Tài liệu Luận văn đánh giá khả năng rủi ro gian lận báo cáo tài chính trong hoạt động cho vay doanh nghiệp tại vietcombank chi nhánh bình dương​

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM -------------------- PHẠM HOÀNG VIỆT ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG RỦI RO GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY DOANH NGHIỆP TẠI VIETCOMBANK CHI NHÁNH BÌNH DƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM -------------------- PHẠM HOÀNG VIỆT ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG RỦI RO GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY DOANH NGHIỆP TẠI VIETCOMBANK CHI NHÁNH BÌNH DƯƠNG Chuyên ngành: Kế toán Mã số: 60340301 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN ĐÌNH HÙNG TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Đánh giá khả năng rủi ro gian lận báo cáo tài chính trong hoạt động cho vay doanh nghiệp tại Vietcombank chi nhánh Bình Dương” là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Đình Hùng. Các số liệu trong luận văn có nguồn trích dẫn rõ ràng, đáng tin cậy và được xử lý khách quan, trung thực. Các tài liệu tham khảo trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng. TP Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2017 Học viên thực hiện Phạm Hoàng Việt MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .........................................................................................1 1. Tính cấp thiết của đề tài ...................................................................................1 2. Mục tiêu nghiên cứu .........................................................................................2 3. Câu hỏi nghiên cứu ..........................................................................................2 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................3 5. Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................3 6. Ý nghĩa nghiên cứu ..........................................................................................3 7. Kết cấu luận văn ...............................................................................................4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC .......................................................................................................................5 2.1. Các khái niệm và mô hình dự báo gian lận BCTC ..........................................5 2.1.1 Định nghĩa gian lận ..........................................................................................5 2.1.2 Định nghĩa gian lận BCTC ...............................................................................5 2.1.3 Các phương thức thực hiện gian lận phổ biến trên BCTC ...............................6 2.1.4 Các phương thức thực hiện gian lận phổ biến trên BCTC ...............................8 2.2. Mô hình M’score và F’score ..........................................................................10 2.2.1 Mô hình M’score ............................................................................................10 2.2.2 Mô hình F’score .............................................................................................12 2.3. Tổng quan các nghiên cứu trước ....................................................................14 2.3.1 Các nghiên cứu sử dụng Mô hình M’score ....................................................14 2.3.2 Các nghiên cứu sử dụng Mô hình F’score .....................................................15 2.3.3 Các nghiên cứu tác động của tín hiệu gian lận đến xác suất gian lận báo cáo tài chính .....................................................................................................................17 