Sự ảnh hưởng của đòn bẩy lên quản lý thu nhập ở các công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VÕ THÀNH ĐẠT SỰ ẢNH HƢỞNG CỦA ĐÕN BẨY LÊN QUẢN LÝ THU NHẬP Ở CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VÕ THÀNH ĐẠT SỰ ẢNH HƢỞNG CỦA ĐÕN BẨY LÊN QUẢN LÝ THU NHẬP Ở CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun ngành: Tài – Ngân hàng (Tài chính) Hướng đào tạo: Hướng ứng dụng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ THỊ PHƢƠNG VY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan luận văn nghiên cứu đề tài “Sự ảnh hưởng địn bẩy tài lên quản lý thu nhập công ty niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh” cơng trình nghiên cứu cá nhân tác giả hướng dẫn giáo viên hướng dẫn: TS Lê Thị Phương Vy Mọi số liệu sử dụng để phân tích luận văn kết nghiên cứu tác giả tự tìm hiểu, phân tích cách khách quan, trung thực, có nguồn gốc rõ ràng chưa cơng bố hình thức Tác giả xin chịu hồn tồn trách nhiệm có khơng trung thực thông tin sử dụng luận văn nghiên cứu Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 04 tháng năm 2021 Học viên thực NGUYỄN VÕ THÀNH ĐẠT MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG TÓM TẮT - ABSTRACT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU .1 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đóng góp nghiên cứu .2 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Bố cục nghiên cứu CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRƢỚC ĐÂY .5 2.1 Một số khái niệm 2.1.1 Quản lý thu nhập (Earnings management - EM) .5 2.1.2 Các khoản dồn tích tùy ý (discretionary accounting accruals) 2.2 Cơ sở lý thuyết chứng thực nghiệm 2.2.1 Cơ sở lý thuyết tác động địn bẩy tài lên quản lý thu nhập 2.2.2 Các chứng thực nghiệm tác động địn bẩy tài lên quản lý thu nhập 10 2.3 Xây dựng giả thuyết 17 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 22 3.1 Lựa chọn mẫu thu thập liệu 22 3.2 Đo lường khoản dồn tích tùy ý 23 3.2.1 Phương pháp Hribar Collins (2002) – Mơ hình I .23 3.2.2 Phương pháp Kothari cộng (2005) – Mơ hình II 24 3.2.3 Phương pháp McNichols (2002) – Mơ hình III 25 3.2.4 Phương pháp Raman Shahrur (2008) – Mơ hình IV 26 3.3 Mơ hình biến kiểm soát .28 3.4 Phương pháp phân tích .30 3.4.1 Mơ hình Pool OLS .30 3.4.2 Mơ hình tác động cố định (FE) mơ hình tác động ngẫu nhiên (RE) 30 3.4.3 Các bước để tìm phương pháp nghiên cứu phù hợp: 31 CHƢƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ BÀI NGHIÊN CỨU 33 4.1 Kết chạy mơ hình phân tích đơn biến 33 4.2 Phân tích đa biến 35 4.2.1 Phân tích lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp khuyết tật nghiên cứu .36 4.2.2 Kết hệ số Beta mức ý nghĩa thống kê 38 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 43 5.1 Kết luận 43 5.2 Những hạn chế chuyên đề hướng nghiên cứu 44 5.3 Các hàm ý luận văn 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC KẾT QUẢ TỪ STATA DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nội dung FE Fixed Effects Model: Mơ hình tác động cố định Mơ hình I Phương pháp Hribar Collins (2002) Mơ hình II Phương pháp Kothari cộng (2005) Mơ hình III Phương pháp McNichols (2002) Mơ hình IV Phương pháp Raman Shahrur (2008) OLS Mơ hình hồi quy gộp (Pooled OLS) RE Random Effects Model: Mơ hình tác động ngẫu nhiên REM Quản lý thu nhập thực (Real Earnings Management) ROA Tỷ suất lợi nhuận tài sản (Return on Assets) DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Các số liệu thống kê mô tả cho khoản dồn tích tùy ý theo giá trị tuyệt đối .33 Bảng 4.2 Trình bày kết biến mơ hình 34 Bảng 4.3 