Mặc dù đã có từ những năm 1940, nhưng nghiên cứu hành vi trong kế toán chỉ mới phục hồi mạnh mẽ vào thập niên 1980. Nghiên cứu hành vi trong kế toán (Behavioral research in accounting/Behavioural accounting research – BAR)
được định nghĩa là: “Các nghiên cứu về hành vi của người kế toán và những đối tượng khác khi họ chịu ảnh hưởng bởi các chức năng và báo cáo của kế toán”. Nghiên cứu hành vi trong kế toán xuất phát từ các khoa học về tâm lý học, xã hội học và lý thuyết tổ chức, nó tập trung vào quan sát con người (cá nhân hoặc nhóm người) trong lĩnh vực kế tốn, bao gồm kế tốn tài chính, kế tốn quản trị và kiểm tốn, vì vậy nó ứng dụng trên một phạm vi rất rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của kế toán. Mục tiêu của nó là khám phá con người sử dụng và xử lý thơng tin kế tốn như thế nào và tại sao họ làm như thế. Loại nghiên cứu hành vi trong kế toán được biết đến nhiều nhất là lý thuyết phán đoán của con người (human judgement theory – HJT) hay quá trình xử lý thông tin của con người (human information processing – HIP). Có nhiều kỹ thuật nghiên cứu HJT để mơ hình hóa (q trình ra quyết định của con người) cách mà con người xử lý những thông tin để làm quyết định. Trong số đó, mơ hình thấu kính Brunswik (Brunswik lens model) chiếm ưu thế trong các mơ hình. Ngồi ra, cịn có hai cách tiếp cận khác cũng được quan tâm là mơ hình lần theo dấu vết (process tracing) và mơ hình phán đốn xác suất (probabilistic judgement). Trong khi mơ hình lần theo dấu vết cố gắng xây dựng một cây quyết định trình bày những xét đốn của con người, thì đối với mơ hình phán đốn xác suất, q trình ra quyết định được trình bày như những báo cáo xác suất dựa trên định lý của Bayes. Ba mơ hình này sẽ được thảo luận chi tiết bên dưới:
2.4.1 Mơ hình thấu kính Brunswik:
Mơ hình thấu kính Brunswik bắt đầu được sử dụng từ giữa thập niên 1970 như một cơ sở để nghiên cứu về xét đoán bao gồm dự đoán hoặc đánh giá. Nhà nghiên cứu sử dụng mơ hình này để tìm hiểu mối quan hệ giữa các dấu hiệu với các quyết định, xét đốn hay dự đốn thơng qua tìm kiếm quy luật của các phản ứng đối với những tín hiệu. Trong mơ hình này, người ra quyết định được giả định rằng sẽ dựa trên thấu kính của các tín hiệu có quan hệ xác suất với sự kiện,
từ đó rút ra kết luận về sự kiện. Ví dụ, nhà đầu tư (người ra quyết định) dựa trên một loạt các tỷ số tài chính (tín hiệu) để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp (sự kiện).
Để xây dựng một mơ hình thấu kính cụ thể, các đối tượng khảo sát sẽ được yêu cầu thực hiện xét đốn trên một số lượng lớn các tình huống dựa trên một bộ các tín hiệu. Sau đó, một mơ hình tuyến tính mơ tả quan hệ hàm số giữa tín hiệu và xét đốn được xây dựng để diễn đạt về cách thức thông tin được xử lý bởi các cá nhân. Phân tích hồi quy được thực hiện với biến phụ thuộc là xét đoán/phản ứng của các đối tượng và các tín hiệu là những biến độc lập giải thích cho xét đốn của người ra quyết định. Những trọng số beta trong mơ hình hồi quy đại diện cho mức độ quan trọng tương đối của tín hiệu thông tin đối với người ra quyết định. Phương trình xét đoán này giúp những người khơng chun nghiệp cũng có thể làm được những quyết định tốt một cách nhanh chóng, qua đó họ nhận thức được thơng tin nào thật sự hữu dụng cho phán đoán của họ.
