Tóm tắt Luận văn thạc sĩ Kế toán: Nghiên cứu nhận diện sai sót trên BCTC của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

LÊ THỊ HUỆ

NGHIÊN CỨU NHẬN DIỆN SAI SÓT TRÊN BÁO CÁO
TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH
NGUYÊN VẬT LIỆU NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN

Mã số: 60.34.03.01

Đà Nẵng - 2018


Công trình được hoàn thành tại
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ, ĐHĐN

Ngƣời hƣớng dẫn KH: PGS.TS. Đoàn Ngọc Phi Anh

Phản biện 1: PGS.TS. Trần Đình Khôi Nguyên
Phản biện 2: TS. Lê Đình Thăng

Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp
Thạc sĩ Kế toán họp tại Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng
vào ngày 18 tháng 8 năm 2018

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng

- Thư viện trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Báo cáo tài chính (BCTC) là một công cụ nhằm duy trì tính
minh bạch trong các hoạt động kinh doanh, là một bộ phận bắt buộc
phải công khai đối với công ty niêm yết và công ty đại chúng. Một
vấn đề tồn tại từ lâu trên thế giới cũng như Việt Nam đó là các
BCTC công bố có những gian lận, sai sót, đây là vấn đề nghiêm
trọng của xã hội và ảnh hưởng lớn tới nền kinh tế. Nhiều trường hợp
gian lận BCTC đã làm suy yếu niềm tin vào các thị trường vốn của
Việt Nam cũng như thế giới.
Trong những năm gần đây, kinh tế Việt Nam được đánh giá là
có triển vọng tích cực, nhất là khi Hiệp định Đối tác Toàn diện và
Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP) được ký kết. Tuy nhiên,
trong các điều kiện của CPTPP cũng nêu rõ, tham gia CPTPP đồng
nghĩa với các doanh nghiệp trong nước chỉ được phép sử dụng
nguyên liệu trong nước hoặc nhập khẩu từ các nước thuộc CPTPP để
được hưởng thuế suất ưu đãi. Trong khi đó, các doanh nghiệp Việt
Nam hiện nay có quy mô nhỏ, vốn ít, nên việc đầu tư vào cung ứng
nguyên vật liệu hiện tại chưa được quan tâm. Bởi vậy, trong tương
lai gần, ngành nguyên vật liệu là ngành có tiềm năng, cần được quan
tâm đầu tư phát triển. Để thu hút được nguồn đầu tư cho ngành này,
tính minh bạch và trung thực của thông tin đóng vai trò quan trọng.
Tuy nhiên hiện nay, cơ chế phát hiện và xử lý sai sót Việt Nam hiện
chưa được hoàn thiện. Vì vậy, vấn đề gian lận BCTC ngành nguyên
vật liệu cần được quan tâm hơn nữa.
Trước những khó khăn, bất cập trên đề tài “Nghiên cứu nhận

diện sai sót trên BCTC của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” được lựa chọn để
nghiên cứu.


2
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xây dựng mô hình
nghiên cứu về phát hiện sai sót trên BCTC để dự đoán khả năng sai
sót trong BCTC của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm
yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dựa trên nghiên cứu của
Dechow và các cộng sự (2012). Từ đó đề xuất giải pháp nhằm nâng
cao khả năng phát hiện sai sót trên BCTC cho các KTV và các nhà
đầu tư đối với các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng
khoán Việt Nam.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
a. Đối tượng
Luận văn nghiên cứu sai sót trong BCTC của các doanh nghiệp
ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam. Sai sót bao gồm gian lận và sai sót không cố ý. Tuy nhiên, sai
sót do gian lận là nội dung được nhấn mạnh trong luận văn vì các tài
liệu đều tập trung đánh giá các thủ thuật gian lận và phương pháp
phát hiện gian lận báo cáo tài chính.
b. Phạm vi nghiên cứu
- Về mặt nội dung: Sai sót do gian lận BCTC
- Về mặt không gian: Phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp
ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam.
- Về mặt thời gian: Nghiên cứu sai sót trong BCTC của các
doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu từ năm 2013 đến 2016.

4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu dựa trên nguồn dữ liệu thứ cấp là các báo cáo tài
chính của 73 doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam. Phương pháp phân tích tương quan


3
hồi quy được sử dụng để xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng
đến sai sót BCTC ở các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu niêm
yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
5. Bố cục đề tài
Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn bao gồm các nội
dung chính sau:
- Chương 1: Một số vấn đề lý luận về nhận diện sai sót và các
mô hình nhận diện trên BCTC
- Chương 2: Thiết kế nghiên cứu
- Chương 3: Kết quả nghiên cứu
- Chương 4: Kết luận và hàm ý chính sách.
6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu


4
CHƢƠNG 1
MỘT SỐ VẤN ĐỀ LÝ LUẬN VỀ NHẬN DIỆN SAI SÓT VÀ
CÁC MÔ HÌNH NHẬN DIỆN TRÊN BCTC
1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CHUNG VỀ SAI SÓT TRONG BCTC
CỦA DOANH NGHIỆP
Các sai sót trong BCTC có thể phát sinh từ gian lận hoặc nhầm
lẫn. Luận văn chủ yếu đi sâu vào nghiên cứu các sai sót cố ý trong
báo cáo tài chính hay nói cách khác là nghiên cứu các gian lận trong