2.4. Xác định khoảng trống nghiên cứu ................................................................19 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2..........................................................................................21 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ................................................................22 3.1. Mô tả tổng thể và mẫu nghiên cứu .................................................................22 3.1.1. Mô tả tổng thể ................................................................................................22 3.1.2. Mẫu nghiên cứu ..............................................................................................22 3.2. Mô hình nghiên cứu .......................................................................................22 3.2.1. Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu ..........................................................22 3.2.1.1. Chỉ số M’score .........................................................................................22 3.2.1.2. Chỉ số F’score...........................................................................................23 3.2.1.3. Các tỉ số tài chính sử dụng trong thẩm định BCTC của ngân hàng .........23 3.2.1.4. Mô hình tương quan dự kiến ....................................................................25 3.3. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu ................................................................26 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3..........................................................................................28 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN ....................................29 4.1. Kết quả tính toán và phân tích M’score và F’score .......................................29 4.1.1. Thống kê mô tả mẫu .......................................................................................29 4.1.2. Kết quả mô hình M’score ...............................................................................30 4.1.3. Kết quả mô hình F’score ................................................................................34 4.2. Tổng hợp kết quả ............................................................................................36 4.3. Mô hình tương quan .......................................................................................39 4.3.1. Thống kê mô tả các biến ................................................................................39 4.3.2. Hệ số tương quan ...........................................................................................39 4.3.3. Mô hình hồi quy .............................................................................................40 4.3.3.1 Kết quả hồi quy theo mô hin ̀ h hồ i quy hỗn hơ ̣p (Pooled OLS) ...............40 4.3.3.2 Kết quả hồi quy theo mô hình Probit .......................................................42 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4..........................................................................................44 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ........................................................................................45 5.1. Kết luận ..........................................................................................................45 5.2. Hàm ý cho các đối tượng liên quan ................................................................45 5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ........................................46 5.3.1. Hạn chế ...........................................................................................................46 