B TR PHÂN TÍCH CH ÀI CHÍNH TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH C CÁC DOANH NGHI ÊM Y TRÊN TH CH VI LU S B TRU À ÐÀO T Ð TR PHÂN TÍCH CH ÀI CHÍNH Ð TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH C CÁC DOANH NGHI ÊM Y TH CH Chuyên ngành: K Mã s LU NGU ÊN M Trang ph bìa L DANH M C CÁC KÝ HI U, CH VI T T T DANH M C CÁC B NG BI U M CL C PH N M U 1 Tính c p thi t c tài: M c tiêu nghiên c u: ng ph m vi nghiên c u: .4 u: Kh ng d ng (tính th c t ) c tài: K t c tài: GIAN L N BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ KHAI PHÁ D LI U TRÊN T S TÀI CHÍNH 1.1 Gian l n t s tài chính: n ph bi n: .6 1.1.2 T s tài ý ngh 12 1.1.3 Công c m i nh m hồn thi n quy trình ki i v i gian l n, sai sót:.15 nh t s tài phát hi n gian l n sai sót BCTC: 16 1.2 Phân lo i l c doanh nghi p niêm y t: 19 1.3 Các cơng trình nghiên c u v s d ng t s tài c phát hi n gian l n sai sót BCTC: .22 1.4 K thu t khai phá d li u: 26 1.4.1 Khai phá d li u (Data mining) gì? 26 1.4.2 Quá trình khai phá d li u: 27 1.4.3 Công c khai phá d li u: .29 li u: 29 1.4.5 Tóm t t v khai phá d li u - vai trò ý ngh K t lu 34 36 C TR NG GIAN L N VÀ PHÂN TÍCH CH S TÀI PHÁT HI N GIAN L N TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI CHÍNH C A CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T T I VI T NAM : 37 2.1 Th c tr ng gian l n sai sót BCTC t i cơng ty niêm y t: 37 n BCTC t i công ty niêm y t Vi t Nam ng g p: 37 2.1.2 Th c tr ng s d ng ch s tài chính/th c hi n th t c phân tích cơng ty ki m tốn: 42 2.2 S d ng k thu t khai phá d li phát hi n gian l n trình bày báo cáo tài chính: 43 ng th c nghi m: 43 2.2.1.1 L a ch n công c h tr cho khai phá d li u: 44 2.2.1.2 Ti n x lý d li u: 45 2.2.1.3 Mơ hình hóa cơng vi c: 48 2.2.2 Tính h u ích s d ng t s tài phân tích BCTC gian l n: 49 2.2.2.1 S d ng mơ hình Bayesian Network: 49 2.2.2.2 S d ng mơ hình quy nh 51 2.2.2.3 S d ng mô hình Multilayer Perceptron 60 2.2.3 Áp d ng lu t phân l p tìm K t lu phân l p báo cáo tài m i: 64 67 I PHÁP NÂNG CAO TÍNH H U ÍCH KHI V N D NG T S PHÁT HI N GIAN L N, SAI SÓT TRONG BCTC 69 3.1 Gi i pháp nâng cao tính h u ích v n d ng t s tài phát hi n gian l n, sai sót BCTC:: 69 3.1.1 th ng: ng, b sung công c cho th t c ki m toán tiêu chu n truy n 69 3.1.2 S d ng hi u qu ngu d li u ngày nhi 3.1.3 ng d ng khoa h c cơng ngh , nâng cao trình c nh tranh: 70 ki m toán viên: 72 3.1.4 Khai phá d li u h tr thêm cho d ch v , ngành ngh m i: 74 3.1.5 Nghiên c u v kh báo gian l n: 76 3.1.6 Qu n tr công ty: 77 3.1.7 Qu n lý ch ng d ch v ki m toán: 78 3.2 Hi ng d n chi ti t chu n m c ki m toán: 79 3.2.1 Nâng cao trách nhi m c a ki m toán viên: 79 3.2.2 ng d n chi ti t v th t c phân tích: 81 3.2.3 Khai thác d li u – s c n thi t m t khung pháp lý: 84 3.3 H n ch xu t nghiên c .85 3.3.1 Hoàn thi n m u d li u: 85 3.3.2 Phân tích bi n s (t s tài phi tài chính): 87 3.3.3 S “v n d c”: 89 3.3.4 Nâng cao ki n th c ph n m m lý thuy t v ki m toán gian l n: 91 K T LU N 94 TÀI LI U THAM KH O Tài li u ti ng Vi t Tài li u ti ng Anh Ph l c B ng P.1d li u s d ng mơ hình khai phá d li u v tài i B ng P.2 K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành công nghi p ii B ng P.3: K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành CNTT iiv B ng P.4: K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành DVTD iv B ng P.5: K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành HTD v B ng P.6: K t qu c a mô hình h c máy quy ng vii B ng P.7: K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành NVL .viii B ng P.8: K t qu c a mơ hình h c máy quy nh J4.8 ngành Y t ix K t qu c a lu t k t h p xi B ng câu h i kh o sát xviii B ng t ng h p k t qu kh o sát xxii PH Tính c thi M ài: Báo cáo tài (BCTC) m ho ơng c ì tính minh b àm êm y T c àng hay b v ên tham gia th rõ Tuy nhiên, m ên th cơng b nh , gian l , sai sót, êm tr ãh Nhi suy y ã làm th Vi hàng lo s ên th bê b b ho gian l th ên Báo cáo tài AIG, BusinessWeek, Lucent, Xerox, Rite Aid, Waste Management, Micro Strategy, Raytheon, Sunbeam, Enron, Worldcom, Global Crossing, Adelphia, Qwest, Satyam ( Gian l àm doanh nghi tồn th ì gian l hành vi c thu phát hi Theo th hông minh tinh vi nên Gian l êc Hi ki 2010, t àm tiêu t ãh (ACFE) g bình 5% doanh thu gian l Và ên t Cu Ernst&Young ti ành c gian l li ày c 13%) àn c ày ã phát hi n r ãt gian l cáo tài lo gian l T nh h Trong mùa cơng b ã có kho êm y l Cùng v tr ày di ên S ình hình kinh t ngày Vi Báo cáo tài ên ã làm phát sinh s ngày nhi tài chính, th ng Nó c lý cơng ty c nhi ình thách th ên Do nghiên c , gian l nhi Tính trung th ch quan tâm ài có ý ngh ên ên th nh gian l sai sót báo cáo tài ( Ki nhi to b T òi h ch cho th gian l áp d ên c Vi mà ngày có n G ê thu àm ên c rãi ày có h t vi khác máy tính, ví d -ron ch phát hi Ch áp d ên th ên báo cáo tài Th d kê h nhi s sách k tốn b ã có nhi phát hi yêu c lu Sarbanes-Oxley) ên n ài v ch ài nhi quan tr hi ch àng, quy nhà phân tích ch ên phá s c - b Báo cáo tài gian l v àn thi m phát hi c không th chu ài ki êm y Các công ty công ty nh d ên c vi ày n êm y Tuy nhiên b nhi vi ch q ày có cịn xác khơng mà th l n ên có nên ph ài ngày b – mà t doanh s tài ã nghiên c ên th nghi êm y nghi h th – cho vi phát hi n gian l BCTC nh M nghiên c ên c kinh t ki nghiên c án v ày, tác gi l òn m ên c li ài C nghiên c Kh cáo tài L ình, ph hi ùh ài Tìm nhóm bi n (là t tài chính)có kh phát hi khai phá d ài th khốn Gi , m t s qu lý gian l ê m d ài cơng b ph d li s d khai thác Các ch phát hi gian l ki toán viên nhà BCTC c (Data Mining) Ph (ngh d nghiên c ên c nghiên c rí tu ên c :m àB niêm y bao g báo cáo k ên th t 202 BCTC ch s tài thu qu o Nam t kinh doanh) c ông ty Các công ty ành l + Câu h ên c b phá d phát hi ài chính? Kh trneen th T tài h phát hi BCTC th ? Phân tích, khai phá d gian l ? + h hi nh phát hi BCTC có ên c kh ngh ph th trên, tác gi tr nh ãs pháp ên hành thu th ên c ên s v k th qu phát hi Bayesian Belief Networks nh ài mơ hình Vi mining phát hi trình th ình th ên quy trình li Data mining ng ch nhà nghiên c Data mining d Data R Gupta Ngoài ên ph Weka 3.7 Kh ài: Có th d ki mơ hình hóa d : q trình ài b ê (statistical), máy h v có gian l K ài x ày n hi nghiên c ph ùh K ài: Gian l ài khai phá d ài chính: ài dùng k às d ên t báo cáo tài c y t : v hi Ngồi lu êm ịn ài phát xxii B V ên BCTC c êm y Th Tháng 10-11/2012 ên n toá S g online (https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dHJ6cHVMQlBp RWlrN0sxWW5Ya2ZFOWc6MQ#gid=0) S u thu l 10 phi àk c i Vi Theo anh ch gian l S Công nghi Công ngh in D dùng Hàng tiêu dùng Nguyên v Yt Theo Anh (Ch th 1 % 50% 20% 10% 10% 20% 10% 0% ãh S qu Có Khơng Theo sách cơng ty ki hi cơng ty ki % 80% 20% xxiii S Có Khơng Theo Anh (Ch vì: th S Ki Other 89% ên thi % 11% Th D 67% 0% ên ph Theo sách cơng ty ki tích c ình ki m tốn? S L C Th % 20% 80% ình ki Cơng ty ki ch ài th S ch Phân tích t Phân tích tính h % 70% 90% 50% ên ph Theo sách cơng ty ki ch ài th khơng? S Có Khơng