Kết Quả Thống Kê Số Liệu Theo Loại Gian Lận Acfe

quy mô càng lớn thì mức độ điều chỉnh lợi nhuận càng cao, nhằm đạt được mức kỳ vọng của thị trường.

Hạn chế của nghiên cứu này là chỉ dừng lại ở mức độ ứng dụng mô hình có sẵn, chưa có những thay đổi phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Sử dụng mô hình Jones để nhận diện điều chỉnh lợi nhuận: Trường hợp các công ty niêm yết ở Hose phát hành thêm cổ phiếu năm 2013 - Phan Thị Thùy Dương.

Nghiên cứu sử dụng mẫu 24 công ty cổ phần niêm yết ở Hose có phát hành thêm cổ phiếu trong năm 2013 thỏa mãn yêu cầu có báo cáo tài chính công bố 2 quý liên tiếp trước quý phát hành cổ phiếu.

Áp dụng mô hình mô hình Jones, tác giả chỉ ra rằng các công ty niêm yết trên sàn Hose có thực hiện điều chỉnh lợi nhuận trước khi phát hành thêm cổ phiếu. Các công ty điều chỉnh lợi nhuận chia làm 2 nhóm: điều chỉnh tăng và điều chỉnh giảm, mức độ điều chỉnh nhìn chung khá lớn. Nhóm điều chỉnh tăng lợi nhuận có mức điều chỉnh trung bình khoảng 18,19% tổng tài sản đầu quý; nhóm điều chỉnh giảm lợi nhuận có mức điều chỉnh trung bình khoảng 11,24% trên tổng tài sản đầu quý.

Bên cạnh đó tác giả cũng nhận định: Việc điều chỉnh tăng lợi nhuận đã đem lại kết quả như mong đợi cho các công ty. Đối với các công ty điều chỉnh tăng lợi nhuận, việc 33 điều chỉnh đợt phát hành bổ sung cổ phiếu có tác động tích cực tới giá cổ phiếu. Các công ty còn điều chỉnh giảm lợi nhuận có thể do những công ty này tồn tại nhiều mục tiêu khác nhau ngoài giá cổ phiếu.

Tương tự như nghiên cứu của Nguyễn Thị Uyên Phương, nghiên cứu này được dựa trên những nghiên cứu trước đó và chưa có sự điều chỉnh phù hợp.

- Các cách đo lường sự trung thực của các chỉ tiêu lợi nhuận - Phạm Thị Bích Vân (2013).

Nghiên cứu của Phạm Thị Bích Vân (2013) đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận trên báo cáo tài chính theo bốn cách. T là sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận.

Cách thức nhất: mô phỏng theo nghiên cứu của Leuz và các cộng sự (2003), tính tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn của lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh chia cho độ lệch chuẩn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, tỷ lệ này càng nhỏ thể hiện sự che giấu lợi nhuận càng cao.

T =

Độ lệch chuẩn thuần từ hoạt động kinh doanh

Độ lệch chuẩn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 78 trang tài liệu này.

Cách thứ hai: đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận bằng cách tính toán tỷ lệ giữa tài sản hoạt động thuần chia cho doanh thu thuần, tỷ lệ này càng nhỏ thì độ trung thực càng cao (Barton và Simko- 2002).

T =

Tài sản – Nợ phải trả – Tiền và tương đương tiền – Đầu tư ngắn hạn

Doanh thu thuần

Cách thứ ba: đo lường sự trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận là tính toán tỷ số giữa dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận sau thuế (Penman - 2001), tỷ số này càng nhỏ thì độ 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 trung thực của chỉ tiêu lợi nhuận được tính bằng tỷ số giữa biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh được (DA) chia cho lợi nhuận sau thuế. Tỷ số này càng nhỏ thì độ trung thực của lợi nhuận càng cao.

T =

Giá trị biến kế toán dồn tích có điều chỉnh (DA)

Lợi nhuận sau thuế

Kết quả của nghiên cứu với 111 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE trong giai đoạn 2009 - 2011, nếu 4 cách trên có kết quả đồng nhất, có thể kết luận rằng có sai phạm. Hạn chế của nghiên cứu này là không có sự so sánh giữa các mô hình và chưa xác định rò % chính xác của các mô hình dự báo.

