Trang chủ / Kiểm Toán

Kết Quả Hồi Quy Mô Hình Nghiên Cứu Với Thông Số Thay Thế


1­P0(1­eB) 1­0,1(1­0,23)

Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hành vi điều chỉnh lợi nhuận tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 2,52% (giảm 7,48% so với xác suất ban đầu là 10%).

+ Rủi ro tài chính (FIR): Hệ số âm Z Score: Có B6 = ­0,11, P0 = 10% và eB = 0,89


 P1 =

P0xeB 1­P0(1­eB)

0,1x0,89

=

1­0,1(1­0,89)


= 0,0906 (9,06%)

Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác

không đổi, nếu RRTC tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 9,06% (giảm

0,94% so với ban đầu là 10%).

+ Khách hàng thường xuyên


thay đổi


CTKT (CHA): Số


lần thay đổi

CTKT từ khi niêm yết/số năm mà công ty niêm yết: Có B7 = ­0,4, P0 = 10% và eB = 0,67


 P1 =

P0xeB 1­P0(1­eB)

0,1x0,67

=

1­0,1(1­0,67)


= 0,0693 (6,93%)

Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu số lần thay đổi CTKT từ khi niêm yết/số năm mà công ty niêm yết tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 6,93% (giảm 3,07% so với ban đầu là 10%).

+ Biến khả năng của CTKT (ABI): Số KTV được chấp thuận kiểm toán cho đơn vị có lợi ích công chúng của CTKT trong năm/số khách hàng kiểm toán của CTKT tính trong năm trước: Có B8 = 0,43, P0 = 10% và eB = 1,53



 P1 =

P0xeB 1­P0(1­eB)

0,1x1,53

=

1­0,1(1­1,53)


= 0,1459 (14,59%)


Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu số KTV được chấp thuận kiểm toán cho đơn vị có lợi ích công chúng của CTKT trong năm/số khách hàng kiểm toán của CTKT tính trong năm trước tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 14,59% (tăng 4,59% so với ban đầu là 10%).

+ Tính chính trực của NQL khách hàng (INTE): Số lượng các yếu tố rủi ro xuất hiện liên quan đến tính chính trực của NQL khách hàng. Có B9 = ­0,153, P0 = 10% và eB = 0,85


 P1 =

P0xeB 1­P0(1­eB)

0,1x0,85

=

1­0,1(1­0,85)


= 0,087 (8,7%)

Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu số các yếu tố rủi ro xuất hiện liên quan đến tính chính trực của NQL khách hàng tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 8,7% (giảm 1,3% so với ban đầu là 10%).

+ Quy mô của khách hàng (SIZE): Logarit của doanh thu. Có B12 = 0,084, P0

= 10% và eB = 1,08



 P1 =

P0xeB 1­P0(1­eB)

0,1x1,08

=

1­0,1(1­1,08)


= 0,1078 (10,78%)

Nếu xác suất quyết định DTKH ban đầu (P0) là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu Logarit của DT tăng thêm 1, xác suất CTKT DTKH sẽ là 10,78% (tăng 0,78% so với ban đầu là 10%).

Từ kết quả trên, tổng hợp xác suất xuất hiện của mô hình và xác định được vai trò ảnh hưởng của các yếu tố được được thể hiện trên bảng trong bảng 4.17 như sau:

Bảng 4.17: Tổng hợp xác suất xuất hiện của mô hình




Xác suất ban đầu P0=10%

Biến

B

Exp(B)

P1(%)

Thay đổi xác suất

Vị trí ảnh hưởng

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 276 trang tài liệu này.

Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định duy trì khách hàng tại các công ty kiểm toán độc lập Việt Nam - 20








MDOP

­,518

,596

6,21%

­3,79%

5

GCO

­,417

,659

6,82%

­3,18%

6

SGRO

­,321

,726

7,46%

­2,54%

8

RECI

­,670

,512

5,38%

­4,62%

3

ABVDA

­1,455

,233

2,52%

­7,48%

1

FIR

­,108

,897

9,06%

­0,94%

11

CHA

­,400

,670

6,93%

­3,07%

7

ABI

,431

1,538

14,59%

4,59%

4

INTE

­,153

,858

8,70%

­1,30%

10

SPEMDOP

­1,485

,226

2,45%

­7,45%

2

SPEFIR

­,135

,827

8,42%

­1,58%

9

Nguồn: do tác giả tự tổng hợp

Trong các biến ảnh hưởng tới quyết định DTKH, biến hành vi điều chỉnh lợi

nhuận

có ảnh hưởng mạnh nhất

(ABVDA) và còn lại theo thứ tự là:

mức độ

chuyên ngành của CTKT

tương tác với YKKT

không phải là

YKCNTP

(SPEMDOP), tỷ lệ nợ phải thu và HTK trên tổng TS (RECI), khả năng thực hiện kiểm toán của CTKT (ABI), YKKT năm trước không phải là YKCNTP (MDOP), YKKT về HĐLT (GCO), khách hàng thường xuyên thay đổi CTKT (CHA), mức tăng trưởng của khách hàng (SGRO), mức độ chuyên ngành của CTKT tương tác với rủi ro tài chính (SPEFIR), tính chính trực của NQL khách hàng (INTE), rủi ro tài chính (FIR).

4.3.4 Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu với thông số thay thế

4.3.4.1 Kết quả phân tích PCA các nhân tố thuộc rủi ro kiểm toán


Dựa trên cách thức đo lường và kiểm định của Hsieh và Lin (Bảng 4.2),

RRKT (ADR) được đo lường bằng thành phần chính thứ nhất từ phân tích PCA (Principal Component Analysis) của các nhân tố thuộc RRKT (ADR) gồm MDOP, GCO, SGRO, RECI, ABVDA (Hsieh và Lin, 2016). Từ dữ liệu của các nhân tố


thuộc

RRKT, tác giả sử

dụng phần mềm StataMP 13 để

thực hiện phân tích

PCA. Bảng 4.18 và bảng 4.19 thể hiện kết quả phân tích PCA của các nhân tố thuộc RRKT. Bảng 4.18 cho thấy có hai nhân tố với Eigenvalue >1. Trong đó, thành phần chính thứ nhất từ phân tích PCA được sử dụng như một thước đo đại điện cho nhân tố RRKT và được sử dụng cho bước hồi quy tiếp theo trong mô hình. Bảng 4.19 cho thấy hệ số tải của các nhân tố MDOP, GCO, SGRO, RECI, ABVDA tương ứng là: 0,6421; 0,6659; 0,431; 0,3405; 0,5898. Điều này cho thấy, phù hợp với kỳ vọng và kết quả hồi quy ở bước trên, RRKT tăng với MDOP, GCO, SGRO, RECI, ABVDA tăng.

Bảng 4.18: Kiểm tra Eigenvalue


Thành phần

Eigenvalue

Sự khác biệt

Tỷ lệ

Phương sai

trích

Comp1

1.50515

.457602

0.3010

0.3010

Comp2

1.04754

.0767899

0.2095

0.5105

Comp3

.970755

.195246

0.1942

0.7047

Comp4

.775508

.074462

0.1551

0.8598

Comp5

.701046

.

0.1402

1.0000

Nguồn: từ StataMP 13 Bảng 4.19: Hệ số tải – loading


Comp1

MDOP

.6421

GC

.6659

SGRO

.431

RECI

.3405

ABVDA

.5898

Nguồn: từ StataMP 13

Sau khi thực hiện phân tích PCA, phần mềm StataMP 13 tự tạo thêm một nhân tố RRKT (ADR) trong bảng dữ liệu gốc. Đây chính là thành phần chính thứ


nhất từ phân tích PCA của các nhân tố thuộc RRKT gồm MDOP, GCO, SGRO, RECI, ABVDA được sử dụng như một thước đo đại điện cho nhân tố RRKT và được sử dụng cho bước hồi quy tiếp theo trong mô hình. Từ kết quả này, tác giả

