Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình M-score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:115

Thêm vào BST

Báo xấu

56
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài là dựa vào kết quả nghiên cứu của Beneish (1999) để xây dựng mô hình định lượng nhằm phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình M-score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM  CA THỊ NGỌC TỐ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SÓT THÔNG TIN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM  CA THỊ NGỌC TỐ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE TRONG VIỆC PHÁT HIỆN SAI SÓT THÔNG TIN TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Chuyên ngành: Kế toán Mã số: 60340301 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. PHẠM QUANG HUY Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2017
LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tác giả thực hiện.Các số liệu trong luận văn là trung thực. Kết quả luận văn chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tất cả những phần kế thừa, tài liệu tham khảo đã được tác giả trích dẫn đầy đủ và ghi nguồn cụ thể trong danh mục tài liệu tham khảo. Hồ Chí Minh, ngày tháng 10 năm 2017 Tác giả Ca Thị Ngọc Tố
MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BIỂU ĐỒ DANH MỤC PHỤ LỤC PHẤN MỞ ĐẦU ........................................................................................................1 1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................................................. 1 2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu .............................................................................. 3 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................................................. 4 3.1. Đối tượng nghiên cứu. ...................................................................................................... 4 3.2. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................................................... 4 4. Phương pháp nghiên cứu............................................................................................................ 4 5. Kết quả đóng góp ....................................................................................................................... 5 6. Kết cấu của luận văn .................................................................................................................. 5 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ................................................6 1.1. Các nghiên cứu được công bố ở ngoài nước ........................................................................... 6 1.1.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC ..................................................................................................................... 6 1.1.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC ................................................................................................................................................. 9 1.2. Các nghiên cứu được công bố trong nước ............................................................................ 16 1.2.1. Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên báo cáo chính ....................................................................................................... 16 1.2.2. Các nghiên cứu định lượng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC ............................................................................................................................................... 18 1.3. Khe hổng nghiên cứu ............................................................................................................ 19 Kết luận chƣơng 1 ...................................................................................................21 CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN ............................................................................22 2.1. Cơ sở lý thuyết về sai sót thông tin trên BCTC .................................................................... 22 2.1.1. Các vấn đề liên quan đến sai sót BCTC ....................................................................... 22 2.1.1.1. Khái niệm sai sót ..................................................................................................... 22 2.2. Các lý thuyết nền tảng ........................................................................................................... 25
