Tài liệu Bóp méo thu nhập và tỷ suất sinh lợi kì vọng – nghiên cứu thực nghiệm ở việt nam

i TÓM TẮT ĐỀ TÀI Thị trƣờng tài chính ngày càng phát triển, các nhà đầu tƣ càng có nhiều cơ hội tiếp cận với thông tin hơn nhằm đảm bảo quá trình đầu tƣ hợp lí và thu đƣợc lợi nhuận cao. Đồng thời, các công ty cũng đƣợc yêu cầu phải minh bạch thông tin trong báo cáo tài chính, đặc biệt là các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán. Để đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi cao, các nhà đầu tƣ thƣờng lựa chọn những công ty hoạt động hiệu quả và có triển vọng trong tƣơng lai để thực hiện đầu tƣ. Chính điều này đã thôi thúc một số công ty thổi phồng thu nhập, gia tăng triển vọng nhằm thu hút nhà đầu tƣ. Những hành vi gian lận này là bóp méo thu nhập – một chủ đề đang đƣợc quan tâm nhiều hiện nay. Vì vậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu này nhằm đo lƣờng khả năng bóp méo thu nhập bằng mô hình M – score cũng nhƣ là sử dụng mô hình này để dự báo tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai của các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX tại Việt Nam. Chúng tôi tiến hành thu thập và xử lí dữ liệu trên báo cáo tài chính của các công ty hiện đang còn niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX. Sau đó chúng tôi sử dụng mô hình M – score để tính toán cho các công ty trên và sử dụng mô hình hồi quy để xem xét mối quan hệ của M – score với tỷ suất sinh lợi kì vọng. Kết quả, nhìn chung qua các năm, tỷ lệ số công ty bị đánh dấu có tiềm năng gian lận là nhỏ hơn các công ty không bị đánh dấu, song khoảng chênh lệch không đáng kể. Ngoài ra, chúng tôi cũng cho thấy tính hữu ích của việc sử dụng mô hình M – score trong dự báo tỷ suất sinh lợi tƣơng lai tại Việt Nam Bài nghiên cứu đóng góp thêm một công cụ để xem xét khả năng các công ty bóp méo thu nhập và dự báo tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai. Nhóm kỳ vọng đây là một công cụ hữu ích cho những ngƣời sử dụng thông tin trên báo cáo tài chính trong việc đƣa ra các quyết định đầu tƣ hợp lí và chính xác. ii iii MỤC LỤC TÓM TẮT ĐỀ TÀI............................................................................................................... i MỤC LỤC .......................................................................................................................... iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................................. v DANH MỤC BẢNG .......................................................................................................... vi DANH MỤC HÌNH........................................................................................................... vii BÓP MÉO THU NHẬP VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KÌ VỌNG – NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở vIỆT nAM ....................................................................................................... 1 TÓM TẮT............................................................................................................................ 1 1. Giới thiệu ................................................................................................................... 2 2. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trƣớc đây............................................................ 8 2.1. Cơ sở lý thuyết ....................................................................................................... 8 2.2. Các công trình nghiên cứu trƣớc đây................................................................... 11 2.2.1. Xác định bóp méo thu nhập ........................................................................... 