Thang Đo Các Biến Độc Lập Sử Dụng Trong Nghiên Cứu

Bảng 3.2. Thang đo các biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu

Quản trị ngân hàng

Ban quản trị ngân hàng có hiểu biết nhất định về

lĩnh vực BCTC của kế toán.

QTNH1

Ban quản trị của ngân hàng có quan tâm đến công

tác kế toán.

QTNH2

Ban quản trị của ngân hàng dựa vào các thông tin trên BCTC để đưa ra các quyết định kinh tế của

ngân hàng.

QTNH3

Ban quản trị của ngân hàng can thiệp vào việc ghi

chép và lập BCTC của bộ phận kế toán.

QTNH4

Kiểm soát nội bộ

Ngân hàng có thiết lập các quy định và thủ tục kiểm soát nhằm đảm bảo ngân hàng tuân thủ quy

định pháp luật.

KSNB1

Hoạt động KSNB tại ngân hàng giúp ngăn ngừa

hiệu quả các gian lận và sai sót trên BCTC.

KSNB2

Hoạt động KSNB tại ngân hàng thường xuyên kiểm tra, giám sát việc đảm bảo CLTTBCTC của

ngân hàng.

KSNB3

Chất lượng phần mềm kế toán

PMKT đảm bảo tuân thủ đúng chuẩn mực và quy

định của kế toán.

PMKT1

PMKT lưu trữ đủ thông tin cho phép theo dòi

người truy cập.

PMKT2

Mọi chỉnh sửa sổ sách kế toán đều được lưu lại vết

tích trên PMKT.

PMKT3

PMKT phù hợp với đặc điểm kinh doanh của NHTM.

PMKT4

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 128 trang tài liệu này.

Đào tạo nhân viên

Ngân hàng luôn hỗ trợ việc đào tạo, bồi dưỡng

kiến thức về kế toán và thuế cho nhân viên.

DTNV1

Ngân hàng có kế hoạch cụ thể để thực hiện công tác đào tạo nâng cao kiến thức về kế toán và thuế

cho nhân viên và ban quản trị.

DTNV2

Ngân hàng kịp thời đào tạo, bồi dưỡng kiến thức cho nhân viên khi có những cập nhật, thay đổi

trong hệ thống thông tin kế toán.

DTNV3

Năng lực nhân viên kế toán

NVKT am hiểu và nắm rò chuẩn mực và chế độ kế

toán đang sử dụng của ngân hàng

NLNV1

NVKT có am hiểu về các nghiệp vụ kinh doanh và

tình hình tài chính của ngân hàng

NLNV2

NVKT có khả năng hiểu và vận dụng quy định của

kế toán vào nghiệp vụ thực tế của ngân hàng.

NLNV3

NVKT có kỹ năng về lập và trình bày thông tin

trên BCTC theo đúng quy định.

NLNV4

NVKT thường xuyên cập nhật những thay đổi của các chuẩn mực, chế độ kế toán và các quy định

pháp luật có liên quan.

NLNV5

Áp lực từ thuế

Cơ quan thuế thường gây áp lực đến việc xử lý,

trình bày thông tin trên BCTC của ngân hàng

THUE1

Các khoản mục liên quan tới thuế trình bày trên BCTC của ngân hàng tuân thủ theo chính sách

thuế hiện nay.

THUE2

Các ngân hàng có xu hướng tối thiểu hóa số thuế phải nộp bằng cách chỉnh sửa thông tin trên

BCTC.

THUE3

(Nguồn:Từ nghiên cứu Phạm Quốc Thuần (2016) và một số nghiên cứu khác)

3.3.2. Phương pháp chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu được tác giả xác định là chọn mẫu thuận lợi (chọn mẫu phi xác suất).

Kích thước mẫu tối thiểu được Hair và cộng sự (2006) cho rằng phải gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Như vậy, có tổng cộng 42 biến quan sát thì mẫu nghiên cứu được dự kiến tối thiểu là 210 mẫu (42x5).

3.3.3. Mẫu khảo sát – Đối tượng khảo sát

Để đảm bảo cỡ mẫu như mong muốn và loại trừ những câu trả lời không hợp lệ, tác giả thực hiện 260 mẫu khảo sát tại các chi nhánh của các NHTM: ABBank, ACB, BIDV, EAB, Eximbank, HD Bank, MB, MSB, OCB, PG Bank, Sacombank, SGB, SCB, Seabank, SHB, Techcombank, Vietcombank, VIB, Vietinbank và VP Bank v.v....

Những người tham gia khảo sát là những nhân viên phụ trách kế toán của ngân hàng, trưởng bộ phận KSNB, giám đốc tài chính tại các NHTM, các kiểm toán viên của công ty kiểm toán, các nhân viên đầu tư chứng khoán (chủ yếu là cổ phiếu của các ngân hàng), những nhà đầu tư cổ phiếu ngân hàng.