2.2.1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng ................................................................................. 25 2.2.2. Lý thuyết ủy nhiệm (Agency theory) ........................................................................... 26 2.2.3. Lý thuyết về tam giác gian lận ..................................................................................... 27 2.2.4. Lý thuyết các bên liên quan (Stakeholder theory) ....................................................... 28 Kết luận chƣơng 2 ...................................................................................................30 CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................31 3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................................... 31 3.1.1. Đối tượng nghiên cứu .................................................................................................. 31 3.1.2. Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................................... 31 3.2. Mô hình nghiên cứu .............................................................................................................. 31 3.3. Phương pháp nghiên cứu....................................................................................................... 31 3.4.1. Xác định mẫu nghiên cứu ............................................................................................ 32 3.4.2. Chọn mẫu nghiên cứu .................................................................................................. 33 3.4.3. Mô tả mẫu nghiên cứu ................................................................................................. 34 3.5. Thiết kế dữ liệu nghiên cứu................................................................................................... 36 3.6. Biến nghiên cứu .................................................................................................................... 37 3.6.1. Biến phụ thuộc – M (Misstatement) ............................................................................ 37 3.6.2. Biến độc lập ................................................................................................................. 37 3.7. Phân tích dữ liệu và kiểm định giả thuyết ............................................................................. 45 Kết luận chƣơng 3 ...................................................................................................50 CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ..............................51 4.1. Thực hiện các phân tích ban đầu ........................................................................................... 51 4.2. Kết quả hồi quy với mô hình hồi qui binary logistics ........................................................... 54 4.3. Đo lường tác động biên của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc......................................... 58 4.4. Ước lượng ngưỡng giá trị để phân loại các doanh nghiệp có sai sót thông tin trên BCTC và đo lường khả năng dự báo của mô hình ....................................................................................... 59 Kết luận chƣơng 4 ...................................................................................................62 CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ........................................63 5.1. Kết luận ................................................................................................................................. 63 5.2. Một số gợi ý chính sách ........................................................................................................ 64 5.2.1. Đối với kiểm toán viên ................................................................................................ 64 5.2.2. Đối với cơ quan quản lý thị trường chứng khoán ........................................................ 65 5.2.3. Đối với nhà đầu tư ....................................................................................................... 66
