Ảnh hưởng của chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán đến khả năng gian lận báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

NGUYỄN NGỌC HUYỀN TRÂN

ẢNH HƢỞNG CỦA CHÊNH LỆCH SỐ LIỆU
TRƢỚC VÀ SAU KIỂM TOÁN ĐẾN KHẢ NĂNG
GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH TẠI CÁC
CÔNG TY NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

NGUYỄN NGỌC HUYỀN TRÂN

ẢNH HƢỞNG CỦA CHÊNH LỆCH SỐ LIỆU
TRƢỚC VÀ SAU KIỂM TOÁN ĐẾN KHẢ NĂNG
GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH TẠI CÁC
CÔNG TY NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM
Chuyên ngành: Kế toán
Mã số: 60340301

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN ĐÌNH HÙNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế “Ảnh hƣởng của chênh lệch số
liệu trƣớc và sau kiểm toán đến khả năng gian lận báo cáo tài chính tại các
công ty niêm yết ở Việt Nam” là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi,
dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Đình Hùng.
Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công
bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015
Tác giả

Nguyễn Ngọc Huyền Trân


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ
DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ................................................................................... 1
1.1. Sự cần thiết của đề tài ................................................................................. 1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 2
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................ 3
1.4. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 3

1.5. Những đóng góp mới của đề tài ................................................................... 3
1.6. Kết cấu của đề tài ........................................................................................ 4
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
TRƢỚC .................................................................................................................. 5
2.1. Tổng quan về gian lận và sai sót .................................................................. 5
2.1.1. Định nghĩa gian lận ............................................................................. 5
2.1.2. Định nghĩa gian lận báo cáo tài chính .................................................. 6
2.1.3. Sai sót và sai sót trọng yếu .................................................................. 7
2.1.4. Các hình thức gian lận báo cáo tài chính ............................................. 8
2.1.5. Phương pháp phát hiện và dự báo gian lận BCTC ............................ 11
2.2. Tổng quan các nghiên cứu trước ............................................................... 13
2.2.1. Nghiên cứu về các sai sót trọng yếu trên BCTC (chênh lệch số liệu
trước và sau kiểm toán) ........................................................................................ 13
2.2.2. Nghiên cứu về các mô hình hỗ trợ dự báo, phát hiện gian lận BCTC 14


2.2.3. Nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa mô hình dự báo, phát
hiện gian lận và các sai sót trọng yếu trên BCTC (chênh lệch số liệu trước và sau
kiểm toán) ............................................................................................................ 17
2.3. Mô hình chỉ số F-score của Dechow và cộng sự ....................................... 18
2.3.1. Lịch sử phát triển chỉ số F-score....................................................... 18
2.3.2. Công thức tính ................................................................................. 20
2.3.3. Các nghiên cứu trước đây sử dụng chỉ số F-score ............................. 23
2.4. Xác định vấn đề nghiên cứu ..................................................................... 25
Tóm tắt chương 2 ................................................................................................. 26
CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ......................................................... 27
3.1. Mô tả tổng thể, mẫu nghiên cứu ............................................................... 27
3.1.1. Mô tả tổng thể .................................................................................. 27
3.1.2. Mẫu nghiên cứu ............................................................................... 28
3.2. Mô hình nghiên cứu ................................................................................. 29

3.2.1. Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu............................................. 29
3.2.1.1. Biến phụ thuộc ....................................................................... 29
3.2.1.2. Biến độc lập ........................................................................... 32
3.2.2. Mô hình nghiên cứu ......................................................................... 37
3.3. Quy trình thu thập và xử lý số liệu............................................................ 41
Tóm tắt chương 3 ............................................................................................ 43
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN .............................. 44
4.1. Phân tích thống kê mô tả .......................................................................... 44
4.1.1. Đặc điểm của mẫu khảo sát .............................................................. 44
4.1.2. Thống kê mô tả về chỉ số F-score ..................................................... 46
4.1.3. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu tổng quát .......... 47
4.2. Kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ........... 52
4.3. Kiểm định Mann-Whitney về sự bằng nhau của trung bình 2 mẫu độc lập
gian lận và không gian lận .................................................................................... 54
4.4. Mô hình hồi quy Binary Logistic .............................................................. 57


4.4.1. Kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy............................ 57
4.4.2. Mô hình hồi quy Binary Logistic với các biến còn lại ...................... 59
4.4.3. Thảo luận kết quả hồi quy ................................................................ 63
Tóm tắt chương 4 ............................................................................................ 66
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ .......................... 68
5.1. Kết luận.................................................................................................... 68
5.2. Ứng dụng khả năng dự báo của mô hình................................................... 70
5.3. Kiến nghị về các giải pháp hạn chế sai sót, gian lận trên BCTC................ 72
5.4. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu trong tương lai .......................... 77
Tóm tắt chương 5 ............................................................................................ 78
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Giải thích

