Luận văn thạc sỹ: VẬN DỤNG MÔ HÌNH MSCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ ZSCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Trong chương 1, trên cơ sở tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu về dự báo khả năng xảy ra gian lận trên BCTC của các công ty phi tài chính trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận văn đã khái quát tổng quát các công trình nghiên cứu liên quan, xác định mục tiêu, câu hỏi, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Từ đó xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp đồng thời nhấn mạnh ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu.Gian lận BCTC trên thế giới ngày càng gia tăng và trở thành vấn đề nghiêm trọng đối với các doanh nghiệp, chính phủ, và các nhà đầu tư. Đặc biệt là tại các quốc gia có thị trường vốn, gian lận BCTC đã đe dọa đến niềm tin của công chúng vào thông tin trên thị trường. Trong bối cảnh hiện nay, quá trình sử dụng thông tin đăng tải trên BCTC ngày càng thể hiện vai trò quan trọng trong quản lý và đầu tư. Với tâm lí hạn chế rủi ro, các nhà đầu tư muốn biết rõ về dòng tiền mà mình đầu tư sẽ được sử dụng có hiệu quả không. Ở Việt Nam, trong thời gian gần đây, hiện tượng chênh lệch kết quả giữa các báo tài chính trước và sau kiểm toán đã tạo ra những tâm lí nghi ngại. Nhân tố này có tác động tiêu cực đến việc ra quyết định của các nhà đầu tư. Điều này có thể dẫn đến việc hạn chế dòng tiền lưu thông không hiệu quả, gây ra nhiều hệ lụy cho cả nền kinh tế nếu không có những biện pháp cải thiện tình trạng này.Hiện nay, Bộ tài chính cũng đã ban hành chuẩn mực kiểm toán số 240 (VSA 240) quy định về trách nghiệm của kiểm toán viên liên quan đến gian lận trên BCTC, yêu cầu kiểm toán viên phải đánh giá rủi ro sai sót trọng yếu trên BCTC dự vào các yếu tố động cơáp lực, cơ hội và thái độ hoặc khả năng hợp lí hóa (MOF, 2012). Mặc dù vậy, các chuẩn mực này trong quá trình áp dụng vào thực tế còn gặp nhiều khó khăn. Các nhân tố này phụ thuộc lớn vào quyết định suy xét của kiểm toán viên. Đứng về góc độ của nhà đầu tư, chuẩn mực này chưa thực sự hữu ích trong quá trình ra quyết định. Thực tiễn này đòi hỏi một nghiên cứu thực tiễn đưa ra một mô hình có thể dễ dàng tiếp cận và áp dụng hơn đối với các phán đoán về mức độ gian lận trên BCTC. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất đề tài: “Vận dụng mô hình Mscore Beneish và chỉ số Zscore để nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoản Việt Nam” làm luận văn nghiên cứu cho mình.Kết cấu của luận văn gồm 5 chương:Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu.Chương 2: Cơ sở lý luận về việc sử dụng mô hình Mscore Beneish và chỉ số Zscore dự báo khả năng gian lận trên BCTCChương 3: Thực trạng gian lận BCTC và vận dụng mô hình Mscore Beneish và chỉ số Zscore dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Chương 4: Đánh giá, thảo luận và đề xuất giải pháp về việc vận dụng kết hợp chỉ số Zscore, mô hình Mscore dự báo khả năng phát hiện gian lận BCTC.

ĐỖ TRỌNG THANH

VẬN DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN

HÀ NỘI, NĂM 2020

ĐỖ TRỌNG THANH

VẬN DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm toán và phân tích

Mã số: 8340301

LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN

Người hướng dẫn khoa học:

TS HÀ HỒNG HẠNH

HÀ NỘI, NĂM 2020

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật Tôicam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này là do tôi tự thực hiện và không

vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật

Tôi xin cam đoan bản luận văn này là công trình nghiên cứu của riêng tôi vàchưa từng được công bố Các kết quả phân tích, kết luận trong luận văn này (ngoàicác phần được trích dẫn) đều là kết quả làm việc của cá nhân tôi, số liệu dùng đểphân tích có nguồn gốc hợp pháp, rõ ràng và không có sự chỉnh sửa

Hà Nội, ngày tháng năm 2020

Học viên cao học

ĐỖ TRỌNG THANH

Qua thời gian nghiên cứu lý luận và thực tế, em đã hoàn thành luận văn thạc

sĩ với đề tài “Vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam”.

Em xin chân thành cảm ơn cô giáo TS Hà Hồng Hạnh và các thầy cô giáo

trong khoa kế toán đã nhiệt tình giúp đỡ em trong suốt quá trình nghiên cứu và thựchiện luận văn này

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu này, mặc dù đã có rất nhiều cố gắng dokiến thức, kinh nghiệm thực tế và thời gian có hạn nên khó tránh khỏi những hạnchế nhất định Vì vậy, em rất mong nhận được ý kiến đóng góp của quý thầy cô vàbạn đọc để luận văn của em được hoàn thiện hơn

Xin trân trọng cảm ơn!

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

TÓM TẮT LUẬN VĂN i

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Tổng quan nghiên cứu 4

1.2.1 Tổng quan các nghiên cứu trên thế giới 4

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu trong nước 10

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 12

1.4 Câu hỏi nghiên cứu 12

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 12

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu 12

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu 12

1.6 Phương pháp nghiên cứu 12

1.6.1 Tổng thể và chọn mẫu 13

1.6.2 Thu thập dữ liệu 14

1.6.3 Xử lý số liệu 14

1.6.4 Phương pháp nghiên cứu định lượng 14

1.7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu 19

1.8 Kết cấu của đề tài 20

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VIỆC SỬ DỤNG MÔ HÌNH M-SOCRE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE DỰ BÁO KHẢ NĂNG GIAN LẬN TRÊN BCTC 21

2.1 Khái quát chung về BCTC 21

2.1.1 Khái niệm BCTC 21

2.2 Gian lận 23

2.2.1 Khái niệm gian lận 23

2.2.2 Phân loại gian lận 25

2.3 Gian lận trên BCTC 30

2.3.1 Khái niệm gian lận trên BCTC 30

2.3.2 Chủ thể thực hiện gian lận BCTC 31

2.3.3 Phương thức thực hiện gian lận trên BCTC 32

2.4 Vận dụng các tỷ số tài chính để dự đoán tình hình tài chính của DN 33

2.5 Mô hình Nghiên cứu đề xuất vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score 35

2.5.1 Chỉ số Z-score (Altman E.I, 1968) 35

2.5.2 Mô hình Beneish M-score (Beneish M.D, 1999) 38

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG GIAN LẬN BCTC VÀ VẬN DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE DỰ BÁO KHẢ NĂNG GIAN LẬN BCTC CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 45

3.1 Thực trạng về gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 45

3.1.1 Thực trạng gian lận BCTC năm 2018 45

3.1.2 Thực trạng gian lận BCTC năm 2019 48

3.2 Những thủ thuật được sử dụng làm sai lệch số liệu BCTC 51

3.2.1 Gian lận về ghi nhận doanh thu và chi phí 51

3.2.2 Gian lận về đánh giá chênh lệch tỷ giá ngoại tệ 51

3.2.3 Gian lận chênh lệch dự phòng giảm giá hàng tồn kho và đầu tư tài chính 52

3.2.4 Gian lận về định giá tài sản 52

3.2.5 Gian lận về công nợ và chi phí 52

3.2.6 Gian lận về khai báo thông tin 53

3.2.7 Gian lận bằng cách “vốn hóa” giá trị tài sản 53

lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán

Việt Nam 56

3.4.1 Vận dụng mô hình M-score và chỉ số Z-score cho một số trường hợp gian lận BCTC tiêu biểu trong các năm đã qua tại Việt Nam 56

3.4.2 Kết quả vận dụng kết hợp mô hình Beneish M-score và chỉ số Z-score dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 58

CHƯƠNG 4: TRÌNH BÀY THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP VỀ VIỆC VẬN DỤNG KẾT HỢP 69

MÔ HÌNH M-SCORE, CHỈ SỐ Z-SCORE DỰ BÁO 69

KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN GIAN LẬN BCTC 69

4.1 Đánh giá những đóng góp mới của đề tài và khả năng ứng dụng kết quả đã nghiên cứu 69