5.3. Hạn chế đề tài nghiên cứu ..................................................................................................... 67 5.4. Định hướng nghiên cứu trong tương lai ................................................................................ 67
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 1. Các chữ viết tắt có nguồn gốc tiếng việt Từ viết tắt Từ gốc BCTC Báo cáo tài chính BTC Bộ tài chính CĐKT Cân đối kế toán CSH Chủ sở hữu CTCP Công ty cổ phần DNNN Doanh nghiệp nhà nước DNNY Doanh nghiệp niêm yết DV Dịch vụ ĐT Đầu tư HĐQT Hội đồng quản trị HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh KCN Khu công nghiệp KQHĐKD Kết quả hoạt động kinh doanh KTV Kiểm toán viên LNTT Lợi nhuận trước thuế PT Phát triển QTCT Quản trị công ty SSTY Sai sót trọng yếu TCT Tổng công ty TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh TTCK Thị trường chứng khoán
UBCK Ủy ban chứng khoán VAS Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam VSA Hệ thống chuẩn mực kiểm toán Việt Nam XD Xây dựng XNK Xuất nhập khẩu 2. Các chữ viết tắt có nguồn gốc tiếng anh Từ viết Từ gốc tiếng anh Từ gốc tiếng việt tắt ACFE Association of Certified Fraud Hiệp hội các nhà điều tra gian Examiners lận Mỹ APEC Asia-Pacific Economic Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Cooperation Á – Thái Bình Dương ASEAN Association of Southeast Asian Hiệp hội các quốc gia Đông Nations Nam Á DA Discretionary Accurals Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh FBI Federal Bureau of Investigation Cục điều tra liên bang Mỹ NASDAQ National Association of Securities Sàn giao dịch chứng khoán Dealers Automated Quotation NASDAQ System NDA Non - Discretionary Accurals Biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh NYSE The New York Stock Exchange Sở giao dịch chứng khoán New York OLS Ordinary least squares Ước lượng bình phương nhỏ nhất SFO Serious Fraud Office Cơ quan chống gian lận của Anh TPP Trans-Pacific Hiệp định Đối tác xuyên Thái Partnership Agreemen Bình Dương WTO World Trade Organization Tổ chức Thương mại Thế giới
DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1. Bảng thống kê mẫu nghiên cứu 35 Bảng 3.2. Bảng thống kê mẫu quan sát theo ngành 35 Bảng 3.3. Tổng hợp các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu 42 Bảng 3.4. Tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu 44 Bảng 3.5. Ngưỡng giá trị phân loại M-score tương ứng với các xác suất dự 47 báo Bảng 3.6. Phân loại sai lầm loại 1 và loại 2 48 Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả 51 Bảng 4.2. Kết quả hồi quy logistics để dự báo khả năng phát hiện sai sót 54 thông tin trên BCTC theo các biến độc lập Bảng 4.3. Kết quả đánh giá tính phù hợp của mô hình 57 Bảng 4.4. Bảng tổng hợp mức độ tác độ tác động của biến độc lập lên biến 58 phụ thuộc Bảng 4.5. Tác động biên của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc 58 Bảng 4.6. Kết quả so sánh độ dự báo chính xác của mô hình 60 Bảng 4.7. Tỷ lệ chính xác của mô hình dự báo 61 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BIỂU ĐỒ Hình 4.1. Đồ thị biểu thị sự phân bố của các biến độc lập 56
DANH MỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1 Tổng hợp các nghiên cứu nước ngoài về nhận dạng sai sót BCTC PHỤ LỤC 2 Tổng hợp các nghiên cứu trong nước liên quan đến BCTC PHỤ LỤC 3 Tóm tắt các nghiên cứu điển hình vận dụng mô hình M-score PHỤ LỤC 4 Danh mục các doanh nghiệp thu thập dữ liệu PHỤ LỤC 5 Các khoản mục trên BCTC thu thập dữ liệu PHỤ LỤC 7 Danh sách các mẫu quan sát có sai sót PHỤ LỤC 8 Danh sách các mẫu quan sát không có sai sót
1 PHẤN MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Trong thời gian qua, Việt Nam đã từng bước chủ động hội nhập ngày càng sâu vào nền kinh tế của khu vực và thế giới. Việt Nam đã trở thành thành viên chính thức của các tổ chức kinh tế như: ASEAN, APEC, WTO và TPP. Trong nền kinh tế thị trường cùng với việc hội nhập kinh tế quốc tế thì nhu cầu thông tin đặc biệt là thông tin tài chính là rất quan trọng, dựa vào thông tin tài chính mà nhà quản trị, nhà đầu tư, cơ quan chức năng và các đối tượng có liên quan đưa ra quyết định kinh tế. Báo cáo tài chính (BCTC) là một bức tranh thể hiện tổng thể về các thông tin tài chính. BCTC còn là một công cụ phản ánh tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Vì vậy tính chính xác, trung thực của BCTC luôn là vấn đề được quan tâm hàng đầu. Tuy nhiên, trong những năm qua thế giới phải chứng kiến khá nhiều vụ gian lận trong lĩnh vực tài chính mà nguyên nhân do sự thao túng các thông tin trên BCTC, điển hình vụ gian lận kế toán của WorldCom dẫn đến kết quả WorlCom phải nộp đơn phá sản vào tháng 7 năm 2002 và chính thức phá sản vào năm 2005. Tại Việt Nam, chất lượng của việc công bố thông tin tài chính của doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán luôn là chủ đề mang tính thời sự, hiện nay với khá nhiều doanh nghiệp công bố thông tin tài chính chậm trễ, không đầy đủ, sai sót thậm chí là gian lận trong BCTC, những bất cập này đã tác động đến nhà đầu tư, nhà quản lý không có được thông tin kịp thời, gây khó khăn trong việc ra quyết định đầu tư, nắm giữ cổ phiếu và có thể dẫn đến việc đưa ra quyết định sai lầm, ảnh hưởng đến tính minh bạch, công khai và sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán Việt Nam. Chẳng hạn như năm 2016 số doanh nghiệp không vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin thống kê được là 118 đơn vị, chỉ mới đạt 18,5 trong tổng số 639 doanh nghiệp niêm yết khảo sát (Nguồn: http://vietstock.vn). Ví dụ điển hình về gian lận BCTC, Công ty Cổ phần Bông Bạch Tuyết (Mã chứng khoán BBT) đã có rất nhiều sai phạm, từ năm 2004 đến quí 2-2008 hoạt động kinh doanh của công ty BBT toàn thua lỗ. Công ty không nộp báo
2 cáo thường niên các năm 2004, 2005. Năm 2006, 2007 công ty có nộp báo cáo cho HOSE nhưng không nộp cho UBCK. BCTC năm được kiểm toán cũng vi phạm. Như kết quả kinh doanh năm 2006 có sự chênh lệch trước và sau khi thực hiện kiểm toán, liên tục gia hạn chậm nộp BCTC năm 2007. Năm 2016 với sự kiện của Công ty gỗ Trường Thành (Mã chứng khoán TTF), BCTC quý 2/2016 bất ngờ tuyên bố một khoản lỗ lên đến cả nghìn tỷ đồng, mà trước đó từ năm 2011 – 2015 BCTC của TTF đều báo cáo lãi và được Công ty kiểm toán DFK Việt Nam cho ý kiến chấp nhận toàn phần. Giống như Công ty gỗ Trường Thành, Công ty cổ phần NTACO (Mã chứng khoán ATA) cũng tạo một bất ngờ lớn cho các cổ đông khi BCTC năm 2016 đưa ra một khoản lỗ lên đến gần 426 tỷ đồng mặc dù báo cáo tự lập trước đó, ATA đã công bố một khoản lợi nhuận hơn 30 tỷ đồng. Công ty CP thiết bị Y tế Việt Nhật (Mã chứng khoán JVC) đã đưa ra một khoản lỗ trên BCTC từ 01/4/2016 đến 30/9/2016 là 6,56 tỷ đồng, tuy nhiên sau khi được kiểm toán, khoản lỗ đó đã lên 45,16 tỷ đồng, tại BCTC soát xét bán niên năm 2016 kiểm toán đưa ra kết luận ngoại trừ về khoản nợ phải thu ngắn hạn trị giá 342 tỷ đồng tại ngày 30/9/2016, JVC đã trích lập dự phòng gần như toàn bộ cho khoản công nợ trên. Nhà đầu tư sử dụng các thông tin tài chính bị sai sót và đưa ra các quyết định không đúng, như là kỳ vọng quá thấp hoặc quá cao vào danh mục đầu tư, ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi và có thể dẫn đến thua lỗ trong quá trình đầu tư, nhà đầu tư rơi vào trạng thái bị cô lập bởi những hàng rào thông tin và niềm tin của họ giảm dần và họ dần từ bỏ thị trường. Mặc dù đã có văn bản pháp luật để quản lý chất lượng BCTC và quy định xử phạt hành chính trong lĩnh vực chứng khoán, như Nghị định số 60/2015/NĐ-CP và Quyết định số 51/2014/QĐ-TTg quy định về việc thoái vốn, bán cổ phần của DNNN gắn với đăng ký giao dịch, niêm yết trên thị trường chứng khoán, Nghị định số 145/2016/NĐ-CP ngày 01 tháng 11 năm 2016 sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 108/2013/NĐ-CP ngày 23 tháng 9 năm 2013 của Chính phủ quy định xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực chứng khoán và thị trường chứng khoán, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn vi phạm, chứng tỏ những quy định này chưa đủ để
