Phân tích chỉ số tài chính để phát hiện gian lận, sai sót trong báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

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

TRẦN NGỌC PHÚC

PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH
ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SÓT
TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA
CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.HCM NĂM 2013


BỘ GIÁO DỤC VÀ ÐÀO TẠO
TRUỜNG ÐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

TRẦN NGỌC PHÚC

PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI CHÍNH
ÐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SÓT
TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA
CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN
THỊ TRUỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kế toán
Mã số: 62.34.30.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGUỜI HUỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VIỆT

TP.HCM NĂM 2013


MỤC LỤC
Trang phụ bìa
LỜI CAM ĐOAN
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU ....................................................................................................1
1. Tính cấp thiết của đề tài:......................................................................................1
2. Mục tiêu nghiên cứu:...........................................................................................3
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:.......................................................................4
4. Phương pháp nghiên cứu: ....................................................................................4
5. Khả năng ứng dụng (tính thực tế) của đề tài:........................................................5
6. Kết cấu đề tài:......................................................................................................5
CHƯƠNG I: GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ KHAI PHÁ DỮ
LIỆU TRÊN TỶ SỐ TÀI CHÍNH ........................................................................6
1.1. Gian lận và tỷ số tài chính:.............................................................................6
1.1.1 Các phương pháp gian lận phổ biến: ...............................................................6
1.1.2 Tỷ số tài chính và ý nghĩa: ............................................................................12
1.1.3 Công cụ mới nhằm hoàn thiện quy trình kiểm toán đối với gian lận, sai sót:.15
1.1.4 Xác định tỷ số tài chính phát hiện gian lận sai sót trong BCTC:....................16
1.2. Phân loại lĩnh vực doanh nghiệp niêm yết: .................................................19
1.3. Các công trình nghiên cứu về sử dụng tỷ số tài chính để phát hiện gian
lận sai sót trong BCTC:.......................................................................................22
1.4. Kỹ thuật khai phá dữ liệu: ...........................................................................26

1.4.1. Khai phá dữ liệu (Data mining) là gì? ..........................................................26
1.4.2. Quá trình khai phá dữ liệu:...........................................................................27
1.4.3 Công cụ khai phá dữ liệu: .............................................................................29
1.4.4. Phương pháp khai phá dữ liệu:.....................................................................29
1.4.5. Tóm tắt về khai phá dữ liệu - vai trò và ý nghĩa: ..........................................34
Kết luận chương 1: ................................................................................................ 36


CHƯƠNG II. THỰC TRẠNG GIAN LẬN VÀ PHÂN TÍCH CHỈ SỐ TÀI
CHÍNH ĐỂ ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI
CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM : ........... 37
2.1. Thực trạng gian lận và sai sót trên BCTC tại các công ty niêm yết:.......... 37
2.1.1 Các phương pháp gian lận trên BCTC tại các công ty niêm yết ở Việt Nam
thường gặp: ........................................................................................................... 37
2.1.2 Thực trạng sử dụng chỉ số tài chính/thực hiện thủ tục phân tích trong các
công ty kiểm toán:................................................................................................. 42
2.2. Sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để phát hiện gian lận trong trình bày
báo cáo tài chính: ................................................................................................ 43
2.2.1 Môi trường thực nghiệm:.............................................................................. 43
2.2.1.1 Lựa chọn công cụ hỗ trợ cho khai phá dữ liệu:.......................................... 44
2.2.1.2 Tiền xử lý dữ liệu:...................................................................................... 45
2.2.1.3 Mô hình hóa công việc: ............................................................................. 48
2.2.2 Tính hữu ích khi sử dụng tỷ số tài chính phân tích BCTC gian lận: .............. 49
2.2.2.1 Sử dụng mô hình Bayesian Network: ......................................................... 49
2.2.2.2 Sử dụng mô hình cây quyết định ............................................................... 51
2.2.2.3 Sử dụng mô hình Multilayer Perceptron .................................................... 60
2.2.3 Áp dụng các luật phân lớp tìm được để phân lớp báo cáo tài chính mới:....... 64
Kết luận chương 2:................................................................................................ 67
CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HỮU ÍCH KHI VẬN
DỤNG TỶ SỐ TÀI CHÍNH ĐỂ PHÁT HIỆN GIAN LẬN, SAI SÓT

TRONG BCTC.................................................................................................... 69
3.1. Giải pháp nâng cao tính hữu ích khi vận dụng tỷ số tài chính để phát
hiện gian lận, sai sót trong BCTC:: .................................................................... 69
3.1.1 Tăng cường, bổ sung công cụ cho các thủ tục kiểm toán tiêu chuẩn truyền
thống: ............................................................................................................... 69
3.1.2 Sử dụng hiệu quả nguồn cơ sở dữ liệu ngày càng nhiều để cạnh tranh:.......... 70
3.1.3 Ứng dụng khoa học công nghệ, nâng cao trình độ kiểm toán viên: ................ 72
3.1.4 Khai phá dữ liệu hỗ trợ thêm cho dịch vụ, ngành nghề mới:.......................... 74
3.1.5 Nghiên cứu về khả năng dự báo gian lận:...................................................... 76


3.1.6 Quản trị công ty:............................................................................................ 77
3.1.7 Quản lý chất lượng dịch vụ kiểm toán: ..........................................................78
3.2. Hiệu đính, bổ sung và hướng dẫn chi tiết các chuẩn mực kiểm toán:....... 79
3.2.1 Nâng cao trách nhiệm của kiểm toán viên: .............................................................. 79
3.2.2 Ban hành hướng dẫn chi tiết về thủ tục phân tích: ................................................... 81
3.2.3 Khai thác dữ liệu – sự cần thiết một khung pháp lý:................................................ 84

3.3. Hạn chế và đề xuất nghiên cứu sâu hơn: .....................................................85
3.3.1 Hoàn thiện mẫu dữ liệu: ................................................................................85
3.3.2 Phân tích các biến số (tỷ số tài chính và phi tài chính):..................................87
3.3.3 Sự “vận dụng ngược”: ...................................................................................89
3.3.4 Nâng cao kiến thức phần mềm và lý thuyết về kiểm toán gian lận:................91
KẾT LUẬN..........................................................................................................94
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
Tài liệu tiếng Anh
Phụ lục
Bảng P.1dữ liệu sử dụng mô hình khai phá dữ liệu với Weka trong đề tài ............i
Bảng P.2 Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành công

nghiệp ..................................................................................................................ii
Bảng P.3: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành CNTT........iiv
Bảng P.4: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành DVTD........iv
Bảng P.5: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành HTD............v
Bảng P.6: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành năng
lượng..................................................................................................................vii
Bảng P.7: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành NVL.........viii
Bảng P.8: Kết quả của mô hình học máy cây quyết định J4.8 ngành Y tế ............ix
Kết quả của luật kết hợp......................................................................................xi
Bảng câu hỏi khảo sát......................................................................................xviii
Bảng tổng hợp kết quả khảo sát........................................................................xxii