BCTC của doanh nghiệp.
1.1.1 Khái niệm sai sót và gian lận
Theo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 (ISA 240): Sai
sót trong báo cáo tài chính có thể phát sinh từ gian lận hoặc nhầm
lẫn. Để phân biệt giữa gian lận và nhầm lẫn, cần phải xem xét xem
hành vi dẫn đến sai sót trong báo cáo tài chính là cố ý hay không cố
ý. Như vậy nhầm lẫn là sai sót không cố ý và gian lận là sai sót cố ý.
Tuy nhiên, gian lận là nội dung được nhấn mạnh trong luận văn vì
các tài liệu đều tập trung đánh giá các thủ thuật gian lận và phương
pháp phát hiện gian lận báo cáo tài chính.
Theo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 (ISA 240) :
Nhầm lẫn là những lỗi không cố ý xảy ra, có ảnh hưởng đến BCTC.
Theo chuẩn mực kiểm toán quốc tế số 240 (ISA 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 cho mình”.
Có hai loại gian lận mà KTV cần quan tâm là lập BCTC gian
lận và hành vi biển thủ, tham ô tài sản. Có ba yếu tố đưa đến gian
lận, đó là: Động cơ hoặc áp lực phải thực hiện hành vi gian lận, một
cơ hội rõ ràng để thực hiện điều đó và việc hợp lý hóa hành vi gian


5
lận. Nếu cả ba yếu tố của tam giác gian lận xuất hiện, thì khả năng
xuất hiện gian lận rất cao.
Nhìn chung có khá nhiều những định nghĩa khác nhau về gian
lận, tuy nhiên nhìn chung gian lận là hành vi bất hợp pháp nhằm lừa
gạt một cá nhân, tổ chức để đạt được một lợi ích nào đó.
1.1.2 Phân loại hành vi gian lận trên BCTC
a. Quan điểm về phân loại gian lận trong BCTC theo VSA và

ISA.
Theo VSA 240 và ISA 240, hành vi gian lận được chia thành
hai loại: Lập BCTC gian lận (Fraudulent financial reporting), biển
thủ tài sản (missappropriation of assets). Dựa trên những biểu hiện
của hai loại gian lận này mà VSA và ISA nhận định đứng trên quan
điểm của KTV nếu xét trên góc độ chủ thể thực hiện thì gian lận
cũng được phân thành hai loại: Gian lận do nhà quản lý
(management fraud) và gian lận do nhân viên (employee fraud).
b. Quan điểm về phân loại gian lận trong BCTC theo ACFE.
Theo ACFE - tổ chức chuyên nghiên cứu về gian lận của Mỹ
thì gian lận được chia làm ba loại cơ bản như sau:
- Biển thủ tài sản
- Tham ô
- Lập BCTC gian lận
1.1.3 Các động cơ và cơ hội thực hiện gian lận trên
BCTC
Theo VSA 240 thì các động cơ, cơ hội thực hiện gian lận báo
cáo tài chính được trình bày dưới đây:
a. Sự ổn định tài chính hay khả năng sinh lời bị ảnh hưởng
bởi tình hình kinh tế, ngành nghề kinh doanh hay điều kiện hoạt
động của đơn vị


6
Tình hình tài chính hay mức sinh lời không ổn định của doanh
nghiệp vẫn luôn là nguyên nhân phổ biến nhất khiến doanh nghiệp
phải thực hiện các thao túng trên báo cáo tài chính.
b. Áp lực cao đối với ban giám đốc nhằm đáp ứng các yêu
cầu hoặc kỳ vọng của các bên thứ ba
Thông thường nếu công ty muốn nhận được vốn đầu tư từ các

bên thứ ba thì nhất thiết công ty đó phải có báo cáo tài chính hợp lý
và thể hiện sức khỏe tài chính tốt của công ty. Chính vì lý do trên mà
ban giám đốc dù muốn hay không muốn vẫn luôn có xu hướng tiến
hành thao túng báo cáo tài chính để nhận được sự ủng hộ từ các bên
thứ ba.
c. Các thông tin cho thấy tình hình tài chính cá nhân của
ban giám đốc hoặc hội đồng quản trị bị ảnh hưởng bởi kết quả
hoạt động của doanh nghiệp
Phần lớn các khoản thu nhập của Ban giám đốc và Hội đồng
quản trị (như tiền thưởng, quyền mua chứng khoán và các thỏa thuận
thanh toán theo mức lợi nhuận) là chưa chắc chắn và phụ thuộc vào
việc đạt được các mục tiêu về giá chứng khoán, kết quả kinh doanh,
tình hình tài chính hoặc luồng tiền. Các khoản thu nhập này phụ
thuộc vào việc đạt được các mục tiêu chỉ liên quan đến một số tài
khoản cụ thể hoặc các hoạt động được lựa chọn của đơn vị, mặc dù
nếu xét trên phương diện tổng thể thì các tài khoản hoặc hoạt động
này có thể không trọng yếu đối với đơn vị.
1.1.4 Các phƣơng thức thực hiện gian lận phổ biến trên
BCTC
a. Các phương thức gian lận phổ biến liên quan đến khoản
mục doanh thu
- Khai khống doanh thu
- Thời điểm ghi nhận doanh thu