AAERs

Bản án thi hành về kế toán và kiểm

Accounting

toán

Releases

Hiệp hội các nhà điều tra gian lận

Association

Hoa Kỳ

Examiners

ACFE

Từ gốc tiếng Anh (nếu có)
Auditing

of

Enforcement

Certified

Fraud

BCTC

Báo cáo tài chính

BĐS

Bất động sản

CL

Chênh lệch

COSO

Ủy ban thuộc Hội đồng quốc gia Hoa

Committee of Sponsoring Organization

Kỳ về chống gian lận trên BCTC

of the Treadway Commission

HNX

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HOSE

Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM

ISA

Chuẩn mực kiểm toán quốc tế

KTV

Kiểm toán viên

SAS

Tuyên bố về tiêu chuẩn kiểm toán

Statements on Audit Standards

SEC

Sở giao dịch chứng khoán Hoa Kỳ

Securities and Exchange Commission

SPSS

Chương trình thống kê cho các ngành

Statistical Package for The Social

khoa học

Sciences

Thuế TNDN
TSCĐ

Thuế thu nhập doanh nghiệp
Tài sản cố định

International Standards on Auditing


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ
Trang
Sơ đồ 2.1. Các hình thức gian lận trên BCTC ....................................................... 9
Bảng 2.1. Các kỹ thuật gian lận BCTC phổ biến ................................................... 10
Bảng 2.2. Phân loại các mức độ rủi ro gian lận BCTC .......................................... 23
Bảng 3.1. Định nghĩa và phương pháp tính các biến của F-score .......................... 30
Bảng 3.2. Tổng hợp các biến độc lập trong mô hình ............................................. 37
Bảng 4.1. Quy mô doanh nghiệp theo Tổng Tài sản trung bình/năm ..................... 44
Bảng 4.2. Thống kê mẫu theo ngành công nghiệp ................................................. 45
Bảng 4.3. Thống kê mô tả khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết ...... 46
Bảng 4.4. Thống kê mô tả các biến ....................................................................... 48
Bảng 4.5. Trích kết quả tương quan giữa các biến ................................................ 52
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định Mann-Whitney ........................................................ 54

Bảng 4.7. Số liệu thống kê của kiểm định Mann-Whitney (Test Statisticsa) .......... 56
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định Wald ....................................................................... 58
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định Wald của mô hình 3 ................................................ 60
Bảng 4.10. Omnibus Tests of Model Coefficients ................................................. 61
Bảng 4.11. Model Summary ................................................................................. 61
Bảng 4.12. Mức độ dự báo chính xác của mô hình................................................ 62
Bảng 4.13. Trích kết quả kiểm định hệ số hồi quy ................................................ 64
Bảng 4.14. Tổng hợp các biến có ý nghĩa thống kê ............................................... 65
Hình 5.1. Mô hình các biến ảnh hưởng đến khả năng xảy ra gian lận BCTC......... 69
Bảng 5.1. Thứ tự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc...................... 70


DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh sách 50 công ty niêm yết trong mẫu
Phụ lục 2: Kết quả thống kê mô tả chỉ số F-score
Phụ lục 3: Kết quả thống kê mô tả các biến
Phụ lục 4: Ma trận hệ số tương quan Spearman
Phụ lục 5: Kết quả hồi quy Binary Logistic
Phụ lục 6: Dữ liệu của 2 công ty có mã chứng khoán ALT, VHC năm 2014


1

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Sự cần thiết của đề tài:
Báo cáo tài chính (BCTC) là một nguồn cung cấp thông tin quan trọng và
không thể thiếu nhằm kết nối doanh nghiệp với nhà đầu tư, các cơ quan quản lý và
các bên liên quan khác trong nền kinh tế. Trên thị trường chứng khoán, thông tin

càng hữu ích sẽ càng làm gia tăng niềm tin của công chúng và đó là cơ sở để họ đưa
ra các quyết định kinh tế đúng đắn. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, thị trường
chứng khoán trên thế giới và Việt Nam đã chứng kiến hàng loạt các công ty niêm
yết công bố BCTC với số liệu chênh lệch trước và sau kiểm toán. Chênh lệch xảy ra
có thể do nhầm lẫn, nhưng nặng nề hơn đó là do những doanh nghiệp này đã thực
hiện các hành động gian lận, điều chỉnh BCTC nhằm đem lại lợi ích cho họ.
Thực tế đã xảy ra rất nhiều trường hợp các công ty niêm yết liên quan đến
các vụ bê bối tài chính kèm theo bị phá sản. Các trường hợp điển hình tại các nước
phát triển như vụ của Tập đoàn Năng lượng Enron, Tập đoàn Viễn thông
Worldcom, Tập đoàn bán lẻ lớn thứ hai nước Mỹ Kmart, Ngân hàng hàng đầu thế
giới Deutsche Bank,… Tại Việt Nam, khi thị trường chứng khoán đã hình thành và
phát triển mạnh thì các vụ bê bối tài chính liên quan đến chênh lệch số liệu trước và
sau kiểm toán như sự kiện của Công ty Cổ phần Bông Bạch Tuyết, Công ty Cổ
phần Đại lý Liên hiệp Vận chuyển, Tổng Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu và xây
dựng Việt Nam, Công ty Cổ phần Dược Viễn Đông,… cũng đã khiến rất nhiều nhà
đầu tư phải gánh chịu những tổn thất nặng nề về kinh tế.
Trước tình hình đó, để khôi phục và nâng cao niềm tin của công chúng đối
với thị trường chứng khoán từ đó giúp thị trường chứng khoán phát triển lành mạnh,
vấn đề hạn chế gian lận, nhầm lẫn trên BCTC của các công ty niêm yết phải được
đặt lên hàng đầu. Việc nghiên cứu về mối quan hệ giữa công cụ dự báo khả năng