11 2.2.2. Tỷ suất sinh lợi kì vọng trong tƣơng lai ........................................................ 19 2.2.3. Mối quan hệ giữa bóp méo lợi nhuận và tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai. .... 27 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................... 30 3.1. Đo lƣờng khả năng bóp méo BCTC của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HNX, HOSE..................................................................................................... 30 3.1.1. Mô hình phát hiện bóp méo thu nhập:........................................................... 30 3.1.2. Dữ liệu và xử lý: ............................................................................................ 33 3.2. Hệ số M – score và dự báo tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tƣơng lai: ........................... 34 3.2.1. Cách tính toán tỷ suất sinh lợi điều chỉnh của chứng khoán (BHSAR): ....... 34 3.2.2. Xem xét mối quan hệ giữa M – score và tỷ suất sinh lợi: ............................. 38 3.2.3. Sự khác biệt giữa khả năng dự báo thu nhập của M – score và các nhân tố khác: ........................................................................................................................ 38 3.2.4. M – score và sự dai dẳng của các thành phần thu nhập: .............................. 40 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Ở VIỆT NAM.................................. 42 4.1. Đo lƣờng khả năng bóp méo BCTC của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HNX, HOSE..................................................................................................... 42 iv 4.2. Mối quan hệ M – score với tỷ suất sinh lợi: ........................................................ 45 4.3. Sự khác biệt giữa khả năng dự báo TSSL của M – score với các nhân tố khác .. 46 4.4. Kết quả hồi quy M – score và sự dai dẳng của các thành phần thu nhập ............ 69 5. KẾT LUẬN ............................................................................................................. 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................. 76 v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT AMEX: Thị trƣờng giao dịch chứng khoán Mỹ BCTC: Báo cáo tài chính B/M: Giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng CAPM: Mô hình định giá tài sản vốn CTCP: Công ty cổ phần DY: Thu nhập cổ tức E/P: Thu nhập trên giá HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh IPO: Phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng NOA: Tài sản hoạt động thuần NPV: Giá trị hiện tại thuần NYSE: Thị trƣờng giao dịch chứng khoán New York OLS: Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất Pps: Điểm cơ sở UBCK: Ủy ban chứng khoán WESML: Mô hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng TSSL: Tỷ suất sinh lợi vi DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Tổng hợp các nghiên cứu trƣớc đây về xác định bóp méo thu nhập: Bảng 2: Tổng hợp các nghiên cứu trƣớc đây về việc sử dụng các thông tin trong báo cáo tài chính để dự đoán tỷ suất sinh lợi Bảng 3: Kết quả đo lƣờng khả năng bóp méo thu nhập của các công ty niêm yết Bảng 4: Một số trƣờng hợp gian lận thực tế phù hợp với kết quả M – score ở Việt Nam Bảng 5: Kết quả đo lƣờng tỷ suất sinh lợi hàng năm giữa các công ty đánh dấu có tiềm năng gian lận và các công ty không đánh dấu. Bảng 6: Thống kê mô tả dữ liệu hồi quy Bảng 7: Ma trận tƣơng quan giữa các biến số Bảng 8: Kết quả hồi quy tỷ suất sinh lợi BHSAR theo các biến chỉ báo tỷ suất