- Nghiên cứu về sai sót báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam – Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014)

Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014) sử dụng mô hình Beneish để dự đoán khả năng sai sót trọng yếu do gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả của nghiên cứu đưa ra sau khi áp dụng mô hình Beneish tỷ lệ phát hiện gian lận là 63,33% trên mẫu 30 công ty được chọn. Tác giả cũng nhận định mô hình M-score của Beneish có thể được sử dụng nhằm phát hiện sớm một số công ty có khả năng thực hiện các hành vi thao túng trên báo cáo tài chính tại thị trường Việt Nam.

Hạn chế của mô hình chỉ dừng lại ở áp dụng trực tiếp mô hình gốc Beneish. Tuy nhiên, đây là nghiên cứu sớm về sử dụng kỹ thuật thống kê, cụ thể là mô hình dự báo gian lận M-score, vậy nên đóng góp lớn nhất của nghiên cứu chính là mở đường cho việc xây dựng M-score ở Việt Nam.

- Phát hiện sai phạm báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây dựng niêm yết - Hoàng Khánh, Trần Thị Thu Hiền (2015)

Ứng dụng các nghiên cứu của DeAngelo (1986), Friedlan (1994) và Beneish (1999), nhằm xây dựng mô hình nhận diện khả năng sai phạm BCTC

của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trong nghiên cứu tác giả sử dụng hai mô hình: mô hình gốc 8 biến của Beneish và mô hình 10 biến được pháp triển thêm hai biến dồn tích (DA) và biến quy mô doanh nghiệp Size. Từ kết quả ước lượng hồi quy, tác giả kết luận về 2 mô hình hồi quy như sau:

Mt = 0,67872 – 0,669SGIt + 0,684AQIt – 0,477DEPIt + εt (1)

Mt = 0,84323 – 0,933SGIt + 0,748AQIt – 0,524DEPIt + 0,845DAt + εt (2)

Độ chính xác 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 thêm biến DA, ta cũng thấy được một kết quả cao hơn về dự đoán sai phạm báo cáo tài chính cao hơn kết quả của nghiên cứu gốc Beneish (1999).

2.1.5.2. Nghiên cứu nước ngoài

- Tam giác gian lận, Donald R. Cressey

Công trình nghiên cứu của Donald R. Cressey (1919-1987): Donald R. Cressey là nhà nghiên cứu về tội phạm tại trường Đại học Indiana (Mỹ) vào những năm 40 của thế kỷ 20. Cressy đã chọn việc nghiên cứu về vấn đề tham ô, biển thủ làm đề tài cho luận án tiến sĩ của mình. Cressey tập trung phân tích gian lận dưới góc độ tham ô và biển thủ thông qua khảo sát khoảng 200 trường hợp tội phạm kinh tế nhằm tìm ra nguyên nhân dẫn đến các hành vi vi phạm pháp luật trên. Ông đã đưa ra mô hình: Tam giác gian lận (Fraud Triangle) để trình bày về các nhân tố dẫn đến các hành vi gian lận mà ngày nay đã trở thành một trong những mô hình chính thống dùng trong nhiều nghề nghiệp khác nhau trong việc nghiên cứu gian lận, trong đó có nghề nghiệp kiểm toán.

Cơ hội

Áp lực Thái độ, cá tính

Hình 2.1 Mô hình tam giác gian lận

Theo ông, gian lận chỉ phát sinh khi hội đủ 3 nhân tố sau:

+ Áp lực: Gian lận thường phát sinh khi nhân viên, người quản lý hay tổ chức chịu áp lực. Áp lực có thể là những bế tắc trong cuộc sống cá nhân như: khó khăn về tài chính, sự rạn nứt trong mối quan hệ giữa ngưởi chủ và người làm thuê,…

+ Cơ hội: Khi đã bị áp lực, nếu có cơ hội, họ sẵn sàng thực hiện hành vi gian lận. Có hai yếu tố liên quan đến cơ hội là: nắm bắt thông tin và có kỹ năng thực hiện.

+ Thái độ, cá tính: Không phải mọi người khi gặp khó khăn và có cơ hội cũng đều thực hiện gian lận mà phụ thuộc rất nhiều vào thái độ cá tính của từng cá nhân. Có những người dù chịu áp lực và có cơ hội thực hiện nhưng vẫn không thực hiện gian lận và ngược lại.

Tâm lý thông thường của con người là: lần đầu tiên khi thực hiện gian lận, người phạm tội thường tự an ủi rằng, họ sẽ không để chuyện này lặp lại. Nhưng nếu tiếp tục, người thực hiện sẽ không còn băn khoăn và mọi việc diễn ra dễ dàng hơn, dễ được chấp nhận hơn.