Tác giả thực hiện khảo sát bằng giấy kèm theo khảo sát bằng công cụ google để thu về dữ liệu. Tác giả đã phát ra tổng cộng 260 bảng câu hỏi dưới hai hình thức trên, số lượng bảng câu hỏi thu về lại còn 241, trong đó chỉ có 230 bảng là đạt yêu cầu. Do đó, mẫu nghiên cứu chỉ còn lại là 230 bảng câu hỏi, đạt điều kiện lớn hơn cỡ mẫu tối thiểu (210 mẫu)

3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

3.4.1. Phương pháp thống kê mô tả

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy trung bình để tính toán ra giá trị trung bình của các nhân tố với những lý do như sau:

- Số lượng biến quan sát dùng để đo lường các biến độc lập và biến phụ thuộc là không đồng nhất.

- Phương pháp này được dùng rộng rãi là do giá trị của các biến quan sát được giải thích một cách dễ dàng.

- Phương pháp này được các nghiên cứu trước áp dụng để đo lường CLTT BCTC theo thang đo Likert với 5 mức độ.

Theo cách đo lường này, các biến quan sát của các biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ có giá trị nhỏ nhất là 1 và lớn nhất là 5.

Sau khi hoàn tất việc thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành xử lý tính toán giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, … để phân tích các đánh giá của đối tượng được khảo sát về CLTT BCTC và các nhân tố ảnh hưởng đến CLTT BCTC của các NHTM tại Việt Nam.

3.4.2. Kiểm định Cronbach

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá theo hệ số Cronbach alpha (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số này trong khoảng giá trị từ 0,7 – 0,8 thì độ tin cậy của thang đo là chấp nhận được, nếu hệ số thuộc khoảng giá trị 0,8 – 0,95 thì thang đo sử dụng tốt, hệ số lớn hơn 0,95 thì có thể xảy ra hiện tượng trùng biến (hiện tượng nhiều biến cùng đo lường một nội dung của khái niệm, giữa các biến không có sự khác biệt đáng kể) (Hair và cộng sự, 2006). Thang đo được chấp nhận và được đánh giá là tốt thì phải thỏa mãn hết cả hai điều kiện: hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (Nunnally ,1978 và Peterson, 1994)

Trong luận văn này, tác giả thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo cho 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Tác giả quyết định chọn hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0,7 (vì các biến quan sát này quen thuộc với đối tượng khảo sát) và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3.

3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach nhằm loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng.

3.4.3.1. Kiểm định KMO

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Theo đó, KMO ≥ 0,50 thì được chấp nhận (Kaiser, Meyer và Olkin, 1974). Nếu hệ số KMO có giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1 được cho là thích hợp để phân tích nhân tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

3.4.3.2. Kiểm định Barlett

Kiểm định Barlett: Được thực hiện trong thống kê nhằm xem xét giả thuyết các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu kiểm định này có mức ý nghĩa Sig. < 5% thì có thể thực hiện việc phân tích EFA vì các biến quan sát có quan hệ với nhau trong tổng thể (Hair, 2010).

Nếu kiểm định Bartlett của các biến quan sát của các nhân tố và CLTTBCTC có Sig. < 5%, nghĩa là các biến quan sát trong đề tài có tương quan với nhau.

3.4.3.3. Kiểm định phương sai trích

Số lượng nhân tố trích: sử dụng tiêu chí eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Điểm dừng khi trích các yếu tố eigenvalue tối thiểu phải ≥ 1 (Hair, 2011).

Trọng số nhân tố (hay còn gọi là hệ số tải nhân tố): là tiêu chí dùng để đánh giá phân tích EFA có ý nghĩa hay không (Hair và cộng sự, 1998). Theo đó, trọng số nhân tố lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Quy mô nằm trong khoảng giá trị 100 ≤ quy mô mẫu ≤ 350 thì hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55 (Gerbing & Anderson, 1988)

Tổng phương sai trích: tối thiểu phải ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011),

Như vậy, tác giả xác định chỉ tiêu eigenvalue tối thiểu phải ≥ 1; tổng phương sai trích phải từ 50% trở lên; và trọng số nhân tố > 0,55 (vì cỡ mẫu nghiên cứu là 230, 100 < 230 < 350).

3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến

3.4.4.1. Kiểm định hệ số hồi quy

Hệ số hồi quy của các biến độc lập được cho là có ý nghĩa về mặt thống kê khi giá trị sig của từng biến nhỏ hơn hơn 5%.

