(Luận văn thạc sĩ) tác động của tính có thể so sánh của báo cáo tài chính đối với thông tin giá cổ phiếu và dự báo thu nhập bằng chứng tại sàn giao dịch tp hcm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HỒNG THỊ THU HÀ TÁC ĐỘNG CỦA TÍNH CĨ THỂ SO SÁNH CỦA BÁO CÁO TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI THƠNG h TIN GIÁ CỔ PHIẾU VÀ DỰ BÁO THU NHẬP - BẰNG CHỨNG TẠI SÀN GIAO DỊCH TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2019 h BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HỒNG THỊ THU HÀ TÁC ĐỘNG CỦA TÍNH CĨ THỂ SO SÁNH CỦA BÁO CÁO TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI THÔNG TIN GIÁ CỔ PHIẾU VÀ DỰ BÁO THU NHẬP - BẰNG CHỨNG TẠI SÀN GIAO DỊCH TP.HCM h Chuyên ngành: Kế toán (Hướng nghiên cứu) Mã số: 8340301 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TRẦN VĂN THẢO TP.HỒ CHÍ MINH NĂM 2019 h LӠI CAM ĈOAN Tôi xin cam ÿoan ÿây nghiên cӭu cӫa riêng tác giҧ Các sӕ liӋu viӃt trung thӵc kӃt quҧ cӫa viӃt chѭa tӯng ÿѭӧc công bӕ bҩt kǤ cơng trình khác Tác giҧ Hồng Thӏ Thu Hà h  ЌЌ TRANG PHӨ BÌA LӠI CAM ĈOAN MӨC LӨC DANH MӨC CÁC TӮ VIӂT TҲT DANH MӨC CÁC BҦNG DANH MӨC CÁC HÌNH VÀ SѪ ĈӖ TÓM TҲT ABSTRACT PHҪN MӢ ĈҪU 1 1. Ĉһt vҩn ÿӅ 1 2. Mөc tiêu nghiên cӭu câu hӓi nghiên cӭu .3 a. Mөc tiêu nghiên cӭu tәng quát 3 b. Mөc tiêu nghiên cӭu cө thӇ .3 c. Câu hӓi nghiên cӭu cө thӇ 3 3. Ĉóng góp mӟi cӫa nghiên cӭu 4 4. Ĉӕi tѭӧng phҥm vi nghiên cӭu 4 5. Phѭѫng pháp nghiên cӭu 5 6. KӃt cҩu cӫa nghiên cӭu .5 h CHѬѪNG TӘNG QUAN Vӄ CÁC NGHIÊN CӬU TRѬӞC CĨ LIÊN QUAN ĈӂN TÍNH CÓ THӆ SO SÁNH CӪA BCTC VÀ CÁC NGHIÊN CӬU ĈÁNH GIÁ LӦI ÍCH, TÁC ĈӜNG CӪA TÍNH CĨ THӆ SO SÁNH CӪA BCTC 6 1.1 Tәng quan vӅ nghiên cӭu trѭӟc có liên quan ÿӃn tính có thӇ so sánh cӫa BCTC nghiên cӭu ÿánh giá lӧi ích, tác ÿӝng cӫa tính có thӇ so sánh cӫa BCTC .6 1.1.1 Nghiên cӭu quӕc tӃ 6 1.1.2 Nghiên cӭu tҥi ViӋt Nam .11 1.2 Ĉánh giá nghiên cӭu trѭӟc khe hәng nghiên cӭu 12 CHѬѪNG CѪ SӢ LÝ THUYӂT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CӬU .14 2.1 Tính có thӇ so sánh cӫa BCTC 14 2.1.1 Khái niӋm tính có thӇ so sánh cӫa BCTC 14 2.1.2 Bàn luұn vӅ tính có thӇ so sánh cӫa BCTC 15 2.1.3 Ĉo lѭӡng tính có thӇ so sánh cӫa BCTC 15 2.2 Thông tin