Các nhân tố giúp phát hiện gian lận báo cáo tài chính

Một phần của tài liệu Mô hình phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính ở các NHTM tại việt nam khoá luận tốt nghiệp 290 (Trang 39)

Từ các mơ hình nghiên cứu trên, tác giả tổng hợp được các nhân tố giúp phát hiện gian lận BCTC được trình bày ở bảng sau:

Biến kế tốn khơng thể điền

chính NDA

Mơ hình dồn tích của Healy (1985) và Jones

(1991) qua các năm thì cóKhi NDA thay đổi khả năng gian lận

BCTC.

Tỷ số tăng trưởng

doanh thu SGI

Mơ hình M-score Beneish (1999)

SGI có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Tỷ số phải thu khách hàng trên

doanh thu thuần DSRI

Mơ hình M-score

Beneish (1999) DSRI có mối quanhệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Tỷ số lãi gộp GMI Mơ hình M-score

Beneish (1999) hệ thuận chiều vớiGMI có mối quan xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Tỷ số chất lượng

tài sản AQI

Mơ hình M-score Beneish (1999)

AQI có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý

doanh nghiệp SGAI

Mơ hình M-score Beneish (1999)

SGAI có mối quan hệ ngược chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

Tỷ số địn bẩy tài

Chính

LVGI Mơ hình M-score

Beneish (1999)

LVGI có mối quan hệ ngược chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

Tỷ số biến dồn tích kế tốn so

với tổng tài sản TATA

Mơ hình M-score Beneish (1999)

TATA có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Chỉ số hàng tồn

kho DINV

M-score của Burcu Dikmen and Guray

KUẹukkocaoglu (2005)

DINV có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Chi phí tài chính FEI

M-score của Burcu Dikmen and Guray

Kuẹukkocaoglu (2005)

FEI có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm

Chỉ số thù lao giám đốc đối với

tổng tài sản DIRAI

Mơ hình M-score của

Marinakis (2011)

DIRAI có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Chỉ số thù lao kiểm tốn đối với

tổng tài sản

AUDI

Mơ hình M-score của

Marinakis (2011)

AUDI có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Sự thay đổi khoản phải thu khách

hàng RECV

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011) RECV có mối quanhệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai

phạm báo cáo tài chính.

Thay đổi hàng tồn

kho INV

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011)

INV có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm

Sự thay đổi tiền

trong doanh thu CS

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011) thuận chiều với xácCS có mối quan hệ suất xảy ra sai phạm

báo cáo tài chính.

Sự thay đổi tỷ suất sinh lợi tài

sản

ROA Mơ hình F-score củaDechow và các cộng

sự (2011) ROA có mối quan hệnghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm

báo cáo tài chính.

Biến giả cơng ty phát hành cổ

phiếu ISSUE

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011) ISSUE có mối quanhệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai

phạm báo cáo tài chính. Sự thay đổi số

lượng nhân viên EMP

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011)

EMP có mối quan hệ nghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

Biến giả có hay khơng cho th

hoạt động L

EASEDUM

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011)

LEASEDUM có mối quan hệ thuận chiều

với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

Biến trễ của tỷ suất sinh lợi điều

chỉnh theo thị trường

RETt-1

Mơ hình F-score của Dechow và các cộng

sự (2011)

RETt-1 có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài

chính.

Quy mơ doanh

nghiệp SIZE

Rhee và các cộng sự

(2013) Xu hướng thao túngthu nhập phụ thuộc vào quy mô cơng ty, tuy nhiên nghiên cứu

chưa đưa ra mơ hình định lượng cụ thể.

Vốn lưu

động/Tổng tài sản X1

Mơ hình Z-score của

Altman (1968) X1 có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra gian lận báo cáo tài chính.

Thu nhập giữ

lại/Tổng tài sản X2

Mơ hình Z-score của

Altman (1968) X2 có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra gian lận

Giá trị thị trường của vốn chủ sở

hữu/Giá trị sổ sách của tổng nợ

phải trả

X4 Mơ hình Z-score của Altman (1968)

X4 có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra gian lận báo cáo tài chính.

Doanh thu/Tổng

tài sản X5

Mơ hình Z-score của

Altman (1968) X5 có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra gian lận báo cáo tài chính.