4.1.1 Những ưu điểm của đề tài nghiên cứu 69

4.1.2 Những nhược điểm của đề tài nghiên cứu 70

4.2 Kiến nghị 71

4.2.1 Kiến nghị giải pháp nhận diện gian lận 71

4.2.2 Kiến nghị các giải pháp hạn chế gian lận, sai sót BCTC 72

4.3 Kết luận 76 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tên viết tắt Tên Tiếng Việt Tên Tiếng Anh

ACFE Hiệp hội các nhà điều tra gian lận

Mỹ

Association of Certified Fraud Examiners

BCTC Báo cáo tài chính

CEO Giám đốc điều hành Chief Executive Officer

CFO Giám đốc tài chính Chief Financial Officer

Ho Chi Minh Stock Exchange

ISA Chuẩn mực kiểm toán quốc tế International Standards on

AuditingKTV Kiểm toán viên

OTC Thị trường phi tập trung Over the Counter market

VAS Chuẩn mực kế toán Việt Nam Vietnamese Accounting

StandardsVSA Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam Vietnam Standards on Auditing

Bảng 1.1: Một số công trình đã nghiên cứu về gian lận 7

Bảng 1.2: Kết quả M-score của Enron 11

Bảng 1.3: Bảng thể hiện các biến độc lập được đo lường trong kiểm định t-test 19

Bảng 2.1: Kết quả cuộc nghiên cứu của ACFE 31

Bảng 2.2: Tỷ lệ người thực hiện gian lận 35

Bảng 2.3: Tổn thất do gian lận 35

Bảng 2.4: Mô tả các biến độc lập của chỉ số Z-score 40

Bảng 2.5: Bảng mô tả các biến độc lập đưa vào mô hình M-score 43

Bảng 3.1 Top 20 DN tăng lãi sau kiểm toán 2018 51

Bảng 3.2 Doanh nghiệp giảm lãi sau kiểm toán 2018 52

Bảng 3.3 Các doanh nghiệp giảm lãi trên 20% sau kiểm toán năm 2019 55

Bảng 3.4 Các doanh nghiệp tăng lỗ sau kiểm toán năm 2019 56

Bảng 3.5: Kết quả chỉ số Z-score của các công ty gian lận niêm yết trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam 65

Bảng 3.6: Kết quả chỉ số M-score của các công ty gian lận niêm yết trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam 65

Bảng 3.7: Danh sách 136 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thỏa mãn điều kiện theo phương thức chọn mẫu 66

Bảng 3.8: Kết quả chỉ số M-score cho các công ty niêm trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2018 – 2019 60

Bảng 3.9: Kết quả chỉ số Z-score cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2019 70

Bảng 3.10: Kết quả giả thuyết 1 72

Bảng 3.11: Kết quả giả thuyết 2 72

Bảng 3.13: Kết quả giả thuyết 4 73

Bảng 3.14: Kết quả giả thuyết 5 73

Bảng 3.15: Kết quả giả thuyết 6 73

Bảng 3.16: Kết quả giả thuyết 7 74

Hình 2.1: Các loại hình gian lận xảy ra trong 24 tháng qua 32Hình 2.2: Tổn thất tài chính được báo cáo 33Hình 2.3: Tỷ lệ phát hiện gian lận kinh tế thông qua kiểm soát nội bộ và đường dây

nóng tố giác theo khu vực 34

ĐỖ TRỌNG THANH

VẬN DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm toán và phân tích

Mã số: 8340301

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

HÀ NỘI, NĂM 2020

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Trong chương 1, trên cơ sở tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu về dự báokhả năng xảy ra gian lận trên BCTC của các công ty phi tài chính trên thị trườngchứng khoán Việt Nam, luận văn đã khái quát tổng quát các công trình nghiên cứu liênquan, xác định mục tiêu, câu hỏi, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Từ đó xác địnhphương pháp nghiên cứu phù hợp đồng thời nhấn mạnh ý nghĩa khoa học của đề tàinghiên cứu

Gian lận BCTC trên thế giới ngày càng gia tăng và trở thành vấn đề nghiêmtrọng đối với các doanh nghiệp, chính phủ, và các nhà đầu tư Đặc biệt là tại các quốcgia có thị trường vốn, gian lận BCTC đã đe dọa đến niềm tin của công chúng vàothông tin trên thị trường Trong bối cảnh hiện nay, quá trình sử dụng thông tin đăngtải trên BCTC ngày càng thể hiện vai trò quan trọng trong quản lý và đầu tư Với tâm

lí hạn chế rủi ro, các nhà đầu tư muốn biết rõ về dòng tiền mà mình đầu tư sẽ được sửdụng có hiệu quả không Ở Việt Nam, trong thời gian gần đây, hiện tượng chênh lệchkết quả giữa các báo tài chính trước và sau kiểm toán đã tạo ra những tâm lí nghingại Nhân tố này có tác động tiêu cực đến việc ra quyết định của các nhà đầu tư.Điều này có thể dẫn đến việc hạn chế dòng tiền lưu thông không hiệu quả, gây ranhiều hệ lụy cho cả nền kinh tế nếu không có những biện pháp cải thiện tình trạngnày

Hiện nay, Bộ tài chính cũng đã ban hành chuẩn mực kiểm toán số 240 (VSA240) quy định về trách nghiệm của kiểm toán viên liên quan đến gian lận trênBCTC, yêu cầu kiểm toán viên phải đánh giá rủi ro sai sót trọng yếu trên BCTC dựvào các yếu tố động cơ/áp lực, cơ hội và thái độ hoặc khả năng hợp lí hóa (MOF,2012) Mặc dù vậy, các chuẩn mực này trong quá trình áp dụng vào thực tế còn gặpnhiều khó khăn Các nhân tố này phụ thuộc lớn vào quyết định suy xét của kiểmtoán viên Đứng về góc độ của nhà đầu tư, chuẩn mực này chưa thực sự hữu íchtrong quá trình ra quyết định Thực tiễn này đòi hỏi một nghiên cứu thực tiễn đưa ramột mô hình có thể dễ dàng tiếp cận và áp dụng hơn đối với các phán đoán về mức

độ gian lận trên BCTC Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất đề tài: “Vận dụng mô hình score Beneish và chỉ số Z-score để nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoản Việt Nam” làm luận văn

M-nghiên cứu cho mình

Kết cấu của luận văn gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý luận về việc sử dụng mô hình M-score Beneish và chỉ sốZ-score dự báo khả năng gian lận trên BCTC

Chương 3: Thực trạng gian lận BCTC và vận dụng mô hình M-score Beneish

và chỉ số Z-score dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chínhniêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 4: Đánh giá, thảo luận và đề xuất giải pháp về việc vận dụng kết hợpchỉ số Z-score, mô hình M-score dự báo khả năng phát hiện gian lận BCTC

Chương 2, sau khi khái quát các vấn đề liên quan đến BCTC và gian lậnBCTC Luận văn đi sâu vào trình bày cơ sở lý thuyết và ý nghĩa của chỉ số Z-score,

mô hình M-score và phương pháp kiểm định Independent samples t-test

Về chỉ số Z-score và mô hình M-score, tác giả đã khái quát và trình bàynhững thành tựu cũng như kết quả đã đạt được của 2 mô hình trong nghiên cứu vàvận dụng thực tế Qua đó giải thích ý nghĩa của các chỉ số tài chính được thiết lậptrong 2 mô hình tương ứng Từ đó có thông tin đáng tin cậy phục vụ cho việc ápdụng 2 mô hình tại Việt Nam

Về phương pháp kiểm định Independent samples t-test với mục đích để xácđịnh liệu có sự khác biệt tỷ số tài chính giữa công ty có gian lận và không có gianlận hay không

Trong chương 3, luận văn trình bày về thực trạng gian lận BCTC và ứngdụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để dự báo khả năng gian lận củacác công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường Việt Nam Với dữ liệu thực trạngtrong những năm gần nhất 2018 - 2019 được cập nhật theo thống kê của Vietstockcho thấy tình hình sai lệch trên BCTC vẫn đang trong ngưỡng quá bán Tác giả cótổng hợp qua thực hiện những thủ thuật gian lận BCTC phổ biến nhất trên thế giới

nói chung và Việt Nam nói riêng Qua đó giúp người đọc một phần nào đó nhìnnhận tổng quan về tình hình tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam Tácgiả thực hiện phân tích dữ liệu để lựa chọn ra 136 mẫu thỏa mãn yêu cầu về chọnmẫu đã thiết lập Từ đó vận dụng kết hợp 2 mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để dự đoán các công ty có khả năng gian lận trên BCTC Kết quả đưa ra 24công ty có khả năng gian lận trên BCTC Tiếp tục tiến hành kiểm định Independentsamples t-test với mẫu chọn thêm 24 công ty không có gian lận thỏa mãn Qua đóđưa ra kết quả các tỷ số tài chính có sự khác biệt giữa công ty có gian lận và không

có gian lận

Trong chương 4, qua việc áp dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số score tác giả đã tổng hợp 24 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán có khảnăng gian lận BCTC Việc áp dụng kết hợp mô hình M-score và chỉ số Z-score, cơhội dự báo khả năng phát hiện gian lận lên tới 96,55% (Theo Igor Pustylnick, 2009).Qua đó đưa ra những ưu nhược điểm của bài nghiên cứu và các kiến nghị để phòngngừa, hạn chế gian lận BCTC đối với các DN, nhà đầu tư, đối tượng sử dụngBCTC