Kết mối tương quan biến mơ hình VIF 35 Bảng 4.4 Phân tích lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp khuyết tật nghiên cứu 36 Bảng 4.5 Trình bày hồi quy yếu tố định giá trị tuyệt đối khoản dồn tích tùy ý với mơ hình tiếp cận 38 TÓM TẮT Bài luận văn nhằm tìm hiểu ảnh hưởng địn bẩy tài lên hoạt động quản lý thu nhập người quản lý dựa phương pháp kế tốn dồn tích, với mẫu nghiên cứu cơng ty phi tài niêm yết sàn giao dịch HOSE Việt Nam (mẫu ban đầu gồm 376 cơng ty, sau phân loại mẫu cịn 91 công ty chọn) giai đoạn bảy năm từ năm 2012-2018 Bài nghiên cứu cịn tìm hiểu cơng ty thường xun gia tăng địn bẩy tài hoạt động quản lý thu nhập so với cơng ty có địn bẩy tài ổn định mức cao Tác giả đề xuất bốn phương pháp nhằm tính tốn khoản dồn tích tùy ý, thấy địn bẩy tài cơng ty có mối tương quan chiều đến việc quản lý lợi nhuận công ty chọn mẫu Kết có cho thấy địn bẩy tài làm tăng khả thực quản lý thu nhập đồng thời cơng ty thường xun gia tăng địn bẩy tài tham gia vào hoạt động quản lý thu nhập nhiều so với công ty sử dụng địn bẩy tài cao ổn định Từ giúp chủ nợ bên liên quan định cho vay đầu tư vào công ty, xác định độ xác số liệu cơng ty cung cấp đánh giá khả điều chỉnh thu nhập nhà quản lý Từ khóa: Địn bẩy tài chính, Quản lý thu nhập, Các khoản dồn tích tùy ý, Dữ liệu bảng ABSTRACT This essay is to examine the effect of leverage increases on accrual-based earnings management practices for a sample of non financial Vietnam companies indexed in HOSE (the initial sample consisted of 376 companies, after sorting the sample, 91 companies were selected) during a period from 2012 to 2018 The study also looked at how companies that regularly increase financial leverage impact earnings management compared to companies with high levels of financial leverage The author proposes four methods for calculating discretionary accruals, seeing that the company's financial leverage has a similar correlation to the earnings management the selected companies in the sample The results showed that financial leverage increases the ability to perform earnings management while companies that regularly increase financial leverage will be more involved in earnings management than companies that use stable high financial leverage These results can enable creditors and stakeholders to decide whether to lend or invest in the company by determining the accuracy of the data provided by the company and assess on the opportunistic behavior of managers Keywords: Financial leverage, Earnings management, Discretionary accruals, Panel data Kim, B H., Lei L., and Pevezner, M., (2010) « Debt Covenant Slack and Real Earnings Management » George Mason University Working Paper Kothari, S P., Leone, A J., and Wasley, C E., (2005) « Performance matched discretionary accrual measures » Journal of Accounting and Economics, 39(1), 163-197 Lin, C J., and Wang, H D., (2013) « Debt financing and Earnings Management: An Internal Capital Market Perspective » Journal of Business Finance and Accounting, 40(7-8), 842-868 McNichols, M F., (2002) « Discussion of the quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors » The Accounting Review, 77(S-1), Supplement, 61-69 Myers, R H., (1990) « Classical and modern regression with applications » The Duxbury advanced series in statistics and decision sciences, (Vol 2) Obeidat, M I S., (2016) « Capital Structure Effect on the Practices of Earnings Management Phenomenon? The Evidence of Listed Firms in Abu Dhabi Securities Exchange » Asian Journal of Finance and Accounting, (2), 