2

gian lận BCTC (mô hình F-score), với chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán sẽ
giúp kiểm toán viên, các cơ quan quản lý và hơn nữa là các nhà đầu tư, bên thứ ba
có thể dự đoán được về khả năng có gian lận BCTC xảy ra hay không, nếu có thì
xảy ra ở khoản mục nào, từ đó giúp những người sử dụng BCTC có những quyết
định đúng đắn nhất.
Vì lý do trên, đề tài “Ảnh hưởng của chênh lệch số liệu trước và sau kiểm

toán đến khả năng gian lận báo cáo tài chính thông qua chỉ số F-score tại các
công ty niêm yết ở Việt Nam” được tác giả lựa chọn nhằm góp phần làm sáng tỏ
vấn đề đang được quan tâm, giúp kiểm toán viên và những người sử dụng thông tin
trên BCTC có những giải pháp phù hợp để dự đoán khả năng gian lận BCTC của
các công ty niêm yết.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu:
Nghiên cứu này nhằm mục tiêu xác định mối quan hệ giữa các chênh lệch số
liệu trước và sau kiểm toán với rủi ro gian lận BCTC của các công ty niêm yết tại
Việt Nam, từ đó thiết lập một mô hình dự đoán rủi ro gian lận BCTC. Trên cơ sở
đó, tác giả đưa ra các giải pháp, kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng thông tin tài
chính trên thị trường chứng khoán và cũng nhằm nâng cao chất lượng hoạt động
kiểm toán độc lập tại Việt Nam. Các mục tiêu cụ thể như sau:
-

Phân tích, đánh giá mức độ tương quan của chỉ số F-score với chênh lệch số
liệu trước và sau kiểm toán thông qua các dữ liệu thu thập từ BCTC.

-

Xây dựng mô hình dự báo nhằm phát hiện gian lận BCTC tại các công ty
niêm yết ở Việt Nam.

-

Trên cơ sở dự báo và phát hiện gian lận, nghiên cứu cũng đề ra một số kiến
nghị giúp nâng cao tính trung thực và minh bạch của thông tin trên BCTC,
đồng thời góp phần nâng cao chất lượng của hoạt động kiểm toán độc lập tại
Việt Nam.

3

Để cụ thể hóa các mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như
sau:
Câu hỏi 1: Chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán của khoản mục nào trên
BCTC có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với khả năng gian lận BCTC?
Câu hỏi 2: Mức độ tác động của các chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán đến
khả năng gian lận BCTC như thế nào?
1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu:
 Đối tượng nghiên cứu: Chỉ số gian lận F-score, các chênh lệch số liệu trên
BCTC trước và sau kiểm toán của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam.
 Phạm vi nghiên cứu:
-

BCTC của 50 công ty niêm yết trên HOSE và HNX có chênh lệch số liệu

trước và sau kiểm toán trong hai năm 2013 và 2014, với tổng cộng 100 quan sát
theo năm cho các chênh lệch số liệu trên Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả
hoạt động kinh doanh. Bên cạnh đó, giá trị các chỉ số F-score của 50 công ty được
tính toán từ các dữ liệu trên BCTC trong giai đoạn 2012 – 2014.
-

Thời gian: Đề tài được thực hiện trong năm 2015, dữ liệu thu thập trong

khoảng thời gian 3 năm từ 2012 – 2014.
1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu:
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng trong luận văn, bao gồm
thống kê mô tả, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính nhằm định lượng và xem
x t ảnh hưởng của chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán đến khả năng gian lận

BCTC của doanh nghiệp.
1.5. Những đóng góp mới của đề tài:


4

 Luận văn đóng góp vào nguồn tài liệu các nghiên cứu về công cụ dự báo và
phát hiện gian lận F-score vẫn còn rất ít các nghiên cứu tại Việt Nam.
 Tìm hiểu mối quan hệ giữa một công cụ dự báo và phát hiện gian lận là chỉ
số F-score với chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán, xây dựng mô hình
thể hiện mối quan hệ. Từ đó, kiểm toán viên và những người sử dụng BCTC
có thể đánh giá ban đầu BCTC của các công ty niêm yết có khả năng xảy ra
gian lận hay không, và nếu có gian lận thì sẽ thường gặp ở khoản mục hay
chỉ tiêu nào.
 Giúp các cơ quan quản lý, nhà đầu tư và người sử dụng BCTC có cái nhìn
đúng về thực trạng hành vi gian lận BCTC của các công ty niêm yết thể hiện
qua chênh lệch số liệu trước và sau kiểm toán BCTC trong thời gian qua.
1.6. Kết cấu của đề tài:
Luận văn có kết cấu 5 chương, bao gồm:
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và bàn luận
Chương 5: Kết luận và các đề xuất kiến nghị.