1

PHẦN 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.
Tầm quan trọng của báo cáo tài chính đối với người quản lý, nhà đầu tư, nhà cung
cấp, ngân hàng hay bất kỳ bên tham gia thị trường vốn nào là quá rõ. Tuy nhiên, một
vấn đề tồn tại từ lâu trên thế giới cũng như Việt Nam, đó là các Báo cáo tài chính
công bố có những gian lận, sai sót, đây là một vấn đề nghiêm trọng của xã hội và
ảnh hưởng lớn tới nền kinh tế. Nhiều trường hợp gian lận báo cáo tài chính đã làm
suy yếu niềm tin vào các thị trường vốn của Việt Nam cũng như thế giới. Đặc biệt là
hàng loạt các công ty hàng đầu trên thế giới bị phá sản hoặc bị đẩy đến bờ vực phá
sản do các bê bối kế toán, gian lận trong công bố thông tin trên Báo cáo tài chính
trong thời gian gần đây như: AIG, BusinessWeek, Lucent, Xerox, Rite Aid, Waste
Management, Micro Strategy, Raytheon, Sunbeam, Enron, Worldcom, Global

Crossing, Adelphia, Qwest, Satyam (Ấn Độ).
Gian lận luôn là một nguy cơ lớn đối với các doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Không có cách nào để dự đoán những người sẽ gian lận. Hơn nữa, vì gian lận là
hành vi cố ý che dấu bởi các thủ thuật thông minh và tinh vi nên nó thường rất khó
phát hiện trong một thời gian. Gian lận làm tiêu tốn rất nhiều chi phí của xã hội.
Theo thống kê của Hiệp hội kiểm tra chứng nhận gian lận (ACFE) trong năm 20092010, các tổ chức mất trung bình 5% doanh thu vì gian lận. Và trong đó gian lận báo
cáo tài chính là loại gian lận chiếm chi phí cao nhất (86,3% trên tổng chi phí của
gian lận trong năm 2010 theo ACFE). Cuộc khảo sát gian lận toàn cầu lần thứ 11 của
Ernst&Young tiến hành cũng trong thời gian này đã phát hiện rằng, về tổng thể, các
gian lận trọng yếu trong 2 năm đã tăng lên 3% (16% trả lời có gian lận năm 2009, số
liệu này của năm 2008 là 13%).


2
Tại Việt Nam, Công ty Bông Bạch Tuyết (BBT), Công ty Cổ phần Dược Viễn
Đông (DVD) có thể không phải là những trường hợp duy nhất thiếu minh bạch dẫn
đến thiệt hại cho nhà đầu tư.
Trong mùa công bố BCTC năm 2011, tính đến đầu tháng 04/2012 thì đã có đến
khoản 8% doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM có sai
lệch với báo cáo kiểm toán. Cùng với tình hình kinh tế khó khăn, khủng hoảng, tình
trạng sai lệch này diễn ra ngày càng đáng quan ngại. Việc phát sinh gian lận trên
Báo cáo tài chính ở những công ty có tầm vóc lớn đã làm phát sinh sự quan tâm
ngày càng nhiều về tính trung thực, hợp lý của Báo cáo tài chính, thậm chí gây nghi
ngờ về chất lượng báo cáo kiểm toán. Nó cũng là thách thức lớn đối với người quản
lý công ty cũng như đối với kiểm toán viên. Do đó, gian lận luôn là chủ đề được
nhiều nhà nghiên cứu và nhiều nghề nghiệp khác nhau quan tâm.
Tính trung thực trong báo cáo tài chính có ý nghĩa đặc biệt quan trọng nên các
nước trên thế giới đều có những động thái tích cực như là ban hành các đạo luật
nhằm thắt chặt công việc của kiểm toán, các luật bảo vệ nhà đầu tư để ngăn chặn
gian lận và sai sót trên báo cáo tài chính (Đạo luật Sarbanes-Oxley).

Kiểm toán được đòi hỏi yêu cầu và nhiệm vụ cao hơn khi mà càng ngày càng có
nhiều bằng chứng cho thấy sổ sách kế toán bị “xào nấu” được áp dụng rộng rãi.
Từ lâu đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới về việc sử dụng chỉ số tài chính để
phát hiện gian lận trên báo cáo tài chính. Thực sự việc này có hữu ích hay không khi
áp dụng vào Việt Nam? Gần đây các nghiên cứu tập trung vào việc kiểm tra sự hữu
dụng của việc thống kê và các thuật toán khác nhau trên máy tính, ví dụ như thống
kê hồi quy và mạng nơ-ron chống giả mạo (artificial neural networks) để tăng cường
phát hiện gian lận BCTC. Các phương pháp này dựa trên nền tảng là chỉ số tài chính.
Chỉ số tài chính vốn dĩ được sử dụng để phân tích vào nhiều khía cạnh khác nhau,
và khá quan trọng (chiếm 33% trong tổng tính điểm xếp hạng tín nhiệm) khi thực
hiện xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Ngân hàng nhà nước, ảnh hưởng rất lớn tới
chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng, quyết định đầu tư của các nhà đầu tư và


3
nhà phân tích chứng khoán, quyết định của doanh nghiệp có nên phá sản sớm để
không gây tác động tiêu cực đến nền kinh tế - đặc biệt là trong điều kiện nền kinh tế
bất ổn (lạm phát và chi phí vay) như hiện nay.
Báo cáo tài chính gian lận có thể khó để phát hiện nhưng không phải là không thể,
vì vậy việc hoàn thiện các tiêu chuẩn để phát hiện gian lận, sai sót trong báo cáo tài
chính là một yêu cầu cấp thiết, đặc biệt là ở các doanh nghiệp niêm yết. Các công ty
kiểm toán của Việt Nam đa phần là các công ty nhỏ, năng lực nhân sự và việc sử
dụng phần mềm có hạn chế. Các nghiên cứu này nếu hữu hiệu để áp dụng trong thị
trường niêm yết ở Việt Nam sẽ giúp ích rất nhiều cho kiểm toán.
Tuy nhiên bản thân người viết nhận thấy việc phân tích trên có nên phụ thuộc quá
nhiều vào các chỉ số này và có còn chính xác không khi mà thời gian gần đây, gian
lận trong báo cáo tài chính ngày càng bị phát hiện nhiều; và ảnh hưởng như thế nào
nếu sử dụng chính những chỉ số này để phát hiện gian lận, sai sót trong các báo cáo
tài chính.
Người viết mong muốn áp dụng các phương pháp đã được thực nghiệm trong các

nghiên cứu trên thế giới vào thị trường Việt Nam – mà tập trung vào các doanh
nghiệp niêm yết – để xem tính hữu ích khi áp dụng, từ đó phát hiện những kinh
nghiệm và bài học cho việc phân tích chỉ số tài chính để phát hiện gian lận, sai sót
trong BCTC nhằm nâng cao hiệu quả của chất lượng Báo cáo kiểm toán.
2. Mục tiêu nghiên cứu:
Trên phương diện nghiên cứu, khai phá dữ liệu và ứng dụng của nó vào lĩnh vực
kinh tế và kiểm toán vẫn còn là một nội dung chưa được quan tâm nhiều. Trong
nghiên cứu này, tác giả tập trung nghiên cứu đánh giá việc ứng dụng khai phá dữ
liệu sử dụng chỉ số tài chính để phát hiện gian lận trong Báo cáo tài chính. Cụ thể
hơn, luận văn sẽ giải quyết các mục tiêu nghiên cứu sau:
1.