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo ...........................................................................47 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết đầy đủ Ký hiệu viết tắt ACB AGRIBANK Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam BCTC Báo cáo tài chính BIDV Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam CP DNTN Cổ phần Doanh nghiệp tư nhân FDI Đầu tư trực tiếp ISA Chuẩn mực kiểm toán quốc tế KTV Kiểm toán viên MCDA Multi-Criteria Decision Analysis NHTM Ngân hàng thương mại SEC Ủy ban Chứng khoán và Sàn giao dịch chứng khoán Hoa Kỳ SME Doanh nghiệp vừa và nhỏ TNHH TNHH MTV VCB VIETINBANK VSA Trách nhiệm hữu hạn Trách nhiệm hữu hạn một thành viên Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Ngưỡng xác định rủi ro gian lận BCTC theo M’score ......................... 23 Bảng 3.2: Ngưỡng xác định rủi ro gian lận BCTC theo F’score .......................... 23 Bảng 3.3: Các tỉ số tài chính ............................................................................ 25 Bảng 4.1: Thống kê theo ngành nghề ............................................................... 29 Bảng 4.2: Thống kê theo quy mô lao động và vốn ............................................. 29 Bảng 4.3: Kết quả M’score qua các năm ........................................................... 30 Bảng 4.4: Kết quả F’score qua các năm ............................................................ 34 Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả............................................................................. 37 Bảng 4.6: Thống kê chênh lệch lợi nhuận trước sau kiểm toán ............................ 37 Bảng 4.6: Thống kê mô tả các biến trong mô hình tương quan ............................ 39 Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan ................................................................. 40 Bảng 4.8: Mô hình hồi quy PooledLOS ............................................................ 41 Bảng 4.9: Mô hình hồi quy Probit .................................................................... 42 Bảng 4.10: Mức độ dự báo chính xác của mô hình Probit ................................... 43 1 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1. Tính cấp thiết của đề tài Ngân hàng thương mại (NHTM) có đặc thù là kinh doanh tiền tệ, hoạt động kinh doanh của NHTM tiềm ẩn nhiều rủi ro và có tác động mạnh đến nền kinh tế. Trong những năm gần đây, hàng loạt những sai phạm, cũng như hoạt động yếu kém tại một số ngân hàng đã có tác động không nhỏ đến thị trường tài chính cũng như nền kinh tế của Việt Nam. Báo cáo của Kiểm toán nhà nước cho năm tài chính 2014 công bố gần đây cho thấy tổng nợ xấu toàn hệ thống tại 31/12/2014 là 145.2 nghìn tỉ đồng tăng 28.7 nghìn tỉ đồng, tương ứng tăng 24.6% so với cuối năm 2013, chiếm 3.25% tổng dư nợ, giảm 0.36% so với năm 2013. Một trong các nguyên nhân dẫn đến gia tăng nợ xấu là do các doanh nghiệp đã làm giả các báo cáo để được xét duyệt cho vay, đồng thời nghiệp vụ của cán bộ tín dụng ngân hàng cũng không phát hiện được rủi ro này. Một số dẫn chứng điển hình là trong vụ sai phạm liên quan đến Phạm Công Danh, ngân hàng Sacombank đã chấp nhận cho vay bằng cách lập và ký các báo cáo kinh doanh giả mạo thông qua các công ty sân sau. Vụ án Nguyễn Đức Kiên và đồng phạm tại ngân hàng ACB, kết luận điều tra vụ án cho thấy có sai phạm liên quan đến kinh doanh trái phép, lừa đảo chiếm đoạt tài sản, trốn thuế và cố ý làm trái xảy ra tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu (ACB) và một số công ty trên địa bàn TP Hà Nội, TP Hồ Chí Minh. Mới đây nhất, ông Nguyễn Minh Chuyển nguyên Giám đốc Vietcombank chi nhánh Tây Đô