7
b. Các phương thức gian lận liên quan đến khoản mục chi phí
- Thời gian phân bổ chi phí
- Ghi nhận chi phí không đúng kỳ
- Công bố thông tin không đầy đủ và chính xác

c. Xác định giá tài sản
Vì những mục đích nào đó như liên quan đến nhu cầu vay vốn
ở ngân hàng, đặc biệt là yêu cầu cho vay dựa trên cơ sở tài sản. Sự
gian lận này thường tập trung vào khoản mục công nợ (các khoản
phải thu) và hàng tồn kho.
1.1.5 Tổng quan về trách nhiệm của Kiểm toán viên đối
với gian lận và nhầm lẫn
a. Trách nhiệm của Kiểm toán viên đối với gian lận và nhầm
lẫn theo chuẩn mực kiểm toán quốc tế
Theo ISA số 240, trách nhiệm ngăn ngừa và phát hiện gian lận
trước hết thuộc về Ban quản trị và Ban giám đốc của đơn vị khách
hàng được kiểm toán. KTV chỉ phải quan tâm đến những gian lận dẫn
đến sai sót trọng yếu trong BCTC. Để đạt sự hợp lý này đòi hỏi KTV
phải luôn duy trì thái độ hoài nghi nghề nghiệp trong suốt quá trình
kiểm toán, phải sử dụng xét đoán chuyên môn để đánh giá xem bằng
chứng kiểm toán đã đầy đủ, phù hợp với mục đích kiểm toán chưa.
b. Các thủ tục phát hiện gian lận được quy định trong các
chuẩn mực quốc tế có liên quan
Giai đoạn chuẩn bị kiểm toán
- Thu thập, tổng hợp thông tin về doanh nghiệp khách hàng
kiểm toán
- Xác định và đánh giá các yếu tố dẫn đến rủi ro có sai sót
trọng yếu do gian lận.
Giai đoạn thực hiện kiểm toán
Theo ISA 500, KTV phải thu thập đầy đủ các bằng chứng


8
kiểm toán thích hợp làm cơ sở cho việc ra ý kiến đối với BCTC của
doanh nghiệp được kiểm toán. Sau khi đã thu thập bằng chứng kiểm

toán, KTV phải đánh giá xem liệu những bằng chứng này đã thích
hợp và đáng tin cậy chưa.
Giai đoạn hoàn thành kiểm toán
KTV sẽ tổng hợp lại những vấn đề về phát hiện rủi ro có gian
lận trong quá trình chuẩn bị kiểm toán, đối chiếu lại với những bằng
chứng đã thu thập được trong quá trình kiểm toán. Ngoài ra, KTV
cần xem xét lại những vấn đề đã được phát hiện trong giai đoạn thực
hiện kiểm toán mà ở bước chuẩn bị kiểm toán chưa phát hiện ra.
1.2 CÁC LÝ THUYẾT NỀN TẢNG GIẢI THÍCH CHO HÀNH
VI GIAN LẬN TRÊN BCTC
1.2.1 Lý thuyết giải thích hành vi gian lận
Hành vi gian lận có thể được giải thích bởi lý thuyết ủy nhiệm
của Jensen - Meckling (1976) và lý thuyết các đối tượng có liên quan
của Freeman (1984).
a. Lý thuyết ủy nhiệm của Jensen và Meckling (1976)
Lý thuyết ủy nhiệm đề cập đến mối quan hệ giữa một bên là
người sở hữu vốn của doanh nghiệp và một bên khác là người điều
hành - người đại diện thực hiện các quyết định của doanh nghiệp.
Theo Jensen và Meckling (1976) chính sự phân định giữa quyền sở
hữu và quyền điều hành doanh nghiệp đã làm nảy sinh những nguy
cơ khiến cho hiệu quả hoạt động không ở mức tối ưu, gây thiệt hại
cho các nhà đầu tư.
b. Lý thuyết các đối tượng có liên quan của Freeman
(1984)
Theo Freeman (1984) các đối tượng có liên quan là “bất kỳ
nhóm hoặc cá nhân nào có thể ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng bởi việc