Khả năng ứng dụng khai phá dữ liệu trong phát hiện gian lận trong Báo
cáo tài chính.


4
2.

Lựa chọn mô hình, phương pháp khai phá dữ liệu phù hợp trong phát
hiện gian lận Báo cáo tài chính.

3.

Tìm ra nhóm biến (là các tỷ số tài chính)có khả năng khai phá dữ liệu để
phát hiện gian lận sai sót trong báo cáo tài chính trên thị trường chứng
khoán ở Việt Nam.

Giới thiệu, áp dụng và đánh giá việc sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu,
mục đích là từ đó sẽ đóng góp cho các nghiên cứu liên quan đến việc phát hiện quản

lý gian lận bằng cách áp dụng thống kê và mạng trí tuệ nhân tạo dựa trên khai thác
dữ liệu báo cáo tài chính công bố công khai.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu: Các chỉ số tài chính được kiểm toán viên và các nhà
nghiên cứu sử dụng để phát hiện gian lận trong BCTC và các phương pháp khai thác
dữ liệu (Data Mining).
Phạm vi nghiên cứu: mẫu bao gồm các chỉ số tài chính thu được từ 202 BCTC
(nghĩa là Bảng cân đối và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh) của các công ty
niêm yết trên thị trường Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2011. Các công ty này
được phân thành 8 lĩnh vực công nghiệp chủ yếu trong nền kinh tế.
4. Phương pháp nghiên cứu:
+ Câu hỏi nghiên cứu:
Quan điểm và bằng chứng thực nghiệm trong việc ứng dụng khai phá dữ liệu
trong phát hiện gian lận trong Báo cáo tài chính?
Khả năng ứng dụng khai phá dữ liệu trong phát hiện gian lận, sai sót trong BCTC
trneen thị trường chứng khoán Việt Nam?
Tỷ số tài chính nào hữu ích khi dùng để phát hiện gian lận trong BCTC trên thị
trường chứng khoán Việt Nam?
Phân tích, khai phá dữ liệu như thế nào thì hữu hiệu nhất để phát hiện BCTC có
gian lận?
+ Các phương pháp thực hiện:


5
Để giải quyết các nội dung nghiên cứu nêu trên, tác giả đã sử dụng phương pháp
định tính như khảo sát thực tiễn và phỏng vấn trực tiếp các kiểm toán viên hành
nghề, kế toán nhằm đánh giá thực trạng và thu thập thông tin phục vụ nghiên cứu.
Đồng thời tác giả sử dụng phương pháp định lượng dựa trên sử dụng Data mining
với các kỹ thuật khai thác dữ liệu được thử nghiệm ứng dụng để phát hiện gian lận
quản lý: cây quyết định, Neural Networks và Bayesian Belief Networks để có được

những kết quả tài chính các mô hình. Việc triển khai quá trình ứng dụng Data
mining trong phát hiện gian lận trong BCTC trên thị trường chứng khoán Việt Nam
được dựa trên quy trình đề xuất 6 bước của nhà nghiên cứu R Gupta. Ngoài ra quá
trình thử nghiệm Data mining được thực hiện dựa trên phần mềm hỗ trợ xử lý dữ
liệu Weka 3.7.
5. Khả năng ứng dụng (tính thực tế) của đề tài:
Có thể ứng dụng hướng đến việc áp dụng Data mining trong kiểm toán: quá trình
mô hình hóa dữ liệu để phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính bằng thống kê
(statistical), máy học (machine learning), mạng nơ ron (neural network) để suy diễn
về các độ tương quan khi có gian lận trong báo cáo tài chính xảy ra.
Kết quả này là nền tảng để giúp phát triển các công cụ để giúp việc kiểm toán
hiệu quả hơn. Ngoài ra, kết luận của luận văn cũng giúp các nhà nghiên cứu, chính
phủ xây dựng chuẩn mực kiểm toán phù hợp
6. Kết cấu đề tài:
Chương 1: Gian lận Báo cáo tài chính và khai phá dữ liệu trên tỷ số tài chính:
Chương 2: Thực trạng gian lận và sử dụng chỉ số tài chính dùng kỹ thuật khai phá
dữ liệu để phát hiện gian lận trên các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm
yết tại Việt Nam:
Chương 3: Giải pháp nâng cao tính hữu ích khi vận dụng chỉ số tài chính để phát
hiện gian lận, sai sót trong BCTC
Ngoài ra luận văn còn đính kèm thêm một số phụ lục.


6
CHƯƠNG I: GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
TRÊN TỶ SỐ TÀI CHÍNH
1.1. Gian lận và tỷ số tài chính:
Việc yêu cầu tính toán tỷ số tài chính là bắt buộc khi lập Báo cáo tài chính ở Việt
Nam. Một vài nghiên cứu trước đây nói rằng tỷ số này là “vô dụng” trong việc xác
định gian lận báo cáo tài chính [Kathleen et al. (2004)], trong khi một số người thì

nói ngược lại [Spathis (2002), Persons (1995)]. Những xung đột trong nghiên cứu
này cho thấy cuộc tranh luận vẫn còn. Bài viết này nhằm xem xét liệu các tỷ lệ tài
chính hiện nay có thể phát hiện gian lận khi áp dụng vào Việt Nam. Nếu nghiên cứu
xác nhận điều này đúng thì việc sử dụng các tỷ số khuyến cáo trong nghiên cứu này
sẽ có ích cho Kiểm toán viên, Chính phủ và các bên quan tâm khác.
1.1.1 Các phương pháp gian lận phổ biến:
SAS 99 phân loại các sai sót liên quan đến gian lận thành hai loại: một là các
gian lận liên quan đến báo cáo tài chính, hai là các gian lận liên quan đến việc biển
thủ tài sản.
Trong chuẩn mực kiểm toán VN số 240 “ Gian lận và sai sót”, gian lận và sai sót
được định nghĩa trong đoạn 4 như sau : Gian lận là những hành vi cố ý làm sai lệch
thông tin kinh tế, tài chính do một hay nhiều người trong Hội đồng quản trị, BGĐ,
các nhân viên hoặc bên thứ ba thực hiện làm ảnh hưởng đến BCTC. Gian lận có thể
được biểu hiện dưới các hình thức tổng quát sau :
- Xuyên tạc, làm giả chứng từ, tài liệu liên quan đến BCTC
- Sửa đổi chứng từ, tài liệu kế toán làm sai lệch BCTC
- Biển thủ tài sản
- Che dấu hoặc cố ý bỏ sót các thông tin, tài liệu hoặc nghiệp vụ kinh tế làm
sai lệch BCTC
- Ghi chép các nghiệp vụ kinh tế không đúng sự thật
- Cố ý áp dụng sai các chuẩn mực, nguyên tắc, phương pháp và chế độ kế
toán, chính sách tài chính
- Cố ý tính toán sai về số học.