thực hiện thống kê

RRKT (ADR). Kết quả

trong bảng 4.20 cho thấy tại

VN,

ADR có giá trị trung bình là 0,000, thấp nhất là ­0,259 và cao nhất là 3,857, điều này có nghĩa là RRKT trung bình là 0,000, mức RRKT thấp nhất là ­0,259 và cao nhất là 3,857. PCA là việc chuyển đổi từ không gian đa chiều (5 chiều đại diện cho 5 nhân tố) thành không gian một chiều (1 biến duy nhất là ADR­ RRKT). Khi đó thì giá trị ADR có thể âm hoặc dương. Giá trị trung bình của ADR là 0, giá trị ADR âm có nghĩa là quan sát cụ thể đó có ADR thấp hơn giá trị trung bình, giá trị ADR dương có nghĩa là quan sát cụ thể đó có ADR cao hơn giá trị trung bình. Bản thân từng nhân tố riêng lẽ cũng có giá trị cao thấp, khi dùng PCA thì đưa về một hệ quy chiếu lấy 0 làm chuẩn nên giá trị cao sẽ là dương và thấp là âm.

Bảng 4.20: Bảng thống kê mô tả RRKT



Số quan sát

N

Giá trị Nhỏ nhất

Giá trị Lớn nhất

Giá trị Trung bình

Độ lệch chuẩn

CON/DIS

2478

0

1

0,81

0,390

ADR

2478

­0,259

3,857

0,000

1,000

Valid N (listwise)

2478





(Nguồn: SPSS 22)

4.3.4.2 Kết quả hồi quy mô hình với thông số thay thế

Các bước kiểm định mô hình hồi quy Logistic với thông số thay thế cũng bao gồm các kiểm định: kiểm tra mức độ phù hợp, kiểm tra mức độ giải thích của

mô hình, kiểm định ý nghĩa các hệ

số hồi quy.

Kết quả

hồi quy

mô hình với

thông số thay thế được thể hiện trong bảng 4.21 cho thấy RRKT (ADR), 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), mức độ chuyên ngành của CTKT tương tác với rủi ro tài chính (SPEFIR) đều có ý nghĩa. Biến bộ phận kiểm toán nội bộ (INAU) không có ý nghĩa. Kết quả hồi quy cũng cho thấy các biến RRKT, rủi ro tài chính, khách hàng thường xuyên thay đổi CTKT, tính chính trực của NQL khách hàng có ảnh hưởng ngược chiều với

quyết định DTKH; mức độ

chuyên ngành của CTKT

ảnh hưởng ngược chiều

đến quyết định DTKH rủi ro tài chính cao; biến khả năng thực hiện kiểm toán của CTKT có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định DTKH. Như vậy, kết quả hồi quy mô hình với thông số thay thế phù hợp với các kết quả hồi quy mô hình NC ở bước trên (bảng 4.16). Tổng hợp kết quả hồi quy mô hình với thông số thay thế được thể hiện chi tiết trong phục lục 16.

Bảng 4.21: Kết quả hồi quy Logistic




B


S.E.


Wald


df


Sig.


Exp(B)

95% C.I.for EXP(B)

Lower

Upper

Step 1a ADR

FIR CHA ABI INTE INAU SPE SPEADR SPEFIR SIZE

Constant

­,656

­,164

­,433

,487

­,144

­,187

­,069

­,194

­,148

,072

­1,088

,058

,036

,193

,158

,068

,182

,210

,112

,068

,036

,978

128,468

20,346

5,051

9,499

4,492

1,055

,109

2,974

4,810

3,981

1,237

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

,000

,000

,025

,002

,034

,304

,741

,085

,028

,046

,266

,519

,848

,649

1,627

,866

,830

,933

,824

,862

1,074

,337

,463

,790

,445

1,194

,758

,581

,618

,661

,755

1,001

,581

,911

,946

2,216

,989

1,185

1,409

1,027

,984

1,153

(Nguồn từ SPSS 22)


