CHUYENMON_HDQT- chuyên môn HĐQT: được tính bằng tỷ lệ giữa số thành viên thuộc HĐQT có chuyên môn kế toán tài chính và tổng số thành viên của HĐQT. Trong đó, chuyên môn của thành viên HĐQT được xác định dựa trên lĩnh vực chuyên môn theo bằng cấp (như Cao đẳng, Đại học, Thạc sĩ, Tiến sĩ) của thành viên đó;
GIOITINH_HDQT- giới tính HĐQT: được tính bằng tỷ lệ giữa số thành viên thuộc HĐQT là nữ và tổng số thành viên của HĐQT.
Đo lường biến độc lập đặc điểm của BKS
Liên quan các giả thuyết được đề xuất trong phần 3.2, các biến độc lập được đưa vào mô hình về đặc điểm BKS được xác định như sau:
QUYMO_BKS- quy mô BKS: được tính bằng logarit tự nhiên của số lượng
thành viên BKS;
THAMNIEN_BKS- thâm niên BKS: được tính bằng logarit tự nhiên của trung bình thâm niên công tác tính từ năm bắt đầu làm việc đến năm quan sát của các thành viên BKS;
CHUYENMON_BKS- chuyên môn BKS: được tính bằng tỷ lệ giữa số thành viên thuộc BKS có chuyên môn kế toán tài chính và tổng số thành viên của BKS. Trong đó, chuyên môn của thành viên BKS được xác định dựa trên lĩnh vực chuyên môn theo bằng cấp (như Cao đẳng, Đại học, Thạc sĩ, Tiến sĩ) của thành viên đó;
GIOITINH_BKS- giới tính BKS: được tính bằng tỷ lệ giữa số thành viên thuộc
BKS là nữ và tổng số thành viên của BKS.
3.3.2.3. Đo lường biến kiểm soát
Luận án sử dụng hai biến giả ngành (NGANH) và năm (NAM) để kiểm soát hiệu ứng cố định theo ngành và năm. Ngoài ra, tương tự các nghiên cứu của Beneish (1997), Peikun và Jing (2010), Anwar và Buvanendra (2019), Luận án còn sử dụng một số biến để làm biến kiểm soát trong mô hình bao gồm các biến: dòng tiền hoạt động (CFOA)- được tính bằng dòng tiền hoạt động chia cho tổng tài sản của doanh nghiệp đầu kỳ, biến giả thể hiện thua lỗ trong hoạt động kinh doanh (THUA_LO)- nhận giá trị 1 khi lợi nhuận hai năm trước nhỏ hơn 0, và bằng 0 nếu ngược lại, cùng với quy mô doanh nghiệp (QUYMO_DN)- được tính bằng logarit tự nhiên của tổng
tài sản, đòn bẩy tài chính (DON_BAY)- được tính bằng tổng nợ chia cho vốn chủ sở hữu, biến chất lượng kiểm toán (BIG4)- biến giả, nhận giá trị 1 khi kiểm toán bởi các doanh nghiệp kiểm toán thuộc nhóm Big4 (EY, Deloitte, PwC và KPMG) và bằng 0 nếu ngược lại. Ngoài ra, Luận án có bổ sung biến kiểm toán nội bộ (KTNB)- biến giả, nhận giá trị 1 khi công ty có bộ phận kiểm toán nội bộ và bằng 0 nếu ngược lại, tương tự nghiên cứu của García và cộng sự (2012)
Bảng 3.1 tổng kết các biến, cách đo lường và dấu kỳ vọng liên quan tới các biến
phụ thuộc và biến độc lập của mô hình nghiên cứu
Bảng 3.1. Các biến trong mô hình nghiên cứu
Ý nghĩa | Giải thích/cách tính | Dấu kỳ vọng | |
Biến phụ thuộc | |||
QTLN_1 | Mức độ quản trị lợi nhuận | Giá trị tuyệt đối của khoản dồn tích bất thường, được ước lượng từ mô hình Jones (1991) | |
QTLN_2 | Mức độ quản trị lợi nhuận | Giá trị tuyệt đối của khoản dồn tích bất thường, ước lượng từ mô hình của Dechow và cộng sự (1995) | |
QTLN_3 | Mức độ quản trị lợi nhuận | Giá trị tuyệt đối của khoản dồn tích bất thường, được ước lượng mô hình của Kothari và cộng sự (2005) | |
SAI_SOT_1 | Sai sót trên BCTC | Biến giả, bằng 1 khi doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán từ 5% trở lên, ngược lại, bằng 0 | |
SAI_SOT_2 | Sai sót trên BCTC | Biến giả, bằng 1 khi doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán từ 10% trở lên, ngược lại, bằng 0 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tác Động Của Đặc Điểm Hội Đồng Quản Trị Tới Chất Lượng Thông Tin Kế Toán -
Giả Thuyết Nghiên Cứu Liên Quan Tới Tác Động Của Cấu Trúc Sở Hữu Tới Chất Lượng Thông Tin Kế Toán -
Mô Hình Hồi Quy Và Đo Lường Biến Trong Mô Hình -
Thực Trạng Chất Lượng Thông Tin Kế Toán Của Các Công Ty Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam -
Tỷ Lệ Sai Sót Của Các Công Ty Niêm Yết Theo Ngành -
Ma Trận Tương Quan Mô Hình Đo Lường Chất Lượng Thông Tin Kế Toán Thông Qua Quản Trị Lợi Nhuận
Xem toàn bộ 206 trang tài liệu này.