Z-Trong quá trình nghiên cứu, luận văn vẫn tồn tại một số điểm hạn chế làmảnh hưởng đến những nhận định được đưa ra Cuối chương 4, tác giả đã tổng hợplại những hạn chế nhất định vẫn còn tồn tại của luận văn

Cuối cùng, trên cơ sở lý luận và thực tế, đề tài nghiên cứu: “Vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoản Việt Nam” đã hệ

thống hóa những vấn đề lý luận cơ bản về mô hình M-score Beneish và chỉ số score, BCTC và gian lận BCTC Áp dụng những lý luận cơ bản trên, luận văn đãnghiên cứu và tiến hành áp dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score nhằm

Z-dự báo khả năng gian lận của các công ty phi tài chính trên thị trường chứng khoánViệt Nam trong giai đoạn 2018 - 2019 Từ đó, luận văn đã đưa ra các DN có khảnăng gian lận BCTC Dựa trên kết quả đó thông qua kiểm định Independentsamples t-test đưa ra những tỷ số tài chính có ý nghĩa và độ tin cậy cao trong việcđánh giá DN có khả năng gian lận hay không Bên cạnh đó, luận văn đã đưa ra

những giải pháp cơ bản nhằm nâng cao năng lực quả lý và quản trị cho DN nóichung và các đối tượng sử dụng BCTC nói riêng.

Mặc dù đã có rất nhiều cố gắng trong nghiên cứu, tuy nhiên luận văn vẫnkhông tránh khỏi những hạn chế nhất định Tác giả rất mong nhận được ý kiến đónggóp của các thầy cô giáo và độc giả quan tâm để luận văn được hoàn thiện hơn

ĐỖ TRỌNG THANH

VẬN DỤNG MÔ HÌNH M-SCORE BENEISH VÀ CHỈ SỐ Z-SCORE ĐỂ NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kế toán, Kiểm toán và phân tích

Mã số: 8340301

LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN

Người hướng dẫn khoa học:

TS HÀ HỒNG HẠNH

HÀ NỘI, NĂM 2020

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Gian lận Báo cáo tài chính trên thế giới ngày càng gia tăng và trở thành vấn

đề nghiêm trọng đối với các doanh nghiệp, chính phủ và các nhà đầu tư BCTCđóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của thị trường, đặc biệt là các thôngtin trên BCTC đóng vai trò rất quan trọng trong việc ra quyết định kinh doanh.BCTC là một trong những cơ sở để các nhà quản trị ra quyết định kinh doanh, giúpnhà đầu tư ra quyết định đầu tư, các tổ chức tín dụng quyết định cho vay vốn

Gian lận trên BCTC luôn được KTV thận trọng trong mọi cuộc kiểm toán.Việc phát hiện gian lận BCTC bằng cách sử dụng các thủ tục kiểm toán truyềnthống là một công việc đang gặp rất nhiều khó khăn và đôi khi không thể thực hiệnđược Gian lận BCTC trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng luôn là vấn đềnóng bỏng đối với DN, chính phủ và nhà đầu tư trong nền kinh tế thị trường hiệnnay Đặc biệt sau sự kiện hàng loạt các công ty hàng đầu trên thế giới bị phá sản vàođầu thế kỷ XXI Các công ty bị phá sản đã cho là có gian lận về BCTC có thể kể ranhư: Enron, Worldcom, Toshiba Helth South, Tyco International, Volkswagen,Parmalat… Nhà quản lý cao cấp gồm cả giám đốc điều hành (CEO) và giám đốc tàichính (CFO) của những công ty này đều bị cho rằng đã tham gia vào việc chế biến

số liệu đưa đến BCTC gian lận

Trên thế giới, vụ bê bối lịch sử Công ty Enron với thiệt hại ước tính 74 tỷUSD CEO của Enron - Skilling đã phát triển một ban bệ điều hành che giấu hàng tỷUSD thua lỗ và nợ nần từ những thương vụ và dự án bị thất bại Qua nhiều vụ gianlận, cuối năm 2001 Enron tuyên bố phá sản và trở thành vụ phá sản lớn nhất Hoa

Kỳ với con số khổng lồ 63,4 tỷ USD Hay như sự việc xảy ra vào tháng 1/2012,Olympus - nhà sản xuất thiết bị quang học của Nhật Bản - phải chịu phạt vì vụ gianlận kế toán Olympus đã giấu diếm tình trạng làm ăn thua lỗ hàng tỷ USD trong đầu

tư chứng khoán bằng cách chuyển tiền từ công ty này sang công ty kia và bù đắp từcác quỹ khác nhau

ty niêm yết trên sàn chứng khoán đã bị phát hiện gây ra sự nghi ngờ cho các nhàđầu tư, ảnh hưởng lớn tới hoạt động của thị trường vốn Vấn đề của Công ty cổphần Gỗ Trường Thành được nhận diện là không phải nằm ở hàng tồn kho nhưcông bố của công ty, mà là gần 10 năm công ty đã đẩy khống doanh thu lên nhiềulần, sau đó “chế biến” thành hàng tồn kho có giá trị lên đến 2.200 tỷ đồng Khi sựviệc bị vỡ lở, không phải 1.000 tỷ đồng hàng tồn kho biến mất, mà vấn đề nằm ởchỗ tồn tại doanh thu khống suốt gần 10 năm Sau vụ việc này nhiều DN khác cũng

bị phát hiện có dấu hiệu thao túng BCTC Hiện tượng trên có nhiều nguyên nhânnhưng có lý do là DN Việt Nam đã nhanh chóng đã áp dụng các chiêu thức này từ

DN nước ngoài

Bài học nhãn tiền về những số liệu bất nhất trong một thời gian dài có thểthấy như tại nhóm Tập đoàn Đại Dương (OGC) và nhóm DN dầu khí như CTCPXây lắp Dầu khí Việt Nam (PVX), CTCP Địa ốc Dầu khí (PVL), CTCP Đầu tư Xâydựng Thương mại Dầu khí - IDICO (PXL)… Từ lãi trăm tỷ đột nhiên quay sang lỗngàn tỷ, kiểm toán đưa ra hàng loạt ý kiến ngoại trừ, cổ đông vẫn chưa tìm ra đượcđâu là con số thực thể hiện đúng tình hình hoạt động kinh doanh của DN hiện tại.Cũng cùng lý do liên quan đến cách ghi nhận doanh thu và dự phòng là chính, lợinhuận năm 2012 và năm 2013 sau kiểm toán của OGC tăng giảm trái chiều so vớibáo cáo tự lập Năm 2014, lãi 400 tỷ đồng của OGC bỗng chốc bay hơi thành lỗ hơn2.000 tỷ

Việc khai báo thông tin không đầy đủ trong thuyết minh BCTC về thay đổicách hạch toán giúp tình hình tài chính của công ty tránh được khoản lỗ 33,16 tỷđồng Từ đó, gây ra nhầm lẫn cho người sử dụng BCTC của công ty Trong báo cáokiểm toán về BCTC của CTCP Container Phía Nam (VSG), KTV đã tìm ra lỗi sai doviệc áp dụng TT 201/2009 thay cho VAS 10 - dẫn tới việc thay đổi tỷ giá hối đoái,giúp cho công ty giảm lỗ 33,16 tỷ đồng Nếu áp dụng theo chuẩn mực VAS 10 lợinhuận sau thuế trên BCTC của công ty năm 2010 là lỗ 73,82 tỷ đồng Qua đó đã làm

rõ cho người sử dụng thấy một phần lợi nhuận được tạo ra là do sự thay đổi phương

pháp hạch toán chứ không phải do hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty tạo ra.