sinh lợi tƣơng lai Bảng 9: Kết quả hồi quy mô hình định giá tài sản theo chuỗi thời gian giai đoạn 2008 2012 Bảng 10: Tỷ suất sinh lợi theo các phân vị với điều kiện M – score Bảng 11: TSSL điều chỉnh theo quy mô đối với danh mục phân vị theo Accruals và M – score Bảng 12: Kết quả hồi quy thu nhập tƣơng lai dựa trên các thành phần thu nhập hiện tại vii DANH MỤC HÌNH Hình 1: Tỷ suất sinh lợi các danh mục tham chiếu Hình 2: Đồ thị phân phối Accruals, M – score, BTM và Momentum Hình 3: Đồ thị phân phối MVE Hình 4: Độ thị phân phối chuỗi LNMVE Hình 5: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2008 Hình 6: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2009 Hình 7: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2010 Hình 8: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2011 Hình 9: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score năm 2012 Hình 10: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score giai đoạn 2008 – 2012 (toàn mẫu) Hình 11: Tỷ suất sinh lợi theo danh mục M – score, giai đoạn 2009 – 2012 Hình 12: Danh mục MVE Hình 13: Danh mục BTM Hình 14: Danh mục Momentum Hình 15: Danh mục Accruals viii 1 BÓP MÉO THU NHẬP VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KÌ VỌNG – NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM TÓM TẮT Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình M – score của Beneish (1999) để xác định khả năng bóp méo thu nhập cũng nhƣ là dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính của 624 công ty hiện đang niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX với thời gian mẫu từ năm 2008 – 2012, chúng tôi tìm thấy 1 tỷ lệ đáng kể các công ty đƣợc đánh dấu là có tiềm năng gian lận và tỷ lệ số công ty này đang giảm. Bài nghiên cứu cũng cho thấy tính hữu ích của việc sử dụng mô hình M – score trong dự báo tỷ suất sinh lợi tƣơng lai tại Việt Nam. Các công ty không đánh đấu bóp méo thu nhập thu đƣợc tỷ suất sinh lợi điều chỉnh cao hơn so với các công ty bị đánh dấu bóp méo thu nhập. Chúng tôi thực hiện các hồi quy để xem xét nguồn gốc của các tỷ suất sinh lợi vƣợt trội tạo ra từ các chiến lƣợc giao dịch M –score cũng nhƣ xem xét tính hữu ích của các thành phần riêng rẽ của M – score và Accruals trong việc dự báo thu nhập năm tiếp theo. Kết quả hồi quy chỉ ra rằng, M – score và các khoản kế toán dồn tích có tác động với mức độ lớn đến tỷ suất sinh lợi điều chỉnh, hệ số của M – score âm trong khi của các khoản kế toán dồn tích có tƣơng quan dƣơng. Key words: Bóp méo thu nhập M – score Tỷ suất sinh lợi kì vọng Phân vị Hồi quy theo phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất (OLS) Hồi quy dữ liệu bảng (hiệu ứng cố định, hiệu ứng ngẫu nhiên). 2 1. GIỚI THIỆU Lợi nhuận là khoản mục quan trọng nhất trong báo cáo tài chính. Đây là kết quả những gì mà công ty đã thực hiện trong các hoạt động gia tăng giá trị cũng là một dấu hiệu mà có thể giúp phân bổ nguồn lực trực tiếp trên thị trƣờng vốn. Thật vậy, giá trị của cổ phiếu công ty là giá trị hiện tại của lợi nhuận trong tƣơng lai. Lợi nhuận gia tăng đại diện cho sự tăng lên trong giá trị công ty, trong khi lợi nhuận sụt giảm là dấu hiệu giảm trong giá trị. Trong các nghiên cứu trƣớc đây, có nhiều định nghĩa về quản trị thu nhập:  Schipper (1989) định nghĩa quản trị thu nhập là hành vi xảy ra khi các nhà quản lí can thiệp vào quá trình báo cáo nội bộ với mục đích thu đƣợc một số lợi ích cá nhân cũng nhƣ làm sai lệch các kết quả khách quan trong quá trình báo cáo tài chính.  Scott (1997) cho rằng quản trị thu nhập phản ánh hành động của nhà quản trị trong việc lựa chọn các phƣơng pháp kế toán để mang lại lợi ích cho họ hoặc là làm gia tăng giá trị thị trƣờng của công ty.  