Ý nghĩa | Giải thích/cách tính | Dấu kỳ vọng | |
SAI_SOT_3 | Sai sót trên BCTC | Biến giả, bằng 1 khi doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán từ 5% trở lên hoặc nhận ý kiến kiểm toán không phải chấp nhận toàn phần, ngược lại, bằng 0 | |
SAI_SOT_4 | Sai sót trên BCTC | Biến giả, bằng 1 khi doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán từ 10% trở lên hoặc nhận ý kiến kiểm toán không phải chấp nhận toàn phần, ngược lại, bằng 0. | |
Biến độc lập: Nhóm các biến liên quan đến đặc điểm cấu trúc sở hữu | |||
SH_ NHANUOC | Sở hữu của Nhà nước | tỷ lệ sở hữu vốn của cổ đông là Nhà nước | - |
SH_ TOCHUC | Sở hữu của các nhà đầu tư tổ chức | tỷ lệ sở hữu vốn của cổ đông là nhà đầu tư tổ chức (không tính sở hữu của Nhà nước) | - |
SH_BGD | Sở hữu của BGĐ | tỷ lệ sở hữu vốn của cổ đông là BGĐ | - |
Biến độc lập: Nhóm các biến liên quan đến đặc điểm HĐQT | |||
QUYMO _HDQT | Quy mô HĐQT | Logarit tự nhiên của số lượng thành viên HĐQT | - |
DOCLAP _HDQT | Tính độc lập HĐQT | Tỷ lệ giữa số thành viên thuộc HĐQT nhưng không thuộc BGĐ và tổng số thành viên của HĐQT; | - |
Ý nghĩa | Giải thích/cách tính | Dấu kỳ vọng | |
KIEMNHIEM _HDQT | Tính kiêm nhiệm | Biến giả, nhận giá trị bằng 1 nếu chủ tịch HĐQT đồng thời là Giám đốc điều hành, ngược lại bằng 0 | + |
THAMNIEN _HDQT | Thâm niên HĐQT | Logarit tự nhiên của trung bình thâm niên công tác thành viên HĐQT | - |
CHUYENMON _HDQT | Chuyên môn HĐQT | Tỷ lệ thành viên HĐQT có chuyên môn về tài chính và kế toán | - |
GIOITINH _HDQT | Giới tính HĐQT | Tỷ lệ giữa số thành viên thuộc HĐQT là nữ và tổng số thành viên của HĐQT | - |
Biến độc lập: Nhóm các biến liên quan đến đặc điểm BKS | |||
QUYMO _BKS | Quy mô BKS | Logarit tự nhiên của số lượng thành viên BKS | - |
THAMNIEN_ BKS | Thâm niên BKS | Logarit tự nhiên của trung bình thâm niên công tác thành viên BKS | - |
CHUYENMON _ BKS | Chuyên môn BKS | Tỷ lệ thành viên BKS có chuyên môn về tài chính và kế toán | - |
GIOITINH _ BKS | Giới tính BKS | Tỷ lệ giữa số thành viên thuộc BKS là nữ và tổng số thành viên của HĐQT | - |
Biến kiểm soát | |||
THUALO | Tình trạng thua lỗ | Biến giả, nhận giá trị bằng 1 khi lợi nhuận hai năm trước nhỏ hơn 0, ngược lại bằng 0 | + |
Ý nghĩa | Giải thích/cách tính | Dấu kỳ vọng | |
DONBAY | Đòn bẩy tài chính | Tỷ lệ tổng nợ và vốn chủ sở hữu | + |
QUYMO_DN | Quy mô doanh nghiệp | Logarit tự nhiên của tổng tài sản | - |
BIG4 | Chất lượng kiểm toán | Biến giả, nhận giá trị bằng 1 nếu được điểm toán bởi Big 4, ngược lại bằng 0 | - |
CFOA | Dòng tiền hoạt động | Tỷ lệ dòng tiền hoạt động và tổng tài sản đầu kỳ | - |
KTNB | Kiểm toán nội bộ | Biến giả, nhận giá trị bằng 1 khi công ty có bộ phận kiểm toán nội bộ, ngược lại bằng 0 | - |
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.4. Thu thập và xử lý dữ liệu
3.4.1. Thu thập dữ liệu
Mẫu dữ liệu sử dụng trong Luận án này gồm các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội trong khoảng thời gian 12 năm từ 2009-2020 không bao gồm các định chế tài chính (như ngân hàng, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán…) do sự khác biệt về BCTC cũng như các quy định trong hoạt động kinh doanh của các công ty này.