5

CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN
CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC

2.1. Tổng quan về gian lận và sai sót:
2.1.1. Định nghĩa gian lận:
Cùng với quá trình phát triển của xã hội và nhận thức của con người, hành vi
gian lận đã xuất hiện với nhiều hình thức từ đơn giản đến phức tạp nhằm thỏa mãn
lợi ích và nhu cầu của người thực hiện. Gian lận đã gây ra rất nhiều thiệt hại cho các
bên liên quan, vì vậy con người cần phải có một hệ thống lý luận để hiểu rõ hơn về
hành vi này nhằm đưa ra các biện pháp ngăn chặn và phát hiện gian lận một cách
hiệu quả. Nhiều công trình nghiên cứu về gian lận đã được thực hiện trên những góc
độ khác nhau, do đó cũng có nhiều định nghĩa khác nhau về gian lận. Hiểu một cách
chung nhất, gian lận là việc thực hiện các hành vi không hợp pháp nhằm lường gạt,
dối trá để thu được một lợi ích nào đó. Một số định nghĩa khác về gian lận:
-

Gian lận là hành vi dối trá, mánh khóe, lừa lọc người khác (Từ điển tiếng
Việt, Viện Ngôn ngữ học, NXB. Đà Nẵng, 2006)

-

Gian lận là hành vi cố ý của một hay nhiều người trong Ban quản lý, Ban
giám đốc, nhân viên hay bên thứ ba thực hiện để thu lợi một cách bất chính
hoặc bất hợp pháp (Chuẩn mực kiểm toán quốc tế ISA 240 – Trách nhiệm
của kiểm toán viên liên quan đến gian lận trong quá trình kiểm toán báo cáo
tài chính, 2012).

-

Gian lận là hành vi lạm dụng vị trí, hoặc quyền hạn làm thiệt hại đến lợi ích
của người khác để trục lợi cá nhân (Văn phòng điều tra gian lận nghiêm
trọng (SFO), Anh Quốc).

6

-

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).
Tuy có nhiều định nghĩa khác nhau về gian lận nhưng các định nghĩa đều có

điểm chung, cho rằng gian lận là những hành vi bất hợp pháp mà người thực hiện
lừa gạt người khác để đạt được lợi ích nào đó.
2.1.2. Định nghĩa gian lận báo cáo tài chính:
Cũng như định nghĩa về gian lận, định nghĩa gian lận báo cáo tài chính được
tìm thấy ở rất nhiều công trình nghiên cứu hay các báo cáo của nhiều tổ chức và
hiệp hội nghề nghiệp. Đây là một khái niệm phổ biến với ngành nghề kế toán, kiểm
toán, tài chính, ngân hàng.
Theo Báo cáo của Ủy ban thuộc Hội đồng Quốc gia Hoa Kỳ về chống gian
lận trên báo cáo tài chính (Treadway Commission, 1987), gian lận báo cáo tài chính
được định nghĩa là hành vi cố ý hoặc thiếu thận trọng, dù là cố ý hay thiếu sót, làm
sai lệch trọng yếu báo cáo tài chính. Còn theo Hiệp hội các nhà điều tra gian lận
Hoa Kỳ (ACFE – Association of Certified Fraud Examiners, 1993), gian lận báo
cáo tài chính là hành động cố ý hay bỏ sót của sự kiện quan trọng, hoặc dữ liệu kế
toán sai lệch và hậu quả khi xem x t với tất cả các thông tin sẵn có, sẽ làm cho
người đọc thay đổi sự đánh giá hoặc quyết định của mình.
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 ch p
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 ch p các nghiệp vụ phát sinh, ghi ch p các nghiệp vụ
không xảy ra.