Tam giác gian lận của Cressey được dùng để lý giải rất nhiều vụ gian lận. Tuy nhiên, do đây không phải là một tiên đề nên không thể khẳng định rằng mô hình này đúng với mọi trường hợp.

Tuy vậy, tam giác gian lận được áp dụng trong viêc nghiên cứu, đánh giá rủi ro có gian lận phát sinh trong nhiều nghề nghiệp trong đó có nghề nghiệp kiểm toán.

- Công trình nghiên cứu gian lận của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Mỹ (The Association of Certified Fraud Examiners - ACFE)

Vào năm 1993, một tổ chức chuyên nghiên cứu về gian lận ra đời bên cạnh Uỷ ban quốc gia chống gian lận Mỹ đó là Hiệp hội của các nhà điều tra gian lận (ACFE). Cho đến nay, có thể nói đây là tổ chức nghiên cứu và điều tra về gian lận có quy mô lớn nhất thế giới. Ngay sau khi được thành lập, ACFE đã tiến hành một cuộc nghiên cứu trên quy mô lớn các trường hợp gian lận. Đầu tiên, vào năm 1993, ACFE đã tiến hành gửi bảng câu hỏi cho khoản 10.000 thành viên của Hiệp hội nhằm thu thập thông tin về các trường hợp về gian lận mà các thành viên này đã từng chứng kiến. Cho tới đầu năm 1995, đã có 2.608 phản hồi, trong đó có 1.509 trường hợp đề cập trực tiếp đến vấn đề gian lận tài sản của tổ chức họ đã hay đang làm việc.

Sau đó, các năm 2002, 2004, 2006, 2008, ACFE tiếp tục các cuộc nghiên cứu về gian lận trên qui mô toàn nước Mỹ với phương pháp tương tự năm 1993,

tức là tổng hợp nguồn thông tin từ thành viên của tổ chức ACFE nhưng với một mục tiêu khác: tập trung vào phân tích cách thức tiến hành gian lận từ đó giúp các nghề nghiệp đưa ra biện pháp ngăn ngừa và phát hiện gian lận trên BCTC.

Một trong những con số thống kê đưa ra rất ấn tượng là: Gian lận gây ra thiệt hại cho nền kinh tế Mỹ là khoảng 6% trên tổng thu nhập quốc nội vào năm 2004 (tương đương với 10.000 tỷ USD), tức là mỗi năm nền kinh tế bị thiệt hại trên 600 tỷ USD do gian lận. Đây là con số rất lớn vì nó gần gấp đôi số ngân sách mà Chính phủ Mỹ dành cho các hoạt động quân sự trong năm 2003. Và tất nhiên là nhiều hơn cả nguồn tiền Chính phủ đầu tư cho xây dựng cơ sở hạ tầng và giáo dục, vượt quá 28 lần số ngân sách Chính phủ ưu tiên dùng để phòng chống tội phạm năm 2003.

Dù công trình nghiên cứu về gian lận ACFE đã đưa ra những số liệu thống kê về những thiệt hại của việc gian lận trên báo cáo tài chính bị phát hiện, tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khó mà xác định được thiệt hại thực sự bởi lẽ không phải tất cả những gian lận đều bị phát hiện và không phải tất cả các gian lận được phát hiện đều được báo cáo và không phải tất cả gian lận đã báo cáo đều bị khởi tố theo đúng pháp luật. Bên cạnh đó, những công trình nghiên cứu trên chỉ thống kê thiệt hại về kinh tế trực tiếp do gian lận trên báo cáo tài chính, trong khi còn rất nhiều thiệt hại vô hình không thể biểu hiện bằng con số cụ thể ví dụ như chi phí kiện tụng, phí bảo hiểm, sự sụt giảm niềm tin và tác động xấu đến thị trường chứng khoán.

Kết quả nghiên cứu về gian lận theo công trình nghiên cứu của ACFE

Có ba loại gian lận như sau:

+ Biển thủ tài sản: Xảy ra khi nhân viên biển thủ tài sản của tổ chức (ví dụ điển hình là biển thủ tiền, đánh cắp hàng tồn kho, gian lận về tiền lương).

+ Tham ô: Xảy ra khi người quản lý lợi dụng trách nhiệm và quyền hạn của họ tham ô tài sản của công ty hay hành động trái ngược với các nghĩa vụ họ đã cam kết với tổ chức để làm lợi cho bản thân hay một bên thứ ba.

