hình hồi quy dữ liệu bảng, qua đó nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến độ tin cậy của BCTC. Đồng thời đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố này đến BCTC.
Đối với dữ liệu bảng, có rất nhiều phương pháp để ước lượng hồi quy cho mô hình nghiên cứu. Mỗi một phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm của nó, hầu hết các nghiên cứu trước đã sử dụng từ mô hình phổ biến nhất đến phức tạp hơn; phù hợp với dữ liệu nghiên cứu mô hình được thiết lập như sau:
3.7.1 Phương pháp ước lượng hồi quy Pool Regression (OLS cho dữ liệu bảng).
Hồi quy Pool (OLS) là phương pháp hồi quy cơ bản, đơn giản và dễ sử dụng nhất. tuy nhiên, nếu tác động của các biến độc lập quá cách biệt nhau giữa các công ty, thì ước lượng sẽ bị chệch. Đối với mô hình này, hàm hồi quy chung có độ dốc trung bình giống với độ dốc của hàm hồi quy riêng. Mô hình nghiên cứu được trình bày tổng quát như sau:
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + uit
Với đại diện đơn vị chéo i = 1, 2, …, N và thời gian t = 1, 2, …, T
Với phương pháp hồi quy Pool nếu tác động của các biến số độc lập quá cách biệt nhau giữa các công ty thì ước lượng sẽ bị chệch (bias). Mô hình này đạt tối ưu khi hàm hồi quy chung (cho tất cả các công ty). Do đó, theo Gujarati (2004), để có được một kết quả tốt (ước lượng vững và hiệu quả), các giả thuyết của phương pháp ước lượng OLS phải được đảm bảo thông qua các kiểm định.
3.7.2 Phương pháp ước lượng hồi quy Random Effect Method (REM)
Cũng như mô hình tác động cố định FEM, phương pháp ước lượng hồi quy REM có xét đến các yếu tố về thời gian và cả các đơn vị chéo. Đối với mô hình tác động ngẫu nhiên, những yếu tố không quan sát được sẽ được xem như là kết quả của những biến ngẫu nhiên. Mô hình hồi quy REM có dạng:
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + ai + uit: với ai thay đổi Trong đó: i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
3.7.3 Phương pháp ước lượng hồi quy Fixed Effect Method (FEM)
Phương pháp này phù hợp với dữ liệu nghiên cứu có số lượng đối tượng (firm) nghiên cứu lớn hơn số năm (year) nghiên cứu (Gujarati, 2004).
Phương pháp ước lượng hồi quy FEM có xét đến các yếu tố thời gian (time) và cross- section (individuals, firm, countries, etc). Với phương pháp FEM, mặc dù tung độ góc là khác nhau trên từng cá thể (individuals) nhưng chênh lệch tung độ gốc của hàm hồi quy chung và hàm hồi quy riêng cho từng cá thể nghiên cứu là cố định và hệ số góc của từng hàm hồi quy riêng của từng cá thể là không đổi. Mô hình hồi quy FEM có dạng
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + ai + uit : với ai không đổi Trong đó: i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
3.7.4 Trình tự thực hiện nghiên cứu định lượng Nghiên cứu được tiến hành qua các bước như sau: Bước 1: Thống kê mô tả
Thống kê mô tả một số giá trị tiêu biểu của các biến số định lượng như: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, để sử dụng mô tả và phân tích dữ liệu tổng quát, từ đó làm cơ sở phân tích trong nghiên cứu.
Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan
Để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và độc lập. Nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biến số.
Bước 3: Sử dụng ước lượng hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các biến độc lập và biến phụ thuộc. Các phương pháp ước lượng được sử dụng:
Ước lượng mô hình OLS
Ước lượng mô hình Random effects
Ước lượng mô hình Fixed effects
Căn cứ vào các giá trị thống kê F, Prob > F của các kết quả ước lượng để đánh giá sự phù hợp của từng phương pháp ước lượng trong nghiên cứu.
