Nhận diện gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - bằng chứng thực nghiệm tại các công ty ngành Hàng tiêu dùng, Bất động sản và Xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE.

Abstract

Nghiên cứu đã dùng dữ liệu BCTC của 35 doanh nghiệp trong ngành Hàng tiêu dùng, 127 công ty trong ngành Bất động sản và Xây dựng trên sàn chứng khoán HOSE để triển khai một mô hình hồi quy gồm các con số tài chính có thể được sử dụng để xác định các báo cáo tài chính gian lận. Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình Beneish với hệ số M-Score để chia ra các công ty có BCTC gian lận và không có BCTC gian lận với kết quả là 20 công ty có dấu hiệu gian lận BCTC và 127 doanh nghiệp không có dấu hiệu gian lận BCTC (bao gồm 15 công ty hủy niêm yết hoặc không có báo cáo kiểm toán cho năm tài chính kết thúc ngày 31 tháng 12 năm 2021). Kết quả xếp loại theo mô hình M-Score sẽ là dữ liệu đầu vào cho nhóm nghiên cứu khi áp dụng mô hình kỹ thuật hồi quy Binary logistic trong việc xây dựng mô hình nhận dạng gian lận BCTC. Kết quả nghiên cứu chỉ ra một số biến có thể hữu ích trong việc phát hiện gian lận BCTC trong giai đoạn nhóm nghiên cứu bao gồm tỷ lệ. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ có duy nhất một biến có thể hữu ích trong việc phát hiện gian lận BCTC đó chính là biến Z-Score (Tỷ lệ phá sản). Mô hình cũng phân loại các công ty có BCTC gian lận với tỷ lệ chính xác là 93,2%. Đây là tỷ lệ cao đối với mô hình phát hiện gian lận BCTC với thành phần mẫu gồm các công ty niêm yết thuộc 2 ngành khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình có thể được sử dụng để kiểm toán viên, nhà đầu tư và nhà quản lý sử dụng trong việc xác định các BCTC gian lận.