+ Gian lận trên Báo cáo tài chính: Là trường hợp các thông tin trên Báo cáo tài chính bị bóp méo, phản ảnh không trung thực tình hình tài chính một cách cố ý nhằm lừa gạt người sử dụng thông tin. (Ví dụ khai khống doanh thu, khai giảm nợ phải trả hay chi phí).

Loại gian lận

Năm 2004		Năm 2006		Năm 2008
%	Thiệt hại (USD)	%	Thiệt hại (USD)	%	Thiệt hại (USD)
Biển thủ	92.7%	93.000	91,5%	150.000	88,7%	150.000
Tham ô	30,1%	250.000	30,8%	538.000	27,4%	375.000
Gian lận trên BCTC	7,9%	1.000.000	10,6%	2.000.000	10,3%	2.000.000

Bảng 2.1 Kết quả nghiên cứu của ACFE

Kết quả nghiên cứu của ACFE cho thấy, trong các trường hợp khảo sát, gian lận liên quan đến tài sản tuy chiếm khoảng 90% trường hợp nhưng mức thiệt hại cho nền kinh tế là thấp nhất. Trong khi đó, các gian lận trên Báo cáo tài chính, tuy chiếm tỷ lệ thấp nhất nhưng hậu quả gây ra cho nền kinh tế là lớn nhất.

Những phương pháp phổ biến thực hiện gian lận trên báo cáo tài chính

Một trong những đóng góp rất lớn của ACFE là việc thống kê các phương pháp gian lận phổ biến trên Báo cáo tài chính. Theo số liệu thống kê, dù gian lận trên Báo cáo tài chính xảy ra ít thường xuyên hơn nhưng tác động của chúng đối với báo cáo tài chính lớn hơn nhiều lần so với hành vi tham ô, biển thủ. Dưới đây là thống kê các loại gian lận phổ biến trên BCTC.

Loại gian lận

Trường hợp báo cáo	% (trường hợp)
Che giấu công nợ	54	45%
Ghi nhận doanh thu không có thật	52	43.3%
Định giá sai tài sản	45	37.5%
Ghi nhận sai niên độ	34	28,3%
Không công bố đầy đủ thông tin	56	48%

Bảng 2.2 Kết quả thống kê số liệu theo loại gian lận ACFE

- Mô hình dồn tích có điều chỉnh của DeAnglo (1986)

Mô hình của DeAngelo (1986) giả định rằng các thành phần biến kế toán không thể điều chỉnh (NDA) thời kỳ t là ngẫu nhiên và bằng với số biến kế toán dồn tích (TA) của thời kỳ t-1, do đó tác giả cho rằng sự thay đổi trong tổng số biến kế toán dồn tích (TA) giữa thời kỳ t và t-1 có thể xuất phát từ hành vi điều chỉnh lợi nhuận.

điều chỉnh (DAt)

Biến kế toán dồn

tích năm t (TAt)

Biến kế toán dồn

tích năm t-1 (TAt-1)

Biến kế toán có thể

Biến kế toán

dồn tích (TA)

Lợi nhuận sau thuế

Dòng tiền thuần từ hoạt

động kinh doanh

Theo DeAngelo, phần kế toán có thể điều chỉnh (DA) hay sự thay đổi số biến kế toán dồn tích chính là phần lợi nhuận do nhà quản trị điều chỉnh. Nói cách khác, DA≠0 tương đương với có hiện tượng gian lận. Tuy nhiên mô hình của DeAngele chỉ đúng trong trường hợp giả định, tức biến kế toán không thể điều chỉnh (NDA) của năm t ngẫu nhiên và bằng với số biến kế toán dồn tích (TA) của năm t-1. Trường hợp công ty đang trong giai đoạn tăng trưởng, biến kế toán không thể điều chỉnh sẽ thay đổi liên tục từ năm này qua năm khác không thể áp dụng mô hình DeAngele (1986).

- Mô hình dồn tích có điều chỉnh của Friedlan (1994)

Mô hình Friedlan (1994) ra đời đã khắc phục được nhược điểm của mô hình DeAngele. Friedlan giả định sự thay đổi trong tổng số trích trước giữa hai kỳ kế toán là do sự ảnh hưởng của hai nhân tố: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa chọn kế toán của tổ chức phát triển. Mô hình như sau:

Biến kế toán có thể điều chỉnh

(DAt)

Biến kế toán dồn tích (TAt)		Biến kế toán dồn tích năm t-1 (TAt-1)
=	-	Biến kế toán dồn tích năm t-1 (TAt-1)
Doanh thut		Doanh thut – 1

Theo Friedlan (1994), phần biến kế toán có thể điều chỉnh (DA) chính là lợi nhuận được điều chỉnh. Tùy thuộc vào kết quả tính toán DA nhỏ hơn, lớn hơn hoặc bằng 0 để đưa ra kết luận về hành vi điều chỉnh lợi nhuận của công ty.