Đồng thời, sử dụng các kiểm định của Breusch-Pagan (1980) và Hausman (1978) để lựa chọn mô hình phù hợp giữa cặp mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS với mô hình Random effects và giữa cặp mô hình Random effects với mô hình Fixed effects.
Bước 4: Kiểm định phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan của mô hình được chọn.
Bước 5: Lựa chọn mô hình và phân tích, nhận xét
Đưa ra mô hình mới sau khi đã khắc phục các sai phạm (nếu có).
Phân tích và nhận xét kết quả từ mô hình đã chọn.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Kết quả nghiên cứu định tính:
Thông qua quá trình thảo luận, nghiên cứu xác định 9 nhân tố tác động đến độ tin cậy của BCTC, bao gồm: Sự tham gia của người nước ngoài, Cổ đông lớn, Sức mạnh gia đình trong HĐQT, Sức mạnh của các tổ chức đầu tư Nhà nước, Quy mô DN, Đòn bẩy tài chính của DN, MTB (Cơ hội tăng trưởng), Chính sách cổ tức, Dịch vụ kiểm toán DN đang sử dụng.
4.2 Kết quả nghiên cứu định lượng:
4.2.1 Thống kê mô tả các biến số định lượng
Thống kê mô tả nhằm biến đổi dữ liệu thô thành dạng thông tin dễ hiểu hơn thông qua quá trình thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu. Phân tích thống kê được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của các biến đo lường như giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn (Zikmund, 1997).
Bài nghiên cứu thực hiện trên một mẫu dữ liệu bảng cân đối bao gồm 400 doanh nghiệp niêm yết trên HNX và HOSE trong kỳ quan sát kéo dài 7 năm từ 2010 đến 2017, tổng số quan sát trong nghiên cứu có được là 400 quan sát. Chi tiết các thống kê mô tả được trình bày trong bảng 4.1. Các thông số thống kê cho tất cả các biến bao gồm: số quan sát (Obs.), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std. Dev.), giá trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min).Cụ thể hơn, xem bảng 4.1, như sau:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến số định lượng
Số quan sát (Obs) | Nhỏ nhất (Min) | Lớn nhất (Max) | Giá trị TB (Mean) | Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) | |
DA | 400 | .0005 | 2.9357 | .203244 | .3928642 |
CĐNN | 400 | 0 | .51 | .092305 | .1061459 |
CĐL | 400 | .0059 | .9684 | .3771447 | .2583799 |
SMGĐ | 400 | 0 | 1 | .475 | .5 |
SMTCNN | 400 | 0 | 0.9727 | .212626 | .2593804 |
QMDN | 400 | 1.7376 | 9.9681 | 6.803084 | 1.36797 |
DBTC | 400 | -8.0446 | .9938 | .02874 | .5044382 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Chất Lượng Bctc -
Lý Thuyết Thông Tin Bất Cân Xứng (Asymmetric Information) -
Danh Sách Biến Độc Lập Và Phương Pháp Đo Lường -
Kết Quả Hồi Quy Theo Phương Pháp Ước Lượng Pols -
Đối Với Nhân Tố Cổ Đông Nước Ngoài -
Các nhân tố ảnh hưởng đến độ tin cậy của báo cáo tài chính của các công ty hoạt động trong lĩnh vực thực phẩm đồ uống niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - 11
Xem toàn bộ 119 trang tài liệu này.