giá cә phiӃu ÿo lѭӡng thông tin giá cә phiӃu, dӵ báo thu nhұp tѭѫng lai cӫa nhà ÿҫu tѭ 17 2.2.1 Thông tin giá cә phiӃu 17 2.2.2 Ĉo lѭӡng thông tin giá cә phiӃu, dӵ báo thu nhұp tѭѫng lai cӫa nhà ÿҫu tѭ 20 2.3 Dӵ báo thu nhұp – Mơ hình thӵc nghiӋm .20 2.4 Phát triӇn giҧ thuyӃt nghiên cӭu 23 2.5 Khung phân tích 26 KӂT LUҰN CHѬѪNG 27    CHѬѪNG PHѬѪNG PHÁP NGHIÊN CӬU 28 3.1 Phѭѫng pháp nghiên cӭu quy trình nghiên cӭu 28 3.1.1 Phѭѫng pháp nghiên cӭu 28 3.1.2 Quy trình nghiên cӭu .29 3.2 Phѭѫng pháp nghiên cӭu ÿӇ giҧi quyӃt mөc tiêu thӭ nhҩt .30 3.2.1 Ĉo lѭӡng tính có thӇ so sánh cӫa BCTC 30 3.2.2 Ĉánh giá kӃt quҧ ÿo lѭӡng tính có thӇ so sánh tҥi sàn HOSE so vӟi nghiên cӭu cӫa Choi cӝng sӵ (2018) .32 3.3 Phѭѫng pháp nghiên cӭu ÿӇ giҧi quyӃt mөc tiêu thӭ hai 33 3.4 BiӃn kiӇm soát 34 3.5.1 Mүu nghiên cӭu 35 3.5.2 Thu thұp dӳ liӋu .36 3.5.3 Quy trình phân tích dӳ liӋu 36 KӂT LUҰN CHѬѪNG 41 CHѬѪNG 4: KӂT QUҦ NGHIÊN CӬU VÀ BÀN LUҰN .42 4.1 KӃt quҧ nghiên cӭu cӫa mөc tiêu thӭ nhҩt - Ĉo lѭӡng tính có thӇ so sánh 42 4.2 Tính biӃn kiӇm sốt 43 4.3 Thӕng kê mô tҧ 43 4.4 KӃt quҧ hӗi quy 47 h 4.5 KiӇm ÿӏnh giҧ ÿӏnh hӗi quy tuyӃn tính giҧ ÿӏnh khác 50 4.6 Hӗi quy tuyӃn tính khҳc phөc giҧ ÿӏnh bӏ vi phҥm 53 4.7 Tәng hӧp kӃt quҧ nghiên cӭu cӫa mөc tiêu thӭ hai .54 4.8 Bàn luұn kӃt quҧ nghiên cӭu cӫa hai mөc tiêu nghiên cӭu 56 KӂT LUҰN CHѬѪNG 58 CHѬѪNG 5: KӂT LUҰN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 59 5.1 KӃt luұn hàm ý sách 59 5.2 Hҥn chӃ cӫa nghiên cӭu hѭӟng nghiên cӭu tѭѫng lai 60 KӂT LUҰN CHѬѪNG 61 KӂT LUҰN 62 TÀI LIӊU THAM KHҦO PHӨ LӨC 1-DANH SÁCH CÁC ĈѪN Vӎ Kӂ TOÁN ĈѬӦC CHӐN MҮU PHӨ LӨC - DANH SÁCH CÁC CHӌ TIÊU LҨY DӲ LIӊU PHӨ LӨC TÓM TҲT TӘNG QUAN CÁC NGHIÊN CӬU TRѬӞC CĨ LIÊN QUAN ĈӂN TÍNH CĨ THӆ SO SÁNH CӪA BCTC VÀ CÁC NGHIÊN CӬU ĈÁNH GIÁ LӦI ÍCH, TÁC ĈӜNG CӪA TÍNH CĨ THӆ SO SÁNH CӪA BCTC PHӨ LӨC KӂT QUҦ HӖI QUY STATA ĈѬӦC TӘNG HӜP TRONG BҦNG 4.4    DANH MӨC CÁC TӮ VIӂT TҲT T vit tt BCTC OLS Ordinary least squares Q Decision Random effects regression model US Securities and Exchange Commission Structural equation modeling Vietnamese Accounting Standards Variance inflation factors BLUE BTC CFA CLRM EFA ERC EU FASB FDI FEM FERC FIFO HNX HOSE IASB