ĐỀ TÀI : NGHIÊN CỨU MỨC ĐỘ
TRUYỀN TÀI THÔNG ĐIỆP CỦA TIN
TỨC TRỰC TUYẾN – MỘT HƯỚNG PHÁT
TRIỂN MỚI TRONG XÂY DỰNG MÔ
HINH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ
PHÁT HIỆN GIAN LẬN BCTC
Nguyễn Thị Ngọc My TC10 _K36
Nguyễn Thị Hồng Trân TC10 _K36
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Tính tới cuối năm 2013, tàn dư suy thoái dai dẳng của nền kinh tế
Việt Nam kéo theo sự gia tăng không ngừng số lượng doanh nghiệp
giải thể và phá sản .Tình trạng tài chính yếu kém cộng thêm các
khiếm khuyết trong hệ thống quy chế kiểm toán kế toán vô hình
chung tạo nên một môi trường thuận lợi cho các hành vị gian lận trên
báo cáo tài chính khi hàng loạt công ty phải tiến hành giải trình các
sai lệch trọng yếu trên BCTC được kiểm toán . Cùng với sự gia tăng
vượt trội của số lượng tin tức trực tuyến của doanh nghiệp trên hai
sàn HOSE và HNX nói riêng củng như số lượng thông tin phi cấu
trúc nói chung trong thời điểm hiện nay, việc xây dựng mô hình dự
báo kiệt quệ tài chinh và gian lận không chỉ đơn thuần dựa trên
nguồn dữ liệu cấu trúc truyền thống mà còn mở rộng nghiên cứu trên
nguồn dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

 Theo hiểu biết tốt nhất của nhóm tác giả , chưa có
bài nghiên cứu tài chính tại Việt Nam tiến hành
nghiên cứu mức độ truyền tải thông điệp có ý
nghĩa của dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp

được đề cập dựa trên các nhân tố tác động đến tình trạng kiệt quệ
tài chính và hành vi gian lận BCTC
 Xây dựng các mô hình cạnh trạnh bao gồm các biến cấu trúc truyền
thống nhằm xem xét mức độ tác động của từng nhân tố với tình
trạng kiệt quệ tài chính và gian lận ,cũng như mực độ kết hợp giữa
các nhân tố dự báo truyền thống.
 Xây dựng mô hình thay thế là các mô hình cạnh tranh có bổ sung
thêm biến tin tức NEWS nhằm xem xét mức độ truyền tài thông
điệp của tin tức trực tuyến trong việc dự báo kiệt quệ tài chính và
gian lận cũng như khả năng kết hợp giữa hai biến cấu trúc truyền
thống và phi cấu trúc .
 Xây dựng mô hình tối ưu nhất kết hợp giữa các nhân tố khác nhau
trên các nguồn dữ liệu khác nhau ( nếu có thể ) . Riêng mô hình tối
ưu dự báo kiệt quệ tài chính sẽ được sử dụng để tính xác suất kiệt
quệ để dự báo cho mô hình gian lận
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

 Chương 1 : Tổng quan về kiệt quệ tài chính và
gian lận Báo cáo tài chính
 Chương 2: Phân tích định tính tình hình kiệt quệ
tài chính và gian lận tại Việt Nam
 Chương 3: Dữ liệu cấu trúc, phi cấu trúc và phân
tích dữ liệu văn bản
 Chương 4: Xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài
chính và gian lận BCTC
 Chương 5: Mô tà dữ liệu và trình bày kết quả thực
nghiệm
 Chương 6: Hạn chế và đề xuất

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ KIỆT QUỆ TÀI

Dựa trên cách tiếp cận này thì sự khác biệt giữa
hai nhóm công ty kiệt quệ và khoẻ mạnh rõ ràng
hơn. Một số bài nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài
chính tại Trung quốc thường sử dụng thông tin từ
các sở giao dịch nhằm nhận dạng các công ty đang
bị phá sản hay công ty bị huỷ niêm yết, đồng thời
kết hợp với các quy định của luật chứng khoán.
Các nhân tố truyền thống ảnh hưởng đến tình
trạng kiệt quệ tài chính

Dòng tiền và các nhân tố
liên quan
Nhân tố quản trị công ty đại
chúng
Nhân tố vĩ mô

GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH
 Gian lận : Gian lận được định nghĩa ở nhiều từ điển khác
nhau.Từ điển thế giới của WEBSTER định nghĩa gian lận
như là sự lừa dối có chủ đích nhằm làm cho một người nào
đó từ bỏ tài sản hay quyền lợi hợp pháp của họ, bao gồm tất
cả những thủ thuật, trò gian trá (Trick), sự xảo trá
(Cunning), sử giả vờ (Dissembling).Từ điển thừa kế của Mỹ
định nghĩa Fraud là sự lừa dối cố ý được thực hiện để mà bảo
vệ cho các lợi ích mang tính không công bằng hay không
tuân theo luật pháp. Từ điển của Black định nghĩa Fraud là
việc sử dụng một cách có ý định những trò lừa đảo hay
những hành động hay cách thức không thành thật để có thể
giành được các lợi ích không hợp pháp. Ngoài ra còn có một
số định nghĩa khác như: Singleton (2006) định nghĩa Fraud

bẫy của mình.