7
Sai sót là những lỗi không cố ý làm ảnh hưởng đến BCTC như:
- Lỗi về tính toán số học hoặc ghi chép sai
- Bỏ sót hoặc hiểu sai, ghi chép sai các khoản mục, các nghiệp vụ kinh tế
- Áp dụng sai các chuẩn mực, nguyên tắc, phương pháp và chế độ kế toán,

chính sách tài chính nhưng không cố ý.
Trong chuẩn mực kế toán VN số 29 về “Thay đổi các chính sách kế toán, ước
tính kế toán và các sai sót”, khái niệm về sai sót được trình bày trong đoạn 22 của
chuẩn mực “sai sót có thể phát sinh từ việc ghi nhận, xác định giá trị, trình bày và
thuyết minh các khoản mục trên BCTC. BCTC được coi là không phù hợp với
chuẩn mực kế toán và chế độ kế toán nếu có các sai sót trọng yếu hoặc các sai sót
không trọng yếu nhưng cố ý trình bày tình hình tài chính, kết quả hoạt động kinh
doanh hay các luồng tiền theo một hướng khác”. Như vậy, sai sót là hành vi vi
phạm không phải do cố ý nhưng có thể gây thiệt hại cho người sử dụng BCTC nếu
đó là sai sót trọng yếu.
Theo chuẩn mực kiểm toán Việt Nam mới (được áp dụng từ ngày 01/01/2013),
việc xem xét rủi ro gian lận trước hết thuộc về trách nhiệm của ban quản trị và ban
giám đốc đơn vị được kiểm toán. Đối với trách nhiệm của kiểm toán viên, kiểm
toán viên phải đạt được sự đảm bảo hợp lý về việc có những sai sót trọng yếu do
gian lận hoặc nhầm lẫn hay không, xét trên phương diện tổng thể.
Với những mục đích khác nhau, không ít các công ty dùng các thủ thuật gian lận
trên báo cáo tài chính. Ví dụ như là để phát hành thêm cổ phiếu mới, để đủ điều
kiện niêm yết cổ phiếu tại Sở Giao dịch/ Trung tâm giao dịch, để thu hút các nhà
đầu tư, để làm cho giá cổ phiếu tăng, nhiều công ty đã “che dấu” những thua lỗ
trong kinh doanh. Để trốn thuế và các khoản phải nộp cho Ngân sách Nhà nước,
một số công ty đã che giấu lợi nhuận.
Vào năm 1996, ACFE đã tiến hành môt cuộc khảo sát trên phạm vi toàn Hoa Kỳ
với mục đích tìm ra nguyên nhân, ảnh hưởng, cách thức thực hiện gian lận. Tổ chức
này đã khảo sát trên 10.000 trường hợp các doanh nghiệp cho là có gian lận. Mặc dù
cuộc khảo sát chưa được hoàn chỉnh nhưng đây là cuộc khảo sát có quy mô lớn nhất


8
từ trước đến nay trong lĩnh vực về gian lận. Căn cứ vào kết quả phân tích, năm 1996
ACFE đã cho ra đời Báo cáo về gian lận và sự lạm dụng trên toàn quốc - “Report to

Nation on Occupational Fraud and Abuse”. Đến cuối năm 2001 đầu năm 2002,
ACFE tiếp tục triển khai một cuộc khảo sát mới với quy mô nhỏ hơn, chỉ tiến hành
trên 663 trường hợp nhưng lại tập trung nghiên cứu các vấn đề như gian lận được
thực hiện như thế nào, và các phương pháp ngăn ngừa gian lận. Sau đó cứ mỗi hai
năm, ACFE tiếp tục khảo sát nghiên cứu và thống kê. Từ báo cáo của ACFE cho
thấy có 3 loại hành vi gian lận là gian lận BCTC (khoảng 10% trở xuống), tham ô
(khoảng 30%) và biển thủ tài sản (xấp xỉ 90%), và mặc dù luôn chiếm tỷ lệ thấp qua
các năm nhưng tổn thất của loại gian lận BCTC gây ra lại lớn nhất. Năm 2010, quy
mô khảo sát của ACFE được mở rộng ra các quốc gia trên toàn thế giới. Thật thú vị,
ở Hoa Kỳ, thiệt hại trung bình cho tất cả ba loại gian lận đáng chú ý đều nhỏ hơn
trong năm 2010 so với năm 2008.
Bảng1.1: Tổng hợp kết quả cuộc nghiên cứu của ACFE từ 2004-2012:
Năm 2004
Loại
gian
lận

Năm 2006

Năm 2008

Năm 2010

Năm 2012

(dữ liệu bao gồm các trường hợp gian lận ở Hoa Kỳ)
%
gian
lận

Thiệt hại
(USD)

%
gian
lận

Thiệt hại
(USD)

%
gian
lận

Thiệt hại
(USD)

%
gian
lận

%
gian
lận

Thiệt hại
(USD)

Thiệt hại
(USD)

Năm
2010
(trên thế
giới)
Thiệt hại
(18 tỷ
USD)

Biển
thủ

92.7%

93.000

91,5%

150.000

88,7%

150.000

86,3%

135.000

86%

120.000

20,7%

Tham ô

30,1%

250.000

30,8%

538.000

26,9%

375.000

32,8%

250.000

33,4%

250.000

11,3%

7,9% 1.000.000

10,6%

2.000.000

10,3%

2.000.000

4,8%

4.100.000

7,6%

1.000.000

68%

Gian
lận trên
BCTC

(Tổng tỷ lệ phần trăm trong bảng xếp hạng này vượt quá 100% vì một số trường
hợp có liên quan đến nhiều hơn một loại gian lận).
Kết quả nghiên cứu về gian lận theo công trình nghiên cứu của ACFE
Có ba loại gian lận như sau:
- Biển thủ tài sản: Xảy ra khi nhân viên biển thủ tài sản của tổ chức (ví dụ điển
hình là biển thủ tiền, đánh cắp hàng tồn kho, gian lận về tiền lương).

9
- Tham ô: Xảy ra khi người quản lý lợi dụng trách nhiệm và quyền hạn của họ
tham ô tài sản của công ty hay hành động trái ngược với các nghĩa vụ họ đã cam kết
với tổ chức để làm lợi cho bản thân hay một bên thứ ba.
- Gian lận trên Báo cáo tài chính: Là trường hợp các thông tin trên Báo cáo tài
chính bị bóp méo, phản ảnh không trung thực tình hình tài chính một cách cố ý
nhằm lừa gạt người sử dụng thông tin.
Kết quả nghiên cứu của ACFE cho thấy, trong các trường hợp khảo sát, gian lận
liên quan đến tài sản tuy chiếm khoảng 90% trường hợp nhưng mức thiệt hại cho
nền kinh tế là thấp nhất. Trong khi đó, các gian lận trên Báo cáo tài chính, tuy
chiếm tỷ lệ thấp nhất nhưng hậu quả gây ra cho nền kinh tế là lớn nhất.

Biểu đồ 1.1: Tổn thất do các gian lận gây ra
Ước tính của 1.843 chuyên gia chống gian lận rằng trung bình mỗi tổ chức mất
5% doanh thu của nó vào gian lận. Tuy nhiên con số này chỉ là ước tính mà không
dựa trên bất kỳ dữ liệu cụ thể hoặc quan sát thực tế, do không có cách nào để tính
toán chính xác thiệt hại của gian lận trên toàn cầu, tuy nhiên ước tính của các
chuyên gia chống gian lận được xem là tốt nhất và tiên phong mà chúng ta có thể tin
cậy.


