Kiểm Tra Chênh Lệch Giữa Giá Trị Trung Bình Và Cá Biệt 35901

Số quan sát (N)	2478
ROAst­1 Hệ số tương quan Sig. (2 nhân tố) Số quan sát (N)	­,014 ,493 2478

Có thể bạn quan tâm!

• Mô Hình Nghiên Cứu Chính Thức Và Các Giả Thuyết Nghiên Cứu‌
• Đo Lường Các Biến Trong Mô Hình Nghiên Cứu
• Kết Quả Kiểm Định Mô Hình Đo Lường Hành Vi Điều Chỉnh Lợi Nhuận
• Kiểm Tra Đa Cộng Tuyến Giữa Các Biến Độc Lập
• Kết Quả Hồi Quy Mô Hình Nghiên Cứu Với Thông Số Thay Thế
• Tổng Hợp Kết Quả Kiểm Định Giả Thuyết

Xem toàn bộ 276 trang tài liệu này.

Nguồn: SPSS 22

Kết quả các bước kiểm định OLS trong mô hình đo lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận được tác giả tổng hợp trong bảng 4.8.

Bảng 4.8: Tổng hợp kết quả kiểm định OLS

Loại kiểm định

Mô hình: TAAt/ASt­1 = a1/ASt­1 + a2(ΔREVVt ­ ΔRECCt)/ASt­1 + a3PEt/At­1+ a4ROAst­1+ εt.
1. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy	Các biến đều có Sig. < 0,05. Các biến có ý nghĩa thống kê
2. Mức độ giải thích của mô hình	R2 = 54,9%. Mô hình hồi quy phù hợp
3. Mức độ phù hợp của mô hình	Mô hình có Sig. = 0,000 <0,05. Mô hình hồi quy phù hợp.
4. Kiểm định hiện tượng cộng tuyến	Tất cả các biến độc lập đều có độ phóng đại phương sai (VIF) < 2. Mô hình không có hiện tượng cộng tuyến.
5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan	Giá trị thống kê Durbin – Watson (d) = 1,894. 1<d= 1,894<3. Không có hiện tượng tự tương quan.
6. Kiểm định hiện tượng phương sai phần dư thay đổi	Kiểm định Spearman. Các hệ số tương quan hạng Spearman có mức ý nghĩa >0,05. Không có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi. (Biến 1/ASt­1 có Sig. là 0,122, biến (ΔREVVt ­ ΔRECCt)/ASt­1 có Sig. là 0,291, biến PEt/At­1 có Sig. là 0,349, biến ROAst­1có Sig. là 0,493).

Qua kết quả các kiểm định, cho thấy các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và được dùng để tính toán biến dồn tích tự định (Hành vi điều chỉnh lợi nhuận). Tổng hợp kết quả các bước kiểm định OLS trong mô hình đo lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận được thể hiện chi tiết trong phụ lục 13.

4.3.3. Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu

Kết quả các bước phân tích dữ liệu trong hồi quy mô hình NC gồm thống kê mô tả mẫu NC, kiểm tra sự chênh lệch giữa các giá trị trung bình và giá trị cá

biệt, kiểm tra liên hệ giữa biến định tính độc lập với phụ thuộc, kiểm tra sự

tương quan giữa các biến, kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, kiểm định mô hình hồi quy Logistic (thông qua các bước kiểm định như: kiểm tra mức độ phù hợp, kiểm tra mức độ giải thích của mô hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy).

4.3.3.1 Thống kê mô tả các biến

a. Thống kê mô tả biến phụ thuộc (quyết định DTKH)

Bảng 4.9 cho thấy

kết quả thống kê mô tả

về biến

quyết định DTKH

(CON/DIS). CON/DIS có giá trị trung bình là 0,81. Như vậy, với thang đo bằng 1 nếu CTKT tiếp tục DTKH và bằng 0 nếu CTKT không DTKH, kết quả mô tả

cho thấy tỷ lệ trung bình quyết định DTKH là 81%, hay nói khác hơn, 19%

trường hợp CTKT không DTKH.