bị khởi tố vì liên quan đến các sai phạm trong ký kết hợp đồng tín dụng, dẫn tới nợ đọng khó đòi kéo dài lên đến hàng ngàn tỉ đồng. Như vậy, vấn đề hạn chế gian lận, sai sót xảy ra trong lĩnh vực tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam hết sức quan trọng và cũng đồng thời là vấn đề quan tâm của nhiều bên liên quan. Việc thẩm định các hồ sơ cho vay trong đó có các báo cáo tài chính thuộc trách nhiệm của cán bộ tín dụng ngân hàng, vì vậy nhận diện được khả năng xảy ra rủi ro gian lận báo cáo tài chính của cán bộ tín dụng rất quan trọng và có tính quyết 2 định đến việc phê duyệt cho vay và khả năng thu hồi nợ về sau. Từ những lý do trên nên tác giả chọn đề tài: “Đánh giá khả năng rủi ro gian lận báo cáo tài chính trong hoạt động cho vay doanh nghiệp tại Vietcombank chi nhánh Bình Dương” làm đề tài luận văn của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu  Mục tiêu chung Vận dụng các mô hình về phát hiện gian lận báo cáo tài chính (cụ thể là mô hình M’score và F’score) để dự đoán khả năng gian lận trong báo cáo tài chính của các doanh nghiệp đi vay tại VCB chi nhánh Bình Dương và đo lường tương quan của các tỉ số tài chính sử dụng trong thẩm định BCTC của ngân hàng đến rủi ro gian lận báo cáo tài chính của các doanh nghiệp vay vốn tại Vietcombank Bình Dương.  Mục tiêu cụ thể - Tổng quan các nghiên cứu trước đây để xác định các mô hình dự báo gian lận BCTC của doanh nghiệp. - Phân tích, tổng hợp và so sánh kết quả sử dụng hai mô hình và thực nghiệm mô hình tương quan giữa các tỉ số tài chính sử dụng trong thẩm định BCTC của ngân hàng và rủi ro gian lận BCTC (được xác định bằng mô hình M’Score) với dữ liệu của các công ty có quan hệ tín dụng với ngân hàng VCB chi nhánh Bình Dương. 3. Câu hỏi nghiên cứu Dựa vào mục tiêu nghiên cứu nêu trên, câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau: - Câu hỏi 1: có những mô hình nào được sử dụng phổ biến trong dự báo khả năng gian lận BCTC của các doanh nghiệp? - Câu hỏi 2: có hay không tương quan giữa những tỉ số tài chính sử dụng trong thẩm định BCTC của các ngân hàng và rủi ro gian lận BCTC được xác định bằng mô hình M’score. 3 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các công ty có quan hệ tín dụng với VCB chi nhánh Bình Dương. Phạm vi nghiên cứu là 60 công ty có báo cáo tài chính trong giai đoạn 20132015. Các công ty này có đầy đủ các báo cáo: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ và Thuyết minh báo cáo tài chính. 5. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu đươ ̣c sử du ̣ng chủ yế u bao gồ m thống kê mô tả, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính nhằm định lượng và so sánh kết quả các mô hình M’score và F’score trong dự đoán khả năng gian lận BCTC, đồng thời xem xét mối quan hệ giữa những tỉ số tài chính sử dụng trong thẩm định BCTC của các ngân hàng và rủi ro gian lận BCTC được xác định bằng mô hình M’score. 6. Ý nghĩa nghiên cứu  Ý nghĩa lý luận Phân tích và tổng hợp các kết quả của những nghiên cứu trước đây có liên quan đến mục tiêu nghiên cứu để làm cơ sở đưa ra mô hình nghiên cứu phù hợp ở Việt Nam và tham khảo cho các nghiên cứu liên quan đến vấn đề này ở tương lai.  