Dữ Liệu Và Phương Pháp Thu Thập Số Liệu Ngành Bất Động Sản

leasedum bằng 1 khi có cho thuê hoạt động, bằng 0 khi không cho thuê hoạt động.

F-score 2= - 8,252 + 0,665sst + 2,457∆recv + 1,393∆inv + 2,011softassets + 0,159∆cs – 1,029∆roa + 0,983issue – 0,150∆emp + 0,419leasedum

Mô hình 3: Gồm các biến ở mô hình 2 và thêm các biến đo lường thị trường: tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo thị trường trong hiện tại rett và độ trễ của chính biến này rett-1

F-score 3= - 7,966 + 0,909sst + 1,731∆recv + 1,447∆inv + 2,265softassets + 0,160∆cs – 1,455∆roa + 0,653issue – 0,121∆emp + 0,345leasedum + 0,082 rett + 0,098 rett-1

Dechow và các cộng sự (2009) kết luận rằng F – score lớn hơn 1 đồng nghĩa với khả năng cao các công ty trình sai phạm báo cáo tài chính và bóp méo thu nhập. Hậu kiểm, mô hình F-score 1 dự báo đúng 65,9%. Các con số này lần lượt là 65.78% và 63.36% đối với F–score2 và F– score3.

Có thể thấy F-score mở rộng hơn M-score của Beneish khi có thêm các biến phi tài chính, biến ngoài bảng cân đối cà các biến thị trường nhằm xác định mối tương quan của các yếu tố khác đến hành vi sai phạm báo cáo tài chính. Tuy nhiên về xác suất dự báo đúng cả 3 mô hình được Dechow và các cộng sự đưa ra đều có xác suất thấp hơn M-score ban đầu.

- Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến khả năng thao túng thu nhập của nhà quản trị- Rhee và các cộng sự (2003)

Nghiên cứu về ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến khả năng thao túng thu nhập của nhà quản trị của Rhee và các cộng sự được thực hiện năm 2013.

Trong nghiên cứu tác giả chỉ ra cả doanh nghiệp nhỏ và lớn đều có xu hướng thao túng thu nhập, tuy nhiên công ty nhỏ tham gia nhiều hơn. Mặt khác, xu hướng thao túng thu nhập ở công ty nhỏ và lớn khác nhau, công ty nhỏ có thể làm tăng hoặc giảm lợi nhuận báo cáo so với lợi nhuận thực tế, còn các công ty lớn hầu hết thao túng để lợi nhuận không bị giảm qua các năm. Hạn chế của nghiên cứu này là chưa định lượng được tác động của biến quy mô đến khả năng gian lận cũng như xu hướng gian lận của các công ty.

2.2. Dữ liệu và phương pháp thu thập số liệu ngành bất động sản

2.2.1. Phương pháp thu thập số liệu

Dữ liệu được tiến hành thu thập và xử lý như sau:

- Bước 1: Thu thập số liệu từ các BCTC công bố của các công ty.

Dữ liệu được thu thập từ trang web tài chính: www.cafef.vn. Đây một trong những trang website lớn và có uy tín về cung cấp thông tin các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nên báo cáo tài chính thu thập từ trang này có độ tin cậy cao.

Dữ liệu bao gồm BCTC trước và sau kiểm toán của 54 công ty ngành bất động sản niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong ba năm 2013- 2015.

Các khoản mục trên báo cáo tài chính cần thu thập: Lợi nhuận sau thuế; Tài sản ngắn hạn; Các khoản phải thu khách hàng; Tài sản dài hạn; Tài sản cố định; Khấu hao tài sản cố định; Tổng tài sản; Nợ ngắn hạn; Nợ dài hạn; Vốn chủ và các quỹ; Doanh thu thuần; Giá vốn hàng bán; Chi phí bán hàng; Chi phí quản lý doanh nghiệp; Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh.

- Bước 2: Lọc bỏ những quan sát không phù hợp.

Những quan sát bị lọc bỏ là những quan sát gặp phải một trong các vấn đề như sau:

+ Những quan sát không đủ dữ liệu: Cụ thể những quan sát bị lọc bỏ là những quan sát thiếu một trong những khoản mục cần thu thập như đã nêu ở trên.

+ Những doanh nghiệp đã bị hủy niêm yết hoặc không công bố BCTC.

+ Những giá trị của quan sát có sai lệch quá lớn (phương sai, độ lệch chuẩn quá lớn), những quan sát này làm tăng giá trị trung bình (mean) của dữ liệu biến, gây nhiễu và ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình.

2.2.2. Mô tả dữ liệu

Mô hình được sử dụng để nhận diên sai phạm báo cáo tài chính ngành Bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là mô hình logistic với biến phụ thuộc là biến phân loại (có sai phạm hoặc không sai phạm), biến độc lập là các biến định lượng.

- Biến phụ thuộc:

1 nếu báo cáo tài chính có sai lệch

M =

0 nếu báo cáo tài chính không sai lệch

Biến phụ thuộc được phân loại theo chênh lệch lợi nhuận sau thuế trên báo cáo tài chính của các công ty trước và sau kiểm toán với giả định kết quả kiểm toán là kết quả chính xác về tình hình công ty.

LNST trước kiểm toán – LNST sau kiểm toán

LNST sau kiểm toán

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 78 trang tài liệu này.

Chênh lệch BCTC =

- Biến độc lập:

Mô hình được xây dựng trên cơ sở mô hình M-score 8 biến của Beneish (1999). Tuy nhiên với tình hình Việt Nam các chế độ kế toán còn lỏng lẻo, các công ty ngành Bất động sản đa phần là các công ty nhỏ hơn so với khu vực nên ta đưa thêm biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA) theo lý thuyết Friedlan (1994), và biến quy mô doanh nghiệp (Size) theo Rhee et al. (2003) để đánh giá tác động của các yếu tố này tới khả năng nhận diện sai phạm của mô hình.

STT

Biến độc lập	Mô tả
1	DSRI	Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần (Days Sales in Receivables Index)
2	GMI	Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)
3	SGI	Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (Sales Growth Index)
4	AQI	Tỷ số chất lượng tài sản (Asset Quality Index)
5	DEPI	Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình (Depreciation Index)
6	SGAI	Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (Sales, general and administrative expense Index)
7	LVGI	Tỷ số đòn bẩy tài chính (Leverage Index)
8	TATA	Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản (Total Accruals to Total Assets)
9	DA	Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (Discretionary Accruals)
10	SIZE	Quy mô doanh nghiệp

Bảng 2.3 Mô tả các biến trong mô hình

Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần (Days Sales in Receivables Index)

DRSI =

Các khoản phải thu t /Doanh thu t

Các khoản phải thu t - 1 /Doanh thu t-1

Chỉ số DSRI so sánh sự thay đổi các khoản phải thu trên doanh thu giữa năm t chưa kiểm toán và năm t-1 đã kiểm toán. Trong trường hợp không có sự

thay đổi về chính sách tín dụng thương mại, chỉ số này sẽ tăng hoặc giảm dưới dạng tuyến tính. Sự gia tăng không chỉ dựa trên kế toán ghi nhận bán hàng ủy thác mà còn phụ thuộc vào việc phát sinh các tài khoản vãng lai của các công ty liên doanh, liên kết. Theo Beneish, một sự gia tăng bất thường tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu hoặc là do công ty đã thay đổi chính sách tín dụng thương mại hoặc là một dấu hiệu của sai phạm báo cáo tài chính doanh nghiệp.

Tỷ số lãi gộp (Gross Margin Index)

GMI =

(Doanh thu t - 1 - Giá vốn hàng bán t - 1) /Doanh thu t - 1

(Doanh thu t - Giá vốn hàng bán t ) /Doanh thu t

GMI là tỷ số lợi nhuận biên giữa năm t chưa kiểm toán và năm t-1 đã kiểm toán. GMI<1 nghĩa là lợi nhuận biên đang giảm, đây được cho là một dấu hiệu tiêu cực về triển vọng tăng trưởng của công ty. Khi đó công ty sẽ có nhiều khả năng gian lận để che dấu tình hình thực tại. Bởi vậy, GMI được kỳ vọng sẽ có quan hệ thuận chiều với khả năng sai phạm báo cáo tài chính.

Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (Sales Growth Index)

SGI =

Doanh thu t

Doanh thu t-1

Việc tăng trưởng doanh thu bất thường có thể là một trong các dấu hiệu sai phạm nếu xem xét trên khía cạnh hai động cơ như sau: Thứ nhất, bóp méo doanh thu nhằm tạo ra một kết quả đẹp, phù hợp với mục tiêu đề ra sẽ thu hút các nhà đầu tư. Thứ hai, nếu doanh thu giảm công ty có thể đối mặt với giảm giá cổ phiếu trên thị trường.

Tỷ số chất lượng tài sản (Asset Quality Index)

1 – (Tài sản ngắn hạn t + PP&Et)
AQI =	Tổng tài sản t
AQI =	1 – (Tài sản ngắn hạn t - 1 + PP&Et - 1)
	Tổng tài sản t - 1

Tỷ số chất luợng sài sản cho thấy sự thay đổi trong tài sản cố định trừ giá tài sản hữu hình và bất động sản đầu tư (PP&E - plant, property and equipment: đất đai, nhà xưởng, thiết bị) trong năm t chưa kiểm toán và năm t-1 đã kiểm toán. Nếu AQI lớn hơn 1 đồng nghĩa với công ty gia tăng thanh lý tài sản, điều này cũng có thể là dấu hệu của sai phạm, đặc biệt là sai phạm luân chuyển chi phí giữa các kỳ. Theo Beneish có mối tương quan cùng chiều giữa AQI và xác suất sai phạm báo cáo tài chính.

Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình (Depreciation Index)

DEPI =

Khấu hao t - 1 / (Khấu hao t - 1 + PP&E t - 1)

Khấu hao t / (Khấu hao t + PP&E t )

DEPI là tỷ số giữa tỷ lệ khấu hao năm t-1 và năm t, với tỷ lệ khấu hao được tính bằng [Mức khấu hao/(mức khấu hao + PP&E ròng)]. DEPI lớn hơn đồng nghĩa với công ty đã làm giảm tỷ lệ khấu hao bằng cách tăng thời gian sử dụng của tài sản hoặc áp dụng phương pháp trích khấu hao mới, việc này làm lợi nhuận tăng lên.

Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (Sales, general and administrative expense Index)

SGAI =

Chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp t /Doanh thu t

Chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp t - 1 /Doanh thu t-1

SGAI được tính bằng cách sự thay đổi của tỷ số chi phí bán hàng quản lý doanh nghiệp trên tổng doanh thu giữa năm t và năm t-1. Nếu SGAI > 1 có nghĩa chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp đang tăng lên so với doanh thu, điều này có thể là một dấu hiệu của sai phạm.

Tỷ số đòn bẩy tài chính (Leverage Index)

LVGI =

Tổng nợ t /Tổng tài sản t

Tổng nợ t - 1 /Tổng tài sản t-1

Tỷ số LVGI được tính bằng cách so sánh giữa tỷ suất nợ với tổng tài sản của năm t (trước kiểm toán) với năm t-1 (sau kiểm toán). Vay nợ tăng hoặc giảm bất thường có thể nguyên nhân từ sai phạm báo cáo tài chính.

Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản (Total Accruals to Total Assets)

TATA =

Thu nhập t – Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh t

Tổng tài sản t

TATA được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản. Theo Beneish, các khoản kế toán dồn tích càng lớn thì khả năng sai phạm càng cao.

Tỷ số biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (Discretionary Accruals)

DA =

Biến kế toán dồn tích t (TAt)	-	Biến kế toán dồn tích t - 1(TAt - 1)
Doanh thu t	-	Doanh thu t - 1

Mô hình dồn tích điều chỉnh của Friedlan (1994) được phát triển dựa trên mô hình của DeAngele (1986). Mô hình này được sử dụng với giả định sự thay đổi trong tổng số trích trước giữa hai kỳ kế toán là do sự ảnh hưởng của hai nhân

số: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa chọn kế toán của tổ chức phát triển.

Quy mô doanh nghiệp

Nghiên cứu của Rhee và các cộng sự (2003) chỉ ra rằng công ty nhỏ có khả năng tham gia thao túng thu nhập nhiều hơn các công ty lớn, và xu hướng thao túng khác nhau theo quy mô: công ty nhỏ có thể làm tăng hoặc giảm lợi nhuận, còn các công ty lớn hầu hết thao túng theo hướng lợi nhuận không bị giảm qua các năm.

Biến Size được tính toán bằng cách lấy logarit cơ số tự nhiên của giá trị khoản mục tổng tài sản, điều này để tránh chênh lệch quá lớn giữa các công ty và phù hợp với hầu hết các mô hình khác nghiên cứu về quy mô doanh nghiệp.

Sau khi tính toán các biến độc lập dựa trên số liệu thu thập được, ta thống kê mô tả các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến. Đồng thời, tính hệ số tương quan để xem mức độ tác động giữa các biến trong mô hình.

2.3. Phương pháp nghiên cứu sai phạm BCTC ngành Bất động sản

2.3.1. Khung nghiên cứu

Khung nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu của Beneish (1999) về mô hình M-score, nghiên cứu mô hình dồn tích của Friedlan (1994), và nghiên cứu của về ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến khả năng sai phạm báo cáo tài chính.

2.3.1.1. Mô hình M-score của Beneish (1999)

Mô hình M-score được viết dưới dạng: 𝑀𝑖 = 𝛽𝑋𝑖 + 𝜀̃𝑖

Trong đó: M là một biến nhị phân, M nhận giá trị 1 khi công ty có thực hiện thao túng thu nhập, M nhận giá trị 0 khi không có thao túng; X là ma trận biến giải thích và 𝜀̃ là ma trận vectơ phần dư.