7

Ngoài ra, theo Elliott and Willingham (1980), gian lận báo cáo tài chính là
hành động có chủ ý của nhà quản lý làm thiệt hại cho các nhà đầu tư và các chủ nợ
bởi sai sót trọng yếu trên báo cáo tài chính.
Nhìn chung, các định nghĩa trên đều cho thấy gian lận báo cáo tài chính là
hành vi sai trái, cố ý vi phạm của các công ty, thông qua việc sử dụng và công bố
các báo cáo tài chính sai lệch, nhằm đánh lừa, gây nhầm lẫn và làm tổn hại đến
những người sử dụng thông tin trên các báo cáo này, đặc biệt là nhà đầu tư và chủ
nợ.
2.1.3. Sai sót và sai sót trọng yếu:
Sai sót là một thuật ngữ rộng lớn hơn so với gian lận. Theo ISA 450, sai sót
là “Sự khác biệt giữa giá trị, cách phân loại, trình bày hoặc thuyết minh của một
khoản mục trên báo cáo tài chính với giá trị, cách phân loại, trình bày hoặc thuyết
minh của khoản mục đó theo khuôn khổ về lập và trình bày báo cáo tài chính được
áp dụng. Sai sót có thể phát sinh do nhầm lẫn hoặc gian lận.
Khi kiểm toán viên đưa ra ý kiến về việc liệu báo cáo tài chính đã được trình
bày trung thực và hợp lý trên các khía cạnh trọng yếu hay chưa, sai sót có thể bao
gồm những điều chỉnh về giá trị, cách phân loại, trình bày hoặc thuyết minh mà
theo x t đoán của kiểm toán viên là cần thiết để báo cáo tài chính được trình bày
trung thực và hợp lý trên các khía cạnh trọng yếu”.
Sai sót được cho là trọng yếu nếu những sai sót này, khi x t riêng lẻ hoặc
tổng hợp lại, được xem x t ở mức độ hợp lý, chúng có thể gây ảnh hưởng tới quyết
định kinh tế của người sử dụng báo cáo tài chính (Theo ISA 320).
Trong quá trình tiến hành cuộc kiểm toán, kiểm toán viên cần đánh giá rủi ro
có sai sót trọng yếu tồn tại trong báo cáo tài chính của đơn vị được kiểm toán hay

không nhằm giúp kiểm toán viên thiết kế và thực hiện các biện pháp xử lý đối với
rủi ro có sai sót trọng yếu đã được đánh giá, từ đó giúp kiểm toán viên đưa ra ý kiến
nhận x t xác đáng về báo cáo tài chính của đơn vị được kiểm toán.


8

2.1.4. Các hình thức gian lận báo cáo tài chính:
Vấn đề gian lận nói chung đã gây ra rất nhiều thiệt hại cho nền kinh tế và các
bên liên quan. Để hiểu rõ hơn chi phí mà nền kinh tế phải gánh chịu do gian lận và
phương thức gian lận nào xuất hiện phổ biến nhất, nhiều tổ chức và nhà nghiên cứu
đã tiến hành điều tra thống kê các hình thức gian lận. Trong đó, nổi bật là các báo
cáo về gian lận của Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE) và COSO
(một Ủy ban thuộc Hội đồng Quốc gia Hoa Kỳ về chống gian lận trên BCTC).
a. Báo cáo về gian lận của ACFE:
Hiệp hội các nhà điều tra gian lận Hoa Kỳ (ACFE) ra đời vào năm 1988 và
có thể nói, đây là tổ chức nghiên cứu và điều tra về gian lận có quy mô lớn nhất thế
giới. Sau khi thành lập, ACFE đã tiến hành nhiều cuộc nghiên cứu các trường hợp
gian lận trên quy mô toàn nước Mỹ với việc gửi bảng câu hỏi cho các thành viên
của Hiệp hội nhằm thu thập thông tin về các trường hợp về gian lận mà các thành
viên này đã từng chứng kiến. Các cuộc nghiên cứu được thực hiện trong các năm
1993, 2002, 2004, 2006, 2008, 2010, 2012, mới đây nhất là năm 2014 được trình
bày trong báo cáo có tên “Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse”.
Các báo cáo trình bày kết luận về một số vấn đề như: thiệt hại do gian lận, đặc điểm
những người thực hiện gian lận, các phương thức thực hiện gian lận, cách phát hiện
gian lận,…
Theo phân loại của ACFE, gian lận gồm 3 hành vi: Biển thủ tài sản, tham ô
và gian lận trên BCTC. Nghiên cứu qua các năm cho thấy, hành vi biển thủ tài sản
chiếm tỷ lệ lớn xấp xỉ 90%, tham ô xấp xỉ 30%, gian lận trên BCTC với tỷ lệ 10%
trở xuống. Tuy chiếm tỷ lệ thấp nhất nhưng gian lận BCTC lại gây nên thiệt hại

kinh tế lớn nhất, số liệu tổn thất bình quân cho loại gian lận này theo báo cáo mới
nhất năm 2014 của ACFE là 1.000.000 USD/vụ. Sơ đồ 2.1 dưới đây thống kê các
loại gian lận phổ biến và gian lận trên BCTC theo báo cáo 2014 của ACFE.


9

GIAN LẬN

Tham ô

Gian lận trên BCTC

Biển thủ tài sản

Khai khống tài
sản/doanh thu

Khai thiếu tài
sản/doanh thu

Sai niên độ

Sai niên độ

Doanh thu giả mạo

Khai thiếu
doanh thu

Dấu công nợ,
chi phí

Khai tăng NPT,
chi phí

Đánh giá TS không
hợp lý

Đánh giá TS không
hợp lý

Công bố không
đầy đủ

Sơ đồ 2.1. Các hình thức gian lận trên BCTC
Gian lận trên BCTC có thể do việc khai khống hoặc khai thiếu. Khai thiếu
doanh thu, ghi tăng chi phí chỉ khi doanh nghiệp muốn giảm nghĩa vụ thuế của
mình. Ngược lại, đa số các trường hợp gian lận được tìm thấy đã thực hiện phóng
đại doanh thu, lợi nhuận, tài sản, trong khi chi phí và các khoản phải trả lại bị che
dấu nhằm tạo ra một bức tranh tài chính tốt đẹp cho công ty, nhằm thu hút nhà đầu
tư và các nguồn tài trợ khác.
b. Báo cáo về gian lận của COSO:


10

COSO (Committee of Sponsoring Organization) là một Ủy ban thuộc Hội
đồng Quốc gia Hoa Kỳ về chống gian lận trên BCTC được thành lập vào năm 1985
dưới sự bảo trợ của năm tổ chức nghề nghiệp: Hiệp hội Kế toán viên công chứng

Hoa Kỳ (AICPA), Hiệp hội Kế toán Hoa Kỳ (AAA), Hiệp hội Quản trị viên tài
chính (FEI), Hiệp hội Kế toán viên quản trị (IMA) và Hiệp hội Kiểm toán viên nội
bộ (IIA). Đến nay, COSO đã thực hiện 3 dự án nghiên cứu lớn về gian lận trên
BCTC được công bố trên các báo cáo vào các năm 1987, 1999 và 2010 với những
kết luận chi tiết về: bản chất của hành vi gian lận, đặc điểm những công ty gian lận,
hậu quả của hành vi gian lận,… Trong đó đặc biệt nhấn mạnh các kỹ thuật thực hiện
gian lận BCTC.
Trong báo cáo năm 2010, COSO phân tích 347 trường hợp gian lận BCTC
của các công ty đại chúng ở Hoa Kỳ cho giai đoạn 10 năm từ 1998 – 2007. Hai kỹ
thuật phổ biến nhất được sử dụng để gian lận BCTC là ghi nhận doanh thu không
đúng với 61% trường hợp gian lận và khai cao tài sản với 51%. Hai con số này đều
cao hơn so với kết quả nghiên cứu công bố năm 1999. Khai thiếu chi phí và nợ phải
trả là ít xảy ra hơn với 31% trường hợp gian lận. Tương tự như báo cáo nghiên cứu
năm 1999, biển thủ tài sản xảy ra với 14% các trường hợp gian lận.
Bảng 2.1. Các kỹ thuật gian lận BCTC phổ biến
Cách thức
Ghi nhận doanh thu không đúng, trong đó:

Tỷ lệ thực hiện
61%

-

Doanh thu không có thực

48%

-

Ghi nhận trước doanh thu

35%

-

Phóng đại doanh thu

2%

Khai cao tài sản, trong đó:

51%

-

Phóng đại tài sản hiện có hoặc vốn hóa chi phí

46%

-

Ghi nhận tài sản không có thực hoặc không thuộc quyền

11%

sở hữu


11

Khai thiếu chi phí/nợ phải trả

31%

Biển thủ tài sản

14%

Công bố thông tin không phù hợp

1%

Các kỹ thuật khác (mua lại, liên doanh)

20%

Giao dịch trá hình với các bên liên quan

18%

Giao dịch nội bộ

24%

Ghi chú: Các công ty gian lận thường thực hiện nhiều hơn 1 kỹ thuật gian lận nên
tổng phần trăm được báo cáo vượt hơn 100%.
Nguồn: Báo cáo gian lận của COSO, 2010
2.1.5. Phƣơng pháp phát hiện và dự báo gian lận BCTC:
Các nghiên cứu trên thế giới về gian lận đã xác định, có nhiều phương pháp
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:
a. Sử dụng mô hình kĩ thuật dồn tích có thể điều chỉnh:
Những nhà nghiên cứu tiên phong về phương pháp kĩ thuật dồn tích có thể
điều chỉnh (Discretionary accruals model) đều khẳng định, phương pháp này có khả
năng phát hiện việc điều chỉnh thu nhập. Các mô hình kĩ thuật kế toán 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) với việc
xây dựng nhiều công thức dồn tích trong kế toán, đã đưa ra các kết quả đáng tin cậy
của mô hình kỹ thuật dồn tích có thể điều chỉnh trong việc phát hiện và dự báo rủi
ro BCTC gian lận.
b. 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


12

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 tỷ số tài chính.
c. 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 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 tỷ 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, và nhóm tác giả kết luận mô hình mạng niềm tin