Ý nghĩa về thực tiễn - Thông qua phương pháp nghiên cứu tài liệu, luận văn tổng hợp các thủ thuật thường được sử dụng để thay đổi báo cáo tài chính của doanh nghiệp và những mô hình nhằm phát hiện gian lận BCTC. - Trên cơ sở thu thập, phân tích số liệu để đưa vào các mô hình nhận diện gian lận BCTC trên thế giới, tác giả đề xuất các ngưỡng để nhận diện và phát hiện gian lận áp dụng tại Vietcombank Bình Dương, giúp cho lãnh đạo ngân hàng có thêm hiểu biết về gian lận BCTC và có quyết định đúng đắn 4 để ứng phó với gian lận BCTC theo hướng hiệu quả, chính xác và nhanh chóng hơn. 7. Kết cấu luận văn Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây Chương 3: Thiết kế nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu và bàn luận Chương 5: Kết luận 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2.1. Các khái niệm và mô hình dự báo gian lận BCTC 2.1.1 Định nghĩa gian lận Gian lận là hành động trình bày sai sự thật hoặc che giấu một thực tế nhằm gây thiệt hại cho người khác (Bryan Garner, 2004, Từ điển Black’s Law Dictionary 8th Ed., NXB. Thomson West, Hoa Kỳ). Theo từ điển tiếng Việt (Viện ngôn ngữ học -1988), gian lận là hành vi thiếu trung thực, dối trá, mánh khóe nhằm lừa gạt người khác. Theo nghĩa rộng gian lận là việc xuyên tạc sự thật, thực hiện các hành vi không hợp pháp nhằm lường gạt, dối trá để thu được một lợi ích nào đó. Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam 240 (VSA 240) có định nghĩa về gian lận như sau: “Gian lận là hành vi cố ý do một hay nhiều người trong Hội đồng quản trị, Ban Giám đốc, các nhân viên hoặc bên thứ ba thực hiện bằng các hành vi gian dối để thu lợi bất chính hoặc bất hợp pháp.” Như vậy, khi đề cập đến gian lận thì khái niệm này thường bao gồm các nội dung: - Hành vi cố tình, cố ý; - Thiếu trung thực, lừa gạt; - Mang lại lợi ích bất chính, bất hợp pháp. 2.1.2 Định nghĩa gian lận BCTC Theo khái niệm về gian lận đã nêu thì khái niệm về gian lận BCTC cũng mang các nội dung của khái niệm về gian lận tuy nhiên quy mô khái niệm này đề cập sẽ hẹp hơn đó là chỉ đề cập đến gian lận trong phạm vi BCTC. Một số khái niệm phổ biến bao gồm: - Gian lận trên BCTC là hành vi cố ý hoặc thiếu thận trọng dù là cố ý hay bỏ sót làm sai sót trọng yếu đến BCTC. Hành vi này có thể liên quan đến nhiều yếu tố và được thực hiện dưới nhiều hình thức khác nhau bao gồm làm giả 6 mạo, xuyên tạc về những hồ sơ liên quan đến doanh nghiệp, cố ý bỏ sót không trình bày những thông tin quan trọng trên BCTC, áp dụng sai các nguyên tắc kế toán, chính sách (Treadway Commission, 1987). - Gian lận báo cáo tài chính là sự trình bày sai lệch cố ý về tình trạng tài chính của doanh nghiệp được thực hiện thông qua việc làm sai lệch hoặc bỏ sót có chủ ý các khoản mục hoặc các thuyết minh trên BCTC nhằm đánh lừa người sử dụng BCTC (ACFE Fraud Examiners Manual, 2012). - Trong chuẩn mực kiểm toán quốc tế số 240 (ISA 240) cũng định nghĩa gian lận báo cáo tài chính là làm thay đổi, giả mạo các chứng từ kế toán hoặc ghi chép sai, không trình bày hay cố ý bỏ sót các thông tin quan trọng trên BCTC; cố ý không áp dụng, không tuân thủ các nguyên tắc kế toán, chuẩn mực kế toán; giấu diếm hay bỏ sót không ghi chép các nghiệp vụ phát sinh, ghi chép các nghiệp vụ không xảy ra. Như vậy, gian lận BCTC có thể được xem là hành vi cố ý làm sai lệch thông tin trên các BCTC để đánh lừa người sử dụng thông tin BCTC. 2.1.3 Các phương thức thực hiện gian lận phổ biến trên BCTC Theo Gerard M. Zack (2013), các hình thức gian lận BCTC phổ biến bao gồm: 2.1.3.1 Gian lận doanh thu Thông thường các gian lận liên quan đến doanh thu được thực hiện dưới các hình thức: - Dịch chuyển thời gian ghi nhận doanh thu: có nghĩa là việc ghi nhận doanh thu không đúng thời điểm phát sinh hoặc khi chưa đủ điều kiện ghi nhận doanh thu theo nguyên tắc ghi nhận doanh thu của chuẩn mực BCTC. Ví dụ: ghi nhận doanh thu khi khách hàng đặt hàng, đã xuất hóa đơn nhưng hàng chưa ra khỏi kho; ghi nhận doanh thu dựa trên tỉ lệ phần trăm hoàn thành công việc vào ngày báo cáo khi công việc chưa hoàn tất, nghiệm thu…theo đúng các điều kiện kỹ thuật. 