9
đạt mục tiêu của tổ chức”. Lý thuyết này cho thấy rằng góp phần vào

sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp không chỉ thông qua mối
quan hệ giữa chủ sở hữu và người điều hành, mà còn mối quan hệ
giữa chính doanh nghiệp với các nhóm đối tượng khác nhau bao gồm
nhân viên, nhà cung cấp, khách hàng, cơ quan chính phủ, các nhóm
chính trị, các hiệp hội thương mại và tổ chức công đoàn.
1.2.2 Lý thuyết nghiên cứu hành vi gian lận
a. Lý thuyết về phân loại xã hội của Edwin H. Sutherland
(1883- 1950)
Edwin H. Sutherland là một trong những nhà tội phạm học, xã
hội học nổi tiếng của Mỹ trong thế kỷ XX. Ông cũng chính là cha đẻ
của thuật ngữ “white-collar”, một thuật ngữ khá thông dụng ngày nay
khi muốn ám chỉ đến những hành vi gian lận được thực hiện bởi
những nhà quản lý có vị trí cao trong doanh nghiệp. Edwin H.
Sutherland được coi là ông tổ trong việc nghiên cứu về gian lận của
nhà quản lý, không chỉ bởi vì ông là người tiên phong mà còn bởi vì
những công trình nghiên cứu vô cùng sâu sắc của ông về lĩnh vực này.
b. Lý thuyết về tam giác gian lận của Donald R. Cressey
(1919- 1987)
Lý thuyết này do Donald R. Cressey - nhà nghiên cứu về tội
phạm vào những năm 40 của thế kỷ 20. Theo Cressey gian lận
thường phát sinh khi hội tụ ba điều kiện: Áp lực/động cơ, cơ hội, thái
độ/cá tính.
c. Lý thuyết về bàn cân gian lận của D. W. Steven Albrecht
Albrecht là nhà tội phạm học làm việc tại trường đại học
Brigham Young. Ông cùng các cộng sự đã thiết lập các biến số liên
quan đến gian lận và xây dựng danh sách 50 dấu hiệu báo động đỏ
(red flags) về gian lận. Dựa vào kết quả này, Albrecht đã xây dựng
mô hình nổi tiếng-mô hình bàn cân gian lận gồm ba nhân tố: Hoàn

10
cảnh tạo ra áp lực, nắm bắt cơ hội và tính trung thực cá nhân.
1.3 CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ SAI SÓT TRÊN BCTC
1.3.1 Mô hình P – score
Mô hình P-score được Igor Pustylnick (2011) phát triển bổ
sung dựa trên công thức mô hình Z-score. Mô hình P-score có công
thức tính tương tự như Z-score nhưng thay vì sử dụng thu nhập thuần
và vốn lưu động, Igor Pustylnick (2011) đã sử dụng doanh thu và
vốn chủ sở hữu. Từ những kết quả nghiên cứu thực tế vào năm 1998
là hơn 50% các trường hợp gian lận dựa trên thời điểm ghi nhận
doanh thu và gian lận tài sản, Igor Pustylnick (2011) đã linh động
thay đổi những chỉ số trong mô hình Zscore để tăng hiệu quả phát
hiện gian lận thông tin trên BCTC.
1.3.2 Mô hình F-score
Mô hình F-score được phát triển bởi Dechow và các cộng sự
(2012) là công cụ giúp phát hiện gian lận BCTC hiệu quả. Dechow
và các cộng sự (2012) đã tiến hành khảo sát 2,191 BCTC của các
doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn từ 1982 đến 2005, kết quả có
680 doanh nghiệp là số mẫu nghi ngờ có sai sót ở BCTC quý và
BCTC năm. Mô hình dự báo ban đầu của Dechow và các cộng sự
(2012) gồm bảy biến giải thích như sau:
MISSTATEMENT = -7,893 + 0,790 RSST + 2,518 CHREC
+ 1,191 CHINV + 1,979 SOFTASSETS + 0,171 CHCASHSALES –
0,932 CHROA + 0,129 ISSUE + ε.
Kết quả thực nghiệm cho thấy công cụ F-score đã phân loại
các doanh nghiệp có sai sót và không sai sót với tỷ lệ chính xác hơn
60%. Có thể nói rằng, mô hình F-score là một công cụ khá hữu ích
trong việc dự báo rủi ro thông tin trên BCTC có sai sót.

11
CHƢƠNG 2
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.1 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
2.1.1 Mô hình nghiên cứu
Như đã giới thiệu sơ lược về nghiên cứu này ở Chương 1 bài
luận văn sẽ chỉ đi sâu vào tìm hiểu và phân tích mô hình như sau:
MISSTATEMENT = -7,893 + 0,790 RSST + 2,518 CHREC +
1,191 CHINV + 1,979 SOFTASSETS + 0,171 CHCASHSALES –
0,932 CHROA + 0,129 ISSUE + ε.
2.1.2 Giả thuyết nghiên cứu
a. Các khoản kế toán dồn tích và khả năng có gian lận trên
BCTC
Theo kết quả nghiên cứu của Benish (1997) đã chứng minh
rằng tổng các khoản kế toán dồn tích chia cho tổng tài sản là hữu ích
trong việc xác định các doanh nghiệp có hành vi vi phạm GAAP và
đặc biệt là cho các doanh nghiệp đang tích cực sử dụng các khoản
trích trước để điều chỉnh lợi nhuận. Tương tự như Benish (1997),
nghiên cứu của Francis và Krishnan (1999) đã chỉ ra rằng việc phân
tích các phương pháp dồn tích sẽ giúp cung cấp cái nhìn toàn diện,
sâu sắc về hành vi hợp lý hóa BCTC của các nhà quản trị. Điều này
cho thấy rằng các khoản kế toán dồn tích thật sự có mối liên hệ với
hành vi sai sót trên BCTC.
H1: Các khoản kế toán dồn tích tăng thì làm tăng khả năng
BCTC có sai sót.
b. Thay đổi khoản phải thu trên trung bình tổng tài sản và
thay đổi hàng tồn kho trên trung bình tổng tài sản và khả năng có
gian lận trên BCTC
Ngoài việc sử dụng biến RSST - acc để đo lường chất lượng
các khoản kế toán dồn tích, Dechow và các cộng sự (2012) còn dựa