Bảng 4.9: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình

Số quan sát N	Giá trị Nhỏ nhất	Giá trị Lớn nhất	Giá trị Trung bình	Độ lệch chuẩn
CON/DIS	2478	0	1	,81	,390
MDOP	2478	0	1	,06	,243
GCO	2478	0	1	,12	,322
SGRO	2478	­,842	21,193	,134	,669

RECI

2478	,004	,993	,47108	,249030
ABVDA	2478	,000	,995	,14942	,136130
FIR	2478	­27,603	5,205	­3,09780	2,459903
CHA	2478	,000	,875	,44602	,292788
ABI	2478	,429	5,667	,98849	,488085
INTE	2478	0	4	,68	,802
INAU	2478	0	1	,11	,307
SPE	2478	0	1	,32	,468
SIZE	2478	18,729	32,876	27,08398	1,649061
Valid N (listwise)	2478

(Nguồn: SPSS 22)

b. Thống kê mô tả các nhân tố ảnh hưởng

Dựa trên mô hình về

các nhân tố ảnh hưởng, trước hết tác giả

thực hiện

thống kê các đại lượng mô tả đặc điểm các biến độc lập trong mô hình. Kết quả trong bảng 4.9 cho thấy tại VN:

­ Các nhân tố thuộc RRKT:

+ MDOP có giá trị trung bình là 0,06, điều này có nghĩa là tỷ lệ trung bình YKKT năm trước không phải là YKCNTP là 6%.

+ GCO có giá trị

trung bình là 0,12, điều này có nghĩa là tỷ

lệ trung bình

YKKT có đoạn vấn đề cần nhấn mạnh do vi phạm HĐLT là 12%.

+ SGRO có giá trị

trung bình là 0,134, thấp nhất là

­0,842 và cao nhất là

21,193, điều này có nghĩa là tổng TSCN – tổng TSĐN trên tổng TSĐN trung bình là 13,4%, thấp nhất là ­0,842 và cao nhất là 21,193.

+ RECI có giá trị trung bình là 0,471, thấp nhất là 0,004 và cao nhất là 0,993, điều này có nghĩa là tỷ lệ nợ phải thu & hàng tồn kho/tổng tài sản trung bình là 47,1%, thấp nhất là 0,004 và cao nhất là 0,993.

+ ABVDA có giá trị trung bình là 0,149, thấp nhất là 0,000 và cao nhất là

0,993, điều này có nghĩa là mức điều chỉnh lợi nhuận trung bình là 0,149, mức điều chỉnh lợi nhuận thấp nhất là 0,000 và cao nhất là 0,993.

­ Các nhân tố thuộc RRKD của khách hàng:

+ FIR có giá trị trung bình là ­3,098, thấp nhất là ­27,603 và cao nhất là 5,205, điều này có nghĩa là hệ số Z Score trung bình của các công ty niêm yết trên HOSE và HNX là 3,098, hệ số phá sản thấp nhất là ­5,205 và cao nhất là 27,603.

+ CHA có giá trị trung bình là 0,446, thấp nhất là 0 và cao nhất là 0,875, điều này có nghĩa là tỷ lệ số lần thay đổi CTKT từ khi niêm yết trên số năm mà công ty niêm yết trung khoảng 0,446, tỷ lệ số lần thay đổi CTKT từ khi niêm yết trên số năm mà công ty niêm yết thấp nhất là 0 và cao nhất là 0,875.

­ Các nhân tố thuộc RRKD của CTKT:

+ ABI có giá trị trung bình là 0,98849, thấp nhất là 0,429 và cao nhất là 5,667, điều này có nghĩa là tỷ lệ số KTV được chấp thuận kiểm toán cho đơn vị có lợi ích công chúng của CTKT trong năm/số khách hàng của CTKT đang thực hiện kiểm toán trung bình khoảng 0,98849, tỷ lệ số KTV được chấp thuận kiểm toán cho đơn vị có lợi ích công chúng của CTKT trong năm/số khách hàng của CTKT đang thực hiện kiểm toán thấp nhất là 0,429 và cao nhất là 5,667.

+ INTE có giá trị trung bình là 0,679, thấp nhất là 0.000 và cao nhất là 4.000 điều này có nghĩa là số lượng các yếu tố rủi ro xuất hiện liên quan đến tính chính trực của NQL khách hàng khoảng 0,674, số lượng yếu tố rủi ro xuất hiện liên quan tới tính chính trực của nhà quản lý thấp nhất là 0 và cao nhất là 4.

­ INAU có giá trị trung bình là 0,105, thấp nhất là 0.000 và cao nhất là 1, điều này có nghĩa là tỷ lệ trung bình khách hàng có bộ phận KTNB là 10,5%.