7 - Ghi nhận khống doanh thu: có nghĩa là làm giả các hồ sơ, giấy tờ nhằm ghi nhận việc bán hàng nhưng thực tế không xảy ra giao dịch. Ví dụ: bán hàng nội bộ; ghi nhận doanh thu khi xuất hàng ký gửi. - Phân loại sai: có nghĩa là ghi nhận các khoản thu nhập khác thành doanh thu. Ví dụ: thu nhập từ phần chênh lệch bán trả góp được ghi nhận là doanh thu bán hàng; ghi nhận khoản giảm trừ doanh thu thành chi phí làm tăng doanh thu thuần. 2.1.3.2 Gian lận tài sản Thông thường các gian lận liên quan đến tài sản được thực hiện dưới các hình thức: - Vốn hóa các chi phí: có nghĩa là tiến hành vốn hóa các chi phí khi các chi phí chưa đủ điều kiện hoặc chi phí phát sinh là chi phí thời kỳ, thường xuyên tiêu dùng hết trong kỳ không mang lại giá trị tương lai. Ví dụ: vốn hóa các chi phí tiền thuê; vốn hóa các chi phí pháp lý thành lập doanh nghiệp… - Định giá tài sản: có nghĩa là việc sử dụng định giá tài sản để làm thay đổi giá trị thực của tài sản, tăng khống giá trị tài sản. Ví dụ: định giá tài sản ảo khi mua tài sản từ các bên liên kết; định giá sai đối với các tài sản đầu tư tài chính… - Kế toán dựa trên giá trị hợp lý: nghĩa là sử dụng sai các phương pháp đo lường giá trị hợp lý. Ví dụ: trong phương pháp đo lường giá trị hợp lý thông qua giá thị trường, doanh nghiệp lấy giá tham khảo của các tài sản không hợp lý dẫn đến việc trình bày giá trị hợp lý của tài sản bị sai. 2.1.3.3 Gian lận chi phí và nợ phải trả Thông thường các gian lận liên quan đến chi phí và nợ phải trả được thực hiện dưới các hình thức: - Dịch chuyển thời gian ghi nhận chi phí: nghĩa là ghi nhận chi phí không đúng thời điểm phát sinh dẫn đến tăng, giảm lợi nhuận. Ví dụ: chi phí phát sinh trong tháng 12 nhưng hóa đơn tháng 1 năm sau mới nhận nên ghi nhận chi phí vào tháng 1 năm sau. 8 - Bỏ sót hoặc báo cáo các khoản nợ thấp hơn thực tế: nghĩa là không ghi nhận nghĩa vụ đối với các khoản nợ phải trả đã phát sinh hoặc ghi nhận không đầy đủ giá trị các khoản nợ phát sinh. Ví dụ: doanh nghiệp đã mua hàng và nhận hàng nhưng chưa ghi nhận phải trả nhà cung cấp; không ghi nhận chi phí lãi vay phải trả đối với các khoản vay có ngày giải ngân không trùng ngày khóa sổ. 2.1.3.4 Các gian lận BCTC khác Ngoài các cách thức tiến hành gian lận BCTC như trên, các doanh nghiệp có thể tiến hành gian lận BCTC dưới các hình thức: - Hợp nhất báo cáo: nghĩa là sử dụng hợp nhất BCTC như là một công cụ để làm thay đổi các khoản mục của báo cáo tài chính hợp nhất. Ví dụ: không hợp nhất BCTC đối với các doanh nghiệp được thành lập với mục đích đặc biệt trong tập đoàn… - Công bố thông tin: có nghĩa là không công bố hoặc công bố các thông tin có liên quan đến các khoản mục trên BCTC hoặc các sự kiện có thể ảnh hưởng đến tài chính của doanh nghiệp. Ví dụ: không công bố các thông tin sau ngày kết thúc niên độ có ảnh hưởng đến hoạt động liên tục của doanh nghiệp như: mua bán, sát nhập, kiện tụng… 2.1.4 Các phương thức thực hiện gian lận phổ biến trên BCTC Các nghiên cứu trên thế giới về gian lận đã đề xuất nhiều phương pháp, mô hình khác nhau để phát hiện và dự báo gian lận trên BCTC. Có thể phân nhóm các phương pháp phát hiện và dự báo gian lận BCTC như sau: 2.1.4.1 Sử dụng mô hình điều chỉnh thu nhập Điều chỉnh thu nhập là hành vi của nhà quản lý sử dụng việc ghi nhận trên cơ sở dồn tích thông qua một số tài khoản để làm thay đổi lợi nhuận sau thuế theo các mục tiêu công bố thông tin của họ. Các mô hình tính toán các khoản dồn tích lần lượt được các nhà nghiên cứu công bố như DeAngelo (1986), Jones (1991) và các nghiên cứu gần đây như Dechow & Dichev’s (2002), McNichols (2002). Mô hình Jones (1991) được sử dụng phổ biến, nghiên cứu này cho rằng các khoản dồn tích 9 tự định là kết quả của việc nhà quản lý thực hiện các chủ định của mình và thay đổi các điều kiện hoặc áp dụng các chính sách kế toán linh hoạt. Mô hình được đề cập đến như sau: NDAt = α1(1/At-1 ) + α2(ΔREVt) + α3(PPEt) Với: - NDAt: Tổng các khoản dồn tích không tự định năm t - At-1: Tổng tài sản tại năm t-1 - REVt: Chênh lệch trong doanh thu năm t so với năm t-1 - PPEt: Tổng giá trị còn lại của tài sản cố định tại năm t Các hệ số α1, α2, α3 được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) từ phương trình hồi quy sau: TAt = α1(1/At-1) + α2(ΔREVt) + α3(PPEt) + t 2.1.4.2 Sử dụng mô hình kỹ thuật thống kê Đây có lẽ là phương pháp được nhiều nhà nghiên cứu thực hiện, khi một loạt các nghiên cứu đã kiểm tra kết quả phân biệt và dự báo gian lận BCTC của các mô hình kỹ thuật thống kê. Một số tác giả như Pearson (1995), Beneish (1999), Spathis (2002), Kaminski & cộng sự (2004) đã kiểm tra đối chiếu giữa một mẫu các công ty gian lận và một mẫu các công ty không gian lận có cùng quy mô. Dựa trên việc xác định các sai lệch khi đối chiếu 2 mẫu, các tác giả đã xây dựng các mô hình như hồi quy logistic (Pearson, Spathis), phân tích biệt số (Kaminski), mô hình probit WESML (Beneish) gồm các biến có thể nhận dạng sai lệch giữa 2 mẫu. Các biến này thường là các tỉ số tài chính. 2.1.4.3 Dựa trên kỹ thuật khai phá dữ liệu Kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) có khả năng phân biệt khá tốt BCTC có gian lận hay những yếu tố có liên quan đến gian lận BCTC. Đây là một ứng dụng của kỹ thuật hiện đại trong lĩnh vực quản lý thông tin. Bên cạnh ngành nghề kế toán và kiểm toán, kỹ thuật này cũng được ứng dụng khá phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác như: công nghệ, thương mại điện tử, y tế, viễn thông, tài chính… Có thể hiểu một cách đơn giản, khai phá dữ liệu là một quá trình phân tích, trích xuất 10 tri thức từ một lượng dữ liệu thô cực lớn nhằm tìm ra các mẫu có mối quan hệ mang tính hệ thống giữa các biến và hợp thức hóa các kết quả tìm được. Có ba phương pháp chính thường được các nhà nghiên cứu sử dụng trong Data Mining: mô hình Cây quyết định (Decision Tree), mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network) và mạng niềm tin Bayesian (Bayesian Belief Network). Một số nghiên cứu trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán đã áp dụng các kỹ thuật của khai phá dữ liệu trong nghiên cứu của mình như: Green & Choi (1997) đã phát triển mô hình mạng thần kinh với đầu vào gồm 5 tỉ số tài chính và 3 loại tài khoản kế toán, tác giả kết luận mô hình của họ có thể sử dụng như là một công cụ để phát hiện BCTC gian lận. Hay nghiên cứu của Lin, Hwang & Becker (2003) xây dựng mô hình mạng thần kinh xoắn tích hợp (Fuzzy Neural Network) để phát triển một công cụ dự báo gian lận, kết quả mô hình này đã làm tốt hơn vai trò dự báo gian lận của mình so với các mô hình kỹ thuật thống kê thông thường. Trong nghiên cứu tổng hợp của Kirkos, Spathis & Manolopoulos (2007) đã so sánh tính hiệu quả của ba mô hình Cây quyết định, Mạng thần kinh nhân tạo và Mạng niềm tin Bayesian trong việc dự báo gian lận, nhóm tác giả kết luận mô hình Mạng niềm tin Bayesian có khả năng dự báo gian lận tốt nhất với tỉ lệ dự báo đúng lên đến 90.3%, con số này lần lượt cho 2 mô hình còn lại là 73.6% và 80%. Mặc dù cho kết quả dự báo rất tốt so với các kỹ thuật khác, kỹ thuật khai phá dữ liệu muốn thực hiện được cần một cơ sở dữ liệu rất lớn, số chiều lớn, hay gặp phải tình trạng quan hệ của các biến số quá phức tạp, khó truyền đạt các tri thức với người sử dụng… Đây là những thách thức khi áp dụng kỹ thuật phân tích này. 2.2. Mô hình M’score và F’score 2.2.1 Mô hình M’score M’score là mô hình được đề xuất bởi Beneish năm 1999, đầu tiên mô hình này được sử dụng để phân biệt các trường hợp có gian lận trong thu nhập của doanh nghiệp. Sau đó mô hình này cũng được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu cũng như thực hành kiểm toán, điều tra gian lận như là một công cụ hữu hiệu để dự báo 11 gian lận BCTC. Mô hình Beneish (1999) bao gồm tám biến như sau: Mi = -4.84 + 0.92*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI - 0.172*SGAI + 4.679*TATA - 0.327*LVGI Với: - DSRI: Tỉ số phải thu khách hàng so với doanh thu, được tính theo công thức: DSRI = (Khoản phải thu t / Doanh thu thuần t) / (Khoản phải thu t-1 /Doanh thu thuần t-1) - Tỉ số tỉ lệ lãi gộp (GMI), được tính theo công thức: GMI = [(Salest-i - COGSt-i) / Salest-i] / [(Salest - COGSt) / Salest] - Tỉ số chất lượng tài sản (AQI), được tính theo công thức: AQI = [1 - (Current Assetst + PP&Et) / Total Assetst] / [1 - (Current Assetst-1 +PP&Et-1) / Total Assetst-1)]. PP&Et: Giá trị còn lại của tài sản dài hạn hữu hình và quyền sử dụng đất, gồm TSCĐ hữu hình, TSCĐ thuê tài chính, giá trị xây dựng cơ bản dở dang, bất động sản đầu tư, và quyền sử dụng đất. - Tỉ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (SGI), được tính theo công thức: SGI = Sales t / Sales t-1 - Tỉ số tỉ lệ khấu hao (DEPI), được tính theo công thức: DEPI= [Depreciation t-1/(PP&E t-1+Depreciation t-1)]/ [Depreciation t/(PP&E t +Depreciation t)] - Tỉ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (SGAI), được tính theo công thức: SGAI = (SG&A Expenset / Salest) / (SG&A Expenset-1 / Salest-1) - Tỉ số đòn bẩy (LVGI), được tính theo công thức: LVGI = [(Current Liabilities t + Total Long Term Debt t) / Total Assetst] / [(Current Liabilities t-1 + Total Long Term Debt t-1) / Total Assets t-1] - Tỉ số biến dồn tích accruals so với tổng tài sản (TATA), được tính theo công thức: 12 TATA = (Net Incomet - Cash Flows from Operationst) / Total Assetst 2.2.2 Mô hình F’score F’score được xây dựng và phát triển bởi Patricia M. Dechow và các cộng sự, chỉ số này tính toán xác xuất BCTC xảy ra các sai sót trọng yếu. Tổng cộng các tác giả đã sử dụng 28 biến đại diện cho năm yếu tố đã được kiểm tra khả năng của chúng về sự phân biệt giữa các doanh nghiệp trình bày sai BCTC và không trình bày sai. Năm yếu tố này là các khoản dồn tích, hiệu quả kinh doanh, các hoạt động ngoại bảng, các tỉ số phi tài chính và các dữ liệu trên thị trường chứng khoán. Với hồi quy logistic, kết quả ba mô hình giữ lại tương ứng 7, 9 và 11 biến có khả năng phân biệt tốt nhất. Trong nghiên cứu ban đầu “Predicting Material Accounting Manipulations” vào năm 2007, tỉ lệ dự báo đúng các công ty trình bày sai BCTC của F’score 1 là 65.59%, F’score 2 là 64.97% và F’score 3 là 62.98%. Sau đó, nhóm tác giả tiếp tục nghiên cứu thêm về các nhóm biến số và công thức tính toán các biến này nhằm nâng cao hơn khả năng dự báo đúng của mô hình. Các nghiên cứu bổ sung liên tục được thực hiện trong giai đoạn 2007 – 2011, nhiều phiên bản mới của nghiên cứu ra đời với kết quả dự báo của mô hình ngày càng được cải thiện. Trong phiên bản năm 2008, tỉ lệ dự báo đúng các công ty có sai sót trọng yếu của 3 chỉ số F’score lần lượt là 65.86%, 65.78%, 63.36%. Với phiên bản năm 2010, các tỉ lệ này lần lượt là 68.62%, 67.93% và 67.23%. Mới nhất vào năm 2011, nghiên cứu chính thức của Dechow và các cộng sự đã được đăng tải trên tạp chí Contemporary Accounting Research với tên gọi “Predicting Material Accounting Misstatements” (Số 28 (1), trang 17-82). Đây là phiên bản cuối cùng và đầy đủ nhất của công trình mà nhóm tác giả đã thực hiện trong suốt khoảng thời gian 5 năm. Mô hình F’score ứng với 3 mức độ được tính toán như sau: Value1 = –7.893 + 0.790*RSST + 2.518*ΔREC + 1.191*ΔINV + 1.979*%SOFTASSETS + 0.171*ΔCASHSALES – 0.932*ΔROA + 1.029*ISSUE Value2 = –8.252 + 0.665*RSST + 2.457*ΔREC + 1.393*ΔINV + 2.011*%SOFTASSETS + 0.159*ΔCASHSALES – 1.029*ΔROA + 0.983*ISSUE –