Mô hình dự báo khả năng gian lận báo cáo tài chính trên cơ sở các chỉ số tài chính của các công ty niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh

Abstract

Gian lận báo cáo tài chính đang có xu hướng ngày càng nên bất cập và nghiêm trọng cho Nhà nước, doanh nghiệp và các nhà đầu tư, có khả năng làm giảm sút sự tin tưởng của thị trường tài chính và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Một phương pháp đơn giản để xác định hành vi gian lận đó là phân tích các chỉ số tài chính. Mục tiêu của luận văn nhằm đánh giá khả năng gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên Sàn Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh. Mẫu nghiên cứu bao gồm 91 công ty có gian lận báo cáo tài chính và không có gian lận báo cáo tài chính trên Sàn HOSE trong năm 2017. Tác giả sử dụng phân tích hồi quy Binary logistic để tìm ra mô hình có khả năng dự báo gian lận báo cáo tài chính tốt nhất. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hồi quy Binary logistic gồm 3 biến chỉ số tài chính là GP/TA, EBT/FA và CL/TA có khả năng đánh giá gian lận báo cáo tài chính với tỷ lệ dự báo đúng cho mẫu gian lận là 83%, cho mẫu không gian lận là 70,5% và cho toàn bộ tổng thể nghiên cứu là 76.9%. Từ kết quả nghiên cứu được, tác giả đưa ra một số gợi ý về chính sách cho các bênsử dụng báo cáo tài chính cho mục đích của họ, ví dụ như cơ quan nhà nước, các công ty kiểm toán, các nhà đầu tư và ban quản trị công ty.