4.4. Tổng hợp và bàn luận kết quả‌

4.4.1. Tổng hợp kết quả mô hình nghiên cứu

Mục tiêu luận án là xây dựng mô hình về các nhân tố ảnh hưởng tới quyết định DTKH tại các CTKT độc lập VN và xem xét mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố trong mô hình tới quyết định này. Tác giả đã xây dựng mô hình và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố tới quyết định DTKH. Kết quả NC được tổng hợp trong bảng 4.22 như sau:

Bảng 4.22: Tổng hợp kết quả mô hình NC


Biến

Hệ số

Mức ý nghĩa (P>z)

MDOP

­,518

,031

GCO

­,417

,026

SGRO

­,321

,029

RECI

­,670

,012

ABVDA

­1,455

,001

FIR

­,108

,001

CHA

­,400

,030

ABI

,431

,006

INTE

­,153

,017

SPEMDOP

­1,485

,001

SPEFIR

­,189

,013

SIZE

,084

,015

(Nguồn từ SPSS 22)

Trong mô hình, kết quả kiểm định cho thấy có 11 biến độc lập và 01 biến

kiểm soát

ảnh hưởng

tới

biến phụ

thuộc

CON/DIS đại diện cho

quyết định

DTKH gồm có:

các nhân tố

thuộc

RRKT (YKKT năm trước không phải là

YKCNTP (MDOP), YKKT về HĐLT (GCO), mức tăng trưởng của khách hàng

(SGRO), tỷ lệ nợ phải thu và HTK/tổng TS (RECI), hành vi ĐCLN (ABVDA)),


rủi ro tài chính (FIR) (đo lường qua hệ số Z Score âm), khách hàng thường xuyên thay đổi CTKT (CHA) (đo lường bằng số lần thay đổi CTKT từ khi niêm yết/số năm mà CTNY), khả năng thực hiện kiểm toán của CTKT (ABI) (được đo lường bằng số KTV được chấp thuận kiểm toán cho đơn vị có lợi ích công chúng của CTKT trong năm/số khách hàng kiểm toán của CTKT tính trong năm trước), tính chính trực của NQL khách hàng (INTE) (đo lường bằng số lượng các yếu tố rủi ro xuất hiện liên quan tới tính chính trực của NQL khách hàng), mức độ chuyên ngành của CTKT tương tác với rủi ro tài chính (SPEFIR), mức độ chuyên ngành của CTKT tương tác với YKKT năm trước không phải là YKCNTP (MDOP), quy mô của khách hàng (SIZE) (đo lường bằng logarit của doanh thu). Biến bộ phận kiểm toán nội bộ (INAU) không có ảnh hưởng tới quyết định DTKH.

4.4.2. Bàn luận kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Luận án đã đưa ra 12 giả thuyết về chủ đề NC là H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11 và H12 với kỳ vọng H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H9 và

H11, H12 sẽ có ảnh hưởng ngược chiều giữa các nhân tố với quyết định DTKH,

H8, H10 sẽ có ảnh hưởng cùng chiều giữa nhân tố với quyết định DTKH. Kết quả tổng hợp kiểm định các giả thuyết NC (bảng 4.23) cho thấy các giả thuyết đề ra trong mô hình là H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9 và H12 được chấp nhận. Những vấn đề quan trọng liên quan đến kết quả NC này đáng quan tâm (được bàn luận cụ thể) như sau:

­ Đối với giả

thuyết H1, H2, H3, H4, H5: Giả

thuyết H1, H2, H3, H4, H5

được chấp nhận trong mô hình. Điều này chứng minh các nhân tố thuộc RRKT có ảnh hưởng ngược chiều với quyết định DTKH. Kết quả này tương đồng với kết quả của Johnstone và Bedard (2004), Schroeder và Hogan (2013). NC này đã

đo lường các nhân tố

thuộc RRKT

theo như NC của

Landsman và cộng sự

(2009), Schroeder và Hogan (2013), Hsieh và Lin (2016) đó là RRKT được đo lường thông qua các nhân tố: YKKT năm trước không phải là YKCNTP, YKKT

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 03/09/2022