Chính vì vậy, mơ hình thấu kính Brunswik được xem là một công cụ đắc lực giúp chúng ta hiểu được cách mà người ra quyết định sử dụng những tín hiệu thơng tin kế tốn và mức quan trọng mà họ gán cho mỗi tín hiệu trong những tình huống cụ thể. Nó cịn giúp cho những người ra quyết định thay đổi mức quan trọng mà họ gán cho những tín hiệu khác nhau để cải thiện mức độ chính xác của những phán đốn của họ. Ngồi ra, qua mơ hình này, chúng ta cũng có thể khám phá ra những thông tin kế toán hữu dụng cho việc ra quyết định mà người ra quyết định hiện chưa sử dụng. Và những thơng tin này có thể được sử dụng để rèn luyện nâng cao năng lực của người ra quyết định.
2.4.2 Mơ hình lần theo dấu vết:
Mơ hình thấu kính Brunswik được nhận thấy là một mơ hình có khả năng dự đốn rất tốt vì theo thống kê thì mơ hình này có thể loại trừ các sai số ngẫu
nhiên trong xét đoán của con người do các nguyên nhân như mệt mỏi, bệnh tật, hoặc thiếu tập trung. Tuy nhiên, một hạn chế quan trọng trong mơ hình thấu kính Brunswik là nó khơng mơ tả tốt việc con người đã làm quyết định như thế nào. Việc sử dụng dạng phương trình trong mơ hình cũng đồng nghĩa với việc ngầm giả định rằng con người có thể xử lý đồng thời tất cả các thơng tin, trong khi đó, đa số những người ra quyết định lại nói rằng họ phân tích những vấn đề từng bước một, đánh giá lần lượt từng thông tin cho đến khi đi đến quyết định. Do đó, bên cạnh việc dự đốn tốt của mơ hình thì vấn đề giải thích việc quyết định được thực hiện như thế nào được nhiều nhà nghiên cứu và những chuyên gia rất quan tâm. Điều này là do việc giải thích này có thể giúp phát hiện các yếu điểm trong q trình ra quyết định, từ đó chất lượng của việc phán đoán được cải tiến tốt hơn. Chính vì vậy, những nhà nghiên cứu về lý thuyết phán đoán của con người đã sử dụng những phương pháp tiếp cận khác để mơ hình q trình ra quyết định, hai phương pháp phổ biến được sử dụng là phương pháp “lần theo dấu vết” và phương pháp “phán đốn xác suất”.
Trong mơ hình lần theo dấu vết, người ra quyết định sẽ phân tích những trường hợp và họ sẽ mô tả lại bằng lời nói những bước thực hiện để ra quyết định. Những mô tả này được ghi lại bởi nhà nghiên cứu và sau đó được phân tích thành một sơ đồ “cây quyết định” nhằm trình bày quá trình xử lý thông tin để ra quyết định của con người. Mỗi “nút” trong cây quyết định sẽ chứa một câu hỏi liên quan đến một bước trong quá trình ra quyết định, tùy thuộc vào câu trả lời mà đi đến quyết định hay là đến bước tiếp theo.
Mơ hình cây quyết định xuất phát từ phương pháp lần theo dấu vết là một công cụ mô tả một cách trực quan về quá trình ra quyết định của con người. Tuy nhiên, phương pháp này không phải lúc nào cũng dự đoán tốt về các sự kiện. Nguyên nhân là người ra quyết định thường gặp khó khăn khi giải thích tất cả những bước mà họ đã thực hiện. Khi người ra quyết định thực hiện một cách
thường xun thì nó trở nên quen thuộc và quá trình ra quyết định diễn ra một cách ngầm định và vô thức trong tâm trí của người ra quyết định.
2.4.3 Mơ hình phán đốn xác suất:
Mơ hình phán đoán xác suất hữu dụng trong các tình huống khi niềm tin ban đầu về dự đoán hoặc đánh giá cần được xem xét lại do phát sinh một vấn đề mới có liên quan. Ví dụ như nhà đầu tư xem xét lại quyết định đầu tư khi có bằng chứng mới về kết quả của một vụ kiện liên quan đến cơng ty. Mơ hình này lập luận rằng cách chuẩn xác để xem xét lại niềm tin ban đầu, được gọi là xác suất chủ quan, là áp dụng định lý của Bayes, một nguyên lý cơ bản của lý thuyết xác suất có điều kiện. Định lý Bayes nói rằng xác suất của cơ hội được điều chỉnh lại do những bằng chứng bổ sung sẽ bằng niềm tin ban đầu (tỷ số cơ sở) vào cơ hội đó nhân với một con số thể hiện mức độ mà dự tính trước đó được xem xét lại do những thơng tin hoặc tín hiệu của dữ liệu mới.