171-193 Ohlson, J., (1980) « Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy » Journal of Accounting Research, 18 (Spring), 109–131 Othman, B H., and Zhegal, D., (2006) « A study of earnings-management motives in the AngloAmerican and Euro-Continental accounting models: the Canadian and French cases » The International Journal of Accounting, 41(4), 406– 435 Raman, K., and Shahrur, H., (2008) « Relationship-specific investments and earnings management: Evidence on corporate suppliers and customers » The Accounting Review, 83(7), 1041-1081 Rodriguez-Pérez, G., and Van Hemman, S., (2010) « Debt, Diversification and earnings management » Journal of Accounting and Public Policy, 29(2), 138-159 Vakilifard, H., and Mortazari, M S., (2016) « The impact of financial leverage on Accrual-Based and Real Earnings Management » International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(2), April, 53-60 Wassimullah, Toor, I U., and Abbas, Z., (2010) « Can high leverage control the opportunistic behavior of managers : case analysis of textile sector of Pakistan » International Research Journal of Finance and Economics, ISSN 1450-2887, 47(2010), 132-140 Watts, R., and Zimmerman, J., (1986) « Positive accounting theory » New Jersey, Prentice Hall, Englewood Cliffs (NJ), 388 Zagers-Mamedova, I., (2009) « The effect of leverage increases on real earnings management » Working Paper, Erasmus MC: University Medical Center Rotterdam Zamri, N., Rahman, R A., and Isa, N S M., (2013) « The Impact of Leverage on Real Earnings Management » Procedia Economics and Finance, 7(Icebr), 86– 95 Zhong, K., Gribbin, D W., and Zheng, X., (2007) « The effect of monitoring by outside blockholders on earnings management » Quarterly Journal of Business and Economics, 46 (1), 37–60 PHỤ LỤC KẾT QUẢ TỪ STATA 14 Kết lấy phần dư Mơ hình I – Dac1 note: A1 omitted because of collinearity Source SS df MS Model Residual 455628176 10.273365 634 227814088 016204046 Total 10.7289932 636 016869486 TAA1 Coef A1 REVA1 PPEA1 _cons 0326528 0909775 -.0242916 Std Err (omitted) 0113902 0234447 0100811 t 2.87 3.88 -2.41 Number of obs F(2, 634) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 637 14.06 0.0000 0.0425 0.0394 1273 P>|t| [95% Conf Interval] 0.004 0.000 0.016 0102857 0449389 -.044088 05502 137016 -.0044953 Mơ hình II – Dac2 note: A1 omitted because of collinearity Source SS df MS Model Residual 572063135 10.1569301 633 190687712 016045703 Total 10.7289932 636 016869486 TAA1 Coef A1 REVA1 PPEA1 ROAt1 _cons 0308981 0739564 2699112 -.026045 Std Err (omitted) 0113531 0241704 1001979 0100528 t 2.72 3.06 2.69 -2.59 Number of obs F(3, 633) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.007 0.002 0.007 0.010 = = = = = = 637 11.88 0.0000 0.0533 0.0488 12667 [95% Conf Interval] 0086037 0264926 0731507 -.0457859 0531924 1214202 4666717 -.0063041 Mơ hình III – Dac3 note: A1 omitted because of collinearity Source SS df MS Model Residual 9.49831364 1.23067957 630 1.58305227 00195346 Total 10.7289932 636 016869486 TAA1 Coef A1 REVA1 PPEA1 ROAt1 CFO1A2 CFOA1 CFO1A _cons 0437131 0724301 3348662 0426876 -.9837803 0083147 -.0049571 Std Err (omitted) 0039754 008455 0352511 0133235 0147047 0149484 0035438 t 11.00 8.57 9.50 3.20 -66.90 0.56 -1.40 Number of obs F(6, 630) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.578 0.162 = = = = = = 637 810.38 0.0000 0.8853 0.8842 0442 [95% Conf Interval] 0359065 0558267 2656424 0165237 -1.012656 -.02104 -.0119163 0515197 0890336 4040901 0688514 -.9549041 0376695 