3 răn đe. Vì vậy, bên cạnh các văn bản pháp luật của các cơ quan chức năng áp dụng trên thị trường chứng khoán, cần phải có phương pháp để phát hiện sai sót trên BCTC dành cho nhà quản trị, nhà đầu tư, kiểm toán viên và những chủ thể có liên quan. Với mong muốn nâng cao chất lượng BCTC trên thị trường chứng khoán cũng như hỗ trợ nhà quản trị, chủ đầu tư, kiểm toán viên và các đối tượng có liên quan cơ sở để phát hiện các sai sót trên BCTC tránh gặp các sai lầm khi đưa ra quyết định, nên tôi đã chọn đề tài nghiên cứu cho luận văn thạc sỹ của mình là “Ứng dụng Mô hình M-score trong việc phát hiện sai sót thông tin trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết”. Với đề tài này, tác giả kỳ vọng sẽ xây dựng được mô hình trở thành công cụ tham khảo hữu ích cho kiểm toán viên, nhà đầu tư, cơ quan quản lý thị trường chứng khoán trong việc phát hiện sai sót thông tin trên BCTC để đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn, góp phần hạn chế việc đánh giá không đúng về giá trị cổ phiếu. 2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Luận văn thực hiện nhằm hướng đến các mục tiêu sau: * Mục tiêu chung: Dựa vào kết quả nghiên cứu của Beneish (1999) để xây dựng mô hình định lượng nhằm phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). * Mục tiêu cụ thể: [1] Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến sai sót thông tin trên BCTC và mô hình M-score. [2] Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC. [3] Đo lường mức tác động của các nhân tố đến khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC. [4] Đề xuất các giải pháp khả thi nâng cao khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC. Để thực hiện các mục tiêu trên, tác giả đưa ra các câu hỏi nghiên cứu sau:
4 Câu hỏi nghiên cứu 1: Về vấn đề sai sót thông tin trên BCTC đã được các nhà khoa học trong và ngoài nước nghiên cứu như thế nào? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết mục tiêu 1. Câu hỏi nghiên cứu 2: Mô hình định lượng với các biến độc lập nào có khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết mục tiêu 2. Câu hỏi nghiên cứu 3: Mức tác động của các biến độc lập lên khả năng phát hiện sát sót thông tin trên BCTC như thế nào? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết mục tiêu 3. Câu hỏi nghiên cứu 4: Các giải pháp nào nâng cao khả năng phát hiện sai sót thông tin trên BCTC? Câu hỏi này tác giả dùng để giải quyết mục tiêu 4. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tƣợng nghiên cứu: BCTC có sai sót trọng yếu do gian lận gây ra của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX. 3.2. Phạm vi nghiên cứu: Số liệu được lấy từ các BCTC trước và sau kiểm toán độc lập của 90 doanh nghiệp sản xuất, dịch vụ, thương mại, xây dựng niêm yết trên HOSE và HNX trong 6 năm 2011-2016, loại trừ các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực: ngân hàng, tài chính, bảo hiểm và các quỹ đầu tư vì các doanh nghiệp này có hình thức hạch toán khác các loại hình doanh nghiệp còn lại. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu chung: Phương pháp thống kê mô tả, thu thập và xử lý số liệu trên các BCTC trước và sau kiểm toán độc lập của 90 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX trong 6 năm 2011-2016. - Phương pháp nghiên cứu cụ thể: + Phương pháp định lượng: sử dụng mô hình hồi quy binary logistic bằng phần mềm Stata 13 để tìm hiểu sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc sai sót thông tin trên BCTC và xây dựng mô hình định lượng nhằm để phát hiện sai sót thông tin trên BCTC dựa trên mô hình M-Score (Beneish, 1999) từ dữ liệu được thu thập ở Việt Nam.
5 Trong đó đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng. 5. Kết quả đóng góp Nghiên cứu này có những đóng góp trong việc nghiên cứu về sai sót trên BCTC, cụ thể: - Đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc thông qua việc sử dụng tác động biên để cho thấy không chỉ có tác động đồng biến hay nghịch biến mà mức độ tác động cụ thể của mỗi biến lên biến phụ thuộc như thế nào. - Xây dựng được chỉ số dùng để phát hiện sai sót thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX, giúp cho nhà đầu tư, kiểm toán viên và các đối tượng có liên quan có cơ sở để đánh giá sơ bộ về “sức khỏe” tài chính của doanh nghiệp, từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn. 6. Kết cấu của luận văn Ngoài phần mở đầu, các danh mục, phụ lục và tài liệu tham khảo, tác giả chia luận văn thành 5 chương, với các tên gọi cụ thể như sau: Chương 1. Tổng quan các nghiên cứu (16 trang) Chương 2. Cơ sở lý luận (9 trang) Chương 3. Phương pháp nghiên cứu (20 trang) Chương 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận (9 trang) Chương 5. Kết luận và gợi ý chính sách (5 trang)