Tỷ lệ nợ xấu NX

NX có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra gian lận báo cáo tài chính

Nguồn: Tổng hợp của tác gỉả

1.3. Khoảng trống nghiên cứu

Gian lận BCTC là vấn đề khá nóng trong bối cảnh phát triển hiện nay. Quá trình phát hiện gian lận BCTC rất phức tạp và khó khăn. Đã có nhiều bàn luận và nghiên cứu về nó nhưng vẫn cịn để lại những khoảng trống cho các nghiên cứu mới như sau:

Thứ nhất, tuy được nhắc đến rất nhiều nhưng đối tượng chủ yếu của các nghiên cứu là những DN hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, kinh doanh. Những nghiên cứu về các trung gian tài chính như NHTM cịn ít và mới mẻ. Đặc biệt là việc áp dụng các mơ hình, lý thuyết kinh tế về gian lận BCTC vào các NHTM vẫn

biểu hiện những sai sót và yếu kém. Vài năm trở lại đây đã có hàng loạt những cuộc sáp nhập, hợp nhất hay bị Nhà nước mua lại với giá 0 đồng vì lý do yếu kém. Nguyên nhân xuất phát từ nhiều yếu tố; và việc ‘tô hồng’ các chỉ số BCTC, che giấu những hành vi yếu kém chính là một trong những nguyên nhân dẫn đến các hệ lụy của các NHTM hiện nay. Vậy làm sao để xử lý các hành vi gian lận BCTC kịp thời và chính xác nhất, cách thức phát hiện và kiểm tra ra sao? Đây là một cơ hội nhưng cũng là thách thức đối với các nhóm nghiên cứu mới.

Thứ ba, hiện nay hệ thống thanh tra, kiểm toán các NHTM vẫn chưa thể xây dựng được bộ chính sách, cơ chế đầy đủ và hồn chỉnh. Mặc dù có nhiều văn bản pháp luật, thơng tư, nghị định ban hành nhằm hạn chế gian lận BCTC nhưng hiệu quả đạt được vẫn chưa cao, chưa có sự thống nhất về bộ luật kiểm tốn các NHTM. Các nghiên cứu trước đây liên quan tới lĩnh vực ngân hàng cũng chưa đóng góp được nhiều ý kiến cụ thể vì ít đề cập chuyên sâu vào các vấn đề liên quan tới BCTC.

Từ những khoảng trống nêu trên, tác giả xác định được mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của chủ đề.

STT Biến độc lập _____________________Mô tả_____________________

1 DSRI Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần(Days Sales in Receivables Index)__________________ 2 GMI Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)_________________ 3 SGI Tỷ số tăng trưởng doanh thu (Sales Growth Index) 4 AQI Tỷ số chất lượng tài sản (Asset Quality Index)_________ 5 DEPI Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình(Depreciation Index)_____________________________ 6 SGAI Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp(Sales, general and administrative expense Index)______ 7 LVGI Tỷ số đòn bẩy tài chính (Leverage Index)____________ 8 TATA Tỷ số biến dồn tích kế tốn so với tổng tài sản(Total Accruals to Total Assets)____________________ 9 DA Tỷ số biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh(Discretionary Accruals)__________________________ 10 _______Size_______ Quy mô tổng tài sản_____________________________ 11 _______NX_______ Tỷ lệ nợ xấu___________________________________

CHƯƠNG 2

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Xây dựng mơ hình

Dựa vào tổng quan nghiên cứu, tác giả xác định mơ hình nghiên cứu phát hiện gian lận BCTC trong NHTM tại Việt Nam dựa trên nền tảng mơ hình M-score của Beneish (1999).

2.1.1. Biến đầu vào được xem xét

Mơ hình được sử dụng để nhận diện gian lận BCTC của các NHTM Việt Nam là mơ hình logistic với biến phụ thuộc là biến phân loại (có gian lận hoặc không gian lận), biến độc lập là các biến định lượng.

Biến phụ thuộc:

{ 0 nếu báo cáo tài chính khơng sai lệch1 nếu báo cáo tài chính có sai lệch

Biến phụ thuộc được phân loại theo báo cáo tài chính các NHTM tại Việt Nam trước và sau kiểm toán với giả định kết quả kiểm tốn là kết quả chính xác về tình hình ngân hàng.

Biến độc lập:

Mơ hình được xây dựng trên cơ sở mơ hình M-score 8 biến của Beneish (1999). Tuy nhiên với tình hình Việt Nam các chế độ kế tốn cịn chưa chặt chẽ, tác giả thêm biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh (DA) của Friedlan (1994), và biến quy mô doanh nghiệp (Size) của Rhee và các cộng sự (2003) để đánh giá tác động của các yếu tố này tới khả năng nhận diện gian lận của mơ hình.