12
vào hai khoản mục nợ phải thu và hàng tồn kho để đánh giá chất
lượng các khoản kế toán dồn tích. Những nghiên cứu trước đây đã
kết luận rằng các khoản dồn tích dựa trên những ước tính chủ quan
liên quan đến hai khoản mục này được nhà quản lý sử dụng nhiều để
tác động đến BCTC.
H2: Thay đổi hàng tồn kho trên trung bình tổng tài sản tăng
có thể làm tăng khả năng BCTC có sai sót.
H3: Thay đổi khoản phải thu trên trung bình tổng tài sản tăng
có thể làm tăng khả năng BCTC có sai sót.
c. Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản trung bình và khả năng
có gian lận trên BCTC
Nghiên cứu của Barton và Simko (2002) đã cung cấp bằng
chứng để kết luận rằng những doanh nghiệp có tài sản hoạt động
thuần cao thì nhà quản lý sẽ càng có nhiều thủ thuật kế toán để thực
hiện những điều chỉnh lợi nhuận trong ngắn hạn. Sự sụp đổ của
Worlcom có liên quan đến hàng tỷ USD chi phí hoạt động vốn hóa
vào PP&E là minh chứng cho điều này. Ngoài ra, việc lựa chọn
phương pháp khấu hao một cách chủ quan cũng sẽ tác động đến
những khoản chi phí trích trước có liên quan.
H4: Tài sản có tính thanh khoản trung bình chiếm tỷ lệ càng
cao trong toàn bộ tổng tài sản thì làm tăng khả năng BCTC có sai sót.
d. Sự thay đổi trong doanh thu bằng tiền và khả năng có
gian lận trên BCTC
Theo Dechow và các cộng sự (2012) thì sự gia tăng trong dòng
doanh thu bằng tiền mặt chính là dấu hiệu cho thấy sự gia tăng hành
vi gây ra sai sót trên BCTC.
H5: Thay đổi trong doanh thu bán hàng bằng tiền mặt tăng thì

làm tăng khả năng BCTC có sai sót.


13
e. Sự thay đổi Tỷ suất sinh lời trên tài sản và khả năng có
gian lận trên BCTC
Tỷ suất sinh lời trên tài sản là một chỉ tiêu được dùng để đo
lường hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp. Hay nói cách khác
thì ROA sẽ giúp cho nhà đầu tư biết được khoản lãi mà mình sẽ nhận
được từ lượng vốn đầu tư hay lượng tài sản.
H6: Thay đổi tỷ suất sinh lời trên tài sản tăng thì làm giảm
khả năng BCTC có sai sót.
f. Phát hành thêm cổ phiếu và khả năng có gian lận trên
BCTC
Phát hành thêm cổ phiếu là một trong những hình thức tài trợ
vốn cho các doanh nghiệp. Nghiên cứu của Dechow và các công sự
(2012) sử dụng biến phát hành thêm cổ phiếu để dự báo hành vi sai
sót trên BCTC. Biến định danh ISSUE có giá trị 1 nếu doanh nghiệp
có phát hành cổ phiếu trong năm, ngược lại có giá trị 0.
H7: Khả năng BCTC có sai sót cao hơn nếu doanh nghiệp có
phát hành cổ phiếu bổ sung trong kỳ kế toán.
2.2 ĐO LƢỜNG CÁC BIẾN CỦA MÔ HÌNH
2.2.1 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc được xem xét cho khả năng BCTC có sai sót là
MISSTATEMENT. MISSTATEMENT là biến định danh, giá trị của
biến MISSTATEMENT được xác định riêng cho hai nhóm như sau:
- Các mẫu có sai sót:
Là những doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm
toán lớn hơn hoặc bằng 10%, biến MISSTATEMENT có giá trị là 1.
- Các mẫu không có sai sót:

Là chính những doanh nghiệp ở trên nhưng ở những năm
chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán nhỏ, biến
MISSTATEMENT có giá trị là 0.


14
2.2.2 Các biến độc lập
Việc đo lường các biến độc lập được tóm tắt lại như Bảng 2.1
Bảng 2.1. Bảng tóm tắt các biến độc lập
Mã biến

Tên biến

Dấu
kỳ
vọng

Đo lƣờng biến

Bài nghiên cứu sử
dụng

Các biến liên quan đến chất lượng các khoản dồn tích (Accruals quality)

RSST

CHREC

CHINV

SOFTA
SSETS

Các khoản
kế toán dồn
tích RSST

Thay đổi
khoản phải
thu
trên
trung bình
tổng tài sản

Thay đổi
hàng tồn
kho
trên
trung bình
tổng tài sản

Tỷ lệ tài
sản có tính
thanh
khoản trung
bình trên
tổng tài sản

+

+

+

+

(Thay đổi trong vốn
lưu động thuần +
Thay đổi trong tài
sản hoạt động dài
hạn thuần + Thay
đổi trong tài sản tài
chính thuần)/ Trung
bình tổng tài sản