Other % 70% 30% % 90% 10% 0% ên ph xxiv N có, xin vui lịng cho bi Cơng ty có xây d th S Có Khơng ình h ài % 70% 30% Vi à: % 78% 22% 89% S Gi H Nâng cao tính h ên hi a cu ên ph 100% 10 Theo sách cơng ty ki th ài ên lo S B Báo cáo K % 100% 100% 22% 9 11 Khi l ph ào: ài nghi ng S Có Khơng Ch 12 Anh (Ch c S Có Khơng 13 Cơng ty ki nghi ng àng có quy mơ l % 40% 30% 20% ài án không? % 30% 70% êng v ài xxv S Có Khơng 14 M Anh (Ch % 60% 30% ài nghi ng ành ngh inh doanh khác khơng? S Có Khơng 15 Anh/ Ch h c ài hi ình phân tích ch % 70% 20% ã th ình hình tài S Có Khơng Ngồi câu h ên, nh ch ài th m 16 Anh/Ch l ịng cho ý ki ì anh/ch ày? S qu ìm hi ã ã 17 Cơng ty có s ki % 30% 60% ày không h % 50% 30% 20% ên q trình xxvi S Có Khơng 18 N ph 19 N ki có anh ch % 0% 100% 10 ịng cho bi ì? ên khơng theo Anh/(Ch ên khơng? g ty có nên trang b S Có Khơng 20 N ên khơng Anh/(Ch S Không c T Other h òng cho bi õ lý do: % 20% 80% 20% ên ph 100% 21 Theo kinh nghi ên môn c m BCTC thơng qua phân tích? ram có th ình, Anh (Ch ài có th S Cao Trung bình Th 22 Anh (Ch BCTC mà khơng có th ã % 80% 20% % 20% 50% 30% n ên ên ch xxvii S Có Khơng % 100% 0% 10 23 Anh (Ch rãi S Có Khơng ki ên quy % 60% 40% tài th ph S ài ình ki Có ngu Other n ch % 0% 20% 80% 0% B TR PHÂN TÍCH CH ÀI CHÍNH TRONG BÁO CÁO TÀI CHÍNH C CÁC DOANH NGHI ÊM Y TRÊN TH Chuyên ngành: K Mã s 34.30.01 LU KINH T PGS.TS NGUY L Trong su t trình h ng d n, giú u thành g a th y cô, anh ã nh c cs n Tôi xin chân - Ti n ã giú Nguy , , góp ý, s u ki n thu n l i cho su t q trình hồn thành lu Phó giá – - Ti n h – ã giú ài Xin chân thành nh này, thành t i: Phó giá o c t p hồn thành lu óng góp q báu ,h tơi có th n - c lu th y cô h n nh lu này ng ch m lu ã cho tơi L ình nghiên c n trích d b ài K ên nghiên c lu ình nghiên c êng tơi Nh t trung th TR DANH M - ACFE: (Association of Certified Fraud Examiners) Hi gian l Hoa K - AICPA: U - BCTC: Báo cáo tài - DNNY: Doanh nghi êm y - ISA: Chu ài qu - IIA: (The Institute of Internal Auditors) Hi ki chuyên nghi - KTV: ki ên - PTTC: phân tích tài - FFD: (Financial fraud detection) Phát hi - FSF: (Financial statement frauds) nh ài ài - FFS: (Fraud financial statement) Báo cáo tài có gian l - GAAS: (Generally Accepted Auditing Standards): Chu ch - SAS: (Statement on Auditing Standards) Chu - VAS: Chu c Hoa k DANH M B 1.1: T B 1.2: T B 1.3: Phân lo B 2.1: K ình h Bayesian Network (2 trang) 51 B 2.2: K ình h quy 13 B ghiên c ài s Chi ti phá d -2012 ùng ph 19 ành theo ICB GICS 22 52 ành c ình quy 60 14 B 2.10: K 15 B 2.11: K qu ình Multilayer Perceptron 61 ên mơ hình quy 66 DANH M ÌNH V Bi 1.1: T 10 Bi 1.2: T 11 Bi Các cách th Hình 1.1: Khn kh ên BCTC theo ACFE 12 phịng ch Hình 1.2: Khung khái ni hi ài 28 khai thác d phát 35 Hình 2.1 :Giao di 45 Hình 2.2: Tham s 49 Hình 2.3: Tham s Bayesian Network 50 Hình 2.4: Mơ hình quy àn b 56 10 Hình 2.5: Mơ hình quy ành cơng nghi 57 11 Hình 2.6: Mơ hình quy ành cơng ngh 57 12 Hình 2.7: Mơ hình quy ành D 13 Hình 2.8: Mơ hình quy ành Hàng tiêu dùng 58 14 Hình 2.9: Mơ hình quy dùng 58 at 59 15 Hình 2.10: Mơ hình quy ành Ngun v 59 16 Hình 2.11: Mơ hình quy ành Y t 60 TÀI LI Tài li Các chu ki Các chu IAS 520, IAS 315 d ki Vi VAS 520, VAS 315, VAS 330 comay (2007, 8, 19) Ch ài - v khan http://www.saga.vn ình m nhân t báo: Lu Lê Duy Ng àn thi tài nh sai sót t Nam : Lu P.HCM Lý Tr gian l àn thi ên báo cáo tài c Kinh t êm y Nguy àn thi toán báo cáo tài nh sai sót ki cáo tài : Lu Nguy http://bis.net.vn/forums