10

Mức độ gian lận ở loại các tổ chức
Tổ chức phi lợi
nhuận

14.3%
9.6%
18.1%

16.3%

Chính phủ
Công ty niêm
yết

28.4%
32.1%

Doanh nghiệp tư
nhân
0.0%

2008
2010

39.1%
42.1%
10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

Biểu đồ 1.2: Tổn thất do gian lận gây ra phân theo khu vực doanh nghiệp
(Nguồn: ACFE. (2010). Report to the Nation on occupational Fraud & abuse)

Dù công trình nghiên cứu về gian lận của ACFE đã đưa ra những số liệu thống kê
về những thiệt hại của việc gian lận trên Báo cáo tài chính bị phát hiện, tuy nhiên,
họ vẫn cho rằng khó mà xác định được thiệt hại thực sự bởi lẽ không phải tất cả
những gian lận đều bị phát hiện và không phải tất cả các gian lận được phát hiện
đều được báo cáo và không phải tất cả gian lận đã báo cáo đều bị khởi tố theo đúng
pháp luật. Bên cạnh đó, những công trình nghiên cứu trên chỉ thống kê thiệt hại về
kinh tế trực tiếp do gian lận trên Báo cáo tài chính, trong khi còn rất nhiều thiệt hại
vô hình không thể biểu hiện bằng con số cụ thể ví dụ như chi phí kiện tụng, phí bảo
hiểm, sự sụt giảm niềm tin và tác động xấu đến thị trường chứng khoán.
Điều đó càng cho thấy mục tiêu phải phát hiện được gian lận trên báo cáo tài
chính nhanh chóng, đáng tin cậy và với chi phí thấp là rất quan trọng.
Một trong những đóng góp rất lớn của ACFE là việc thống kê các phương pháp
thực hiện gian lận phổ biến trên Báo cáo tài chính. Dưới đây là thống kê các loại
gian lận phổ biến trên BCTC.


11
Biểu đồ 1.3: Các cách thức gian lận trên BCTC theo ACFE:
Gian lận

Tham ô

Biển thủ tài sản

Gian lận trên BCTC

Tài chính

Phi tài chính

Khai khống

Khai thiếu

doanh thu, tài sản

doanh thu, tài sản

Phân công phân
nhiệm

Sai thời khóa

Tài liệu nội bộ

Doanh thu
không có thật

Tài liệu ngoài

Che giấu chi
phí, công nợ
Công bố
không đầy đủ
Đánh giá sai
tài sản

Từ góc độ kế toán, doanh thu, lợi nhuận, hoặc các tài sản thường phóng đại,
trong khi tổn thất, chi phí, hoặc nợ phải trả thường bị bớt đi. Phóng đại doanh thu,

lợi nhuận, hoặc các tài sản nhằm mô tả tài chính công ty mạnh hơn. Giảm bớt tổn
thất, chi phí, và trách nhiệm pháp lý để mô tả sự gia tăng giá trị tài sản và vốn chủ
sở hữu. Giảm bớt doanh thu hoặc phóng đại chi phí chỉ khi các công ty, những
người quản lý muốn giảm nghĩa vụ thuế của họ. Và từ các trường hợp gian lận được
biết thì doanh thu không được công nhận, bao gồm cả doanh thu hư cấu và sự khác
biệt thời gian, chiếm khoảng một nửa trong số tất cả các gian lận báo cáo tài chính.
Mặc dù không có trường hợp gian lận nào là hoàn toàn giống như nhau, nhưng
tựu chung lại sẽ có các loại gian lận nêu trên, từ đó có thể xác định được một phần
các tỷ số tài chính nào cần quan tâm khi phân tích.


12
1.1.2 Tỷ số tài chính và ý nghĩa:
Phân tích tỷ số tài chính là một khái niệm, một kỹ thuật lâu đời như là khái niệm
kế toán.
Phân tích tỷ số tài chính là quá trình tính toán, xác định và trình bày mối quan hệ
của các khoản mục liên quan và các nhóm khoản mục của các báo cáo tài chính.
Phân tích tỷ số tài chính sẽ cung cấp một bản báo cáo tóm tắt và ngắn gọn về tình
hình tài chính của một đơn vị. Tỷ số tài chính có thể cung cấp cho người kế toán các
đầu mối và các triệu chứng của tình trạng tài chính cơ bản. Một tỷ số của một công
ty cho một năm tài chính sẽ có ý nghĩa khi được so sánh với (1) chỉ số năm trước để
kiểm tra xu hướng, (2) với tiêu chuẩn ngành, và (3) là với các công ty cạnh tranh.
Đó là một công cụ cho phép các chủ ngân hàng hoặc người cho vay xem xét các
yếu tố sau của người đi vay (doanh nghiệp) trước khi cho vay nhằm đảm bảo an
toàn và an ninh cho các khoản vay của họ1:
- Xác định tính thanh khoản
- Lợi nhuận
- Khả năng thanh toán
- Ổn định tài chính
- Chất lượng quản lý

Chúng là công cụ quan trọng để phân tích tài chính nhằm thẩm định giá trị thực
sự của doanh nghiệp, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đó trong một khoảng
thời gian và khả năng mà nó phá sản, giải thích của báo cáo tài chính dựa vào mối
liên hệ liên giữa các tỷ số tài chính khác nhau. Đặc biệt trong cơ chế thị trường hiện
nay, PTTC phát triển nhanh chóng do nhiều nguyên nhân: nhu cầu quản lý doanh
nghiệp và tập đoàn tăng lên, sự phát triển của tập đoàn tài chính, các hoạt động về
tái cơ cấu vốn, sự thành lập các tập đoàn quốc gia và đa quốc gia…
Trong các kỹ thuật phân tích tài chính ở Việt Nam hiện nay, kỹ thuật phân tích tỉ
số tài chính được sử dụng nhiều nhất. Tuy không là nguồn thông tin mang tính
quyết định, nhưng vẫn là kỹ thuật phân tích căn bản và quan trọng nhất, kỹ thuật
1

RK Mohanty-Ratio analysic


13
này dựa vào các tỷ số tài chính để đo lường, đánh giá tình hình và hoạt động tài
chính của công ty. Có 2 cách phân loại tỉ số tài chính:
Dựa vào cách thức sử dụng số liệu:
- Tỷ số tài chính xác định từ bảng cân đối kế toán: Tỷ suất đầu tư tổng quát,
Tỷ suất tự tài trợ, Hệ số hao mòn, Hệ số cơ cấu nợ, Tốc độ tăng trưởng vốn, Tỷ
lệ nợ, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu, Tỷ suất nguồn vốn thường xuyên, Tỷ lệ thanh toán
nợ ngắn hạn
- Tỷ số tài chính xác định từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh: Tỷ số chi
trả cổ tức
- Tỷ số tài chính xác định từ cả hai báo cáo vừa nêu.
- Tỷ số tài chính xác định từ báo cáo lưu chuyển tiền tệ: Tỷ số hoạt động , Tỷ
số đầu tư, Tỷ trọng lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh chính
Dựa vào mục tiêu phân tích: khả năng thanh khoản, cơ cấu tài chính (quản lý nợ),
tỉ số hoạt động (quản lý tài sản), hiệu quả sinh lời, Tỷ số tăng trưởng, tỉ số giá thị