Healy and Wahlen (1999) định nghĩa rằng: Quản trị thu nhập xảy ra khi nhà quản lí sử dụng các sự đánh giá trong báo cáo tài chính và trong các giao dịch để thay đổi thông tin báo cáo tài chính nhằm hoặc là đánh lừa một số bên liên quan về các hoạt động kinh tế của công ty hoặc ảnh hƣởng đến kết quả hợp đồng mà phụ thuộc nhiều vào các số liệu báo cáo kế toán. Qua đó, có thể kết luận rằng quản trị thu nhập là hành vi công ty sử dụng một số kỹ thuật nhằm thay đổi thông tin trên báo cáo tài chính, làm các con số không còn mang tính trung thực, khách quan nhằm đạt đƣợc một số mục đích nhất định. Có nhiều động cơ, mục đích để các công ty thực hiện quản trị thu nhập, bên dƣới là một số trƣờng hợp thƣờng thấy:  Để đạt đƣợc những dự báo của các nhà phân tích: 3 Nhƣ nghiên cứu của Graham, Harvey và Rajgopal (2005) đƣa ra, họ phỏng vấn hơn 400 giám đốc tài chính để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận báo cáo và các quyết định công khai, họ thấy rằng 73.5% số ngƣời đƣợc hỏi đồng ý hoặc đồng ý mạnh mẽ rằng sự đồng thuận của giới phân tích cho thu nhập trên mỗi cổ phần của quý hiện tại là một tiêu chuẩn quan trọng đối với công ty khi họ báo cáo thu nhập hàng quý. Hầu hết các nhà quản lý muốn tránh thực hiện những dự án có NPV dƣơng nhƣng làm cho thu nhập giảm trong quý hiện tại. Tƣơng tự, hơn ¾ quản lý cấp cao muốn từ bỏ giá trị kinh tế để làm cho lợi nhuận ổn định vì họ tin rằng điều đó làm giảm đi những khoản không chắc chắn về lợi nhuận – những điều mà nhà đầu tƣ hoặc giới phân tích không thích.  Để các nhà quản lí đạt đƣợc đãi ngộ ngắn hạn: Healy (1985) cho rằng động cơ về những khoản tiền thƣởng, cổ tức ngắn hạn thì phù hợp với việc quản trị thu nhập. Trong nghiên cứu mở rộng của mình và cộng sự, Healy (1999) mở rộng thêm rằng các nhà quản lí cấp cao có tỷ lệ cổ phiếu hoặc quyền chọn cổ phiếu cao trong chế độ đãi ngộ, trong khi đó các nhà quản lí cấp thấp hơn thì tiền mặt chiếm tỷ trọng cao hơn trong tổng số. Do đó, các nhà quản lí cấp thấp trong tổ chức thì tập trung sự quan tâm của họ vào các hành động mà tối đa hóa các khoản tiền thƣởng ngắn hạn. Các nghiên cứu của Holthausen, Larcker và Sloan (1995) cũng nhƣ Guidry, Leone và Rock (1999) cũng cho ra kết quả tƣơng tự. Cheng và Warfield (2005) cho rằng các nhà quản lí với nắm giữ số lƣợng cổ phiếu cao thì thƣờng sẽ bán cổ phần của họ trong tƣơng lai, do đó, họ có động cơ nhiều hơn để thực hiện quản trị thu nhập. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các nhà quản lí nhƣ vậy sẽ báo cáo lợi nhuận đạt hoặc vƣợt trội hơn so với các dự đoán của các nhà phân tích.  Các hợp đồng: Công ty có thể đạt đƣợc những điều kiện tốt hơn từ các nhà cung cấp và các bên liên quan kèm theo mối quan hệ dài hạn nếu công ty đạt đƣợc báo cáo lợi nhuận ổn định. Điều này phù hợp với những gì đƣợc nghiên cứu bởi Bowen, Ducharme, và Shores (1995). 4  Công ty muốn đạt giá cao trong lần phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) hoặc phát hành bổ sung: Các công ty muốn tăng lợi nhuận hoặc làm lợi nhuận ổn định để gia tăng số tiền thu đƣợc từ hoạt động IPO. Ducharme, Malatesta và Sefcik (2001) cho rằng các khoản kế toán dồn tích bất thƣờng trƣớc IPO có mối quan hệ tích cực tới giá trị ban đầu của công ty. Doanh nghiệp có thể tìm cách gia tăng số tiền thu đƣợc từ IPO, các nhà đầu tƣ bị đánh lừa tạm thời bởi các lợi nhuận đã bị bóp méo thông qua các khoản kế toán dồn tích trƣớc khi công khai. Tuy nhiên điều này sẽ làm giảm tỷ suất sinh lợi của các nhà đầu tƣ trong những năm tiếp theo, có thể là 3 năm – theo nghiên cứu của Teoh, Welch và Wong (1998).  