3.1. Ket quả nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chín hở các ngân hàng thương mạ
3.1.3.2. Kiểm định tính chính xác của mơ hình tại các NHT Mở Việt Nam
Tính chính xác của mơ hình được kiểm định thông qua dữ liệu BCTC các NHTM tại Việt Nam năm 2017.
8 Ngân hàng TMCP Bưu điệnLiên Việt 0 0,6404448185
9 Ngân hàng TMCP Quân đội 0 -1,334183608
10 Ngân hàng TMCP Quôc Dân 1 2,1097816759
11 Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội 0 -2,3641915328
12 Ngân hàng TMCP Sài Gịn ThươngTín 1 1,0371728199
13 Ngân hàng TMCP Tiên Phong 1 -2,483823174
14 Ngân hàng TMCP Ngoại thương ViệtNam 0 1,9480796448
15 Ngân hàng TMCP Quôc tế Việt Nam 0 -3,638303574
16 Ngân hàng TMCP Việt Nam ThịnhVượng 0 -1,735275321
17 Ngân hàng TMCP An Bình 0 0,643661449
18 Ngân hàng TMCP Đại chúng ViệtNam 0 1,9177616498 19 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương ViệtNam 0 -0,9080372034
______Dự báo đúng______ ________Dự báo sai________ Có gian
lận
Khơng gian lận
Có gian lận Khơng gian lận Ngưỡng 1% 3 4 11 1 Ngưỡng 5% 3 6 9 1 Ngưỡng 10% 3 8 7 1 Ngưỡng 15% 3 8 7 1 Ngưỡng 20% 3 9 6 1 Ngưỡng 25% 3 9 6 1 Ngưỡng 30% 3 9 6 1 Ngưỡng 35% 3 9 6 1 Ngưỡng 40% 3 9 6 1
Nhận xét: M-score có giá trị trong khoảng (-5;2) tuy nhiên giá trị chủ yếu chỉ
tập trung ở (-2;2).
Với Mi (Giá trị M ở quan sát thứ i) > Giá trị phân loại M-score tại một ngưỡng phân loại xác định ta đánh dấu doanh nghiệp thứ i có khả năng gian lận. Kết quả sau khi so sánh tại các ngưỡng xác suẩt 1%, 5%, 10%, 15% và 20%, 25%, 30%, 35%, 40%.
Bảng 3.6. So sánh tính chính xác của mơ hình M-score (2) tại ngưỡng phân loại
Kết quả Kiểm tốn
Có gian lận Khơng có gian lận
Dự báo Có gian lận 3 6 Khơng có gian lận 1 9 Độ chính xác của dự báo 3/4=75% 6/15=40% Tổng độ chính xác 12/19=63,16%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Dựa vào bảng, ta thấy: độ chính xác của mơ hình tại ngưỡng 20% là lớn nhất. Từ ngưỡng 20% trở đi, độ chính xác của mơ hình khơng tăng thêm chứng tỏ kết quả đã bão hòa. Vậy nên ngưỡng 20% là ngưỡng phân loại chấp nhận được của mơ hình.
Bảng 3.7. Độ chính xác của mơ hình M-score (2) tại ngưỡng 20% với dữ
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Vậy, tại ngưỡng 20% miền phân phối bên trái có giá trị phân loại -0.84162, các kết quả dự báo của mơ hình có độ chính xác lần lượt là 75% với quan sát có gian lận và 40% với quan sát khơng có gian lận. Kết quả này cho phép phát hiện các sai lệch trong BCTC là 63,16%, dựa trên cơ sở các kết quả của kiểm toán.