trường, Mô hình Dupoint và hệ số rủi ro Z’score.
Từ 1988, Viện kế toán công chứng công Hoa Kỳ (AICPA) đã ban hành Chuẩn
mực kiểm toán SAS số 56 quy định về sử dụng thủ tục phân tích dữ liệu trong quy
trình kiểm toán để phát hiện ra các mối quan hệ bất thường, ví dụ, các giao dịch bất
thường cụ thể hoặc sự kiện, thay đổi kế toán, kinh doanh thay đổi, biến động ngẫu
nhiên, hoặc sai sót trọng yếu. [Đoạn 2].
Năm 2009, Chuẩn mực kiểm toán quốc tế IAS 520 “Thủ tục phân tích” (vừa
được chỉnh sửa) đưa ra hướng dẫn cụ thể sử dụng thủ tục phân tích trong cả ba giai
đoạn của cuộc kiểm toán: lập kế hoạch, kiểm tra, đánh giá tổng thể. AICPA cũng đã
cung cấp ấn phẩm hướng dẫn thực tế và các ví dụ minh họa cho việc áp dụng các
thủ tục phân tích.
Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam ban hành dựa theo hệ thống chuẩn mực quốc tế,
cũng đã ban hành chuẩn mực VAS số 520 (ban hành ngày 29/12/2000 dựa theo IAS
520 cũ), trình bày rõ “quy trình phân tích trong kiểm toán BCTC là việc phân tích
các số liệu, thông tin, các tỷ suất quan trọng, qua đó tìm ra những xu hướng, biến


14
động và tìm ra những mối quan hệ có mâu thuẫn với các thông tin khác hoặc có sự
chênh lệch lớn so với giá trị đã dự kiến”. Trình tự phân tích của KTV trong giai
đoạn làm quen với hoạt động của doanh nghiệp thường bao gồm các động tác sau:
- So sánh số liệu hiện hành với số liệu của kỳ trước;
- So sánh số liệu thực hiện với số liệu kế hoạch hoặc dự đoán;
- So sánh số liệu thực hiện với số định mức (hoặc tiêu chuẩn tối ưu);
- So sánh số liệu thực tế với số bình quân chung hoặc bình quân của ngành.
Như vậy, thủ tục phân tích chỉ sử dụng để đánh giá sự hợp lý chứ không sử dụng
để đánh giá sự chính xác của các chỉ tiêu. Mục đích của việc áp dụng trình tự phân
tích như trên là xác định những hiện tượng bất thường trong hoạt động và trong báo
cáo của doanh nghiệp. Như vậy, nếu như việc xem xét đánh giá tổng quát trước tình
hình tài chính của doanh nghiệp được tổ chức đúng đắn thì sẽ làm giảm độ sai sót

của KTV trong quá trình kiểm toán.
Thủ tục phân tích không những không dừng lại ở việc giúp kiểm toán viên tìm
hiểu tình hình của khách hàng mà còn dùng để phát hiện ra những số liệu có khả
năng bị sai lệch. Thủ tục này giúp tìm kiếm và phát hiện các gian lận sai sót trọng
yếu trong BCTC thông qua việc phân tích các thông tin tài chính và thông tin phi tài
chính.
Ngoài ra, phân tích tài chính cũng đã trở thành một trong các dịch vụ chủ yếu của
KTV và các công ty kiểm toán, dịch vụ này chiếm tỷ trọng ngày càng tăng trong
tổng doanh thu của các công ty kiểm toán và PTTC chính là một trong các công cụ
hỗ trợ đắc lực nhất cho lĩnh vực kiểm toán.
Năm nay (2012), từ kết quả của dự án Clarity, phiên bản hướng dẫn của AICPA
đầy đủ hơn, có kết hợp các chuẩn mực kiểm toán quốc tế mới vào tất cả các nội
dung hướng dẫn, do đó, kiểm toán viên cần phải hiểu rõ về các chuẩn mực kiểm
toán. Nghiên cứu trường hợp minh họa việc sử dụng các thủ tục phân tích trong việc
lập kế hoạch và kiểm tra nội dung, sử dụng phân tích xu hướng, phân tích tỷ lệ,
kiểm tra tính hợp lý, và phân tích hồi quy. Các phụ lục bao gồm một loạt các ví dụ


15
về các tỷ số tài chính và so sánh các chìa khóa quan trọng của các tiêu chuẩn đánh
giá rủi ro. Tuy nhiên phải sau 15/12/2012 thì chuẩn mực mới này mới có hiệu lực.
1.1.3 Công cụ mới để phát hiện gian lận nhằm hoàn thiện quy trình kiểm
toán BCTC:
Khả năng của kiểm toán viên trong việc phát hiện một gian lận phụ thuộc vào các
yếu tố như sự khéo léo của thủ phạm, tần số và mức độ của các thao tác, mức độ
thông đồng, số lượng cá nhân và thâm niên tham gia trong việc gian lận.
Nhân tố chính để phân biệt giữa gian lận và sai sót là sự cố tình hay vô ý. Vì vậy
khả năng xét đoán là yếu tố then chốt trong việc phát hiện các gian lận tiềm ẩn và
các Chuẩn Mực Kiểm toán chung được thừa nhận GAAS (Generally Accepted
Auditing Standards) đưa ra những hướng dẫn cụ thể trong việc phát hiện gian lận.

Trong những năm gần đây, khối lượng và sự phức tạp của các giao dịch kế toán
trong các tổ chức lớn đã tăng lên đáng kể. Để kiểm toán các tổ chức như vậy, kiểm
toán viên phải thường xuyên đối phó với các dữ liệu đồ sộ với cấu trúc dữ liệu khá
phức tạp. Do đó, kiểm toán viên không thể chỉ dựa vào báo cáo hoặc các công cụ
truyền thống trong quá trình kiểm toán. Thay vào đó, các công cụ bổ sung, chẳng
hạn như kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể tự động lấy thông tin từ một số lượng lớn
các dữ liệu để phân tích lại được chứng minh là rất hữu ích trên các nghiên cứu trên
thế giới về khả năng phát hiện gian lận hay ít nhất là phát hiện các sai sót trọng yếu
– là một minh chứng hỗ trợ cho khả năng xét đoán của kiểm toán viên.
Thống kê và phương pháp khai thác dữ liệu đã được áp dụng thành công để phát
hiện những hoạt động như rửa tiền, thương mại điện tử, thẻ tín dụng lừa đảo, gian
lận viễn thông, gian lận bảo hiểm, và xâm nhập máy tính, v.v… Các thuật toán khai
thác dữ liệu cũng đã được nghiên cứu phát triển cho phép để trích xuất những kiến
thức có liên quan từ một số lượng lớn các dữ liệu như báo cáo gian lận tài chính để
phát hiện gian lận báo cáo tài chính. (K. Fanning and K.Cogger, 1998)
Mặc dù áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu trong quá trình kiểm toán là một
lĩnh vực tương đối mới, khai thác dữ liệu đã được chứng minh là hiệu quả về chi phí
trong các ứng dụng liên quan đến kiểm toán như phát hiện gian lận, kế toán điều tra.