002002 Mơ hình IV – Dac4 note: A1 omitted because of collinearity Source SS df MS Model Residual 65270432 10.0762889 633 217568107 015918308 Total 10.7289932 636 016869486 TAA1 Coef A1 REVA1 PPEA1 BM _cons 0204143 1275097 -.0612405 0285087 Std Err (omitted) 011813 0254511 0174048 0180283 t 1.73 5.01 -3.52 1.58 Number of obs F(3, 633) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.084 0.000 0.000 0.114 = = = = = = 637 13.67 0.0000 0.0608 0.0564 12617 [95% Conf Interval] -.0027831 0775309 -.0954187 -.0068938 0436118 1774886 -.0270623 0639112 Bảng tổng hợp giá trị phần dư Dac1, Dac2, Dac3, Dac4 Variable Obs Mean dac1 dac2 dac3 dac4 637 637 637 637 0895155 088971 0261657 088876 Std Dev .0901524 0896757 0353456 089061 Min Max 0001095 0000655 0000525 0001042 6893657 6954398 3030719 6882826 Min Max 0 -36.79811 -.5436149 37.13358 1271204 30.62266 3446749 Bảng tổng hợp biến mơ hình Variable Obs Mean LEV INTEXP SFR LEVINC ROA 637 637 637 637 637 6700048 0341171 -.0496037 2527473 0303679 Std Dev 1.661743 0221999 3.690027 4349288 0547394 Kết kiểm định biến mơ hình e(b) e(rho) e(p) e(count) LEV INTEXP SFR LEVINC ROA 0425184 -.0030376 -.0844793 -.2874486 0425184 -.0030376 -.0844793 -.2874486 2839485 9390086 0330245 1.39e-13 637 637 637 637 637 INTEXP SFR LEVINC ROA 0499352 -.1855262 -.1938822 0499352 -.1855262 -.1938822 2081688 2.43e-06 8.20e-07 637 637 637 637 SFR LEVINC ROA -.0068526 0173202 -.0068526 0173202 8629538 662608 637 637 637 LEVINC ROA 1314541 1314541 000882 637 637 ROA 1 LEV INTEXP SFR LEVINC ROA 637 (1) LEV LEV INTEXP SFR LEVINC ROA INTEXP 0.0425 -0.00304 -0.0845* -0.287*** SFR 0.0499 -0.186*** -0.194*** LEVINC -0.00685 0.0173 ROA 0.131*** * p F = 0.0001 Mơ hình II note: LEVINC omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0395 between = 0.0074 overall = 0.0292 corr(u_i, Xb) Coef LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0015092 -.5799398 -.0033707 -.051168 1091323 sigma_u sigma_e rho 04226073 0842071 20119507 637 92 = avg = max = 6.9 = = 5.56 0.0002 F(4,541) Prob > F = -0.0734 dac2 = = Std Err t 0024464 2302041 000938 (omitted) 0794793 0096617 P>|t| [95% Conf Interval] 0.62 -2.52 -3.59 0.538 0.012 0.000 -.0032963 -1.032143 -.0052133 0063147 -.1277364 -.001528 -0.64 11.30 0.520 0.000 -.2072938 0901533 1049578 1281113 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(91, 541) = 1.72 Prob > F = 0.0001 Mơ hình III note: LEVINC omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0325 between = 0.0149 overall = 0.0262 corr(u_i, Xb) Coef LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 002382 -.1197223 -.000124 -.0711005 0308073 sigma_u sigma_e rho 01922959 03164568 26966904 637 92 = avg = max = 6.9 = = 4.55 0.0013 F(4,541) Prob > F = -0.0407 dac3 = = Std Err .0009194 0865125 0003525 (omitted) 0298689 0036309 t P>|t| [95% Conf Interval] 2.59 -1.38 -0.35 0.010 0.167 0.725 000576 -.2896638 -.0008165 0041879 0502192 0005685 -2.38 8.48 0.018 0.000 -.1297738 0236749 -.0124272 0379398 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(91, 541) = 2.53 Prob > F = 0.0000 Mơ hình IV note: LEVINC omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0406 between = 0.0026 overall = 0.0269 corr(u_i, Xb) Coef LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0016793 -.5950021 -.0032814 -.0846162 1104574 sigma_u sigma_e rho 04205422 0837534 20135707 637 92 = avg = max = 6.9 = = 5.72 0.0002 F(4,541) Prob > F = -0.0968 dac4 = = Std Err .0024332 2289638 000933 (omitted) 079051 0096096 t P>|t| [95% Conf Interval] 0.69 -2.60 -3.52 0.490 0.010 0.000 -.0031004 -1.044769 -.0051141 0064589 -.1452351 -.0014487 -1.07 11.49 0.285 0.000 -.2399008 0915806 0706684 1293342 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(91, 541) = 1.70 Prob > F = 0.0002 Kết chạy mơ hình với RE Mơ hình I Random-effects GLS regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0366 between = 0.0633 overall = 0.0421 corr(u_i, X) = = 637 92 = avg = max = 6.9 = = 26.48 0.0001 Wald chi2(5) Prob > chi2 = (assumed) dac1 Coef Std Err z LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0009816 -.3363233 -.0036438 0212257 -.030512 0957029 0022274 1759234 0009247 01001 0701002 008872 sigma_u sigma_e rho 02504695 08453722 08069956 (fraction of variance due to u_i) 0.44 -1.91 -3.94 2.12 -0.44 10.79 P>|z| 0.659 0.056 0.000 0.034 0.663 0.000 [95% Conf Interval] -.003384 -.6811268 -.0054561 0016065 -.1679059 0783141 0053471 0084802 -.0018315 0408449 106882 1130917 Mơ hình II Random-effects GLS regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0371 between = 0.0585 overall = 0.0414 corr(u_i, X) = = 637 92 = avg = max = 6.9 = = 26.28 0.0001 Wald chi2(5) Prob > chi2 = (assumed) dac2 Coef Std Err z LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0009565 -.3423346 -.0036797 0192311 -.0162034 0954545 0022171 1752599 00092 0099914 0697904 0088435 sigma_u sigma_e rho 02517535 0842071 08204894 (fraction of variance due to u_i) 0.43 -1.95 -4.00 1.92 -0.23 10.79 P>|z| 0.666 0.051 0.000 0.054 0.816 0.000 [95% Conf Interval] -.0033889 -.6858377 -.0054828 -.0003518 -.1529901 0781215 0053019 0011685 -.0018766 0388139 1205832 1127875 Mơ hình III Random-effects GLS regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0321 between = 0.0217 overall = 0.0284 corr(u_i, X) = = 637 92 = avg = max = 6.9 = = 19.76 0.0014 Wald chi2(5) Prob > chi2 = (assumed) dac3 Coef Std Err z LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0021528 -.0877166 -.0001393 0029445 -.0751243 0291588 0008594 0716197 000347 0047394 0273595 0037993 sigma_u sigma_e rho 0153157 03164568 18977918 (fraction of variance due to u_i) 2.50 -1.22 -0.40 0.62 -2.75 7.67 P>|z| 0.012 0.221 0.688 0.534 0.006 0.000 [95% Conf Interval] 0004684 -.2280886 -.0008195 -.0063444 -.1287478 0217123 0038373 0526555 0005409 0122335 -.0215007 0366052 Mơ hình IV Random-effects GLS regression Group variable: Firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0374 between = 0.0592 overall = 0.0415 corr(u_i, X) = = 637 92 = avg = max = 6.9 = = 26.40 0.0001 Wald chi2(5) Prob > chi2 = (assumed) dac4 Coef Std Err z LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons 0010407 -.3412134 -.003578 0205216 -.0260086 0952448 0022021 1733949 0009157 0097983 0692561 0087268 sigma_u sigma_e rho 02399901 0837534 07587721 (fraction of variance due to u_i) 0.47 -1.97 -3.91 2.09 -0.38 10.91 P>|z| 0.636 0.049 0.000 0.036 0.707 0.000 [95% Conf Interval] -.0032753 -.6810611 -.0053728 0013173 -.1617479 0781405 0053567 -.0013656 -.0017833 0397259 1097308 1123491 Kết kiểm định Breish Pagan LM Mơ hình I Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects dac1[Firm1,t] = Xb + u[Firm1] + e[Firm1,t] Estimated results: Var dac1 e u Test: sd = sqrt(Var) 0081275 0071465 0006273 0901524 0845372 0250469 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 13.26 0.0001 Mơ hình II Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects dac2[Firm1,t] = Xb + u[Firm1] + e[Firm1,t] Estimated results: Var dac2 e u Test: sd = sqrt(Var) 0080417 0070908 0006338 0896757 0842071 0251753 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 13.04 0.0002 Mơ hình III Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects dac3[Firm1,t] = Xb + u[Firm1] + e[Firm1,t] Estimated results: Var dac3 e u Test: sd = sqrt(Var) 0012493 0010014 0002346 0353456 0316457 0153157 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 60.32 0.0000 Mơ hình IV Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects dac4[Firm1,t] = Xb + u[Firm1] + e[Firm1,t] Estimated results: Var dac4 e u Test: sd = sqrt(Var) 0079319 0070146 000576 089061 0837534 023999 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 11.72 0.0003 Kết kiểm định Hausman test Mơ hình I Coefficients (b) (B) A B LEV INTEXP SFR ROA 0018439 -.5773283 -.0033113 -.077787 0009816 -.3363233 -.0036438 -.030512 (b-B) Difference 0008623 -.241005 0003325 -.0472751 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0010347 1498706 0001785 0381122 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 7.87 Prob>chi2 = 0.0966 Mơ hình II Coefficients (b) (B) C D LEV INTEXP SFR ROA 0015092 -.5799398 -.0033707 -.051168 0009565 -.3423346 -.0036797 -.0162034 (b-B) Difference 0005527 -.2376052 000309 -.0349646 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .001034 1492578 0001833 0380297 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 5.83 Prob>chi2 = 0.2122 Mơ hình III Coefficients (b) (B) E F LEV INTEXP SFR ROA 002382 -.1197223 -.000124 -.0711005 0021528 -.0877166 -.0001393 -.0751243 (b-B) Difference 0002291 -.0320058 0000153 0040237 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0003265 0485286 000062 0119839 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 1.60 Prob>chi2 = 0.8091 Mơ hình IV Coefficients (b) (B) G H LEV INTEXP SFR ROA 0016793 -.5950021 -.0032814 -.0846162 0010407 -.3412134 -.003578 -.0260086 (b-B) Difference 0006385 -.2537887 0002966 -.0586077 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .001035 149528 0001787 0381139 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 7.72 Prob>chi2 = 0.1025 Kết kiểm định Wooldridge Mơ hình I Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 90) = 1.823 Prob > F = 0.1803 Mơ hình II Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 90) = 1.744 Prob > F = 0.1900 Mơ hình III Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 90) = 12.408 Prob > F = 0.0007 Mơ hình IV Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 90) = 1.714 Prob > F = 0.1938 Bảng tổng hợp phân tích biến mơ hình LEV INTEXP SFR LEVINC ROA _cons N R-sq (1) dac1 (2) dac2 0.000982 [0.44] -0.336* [-1.91] -0.00364*** [-3.94] 0.0212** [2.12] -0.0305 [-0.44] 0.0957*** [10.79] 0.000956 [0.43] -0.342* [-1.95] -0.00368*** [-4.00] 0.0192* [1.92] -0.0162 [-0.23] 0.0955*** [10.79] 637 637 (3) dac3 0.00215** [2.50] -0.0877 [-1.22] -0.000139 [-0.40] 0.00294 [0.62] -0.0751*** [-2.75] 0.0292*** [7.67] 637 (4) dac4 0.00104 [0.47] -0.341** [-1.97] -0.00358*** [-3.91] 0.0205** [2.09] -0.0260 [-0.38] 0.0952*** [10.91] 637 ... TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VÕ THÀNH ĐẠT SỰ ẢNH HƢỞNG CỦA ĐÕN BẨY LÊN QUẢN LÝ THU NHẬP Ở CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun ngành: Tài – Ngân hàng (Tài chính)... VY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan luận văn nghiên cứu đề tài ? ?Sự ảnh hưởng đòn bẩy tài lên quản lý thu nhập cơng ty niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phố. .. accruals) 2.2 Cơ sở lý thuyết chứng thực nghiệm 2.2.1 Cơ sở lý thuyết tác động địn bẩy tài lên quản lý thu nhập 2.2.2 Các chứng thực nghiệm tác động địn bẩy tài lên quản lý thu nhập