- M-score của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005)

Dựa trên M-score, Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005) phát triển một mô hình nhằm phát hiện sự sai phạm báo cáo tài chính của các công ty ở Thổ Nhĩ Kỳ. Trong nghiên cứu này, Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 126 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán. Mô hình được đưa ra gồm 10 biến như sau: Chỉ số đòn bẩy (LVGI), chỉ số hàng tồn kho (DINV), chỉ số chi phí tài chính (FEI), chỉ số kì thu tiền (DSRI), chỉ số lợi nhuận gộp (GMI), chỉ số 29 chất lượng tài sản (AQI), chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI), chỉ số khấu hao (DEPI), chỉ số chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp (SGAI), chỉ số tổng tài sản và tổng kế toán dồn tích (TATA). Tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả không sử dụng mô hình logistic để ước lượng mà sự dụng 3 bước phân tích phân lớp để tính toán hệ số các biến trong mô hình:

Mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu:

M= 16,4952 DSRI – 13,1584 GMI + 8,3547 TATA + 8,1473 DINV - 2,5999

LVGI + 1,8112 DEPI + 1,6927 SGAI – 1,559 SGI + 1,2698 AQI + 0,6528 FEI

Mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu mở rộng thêm hai biến là DINV và FEI so với mô hình gốc. Về độ chính xác của mô hình, so sánh với kết quả được công bố bởi Ủy ban Chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ (Capital Markets Board of Turkey) mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu dự báo đúng 81% công ty bị thao túng thu nhập và 65% công ty không bị thao túng, kết quả chung là đúng 67%.

- Mô hình M-score của Marinakis (2011)

Marinakis (2011) cũng xây dựng mô hình M – score cho nước Anh. Mô hình của Marinakis gồm 11 biến số, trong đó có 8 biến số tương tự mô hình Beneish. Ngoài ra, ông còn thêm vào 3 biến số khác gồm: EFTAXI – Chỉ số tỷ lệ thuế suất hiệu quả, DIRAI – chỉ số đãi ngộ cho các giám đốc trên tổng tài sản, AUDI – Chỉ số thù lao kiểm toán đối với tổng tài sản.

M – score’ = -5,124 +0,242(DSRI) +0,512(GMI) +0,424(AQI) +0,421SGI + 0,317(DEPI) – 0,152(SGAI) + 3,21(TATA) +0,624(LVGI)+ 0,421(AUDI) –

0,391(EFTAXI) +0,317(DIRAI)

Marinakis đặt ngưỡng giá trị cho mô hình của mình là -1.31. Theo kiểm định của tác giả, mô hình có xác suất xác định chính xác các công ty có hành vi sai phạm cao hơn mô hình gốc của Beneish là 10%.

- Mô hình F-score của Dechow và các cộng sự (2011)

Nghiên cứu về nguyên nhân và hậu quả của thao túng thu nhập của Dechow và các cộng sự đã xem xét 2190 công ty niêm yết trong giai đoạn 1982 – 2005 và thu được mô hình F-score với 3 cấp độ.

Mô hình 1: Sử dụng các biến số thu thập từ báo cáo tài chính, bao gồm biến kế toán dồn tích (rsst), sự thay đổi khoản phải thu khách hàng (∆recv), thay đổi hàng tồn kho (∆inv), tài sản ngắn hạn (softassets), sự thay đổi tiền trong doanh thu (∆cs), sự thay đổi tỷ suất sinh lợi tài sản (∆roa) và biến giả issue bằng 1 nếu năm đó công ty phát hành cổ phiếu bằng 0 nếu không phát hành (issue):

F-score 1= - 7,893 + 0,790sst + 2,158∆recv + 1,19∆inv + 1,970softassets

+0,171∆cs ± 0,932∆roa + 1,029issue

Mô hình 2: Sử dụng các biến từ mô hình 1 đồng thời thêm các biến phi tài chính và ngoài bảng cân đối là ∆emp sự thay đổi số lượng nhân viên và biến giả