Giảm thuế thu nhập: Công ty có thể tạm hoãn các khoản chi trả thuế nếu nó có thể tối thiểu hóa thu nhập báo cáo, bằng cách thực hiện các khoản kế toán dồn tích, hoặc sử dụng phƣơng pháp các phƣơng pháp khấu hao, phƣơng pháp chi phí hàng tồn kho,….  Để tránh vi phạm hoặc đạt đƣợc hợp đồng vay nợ: Trong các hợp đồng vay nợ thƣờng có những điều khoản đi kèm về thu nhập của công ty. Vì vậy, các nhà quản lí có thể chấp nhận chính sách tăng thu nhập đƣợc báo cáo hoặc các hạng mục trên báo cáo tài chính khác để tránh việc vi phạm hoặc gần với việc vi phạm các điều khoản nhƣ vậy. Ngoài ra, làm đẹp báo cáo tài chính có thể gia tăng sự sẵn lòng của ngƣời cho vay hoặc các nhà cung cấp để đạt đƣợc tín dụng ngắn hạn. Trong khi mọi ngƣời có thể nhìn quản trị thu nhập với nhiều nghi ngờ thì William Scott (2009) đƣa ra hai mặt tốt của nó. Một là, làm giảm chi phí hợp đồng trong khi đối mặt với các điều khoản cứng nhắc và chƣa đầy đủ. Thứ hai, có thể gây tranh cãi nhiều hơn, đó là quản trị thu nhập có thể tiết lộ những thông tin bên trong đến các nhà đầu tƣ. Câu hỏi thảo luận mang tính khiêu khích ở đây là quản trị thu nhập có đƣợc xem nhƣ là sự mở rộng của quá trình kế toán dồn tích. Điều này có nghĩa là, nếu các khoản kế toán dồn tích 5 làm ổn định hơn dòng tiền nhiều biến động để quá trình đo lƣờng hữu ích hơn theo biểu hiện quý hoặc năm, vậy tại sao quản trị thu nhập không đƣợc sử dụng để làm trơn phƣơng pháp đo lƣờng theo nhiều năm của nguồn lợi nhuận dài hạn? Nhƣ vậy thì phƣơng pháp đo lƣờng có thể giúp các nhà đầu tƣ dự đoán tốt hơn thành quả của công ty trong tƣơng lai, nhƣ là mục tiêu chính của báo cáo tài chính. Quản trị thu nhập thể hiện mặt xấu khi có sự can thiệp để che dấu đi thành quả hoạt động thực nhằm đạt đƣợc một số lợi ích nào đó. Xét về khía cạnh các hợp đồng: Chúng ta có thể nghĩ rằng các nhà quản lí thực hiện quản trị thu nhập để tối đa hóa lợi ích của họ. Thật đáng quan tâm khi các nhà quản lí thực hiện dựa trên lợi ích cá nhân khi kế hoạch lƣơng thƣởng của họ bị cột chặt vào thu nhập ròng đƣợc báo cáo. Tuy nhiên, các nhà quản lí không chỉ thực hiện quản trị thu nhập vì lợi ích cá nhân họ mà còn vì các điều khoản đã kí kết với công ty. Nghiên cứu của Ủy Ban Chứng Khoán Hoa Kì phát hiện rằng thông tin kế toán dồn tích là chìa khóa chính của quản trị thu nhập (Dechow, Sloan và Sweeney, 1996). Do đó, thật hợp lí để giả định rằng các công ty sửa đổi báo cáo lợi nhuận có thể đƣợc mô tả nhƣ là các công ty cố ý thực hiện bóp méo thu nhập. Xét về khía cạnh báo cáo tài chính: Dựa trên chủ đề “Không bao giờ nói không” của Hanna (1999) trên CA Magazine về tỷ suất sinh lợi dự đoán trong tƣơng lai, điểm quan trọng để bàn luận trong chủ đề này là các nhà quản trị bị cám dỗ hoặc xúi giục để đƣa ra những khoản bất thƣờng quá mức, những chi phí không thƣờng xuyên, chi phí “khác”. Điều này làm cho các nhà đầu tƣ gặp khó khăn trong việc xác định nguyên nhân của các khoản lợi nhuận gia tăng. Các nhà đầu tƣ và các nhà phân tích nhìn vào lợi nhuận chính, bỏ qua các khoản mục bất thƣờng và không thƣờng xuyên hàm ý rằng nhà quản lí không bị phạt vì lỗi không nghiêm trọng, chẳng hạn nhƣ ghi giảm, dự phòng cho tái cơ cấu. Nhƣng những lỗi không nghiêm trọng hiện tại đó làm tăng lợi nhuận trong kì tiếp theo, thông qua việc khấu hao và các chi phí thấp hơn trong tƣơng lai. Kết quả là, các nhà quản lí bị cám dỗ để “cho quá liều” (overdose) đối với các lỗi không nghiêm trọng đó. 6 Quản trị thu nhập có thể là tốt nếu đƣợc sử dụng một cách hợp lí. Nó cũng là khả năng của nhà quản lí để phân biệt đƣợc những thay đổi tạm