6 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU Sai sót thông tin trên BCTC là một đề tài nhận được khá nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trên thế giới. Do vậy, có rất nhiều bài nghiên cứu về đề tài này ở nhiều cách tiếp cận khác nhau. Nhìn chung có thể chia các cách tiếp cận thành hai nhóm chính. Nhóm 1: Các nghiên cứu sử dụng thước đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC. Nhóm 2: Các nghiên cứu xây dựng mô hình định lượng dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC. 1.1. Các nghiên cứu đƣợc công bố ở ngoài nƣớc 1.1.1. Các nghiên cứu sử dụng thƣớc đo tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng sai sót thông tin trên BCTC Persons, O. S. (1995) đã xây dựng hai mô hình logistic, (1) mô hình cho năm gian lận gồm 206 doanh nghiệp (103 doanh nghiệp gian lận, đối ứng là 103 doanh nghiệp không gian lận, (2) mô hình cho năm trước năm gian lận gồm 200 doanh nghiệp (100 doanh nghiệp gian lận, đối ứng là 100 doanh nghiệp không gian lận). Các doanh nghiệp trong mẫu chọn phải cùng lĩnh vực kinh doanh, cùng chính sách kế toán và chế độ báo cáo. Tác giả đã sử dụng 10 biến cho cả 2 mô hình, trong đó có 8 biến tỷ số tài chính. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các biến: đòn bẩy tài chính, vòng quay vốn, cấu trúc tài sản và qui mô doanh nghiệp là các nhân tố dự báo khả năng xảy ra gian lận BCTC hiệu quả nhất. Beasley, M. S. (1996) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ cấu ban giam đốc và gian lận BCTC. Tác giả đã phân tích hồi qui logistic để kiểm tra các giả thuyết đặt ra. Mẫu nghiên cứu bao gồm 150 công ty thương mại niêm yết, trong đó gồm có 75 công ty gian lận và 75 công ty không gian lận, một công ty gian lận đối ứng với một công ty không gian lận. Tiêu thức lựa chọn công ty đối ứng là: cùng niêm yết trên sàn chứng khoán (NASDAQ, AMEX, NYSE), cùng quy mô, cùng ngành và cùng kỳ kế toán. Kết quả nghiên cứu cho thấy: với ban giám đốc mà số lượng giám đốc được thuê từ bên ngoài nhiều thì sẽ ít gian lận BCTC hơn, việc thuê giám đốc bên ngoài sẽ giám sát, quản lý hiệu quả hơn từ đó ngăn chặn gian lận BCTC tốt hơn, quy mô và tính cách của các giám đốc được thuê từ bên ngoài tác
7 động đến khả năng xảy ra gian lận BCTC, cơ cấu hội đồng quản trị là yếu tố quan trọng trong việc ngăn chặn gian lận BCTC hơn sự hiện diện của ban kiểm soát. Nghiên cứu của Leuz, C., D. Nanda và cộng sự (2003) sử dụng mô hình của Dechow và cộng sự (1995) để kiểm tra giả thuyết với chính sách bảo vệ nhà đầu tư tốt thì hành vi điều chỉnh lợi nhuận sẽ giảm, kết quả nghiên cứu đã phù hợp với giả thuyết ban đầu, các quốc gia có nhà đầu tư bên ngoài với quyền sở hữu phân tán, chính sách bảo vệ nhà đầu tư tốt và thị trường chứng khoán lớn mức độ điều chỉnh lợi nhuận thấp hơn các quốc gia chủ yếu là nhà đầu tư trong nước với quyền sở hữu tập trung, chính sách bảo vệ nhà đầu tư thấp và thị trường chứng khoán kém phát triển. Amaechi và Nnanyereugo (2013) đã sử dụng mô hình tỷ số tài chính để phát hiện gian lận trong hệ thống các ngân hàng ở Nigerian, dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo của 20 ngân hàng trong giai đoạn từ 2004 đến 2008. Tác giả dùng hồi quy logistic để phân tích dữ liệu từ mô hình tỷ số tài chính với 29 tỷ số tài chính đại diện cho 7 nhóm, kết quả nghiên cứu cho thấy có 16 tỷ số tài chính có ý nghĩa thống kê, hiệu quả trong việc dự báo gian lận BCTC. Lestari và Yadiati (2014) nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô công ty, văn hóa tổ chức và chất lượng BCTC, bối cảnh nghiên cứu được thực hiện tại tổ chức tài chính ở Sharia. Tác giả đã sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM) và bình phương tối thiểu từng phần (Partial Least Square - PLS) để phân tích dữ liệu. Sau khi phân tích dữ liệu, tác giả đã đưa ra kết luận quy mô công ty không tác động đến chất lượng BCTC, trong khi đó yếu tố văn hóa thì tác động đến chất lượng BCTC. Kanapickiene và Grundiene (2015) đã sử dụng 51 tỷ số tài chính để phát hiện gian lận trong BCTC, nghiên cứu được thực hiện trên 40 BCTC có gian lận và 125 BCTC không có gian lận, tác giả sử dụng hồi quy logistic và các kiểm định như: kiểm định Kolmogorov-Smirnov, kiểm định Mann-Whitney U và kiểm định T-test. Kết quả cho thấy các tỷ số tài chính liên quan đến tính thanh khoản, khả năng sinh lợi, cấu trúc và hoạt động của công ty sẽ dễ bị điều chỉnh nhất.
