TÓM TẮT:
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. Đặc biệt, tại các quốc gia có thị trường vốn, gian lận báo cáo tài chính đã đe dọa đến niềm tin của công chúng vào thông tin trên thị trường. Tại Việt Nam, hàng loạt các vụ gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán đã gây ra tâm lý nghi ngờ cho các nhà đầu tư, ảnh hưởng tới hoạt động của thị trường vốn. Vì vậy, việc nghiên cứu các mô hình phát hiện gian lận báo cáo tài chính trên thế giới và Việt Nam sẽ là một tài liệu tham khảo để những người quan tâm tiếp cận để đánh giá chính xác hơn về các báo cáo tài chính.
Từ khóa: gian lận, báo cáo tài chính, thế giới, Việt Nam.
1. Gian lận trong báo cáo tài chính
Hiện nay, Bộ Tài chính 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 báo cáo tài chính, yêu cầu kiểm toán viên phải đánh giá rủi ro sai sót trọng yếu trên báo cáo tài chính dựa vào các yếu tố động cơ/áp lực, cơ hội và thái độ hoặc khả năng hợp lí hóa. 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 báo cáo tài chính.
Theo giải thích thuật ngữ đoạn 11, phần I - Quy định chung của chuẩn mực kiểm toán VSA 240, gian lận là hành vi cố ý do một hay nhiều người trong Ban 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. Các yếu tố dẫn đến rủi ro có gian lận: là các sự kiện hoặc điều kiện phản ánh một động cơ hoặc áp lực phải thực hiện hành vi gian lận hoặc tạo cơ hội thực hiện hành vi gian lận. Gian lận có thể biểu hiện dưới các dạng tổng quát sau: (1) Xuyên tạc, làm giả chứng từ, tạo lập những hợp đồng giả, tạo lập các khách hàng ảo, tài liệu liên quan đến báo cáo tài chính ghi chép các nghiệp vụ kinh tế không đúng sự thật; (2) Sửa đổi tài liệu, chứng từ kế toán làm sai lệch báo cáo tài chính, gây ra sai sót trong số liệu kế toán; (3) Biển thủ tài sản; (4) Cố ý áp dụng sai các chuẩn mực, nguyên tắc, phương pháp và chế độ kế toán, chính sách tài chính; (5) Che dấu hoặc cố ý bỏ sót các thông tin, tài liệu hoặc nghiệp vụ kinh tế làm sai lệch báo cáo tài chính.
Mặc dù gian lận là một khái niệm pháp lý rất rộng, nhưng trong nghiên cứu này chỉ quan tâm đến gian lận dẫn đến sai sót trọng yếu trong báo cáo tài chính do lập báo cáo tài chính gây ra.
2. Các mô hình phát hiện gian lận báo cáo tài chính trên thế giới
2.1. Mô hình M-score của Beneish
Mô hình M-score của Beneish là một mô hình được sử dụng rộng rãi để phân biệt gian lận trên báo cáo tài chính của các công ty (Beneish & Press, 1993; Beneish, 1997, 1999). Theo Beneish (1999) có 8 chỉ số: Chỉ số phải thu khách hàng so với doanh thu thuần (DSRI), Chỉ số tỷ lệ lãi gộp (GMI), Chỉ số chất lượng tài sản (AQI), Chỉ số tăng trưởng doanh thu bán hàng (SGI), Chỉ số tỷ lệ khấu hao của TSCĐ hữu hình (DEPI), Chỉ số chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp (SGAI), Chỉ số đòn bẩy tài chính (LVGI) có thể được các công ty vận dụng để thực hiện hành vi gian lận báo cáo tài chính. Trong đó:
DSRI = (Khoản phải thu t/ Doanh thu thuần t) / (Khoản phải thu t-1 / Doanh thu thuần t-1)
GMI = Tỷ lệ lãi gộp t-1/ Tỷ lệ lãi gộp t = [Lợi nhuận gộp t-1 / Doanh thu t-1] / [Lợi nhuận gộp t / Doanh thu t]
AQI = [1 - (CAt + PPEt) / TAt] / [1 - (CAt-1 + PPEt-1) / TAt-1)]
PPE: Giá trị còn lại của tài sản dài hạn hữu hình (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
CA: Tài sản ngắn hạn; TA: Tổng tài sản
SGI = Doanh thu t / Doanh thu t-1
DEPI = [Chi phí khấu hao t-1/ (PPE t-1 + Chi phí khấu hao t-1)]/ [Chi phí khấu hao t/ (PPE t + Chi phí khấu hao t)]
SGAI = (SGA t / Doanh thu t) / (SGA t-1 / Doanh thu t-1)
SGA: Chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp
TATA = (Lợi nhuận trước thuế t – Tiền thuần từ sản xuất kinh doanh t) / Tổng tài sản t
LVGI = [Nợ phải trảt / Tổng tài sản t] / [Nợ phải trảt-1/ Tổng tài sản t-1]
Chỉ số t: Năm hạch toán t
Từ đó, bằng phương pháp hồi quy probit, tác giả xây dựng một mô hình gồm các chỉ số tài chính nhằm nhận diện gian lận báo cáo tài chính như sau:
M-score = -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 M-score lớn hơn -1,78 thì BCTC của công ty sẽ được đánh dấu là gian lận.