thời trong thu nhập so với thu nhập lâu dài tốt hơn những ngƣời bên ngoài. Những nhà đầu tƣ không thực sự muốn biết những gì doanh nghiệp thực hiện trong năm nay mà họ thực sự chỉ quan tâm và những hứa hẹn trong tƣơng lai. Tuy nhiên quản trị thu nhập cũng làm giảm đi chất lƣợng của báo cáo tài chính, nó có thể gây trở ngại trong việc phân bổ nguồn lực trong nền kinh tế và có thể mang hậu quả ngƣợc với thị trƣờng tài chính. Trong những năm gần đây, một số trƣờng hợp bóp méo kế toán xảy ra dẫn đến sụp đổ nhiều tập đoàn lớn nhƣ Enron, Parmalat, Refco và Worldcom, do đó quản trị thu nhập của họ không cần phải bàn cãi gì thêm bởi những thiệt hại mà nó mang lại cho toàn bộ nền kinh tế. 7 8 2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1. Cơ sở lý thuyết Bóp méo thu nhập là hành vi công ty sử dụng một số kỹ thuật nhằm thay đổi thông tin trên báo cáo tài chính, làm các con số không còn mang tính trung thực, khách quan nữa nhằm đạt đƣợc một số mục đích nhất định. Các mục đích đó có thể là đạt đƣợc dự báo của các nhà phân tích, làm giảm thuế, đạt đƣợc các hợp đồng vay nợ, các nhà quản lí đạt đƣợc đãi ngộ ngắn hạn,… Tuy nhiên bóp méo thu nhập làm giảm đi chất lƣợng của báo cáo tài chính, nó có thể gây trở ngại trong việc phân bổ nguồn lực trong nền kinh tế và có thể mang hậu quả ngƣợc với thị trƣờng tài chính. Một khi thị trƣờng phát hiện ra công ty đã bóp méo thu nhập thì công ty phải gánh chịu những hậu quả đáng kể. Đầu tiên là giảm niềm tin của nhà đầu tƣ, mà có hai sự đại diện cho nó là tỷ lệ bán khống và sự phân tán dự báo của nhà phân tích về thu nhập hàng năm. Trƣớc khi bị phát hiện bóp méo thu nhập, giá cổ phiếu của công ty ổn định, thậm chí là cao nếu lợi nhuận của họ đƣợc thổi phồng lên. Tuy nhiên, ngay sau khi bị phát hiện thì giá cổ phiếu sụt giảm nghiêm trọng. Thực tế nghiên cứu cho thấy tỷ lệ bán khống bắt đầu tăng dần từ hai tháng trƣớc khi việc bóp méo thu nhập bị phát hiện. Nhƣng lúc đó các nhà bán khống tìm cách ngăn chặn thông tin này và sau đó thu đƣợc món lời nhờ việc giá giảm (Paul Asquith và Lisa Meulbroek (1993) – ngƣời tạo ra cơ sở dữ liệu tỷ lệ bán khống bao gồm các công ty trên hai sàn NYSE và AMEX trong giai đoạn 1976 – 1992). Thứ hai, là gia tăng chi phí vốn. Có nhiều tác động sau khi bóp méo lợi nhuận làm gia tăng chi phí sử dụng vốn của công ty. Trƣớc tiên phải kể đến là việc giá cổ phiếu giảm. Ngay trong ngày bị phát hiện, giá cổ phiếu có thể giảm 9% (Dechow, Sloan, Sweeney – 1996) hay lên đến 10% (Feroz và các cộng sự – 1991). Việc giá chứng khoán giảm gây tác động đáng kể đến giá trị của công ty. Kế đến là do chênh lệch giá hỏi mua – chào bán tăng sau việc giá chứng khoán giảm, điều này ngụ ý rằng các nhà đầu tƣ yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn đối với chứng khoán của công ty bị phát hiện bóp méo thu nhập (Amihud và Mendelson – 1986). Và vấn đề cuối cùng làm gia tăng chi phí sử dụng vốn 9 của công ty là sự quan tâm của nhà đầu tƣ sụt giảm. Khi công ty thực hiện bóp méo thu nhập, lợi nhuận gia tăng thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tƣ. Công ty đã thành công bƣớc đầu, tuy nhiên, khi bị phát hiện bóp méo thì họ sẽ phải trả giá bằng việc chi phí sử dụng vốn tăng lên. Có nhiều phƣơng pháp để xác định các công ty có bóp méo lợi nhuận hay không. Theo nghiên cứu của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005), có nhiều kĩ thuật dùng để phát hiện việc bóp méo thu nhập, đƣợc chia thành 3 nhóm. Đầu tiên là mô hình sử dụng kĩ thuật dồn tích có thể điều chỉnh (discretionary accruals) trong các nghiên cứu về quản trị thu nhập đƣợc phát triển bởi DeAngelo (1986), Healy (1985), Jones (1991),… Thứ hai là các kĩ thuật thống kê đƣợc ứng dụng bởi Hansen và các cộng sự (1996), Beneish (1997, 1999) và Spathis (2002),… Thứ ba là các nghiên cứu dựa trên ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để phát hiện bóp méo thu nhập.  