Thay đổi khoản phải
thu / Trung bình
tổng tài sản

Thay đổi hàng tồn
kho / Trung bình
tổng tài sản

(Tổng tài sản – Tài
sản dài hạn hữu hình
– Tiền và các khoản
tương đương tiền) /
Tổng tài sản

- Benish (1997 và

1999).
Francis
&
Krishnan (1999).
- Dechow. et al.
(1996).
Loebecke. et
(1989).
- Feroz. et
(1991).
- Persons (1995).
Summers
Sweeney
(1998).
Loebecke. et
(1989).
- Feroz. et
(1991).
- Persons (1995).
Summers
Sweeney
(1998).

al.
al.

&

al.
al.

&

- Persons (1995).
Barton
&
Simko(2002).


15

Mã biến

Tên biến

Dấu
kỳ
vọng

Đo lƣờng biến

Bài nghiên cứu sử
dụng

Các biến liên quan đến hiệu quả tài chính kinh doanh (Performance
variables)
CHCAS
HSA
LES

Thay đổi
trong
doanh thu
bằng tiền

CHROA

Sự thay đổi
tỷ suất sinh
lời

+

[(Doanh thu t– Nợ
phải thu t)/ Doanh
thu t]- [(Doanh thu t1– Nợ phải thu t-1)/
Doanh thu t-1]

- Dechow. et al.
(2012).

-

(LN sau thuế t/
Trung bình tổng tài
sản t)- (LN sau thuế
t-1/ Trung bình tổng
tài sản t-1)

-Summers

&
Sweeney
(1998).
- Skousen. et al.
(2009).

Biến liên quan đến thị trường chứng khoán (Maket-related incentives)
Phát hành
cổ
phiếu
trong năm

ISSUE

+

Có giá trị 1 nếu
doanh nghiệp có
phát hành cổ phiếu
trong năm, ngược lại
có giá trị 0.

- Dechow. et al.
(1996).

2.3 CHỌN MẪU NGHIÊN CỨU VÀ PHƢƠNG PHÁP PHÂN
TÍCH
2.3.1 Chọn mẫu nghiên cứu
Dữ liệu sử dụng trong bài luận văn bao gồm hai nhóm: Nhóm
mẫu có sai sót và nhóm mẫu không có sai sót, cụ thể như sau:

- Mẫu có sai sót là mẫu có chênh lệch lợi nhuận trước và sau
kiểm toán là 10%.
- Mẫu không có sai sót là chính các doanh nghiệp này ở năm
có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán là 10%.
Số liệu tài chính liên quan đến mẫu nghiên cứu được thu thập
từ BCTC của các doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu được niêm yết


16
trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm
2013 đến 2016. Dữ liệu được cung cấp từ website Cafef.vn của
Doanh nghiệp cổ phần truyền thông Việt Nam (VCCorp) và phần
mềm

Stoxpro

3.5

được

cung

cấp

bởi

Stoxplus

(). Bài luận văn thu thập tất cả là 240 mẫu
quan sát tương ứng với 60 doanh nghiệp nghiên cứu trong 4 năm

(13/73 doanh nghiệp không đủ dữ liệu trong 4 năm).
2.3.2 Phƣơng pháp phân tích
Dựa vào các biến ảnh hưởng đến sai sót BCTC đã được nêu
trên, mô hình hồi quy được thiết lập như sau:
MISSTATEMENT = 0 + 1 RSST + 2 CHREC + 3 CHINV
+ 4 SOFTASSETS + 5 CHCASHSALES + 6 CHROA + 7 ISSUE
+ ε.


17
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH
NGHIÊN CỨU
3.1.1 Mô tả các yếu tố độc lập trong mô hình nghiên
cứu
Kết qủa thống kê mô tả các biến trong mô hình giai đoạn từ
2013 đến 2016 được thể hiện ở Bảng 3.1.
Bảng 3.1. Thống kê mô tả các yếu tố trong mô hình nghiên cứu
Descriptive Statistics
Chỉ tiêu
thống kê

N

Minimu

Maximu

m

m

Mean

Std.
Deviation

RSST

240

-.8414

1.5202 .032308

.2641250

CHREC

240

-.2330

.8075 .030987

.1138788

CHINV

240

-.2632

.9293 .028515

.1224053

240

-.9737

.9986 .619832

.2537183

240

-1.6923

1.9570 .034217

.3546901

240

-.2405

.6007 .010817

.0831172

SOFTASS
ETS
CHCASHS
ALES
CHROA
Valid N
(listwise)

240
(Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập từ phần mềm SPSS 20.0)

3.1.2 Mức độ sai sót của các doanh nghiệp trong ngành vật
liệu có niêm yết trên sàn chứng khoán
Từ kết quả thống kê số lượng mẫu có sai sót chiếm tỉ lệ 40%
(96/240 mẫu), số lượng mẫu không có sai sót là 144 mẫu chiếm 60%.