Số quan sát (Obs) | Nhỏ nhất (Min) | Lớn nhất (Max) | Giá trị TB (Mean) | Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) | |
CHTT | 400 | -.1158 | 7.6112 | .3328588 | .6942559 |
CSCT | 400 | 0 | .98 | .2271775 | .2114628 |
DVKT | 400 | 1 | 1 | 1 | .000 |
Ghi chú: DA: Độ tin cậy, CĐNN: Cổ đông nước ngoài, CĐL: Cổ đông lớn, SMGĐ: Sức mạnh gia đình,
SMTCNN: Sức mạnh của các tổ chức đầu tư nhà nước, QMDN: Quy mô doanh nghiệp, DBTC: Đòn bẩy tài
chính, CHTT: Cơ hội tăng trưởng, CSCT: Chính sách cổ tức, DVKT: Dịch vụ kiểm toán.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả thống kế mô tả (phần mềm Stata 12)
Theo Bảng 4.1 cho thấy từng biến trong mô hình lần lượt được mô tả sau
đây:
Về độ tin cậy của BCTC (DA) ngành thực phẩm đồ uống có giá trị trung
bình 0.203244 và độ lệch chuẩn 0.3928642. Trong đó giá trị nhỏ nhất 0.0005, giá trị lớn nhất 2.9357. Như vậy có thể thấy có sự chênh lệch khá cao về độ tin cậy của BCTC giữa các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm đồ uống.
Nhóm biến nhân tố liên quan đến cơ cấu sở hữu vốn cho thấy: Sự tham gia của người nước ngoài (CDNN), cho thấy rằng, hiện nay giá trị chiếm giữ cổ đông nước ngoài trung bình của ngành là 9.2% không cao. Trong đó cao nhất là 51% và thấp nhất là 0%. Cổ đông lớn (CĐL), cho thấy rằng, hiện nay giá trị chiếm giữ cổ đông lớn nhất có giá trị trung bình của ngành là 37.7% không cao với độ lệch chuẩn 26.14%. Trong đó cao nhất là 96.84% và thấp nhất là 0.0059%. Sức mạnh gia đình trong HĐQT có giá trị trung bình 47.5% cho thấy hiện nay có 47.5% các công ty có sự tham gia của người thân trong gia đình trong HĐQT. Tỷ lệ % sở hữu vốn bởi cổ đông tổ chức nhà nước hiện nay trong ngành chiếm trung bình 21.26%. Trong đó cao nhất là 97.27% và thấp nhất là 0%.
Về quy mô doanh nghệp là 6.803084, giá trị lớn nhất là 9.9681, giá trị nhỏ nhất 1.7376 và độc lệch chuẩn là 1.36797. Tuy nhiên đây là giá trị đã lấy logarit tự nhiên. Cho thấy các công ty được chọn đưa vào mẫu quan sát có quy mô khác biệt nhau đáng kể.
ĐBTC có giá trị trung bình của các doanh nghiệp là 0.02874 khá nhỏ cho thấy nợ phải trả của các doanh nghiệp ngành thực phẩm và đồ uống khá thấp so
với vốn chủ sở hữu. Cho thấy các doanh nghiệp đã tạo ra 0.02874 đồng cho cổ đông khi gia tăng 1 đồng lợi nhuận trước thuế và lãi vay. Bình quân công ty dùng 2.8% lợi nhuận để trả cổ tức cho các cổ đông. Đòn bẩy tài chính (DFL) lới nhất là 0.9938 cho thấy doanh nghiệp có vốn kinh doanh của công ty chủ yếu là nguồn vốn chủ sở hữu. Trong khi đó, Đòn bẩy tài chính tối thiểu -8.0446% chứng tỏ có một số doanh nghiệp hoạt động không hiệu quả nhiều công ty giữ lại phần lợi tức để duy trì hoạt động.
Cơ hội tăng trưởng (CHTT) có giá trị bình quân 33.28%, cao nhất 761.12% và giá trị thấp nhất -11.58%. Điều này cho thấy rằng hoàn cảnh kinh tế một số doanh nghiệp không được khả quan trong giai đoạn khảo sát.
Chính sách chia cổ tức cho thấy tỷ lệ chia cổ tức trung bình 22.71%, thấp nhất 0% và cao nhất 98.0%.