Ngồi ra, tác giả đề xuất thêm biến tỷ lệ nợ xấu (NX) trong các NHTM để xem xét xây dựng mô hình. Bởi nợ xấu là một chỉ tiêu đặc biệt của các NHTM, chỉ những doanh nghiệp kinh doanh tiền tệ như NHTM mới xảy ra nợ xấu. Nó là một chỉ tiêu để đánh giá hiệu quả tín dụng trong các ngân hàng, ảnh hưởng trực tiếp tới uy tín và chất lượng hoạt động của các NHTM. Thời gian qua, nhiều NHTM có xu hướng điều chình tỷ lệ nợ xấu của mình xuống thấp hơn so với thực tế nhằm tăng

khách hàng đang có nợ xấu vay để đảo nợ, từ đó những khoản nợ yếu kém tự nhiên trở thành những khoản nợ bình thường. Chỉ tiêu này thường được điều chỉnh thông qua các khoản mục: Các khoản phải thu khách hàng, Dự thu lãi, Dự chi lãi của NHTM.

Bảng 2.1. Danh sách các biến đầu vào được xem xét

Nguồn: Thống kê của tác giả

• Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần (Days Sales in Receivables Index) DSRI

Doanhthut Doanh thu t-1

Chỉ số DSRI so sánh sự thay đổi của các khoản mục phải thu khách hàng năm t-1 đã kiểm toán và năm t chưa kiểm tốn. Trong trường hợp khơng có sự thay đổi về chính sách tín dụng thưong mại (TDTM), hệ số này sẽ tăng hoặc giảm dưới dạng • Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)

Tỉ lệ lãi g0p(t-1) Lợi nhuận g0p(t-1) : Doanh thU(t-1)

GMI= —r. : 7 -Lợi nhuận gộPt:Doanhthut:— - - - -— Lợi nhuận gộp = Doanh thu - Giá vốn hàng bán

GMI là tỷ số lợi nhuận biên giữa năm t-1 đã kiểm toán và năm t chưa kiểm toán. Neu hệ số GMI < 1 nghĩa là lợi nhuận biên đang giảm, đây được nhận định là một dấu hiệu tiêu cực về triển vọng tăng trưởng của cơng ty. Khi đó cơng ty có nhiều khả năng sẽ gian lận để che dấu tình hình thực tại. Bởi vậy, GMI được kỳ vọng sẽ có quan hệ thuận chiều với khả năng gian lận báo cáo tài chính. Trong ngân hàng thương mại khơng thể xác định được khoản mục Giá vốn hàng bán nên chỉ tiêu này không thể sử dụng.

• Tỷ số tăng trưởng doanh thu (Sales Growth Index)

Nợ phải trảt : Tổng tài sảnt Nợ phải trat-1 : Tổng tằi sant-1

Việc tăng doanh thu tăng trưởng một cách bất thường có thể được xem là một trong các dấu hiệu sai phạm nếu xem xét trên khía cạnh hai động cơ như sau: Thứ nhất, bóp méo doanh thu nhằm tạo ra một kết quả đẹp, phù hợp với mục tiêu đề ra sẽ thu hút các nhà đầu tư. Thứ hai, nếu doanh thu giảm cơng ty có thể đối mặt với giảm giá cổ phiếu trên thị trường.

• Tỷ số chất lượng tài sản (Asset Quality Index)

AQI = [!-(CAt + PPEt ) ]= TAt

ụ [l-( CAt-i + PPEt-J]: TΛt-1

PPE: Giá trị còn lại của tài sản dài hạn hữu hình (gồm tài sản cố định hữu hình, tào sản cố định thuê tài chính, giá trị xây dựng cơ bản dở dang, bất động sản đầu tư) và quyền sử dụng đất.