Mô hình Benish được sử dụng rộng rãi để xác đinh các công ty gian lận. Tuy nhiên, tính chính xác của phát hiện gian lận bằng cách sử dụng M-Score là khoảng 50%.
2.2. Mô hình của Rasa Kanapickiene và Zivile Grundiene
Dựa trên ý tưởng là liệu các tỷ số tài chính có ý nghĩa trong việc xác định gian lận hay không, Rasa Kanapickiene và Zivile Grundiene (2015) đã đưa ra một nghiên cứu thực nghiệm tại Lithuania chỉ ra một số tỷ số tài chính có khả năng phát hiện gian lận, từ đó xây dựng một mô hình phát hiện gian lận báo cáo tài chính.
Tác giả đưa ra 51 tỷ số tài chính thể hiện cho các yếu tố có khả năng dẫn đến gian lận.
Thông qua hồi quy logit, tác giả đưa ra mô hình như sau:
P (FRAUD=1) = 1/ (1+ e – (5,768 – 4,263 INV/TA – 0,029 SAL/FA - 4,766 TL/TA -1,936 CACH/CL)
Trong đó:
FRAUD là Gian lận trên báo cáo tài chính. FRAUD có giá trị là 1 nếu là mẫu gian lận, ngược lại có giá trị là 0.
INV/TA là Tỷ số hàng tồn kho trên tổng tài sản. INV tính bằng Hàng tồn kho/Tổng tài
sản.
SAL/FA là Tỷ số doanh thu trên tài sản cố định. SAL/FA tính bằng Doanh thu/Tài sản cố định.
TL/TA là Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản. TL/TA tính bằng Tổng nợ/Tổng tài sản
CACH/CL là Tỷ số tiền và tương đương tiên trên nợ ngắn hạn. CACH/CL tính bằng Tiền và tương đương tiền/ Nợ ngắn hạn
Kết quả cho thấy mô hình dự đoán chính xác 84,8% đối với mẫu nghiên cứu.
Tóm lại, các tỷ số tài chính có ý nghĩa trong việc phát hiện khả năng gian lận báo cáo tài chính của các công ty.
3. Mô hình phát hiện gian lận báo cáo tài chính của Việt Nam
Một nghiên cứu khác cũng dựa trên cơ sở các chỉ số trên báo cáo tài chính để đánh giá gian lận đó là nghiên cứu của Trần Thị Giang Tân và cộng sự (2014). Dựa trên lý thuyết về tam giác gian lận của Cressey (1953) và chuẩn mực kiểm toán VSA 240, tác giả xem xét giả thuyết liệu các yếu tố của tam giác gian lận (Động cơ/Áp lực, cơ hội, thái độ) có mối tương quan đối với hành vi gian lận và có thể sử dụng để dự báo gian lận trên báo cáo tài chính tại Việt Nam hay không. Từ đó, tác giả đưa ra một mô hình nhằm phát hiện gian lận trên báo cáo tài chính. Tác giả đưa ra 21 biến thể hiện cho các yếu tổ có khả năng dẫn đến gian lận. Thông qua hồi quy logit, tác giả đưa ra mô hình như sau:
P (FRAUD=1) = 1/ (1+ e (2,2387+ 0,065 SALAR + 3,446 INVTA – 3,517 LEV – 1,183 BIGG4 -2,259 AUDREPORT -1,052RST))
Trong đó:
FRAUD là Gian lận trên báo cáo tài chính. FRAUD có giá trị là 1 nếu là mẫu gian lận, ngược lại có giá trị là 0.