Về dịch vụ kiểm toán thì 100% các doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ kiểm toán của các công ty kiểm toán có uy tín
4.2.2 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến số
Việc phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình được thực hiện bằng cách lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến để tìm ra những cặp biến có hệ số tương quan cao. Cách dùng ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biến có ưu điểm là tạo sự dễ dàng trong việc nhận xét các mối quan hệ tương quan. Theo Gujarati (2003) để phát hiện có đa cộng tuyến hay không cần xem xét kỹ hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Nếu hệ số này vượt quá 0.8 thì đó là dấu hiệu cho biết mô hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến số
CDNN | CDL | SMGD | SMTCNN | QMDN | DBTC | CHTT | CSCT | DVKT | |
CDNN | 1 | ||||||||
CDL | 0.0253 | 1 | |||||||
SMGD | -0.0811 | -0.0149 | 1 | ||||||
SMTCNN | -0.0925 | -0.1195 | 0.1874 | 1 | |||||
QMDN | -0.0590 | 0.2191 | -0.0100 | 0.2292 | 1 | ||||
DBTC | 0.0184 | -0.0442 | 0.0655 | 0.0543 | 0.1901 | 1 | |||
CHTT | 0.0364 | 0.0369 | 0.0475 | -0.0555 | -0.0254 | 0.0128 | 1 | ||
CSCT | -0.1005 | 0.0045 | 0.0032 | 0.0007 | 0.0504 | 0.0521 | 0.0480 | 1 | |
DVKT | 0.1573 | 0.1514 | 0.3850 | -0.3227 | 0.4483 | 0.8660 | -0.1706 | 0.1161 | 1 |
(***), (**), (*) có ý nghĩa thống kê tại mức α = 1%, 5% và 10%
Ghi chú: Các giá trị trong mục Ma trận hệ số tương quan là hệ số tương quan cặp. CĐNN: Cổ đông nước ngoài, CĐL: Cổ đông lớn, SMGĐ: Sức mạnh gia đình, SMTCNN: Sức mạnh của các tổ chức đầu tư nhà nước, QMDN: Quy mô doanh nghiệp, DBTC: Đòn bẩy tài chính, CHTT: Cơ hội tăng trưởng, CSCT: Chính sách cổ tức, DVKT: Dịch vụ kiểm toán.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả đo lường hệ số tương quan (phần mềm Stata 12)
Hệ số tương quan đo lường thống kê độ mạnh về quan hệ tuyến tính giữa các cặp dữ liệu. Theo như bảng 4.2, có thể nhận thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến đa số không có trường hợp nào vượt quá 0.8. Riêng chỉ có cặp biến sooss DVKT và DBTC có mối tương quan (0.8660) > 0.8 cho nên có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến do đó sẽ được loại khỏi mô hình nghiên cứu. Sau khi loại bỏi DVKT và DBTC có thể kết luận, độ lớn của các hệ số tương quan chỉ ra rằng không nhiều khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình hồi quy.
4.2.3 Kiểm tra đa cộng tuyến theo hệ số VIF
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định hệ số nhân tử phóng đại phương sai
VIF | |
SMTCNN | 1.14 |
QMDN | 1.14 |
CDL | 1. 09 |
SMGD | 1.05 |
CDNN | 1. 03 |
CSCT | 1.02 |
CHTT | 1 .01 |
Mean | 1.07 |
Ghi chú: Trong mục kiểm định đa cộng tuyến, VIF (variance inflation) là nhân tử phóng đại
phương sai nhằm xem xét vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. VIF được tính toán bằng 1/(1 - R2k ), trong đó R2k là hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ của một biến độc lập lên các biến độc lập còn lại. CĐNN: Cổ đông nước ngoài, CĐL: Cổ đông lớn, SMGĐ: Sức mạnh gia đình, SMTCNN: Sức mạnh của các tổ chức đầu tư nhà nước, QMDN: Quy mô doanh nghiệp, CHTT: Cơ hội tăng trưởng, CSCT: Chính sách cổ tức.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả đo lường đa cộng tuyến VIF(phần mềm Stata 12)
Khi hệ số nhân tử phóng đại phương sai của biến phụ thuộc (VIF) < 10, mô hình ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy hệ số nhân tử phóng đại phương sai của các biến phụ thuộc (VIF) dao động từ 1.01 đến 1.14 đều nhỏ hơn 10 nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, có thể kết luận rằng mô hình có thể có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng tác động không đáng kể.