Mối tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu

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 61)

3.1. Ket quả nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chín hở các ngân hàng thương mạ

3.1.2. Mối tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu

Kiểm tra tương quan giữa các biến trong mơ hình cho kết quả như sau: Bảng 3.3. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình

M Coef. Std. Err. Z P>|z| [95% Conf. I nterval] “SGĨ -.2088674 .6017161 -0.35 0.031 -1.388209 .9704745 AQI -1.311197 1.70476 -0.77 0.045 -4.652466 2.030071 DSRI -.3372691 .3571657 -0.94 0.09 -1.037301 .3627629 TATA 15.26538 10.07281 1.52 0.074 -4.476966 35.00772 DEPI 2.377854 1.336584 1.78 0.062 -.2418016 4.99751 LVGI 33.76182 16.33364 2.07 0.03 1.748466 65.77517 “DA -.0052447 .0183458 -0.29 0.012 -.0412017 .0307123 Size .5836006 .87862 0.66 0.015 -1.138463 2.305664 “NX 24.84579 35.39442 0.70 0,082 -44.52601 94.21758 _cons -38.0518 19.00495 -2.00 0.04 -75.30081 -.8027814

M = β0 + βι (SGI) + β2 (AQI) + β3 (DSRI) + β4 (TATA) + β5 (DEPI) + β6 (LVGI) + β7 (DA) + β8 (Size) + β9 (NX) + U1 (1)

Hồi quy logistic mơ hình (1) ta thu được bảng sau:

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm STATA 13

Kết quả hồi quy của mơ hình cho thấy 8 biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê với mức 10%. Tuy nhiên, với mức ý nghĩa là 5% thì chỉ có 5 biến có ý nghĩa, gồm: SGI, AQI, LVGI, Size và NX.

Mơ hình nhận diện gian lận BCTC trong các NHTM tại Việt Nam có dạng:

M = -38.0518 - 0,2088674SGI - 1,311197AQI + 33,76182LVGI + 0,5836006Size + 24,84579NX (2)

STT Tên NHTM Gian lận BCTC theo kết quả kiểm toán Kết quả M tính theo mơ hình gian lận BCTC tăng.

- Hệ số góc của LVGI - tỷ số địn bẩy tài chính bằng 33,76182 với mức ý nghĩa 10%. Hệ số này > 0 cho biết khi tỷ số địn bẩy tài chính tăng thì khả năng gian lận BCTC cũng tăng. Đây là hệ số góc trái với kỳ vọng dấu của hệ số đã trình bày ở Bảng 2.2.

- Hệ số góc của Size - biến tăng trưởng quy mô doanh nghiệp bằng 0,5836006 với mức ý nghĩa thống kê 10%. Hệ số này có quan hệ thuận chiều với khả năng xảy ra gian lận BCTC. Điều này trái với kỳ vọng về dấu ở Bảng 2.2.

- Hệ số góc của NX - tỷ lệ nợ xấu trong NHTM có giá trị bằng 24,84579 vói mức ý nghĩa thống kê 10%. Hệ số này có quan hệ thuận chiều với khả năng xảy ra gian lận BCTC. Điều này phù hợp với kỳ vọng về dấu ở Bảng 2.2. Hay nói cách khác, khi tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng càng tăng thì khả năng gian BCTC của NHTM cũng có xu hướng tăng.

Vậy các nhân tố ảnh hưởng đến gian lận BCTC của các NHTM là: Tỷ số tăng trưởng doanh thu (SGI), tỷ số chất lượng tài sản (AQI), tỷ số địn bẩy tài chính (LVGI), biến tăng trưởng quy mơ doanh nghiệp (Size) và tỷ lệ nợ xấu trong NHTM (NX). Trong 5 nhân tố ảnh hưởng, các biến SGI, AQI có quan hệ ngược chiều với khả năng xảy ra gian lận BCTC. Các biến cịn lại là LVGI, Size và NX có quan hệ thuận chiều với khả năng xảy ra gian lận BCTC.