13

Bayesian có khả năng dự báo gian lận tốt nhất với tỷ 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. Tổng quan các nghiên cứu trƣớc:
2.2.1. Nghiên cứu về các sai sót trọng yếu trên BCTC (chênh lệch số liệu trƣớc

và sau kiểm toán):
Đã có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới về vấn đề sai sót trọng yếu trên
BCTC, sau đây là một số nghiên cứu điển hình:
- Trong nghiên cứu của Kinney, Jr., W.R, (1979), tác giả đã sử dụng dữ liệu
kiểm toán trong 3 năm của 7 công ty kiểm toán (4 công ty thuộc Big 8 và 3 công ty
không thuộc Big 8) để kiểm tra 44 khách hàng là các công ty sản xuất với doanh thu
hàng năm từ 5-10 triệu USD. Nghiên cứu chỉ ra dạng phân phối của các sai sót
trọng yếu có độ lệch cao hơn và bằng phẳng hơn so với phân phối chuẩn. Với mẫu
như trên, 25 tài khoản có sai sót trọng yếu được phân loại để nghiên cứu. Kết quả,
một số tài khoản có mức ý nghĩa quan trọng đối với các điều chỉnh của kiểm toán
viên đó là: Các khoản phải thu, Hàng tồn kho, Tài sản ngắn hạn khác, Nợ ngắn hạn
khác, Nợ dài hạn trên Bảng Cân đối kế toán; Giá vốn hàng bán, Chi phí quản lý
doanh nghiệp, Doanh thu khác, Chi phí khác và Lợi nhuận ròng trên Báo cáo Thu
nhập. Trong đó, Lợi nhuận ròng là tài khoản chiếm tỷ lệ điều chỉnh lớn nhất với
61% báo cáo công ty theo năm. Ngoài ra, tác giả còn tìm thấy khả năng dự báo sai
sót của các công ty năm nay dựa vào các vấn đề kiểm toán trong báo cáo của năm
trước.


14

- Nghiên cứu của Hylas & Ashton (1982), nhóm tác giả phân tích 281 sai sót
trọng yếu cần phải điều chỉnh của 152 cuộc kiểm toán cho năm tài chính 1978 tại
Mỹ bởi một công ty kiểm toán lớn thuộc Big 8. Bảng khảo sát đã được gửi đến
những kiểm toán viên chịu trách nhiệm chính trong các cuộc kiểm toán trên. Kết
quả phân tích cho thấy 56% sai sót trọng yếu xảy ra ở 5 khu vực có liên quan với
nhau trong báo cáo tài chính: doanh thu và các khoản phải thu; hàng tồn kho và giá
vốn hàng bán; chi phí trả trước, các loại phí hoãn lại, tài sản khác; Bất động sản,
nhà xưởng và thiết bị; hàng mua và các khoản phải trả. Ngoài ra, nghiên cứu cũng
cho biết những nguyên nhân của các sai sót trọng yếu này, không phân biệt sai sót

do cố ý hoặc vô ý. Kết quả cho thấy rằng vấn đề nhân sự của khách hàng, chẳng hạn
như sự thiếu kinh nghiệm và không đủ kiến thức về kế toán, các thủ tục cut-off, vấn
đề dồn tích, là nguyên nhân quan trọng của các sai sót.
- Nghiên cứu của Entwistle & Lindsay (1994), từ thông tin kiểm toán trong
giấy tờ làm việc của 110 khách hàng của một công ty kiểm toán lớn ở Canada, 474
trường hợp báo cáo tài chính có sai sót trọng yếu đã được tác giả tổng hợp. Trong
đó, 1022 tài khoản trên BCTC được các công ty kiểm toán đánh giá là sai sót trọng
yếu. Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng mở rộng tốt hơn so với các nghiên cứu
trước của Hoa Kỳ trong việc báo hiệu sai sót trọng yếu từ các thủ tục kiểm toán ban
đầu. Bằng phương pháp thống kê mô tả và nghiên cứu khám phá, nghiên cứu đã
cung cấp một bằng chứng tài liệu lưu trữ về sự hiện diện, nguyên nhân và phát hiện
ra sai sót trọng yếu trên BCTC tập trung ở một số ít các tài khoản có liên quan với
nhau. Bốn tài khoản trên Bảng Cân đối kế toán (Các khoản phải thu, Hàng tồn kho,
Nợ phải trả cộng dồn, Các khoản phải trả) và bốn tài khoản trên Báo cáo Thu nhập
(Doanh thu, Giá vốn hàng bán, Chi phí Quản lý doanh nghiệp, Chi phí khác) chiếm
80% sai sót trọng yếu được phát hiện. Nguyên nhân của các sai sót trọng yếu này
chủ yếu do kế toán viên ghi nhận, ước tính sai hoặc sai sót trong việc thực hiện các
thủ tục cut-off, dồn tích.
2.2.2. Nghiên cứu về các mô hình hỗ trợ dự báo, phát hiện gian lận BCTC:


15

Ở dòng nghiên cứu này có các nghiên cứu tiêu biểu sau:
- Persons (1995), đã phát triển một mô hình hồi quy từng bước StepwiseLogistic nhằm cung cấp bằng chứng cho thấy các dữ liệu kế toán là hữu ích trong
việc phát hiện gian lận BCTC như đòn bẩy tài chính, vòng quay vốn, các thành
phần tài sản và quy mô doanh nghiệp. Khả năng dự báo của mô hình đã được kiểm
tra và kết quả là nó làm tốt việc phân loại tất cả các doanh nghiệp là không gian lận
cho tất cả các mức chi phí tương đối của sai lầm loại I và loại II. Mô hình này cũng
xác định một cách chính xác với một tỷ lệ lớn các doanh nghiệp gian lận và không