16
1.1.4 Những tỷ số tài chính được sử dụng để xác định phát hiện gian lận sai
sót trong BCTC:
Việc chuẩn bị một cơ sở dữ liệu để thực hiện khai phá đóng một vai trò tiên
phong quan trọng. Tuy nhiên vấn đề then chốt là phải xác định được các trường
phân tích – chính là các chỉ số tài chính, nhằm đưa ra kết luận cụ thể và hiệu quả
nhất, làm sáng tỏ khả năng ứng dụng thực tế to lớn đồng thời với những thách thức
đối với kỹ thuật phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu trong bài toán phát hiện gian
lận trên BCTC.
Hội đồng liên hiệp tín dụng Thế Giới (WOCCU) cuối những năm 1980 dựa trên

kinh nghiệm tăng cường và hiện đại hóa lĩnh vực tín dụng đã đề ra PEARLS.
PEARLS là một tập hợp các chỉ tiêu tài chính thường được sử dụng trong phân tích
hoặc các chỉ số tiêu chuẩn hóa thuật ngữ giữa các tổ chức. Tổng cộng, có 44 chỉ tiêu
định lượng tài chính tạo điều kiện thuận lợi cho một phân tích toàn thể các điều kiện
tài chính của bất kỳ tổ chức tài chính nào. Mỗi chỉ số có một tiêu chuẩn bảo đảm an
toàn hoặc mục tiêu liên quan. Ngoại trừ một số chỉ số sử dụng chuyên biệt cho các
tổ chức tài chính, tác giả đã sử dụng một số chỉ số để phân tích.
Theo các nghiên cứu trước đây cho thấy một số tài khoản trên báo cáo tài chính
có nhiều khả năng là đối tượng bị thao túng bởi người quản lý. Những tài khoản
này bao gồm doanh thu, tài khoản phải thu, các tài khoản dự phòng và hàng tồn kho
(Schilit 1993; Green 1991; Loebbecke et al. 1989; Wright and Ashton 1989; Hylas
and Ashton 1982). Bản chất chủ quan của sự đánh giá liên quan đến các tài khoản
này làm khó khăn hơn trong việc kiểm toán.
Các gian lận của hoạt động ghi chép doanh số bán hàng trước khi nó được thu
được có thể hiển thị như là một tài khoản phải thu bổ sung. (Green 1991; Daroca
and Holder 1985) đã thử nghiệm bằng cách so sánh tài khoản và tỷ lệ các khoản
phải thu với doanh thu và (Stice 1991) so sánh các khoản phải thu với tổng tài sản.
Họ thấy có một mối tương quan tự nhiên giữa các khoản phải thu chiếm tỷ lệ cao
tổng tài sản và các khoản phải thu trên doanh thu bán hàng.


17
Persons (1995),

Spellmire et al. (1993), Schilit (1993), Crain (1992), Stice

(1991), và Simunic (1980) cũng cho rằng người quản lý có thể thao tác trên hàng
tồn kho. Công ty có thể có sự không phù hợp trong phân bổ giữa chi phí tương ứng
với doanh thu hàng bán (COGS). Điều này làm tăng tổng lợi nhuận, thu nhập ròng
và củng cố bảng cân đối kế toán. Một loại thao túng khác liên quan đến quá trình

báo cáo hàng tồn kho là ghi hàng tồn kho thấp hơn chi phí hoặc giá cả thị
trường. Công ty có thể chọn không ghi số tiền đúng của hàng tồn kho lỗi thời. Vì
vậy, các nhà nghiên cứu này đã kiểm tra liệu các công ty với Báo cáo tài chính có
gian lận có nhiều khả năng để cho tỷ lệ hàng tồn kho trên tổng tài sản cao lên, ảnh
hưởng đến giá vốn và lợi nhuận. Họ cũng điều tra liệu các công ty phát hành FFS có
thể có tỷ lệ lợi nhuận cao hơn tổng tỷ lệ phần trăm so với nhóm có kiểm soát. Một
khoản mục nữa là cơ cấu nợ cao cũng có thể làm tăng khả năng của FFS, nhất là kể
từ khi thay đổi người quản lý các khoản nợ. Người quản lý có thể thao tác các báo
cáo tài chính theo nhu cầu của họ để đáp ứng giao ước nợ. Điều này cho thấy rằng
mức độ nợ cao có thể làm tăng xác suất của FFS.
Phân tích xu hướng đã thành công trong việc tìm kiếm các bất thường vật chất và
các lỗi (Blocker 1993; Green 1991; McKee 1989; Knechel 1986; Blocher and
Willingham 1985). Kiểm toán viên và các nhà phân tích thường sử dụng một
ngưỡng là một sự thay đổi 10% cho một sự thay đổi vật chất trong tài khoản hoặc tỷ
lệ (Green 1991; Loebbecke and Steinbart 1987; Kinney 1987). K. Fanning and
K.Cogger (1998) ghi nhận biến có khả năng bất thường nếu các tài khoản phải thu
hoặc tổng lợi nhuận của công ty có tỷ lệ phần trăm chênh lệch vượt quá 110% của
giá trị năm trước. Những kết quả này củng cố tầm quan trọng của việc sử dụng tỷ lệ
và phân tích xu hướng như các thủ tục phân tích.
Từ các khoản mục trên có thể thấy các tỷ lệ tài khoản phải thu / doanh thu, tài
khoản phải thu / tổng tài sản, hàng tồn kho / doanh số bán hàng, hàng tồn kho / tổng
tài sản, tài sản ròng nhà máy và thiết bị / tổng tài sản, nợ / vốn chủ sở hữu, nợ phải
thu/ nợ phải trả, doanh thu / tổng tài sản, lợi nhuận/ tổng tài sản có thể là các tỷ lệ
thống kê có ý nghĩa đáng kể. Ngoài ra còn các tỷ số tiềm năng để phát hiện các báo


18
cáo tài chính gian lận như: Tỷ số Dòng tiền từ hoạt động / Tổng nợ, Tỷ số Dòng
tiền từ hoạt động / Tổng nợ dài hạn, Chỉ số xếp hạng tín dụng, 2…
Từ các công trình nghiên cứu trên đây, tác giả sử dụng các tài liệu tham khảo này

để làm cơ sở cho nghiên cứu và phân tích về các phương pháp phát hiện gian lận
trên báo cáo tài chính hay về mối quan hệ của quản trị, kiểm toán viên và gian lận
dựa vào hệ thống tỷ số bao gồm các nhóm tỷ số sau:
Nhóm tỷ số:
KHẢ NĂNG THANH KHOẢN
Tỷ số thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/ Nợ phải trả ngắn hạn)
Tỷ số thanh toán nhanh (Tài sản khả dụng ngắn hạn/ Nợ phải trả ngắn
hạn)
HIỆU SUẤT SỬ DỤNG TÀI SẢN
Tỷ số đầu tư TSCĐ (TSCĐ/ Tổng tài sản)
Tỷ số đầu tư tài chính dài hạn (TS tài chính dài hạn/ Tổng tài sản)
Tỷ số Doanh thu/ Tổng tài sản
Tỷ số Giá vốn / Tổng tài sản

1.
2.

3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.

16.