3.1.3.2. Kiểm định tính chính xác của mơ hình tại các NHTM ở 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 Qc Dân 1 2,1097816759

11 Ngân hàng TMCP Sài Gịn - 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 khơng. 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.

3.2. Một số khuyến nghị

Thực tế, các vi phạm trong BCTC của NHTM xảy ra tương đối nhiều. Tuy nhiên, để xác định các hành vi này là sai phạm cố ý hay vơ ý thì rất khó khăn. Bởi thu nhập của các NHTM đến từ tín dụng là rất lớn, phạm vi khách hàng là cả nền kinh tế. Vậy nên việc bị động và mất kiểm soát trong kiểm tra, quản lý thông tin khách hàng dẫn tới các sai phạm ở một góc độ nào đó là điều cần dễ hiểu và cần được xem như rủi ro tất yếu với các NHTM. Ở bài viết này, tác giả chủ yếu nhìn nhận vấn đề ở góc độ cố ý làm sai của các NHTM, còn được gọi là hành vi gian lận. Để từ đó đưa ra kiến nghị giúp giảm bớt các hành vi này, giúp hệ thống NHTM phát triển lành mạnh và bền vững hơn.

3.2.1. Đối với nhà đầu tư

Các nhà đầu tư có tổ chức có thể là cá nhân, tổ chức hay DN, thường là những người có lượng vốn nhàn rỗi tìm kiếm cơ hội sinh lời. Hiện nay, số lượng các nhà đầu tư có tổ chức ít hơn so với các nhà đầu tư cá nhân. Nhưng lượng tiền mà họ đầu tư vào các DN thì lại lớn hơn nhiều so với các nhà đầu tư cá nhân. Đối với đối tượng này, việc đầu tư khơng chỉ nhằm mục đích thu lợi nhuận mà có thể là để chi phối các DN được đầu tư. Vậy nên thông thường, các đối tượng này hoạt động chun nghiệp và có chun mơn cao hơn so với các nhà đầu tư là cá nhân. Họ ít gặp phải những rủi ro liên quan tới năng lực chun mơn. Nhưng khơng vì thế mà các nhà đầu tư có tổ chức loại bỏ được tất cả các rủi ro sẽ xảy đến.

Để tránh các rủi ro có thể có, các nhà đầu tư cần theo dõi BCTC của DN trong nhiều kỳ kiên tiếp để có được đánh giá đúng đắn về các NHTM. Đồng thời phân tích kỹ những thay đổi bất thường liên quan tới tỷ lệ nợ xấu khi đầu tư vào các NHTM tại Việt Nam. Bên cạnh đó cũng cần tránh tâm lý bầy đàn, kỳ vọng sai vào một chứng khoán nhất định. Đặc biệt hơn, họ cần phải có một người trưởng nhóm,

người thủ lĩnh thực sự để có thể chèo lái được cả tổ chức vững vàng trong những giai đoạn khó khăn của thị trường. Và bên cạnh đó, mơ hình nghiên cứu này cũng có thể là một công cụ giúp các nhà đầu tư nhận diện được các hành vi gian lận BCTC trong hệ thống NHTM Việt Nam.

3.2.2. Đối với các NHTM

Gian lận BCTC là hành vi xuất phát từ bên trong các NHTM. Vậy nên, trước khi nói đến các biện pháp nghiệp vụ chuyên môn để hạn chế và giảm thiểu gian lận thì việc nâng cao ý thức và đạo đức của những cán bộ ngân hàng có thẩm quyền liên quan tới BCTC là một vấn đề tiên quyết. Bởi bản chất của NHTM là kinh doanh dựa vào rủi ro nên chắc chắn khơng có một biện pháp hồn tồn nào để kiểm sốt gian lận BCTC được cả.