Và tại Việt Nam mới đây sau kiểm toán giai đoạn từ 1/4 đến 30/9/2015 Công ty thiết

bị y tế Việt Nhật từ thông báo lãi 3,9 tỷ đồng thành lỗ 623 tỷ đồng Trong khi lợinhuận công ty đạt 83 tỷ Do hoạt động kinh doanh thua lỗ, doanh thu giảm mạnh,công ty đã thực hiện trích lập dự phòng cho một số khoản phải thu khách hàng, trảtrước cho người bán và tài sản ngắn hạn khác trị giá hơn, dẫn đến lợi nhuận giảmmạnh

Mới đây, tại Trung Quốc hai vụ bê bối kế toán của Lucking Coffee và Tậpđoàn Giáo dục TAL của Zhang Bangxin đã bị phát hiện trong vòng chưa đầy mộttuần làm dấy lên mối lo ngại về công tác quản trị DN lỏng lẻo tại một số công ty,tập đoàn lớn phát triển nhanh nhất ở quốc gia này Đầu tháng 4/2020, Hãng kiểmtoán EY cho biết, sau khi tiến hành kiểm toán các BCTC của Tập đoàn bán lẻ càphê Lucking Coffee - được mệnh danh là “Starbucks Trung Quốc” Hãng đã pháthiện rằng, Giám đốc Điều hành của Lucking đã khai khống hơn 310 triệu USDdoanh thu trong năm 2019 Ngay sau đó, giá cổ phiếu của Lucking đã giảm tới 85%

Trong khi vụ bê bối khai khống doanh số trên còn đang khiến giới đầu tư xáođộng, ngày 07/04/2020, Tập đoàn Giáo dục TAL - dịch vụ gia sư đưa nhà sáng lậpZhang Bangxin vào danh sách những người giàu nhất Trung Quốc - lại gây chấnđộng khi thừa nhận một nhân viên đã khai khống doanh thu Công ty và công bố dữliệu tài chính giả mạo Sự thật trên bị phát hiện sau khi một cuộc kiểm toán nội bộxem xét tình hình tài chính của TAL phát hiện ra rằng, nhân viên này đã cấu kết vớimột số đối tác bên ngoài để khai khống doanh thu của một dịch vụ giáo dục Ngaylập tức, giá cổ phiếu của TAL đã sụt giảm hơn 20% tại Sàn giao dịch New York(Hoa Kỳ) Tài sản của tỷ phú Zhang Bangxin đã “bốc hơi” 1,9 tỷ USD chỉ trongmột ngày sau khi thông tin trên được công bố

Từ những điều đã nêu ở trên, chúng ta có thể thấy gian lận trên BCTC đã vàđang luôn là vấn đề nổi cộm trong tình hình hiện nay không chỉ ở trên thế giới màngay cả ở Việt Nam Liệu rằng trên thực tế còn bao nhiêu vụ gian lận tài chính tiềm

ẩn nhưng chưa được phát hiện Và việc sử dụng các bằng chứng sẵn có được công

bố công khai minh bạch liệu có thể dự đoán được khả năng gian lận BCTC haykhông Đó chính là điều quan tâm nhất của ngành Kiểm toán hiện nay Nhận thứcđược tầm quan trọng của vấn đề, những yêu cầu cấp thiết về lý luận và thực tiễn em

đã chọn đề tài: “Vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoản Việt Nam”.

1.2 Tổng quan nghiên cứu

1.2.1 Tổng quan các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới hiện nay đã có nhiều nghiên cứu về hành vi gian lận, cũng nhưxây dựng mô hình phát hiện gian lận trên BCTC Những nghiên cứu này, tạo tiền đềvững chắc giúp cho các nhà quản lý, nhà đầu tư có một sự tham khảo về tổng quan

DN, từ đó có những lựa chọn quản lí và đầu tư hiệu quả Tuy nhiên, số lượng cácnghiên cứu về vấn đề này ở Việt Nam còn hạn chế Bởi vậy, việc sử dụng đồng thời

cả hai nguồn tài liệu trong và ngoài nước giúp các tác giả có cái nhìn sâu sắc hơn,đảm bảo cho việc xây dựng một cơ sở lí luận hợp vững chắc cho đề tài này

Một vấn đề đối với các BCTC đó là việc sửa chữa, trình bày lại các thông tintài chính Sự sửa chữa này thường dẫn đến những sai sót trọng yếu mà trong một sốtrường hợp được phát hiện sau khi phát hành BCTC Sự sửa chữa này có thể dẫnđến sự gian lận nhưng cũng có thể bắt nguồn từ nhiều lỗi khác nhau, bao gồm cảviệc không tuân thủ các nguyên tắc kế toán Trong trường hợp những lỗi này có thểkhông có chủ đích, không phải là cố ý, cần đặt một dấu hỏi ở chất lượng của báocáo và hiệu lực của hệ thống kiểm soát Chính vì vậy, trên thế giới đã có khá nhiềucông trình nghiên cứu về gian lận đã ra đời nhằm giúp cho các KTV cũng như các

DN trong việc phát hiện và đề ra các biện pháp ngăn ngừa và giảm thiểu gian lận.Nếu so sánh với thiệt hại to lớn của gian lận gây ra cho nền kinh tế thì kết quả củanhững công trình nghiên cứu về gian lận chỉ dừng lại ở một mức độ đóng góp rấtkhiêm tốn Tuy vậy, nó giúp ích rất nhiều cho các nghề nghiệp có liên quan có thểnhận diện và dự báo khả năng phát hiện gian lận, đặc biệt là nghề kiểm toán

Dưới đây là một số công trình nghiên cứu về gian lận và mô hình M-score và

chỉ số Z-score trên thế giới:

Bảng 1.1: Một số công trình đã nghiên cứu về gian lận

Tác giả

NC

Năm NC

Quốc gia

D.W.Steve

Albrecht

2009 Mỹ Phương pháp luận nghiên cứu của Albrecht là khảo

sát thông tin thông qua sử dụng bảng câu hỏi.Thông qua khảo sát, ông đã thiết lập các biến sốliên quan đến gian lận và đã xây dựng danh sách 50dấu hiệu đỏ về chỉ dẫn gian lận, lạm dụng Các biến

số này tập trung vào 2 vấn đề chính: dấu hiệu củanhân viên và đặc điểm của tổ chức Mục đích côngtrình nghiên cứu này là giúp xác định các dấu hiệuquan trọng của sự gian lận để người quản lý có thểngăn ngừa và phát hiện chúng

Persons 1995 N/A Trong tổng số 10 biến, bao gồm 8 tỷ số tài chính,

được xem xét và sử dụng để phát triển hai mô hình

dự đoán hồi quy logistic Một mô hình cho nămgian lận và mô hình còn lại cho năm trước đó.Nghiên cứu chỉ ra đòn bẩy tài chính, vòng quaytổng tài sản, cơ cấu tài sản và quy mô của DN lànhững nhân tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra gianlận trên BCTC

Wheeler

and Pany

1996 N/A Kiểm tra sự ảnh hưởng của 8 tỷ số tài chính và 7 tài

khoản Mẫu chọn là 5 công ty sử dụng số liệu thực

tế từ những sai sót trọng yếu trong kế toán, thôngqua mô hình hồi quy logistic tìm ra điểm chungnhất trong sự gian lận của các công ty này, có ảnhhưởng cả bởi kiểm soát nội bộ

Lee et al 1999 N/A 56 công ty gian lận, 3 năm trước năm xảy ra gian

lận và 1 năm sau năm gian lận Kiểm tra sự liênquan giữa lợi nhuận và dòng tiền như một công cụ

để phát hiện ra dấu hiệu của gian lận

Spathis 2002 Greece 10 biến tài chính được chọn để kiểm tra như một sự

dự đoán cả khả năng xảy ra gian lận trên BCTC.Phương pháp thống kê đơn biến và đa biến được sửdụng để phát triển mô hình nhằm xác định những

yếu tố có ảnh hưởng đến gian lận trên BCTC Môhình ty chính xác trong việc phân loại tổng thểnghiên cứu lên đến 84%.