Mô hình kĩ thuật dồn tích có thể điều chỉnh – Discretionary accruals model Hầu hết các nghiên cứu phát hiện rằng mô hình sử dụng kĩ thuật dồn có thể điều chỉnh có thể là một công cụ hữu ích để phát hiện bóp méo thu nhập cũng nhƣ chúng có thể vạch trần các con số bất thƣờng không phù hợp với kì vọng cũng nhƣ những gì đƣợc báo cáo. Các nghiên cứu trƣớc đó đƣợc thực hiện bởi DeAngelo (1986), Healy (1985), Jones (1991) thảo luận về quản trị thu nhập mà tập trung vào những khoản mục nào bị bóp méo thông qua kế toán dồn tích – accruals.  Kĩ thuật thống kê – Statistical Techniques Xuất phát từ việc thiếu những hƣớng dẫn chính xác và chuyên nghiệp cũng nhƣ kinh nghiệm trong phát hiện gian lận dẫn đến các nhà nghiên cứu đã phát triển ra các mô hình cho việc dự đoán gian lận (Hansen và các cộng sự, 1996). Sử dụng dữ liệu tƣơng tự nhƣ Bell và các cộng sự (1993), Hansen và các cộng sự (1996) sử dụng mô hình phản hồi chất lƣợng tổng thể (powerful generalized qualitative-response 10 model – EGB2) để chạy và dự đoán gian lận dựa trên dữ liệu của các công ty kế toán đƣợc niêm yết toàn cầu. Việc định dạng của mô hình EGB2 bao gồm mô hình đơn vị xác suất – probit và mô hình logit và sự kết hợp chặt chẽ của sự đánh đổi giữa sai lầm loại I và sai lầm loại II. Kết quả chứng minh khả năng dự báo tốt với mức độ chính xác tổng thể là 85.3% Cũng trong nhóm này, Beneish (1999) sử dụng mô hình probit WESML (weighted exogenous sample maximum likelihood) để phát hiện bóp méo. Các biến số của mô hình đƣợc thiết lập để nắm giữ hoặc là tình trạng sai lệch trong báo cáo tài chính gây ra bởi các hành vi bóp méo hoặc là dự đoán rằng các công ty có thể nhanh chóng thực hiện những hành vi nhƣ vậy.  Mô hình mạng thần kinh nhân tạo – Artificial neural network model Kĩ thuật mạng thần kinh đƣợc biết nhƣ một kĩ thuật cảm ứng mà đƣợc sử dụng để xây dụng mô hình phân loại bằng cách phát hiện ra bất kì mẫu hình tồn tại trong dữ liệu đầu vào. Các nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Green và Choi (1997), Fanning và Cogger (1998), Lin và các cộng sự (2003) cho thấy sự mạnh mẽ của các ứng dụng mạng thần kinh trong việc phát hiện các gian lận báo cáo tài chính. Green và Choi (1997) trình bày mô hình mạng thần kinh phân loại gian lận bằng cách sử dụng các dữ liệu tài chính nội sinh và phát hiện rằng mô hình của họ thể hiện tốt sự phân loại này. Fanning và Gogger (1998) sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để phát triển mô hình phát hiên gian lận quản trị. Sử dụng những dự đoán có sẵn đƣợc công khai của các báo cáo tài chính bị cho là gian lận, họ tìm ra mô hình gồm có 8 biến số có khả năng phát hiện gian lận cao. Lin và các cộng sự (2003) tạo ra mô hình mạng thần kinh xoắn (fuzzy neural network) để điều tra tính hữu dụng của các kĩ thuật thông tin nhƣ là một hệ thống kết hợp giữa mạng thần kinh và các fuzzy logic (loại suy luận dùng để thử xem máy tính có suy nghĩ trùng khớp với ngƣời không) để phát hiện ra các gian lận. 11 2.2. Các công trình nghiên cứu trƣớc đây 2.2.1. Xác định bóp méo thu nhập Nghiên cứu của Messod D. Beneish (1999) đã xây dựng mô hình M – score để xác định các công ty có bóp méo thu nhập hay không. Các biến trong mô hình đƣợc thiết kế nhằm nhận biết đƣợc những điểm không chính xác trong báo cáo tài chính xuất phát từ việc bóp méo cũng nhƣ là các điều kiện tiên quyết có