phân loại được một tỷ lệ tương đối nhỏ các công ty không gian lận khi chi phí sai
lầm thực tế được giả định.
- Summers & Sweeney (1998), kết quả của nghiên cứu này nghiên cứu về
mối quan hệ giữa các giao dịch nội bộ và gian lận. Nhóm tác giả tìm ra sự hiện diện
của gian lận, trong việc giảm cổ phần nội bộ của họ trong công ty chứng khoán
thông qua các mức độ lớn của giao dịch bán được đo bằng một trong hai số lượng
giao dịch, đó là số lượng cổ phiếu bán ra, hoặc số tiền bán cổ phần. Hơn nữa, tác giả
trình bày bằng chứng cho thấy một mô hình logit liên tầng, kết hợp các biến giao
dịch nội bộ và đặc điểm tài chính cụ thể của công ty, phân biệt công ty gian lận với
các công ty không gian lận.
- Nghiên cứu của Beneish (1999), sử dụng mô hình xác suất đơn vị dựa trên
tỷ trọng của mẫu ngoại sinh probit WESML (weighted exogenous

sample

maximum likelihood) để phát hiện các công ty có điều chỉnh thu nhập, với một mẫu
là 74 công ty bị cáo buộc có điều chỉnh thu nhập bởi SEC và tất cả các công ty
không có điều chỉnh thu nhập mà dữ liệu có sẵn cho giai đoạn 1982-1992 trên
Compustat. Beneish sử dụng các dữ liệu kế toán cơ bản để phát triển mô hình hồi
quy trên và kết quả đã tìm thấy mối quan hệ có hệ thống giữa gian lận và các biến
trên báo cáo tài chính. Đầu ra của mô hình được đặt tên là M-score, với các biến số
để tính toán M-score bao gồm: Chỉ số đòn bẩy (LVGI), chỉ số hàng tồn kho
(DINV), chỉ số kỳ thu tiền (DSRI), chỉ số lợi nhuận gộp (GMI), chỉ số chất lượng


16

tài sản (AQI), chỉ số tăng trưởng doanh thu (SGI), chỉ số khấu hao (DEPI), chỉ số
chi phí quản lý, bán hàng (SGAI). Tác giả cũng tính ra được giá trị ngưỡng của mô
hình là -1.78, công ty nào có M-score cao hơn -1,78 sẽ bị đánh dấu là có điều chỉnh

thu nhập.
- Nghiên cứu của Spathis (2002), nhằm mục đích sử dụng các dữ liệu kế toán
công khai để phát triển một mô hình phát hiện các nhân tố liên quan đến báo cáo tài
chính gian lận. Mẫu nghiên cứu tổng cộng gồm 76 công ty tại Hy Lạp trong đó có
38 công ty gian lận và 38 công ty không gian lận. Qua kỹ thuật thống kê hồi quy
logistic đơn biến và đa biến, tác giả đã xây dựng được mô hình với 10 biến số là các
tỷ số tài chính (Tỷ số Nợ/Vốn chủ sở hữu, Nợ/Tổng Tài sản, Doanh thu/Tổng Tài
sản, Các khoản phải thu/Doanh thu,… và kết hợp với chỉ số Z-score là một chỉ số
để dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp). Mô hình này có khả năng dự
đoán báo cáo tài chính gian lận với tỷ lệ dự báo đúng lên đến 84%.
- Nghiên cứu của Dechow & cộng sự (2011) nhắm đến hai mục tiêu chính:
Thứ nhất, phát triển cơ sở dữ liệu các BCTC có sai sót trọng yếu một cách toàn diện
thông qua thống kê, mô tả; Thứ hai, phân tích đặc điểm của các công ty trình bày
sai BCTC nhằm phát triển một mô hình hồi quy logistic có khả năng dự báo các sai
sót trọng yếu trên BCTC. Nghiên cứu xem x t 2.190 trường hợp công ty niêm yết
trong giai đoạn 1982 – 2005 trên AAERs và thu được 676 công ty trình bày sai ít
nhất một lần đối với BCTC quý hoặc năm. Đầu ra của mô hình được đặt tên là Fscore, được tính toán bởi các biến số lấy từ dữ liệu trên BCTC như các khoản kế
toán dồn tích (RSST), thay đổi khoản phải thu khách hàng (Δrec), thay đổi hàng tồn
kho (Δinv), thay đổi tài sản ngắn hạn thuần (%softassets), thay đổi trong doanh thu
bằng tiền (%cs), thay đổi tỷ suất sinh lợi trên tài sản (Δroa) và biến giả (issue) bằng
1 nếu năm đó công ty phát hành cổ phiếu và bằng 0 nếu không phát hành. Ngoài các
biến số trên BCTC, tác giả còn xây dựng mô hình 2 và 3 với các biến số phi tài
chính, các hoạt động ngoại bảng và các dữ liệu thị trường chứng khoán. Công ty
nào có giá trị F-score lớn hơn 1 được cho là BCTC có sai sót trọng yếu. Kết quả mô