Kaminski 2004 N/A Các công ty có gian lận được khớp với công ty

không có gian lận, sử dụng phương pháp kết nốiđôi, các tỷ số phân tích được thực hiện trongkhoảng thời gian là 7 năm trên 21 tỷ số Kết luận,

16 tỷ số là có ý nghĩa Trong số đó, chỉ có 3 tỷ số

có ý nghĩa trong khoảng thời gian 3 năm Trongtổng số 16 tỷ số có ý nghĩa đó, chỉ có 5 tỷ số có ýnghĩa trong khoảng thời gian trước năm gian lậnđến năm gian lận Sử dụng phân tích ngoại trừ, sựphân loại sai của các công ty có gian lận thay đổi từ58% đến 98%

Grove and

Basilico

2008 N/A Trong việc xác định các công ty có và không có

gian lận một năm trước năm gian lận, mô hình có

sự chính xác 76% 3 tỷ số trong mô hình thực sựđúng với kết quả này là: chỉ tiêu lãi ròng, chỉ tiêutăng trưởng trong doanh thu và các khoản phải thu.Marinakis 2011 Anh Nghiên cứu của Marinakis (2011) đã nghiên cứu lại

mô hình M-score riêng để phù hợp với nước Anh.Ông sử dụng 11 biến, trong đó có 8 biến lấy từ môhình của Beneish M.D (1999) Kết quả nghiên cứucủa tác giả cho thấy việc cải thiện mô hình có nhiêukhả năng hơn trong phát hiện gian lận, Marinakiscũng điều chỉnh ngưỡng là -1.31, lớn hơn ngưỡng

M – score của Beneish

Dechow 2011 NA Nghiên cứu của Dechow et al (2011) đã nghiên

cứu mô hình phát hiện gian lận bóp méo ở cả 3 câp

độ và đặt tên là F – score Mẫu nghiên cứu bao gồm

2190 công ty niêm yết trong giai đoạn 1982 -2005trên AAERs (Acoounting Auditing EnforcementReleases) Kết quả nghiên cứu chỉ ra, với ngưỡnggiá trị là 1, khi F-score lớn hơn 1 thì có khoảng xácsuất dự án đúng là 65.9% các công ty trên BCTC

Con số này đối là 65.78% và 66 38 % đối với môhình F – score 2 và F – score

Dani 2013 Malaysia Công trình nghiên cứu thực hiện trên 11 tỷ số tài

chính Mô hình hồi quy logistic được sử dụng Kếtquả chỉ ra hầu hết các tỷ số tài chính đều có mốiquan hệ với BCTC gian lận trừ tỷ số lãi ròng trêntổng tài sản, phần trăm của hàng tồn kho trên tổngtài sản, lãi ròng và hệ số Z-score

Amaechi

and

Nnanyereu

go

2013 Nigeria Mô hình hồi quy Logistic được sử dụng trong việc

phân tích dữ liệu Nghiên cứu chỉ ra 16 tỷ số có ýnghĩa trên tổng số 29 tỷ số được sử dụng cho cuộcnghiên cứu có khả năng được dùng để phát hiệngian lận trên BCTC

Danial 2014 Malaysia Cuộc điều tra rằng liệu có những sự khác biệt có ý

nghĩa giữa những tỷ số tài chính ở các công ty có vàkhông có gian lận và xác định xem tỷ số nào có ýnghĩa trong việc phát hiện ra gian lận trên BCTC.Kết quả của cuộc nghiên cứu tìm ra có những sựkhác biệt cơ bản giữa những hãng có và không cógian lận trong các tỷ số như tổng nợ/tổng nguồnvốn, Các khoản phải thu/Doanh thu Thêm vào đó

hệ số Z-score để đo lường khả năng phá sản có ýnghĩa trong việc phát hiện ra gian lận trên BCTC.Rasa

Kanapickie

ne và

Zivile

Grundiene

2015 NA Nghiên cứu sự ảnh hưởng của các chỉ số tài chính

bằng phương pháp hồi quy logistic Mẫu nghiêncứu được thực hiện bao gồm 125 báo cáo khônggian lận và 40 BCTC không gian lận Kết quảnghiên cứu chỉ ra rằng khi xác xuất dự đoán gianlận lớn hơn 50% thì 84.8 % kết quả được dự đoán

là đúng

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Nghiên cứu về chỉ số Z-score của các thành viên trong SACCOs (Savingsand Credit Cooperative Organization) - nghiên cứu nhằm xác định liệu các tỷ số tàichính trên các báo cáo có giúp người sử dụng phát hiện ra khả năng có gian lận trênBCTC hay không Trong việc xây dựng hai hàm hồi quy Logistic khác nhau, một

hàm hồi quy có sự ảnh hưởng của chỉ số Z-score và một hàm hồi quy không có sựảnh hưởng của chỉ số Z-score đã chỉ ra rằng Mô hình với sự ảnh hưởng của chỉ sốZ-score đưa ra kết quả chính xác hơn trong việc dự báo hành vi quản trị lợi nhuậncũng như dự báo chính xác hơn khả năng phá sản của các DN.

Nghiên cứu của Tarjo và Nurul Herawati, (2015), Indonesia trong việc ápdụng mô hình Beneish M-score và kĩ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) trongviệc phát hiện các gian lận tài chính dựa trên dữ liệu thu thập được từ BCTC củacác công ty đại chúng được phát hành trong giai đoạn từ 2001-2014 Nghiên cứu đãchỉ ra rằng mô hình Beneish có khả năng phát hiện ra các gian lận tài chính Các chỉ

số như lãi ròng, khấu hao, các biến dồn tích có ý nghĩa trong việc phát hiện gian lận

Năm 1998, mô hình M-score đã được một nhóm sinh viên tại JohnsonGraduate School of Management của Đại học Cornell sử dụng để đánh giá khả năng

“thao tác” thu nhập của Enron Khi đó, Enron giao dịch quanh 48$/cổ phiếu Rất lâutrước khi Enron đạt đỉnh cao tại 90$/cổ phiếu, trước khi va đập mạnh vào phá sản,

các sinh viên học Cornell đánh dấu Enron là một “Sell” và viết rằng: “Mô hình Beneish 8 biến cho rằng Enron có thể thao tác với thu nhập của mình” Tuy nhiên,

những phát hiện của họ đã hầu như bị bỏ qua

Tính M-score cho Enron giữa năm 1999 và 2000 đã đưa ra một con số -0,55.Điều đó chỉ ra rằng Enron có thể đã tác động thay đổi tới lợi nhuận của mình Điềunày đã được chứng minh trước sự sụp đổ của công ty trong năm 2001

Như thể hiện trong bảng 3.1 dưới đây, mô hình Beneish 8 biến cho thấy rằngEnron có thể được chỉnh sửa thu nhập của mình Kết quả M-score của Enron là -0,55, lớn hơn tiêu chuẩn -2,22 của M-score, sử dụng để đo khả năng chỉnh sửa vớithu nhập của mình mà yếu tố quan trọng nhất góp phần vào sự thống kê M-score làSGI Ngoài ra, các GMI cho thấy lợi nhuận suy giảm, các AQI thấy có số lượngngày càng tăng của tài sản "mềm", DEPI cho thấy chi phí khấu hao chậm lại, vàLVGI thể hiện việc gia tăng nhanh chóng

Bảng 1.2: Kết quả M-score của Enron

(Nguồn: MoneyWeek, The UK’s best-selling financial magazine)

Ngoài Enron, mô hình Beneish đã dự đoán thành công rất nhiều các trườnghợp gian lận tai tiếng và bất ngờ hơn liên quan đến công ty đại chúng, bao gồmAdelphia Communications, Global Crossing, Qwest Communications International

và CTCP Cendant

Red Team Analytics đã sử dụng M-score như một công cụ dự đoán ban đầukhi phân tích bất kỳ đầu tư tiềm năng Mặc dù những công ty có biểu hiện chỉnh sửathu nhập chắc chắn chỉ có thể thực hiện tốt trong ngắn hạn, nhưng Red TeamAnalytics không xem công ty đó như các khoản đầu tư dài hạn khả thi Trong khi RedTeam Analytics sử dụng đề nghị của tiến sĩ Beneish M.D (1999) để xem xét bất cứcông ty có thu nhập với một M-score lớn hơn -1,78, Red Team Analytics cũng tìmthấy sự tương quan M-score giữa các công ty sẽ có ích trong việc so sánh các khoảnđầu tư

Ngoài ra, phù hợp với nghiên cứu năm 2013 của tiến sĩ Beneish M.D, RedTeam Analytics chú ý đến các công ty có điểm số thấp về biến trích trước nhưng thunhập cao Beneish M.D thấy các công ty thấp dồn tích (công ty có chất lượng thunhập cao theo xếp hạng của họ dồn tích) được hiển thị một cách đáng kể trong lợinhuận giữa những người có M-score cao và thấp Cụ thể, Beneish M.D thấy M-score cao nhưng dồn tích thấp, công ty đó kiếm được trung bình lợi nhuận thấp hơn19,8% so với công ty thấp dồn tích, M-score thấp

Giám đốc điều hành Edward là Page-Croft đã sử dụng M-score dự đoán mộtcách chính xác các vấn đề tại nhóm - công ty quần áo Kết quả đưa ra một cảnh báo

về sự chỉnh sửa lợi nhuận Các công ty tuyên bố "lỗi số học" trong dự báo lợi nhuậngần đây nhất của mình Cổ phiếu siêu nhóm giảm 38% trong ngày

M-score là một công cụ vô cùng quý giá đối với bất kỳ nhà đầu tư Đượctrang bị với một sự hiểu biết tốt hơn về các mô hình, các nhà đầu tư có thể sử dụngM-score để xác định thu nhập thao tác tiềm năng cũng như tốt hơn dự đoán lợinhuận chứng khoán

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu về sai lệch BCTC tại Việt Nam vẫn còn hạn chế, chủ yếu là phântích các trường hợp gian lận và sai sót điển hình, qua đó đưa ra các kiến nghị về thủtục kiểm toán và các quy định pháp lý Xem xét một số nghiên cứu về sai lệchBCTC của các tác giả trong nước, nổi bật lên các công trình nghiên cứu sau:

Nghiên cứu của Ths Phạm Thị Mộng Tuyền (2019) tiếp tục kế thừa cácnghiên cứu trước, tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm đề tài về gian lậnBCTC với mục tiêu nhận diện những biến độc lập có khả năng phát hiện gian lậnBCTC của các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE).Tác giả đã tiến hành thu thập 450 BCTC của 150 công ty thuộc các nhóm ngànhkhác nhau được niêm yết trên HOSE Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, sáu biếnđộc lập có ảnh hưởng đến khả năng gian lận BCTC đó là chỉ số phải thu khách hàngtrên doanh thu thuần (DSRI), chỉ số lợi nhuận gộp biên (GMI), chỉ số chất lượng tàisản (AQI), chỉ số đòn bẩy tài chính (LVGI), hệ số nguy cơ phá sản (Z-score) vàbiến phát hành cổ phiếu trong năm (ISSUE)

Nghiên cứu của Nguyễn Anh Hiền và Phạm Thanh Trung (2015) đã nghiêncứu áp dụng ba mô hình nghiên cứu của các tác giả trên thế giới về hành vi điềuchỉnh lợi nhuận, bao gồm mô hình của Jones (1991), mô hình của Jones cải tiến củaDechow et al (1996) và mô hình của Kothari et al (2005) khi áp dụng vào thịtrường Việt Nam Mẫu nghiên cứu được thực hiện trên 280 công ty trên cả hai sàn

là Hà Nội (HNX) và Hồ Chí Minh (HOSE) Kết quả nghiên cứu chỉ ra mô hình củaDechow et al (1996) và Kothari et al (2005) có ý nghĩa trong việc nhận diện hành

vi điều chỉnh lợi nhuận của nhà quản lý

Nghiên cứu của Nguyễn Công Phương và Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014)

đã nghiên cứu mô hình Beneish khi áp dụng tại thị trường Việt Nam Các tác giả đã

sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 30 công ty có sai sót trọng yếu trong BCTC năm

2012 do kiểm toán viên phát hiện Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi áp dụng trựctiếp mô hình Beneish tại Việt Nam thì xác suất dự đoán đúng là 83.33 % các công

ty thuộc mẫu nghiên cứu

Bài báo: “Gian lận trên BCTC và các công trình nghiên cứu về gian lận”

của TS Trần Thị Giang Tân (2009) Kết luận của bài báo cho thấy khả năng xảy ragian lận có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với 3 yếu tố của động cơ/áp lực (cácbiến đại diện là tỷ lệ doanh thu/nợ phải thu, tỷ trọng hàng tồn kho/tổng tài sản, tỷ lệ

nợ vay/tổng tài sản), với 1 yếu tố cơ hội (KTV độc lập không thuộc nhóm Big 4), vàvới 2 yếu tố thái độ (ý kiến kiểm toán không phải chấp nhận hoàn toàn, và số lầnchênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán trong 3 năm liền trước) Kết quảnghiên cứu cũng khẳng định mô hình sử dụng 5 yếu tố vừa tìm thấy có khả năng dựbáo đúng 83.33% cho các công ty trong mẫu nghiên cứu và dự báo đúng 80% cho

20 công ty ngoài mẫu nghiên cứu

Có thể dễ dàng nhận thấy khoảng trống tồn tại giữa Việt Nam và thế giớitrong việc tìm hiểu về gian lận nói chung và gian lận BCTC nói riêng Các nghiêncứu ở Việt Nam mới chỉ dừng lại ở mức độ lý thuyết, tức là trên cơ sở kế thừa môhình tam giác gian lận của Cressey tiến hành phân tích sâu hơn từng yếu tố trong

mô hình và gắn vào thực tế ở Việt Nam Việc chỉ liệt kê các nhân tố tác động đếngian lận khiến cho các nghiên cứu chưa mang tính ứng dụng thực tiễn cao Trongkhi đó, trên thế giới ngay từ nửa cuối thế kỉ XX đã xuất hiện những công trìnhnghiên cứu thực nghiệm có khả năng dự báo gian lận Nhận thấy vấn đề đó, bàinghiên cứu ngoài việc kế thừa các nghiên cứu trên thế giới để ứng dụng vào thựctiễn các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Việt Nam Đồng thời ápdụng vào các trường hợp gian lận trên BCTC của một số công ty niêm yết trên thịtrường chứng khoán Việt Nam để đánh giá tính hiện quả hiện thực của mô hình.Hơn nữa, bài nghiên cứu còn phân tích sự khác biệt về các chỉ số tài chính giữacông ty có gian lận và không có gian lận dựa trên các thông tin từ các BCTC hiện

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Thứ nhất: Hệ thống hóa các vấn đề lý luận chung về khả năng gian lận trên

BCTC

Thứ hai: Nghiên cứu và đánh giá thực trạng những hành vi, biểu hiện của

gian lận trong BCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ViệtNam

Thứ ba: Vận dụng mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để phát hiện

những công ty có khả năng cao có gian lận trên BCTC và phân biệt sự khác biệt các

tỷ số tài chính giữa công ty có gian lận và không có gian lận

Thứ tư: Đề xuất ý kiến giúp các DN đặc biệt các DN niêm yết trên thị trường

chứng khóa giảm thiểu tối đa gian lận trên BCTC và giúp các KTV có những gócnhìn tổng quát nhất để đưa ra dự báo khả năng phát hiện gian lận BCTC một cáchchính xác nhất

1.4 Câu hỏi nghiên cứu

Thứ nhất: Các vấn đề lý luận chung về khả năng gian lận trên BCTC là gì? Thứ hai: Thực trạng sai sót trong BCTC của các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam như thế nào?

Thứ ba: Kết hợp mô hình M-score Beneish và mô hình Z-score có thể dự

đoán được những công ty có gian lận trên BCTC? Và có sự khác biệt trong các tỷ sốtài chính giữa công ty có gian lận và công ty không có gian lận không?

Thứ tư: Những giải pháp đưa ra có hạn chế được tình trạng gian lận trên BCTC?

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu

BCTC đã kiểm toán của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trườngchứng khoán Việt Nam

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu

Không gian: Sàn chứng khoán HOSE và HNX

Thời gian: Số liệu nghiên cứu trong đề tài là số liệu của năm 2018 và năm 2019

1.6 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện phương pháp nghiên cứu định tính, tìm hiểu và tổnghợp từ các nghiên cứu đi trước để rút kinh nghiệm từ đó xây dựng mô hình củamình

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, thu thập dữ liệu thứ cấp từBCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán

1.6.1 Tổng thể và chọn mẫu

Bài nghiên cứu dựa trên tổng thể là các DN niêm yết trên hai sàn giao dịchchứng khoán Việt Nam (HOSE và HNX) Tuy nhiên, quy mô tổng thể nghiên cứu làrất lớn (tính hết năm 2019 có khoảng 733 công ty niêm yết trên cả 2 sàn) và tồn tại

sự đa dạng các loại hình kinh doanh cũng như quy mô DN, vì vậy việc tiến hànhchọn mẫu nghiên cứu là yếu tố cần thiết Việc chọn ra mẫu đại diện các công ty dựatrên 2 yêu cầu trước tiên:

Thứ nhất, những DN có mức chênh lệch lợi nhuận trước thuế trước và sau

kiểm toán từ 5% trở lên

Mẫu nghiên cứu là các công ty gian lận và không gian lận TheoVACPA, mức trọng yếu của BCTC với tỷ lệ ước lượng sai lệch lợi nhuậntrước thuế: 5% - 10%

Chênh lệch lợi nhuận được tính như sau:

Lợi nhuận trước thuế trước kiểm toán – Lợi nhuận trước thuế sau kiểm toán

Lợi nhuận trước thuế sau kiểm toán

Thứ hai, năm tài chính phải kết thúc cuối năm ngày 31 tháng 12 và không có

sự thay đổi năm tài chính trong suốt quá trình nghiên cứu

Sử dụng kết quả tìm được bao gồm các công ty gian lận và công ty khônggian lận kết hợp theo cặp làm mẫu mô hình kiểm định Independent samples t-test đểphát hiện liệu có sự khác biệt về các tỷ số tài chính giữa công ty gian lận và khônggian lận trong bài nghiên cứu này Việc kết hợp theo cặp các công ty được thực hiện

theo cách chọn mẫu của bài nghiên cứu chọn mẫu theo cặp công ty tương tự “Can financial ratios detect fraudulent financial reporting” của nhóm tác giả Kathleen A.