Beneish, AQI có mối quan hệ thuận chiều với khả năng gian lận báo cáo tài chính. Trong ngân hàng thương mại, khoản mục Tài sản ngắn hạn bao gồm: Tiền và các khoản tương đương tiền, Tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN), Tiền gửi tại TCTD khác, Chứng khốn kinh doanh, Các cơng cụ tài chính phái sinh, Cho vay khách hàng, Tài sản có khác; PPE bao gồm Tài sản cố định và Bất động sản đầu tư. • Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình (Depreciation Index)

DEPI = Chí phí khầu haot-1 : (PPEt-1 + Chí phí khầu haot-1 )

Chi phí khẵu haot : (PPEt + Chi phí khẵu haot)

DEPI là tỷ số giữa tỷ lệ khấu hao năm t-1 và năm t, với tỷ lệ khấu hao được tính bằng [Mức khấu hao/(Mức khấu hao + PP&E rịng)]. DEPI lớn hơn đồng nghĩa với cơng ty đã làm giảm tỷ lệ khấu hao bằng cách tăng thời gian sử dụng của tài sản hoặc áp dụng phương pháp trích khấu hao mới, việc này làm lợi nhuận tăng lên. Trong ngân hàng thương mại, khấu hao ở đây là Khấu hao Tài sản cố định hữu

hình.

• Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (Sales, general and

administrative expense Index)

SGAI = SGAt: Doanhthut

SGAt-1 : Doanh thut-1

SGA: Chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp

SGAI được tính bằng cách sự thay đổi của tỷ số chi phí bán hàng quản lý doanh nghiệp trên tổng doanh thu giữa năm t-1 và năm t. Neu SGAI lớn hơn 1 có nghĩa chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp đang tăng lên so với doanh thu, điều này có thể là một dấu hiệu của gian lận. Vì trong báo cáo tài chính của ngân hàng thương

• Tỷ số biến dồn tích kế tốn so với tổng tài sản (Total Accruals to Total Assets) TATA = Lợi nhuận trước thuet - Tien thuần từ sản xuất kình doanht

Tổng tài. sảnt

TATA được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản. Theo Beneish, các khoản kế tốn dồn tích càng lớn thì khả năng vi phạm càng cao.

• Tỷ số biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh (Discretionary Accruals)

TAt TAt-1

DAt = ———— — ———- -

Doanh thu t Doanh thu t-1

TA: biến kế tốn dồn tích

Mơ hình dồn tích điều chỉnh của Friedlan (1994) được phát triển dựa trên mơ hình của DeAngele (1986). Mơ hình này được xây dựng với giả định sự thay đổi trong tổng số trích trước giữa hai kỳ kế toán là do sự ảnh hưởng của hai nhân số: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa chọn kế toán của tổ chức phát triển.

Quy mơ tổng tài sản

Nghiên cứu của Rhee và các cộng sự (2003) chỉ ra rằng cơng ty nhỏ có khả năng tham gia thao túng thu nhập nhiều hon các công ty lớn, và xu hướng thao túng khác nhau theo quy mơ: cơng ty nhỏ có thể làm tăng hoặc giảm lợi, cịn các cơng ty lớn hầu hết thao túng theo hướng lợi nhuận không bị giảm qua các năm.

Biến Size được tính tốn bằng cách lấy logarit co số tự nhiên của giá trị khoản mục Tổng tài sản, điều này để tránh chênh lệch quá lớn giữa các công ty và phù hợp với hầu hết các mơ hình khác nghiên cứu về quy mơ tổng tài sản. Trong NHTM, chỉ tiêu này ta chỉ cần lấy logarit co số tự nhiên của Tổng tài sản.

• Tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ nợ xấu của NHTM là tổng tỷ lệ của các nhóm nợ: Nợ dưới tiêu chuẩn (nợ nhóm 3), Nợ nghi ngờ (nợ nhóm 4), Nợ có khả năng mất vốn (nợ nhóm 5). Trong BCTC, các nhóm nợ này được trình bày chi tiết ở phần thuyết minh BCTC.

SGI AQI DSRI TATA DEPI LVGI DA Size N X các cộng sự (2011).

• Mơ hình M-score của Beneish (1999)

Biến nhị phân M là biến phụ thuộc: M nhận giá trị 1 khi có sự thao túng thu nhập của cơng ty, M nhận giá trị 0 khi khơng có sự thao túng của cơng ty; ma trận biến giải thích X và ma trận véc tơ phần dư ɛ.

Các biến độc lập của Beneish được sử dụng: (1) SGI- Tỷ số tăng trưởng doanh thu, (2) AQI- Tỷ số chất lượng tài sản, (3) DSRI- Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần, (4) TATA- Tỷ số biến dồn tích kế tốn so với tổng tài sản, (5) DEPI- Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình, (6) LVGI- Tỷ số địn bẩy tài chính. Hai biến cịn lại của Beneish là GMI và SGAI khơng sử dụng được vì khơng có số

Một phần của tài liệu Mô hình phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính ở các NHTM tại việt nam khoá luận tốt nghiệp 290 (Trang 39)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(80 trang)
w