SALAR là Tỷ lệ doanh thu trên nợ phải thu. SALAR tính bằng: Doanh thu thuần năm/Nợ phải thu thuần cuối năm.
INVTA là Tỷ trọng hàng tồn kho trên tổng tài sản. INVTA tính bằng: Hàng tồn kho cuối năm/Tổng tài sản cuối năm.
LEV là Đòn cân nợ. LEV tính bằng: (Nợ vay ngắn hạn cuối năm + Nợ vay dài hạn cuối năm)/ Tổng tài sản cuối năm.
BIG4 là Kiểm toán viên thuộc nhóm Big 4. BIG4 có giá trị là 1 nếu được kiểm toán bởi công ty thuộc nhóm không phải là Big Four, ngược lại biến có giá trị là 0.
AUDREPORT là Ý kiến của kiểm toán viên độc lập về báo cáo tài chính. AUDREPORT có giá trị là 1 nếu đơn vị nhận được ý kiến không phải là chấp nhận hoàn toàn về báo cáo tài chính, ngược lại AUDREPORT có giá trị là 0.
RST là Tiền sử gian lận. RST tính bằng số lần phát sinh chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán trong 3 năm liền trước.
Nghiên cứu cũng chỉ ra mô hình trên có khả năng dự báo rất tốt với tỷ lệ dự báo đúng là 83,33% cho các công ty trong mẫu nghiên cứu và dự báo đúng 80% cho mẫu thử ngoài nghiên cứu. Từ đó, tác giả cho rằng kết quả này có thể coi là một bằng chứng cho việc VSA 240 yêu cầu kiểm toán viên đánh giá rủi ro có sai sót trọng yếu của báo cáo tài chính dựa trên tam giác gian lận là hợp lý. Bên cạnh đó, cũng nhấn mạnh các yếu tố mà kiểm toán viên cần quan tâm khi xem xét gian lận báo cáo tài chính, đó là Tỷ trọng hàng tồn kho trên tổng tài sản, Tỷ trọng hàng tồn kho trên tổng tài sản, Đòn cân nợ, Kiểm toán viên thuộc nhóm Big 4, Ý kiến của kiểm toán viên độc lập về báo cáo tài chính, Tiền sử gian lận. Tóm lại, có thể thấy các chỉ số thể hiện trên báo cáo tài chính là hữu ích để phát hiện gian lận của các công ty.
4. Kết luận
Qua nghiên cứu các mô hình phát hiện gian lận báo cáo tài chính trên thế giới và Việt Nam có thể thấy các mô hình đều phát hiện gian lận dựa trên các chỉ số tài chính. Tuy nhiên, chỉ số tài chính của mỗi doanh nghiệp, mỗi ngành nghề, mỗi lĩnh vực sẽ có những đặc thù riêng, vì vậy khi đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính cần xem xét thêm đặc thù của từng loại hình doanh nghiệp./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
Bộ Tài chính (2012), Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240: Trách nhiệm của KTV liên quan đến gian lận trong quá trình kiểm toán báo cáo tài chính.
Beneish, M. (1999), The Detection of Earnings Manipulation, Finacial Analysts Journal.
Trần Thị Giang Tân (2014), Đánh giá rủi ro gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí Phát triển Kinh tế.
Rasa Kanapickiene, Zivile Grundiene (2015), The Model of Fraud Detection in Financial Statements by Means of Financial Ratios.
Financial statement fraud detection models in the world and in Vietnam
Ph.D Nguyen Thi Ngoc Lan
Faculty of Accounting, University of Economics - Technology for Industries
Abstract:
The number of financial statement frauds in the world is increasing and it poses serious problems for businesses, governments and investors. Especially in economies with capital markets, financial statement frauds has damaged the public trust in market information. In Vietnam, some financial statement frauds of listed companies have caused the suspicion among investors, negatively affecting the operation of the country’s capital market. Therefore, it is important to study financial statement fraud detection models in the world and in Vietnam to help stakeholders better use information from financial statements.
Keywords: fraud, financial reporting, world, Vietnam.