2

CƠ CẤU VỐN VÀ KHẢ NĂNG LUÂN CHUYỂN VỐN
Tỷ số Tiền mặt/ Tài sản
Tỷ số Nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu
Tỷ số TSCĐ/ Vốn chủ sở hữu
Tỷ số cơ cấu nợ (Nợ phải thu/ Nợ phải trả)
Tỷ số Nợ phải trả/ Tài sản
Tỷ số Nợ dài hạn/ Tài sản
Tỷ số Vốn lưu động/ Tài sản
Tỷ số Tồn kho/ Doanh thu
Tỷ số Tồn kho/ Tổng tài sản
Z'score (1,2xA1+1,4xA2+3,3xA3+0,6xA4+1,0xA5)
A1 (=Vốn lưu động (Tài sản ngắn hạn - Nợ ngắn hạn)/ Tổng tài sản)
A2 (=Lợi nhuận chưa phân phối (lợi nhuận sau thuế)/ Tổng tài sản)
A3 (=EBIT (Lợi nhuận trước lãi vay và thuế)/ Tổng tài sản)
A4 (=(Giá thị trường của cổ phiếu*Slượng CP lưu hành)/ Tổng nợ)

Viết tắt:
CACL
QACL

NFATA
B1
SALTA
B2
CASHTA
DEBTEQ

FAEQ
RECLIB
TDTA
LTDTA
WCTA
INVSAL
INVTA
Z score

Michael J. Cerullo and M. Virginia Cerullo -2006-Using Neural Network Software as a Forensic
Accounting Tool- Information Systems Control Journal, www.isaca.org


19

Nhóm tỷ số:
A5 (=Doanh thu/ Tổng tài sản)
TỶ LỆ LỢI NHUẬN
17. Tỷ số lợi nhuận gộp (=Lợi nhuận gộp/ Doanh thu thuần)

Viết tắt:

COSAL

18. Tỷ số lợi nhuận ròng (=Lợi nhuận ròng/ Doanh thu thuần)
19. Tỷ số Lợi nhuận/ Tài sản cố định

NPSAL
NIFA

20. Tỷ số Lợi nhuận gộp/ Tài sản

GPTA

21. Tỷ số Lợi nhuận/ Tài sản
22. Tỷ số sinh lời trên vốn dài hạn (=Tổng EBIT/ Tổng tài sản – Tổng Nợ
ngắn hạn)
23. Số vòng quay khoản phải thu (=Khoản phải thu/ Doanh thu)
CHỈ TIÊU TĂNG TRƯỞNG
24. Tỷ số tăng trưởng bền vững (=Lợi nhuận giữ lại (lợi nhuận sau thuế cổ tức + LNCPP đầu kỳ)/ Vốn chủ sở hữu)
25. Tỷ số tăng trưởng khoản phải thu (=Khoản phải thu/ Khoản phải thu 2
năm liên tiếp)
26. Tỷ số Tăng trưởng doanh thu (=Doanh thu trung bình kỳ này - Doanh
thu trung bình kỳ trước đã điều chỉnh/ Doanh thu trung bình kỳ trước
đã điều chỉnh)
27. Tỷ số tăng trưởng lợi nhuận (=LNST trung bình kỳ này - LNST trung
bình kỳ trước đã điều chỉnh/ LNST trung bình kỳ trước đã điều chỉnh)

NPTA
ROCE
RECSAL
REINV
RETREND
B3

GMTREND

(Bảng 1.2: Tỷ số tài chính sử dụng để khai phá dữ liệu dùng phần mềm Weka)
Một số tỷ số tài chính trên được chỉ ra là hữu ích khi dùng để phát hiện gian lận
trên BCTC ở các thị trường đã có nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử

dụng lại toàn bộ các tỷ số tài chính trên để xét tính hữu ích trên thị trường niêm yết
tại Việt Nam.
1.2 Phân loại lĩnh vực doanh nghiệp niêm yết:
Theo các nghiên cứu từ thực tiễn trước đây, các ảnh hưởng của nền kinh tế đến
mỗi ngành nghề, lĩnh vực gây những tác động khác nhau. Mỗi lĩnh vực ngành nghề
khác nhau cũng có những đặc điểm riêng, dẫn đến gian lận xảy ra ở mỗi lĩnh vực
ngành nghề cũng khác nhau.
ACFE đánh giá rủi ro và xác định khả năng gian lận xảy ra dựa trên văn hóa
doanh nghiệp và đặc điểm ngành công nghiệp, hai điều này ảnh hưởng đáng kể đến


20
khả năng gian lận xảy ra. Các phương pháp đề xuất không thể đảm bảo phát hiện tất
cả 100% gian lận. Tuy nhiên, nó cung cấp một lợi thế hơn các mô hình nguy cơ
truyền thống vì nó tập trung vào những nguyên nhân cơ bản cho gian lận, nên hỗ trợ
kiểm toán viên trong cả phòng ngừa và phát hiện gian lận bằng cách xác định các
dấu hiệu cảnh báo sớm.
Đối với các ngành nghề khác nhau, các hình thức gian lận báo cáo tài chính
thường gặp cũng khác nhau. Ví dụ như trong ngành ngân hàng thủ thuật hay được
sử dụng là phân loại sai các khoản vay theo mức độ rủi ro nhằm giảm chi phí dự
phòng và tăng thu nhập từ tiền lãi. Thủ thuật thứ hai là không lập hoặc lập dự phòng
không đủ cho các khoản đầu tư chứng khoán, đặc biệt là chứng khoán trên thị
trường tự do và những khoản đầu tư dài hạn vào các công ty. Một thủ thuật nữa là
bán những khoản đầu tư cho các bên liên quan với giá cao hơn giá thị trường nhằm
đạt chỉ tiêu lợi nhuận.
Đối với các công ty sản xuất, gian lận báo cáo tài chính phổ biến là đẩy chi phí
sản xuất vào sản phẩm dở dang nhằm tăng giá trị hàng tồn kho, giảm giá vốn hàng
bán và tăng lợi nhuận; lập dự phòng không đầy đủ đối với hàng hỏng và hàng chậm
luân chuyển; kéo dài thời gian khấu hao của tài sản cố định. Chia tách công ty để
tăng giá trị tài sản thông qua việc đánh giá lại tài sản theo giá trị thị trường cũng là

một cách gian lận.
Đối với doanh nghiệp bán lẻ, hình thức gian lận thường gặp là không lập đủ dự
phòng cho hàng chậm luân chuyển và lỗi thời; không ghi nhận các khoản chiết khấu
được hưởng từ nhà cung cấp; không ghi nhận đủ doanh số bán hàng bằng tiền mặt.3
Hệ thống ngành kinh tế của Việt Nam (Ban hành kèm theo Quyết định số
10/2007/QĐ-TTg ngày 23 tháng 01 năm 2007 của Thủ tướng Chính phủ) phân loại
thành 21 ngành nghề (bao gồm tất cả các ngành kinh tế, hành chính, hoạt động
Đảng, trợ giúp xã hội,…). Theo Hệ thống ngành này: các doanh nghiệp đang niêm
yết trên sàn xếp vào 47 mã ngành cấp 2 và 69 mã ngành cấp 3. Hệ thống mã ngành
cấp 1 cũng dựa trên tiêu chuẩn ngành toàn cầu. Và nhằm mục đích đơn giản, tác giả
3

Lê Minh Thủy - Công ty Tư vấn Tài chính Capstone - Nỗi niềm mùa báo cáo tài chính – nhipcaudautu.com