CÁC DẤU HIỆU NHÂN BIẾT GIAN LẬN BCTC
 Tỳ số tài chính
 Đặc điểm quản trị công ty đại chúng
 Tình trạng kiệt quệ tài chính PHÂN TÍCH ĐỊNH TÍNH TÌNH HÌNH
KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ GIAN LẬN
TẠI VIỆT NAM
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
0
5
10
15
20
25
30
35
40
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Hủy niêm yết bắt buôc

về doanh thu, lợi nhuận, số còn lại phải điều chỉnh
tăng
 Nguồn: Thống kê của Stock.vn, 2009.
DỮ LIỆU PHI CẤU TRÚC VÀ PHÂN
TÍCH NỘI DUNG THÔNG ĐIỆP VĂN
BẢN
 Phân biệt dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc
 Theo quan điểm công nghệ thông tin, dữ liệu có
cấu trúc là “dạng thông tin có khả năng lưu trữ
trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (
relational database), trong đó các thực thể và
thuộc tính đã được định nghĩa sẵn”.
 dữ liệu phi cấu trúc được định nghĩa là dạng dữ
liệu không có cấu trúc định nghĩa sãn và không
thể biểu diễn dưới dạng bảng số liệu quan hệ
(relational tables)”.
0
5000
10000
15000
20000
25000
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
12000000
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

“Statistical” và phương pháp dạng Tự điển từ
“Dictionary
Tổng quan nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi cấu trúc trong dự báo
kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận

 Frederik Hogenboom (2010) và cộng sự thiết kế phương pháp
SPEED ( mô hình phân biệt các sự kiện kinh tế dựa trên ngôn
ngữ học) , với mục tiêu dự báo các sự kiện kinh tế tài chính
tiêu biểu của doanh nghiệp như phá sản, gian lận, M&A,
SEOS/IPOs, phát hành trái phiếu, tái cấu trúc doanh nghiệp.
Các từ khóa tài chính được trích xuất từ trang Yahoo Finance!
của 100 doanh nghiệp trên sàn NASDAQ, sau đó ánh xạ chúng
với siêu dữ liệu tạo bởi từ điển Wordnet để giải thích nghĩa, từ
đó phân loại sự kiện một cách kịp thời và nhanh chóng nhất
cho nhà đầu tư. Ali Al-Jaoua (2010), ứng dụng phương pháp tự
điển từ và kĩ thuật phân lớp văn bản, nhằm dự báo các tin tức
ngắn theo các sự kiện tài chính là “ thay đổi nhân sự cao cấp”, “
vi phạm luật lệ ( kế toán)”, “chuyển giá” .(Larcker và
Zakolyukina [2010] tìm được nhiều bằng chứng cho thấy nhiều
mối tương quan giữa bàn tường thuật phát biểu của CEO và
CFO trong các cuộc họp với những sai phạm và gian lận trên
báo cáo tài chính. Rajan Gupta ( 2012) cũng tiến hành rút
trích các từ khóa theo phương pháp “ Một giỏ các từ khóa” (
Bag of words) và thuật toán SVM nhằm phát hiện gian lận xuất
hiện trên các Báo cáo tài chính của các công ty tại Ấn độ.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO
 Xây dựng biến NEWS tổng quát đại diện cho dữ liệu phi cấu
trúc
 


 Dự báo KQTC
 Ba nhóm biến số dạng cấu trúc được để xuất đại diện
cho ba nhóm dấu hiệu phát hiển hành vi gian lận
BCTC được đề cập ở phần đầu bài nghiên cứu :
 Nhóm biến tỷ số tài chính : Bảy biến số được đề cập
đại diện cho Mức độ nợ, thành phần tài sản, các khoản
mục kế toán có tính thanh khoản cao, Hiệu quả hoạt
động của công ty.
 Nhóm biến đại diện cho đặc điểm Quản trị đại chúng
của công ty : Các biến số được xây dựng trên hai khía
cạnh Cấu trúc sở hữu và Đặc điểm Ban giám đốc.
 Biến đại diện cho tình trạng kiệt quệ của công ty, được
tính bằng xác suất kiệt quệ của công ty theo mô hình
dự báo kiệt quệ tài chính tôi ưu nhất gi
PHAT HIEN GIAN LAN

 Ba nhóm biến số dạng cấu trúc được để xuất đại diện
cho ba nhóm dấu hiệu phát hiển hành vi gian lận
BCTC được đề cập ở phần đầu bài nghiên cứu :
 Nhóm biến tỷ số tài chính : Bảy biến số được đề cập
đại diện cho Mức độ nợ, thành phần tài sản, các khoản
mục kế toán có tính thanh khoản cao, Hiệu quả hoạt
động của công ty.
 Nhóm biến đại diện cho đặc điểm Quản trị đại chúng
của công ty : Các biến số được xây dựng trên hai khía
cạnh Cấu trúc sở hữu và Đặc điểm Ban giám đốc.
 Biến đại diện cho tình trạng kiệt quệ của công ty, được
tính bằng xác suất kiệt quệ của công ty theo mô hình
dự báo kiệt quệ tài chính tôi ưu nhất .