Nhận Diện Gian Lận Báo Cáo Tài Chính Của Các Công Ty Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam – Bằng Chứng Thực Nghiệm Tại Sàn Giao Dịch Chứng Khoán Hose

1. Thông tin Luận văn thạc sĩ

• Tên Luận văn: Nhận diện gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam – Bằng chứng thực nghiệm tại sàn giao dịch chứng khoán HOSE
• Tác giả: Trần Việt Hải
• Số trang: 96
• Năm: 2017
• Nơi xuất bản: TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành học: Tài chính – Ngân hàng
• Từ khoá: Gian lận báo cáo tài chính, công ty niêm yết, thị trường chứng khoán Việt Nam, HOSE, mô hình Beneish, hồi quy Logistic, tỷ số tài chính.

2. Nội dung chính

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường ngày càng phát triển, nhu cầu về thông tin tài chính minh bạch và trung thực trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết, đặc biệt đối với cổ đông và nhà đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư. Tuy nhiên, một vấn đề nghiêm trọng tồn tại dai dẳng trên thị trường tài chính toàn cầu và cả Việt Nam là gian lận báo cáo tài chính (BCTC). Các hành vi làm sai lệch thông tin tài chính nhằm mục đích “làm đẹp” số liệu, che giấu thua lỗ hoặc thổi phồng lợi nhuận đã gây suy giảm niềm tin vào thị trường vốn, ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định kinh tế. Thị trường chứng khoán Việt Nam, dù đã có những bước phát triển đáng kể, vẫn đối mặt với những bất cập trong công bố thông tin, từ việc nộp BCTC trễ hạn đến chất lượng thông tin thiếu tin cậy. Nhận thức được tầm quan trọng của việc phát hiện sớm gian lận BCTC để giảm thiểu sự bất cân xứng thông tin và chi phí sử dụng vốn, tác giả Trần Việt Hải đã thực hiện luận văn “Nhận diện gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam – Bằng chứng thực nghiệm tại sàn giao dịch chứng khoán HOSE”. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình hồi quy Logistic dựa trên các tỷ số tài chính để nhận diện gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên sàn HOSE, đồng thời trả lời các câu hỏi về cách ứng dụng mô hình Beneish, các tỷ số tài chính hữu ích, và tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình đề xuất.

Luận văn đã đi sâu vào cơ sở lý thuyết về gian lận BCTC, định nghĩa hành vi gian lận theo Chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA 240), Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam (VSA 240) và Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE), nhấn mạnh sự khác biệt giữa gian lận (cố ý) và nhầm lẫn (không cố ý). Các thủ thuật gian lận phổ biến được phân tích bao gồm che giấu nợ phải trả và chi phí (ví dụ: không lập dự phòng đầy đủ, vốn hóa chi phí sai), ghi nhận doanh thu không có thật (tạo khách hàng ảo, ghi nhận doanh thu chưa chuyển giao quyền sở hữu), định giá sai tài sản (không giảm giá hàng tồn kho hư hỏng, dự phòng khó đòi), ghi nhận sai niên độ, và không khai báo đầy đủ thông tin (về nợ tiềm tàng, các bên liên quan). Các yếu tố dẫn đến gian lận BCTC được hệ thống hóa dựa trên “tam giác gian lận” bao gồm áp lực/động cơ (tình hình tài chính, kỳ vọng của bên thứ ba, mục tiêu tài chính), cơ hội (kiểm soát nội bộ yếu, giám sát kém hiệu quả, cơ cấu phức tạp) và thái độ/biện minh (văn hóa công ty không phù hợp, can thiệp quá mức của quản lý tài chính). Về phương pháp nghiên cứu, luận văn tổng quan các nghiên cứu trước đây, từ các mô hình dồn tích có điều chỉnh (DeAngelo, Friedlan, Healy, Jones) đến các kỹ thuật thống kê như mô hình M-Score của Beneish (1999) và F-score của Dechow et al. (2011). Luận văn sử dụng phương pháp định lượng, cụ thể là mô hình Beneish M-Score để phân loại ban đầu 268 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE (dữ liệu 2013-2015) thành nhóm có và không có dấu hiệu gian lận BCTC, với ngưỡng M-Score > -2.22. Sau đó, kết quả phân loại này làm biến phụ thuộc cho mô hình hồi quy Binary Logistic, sử dụng 10 tỷ số tài chính được đề xuất từ các nghiên cứu trước đây (như TD/EQ, TL/TA, RE/SA, IN/SA, GP/TA, SA/TA, NP/SA, NP/TA, WC/TA và Z-Score) làm biến độc lập để xác định mối quan hệ và khả năng nhận diện gian lận.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy những phát hiện quan trọng về khả năng nhận diện gian lận BCTC trên HOSE. Từ mẫu 268 công ty, mô hình Beneish M-Score đã phân loại 112 công ty có dấu hiệu gian lận BCTC và 156 công ty không có dấu hiệu gian lận. Đáng chú ý, ngành Bất động sản có tỷ lệ công ty bị nhận diện gian lận cao nhất (68.75%) và chỉ số M-Score trung bình cao nhất (-1.27), trong khi ngành Năng lượng có tỷ lệ thấp nhất (11.11%). Phân tích hồi quy Binary Logistic sau đó đã chỉ ra bốn tỷ số tài chính có ý nghĩa thống kê trong việc nhận diện gian lận BCTC: tỷ số Lợi nhuận thuần trên Tổng tài sản (NP/TA), tỷ số Vốn lưu động trên Tổng tài sản (WC/TA), tỷ số Lợi nhuận gộp trên Tổng tài sản (GP/TA) và Hệ số nguy cơ phá sản Z-Score. Cụ thể, NP/TA và WC/TA có mối quan hệ đồng biến với khả năng gian lận BCTC, cho thấy các công ty có gian lận thường có lợi nhuận thuần và vốn lưu động cao giả tạo. Ngược lại, GP/TA và Z-Score có mối quan hệ nghịch biến; điều này hàm ý rằng công ty có tỷ suất lợi nhuận gộp cao hơn hoặc tình hình tài chính lành mạnh hơn (Z-Score cao) ít có khả năng gian lận BCTC. Mô hình hồi quy đề xuất đạt tỷ lệ dự báo chính xác tổng thể là 68.7%, một tỷ lệ khá cao xét trên sự đa dạng về quy mô và lĩnh vực hoạt động của mẫu nghiên cứu. Khi so sánh với kết quả phân loại dựa trên giải trình chênh lệch BCTC của các công ty, mô hình đề xuất của tác giả có mức độ dự báo chính xác 58.58%, cao hơn so với mô hình M-Score (54.10%), khẳng định tính ứng dụng của mô hình trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

Dựa trên những kết quả đã đạt được, luận văn đề xuất nhiều khuyến nghị quan trọng nhằm cải thiện chất lượng thông tin BCTC và nâng cao khả năng nhận diện gian lận. Đối với Nhà nước, cần tăng cường các biện pháp xử lý vi phạm với tính răn đe cao hơn, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý về công bố thông tin (minh bạch hóa các quy định, xác định rõ trách nhiệm xử phạt), và liên tục cập nhật, bổ sung hệ thống Chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) để tiệm cận hơn với các chuẩn mực quốc tế. Đối với nhà đầu tư, luận văn khuyến nghị tự trang bị kiến thức về kinh tế, tài chính, kế toán, theo dõi BCTC liên tục qua nhiều kỳ, phân tích kỹ các thay đổi chính sách kế toán và tránh tâm lý đám đông. Các tổ chức tín dụng cần thẩm định kỹ lưỡng thông tin khách hàng, quan tâm yếu tố phi tài chính và tăng cường giám sát sau cho vay. Cuối cùng, đối với các công ty niêm yết, cần nâng cao vai trò giám sát của Hội đồng Quản trị và Ban Kiểm soát, đảm bảo kiểm toán độc lập chất lượng cao, nâng cao năng lực chuyên môn và đạo đức của đội ngũ kế toán viên, đồng thời tăng cường hiểu biết về trách nhiệm xã hội và hoạt động quan hệ nhà đầu tư (IR). Mặc dù nghiên cứu có hạn chế về tính tổng quát hóa cho từng ngành đặc thù và sự phụ thuộc vào mô hình Beneish cho phân loại ban đầu, những kết quả và khuyến nghị này tạo tiền đề quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo, hướng tới xây dựng mô hình nhận diện gian lận BCTC chính xác hơn và phù hợp hơn với đặc thù từng ngành.