­ SIZE có giá trị

trung bình là

27,084, thấp nhất là

18,729 và cao nhất là

32,876, điều này có nghĩa là logarit của DT khách hàng trung bình là 27,084, thấp nhất là 18,729 và cao nhất là 32,876.

4.3.3.2 Kiểm tra chênh lệch giữa giá trị trung bình và cá biệt

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Leverage

Giá trị Nhỏ nhất	Giá trị Lớn nhất	Giá trị Trung bình	Độ lệch chuẩn	Số quan sát N
Giá trị dự đoán	­,15	1,30	,81	,109	2478
Giá trị dự đoán chuẩn	­8,860	4,525	,000	1,000	2478
Sai số chuẩn của giá trị dự đoán	,012	,343	,029	,015	2478
Giá trị dự đoán điều chỉnh	­,46	1,38	,81	,110	2478
Phần dư	­1,283	,700	,000	,375	2478
Phần dư chuẩn	­3,412	1,860	,000	,996	2478
Phần dư Stud	­3,536	1,892	,000	1,001	2478
Phần dư loại bỏ	­1,378	,724	,000	,378	2478
Phần dư loại bỏ Stud.	­3,544	1,893	,000	1,001	2478
Khoảng cách Mahal	1,668	2063,024	17,993	56,335	2478
Khoảng cách Cook	,000	,053	,000	,002	2478
Giá trị đòn bẩy trung tâm	,001	,833	,007	,023	2478

(Nguồn từ SPSS 22)

Để kiểm tra sự chênh lệch giữa các giá trị trung bình và cá biệt, tác giả sử dụng phân tích kiểm định Leverage và khoảng cách Cook. Khoảng cách Cook là một thước đo để đánh giá ảnh hưởng của một quan sát. Nó đo lường sự tác động đến số dư của tất cả các quan sát khác khi bỏ đi một quan sát đã cho. Giá trị trung

bình của khoảng cách Cook có giá trị

càng cao thì các quan sát

cụ thể

có ảnh

hưởng bất thường càng lớn. Kết quả kiểm định Leverage cho giá trị khoảng cách Cook nằm giữa 0 và 1. Khoảng cách Cook trong bảng có giá trị rất nhỏ (0.000) và

nằm trong khoảng (0;1), điều này cho thấy không có giá trị quan sát nào bất

thường trong mẫu chọn, làm ảnh hưởng đến những dự đoán và kết quả chạy mô hình. Bảng 4.10. thể hiện kết quả về kiểm định.

4.3.3.3 Kiểm tra liên hệ giữa biến định tính độc lập với phụ thuộc

Kiểm tra này nhằm xem xét sự liên hệ giữa biến độc lập định tính (MDOP, GCO, INAU) và biến phụ thuộc định tính (CON/DIS) thông qua kiểm định Chi­ Square. Kết quả ở bảng 4.11a cho thấy, hệ số tương quan Prearson Chi­Square có giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Điều đó chứng tỏ giữa biến phụ thuộc định tính CON/DIS và biến MDOP có mối liên hệ với nhau. Kết quả ở bảng 4.11b cho thấy, hệ số tương quan Prearson Chi­Square có giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Điều đó chứng tỏ giữa biến phụ thuộc định tính CON/DIS và biến GCO có mối liên hệ với nhau. Kết quả ở bảng 4.11c cho thấy, hệ số tương quan Prearson Chi­Square có giá trị Sig = 0.754 > 0.05. Điều đó chứng tỏ giữa biến phụ thuộc định tính CON/DIS và biến INAU không có mối liên hệ với nhau.

Bảng 4.11a: Kết quả kiểm định mối liên hệ giữa MDOP và CON/DIS

Kiểm định Chi bình phương

Giá trị	Bậc tự do (df)	Giá trị Asymp. Sig. (2­sided)	Giá trị Exact Sig. (2­ sided)	Giá trị Exact Sig. (1­ sided)
Hệ số Pearson Chi­ square	54,404a	1	,000
Chỉ số Continuity Correctionb	52,852	1	,000
Hệ số Likelihood Ratio	44,879	1	,000
Chỉ số Fisher's Exact Test				,000	,000
Chỉ số Linear­by­ Linear Association	54,382	1	,000
N of Valid Cases	2478

(Nguồn từ SPSS 22)