3.4.4.2. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình tổng thể

Hệ số xác định R2 là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp trong phân tích hồi quy đa biến. Kiểm định này chính là kiểm định giả thuyết H0: R2 = 0 với giả thuyết thay thế H1: R2 ≠ 0. Hệ số R2adj được dùng thay thế cho R2 khi so sánh các

mô hình với nhau. Hệ số xác định R2adj còn được dùng để giải thích sự ảnh hưởng đến CLTT BCTC của các nhân tố.

 Kiểm định tính phù hợp của mô hình

Kiểm định F dùng để xác nhận về tính phù hợp của mô hình. Nếu kiểm định này có mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 5%, thì mô hình hồi quy đã được đưa ra phù hợp với tổng thể.

3.4.4.3. Kiểm định đa cộng tuyến

Hệ số VIF được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Belsley và cộng sự (1980), Kutner và cộng sự (2004) thì hệ số VIF phải nhỏ hơn 10 thì khi đó sẽ không xảy ra hiện tượng này.

3.4.4.4. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Durbin-Watson dùng để kiểm định các phần dư trong mô hình hồi quy không có tương quan vơi nhau. Theo Fomby và cộng sự (1984), nếu 1

3.4.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn phần dư

Nếu phần dư không tuân theo giả định phân phối chuẩn thì mô hình nghiên cứu có thể được sử dụng không đúng, phương sai không phải là hằng số hay số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong kiểm định này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram để đánh giá phần dư có phân phối chuẩn không.

3.4.4.6. Kiểm định phương sai phần dư không đổi

Phân tích này dùng để xem xét mô hình hồi quy có vi phạm giả định phương sai phần dư thay đổi. Để kiểm tra giữa từng biến độc lập có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của phần dư chuẩn hóa, luận văn sử dụng kiểm định Spearman. Nếu các hệ số tương quan hạng Spearman có mức ý nghĩa lớn hơn 5% thì phần dư có phương sai không đổi (Đinh Phi Hổ, 2014).

Kết luận chương 3

Phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, quy trình nghiên cứu đã được trình bày cụ thể trong chương này. Chương cũng đã đưa ra các biến quan sát thành phần cho biến phụ thuộc (CLTT BCTC) theo các đặc tính CL của IASB & FASB 2010, thang đo 6 biến độc lập. Mẫu của nghiên cứu bao gồm 230 phiếu trả lời hợp lệ từ khảo sát. Chương đã đưa ra cách xử lý dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu, kết quả cụ thể sẽ được trình bày trong chương 4.

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu khảo sát

Có 260 bảng câu hỏi được gửi đi thông qua hai hình thức là bản in và công cụ Google Docs trên Internet. Tác giả nhận về lại được chỉ có 241 bảng câu hỏi. Sau khi tác giả đọc và lọc ra các phiếu không đạt yêu cầu, mẫu nghiên cứu còn lại 230 bảng câu hỏi. Như vậy, số lượng mẫu đạt yêu cầu đã vượt so với số lượng mẫu tối thiểu dự kiến ban đầu (210 mẫu).

Bảng 4.1 sẽ chỉ rò đặc điểm của mẫu khảo sát dựa trên ngành nghề của các đối tượng khảo sát

Bảng 4.1. Thống kê mô tả đặc điểm của mẫu khảo sát

Ngành nghề

Tần số	%	% tích lũy
Tài chính – Ngân hàng	48	20,9	20,9
Kế toán	47	20,4	41,3
Kiểm toán	80	34,8	76,1
Tư vấn đầu tư chứng khoán	32	13,9	90,0
Nhà đầu tư cổ phiếu ngân hàng	23	10,0	100,0
Tổng cộng	230	100,0

(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính toán của tác giả)

Bảng 4.1 thống kê mô tả về ngành nghề của 230 đối tượng khảo sát có phiếu trả lời hợp lệ. Theo kết quả thống kê từ bảng 4.1 cho thấy, đối tượng khảo sát trong lĩnh vực kiểm toán chiếm tỷ trọng cao nhất (34,8%) trong quá trình tham gia khảo sát, kế đến là ngành tài chính - ngân hàng (20,9%) và ngành kế toán (20,4%) có tỷ lệ xấp xỉ nhau. Tỷ lệ nhân viên tư vấn đầu tư chứng khoán tham gia khảo sát có tỷ trọng đứng thứ tư (13,9%) và tỷ trọng thấp nhất là các nhà đầu tư cổ phiếu ngân hàng (10,0%). Qua việc thống kê này cho thấy, các ngành nghề được khảo sát có sự phân bố khá hợp lý, trong đó các đối tượng có sự am hiểu rò ràng nhất với BCTC của NHTM là nhân viên ngân hàng, kế toán ngân hàng và kiểm toán chiếm phần lớn các đối tượng khảo sát. Các đối tượng thuộc các ngành nghề khác cũng đều khá quan tâm tới CLTT trên BCTC của các NHTM.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