Tám biến được Beneish sử dụng:

(1) DSRI (Days Sales in Receivables Index) - Tỷ số phải thu khách hàng trên doanh thu thuần.

(2) GMI (Gross Margin Index) - Tỷ số lãi gộp.

(3) SGI (Sales Growth Index) - Tỷ số tăng trưởng doanh thu bán hàng.

(4) AQI (Asset Quality Index) - Tỷ số chất lượng tài sản.

(5) DEPI (Depreciation Index) - Tỷ số khấu hao tài sản cố định hữu hình.

(6) SGAI (Sales, general and administrative expense Index) - Tỷ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp.

(7) LVGI (Leverage Index) - Tỷ số đòn bẩy tài chính.

(8) TATA (Total Accruals to Total Assets) - Tỷ số biến dồn tích kế toán so với tổng tài sản.

Tám biến độc lập Beneish đưa ra có thể được chia thành hai nhóm: Nhóm các biến giúp nhận diện gian lận gồm DSRI, AQI, DEPI, và TATA. Và nhóm phản ánh động cơ gian lận: GMI, SGI, SGAI, LVGI. Như vậy mô hình Beneish vừa có thể nhận diện khả năng gian lận, vừa xác định được động cơ gian lận.

Theo nghiên cứu của Beneish, các biến được kỳ vọng về dấu như sau:

- DRSI – tỷ lệ phải thu của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- GMI – tỷ lệ lãi gộp của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- SGI – tốc độ tăng trưởng doanh thu có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- AQI – chất lượng tài sản của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- DEPI – chỉ số khấu hao có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- SGAI – tỷ lệ chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- LVGI – đòn bẩy tài chính có mối quan hệ nghịch chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

- TATA – tổng biến kế toán dồn tích có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

2.3.1.2. Mô hình dồn tích của Friedlan (1994)

Mô hình dồn tích của Friedlan (1994) được phát triển dựa trên của mô hình dồn tích của DeAngele (1986). Theo Friedlan, nếu hai giả định (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa chọn kế toán của tổ chức phát triển được thỏa mãn thì phần biến kế toán có thể điều chỉnh (DA) chính là lợi nhuận được điều chỉnh. Như vậy, ta kỳ vọng DA có mối quan hệ thuận chiều với xác suất xảy ra sai phạm báo cáo tài chính.

2.3.1.3. Nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng gian lận báo cáo tài chính của Rhee và các cộng sự (2003)

Trong nghiên cứu, Rhee và các cộng sự (2003) chỉ ra rằng công ty nhỏ có khả năng tham gia thao túng thu nhập nhiều hơn các công ty lớn. Ta kì vọng Size có mối quan hệ nghịch chiều với khả năng sai phạm báo cáo tài chính.

2.3.2. Phương pháp nghiên cứu

Bước 1: Lựa chọn những biến có ý nghĩa trong mô hình. Xét mô hình:

Yi = β0 + β1 X1i + Ui Trong đó:

X1 – biến độc lập.

Y – biến ngẫu nhiên rời rạc có thể nhận giá trị 0 hoặc 1.

Gọi pi = P (Y=1|X1i) là xác suất để Y=1 với điều kiện X = X1i; 1-pi = P (Y=0|X1i).

Suy ra, Yi phân bố A(pi).

Giả thiết E(ui) = 0, khi đó E(Yi) = pi = β0 + β1X1i tức mô hình trở thành mô hình xác suất tuyến tính.

Vì các xác suất chỉ được giới hạn từ 0 đến 1: 0 ≤ pi ≤ 1 nên 0 ≤ E(Y| X1i) ≤

Đối với mô hình hồi quy, các yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình cần thỏa

mãn đồng thời các giả thiết: E(ui) = 0 ∀i

Cov(ui,uj) = 0 ∀i ≠j

Var(ui)=σ2 ∀i

Tuy nhiên mô hình đang xét, xuất hiện những nhược điểm như sau: (1) phương sai không đồng đều, (2) u không phân bố chuẩn, (3) Yi thể nằm ngoài (0;1), và (4) R2 thấp. Bởi vậy, phương pháp OLS là không phù hợp, ta chọn mô

hình Logistic thích hợp hơn để khắc phục những nhược điểm này.

Mô hình Logistic, phương pháp Goldberger:

pi=

eβ0 + β1X1i

eXiβ

exp(Xiβ)

1+ eβ0 + β1X1i

1+ eXiβ

1+ exp (Xiβ)

Trong mô hình, p làm hàm phi tuyến đối với X và các tham số β. Mô hình Logistic không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc Xk đối với Y mà