thể thúc đẩy công ty đi đến hành động gian lận nhƣ vậy. Kết quả cho thấy một mối quan hệ có hệ thống giữa khả năng xảy ra sai lệch với các biến trong báo cáo tài chính. Bằng chứng này phù hợp với mức độ hữu dụng của các dữ liệu kế toán trong việc phát hiện ra việc gian lận và đánh giá tính chân thực của lợi nhuận đƣợc báo cáo. Beneish sử dụng mẫu bao gồm 74 công ty bóp méo thu nhập và tất cả các công ty trên Compustat đƣợc kết hợp bởi các số SIC hai chữ số mà dữ liệu có sẵn cho giai đoạn 19821992, sau đó tác giả sử dụng mô hình xác suất đơn vị dựa trên tỷ trọng của mẫu ngoại sinh (weighted exogenous sample maximum likelihood (WESML) probit) cũng nhƣ là mô hình xác suất đơn vị không dựa vào tỷ trọng (unweighted probit) đƣợc mô hình M – score: M – score = – 4,84 + 0,0920(DSRI) + 0,528(GMI) + 0,404(AQI) + 0,892(SGI) + 0,115(DEPI) – 0,172(SGAI) + 4,679(TATA) – 0,327(LVGI) Trong đó, các biến số bao gồm: Chỉ số đòn bẩy (LVGI), chỉ số hàng tồn kho (DINV), chỉ số kì thu tiền (DSRI), chỉ số lợi nhuận gộp (GMI), chỉ số chất lƣợng tài sản (AQI), chỉ số tăng trƣởng doanh thu (SGI), chỉ số khấu hao (DEPI), chỉ số chi phí quản lí, bán hàng (SGAI). Tác giả cũng tính ra đƣợc giá trị ngƣỡng của mô hình là -1.78, công ty nào có M – score cao hơn -1,78 sẽ đƣợc đánh dấu (bị đánh dấu) là có bóp méo thu nhập, còn lại là không (không bị đánh dấu). Sử dụng giá trị ngƣỡng này, trong nghiên cứu mở rộng, Beneish, Lee và Nichols (2013) chứng minh rằng mô hình đánh dấu 17.4% các công ty trong mẫu là công ty có tiềm năng 12 bóp méo. Các tác giả kiểm tra biểu hiện của mô hình với khía cạnh các trƣờng hợp gian lận nổi tiếng trong giai đoạn 1998 – 2002 (báo cáo bởi Audit Integrity), trong đó có những trƣờng hợp nổi trội nhƣ Enron, Adelphia Communications, Global Crossing, Qweat,…do đó chứng minh sự xác đáng của mô hình trong việc phát hiện gian lận. Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu (2005) sử dụng dữ liệu thu thập từ Sàn chứng khoán Istanbul để phát hiện bóp méo thu nhập ở Thổ Nhĩ Kỳ. Mẫu bao gồm 126 công ty sản xuất đƣợc niêm yết trong giai đoạn từ 1992 – 2002. Tác giả dùng mẫu này để so sánh với những gì đƣợc công bố bởi CMBT (Capital Markets Board of Turkey) và sử dụng các hàm số, công thức của 10 biến số 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 chất lƣợng tài sản (AQI), chỉ số tăng trƣởng doanh thu (SGI), chỉ số khấu hao (DEPI), chỉ số chi phí quản lí, bán hàng (SGAI), chỉ số tổng tài sản và tổng kế toán dồn tích (TATA). Các biến số tác giả sử dụng cũng tƣơng đối giống với nghiên cứu của Beneish, chỉ khác là có thêm hai biến số DINV và FEI. Kết quả mô hình của Burcu Dikmen và Güray Küçükkocaoğlu biểu hiện tốt khi so sánh với các phƣơng pháp thống kê khác trong các nghiên cứu về quản trị thu nhập. Biểu hiện của mô hình trong việc dự đoán các công ty bóp méo là 81%, có giá trị cao hơn các công ty không bóp méo, 65%. Khi so sánh với nghiên cứu trƣớc của Küçüksözen and Küçükkocaoğlu’s (2005) sử dụng kĩ thuật probit với dữ liệu tƣơng tự, thì cao hơn 43% đối với trƣờng hợp các công ty bóp méo và 4% đối với trƣờng hợp các công ty không bóp méo. Dechow và các cộng sự (2009) xem xét 2190 công ty niêm yết trong giai đoạn 1982 – 2005 trên AAERs (Accounting Auditing Enforcement Releases) và thu đƣợc 677 công ty bị cho là trình bày sai báo cáo tài chính quý hoặc năm dùng để xây dựng mô hình để dự đoán việc trình bày sai kế toán với 3 mức độ. Mô hình đƣợc Dechow đặt tên là F – score, sử dụng các biến số trong báo cáo tài chính gồm các khoản kế toán dồn tích (rsst), thay đổi khoản phải thu khách hàng ( ), thay đổi hàng tồn kho ( ), tài sản ngắn hạn