18
3.2 KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA CÁC YẾU TỐ
TRONG MÔ HÌNH
Trước khi phân tích kết quả kiểm định, cần xem xét tính phân
phối chuẩn của dữ liệu vì dữ liệu phân phối càng chuẩn thì việc phân
tích, nhận định có độ tin cậy càng cao. Phân phối dữ liệu của các
biến là bình thường khi sự phân bố dữ liệu mẫu tương ứng với phân
phối chuẩn, Hair và cộng sự, (1995). Phân phối chuẩn còn được gọi
là đường cong chuông (bell curve) vì đồ thị mật độ xác suất có hình
chuông.
Theo Wienbach và Grinell biểu đồ là một công cụ hữu ích để

quan sát tần số của một giá trị cho một biến nhất định. Phân phối
chuẩn là một trong những giả định của các dữ liệu cho mô hình hồi
qui, trong một mô hình hồi qui đa biến, đặc biệt là các biến dự đoán
nên được phân bổ bình thường, Hair và cộng sự, (1995).
Dựa trên kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0 thì hầu hết
biểu đồ phân phối chuẩn của các biến có dạng hình chuông rõ ràng
và dữ liệu đạt phân phối chuẩn
3.3 PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN SỐ
TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
Dựa vào kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0 cho thấy
các biến độc lập trong mô hình đều có mối quan hệ với biến phụ
thuộc MISSTEMENT do có hệ số Person khác 0 và giá trị Sig>0.05.
Trong đó các biến RSST , CHREC, CHINV, SOFTASSETS,
CHCASHSALES, ISSUE tương quan dương (hệ số P>0), biến
CHROA tương quan âm (hệ số P<0).
Qua phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập,
thấy rằng hệ số tương quan giữa các biến ở mức thấp nên chưa tìm
thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.


19
3.4 KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT GIỮA 2 NHÓM DOANH
NGHIỆP CÓ SAI SÓT VÀ KHÔNG CÓ SAI SÓT
3.4.1 Kiểm định Independent Sample t-test
Dựa vào kết quả kiểm định Independent Sample t-test cho thấy
các biến CHREC, CHINV, CHCASHSALES, ISSUE có giá trị Sig
(Levene’s Test) <0.05 nên có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Nghĩa là có sự khác biệt trong trung bình tổng thể giữa 2 nhóm có sai
sót và không có sai sót ở các biến số này.
Các biến SOFTASSETS, CHROA có giá trị Sig (Levene’s

Test) >0.05 nên không có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Nghĩa là
không có sự khác biệt trong trung bình tổng thể giữa 2 nhóm có sai
sót và không có sai sót ở các biến số này.
3.4.2 Kiểm định Wilcoxon – Mann – Whiteney
Dựa vào kết quả kiểm định Wilcoxon cho thấy các biến RSST,
CHREC, SOFTASSETS, CHCASHSALES, ISSUE đều có giá trị
Sig<0.05, nên có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận giả thuyết H1. Nghĩa
là có sự khác biệt trong phân phối ở 2 nhóm có sai sót và không có
sai sót ở các chỉ tiêu trên. Riêng biến CHROA có giá trị Sig =
0.065>0.05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt về phân phối ở
2 nhóm có sai sót và không có sai sót ở sự thay đổi trong tỷ suất sinh
lời. Nhận định này có độ tin cậy 95%.
3.5 PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
3.5.1 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
Từ kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0 cho thấy độ phù
hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0.000 nên ta bác bỏ H0.
Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô
hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.


20
3.5.2 Độ phù hợp của mô hình hồi quy
Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary Logistic
được dựa trên chỉ tiêu -2LL. Khi -2LL càng nhỏ thì mô hình càng
phù hợp và khi -2LL bằng 0 thì mô hình có một độ phù hợp hoàn
hảo.
Từ kết quả phân tích từ phần mềm SPSS 20.0 cho thấy giá trị
của -2LL = 206.112 không cao, hệ số Nagelkerke R Square =0.521 như
vậy mô hình hồi quy có độ phù hợp khá tốt.
3.5.3 Phân tích dự báo của mô hình

Dựa trên kết quả từ phần mềm SPSS 20.0 cho thấy tỷ lệ dự
đoán đúng của toàn bộ mô hình là 80%. Mô hình có độ dự đoán đúng
khá cao.
* Mô hình hồi quy
Bảng 3.10. Kiểm định Wald và hệ số hồi quy
Variables in the Equation
B

1

Wald

df

Sig.

Exp(B)

RSST

4.226 1.455

8.442

1

.004

CHREC

6.793 2.719

6.244

1

.012 891.752

CHINV

4.557 1.907

5.711

1

.017

95.260

3.324

.918 13.117

1

.000

27.766

1.804

.595

9.180

1

.002

6.075

-6.349 3.030

4.390

1

.036

.002

1.290

.380 11.538

1

.001

3.633

-3.445

.663 26.964

1

.000

.032

Step SOFTASSETS
a

S.E.

CHCASHSALES
CHROA
ISSUE
Constant

68.477

a. Variable(s) entered on step 1: RSST, CHREC, CHINV, SOFTASSETS,
CHCASHSALES, CHROA, ISSUE.

(Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập từ phần mềm SPSS 20.0)

21
Dựa vào kết quả phân tích ở Bảng 3.10 cho thấy các hệ số
hồi quy của các biến này có ý nghĩa và được sử dụng tốt trong mô
hình. Từ các hệ số hồi quy này ta viết được phương trình:
MISSTEMENT=

-3.445+4.226*RSST

+

6.793*CHREC+

4.557*CHINV + 3.324*SOFTASSETS + 1.804*CHCASHSALES
– 6.349* CHROA + 1.290 ISSUE
Từ các hệ số hồi quy trên cho thấy các yếu tố đều ảnh hưởng
dương đến mức độ sai sót, riêng chỉ có CHROA ảnh hưởng âm. Dựa
vào độ lớn của hệ số hồi quy có thể thấy các biến số CHREC,
CHINV, RSST, CHROA, SOFTASSTS đều có ảnh hưởng lớn đến
mức độ sai sót. Các biến CHREC, CHINV, RSST, SOFTASSTS
càng lớn thì mức sai sót càng lớn và ngược lại. Biến CHROA càng
nhỏ thì càng sai sót và ngược lại.


22
CHƢƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.1 KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho các kết quả cơ bản sau:
- Mối tương quan giữa biến RSST và mức độ sai sót là tương
quan dương, giá trị sig. của beta<0.05. Điều này cũng tương đồng

với giả thuyết của tác giả. Mối tương quan này cũng thể hiện trong
các nghiên cứu của các tác giả như Benish (1997 và 1999), Dechow.
et al. (1996), Francis & Krishnan (1999).
- Mối tương quan giữa biến CHREC và mức độ sai sót là
tương quan dương. Điều này là trùng với kết quả giả thuyết H2. Kết
quả này cũng thể hiện ở các nghiên cứu trước đó.
- Mối tương quan giữa CHINV và mức độ sai sót là tương
quan dương. Nghiên cứu thực nghiệm trùng với giả thuyết H3 mà
luận văn xây dựng. Kết quả này cũng trùng với các nghiên cứu của
các tác giả: Loebecke. et al. (1989), Feroz. et al. (1991), Persons
(1995), Summers & Sweeney (1998).
- Mối tương quan giữa biến SOFTASSETS với sự sai sót trong
BCTC của các doanh nghiệp là tương quan dương. Điều này cũng tương
đồng với giả thuyết đưa ra. Kết quả này trùng với công trình nghiên cứu
của tác giả Barton & Simko(2002), và tác giả Persons (1995).
- Mối tương quan giữa biến CHCASHSALES với sự sai sót
trong BCTC của các doanh nghiệp là tương quan dương. Điều này
cũng tương đồng với giả thuyết đưa ra. Kết quả này cũng tương đồng
với hầu hết các nghiên cứu đi trước.
- Qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy beta của biến
CHROA = 0.065>0.05 (sai số >5%) không thỏa mãn về mặt thống kê
do đó không được tính là có tác động đến mức độ sai sót. Thực tế
qua quan sát biến số này vẫn có ảnh hưởng đến mức độ sai sót nhưng


23
không lớn, mức tương quan là ngược chiều. Kết quả này cũng trùng
với các công trình nghiên cứu trước đó.
- Trong quá trình hoạt động quá trình phát hành của phiếu
(ISSUE) cũng có ảnh hưởng đến khả năng sai sót trong BCTC của

các doanh nghiệp, mặc dù ảnh hưởng không lớn. Mối tương quan
này là dương. Kết quả này cũng trùng với các công trình nghiên cứu
trước đó.
4.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.2.1 Khuyến nghị đối với nhà đầu tƣ
Với kết quả nghiên cứu như đã trình bày ở Chương 3, các nhà
đầu tư nên quan tâm đến thông tin liên quan đến các khoản kế toán
dồn tích, và những yếu tố đại diện cho hiệu quả tài chính của một
doanh nghiệp. Bên cạnh đó, đối với giải trình của các doanh nghiệp có
phát sinh chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán BCTC đã được
công bố. Các nhà đầu tư cần thận trọng trong việc đánh giá tính trung
thực của những thông tin giải trình có liên quan này. Các nhà đầu tư
nên sử dụng thêm chỉ tiêu dòng tiền từ hoạt động kinh doanh thay vì
chỉ quan tâm đến chỉ tiêu lợi nhuận. Các nhà đầu tư nên cập nhật
thường xuyên những thông tin liên quan đến tình hình của doanh
nghiệp như biến động môi trường kinh doanh, hoạt động thị trường
chứng khoán… Từ đó, có thể giúp các nhà đầu tư hiểu được những
động cơ, hay áp lực dẫn đến hành vi gian lận của doanh nghiệp.
4.2.2 Khuyến nghị với các KTV
Trong quá trình thực hiện kiểm toán, KTV cần phải đặc biệt
chú ý đối với những khoản mục mang tính chất ước tính trên BCTC
để nhận diện hành vi gian lận trên BCTC. Với những khoản mục trên
cần có sự tham gia kiểm toán của các KTV có nhiều kinh nghiệm và
trình độ chuyên môn cao, cũng như chương trình kiểm toán cần thiết
kế thêm những thủ tục chi tiết đối với những khoản mục này. Các