Các dữ liệu từ BCTC bao gồm báo cáo trước và sau kiểm toán được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Stoxplus. Đối với dữ liệu sau kiểm toán, mẫu dữ liệu ban đầu gồm 686 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội trong khoảng thời gian 12 năm từ 2009-2020, bao gồm
7.545 quan sát. Việc đo lường các khoản dồn tích được dựa trên tổng tài sản của kỳ trước, nên mẫu sẽ mất các quan sát của năm đầu tiên, và chỉ còn các quan sát từ 2010-
2020. Dữ liệu về ngành được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Stoxplus, trong đó cách phân ngành được áp dụng theo phân ngành cấp một theo chuẩn phân ngành bốn cấp của ICB2(Industry Classification Benchmark). Cách phân ngành cấp một này bao gồm 10 ngành lần lượt là công nghệ thông tin, công nghiệp, dầu khí, dịch vụ tiêu dùng, dược phẩm và y tế, hàng tiêu dùng, nguyên vật liệu, tài chính, tiện ích cộng đồng, viễn thông. Do cách tính các khoản dồn tích bất thường ước lượng với các doanh nghiệp trong cùng ngành và cùng năm với mỗi ước lượng đòi hỏi tối thiểu có 15 quan sát, hai ngành có ít quan sát là dầu khí và viễn thông bị loại khỏi dữ liệu. Đối với dữ liệu trước kiểm toán, một số quan sát bị loại bỏ do thiếu thông tin tài chính, cụ thể là thông tin lợi nhuận. Kết hợp với việc kiểm tra tính lặp và loại bớt các quan sát bị trùng, mẫu nghiên cứu còn lại 5.225 quan sát.
Dữ liệu về quản trị bao gồm cấu trúc sở hữu, quy mô, tính kiêm nhiệm, tính độc lập, giới tính, thâm niên thành viên HĐQT, quy mô, thâm niên, giới tính BKS được cung cấp bởi công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock). Trong đó, dữ liệu về cấu trúc sở hữu bao gồm sở hữu của cổ đông tổ chức và sở hữu Nhà nước được xác định trên danh sách các cổ đông lớn (sở hữu từ 5% lượng cổ phần lưu hành3). Riêng dữ liệu về sở hữu cổ đông tổ chức đã được xử lý bằng cách loại bỏ dữ liệu về cổ đông tổ chức là Nhà nước nhằm đảm bảo kết quả nghiên cứu về tác động của sở hữu cổ đông tổ chức tới chất lượng thông tin kế toán không bị ảnh hưởng bởi yếu tố sở hữu Nhà nước. Bên cạnh đó, dữ liệu về trình độ chuyên môn của HĐQT và BKS được tác giả thu thập bằng tay từ báo cáo thường niên của các công ty niêm yết. Cuối cùng, sau khi loại trừ các quan sát thiếu thông tin quản trị, tác giả thu được bộ dữ liệu bảng không cân (unbalanced panel data) bao gồm 3.735 quan sát. Cụ thể, ngành công nghệ thông tin có 65 quan sát, ngành công nghiệp có 1.710 quan sát, ngành dược phẩm và y tế có 131 quan sát, ngành dịch vụ tiêu dùng có 238 quan sát, ngành hàng tiêu dùng có 537 quan sát, ngành nguyên vật liệu có 492 quan sát, ngành tiện ích công cộng có 227 quan sát, ngành tài chính có 335 quan sát. Ngoài ra, khi thống kê theo năm, năm 2010
2 ICB (Industry Classification Benchmark) là hệ thống phân ngành do FTSE Group và DowJone xây dựng và được sử dụng phổ biến (Nguồn: Ủy ban chứng khoán Nhà nước truy cập tại http://www.ssc.gov.vn/ubck/faces/oracle/webcenter/portalapp/pages/vi/). Chi tiết phân ngành ICB được thể hiện trong Phụ lục 1 của Luận án
3 Luật Chứng khoán 54/2019/QH14 quy định cổ đông lớn là là cổ đông sở hữu từ 5% trở lên số cổ phiếu có quyền biểu quyết của một tổ chức phát hành. (nguồn: Quốc hội, 2019, Luật Chứng khoán số 54/2019/QH14)
có 251 quan sát, năm 2011 có 262 quan sát, năm 2012 có 307 quan sát, năm 2013 có
332 quan sát, năm 2014 có 313 quan sát, năm 2015 có 327 quan sát, năm 2016 có 329
quan sát, năm 2017 có 437 quan sát, năm 2018 có 451 quan sát, năm 2019 có 388 quan sát và năm 2020 có 338 quan sát.