3.1.4. Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Sau khi ước lượng mơ hình hồi quy logistic bằng STATA 13 ta thu được kết quả như sau:
M = -38.0518 - 0,2088674SGI - 1,311197AQI + 33,76182LVGI + 0,5836006Size + 24,84579NX (2)
Ngưỡng giá trị phân loại được xác định dựa vào việc so sánh tính chính xác của mơ hình tại các ngưỡng 1%, 5%, 10%, 15% và 20%, 25%, 30%, 35%, 40% miền phân phối bên trái. Từ ngưỡng 1% đến 20% miền phân phối bên trái, giá trị nhận diện đúng tăng dần và đạt cực đại tại ngưỡng 20% với việc nhận diện đúng 12/19 NHTM có gian lận hay khơng. Từ ngưỡng 20% miền phân phối bên trái trở đi
hành vi vi phạm chỉ bị xử phạt ở mức hành chính chưa đủ để răn đe, cịn mơ hình gốc của Beneish (1999) nghiên cứu tại Mỹ có các quy chuẩn về hệ thống báo cáo tài chính rõ ràng minh bạch, các hình thức xử phạt vi phạm tính trung thực báo cáo tài chính mạnh.
Ngưỡng xác suất nhận diện gian lận là 20% miền phân phối, ứng với giá trị phân loại -0,842. Tại giá trị này độ chính xác của mơ hình là cao nhất cho phép nhận diện chính xác 63,16% BCTC sai lệch theo kết quả kiểm tốn.
Từ các q trình và kết quả đo lường báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại giai đoạn 2013- 2016, tác giả rút ra được một số đặc điểm gian lận báo cáo tài chính trong hệ thống ngân hàng thương mại như sau:
Thứ nhất, các hành vi gian lận của các NHTM rất khó nắm bắt, số lượng ngân hàng trong hệ thống kinh tế khá lớn và có ngân hàng chỉ có hành vi gian lận một hoặc vài năm, có ngân hàng gian lận nhiều nhưng cũng có nhiều ngân hàng chưa thể kết luận là gian lận hay không. Tuy nhiên, nhìn chung, hành vi gian lận chủ yếu diễn ra giai đoạn 2013 - 2015.
Thứ hai, gian lận BCTC chủ yếu xảy ra ở các khoản mục: Các khoản phải thu khách hàng, Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh và Lợi nhuận trước thuế. Nguyên nhân chính của điều này là do các NHTM che dấu các khoản nợ xấu của mình vào Các khoản phải thu khách hàng, từ đó làm tăng chi phí trả lãi và kết quả kéo theo là Lợi nhuận sau thuế giảm. Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh bị sai lệch nhiều là do việc chi trả lãi ngoài của NHTM diễn ra phổ biến, thực tế hậu quả của hành vi này chính là một phần nguyên nhân dẫn tới sự việc bị nhà nước mua lại với giá 0 đồng của OceanBank 2015. Tất cả các hành vi vi phạm này đều giúp cho BCTC của các NHTM trở nên tốt hơn so với thực tế.
Thứ ba, trong hệ thống các NHTM thường có bộ phận kiểm sốt nội bộ, các thơng tin BCTC trước khi đến tay các cơ quan kiểm toán bên ngồi đều được thơng qua bộ phận này. Tuy nhiên, sau q trình nghiên cứu có thể thấy rằng vẫn có nhiều ngân hàng sai phạm trong lập BCTC. Điều này chứng tỏ các NHTM hoặc đang chủ động làm sai BCTC hoặc chất lượng kiểm soát bộ của NHTM cịn chưa tốt hoặc có thể là do NHTM vừa chủ động làm sai, đồng thời chất lượng kiểm soát nội bộ của NHTM vừa chưa tốt.
Thứ tư, hầu hết các NHTM bị phát hiện gian lận BCTC là những NHTM có quy mơ Tổng tài sản vừa và thấp. Các NHTM có quy mơ Tổng tài sản lớn ít bị phát hiện gian lận BCTC hơn. Điều này hàm ý rằng đang có sự cạnh tranh giữa những NHTM lớn so với phần còn lại, khiến hoạt động của các NHTM yếu hơn bị ảnh hưởng, dẫn đến tình trạng các NHTM đó phải có các hành vi làm sai lệch BCTC để thu hút đầu tư và tìm kiếm lợi nhuận.