IFRS REM SEC SEM VAS VIF h LIFO M&A Tên ting Anh Financial statement Best linear unbiased estimator Ministry of Finance Confirmatory factor analysis Classical linear regression model Exploratory factor analysis Earnings response coefficient European Union Financial Accounting Standards Board Foreign Direct Investment Fixed effects regression model Future earnings response coefficient First-in, first-out Hanoi Stock exchange Hochiminh stock exchange International Accounting Standards Board International Financial Reporting Standards Last in First Out Mergers and acquisitions Ni dung Báo cáo tài c l ng khơng chch tuyn tính hiu qu nh t B Tài Chính Mơ hình phân tích nhân t khng
nh Mơ hình hi quy tuyn tính c
in Mơ hình phân tích nhân t khám phá H s phn ng thu nhp Liên Minh Châu Âu Hi
ng chun mc k tốn tài M u t trc tip n c Hi quy tác
ng c
nh H s phn ng thu nhp t ng lai Ph ng pháp nhp tr c, xu t tr c S giao dch chng khoán Hà Ni S giao dch chng khoán TpHCM Hi
ng chun mc k tốn tài quc t Chun mc báo cáo tài quc t Ph ng pháp nhp sau, xu OjWӹVӕVә sách thӏ trѭӡQJWҥLWKӡL ÿLӇPÿҫXQăPWWӹVӕQj\ÿѭӧFWtQKEҵQJFiFKOҩ\WәQJJLiWUӏVәViFKFӫDPӝWÿѫQYӏ NӃWRiQFKLDFKRWәQJJLiWUӏWKӏWUѭӡQJFӫDÿѫQYӏÿyWҥLFQJWKӡLÿLӇPÿҫXQăPW 7iF JLҧ WKX ÿѭӧF  TXDQ ViW FKR ELӃQ BMit 7KӕQJ Nr P{ Wҧ FӫD ELӃQ BMit ÿѭӧF WUuQKEj\FKLWLӃWWURQJPөF ĈӇWtQKELӃQWtQKGDLGҷng cӫa thu nhұp (PERSit), WiFJLҧWKXWKұSWKrPELӃQ lӧi nhuұn thuҫn tӯ hoҥt ÿӝng kinh doanh theo nămYjELӃQWәQJWjLVҧQÿҫXNǤÿӇ WtQK52$EҳWÿҫXWӯQăPWYj52$FӫDQăPWUѭӟFÿy7LӃSWKHRWiFJLҧWKӵFKLӋQ KӗL TX\ FXӕQ FKLӃX  QăP WӭF  OҫQ KӗL TX\ ÿӇ WKX ÿѭӧF  TXDQ ViW PERSit 7KӕQJNrP{WҧFӫDELӃQPERSitÿѭӧFWUuQKEj\FKLWLӃWWURQJPөF @AQCDGFRCLSCMTCP,     43675 42145 3.333 -.8122 1.9178 2.5294 36.589 6.7497 Kurtosis Minimum Maximum Sum 15.108 1.759 18628.22 10.006 702 18051.85 134.3572 12.009 -.460 40999.37 920.9468 333 32618.23 6735.23 1132.595 25.9289 1.884 450 -.4161 4.9484 -1.735 20.480 10.352 -3.708 67.698 4180 -2168.01 81.416 0423  333 43535.26a - -299.7569 -311.0869 -18646.98 28.722 1.352 (Nguӗn: SPSS 20) 85.609 -3.430 -27705.28 -43535.26 57.762 -1.967 -53.9246 -157476.7 -223470.5 -249858.6 25.2502 18997.019 22605.357 31852.577 -27.3897 15.799 -.826 14.948 6208235.3 6791900.3 