995), Summer và Sweeny (1998), nhận định rằng tình trạng kiệt quệ tài chính là một trong những động cơ thúc đẩy hành vi gian lận BCTC
Alman (1968) đã nghiên cứu mẫu gồm 66 doanh nghiệp chia làm hai nhóm. Nhóm phá sản gồm những doanh nghiệp đã nộp đơn phá sản, mẫu đối ứng là những doanh nghiệp cùng ngành và cùng quy mô. Alman (1968) tiến hành thu thập 22 biến đại diện cho 5 nhóm gồm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số lợi nhuận, nhóm chỉ số địn bẩy, nhóm chỉ số khả năng thanh khoản và nhóm chỉ số hoạt động. Sau đó, chỉ
số Z-score được Alman điều chỉnh thay đổi một số đặc điểm vào năm 1993, mơ hình mới này đã dự đốn chính xác 66% doanh nghiệp bị phá sản và 78% doanh nghiệp khơng bị phá sản trước đó một năm. Từ chỉ số Z-score ban đầu, Alman đã xây dựng thêm những chỉ số Z’- score, Z”- score phù hợp cho từng loại hình doanh nghiệp khác nhau dành cho những quốc gia đang phát triển. Tùy vào việc áp dụng chỉ số Z-score cho loại doanh nghiệp nào thì sẽ có những ngưỡng liên quan. Cụ thể như một doanh nghiệp cho kết quả Z”- score thấp, thí dụ Z”- score nhỏ hơn 1.1 là những doanh nghiệp đang gặp khó khăn về tài chính. Chỉ số Z”- score giao động từ 1.1 đến 2.6 là những doanh nghiệp có khả năng gặp khó khăn về tài chính và Z”- score lớn hơn 2.6 thể hiện một tình hình tài chính lành mạnh. Chỉ số này càng thấp thì nguy cơ xảy ra gian lận càng cao nhằm mục đích che đậy sự yếu kém trong tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, mơ hình chỉ số Z này cũng tồn tại một số điểm hạn chế như không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến. Ngoài ra, chỉ số Z-score phải được sử dụng một cách phù hợp đối với các doanh nghiệp ở những ngành công nghiệp khác nhau
Mơ hình P-score
Mơ hình P-score được Igor Pustylnick (2011) phát triển bổ sung dựa trên công thức mơ hình Z-score. Mơ hình P-score có cơng thức tính tương tự như Z-score nhưng thay vì sử dụng thu nhập thuần và vốn lưu động, Igor Pustylnick (2011) đã sử dụng doanh thu và vốn chủ sở hữu.
Nghiên cứu của Igor Pustylnick (2011) ngồi việc kết hợp cả hai mơ hình chỉ số