3.4.2. Xử lý dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu gồm các biến tài chính và quản trị từ 2009-2020, tác giả tiến hành xử lý các quan sát có giá trị bất thường (outliers) do những quan sát này không mang tính đại diện, có thể khiến ước lượng giá trị trung bình của các biến bị chệch, ảnh hưởng tới kết quả nghiên cứu. Việc xử lý quan sát có giá trị bất thường được thực hiện bằng cách thay thế các quan sát có giá trị nhỏ hơn 5% bằng giá trị tại 5%, giá trị lớn hơn 95% được thay thế bằng giá trị tại 95% cho các biến tổng tài sản, doanh thu thuần, lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh, tổng dồn tích đã hiệu chỉnh bởi tổng tài sản, tài sản cố định hữu hình hiệu chỉnh bởi tổng tài sản, chênh lệch của doanh thu và khoản phải thu hiệu chỉnh bởi tổng tài sản, các dữ liệu về sở hữu bao gồm sở hữu Nhà nước, sở hữu của cổ đông tổ chức, sở hữu của Ban giám đốc. Các thao tác xử lý dữ liệu được thực hiện trên phần mềm Stata 14.2
3.5. Phương pháp hồi quy
Đối với mô hình hồi quy dùng quản trị lợi nhuận để ước lượng CLTT kế toán, trong các phương pháp hồi quy, phương pháp OLS là phương pháp được sử dụng phổ biến, tương tự như trong nghiên cứu của Chen và cộng sự (2011), Xie và cộng sự (2013). Mô hình nghiên cứu sử dụng biến giả ngành và năm nhằm cố định hiệu ứng ngành và năm. Trong trường hợp mô hình có khuyết tật phương sai thay đổi, Luận án sử dụng kết hợp tùy chọn Robust (phương pháp sai số chuẩn mạnh- robust standard errors).
Đối với mô hình hồi quy dùng sai sót trên BCTC để ước lượng CLTT kế toán, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy binary logistic. Đây là mô hình được sử dụng hầu hết trong các nghiên cứu về sai sót trên BCTC như của Beasley (1996), Summers và Sweeney (1998), Dechow và đồng sự (2011). Phương pháp hồi quy binary logistic dùng để dự đoán xác suất xảy ra sai sót trên BCTC. Biến phụ thuộc của mô hình lúc
này là biến nhị phân, xảy ra và không xảy ra. Tương tự như mô hình trên, mô hình binary logistic sử dụng biến giả cố định ngành và năm.
Từ Khung lý thuyết được xây dựng ở Chương 2, sang Chương 3, Luận án đã xây dựng thiết kế nghiên cứu và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu. Từ đó, Luận án đã xây dựng mô hình nghiên cứu chính là mô hình hồi quy đa biến. Trong đó biến phụ thuộc CLTT kế toán được đo lường theo hai cách: một là đo lường thông qua mức độ quản trị lợi nhuận; hai là đo lường thông qua sai sót trên BCTC, được xác định trong trường hợp doanh nghiệp có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán ở ngưỡng trọng yếu, kết hợp việc doanh nghiệp phải nhận ý kiến kiểm toán không phải chấp nhận toàn phần. Các biến độc lập là các biến về QTCT, được thể hiện trên ba khía cạnh cấu trúc sở hữu, đặc điểm HĐQT, đặc điểm BKS. Luận án đã mô tả cách thức thu thập, xử lý dữ liệu và phương pháp hồi quy. Đây là cơ sở cho kết quả nghiên cứu được mô tả ở chương 4 của Luận án.