12711702 8.22787 67045 3.8663024 2491.6330 2606.1274 3565.3474 -.0122 -76.3192 1.161 206.39 -280.0519 lag Comp_X_ -671.0827 -750.3263 333 Comp_X 0000 -18646.98a -27705.28a 133055 -472.9030 333 lead Bҧng 4.2 – Thӕng kê mô tҧ trѭӟc chӍnh quan sát bҩt thѭӡng a Multiple modes exist The smallest value is shown 37715.96 1132.595 000 917 12.359 2.331 164.7226 1.52671 00254 27133.55 18535 17.697a -.0122a -76.319a -1.735a -.8122 -458.7966 -635.0157 -741.6707 17.4589 5.801 1.762 1.455 Skewness 178 191 Variance 136.4852 103.6266 20.0896 00094 -3.70501 Std Deviation 112.4330 ead Comp_R_l Comp_X_ -.161936 0 333 PERS 97.95265 20.2259 00125 -6.51054 24449 333 Comp 333 BM 0 333 Size 0 0000 -.3000a -458.796a -635.015a -741.670a 104.7055 123.1212 333 Mode -.0540 113.2611 333 X_lead 03225 333 X_lag Median 333 X 10987 02026 g Missin 333 R_lead Mean N Valid R Statistics ϰϰ h ϰϱ  Bҧng thӕng kê mơ tҧ cho thҩy khơng có biӃn có giá trӏ missing value Tuy nhiên, chӍ tiêu Kurtosis ÿӅu có giá trӏ tuyӋt ÿӕi lӟn hѫn 2.2 cho tҩt cҧ biӃn trӯ biӃn Size Theo Sposito cӝng sӵ (1983), giá trӏ tuyӋt ÿӕi cӫa chӍ tiêu vѭӧt 2.2 bҵng chӭng vi phҥm phân phӕi thѭӡng Tác giҧ tiӃn hành chҭn ÿoán giá trӏ bҩt thѭӡng (outlier hay extreme value) cӫa tӯng biӃn Cousineau & Chartier (2010) cho rҵng mӝt nhӳng khó khăn viӋc xӱ lý giá trӏ bҩt thѭӡng khơng có mӝt khung lý thuyӃt hồn chӍnh cho phѭѫng pháp xӱ lý, thông thѭӡng lƭnh vӵc khác thѭӡng tӵ hình thành nên phѭѫng pháp khác hiӃm có phѭѫng pháp ÿѭӧc hình thành dӵa khung khái niӋm cӫa phѭѫng pháp khác Ngoài ra, có nghiên cӭu ÿѭӧc thiӃt kӃ chӍ ÿӇ giҧi quyӃt riêng vҩn ÿӅ giá trӏ bҩt thѭӡng Trong viӃt này, tác giҧ sӱ dөng phѭѫng pháp ÿѭӧc Armstrong (2001, trang 222) ÿӅ xuҩt ÿó thay thӃ giá trӏ bҩt thѭӡng vӟi trung bình cӫa tәng thӇ không bao gӗm giá trӏ bҩt thѭӡng Sau thay thӃ bҩt thѭӡng, thӵc hiӋn lҥi bҧng thӕng kê mô tҧ, kӃt quҧ cho thҩy hӋ sӕ Kurtosis ÿã nҵm  h giӟi hҥn phân phӕi thѭӡng    29.854 -.0444 -140.218 1.262 475 -224.903 2.200 -.151 1.059 1.049 6735.2 25.928 3740 0032 17.458 -.0009 1.161 917 339 320 -1975.5 72.706 -.4161 1.5586 -22.637 -1.069 1.916 -1.648  (Nguӗn: SPSS 20) 333 -299.756 -546.850 333 -311.086 -576.512 333 _lag Comp_X 1.360 -.722 