8 Zainudin và Hashim (2016) đã phân tích các tỷ số tài chính (như: đòn bẩy tài chính, tỷ số sinh lợi, cấu trúc tài sản, tính thanh khoản và vòng quay vốn) để nhận dạng gian lận BCTC, nghiên cứu sử dụng hồi quy logit với mẫu nghiên cứu là các BCTC được xác định có gian lận bởi trung tâm Bursa Malaysia. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các tỷ số: đòn bẩy tài chính, cấu trúc tài sản, nhóm các tỷ số sinh lợi và vòng quay vốn đều có ý nghĩa trong việc phát hiện gian lận BCTC. Ngoài ra còn có nhiều nghiên cứu liên quan đến phát hiện sai sót thông tin trên BCTC như: Zmijewski (1984), Freeman (1984), Schipper (1989), Pircus (1989), Summer và cộng sự (1998), Nieschweit và cộng sự (2000), Skonsen và cộng sự (2009), Lou và Wang (2011), Omar và cộng sự (2014), Amoa-Gyarteng (2014), Mavengere (2015),… Kết luận: Đề tài sai sót thông tin trên BCTC thu hút khá nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, qua kết quả nghiên cứu từ các nghiên cứu trên đã cho thấy được các thước đo tài chính hoặc thước đo phi tài chính đều có ý nghĩa trong việc dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC, tùy thuộc vào điều kiện thu thập dữ liệu, chuyên môn của từng tác giả mà chọn thước đo nghiên cứu phù hợp. Tuy nhiên các công trình nghiên cứu này chủ yếu tập trung đưa ra các nhân tố tác động đến gian lận BCTC nhằm nâng cao khả năng phát hiện gian lận hoặc là hoàn thiện các nhân tố liên quan đến quản trị công ty để nâng cao chất lượng BCTC, nâng cao trách nhiệm của kiểm toán viên, các công trình nghiên cứu này chưa hướng đến chủ thể đầu tư, các công trình nghiên cứu này chủ yếu hướng đến kiểm toán viên và nhà quản trị công ty. Mặt khác các nghiên cứu sử dụng thước đo phi tài chính, việc thu thập được đầy đủ và chính xác các thông tin phi tài chính ở Việt Nam là một điều khó khăn đối với các nhà đầu tư. Do đó tác giả nghĩ rằng, trong giai đoạn hiện nay ở Việt Nam việc xây dựng mô hình dự báo với các thông tin tài chính có sẳn là cần thiết, mô hình này như là một công cụ giúp cho kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý TTCK phát hiện sai sót thông tin trên BCTC.