Bảng 4.11b: Kết quả kiểm định mối liên hệ giữa GCO và CON/DIS

Kiểm định Chi bình phương

Giá trị	Bậc tự do (df)	Giá trị Asymp. Sig. (2­sided)	Giá trị Exact Sig. (2­ sided)	Giá trị Exact Sig. (1­ sided)
Hệ số Pearson Chi­ square	36,000a	1	,000
Chỉ số Continuity Correctionb	35,046	1	,000
Hệ số Likelihood Ratio	31,979	1	,000
Chỉ số Fisher's Exact Test				,000	,000
Chỉ số Linear­by­ Linear Association	35,985	1	,000
N of Valid Cases	2478

Bảng 4.11c: Kết quả kiểm định mối liên hệ giữa INAU và CON/DIS

Kiểm định Chi bình phương

Giá trị	Bậc tự do (df)	Giá trị Asymp. Sig. (2­sided)	Giá trị Exact Sig. (2­ sided)	Giá trị Exact Sig. (1­ sided)
Hệ số Pearson Chi­ square	,099a	1	,754
Chỉ số Continuity Correctionb	,053	1	,818
Hệ số Likelihood Ratio	,099	1	,752
Chỉ số Fisher's Exact Test				,802	,414
Chỉ số Linear­by­ Linear Association	,099	1	,754
N of Valid Cases	2478

4.3.3.4 Kiểm tra sự tương quan giữa các biến

Kiểm tra này nhằm xem xét liệu có tương quan chặt chẽ giữa các nhân tố trong mô hình hay không. Kết quả có ý nghĩa sẽ cho thấy có sự tương quan giữa các nhân tố. Bảng 4.12 trình bày cụ thể kết quả kiểm tra.

Từ kết quả phân tích thể hiện chi tiết trong bảng 4.12 cho thấy, các biến độc lập như YKKT không phải là YKCNTP (MDOP), YKKT về HĐLT (GCO), sự

tăng trưởng

của khách hàng (SGRO), tỷ

lệ nợ

phải thu và

HTK trên tổng TS

(RECI), hành vi ĐCLN (ABVDA), rủi ro tài chính (FIR), khách hàng thường

xuyên thay đổi CTKT (CHA), khả năng thực hiện kiểm toán của CTKT (ABI), tính chính trực của NQL khách hàng (INTE) và biến kiểm soát quy mô của khách hàng (SIZE) đều có giá trị Sig. < 0,05. Điều đó cho thấy các nhân tố này có tương quan với nhau.

Tuy nhiên biến bộ phận KTNB (INAU) có giá trị Sig. > 0,1 cho thấy biến này không có tương quan với biến phụ thuộc CON/DIS. Mặt khác, hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập trong mô hình đều < 0.8, cho nên mô hình không xảy hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.12: Phân tích tương quan Pearson

Correlations

CON/ DIS	MDOP	GCO	SGRO	RECI	ABV DA	FIR	CHA	ABI	INTE	INAU	SPE	SPE MDO P	SPEG CO	SPES GRO	SPERE CI	SPEA BVD A	SPEF IR	SIZE
CON/ DIS	Tương quan Pearson	1	­,148**	­,121**	­,053**	­,051*	­,120 **	­,114* *	­,066* *	,059**	­,073* *	,006	,054**	­,127* *	­,060* *	,007	,041*	­,049*	­,096* *	,074**
	Sig. (2 nhân tố)		,000	,000	,009	,010	,000	,000	,001	,003	,000	,754	,007	,000	,003	,724	,040	,014	,000	,000
	Số quan sát (N)	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478
MDO P	Tương quan Pearson	­,148* *	1	,422**	­,008	,011	,008	,019	,038	,010	,104**	­,029	­,037	,494**	,131**	­,016	­,036	,001	,040*	­,028
	Sig. (2 nhân tố)	,000		,000	,707	,593	,680	,352	,059	,633	,000	,143	,068	,000	,000	,435	,073	,949	,045	,162
	Số quan sát (N)	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478	2478
GCO	Tương quan Pearson	­,121* *	,422**	1	,001	­,014	,043*	,033	,111**	­,012	,107**	­,031	­,072* *	,122**	,457**	­,019	­,082* *	,003	,063**	­,010
	Sig. (2	,000	,000		,976	,483	,033	,099	,000	,547	,000	,120	,000	,000	,000	,338	,000	,867	,002	,627
	nhân tố)