821.1140 1.306 -.961 775.8422 1.453 -.946 791.2043 1415.151 1263.423 1324.914 -8.5744 -170442.3 -182101.1 -191978.5 5.7880 -5.8186 -2485.200 -2425.283 -2568.267 1.532 -.167 2.242582 -5.8186 -2485.200 -2425.283 -2568.267 133055 -280.0519 -.025749 -511.8388 333 lead Bҧng 4.3 – Thӕng kê mô tҧ sau chӍnh quan sát bҩt thѭӡng a Multiple modes exist The smallest value is shown 36713.9 40583.42 33919.60 380.772 386.4614 420.8090 Sum 8463 9690 Maximum 1.848 355 -22.637 1.5586 1.5267 00072 5.78481 53008 0032 -3.7050 18535 20.089 00094 333 lead PERS Comp_R_ Comp_X_ Comp_X -5.932 21833 0 333 Comp 20.225 00112 333 BM 333 Size -224.903 17.697a 98.8753 103.0917 114.4557 -.7462 -.8058 -154.249 150 333 X_lead 104.705 112.4330 103.6266 Minimum 077 Kurtosis 658 37331 35336 Std Deviation 658 9659 Mode Skewness 333 X_lag 110.252 121.8721 101.8606 333 X 8463 -154.24a 386.4614 03225 -.0540 0 Median 333 333 08965 -.0001 Missing Valid R_lead Mean N R Statistics ϰϲ h ϰϳ  7KӵFKLӋQWtQKKӋVӕWѭѫQJTXDQ JLӳDELӃQSKө WKXӝFYjFiFELӃQÿӝFOұSNӃWTXҧFKRWKҩ\ ELӃQ5FyWѭѫQJTXDQYӟL;&RPS&RPSB;&RPSB;BOHDGӣPӭFêQJKƭD.ӃWTXҧQj\ FKRSKpSWiFJLҧFyTX\ӅQNǤYӑQJNӃWTXҧKӗLTX\P{KuQK FytWQKҩWPӝWELӃQFyê QJKƭDWKӕQJNr h +uQK2.ӃWTXҧKӋVӕWѭѫQJTXDQFiFELӃQ1JXӗQ6WDWD @A@CUPCVW,CG.KCVWX 7iFJLҧWKӵFKLӋQKӗLTX\WX\ӃQWtQKWKHRWiFÿӝQJFӕÿӏQK)(M, fixed effect  YjWiFÿӝQJQJүXQKLrQ5(M, random effect) .ӃWTXҧKӗLTX\)(MFKRWKҩ\KӋVӕKӗLTX\FӫDELrQ5t+1 5BOHDG ;YjKӋVӕ JyF E0 WӭF FRQV  Fy ê QJKƭD WKӕQJ Nr ӣ PӭF  KӋ Vӕ KӗL TX\ FӫD &RPSB; Fy ê QJKƭDWKӕQJNrӣPӭF7URQJFiFELӃQNLӇPVRiWFKӍFyELӃQ6L]HFyWiFGөQJNLӇP VRiWÿӕLYӟLP{KuQK.ӃWTXҧNLӇm ÿӏnh mӭc ÿӝ phù hӧp cӫDP{KuQKEҵQJkiӇm ÿӏQK )FyPӭc ý nghƭa p = 0.000 cho thҩy mô hình hӗi quy FEM phù hӧp   ϰϴ  h  +uQK3.ӃWTXҧKӗLTX\WKHR FEM 1JXӗQ6WDWD  ӃW TXҧ KӗL TX\ 5(M FKR WKҩ\ KӋ Vӕ KӗL TX\ FӫD ELӃQ 5t+1 (R_lead), Xt1(X_lag), Comp_X Fy ê QJKƭD WKӕQJ Nr ӣ PӭF  KӋ Vӕ KӗL TX\ FӫD ; Fy ê QJKƭD WKӕQJNrӣPӭFYjKӋVӕKӗLTX\FӫD&RPSB;FyêQJKƭDWKӕQJNrӣPӭF +DLELӃQNLӇPVRiW%0Yj3(56ÿӅXFyWiFGөQJNLӇPVRiWWURQJP{KuQK   ϰϵ  h  +uQK4.ӃWTXҧKӗLTX\WKHR5(0 1JXӗQ6WDWD   7iF JLҧ Vӱ GөQJ NLӇP ÿӏQK +DXVPDQ ÿӇ TX\ӃW ÿӏQK QrQ OӵD FKӑQ KӗL TX\ WiF ÿӝQJFӕÿӏQKKD\QJүXQKLrQNӃWTXҧFKRWKҩ\KӗLTX\WiFÿӝQJFӕÿӏQKOjSKKӧS    ϱϬ   +uQK5.ӃWTXҧNLӇPÿӏQK+DXVPDQ1JXӗQ6WDWD