9 1.1.2. Các nghiên cứu định lƣợng xây dựng mô hình dự báo khả năng sai sót thông tin trên BCTC * Mô hình Atlman Z-score Đã có nhiều nghiên cứu về gian lận điển hình như Person (1995) nhận định rằng kiệt quệ tài chính là một trong những động cơ thúc đẩy hành vi gian lận báo tài chính, Duong (2011) nghiên cứu về hành vi chi phối thu nhập, (Altman và cộng sự, 1998) cũng nhận định rằng tình trạng tài chính của doanh nghiệp được xác định bởi hệ số Z-score, cũng có mối quan hệ với gian lận BCTC. Mô hình dự báo xác suất phá sản Z - score được giáo sư người Mỹ Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường đại học New York phát triển vào năm 1968. Mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính xác các doanh nghiệp sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z - score. Mô hình này gồm 22 biến độc lập đại diện cho 5 tỷ số tài chính khác nhau (Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản, Giá trị thị trường của vốn CSH/Tổng nợ phải trả, Doanh thu/Tổng tài sản) với các trọng số khác nhau. Sau nhiều năm phát triển, mô hình được thay đổi một số đặc điểm kỹ thuật để việc vận dụng được thuận tiện hơn, Altman cũng xây dựng thêm 2 chỉ số Z’, Z’’, trong đó chỉ số Z” có thể được dùng cho hầu hết các ngành và các loại hình doanh nghiệp. Tùy vào loại hình doanh nghiệp mà áp dụng mô hình và ngưỡng phân loại phù hợp. Chỉ số Z’’ giao động từ 1,1 đến 2,61, Z’’ < 2,61: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản, Z” > 2,61: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản, Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao. Nhìn chung thì chỉ số Z càng thấp thì chứng tỏ doanh nghiệp đang yếu kém về tài chính và khả năng thực hiện hành vi gian lận BCTC càng cao nhằm che đậy đi sự yếu kém đó. Tuy nhiên mô hình này cũng mắc phải nhược điểm như: không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến, ứng dụng mô hình để dự báo không như nhau đối với từng loại ngành công nghiệp. Báo cáo lưu chuyển tiền tệ được lập dựa trên cơ sở tiền. Theo cơ sở này, kế
10 toán chỉ ghi nhận khi có số tiền thực thu và thực chi. Do đó, không thể điều chỉnh thời điểm ghi nhận các giao dịch. Từ đó, chênh lệch giữa lợi nhuận trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và dòng tiền trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ tạo ra những khoản dồn tích (accruals) hay còn gọi là biến kế toán dồn tích. Theo DeAngelo (1986) cho rằng sự khác biệt về cách ghi nhận của hai phương pháp kế toán theo cơ sở tiền và cơ sở dồn tích tạo ra khe hở để nhà quản trị điều chỉnh lợi nhuận thông qua các giao dịch không bằng tiền. Biến kế toán dồn tích (Accrual) là phần lợi nhuận kế toán không bằng tiền được trình bày trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh. Trên cơ sở biến kế toán dồn tích và sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian đã có nhiều nhà nghiên cứu xây dựng mô hình để đo lường chất lượng lợi nhuận từ đó xác định BCTC có sai sót hay không, 4 mô hình phổ biến của các nhà nghiên cứu có thể kể đến là: Mô hình DeAngelo (1986), Mô hình Healy (1985), Mô hình Jone (1991), Mô hình Jone đã điều chỉnh (Dechow và cộng sự, 1995). * Mô hình Healy (1985) Healy thực hiện nghiên cứu về ảnh hưởng của kế hoạch thưởng đối với người quản lý đến số liệu kế toán trên BCTC nhằm thu thập bằng chứng liệu rằng các kế hoạch này có ảnh hưởng đến sự lựa chọn chính sách kế toán của người quản lý không. Ông đã khảo sát tổng dồn tích của doanh nghiệp để xem xét các vấn đề lựa chọn chính sách kế toán. Tổng dồn tích là chênh lệch giữa lợi nhuận sau thuế và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, bao gồm: khấu hao, chênh lệch hàng tồn kho, các khoản phải thu và phải trả của doanh nghiệp. Các khoản dồn tích sẽ tăng lên khi người quản lý tăng lợi nhuận (khấu hao thấp, tăng hàng tồn kho, tăng nợ phải thu cuối kỳ so với đầu kỳ, phải trả cuối kỳ so với đầu kỳ giảm) và ngược lại. Ông đã phân chia tổng dồn tích thành: biến kế toán không thể điều chỉnh (non-discretionary accrual) và biến kế toán có thể điều chỉnh (discretionary accrual). Theo lý thuyết, có hai cách để tính tổng dồn tích: dựa vào bảng cân đối kế toán hoặc dựa vào bảng lưu chuyển tiền tệ. Trong nghiên cứu của Healy, ông đã dựa vào bảng cân đối kế toán để tính tổng dồn tích.