T Phân l http://www.uit.edu.vn/forum/index.php?act=Attach&type=post&id=18714 10 ên (2011) Khai thác d Bài gi 11 Data Mining - Khái ni ò http://elib.dtu.edu.vn/Chuyende/ 12 TS Tr trình nghiên c ên báo cáo tài cơng 13 Báo cáo tài c t http://www.cophieu68.com; http://cafef.vn/ 14 http://vi.wikipedia.org/wiki Tài li 15 ACFE (2008) Report to the Nation on occupational Fraud & abuse 16 ACFE (2010) Report to the Nation on occupational Fraud & abuse 17 Albrecht, C C (2010) Fraud and Forensic Accounting In a Digital Environment 18 Anuj Sharma (2012) A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 39– No.1 19 Bunea-Bontas, Cristina Aurora (2009) Hedge accounting 20 CAQAnti (2010) Deterring and Detecting Financial Reporting Fraud 21 Cogger, K F (1998) Neural network detection of management fraud using published financial data 22 G.Apparao (2009) Financial Statement Fraud Detection by Data Mining 23 Kaminski, Kathleen a; T Sterling Wetzel; Guan, Liming (2004; 19, 1) Can financial ratios detect fraudulent financial reporting? Managerial Auditing Journal; ProQuest Central, pg 15 24 K Fanning and K.Cogger (1998) Neural network detection of management fraud using published financial data IntJ Intelligent Syst Account, Finance Manage 4(2), pg 113-26 25 Kirkos, E (2005) Data Mining techniques for the detection of fraudulent 26 Leonard Rang’ala Lari (2009) The power of financial ratios in detecting fraudulent financial reporting the case of savings and credit co - operative societies in Kenya 27 Perols, J (2008) Financial Statement Fraud DetectionAn Analysis of Statistical and Machine Learning Algorithms Auditing: A Journal of Practice & Theory, Vol 30, No 2(May 2011), pp 19–50 28 Persons, Obeua S (1995) Using financial statement data to identify factors associated with fraudulent financial reporting, Journal of Applied Business Research, Vol 11, No 3, pp 38-46 29 Phua, C (2004) A Comprehensive Survey of Data Mining-based Fraud Detection Research 30 R Gupta, NS Gill (2012), A Data Mining Framework for Prevention and Detection of Financial Statement Fraud, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), Volume 50 – No.8, July 2012 31 Sharma, A (2012) A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques 32 Spathis, C (2003) Using client performance measures to identify preengagement factors associated with qualified audit reports in Greece 33 Supatcharee (2012) Data Mining As A Financial Auditing Tool 34 Thompson Using Data Mining to Detect Fraud & Error http://www.tampabayiia.org/PDF/Using_Data_Mining_to_Detect_Fraud_an d_Error.pdf 35 Tommie W Singleton & Aaron J Singleton (2010) Fraud Auditing and Forensic Accounting 36 Zhang, D., & Zhou, L (2004) Discovering golden nuggets: data mining in financial application, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 34 (4) (2004) Nov ... C TR NG GIAN L N VÀ PHÂN TÍCH CH S TÀI PHÁT HI N GIAN L N TRÊN CÁC BÁO CÁO TÀI CHÍNH C A CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T T I VI T NAM : 37 2.1 Th c tr ng gian l n sai sót BCTC t i công ty niêm y t:... báo cáo tài th ên BCTC ê lo 11 Bi 1.3: Các cách th gian l ên BCTC theo ACFE: Gian l Tham ô Bi ài s Gian l ên BCTC Tài Phi tài Khai thi Khai kh Phân công phân nhi doanh thu, tài s doanh thu, tài. .. sót: .15 nh t s tài phát hi n gian l n sai sót BCTC: 16 1.2 Phân lo i l c doanh nghi p niêm y t: 19 1.3 Các cơng trình nghiên c u v s d ng t s tài c phát hi n gian l n sai sót BCTC: