CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ GIAN LẬN TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
1.3. Các nhân tố giúp phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính
1.3.2. Các công trình nghiên cứu trong nước
Ở Việt Nam, các tác giả chia các hình thức nghiên cứu phát hiện gian lận trong BCTC thành ba hướng: Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật thống kê, nghiên cứu sử dụng mô hình dồn tích có điều chỉnh và nghiên cứu kết hợp nhiều mô hình cùng kỹ thuật thống kê.
a. Mô hình dồn tích có điều chỉnh
Nguyễn thị Uyên Phương (2014) sử dụng mô hình Friedlan (1994) để đánh giá tính trung thực trong điều chỉnh lợi nhuận của 75 công ty niêm yết thông qua biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh DA. Kết quả cho thấy, những công ty trên có xu hướng điều chỉnh lợi nhuận tăng trong kỳ báo cáo ngay trước lần phát hành cổ phiếu ra công chúng. Cụ thể, đối với doanh nghiệp có quy mô lớn, mức độ điều chỉnh lợi nhuận sẽ càng cao để nhằm thu hút vốn đầu tư. Đồng thời, những DN vừa và nhỏ cũng không ngừng
“nâng cao” lợi nhuận nhằm “đánh bóng” tên tuổi, kêu gọi vốn từ thị trường. Hạn chế của nghiên cứu này là chỉ dừng ở 75 công ty niêm yết trên sàn chứng khoản, sử dụng mô hình có sẵn của quốc tế, chưa thực sự phù hợp với tính chất của thị trường Việt Nam.
Bên cạnh đó, Phan Thị Thùy Dương (2013) sử dụng mô hình Jones (1991) vào nghiên cứu các công ty niêm yết trên sàn Giao dịch Chứng khoán. Cụ thể, với mẫu là 24 công ty niêm yết ở HOSE có phát hành thêm cổ phiếu trong năm 2013, áp dụng mô hình Jones, tác giả chỉ ra rằng, các công ty trên đều có hành vi điều chỉnh lợi nhuận trước khi phát hành thêm trái phiếu. Có hai hình thức điều chỉnh: điều chỉnh tăng và điều chỉnh giảm. Nhóm điều chỉnh giảm lợi nhuận có mức điều chỉnh trung bình chiếm khoảng 11.24% tổng tài sản đầu quý, đối với nhóm này, có thể do các công ty còn tồn tại nhiều mục tiêu khác nhau ngoài giá cổ phiếu; nhóm điều chỉnh tăng lợi nhuận có mức điều chỉnh khoảng 2518.19% tổng tài sản đầu quý, điều này tác động khá tích cực đến giá cổ phiếu của mỗi công ty, nhìn chung mức độ điều chỉnh khá lớn và hiệu quả mang lại khá cao. Nghiên cứu này cũng được đánh giá tương tự như nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Uyên Phương (2014).
b. Nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật thống kê
Phạm Thị Bích Vân (2013) nghiên cứu về tính trung thực của các chỉ tiêu lợi nhuận đối với 111 doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE (2009 -2011), đưa ra bốn cách để đo lường tính trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận trên báo cáo tài chính (Kí hiệu: T)
Cách thứ nhất dựa vào nghiên cứu của Leuz và cộng sự (2003), tính tỷ lệ độ lệch chuẩn của lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh chia cho độ lệch chuẩn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh. Nếu tỷ lệ này càng nhỏ thì sự che giấu lợi nhuận càng cao.
T = Độ lệch chuẩn lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh Độ lệch chuẩn dòng tiền từ HĐKD
Cách thứ hai dựa trên nghiên cứu Barton và Simko (2002), tính tỷ lệ giữa tài sản hoạt động thuần trên doanh thu thuần. Nếu tỷ lệ này càng nhỏ thì độ trung thực càng cao.
T = Tài sản – Nợ phải trả – Tiền và tương đương tiền – Đầu tư ngắn hạn Doanh thu thuần
Cách thứ ba áp dụng nghiên cứu Penman (2001), tính toán tỷ số giữa dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận sau thuế. Nếu tỷ lệ này càng nhỏ thì trung thực của lợi nhuận càng cao.
T = Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh Lợi nhuận sau thuế
Cách thứ tư của chính tác giả, sự đúng đắn của chỉ tiêu lợi nhuận được tính bằng tỷ số giữa biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh được trên lợi nhuận sau thuế. Nếu tỷ sốnày càng nhỏ thì độ trung thực của lợi nhuận càng cao.
T = Giá trị biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA) Lợi nhuận sau thuế
Hạn chế của nghiên cứu này là chưa thể chắc chắn kết quả của bốn cách trên sẽ đồng nhất, không có sự so sánh giữa các mô hình và chưa xác định rõ được phần trăm
c. Mô hình cùng kỹ thuật thống kê
Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) sử dụng mô hình Beneish (1999) để dự đoán khả năng gian lận báo cáo tài chính của công ty Nam. Đối với mẫu 30 công ty niêm yết, mô hình phát hiện tỷ lệ gian lận là 63,33%. Đồng thời, tác giả cũng nhận định rằng việc sử dụng mô hình M-score cũng nhằm phát hiện sớm một số công ty có khả năng thực hiện các hành vi thao túng trên BCTC tại thị trường Việt Nam. Hạn chế của nghiên cứu là chỉ dừng lại ở việc sử dụng trực tiếp mô hình gốc Beneish, tuy nhiên, nghiên cứu này là một trong số những nghiên cứu đi đầu trong việc sử dụng kỹ thuật thống kê, cụ thể là mô hình dự báo gian lận M-score. Cho nên, nghiên cứu đóng góp một phần rất quan trọng trong việc xây dựng M-score ở Việt Nam.
Hoàng Khánh và Trần Thị Thu Hiền (2015) sử dụng nền tảng từ những nghiên cứu đi (1986), Friedlan (1994) và Beneish (1999), nghiên cứu này nằm mục đích xây dựng mô hình nhận diện gian lận BCTC của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết TTCK Việt Nam. Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng mô hình gốc 8 biến của Beneish và mô hình 10 biến được phát triển thêm hai biến dồn tích (DA) và biến quy mô doanh nghiệp Size. Tác giả kết luận về hai mô hình hồi quy như sau:
Mt = 0.67872 – 0.669(SGIt) + 0.684(AQIt) – 0.477(DEPIt) + εt (1) và
Mt = 0.84323 – 0.933(SGIt) + 0.748(AQIt) – 0.524(DEPIt) + 0.845DAt + εt (2) Độ chính xác của hai mô hình lần lượt là 63.41% và 68.29%, tính theo kết quả kiểm toán độc lập. Với mô hình (2), sau khi tác giả sử dụng thêm biến DA, thu được kết quả cao hơn dự đoán gian lận BCTC của nghiên cứu gốc Beneish (1999). Nhìn chung, các nghiên cứu trong nước sử dụng khá hiệu quả các mô hình đi trước vào ứng dụng thực trạng tại Việt Nam. Tuy nhiên, đối tượng tìm hiểu của các nghiên cứu là các DN nói chung trên thị trường tài chính hoặc một vài nghiên cứu chuyên sâu về các DN trong lĩnh vực xây dựng, kinh doanh.