Kaminski, T Sterling Wetzel, Liming Guan Theo đó, các tiêu chí tiếp theo để chọnmẫu nghiên cứu thực hiện kiểm tra t-test sẽ là:

- Quy mô DN: chênh lệch giữa tổng tài sản của hai cặp công ty gian lận vàkhông gian lận trên BCTC không quá 30% tổng tài sản của công ty gian lận củanăm trước năm phát hiện gian lận Nếu không tìm được theo tổng tài sản, thì chỉtiêu doanh thu (chênh lệch không quá 30%) được sử dụng thay thế

- Ngành nghề kinh doanh: cùng ngành nghề lĩnh vực kinh doanh

1.6.2 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu và thông tin cần thu thập của mỗi công ty được lấy từ thông tin niêmyết tại hai Sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX Cụ thể thu thập dữ liệu trong

2 năm 2018 và 2019 Những tài liệu cơ bản của mỗi công ty bao gồm:

 Báo cáo tình hình tài chính

 Báo cáo kết quả kinh doanh

 Báo cáo lưu chuyển tiền tệ

 Thuyết minh BCTC

 Báo cáo kiểm toán

 Giải trình chênh lệch lợi nhuận trước kiểm toán và sau kiểm toán

1.6.4 Phương pháp nghiên cứu định lượng

Ứng dụng kết hợp hai chỉ số Z-score và mô hình M-score

Z-score - Hệ số dự đoán nguy cơ phá sản của DN trong vòng 2 năm tới đượcAltman E.I (1968), Giáo sư Tài chính trường Đại học New York (Hoa Kỳ), công bốlần đầu vào tháng 9/1968 trên tạp chí Journal of Finance Z-score được tính toándựa trên 5 chỉ số tài chính kết hợp với trọng số và được sử dụng để tiên đoán về khảnăng phá sản của DN trong vòng 2 năm sắp tới Các chỉ tiêu sử dụng trong côngthức tính toán đều dễ dàng thu thập được trên BCTC của DN và thông tin công bố

rộng rãi ra công chúng Mô hình này lúc đầu được Edward I Altman xây dựng dựatrên các phương pháp phân tích thống kê với số mẫu 66 DN, là các công ty sản xuất

và DN nhỏ, có tổng tài sản dưới 1 triệu USD Một nửa trong số mẫu này đã nộp đơnxin phá sản vào lúc đó

Nghiên cứu của Beneish M.D (1999) đã xây dựng mô hình M-score để xácđịnh các công ty có bóp méo thu nhập hay không? Các biến trong mô hình đượcthiết kế nhằm nhận biết được những điểm không chính xác trong BCTC xuất phát từviệc bóp méo cũng như các điều kiện tiên quyết có thể thúc đẩy có thể công ty điđến hành động gian lận Kết quả cho thấy một mối quan hệ có hệ thống giữa khảnăng xảy ra sai lệch với các biến trong BCTC Bằng chứng này phù hợp với mức độhữu dụng của các dữ liệu kế toán trong việc phát hiện ra gian lận và đánh giá tínhchân thực của lợi nhuận được báo cáo

Bài nghiên cứu tiến hành tính toán độc lập mô hình M-score và chỉ số score này trên mỗi DN trong mẫu được chọn nghiên cứu trên cơ sở xác định hai môhình được xây dựng và phân tích rõ ở phần cơ sở lý luận Dựa trên các kết luận độclập liệu công ty có gian lận hay không của mô hình M-score và chỉ số Z-score, chọn

Z-ra các công ty mà kết luận dựa trên hai chỉ số đều cho kết quả có gian lận trênBCTC Kết quả dựa trên sự tích hợp 2 chỉ số chính xác tới 96,55% (IgorPustylnick)

Kiểm định Independent samples t-test

Kiểm định Independent sample t-test là kiểm định giả thuyết về giá trị trungbình của hai tổng thể (trong trường hợp hai mẫu độc lập) Sử dụng kiểm địnhIndependent sample t-test trong bài nghiên cứu để tìm ra sự khác biệt giữa 2 nhómcông ty có khả năng gian lận BCTC và công ty không gian lận Việc chọn mẫu đượctiến hành theo phương pháp chọn mẫu đã đưa ra, các số liệu được tác giả nhập vàtính toán trên Excel làm dữ liệu tiến hành kiểm định bằng phần mềm SPSS 26

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Independent samples t-test được tiến hành

thực hiện trên mỗi biến (Bảng 1.3) để xác định liệu giá trị trung bình mẫu gian lận

có khác biệt với giá trị trung bình của mẫu không gian lận

T-test là một kiểm định thống kê có thể xác định nếu có một sự khác biệt

giữa hai nhóm trên một biến phụ thuộc Kiểm định này cho phép so sánh giá trịtrung bình của biến phụ thuộc của một nhóm với các giá trị trung bình của biến phụthuộc các nhóm khác

Independent Samples t-test: là loại t-test được sử dụng khi hai giá trị của biếnđộc lập không có tương quan Để kiểm định có ý nghĩa cần thỏa mãn các giả định:

- Số lượng mẫu đủ lớn

- Dữ liệu phân phối chuẩn

- Phương sai giữa hai nhóm xấp xỉ bằng nhau

Cặp giả thuyết theo lý thuyết:

H0: µ = 0 (trung bình 2 nhóm bằng nhau)

H1: µ ≠ 0 (trung bình 2 nhóm là khác nhau)

Với mức ý nghĩa 5% Nếu:

- α ≤ 0,05: bác bỏ H0, nghĩa là trung bình 2 nhóm là khác nhau

- α > 0,05: trung bình 2 nhóm bằng nhau

Dựa trên các nghiên cứu trên thế giới bài nghiên cứu áp dụng 8 biến để tiếnhành thực hiện kiểm định t-test Independent cho các nhóm DN tại Việt Nam Với 8

biến được mô phỏng qua Bảng 1.3 sau:

Bảng 1.3: Bảng thể hiện các biến độc lập được đo lường trong kiểm định t-test

Đòn bẩy tài chính Tổng nợ/tổng nguồn vốn

Tổng nợ/ tổng tài sản

TD/TETD/TA

Cơ cấu tài sản Tài sản lưu động/tổng tài sản

Khoản phải thu/doanh thuHàng tồn kho/tổng tài sản

CA/TAREC/SALINV/TATính thanh toán Vốn lưu động/ tổng tài sản WC/TA

Vòng quay vốn Doanh thu/tổng tài sản SAL/TA

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên các nghiên cứu trên thế giới)

Các cặp giả thuyết với các biến trong Bảng 1.3 như sau:

Giả thuyết 1: Có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của tỷ số tổng nợ trên

tổng vốn chủ sở hữu (TD/TE) giữa DN có gian lận và không có gian lận trên BCTC

Giả thuyết 2: Có sự khác nhau rõ ràng giữa giá trị trung bình của tỷ số tổng

nợ trên tổng tài sản (TD/TA) giữa hai DN gian lận và không gian lận BCTC

Giả thuyết 3: Có sự khác nhau rõ ràng giữa giá trị trung bình của tỷ số lợi

nhuận ròng trên doanh thu (NP/SAL) của công ty gian lận và công ty không có gianlận trên BCTC

Giả thuyết 4: Có sự khác biệt giữa giá trị trung bình tỷ số tài sản ngắn hạn

trên tổng tài sản (CA/TA) của công ty gian lận và công ty không có gian lận trênBCTC

Giả thuyết 5: Có sự khác biệt giữa giá trị trung bình tỷ số vốn lưu động trên

tổng tài sản (WC/TA) giữa công ty gian lận và không có gian lận

Giả thuyết 6: Có sự khác nhau giữa giá trị trung bình tỷ số các khoản phải

thu trên doanh thu (REC/SAL) của công ty có gian lận và công ty không có gianlận trên BCTC

Giả thuyết 7: Có sự khác nhau giữa giá trị trung bình tỷ số hàng tồn kho trên

tổng tài (INV/TA) của công ty có gian lận và công ty không có gian lận trên BCTC

Giả thuyết 8: Có sự khác biệt giữa giá trị trung bình tỷ số doanh thu trên tổng

tài sản (SAL/TA) của công ty gian lận và không có gian lận trên BCTC

Đo lường các biến:

Trong bài nghiên cứu này, các BCTC có khả năng gian lận được tìm ra nhờviệc vận dụng tích hợp hai mô hình Beneish M-score và Altman Z-score