Mặt khác, các NHTM cần phải luôn cập nhật các thông tin từ các NHTM có quan hệ tín dụng thật chính xác, đầy đủ để tránh những rủi ro đáng tiếc có thể xảy ra khi trường hợp gian lận BCTC bị phát hiện. Đặc biệt phải luôn chú ý tới diễn biến nợ xấu của các NHTM liên quan, các khoản mục Các khoản phải thu khách hàng, Lợi nhuận sau thuế và Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh.

Bên cạnh đó, các NHTM nên cho vay với nhau thông qua Thị trường liên ngân hàng (TTLNH) để có thể đảm bảo hơn được các khoản cho vay của mình. Bởi điều kiện gia nhập và hoạt động tại TTLNH rất khắt khe nên sẽ giúp được các NHTM thành viên có thể yên tâm hơn về các khoản tín dụng của mình. Đây có thể nói là một cơng đơi việc đối với các NHTM. Vừa hạn chế được các rủi ro có thể xảy đến. Nhưng vừa là một tiêu chí quan trọng giúp NHTM phân loại được các NHTM đang hoạt động ổn định và chưa ổn định để ra quyết định tín dụng.

3.2.3. Đối với cơ quan quản lý nhà nước

a. Xây dựng bộ chính sách cùng một số định hướng chiến lược cho hệ thống NHTM

Một là, cơ quan nhà nước cần xây dựng bộ chính sách riêng cho hoạt động

kiểm tra, phát hiện kịp thời hành vi gian lận BCTC và xử phạt trong hệ thống NHTM:

- Xây dựng bộ khung pháp lý về kiểm soát nội bộ trong ngân hàng thương mại chặt chẽ hơn, xử phạt hành chính thật nặng những hành vi vi phạm báo cáo tài

chính theo hướng có lợi cho ngân hàng tại khoản mục như Các khoản phải thu khách hàng hay tỷ lệ nợ xấu trong BCTC của NHTM.

- Khuyến khích các NHTM cơng bố thông tin BCTC lên mạng Internet, về lâu dài là bắt buộc. Điều này sẽ giúp tăng cường tính cơng khai, rõ ràng và minh bạch cho BCTC của các NHTM.

- Cần có các chỉ tiêu cụ thể nhằm đánh giá cơ bản về gian lận BCTC trong NHTM.

Hai là, có các biện pháp để hỗ trợ các NHTM nhỏ có thể tham gia cạnh tranh

lành mạnh, ít bị ảnh hưởng từ các NHTM lớn hơn. Bên cạnh đó, nhà nước nên tư nhân hóa hệ thống NHTM để việc cạnh tranh diễn ra bình đẳng.

Ba là, một thực trạng hiện nay là hệ thống NHTM ở Việt Nam đang khá

phức tạp. Tính từ 2015 trở lại đây, trong số 9 ngân hàng yếu kém đã có 3 ngân hàng hợp nhất, 1 ngân hàng sáp nhập, 2 ngân hàng tự tái cơ cấu. Việc số lượng các NHTM hoạt động quá nhiều khiến cho hệ thống NHTM Việt Nam trở nên cồng kềnh và phức tạp. Vậy thì các cơ quan nhà nước có thẩm quyền có thể chủ động xây dựng chiến lược sáp nhập các NHTM lại với nhau, thu gọn số lượng các NHTM trong dài hạn để vừa đơn giản hóa hệ thống NHTM hơn, đồng thời giúp việc xử lý và phát hiện các hành vi sai phạm nhanh gọn và chính xác hơn.

Bốn là, xây dựng mơ hình nâng cao đạo đức nghề nghiệp đối với các cán bộ

trong hệ thống NHTM. Về lâu dài là phải có các biện pháp để biến đạo đức nghề nghiệp thành một nét văn hóa của các cán bộ ngân hàng, cùng với đó là các biện pháp để các nhân viên cũng như nhà quản lý ít có cơ hội làm sai hơn trong phạm vi nghiệp vụ, quyền hạn của mình.

b. Trao thêm quyền cho Ủy ban Chứng khốn Nhà nước và các Sở giao dịch

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 61)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(80 trang)
w