Những tỷ số tài chính được sử dụng trong kiểm định là các biến trong nghiêncứu này đến từ nhiều nguồn Những nghiên cứu của Green và Choi (1997),Hoffman (1997), Hollman và Patton (1997), Zimbelman (1997), Beasley (1996),Bolognaet al (1996), Arens và Loebbecke (1994), Bell et (1993), Schilit (1993),Davia et al (1992), Palmrose (1987), và Albrecht và Romney (1986) có đề xuất cácchỉ số của FFS Ban đầu một bộ 17 chỉ tiêu tài chính đã được lựa chọn trên nhiều cơ

sở Tuy nhiên, để tránh việc cung cấp cùng một thông tin do mối tương quan cao

giữa các biến, người ta đã chọn ra các biến thể hiện các khía cạnh của hiệu quả tàichính, bao gồm lợi nhuận, thanh khoản, hiệu suất (Courtis, 1978) Ngoài việc phântích tương quan, tầm quan trọng của các tiêu chí tài chính cũng được kiểm địnhthông qua kiểm định T Như vậy, kết hợp với phân tích với mối tương quan và kiểmđịnh T dẫn đến việc lựa chọn một tập hợp 8 biến, trong đó cung cấp thông tin có ýnghĩa và không chồng chéo

Cơ cấu vốn với nợ cao có mối quan hệ với BCTC gian lận (Fraudulentfinalcial statement - FFS) (Person, 1995) Một cơ cấu nợ cao có thể làm tăng khảnăng của FFS vì nó có thể làm thay đổi rủi ro của chủ sở hữu và các chủ nợ Nghiêncứu cho rằng việc chuyển giao tài sản tiềm năng từ các chủ nợ với các nhà quản lý

có tính đòn bẩy (Chow và Rice, 1982) Quản lý có thể chỉnh sửa BCTC để đáp ứngmột số giao ước nợ Điều này cho thấy rằng một mức độ nợ cao hơn có thể làm tăngxác suất của FFS Điều này được đo thông qua sự khác biệt trong tỷ lệ nợ/vốn chủ

sở hữu (TD/TE) và tổng số nợ/tổng tài sản (TD/TA)

Có một số chỉ số tài chính nhất định, nhiều khả năng bị điều khiển bởi nhàquản lý, bao gồm: doanh số bán hàng, khoản phải thu, dự phòng khoản phải thu khóđòi và hàng tồn kho (Schilit, 1993 và Green, 1991 và Loebbeckeet 1989; Wrigjt vàAsjtpm 1989) Theo đánh giá chủ quan là các tài khoản này khó khăn trong việckiểm toán Persons (1995), Schilit (1993), Stice (1991) và Ferozet (1991) cho rằngnhững người quản lý có thể tự khai thêm các khoản phải thu Hoạt động gian lậnbằng cách ghi nhận doanh số bán hàng trước khi họ có thể kiếm được, có thể hạchtoán nhờ các khoản phải thu bổ sung Các tác giả đã thử nghiệm điều này bằngcách xem xét tỷ lệ các khoản phải thu bán hàng (REC/SAL; Fanning và Coggernăm 1998, Green năm 1991; Daroca và Holder năm 1985) Các khoản phải thu vàhàng tồn kho phụ thuộc vào đánh giá chủ quan khi ước tính khoản phải thu khóđòi và hàng tồn kho lỗi thời Bởi vì đánh giá chủ quan sẽ xuất hiện khi xác địnhgiá trị của các tài khoản này, quản lý có thể sử dụng các tài khoản trên như là công

cụ để làm sai khác BCTC (Summers và Sweeney, năm 1998) Loebbecke và cộng

sự (1989 nhận thấy việc kiểm kê hàng tồn kho và các khoản phải thu liên quan14% - 22% gian lận BCTC trong mẫu nghiên cứu

Nhiều nhà nghiên cứu như Vanasco (1998), Persons (1995), Schilit (1993)

và Stice (1991) cũng cho thấy rằng quản lý có thể làm sai khác giá trị hàng tồn kho.Các công ty có thể có doanh số bán hàng không phù hợp với chi phí tương ứng củahàng hóa bán ra, do đó làm tăng tỷ số lợi nhuận, thu nhập ròng và củng cố bảng cânđối kế toán Một loại của thao tác làm sai là báo cáo hàng tồn kho thấp hơn so vớichi phí hoặc giá trị thị trường Công ty có thể chọn không ghi đúng số lượng lỗi thờihàng tồn kho Do đó, tỷ lệ hàng tồn kho/tổng tài sản (INV/TA) được xem xét đưavào mô hình Một vấn đề được xem xét trong nghiên cứu này là liệu mức độ caohơn hoặc thấp hơn của tỷ số lợi nhuận gộp có liên quan đến FFS

Có thể thấy tối đa lợi nhuận là một trong các yếu tố có thể dẫn đến tối đa hóalợi ích của nhà quản lý Cách tiếp cận này dựa trên kỳ vọng rằng việc quản lý sẽ cóthể duy trì hoặc cải thiện mức độ của lợi nhuận, bất kể những chỉ tiêu đó đã từng đạtđược ở mức nào (Summer và Sweeney, 1998) Nếu kỳ vọng này không được đápứng bởi hiệu quả hoạt động của DN trong thực tế, thì nó sẽ cung cấp một động lực

để làm sai lệch BCTC Loebbecke và công sự (1989) tìm ra rằng, lợi nhuận liênquan đến ngành công nghiệp là không phù hợp với con số đã công bố và cho thấy35% công ty có gian lận trong mẫu của họ Trong nghiên cứu này, một số biến kháctrong BCTC đã được kiểm tra, chẳng hạn như doanh số bán hàng/tổng tài sản (SAL/TA), lợi nhuận/doanh số bán hàng (NP/SAL), khoản phải thu/doanh thu(REC/SAL), vốn lưu động/tổng tài sản (WC/TA), hàng tồn kho/tổng tài sản(IVN/TA) và tài sản lưu động/tổng tài sản (CA/TA) có tác động đến khả năng sailệch BCTC Tỷ lệ doanh thu/tổng tài sản là một yếu tố dự báo quan trọng trong môhình nghiên cứu trước (Persons, năm 1995; Fanning và Cogger, 1998)

1.7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu

Về mặt khoa học:

- Đề tài đã hệ thống hóa và góp phần làm sáng tỏ những vấn đề lý luận cơbản về nội dung kết hợp mô hình M-score Beneish và chỉ số Z-score để nhận diệnkhả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứkhoán tại Việt Nam

- Đề tài đã phân tích được các phương pháp nghiên cứu tổng quan trên thếgiới và Việt Nam Từ đó, dựa trên khoảng trống của các nghiên cứu tại Việt Namđưa ra phương pháp nghiên cứu phù hợp.

Về mặt thực tiễn:

- Dựa trên dữ liệu thực tế thông qua việc vận dụng kết hợp mô hình M-scoreBeneish và chỉ số Z-score dự báo được nhóm 24 công ty có khả năng gian lận trênBCTC tại Việt Nam Cơ hội dự báo khả năng phát hiện gian lận lên tới 96,55%(Theo Igor Pustylnick, 2009)

- Đề xuất một số giải pháp nhằm giúp KTV, các nhà đầu tư nói chung vàngười sử dụng BCTC nói riêng một công cụ đánh giá năng lực tài chính của DNmức độ tin cậy cao

- Làm tài liệu tham khảo cho các công trình nghiên cứu khác và cho nhữngngười sử dụng BCTC của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

1.8 Kết cấu của đề tài

Ngoài phần mở đầu, phụ lục, danh mục bảng biểu, sơ đồ, hình vẽ, kết luận vàdanh mục tài liệu tham khảo, luận văn được kết cấu thành 4 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý luận về việc sử dụng mô hình M-score Beneish và chỉ sốZ-score dự báo khả năng gian lận trên BCTC

Chương 3: Thực trạng gian lận BCTC và vận dụng mô hình M-score Beneish

và chỉ số Z-score dự báo khả năng gian lận BCTC của các công ty phi tài chínhniêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 4: Đánh giá, thảo luận và đề xuất giải pháp về việc vận dụng kết hợpchỉ số Z-score, mô hình M-score dự báo khả năng phát hiện gian lận BCTC

Kết luận chương 1: Khái quát các công trình nghiên cứu trên thế giới và tại

Việt Nam có liên quan của nhiều tác giả về sử dụng các tỷ số tài chính để phát hiệngian lận BCTC và các luận văn đã nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực này Trên cơ

sở đó, xác định rõ các mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, đối tượngnghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Đồng thời nêu ra những đóng góp về lý

luận thực tiễn của đề tài mà tác giả thực hiện.