3.5.1. Mẫu nghiên cứu
Trong phân tích hồi quy bội, kích thước mẫu phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như: mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập (Tabachnick và Fidell, 2007). Có nhiều kỹ thuật để chọn mẫu như đề xuất của Green (1991), tác giả khuyến nghị sử dụng công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu như sau:
n ≥ 50 + 8m
Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình. Giả sử áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green (1991), với số biến độc lập là 11, vậy kích thước mẫu tối thiểu là 138 số quan sát
Sau khi xác định được cỡ mẫu nghiên cứu theo Green (1991), đề tài sẽ tiến hành chọn mẫu thuận tiện và sử dụng mẫu gồm các công ty niêm yết ở sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội năm tài chính 2014, đồng thời số quan sát trong mẫu đảm bảo mức tối thiểu là 164 công ty.
Ngoài ra, mẫu nghiên cứu cũng không bao gồm các công ty thuộc lĩnh vực như: ngân hàng, các quỹ bảo hiểm, quỹ đầu tư, các công ty chứng khoán. Vì ngoài việc tuân thủ luật chứng khoán, quy định quản trị công ty, các công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính phải hoạt động theo luật tổ chức tín dụng và những luật liên quan khác. Hơn nữa, tỷ số tài chính là rất lớn ở các công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính trên. Do đó, nếu mẫu nghiên cứu bao gồm các công ty này có thể làm sai lệch kết quả nghiên cứu.
3.5.2. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng cách tải các bảng cáo bạch, báo cáo thường niên cùng các phụ lục đính kèm trên website của 164 công ty niêm yết ở Việt Nam (HOSE VÀ HNX), năm tài chính 2014.
Mô tả các biến định danh: Dữ liệu biến định danh được thu thập ở 164 công ty niêm yết và được thống kê như sau, mục đích của việc thống kê là để xem xét tỷ lệ mỗi nhóm trong biến có phù hợp với việc chạy mô hình hồi quy không, thông thường nếu tỷ lệ 1: 9 hoặc 9 : 1 là không phù hợp.
Bảng 3.2: Thống kê biến định danh trong mẫu
Nhân tố Mẫu quan sát Tỷ lệ (%)
Tỷ lệ vốn nhà nước CGOV CGOV >= 20% 79 48 CGOV < 20% 85 52 Tuổi giám đốc AGE CEO AGE CEO > 49 80 49 AGE CEO <= 49 84 51 Kiêm nhiệm Kiêm nhiệm 54 33 Không kiêm nhiệm 110 67
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 3.2, cho người đọc thấy được cái nhìn tổng quát nhất về các biến định danh trong bài, nhân tố Tỷ lệ vốn nhà nước có mức phân bổ cho mỗi nhóm là 4.8 : 5.2; Nhân tố tuổi của giám đốc tỷ lệ là 4.9 : 5.1; nhân tố Kiêm nhiệm tỷ lệ này là 3.3 : 6.7. Ta thấy mỗi nhân tố đều có tỷ lệ 2 nhóm phù hợp cho việc chạy mô hình hồi quy.
3.6. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích mô hình hồi quy đa biến, phân tích tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc để tìm ra mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Bài cũng sử dụng phương pháp thống kê mô tả để tính toán số quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lêch chuẩn của các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Ngoài ra thì bài cũng sử dụng phương pháp phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến, và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này đã giới thiệu cho người đọc một cái nhìn tổng quan nhất về quy trình nghiên cứu của đề tài, đó là gồm 5 bước. Sau đó tác giả đưa ra được 11 giả thuyết nghiên cứu, và xây dựng mô hình gồm các biến độc lập và biến phụ thuộc, xây dựng thang đo từng biến để kiểm định giả thuyết đã đặt ra, từ đó đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng TTKT trình bày trên BCTC của các công ty niêm yết ở Việt Nam. Trong chương này tác giả cũng giới thiệu cách thức lấy mẫu và chọn mẫu sao cho phù hợp, đồng thời cũng đưa ra được phương pháp nghiên cứu cụ thể cho bài luận văn.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1. Giới thiệu chất lượng BCTC của các công ty niêm yết ở Việt Nam hiện nay
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã hoạt động được hơn một thập kỷ, cùng với sự phát triển của về số lượng, hoạt động của thị trường này cũng đang dần ổn định và chuyên nghiệp hơn, góp phần lành mạnh hóa thị trường đầu tư và tạo thuận lợi cho việc huy động vốn của các doanh nghiệp, đồng thời cũng có những đóng góp tích cực vào sự phát triển của nền kinh tế, đặc biệt là thị trường tài chính. Bên cạnh những thành tựu này, thị trường chứng khoán VN vẫn phải chứng kiến những vụ bê bối của các công ty niêm yết về chất lượng thông tin kế toán trình bày trên BCTC, điều này ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế, đặc biệt là các nhà đầu tư.
Hiện nay chất lượng báo cáo tài chính mà cụ thể là chất lượng thông tin kế toán của các CTNY còn thấp. Chúng ta có thể đánh giá điều này qua các bảng sau:
Bảng 4.1: Tỷ lệ CTNY vi phạm về công bố thông tin liên quan đến BCTC
Chỉ tiêu Năm 2010 Năm 2011
Số CTNY trên HOSE 209/279 212/284 Tỷ lệ (%) 74.91 74.64
Nguồn: Theo thống kê của SDGCK TPHCM
Bảng 4.2: Tỷ lệ CTNY chấp hành đầy đủ quy định công bố thông tin
Chỉ tiêu Năm 2013 Năm 2014
Số CTNY 29/694 42/662
Tỷ lệ (%) 4.18 6.34
Như vậy xét trên toàn thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2014, có thể kết luận tỷ lệ CTNY chấp hành quy định về công bố thông tin là rất thấp, điều này đồng nghĩa với việc chất lượng BCTC thấp.
Tình trạng trễ nộp BCTC còn xảy ra một cách phổ biến, cụ thể:
Bảng 4.3: Tỷ lệ công ty chậm nộp BCTC
Chỉ tiêu Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014
Số CTNY 246/281 182/306 192/326 Tỷ lệ (%) 87.54 59.47 58.89
Nguồn: Theo thống kê của SDGCK TPHCM
Qua bảng ta thấy số công ty chậm nộp BCTC còn ở mức lớn, tính riêng năm 2013 có tới 28 trường hợp bị Ủy ban chứng khoán Nhà nước xử phạt, tình trạng chậm nộp BCTC này cũng xảy ra đối với báo cáo bán niên 2015.
Chất lượng thông tin trên BCTC không đáng tin cậy, thiếu trung thực, điều này được thể hiện ở sự chênh lệch đáng kể số liệu tài chính trước và sau khi kiểm toán. Năm 2010 hầu hết các công ty bị giảm lợi nhuận sau kiểm toán, minh chứng là Công ty Cổ phần tập đoàn Sara với tỷ lệ lợi nhuận giảm hơn 60% sau kiểm toán. Hoặc công ty Cổ phần Hàng hải Đông Đô, trước kiểm toán lãi là 0.473 tỷ đồng, sau kiểm toán lỗ tới 74,3 tỷ đồng. Năm 2011 tình trạng này cũng khá phổ biến, số liệu điều chỉnh hồi tố là khá cao điều này ảnh hưởng đến lợi ích của nhà đầu tư như Công ty Cổ phần Thép Việt Ý, lợi nhuận trươc kiểm toán là 110 tỷ đồng, sau kiểm toán còn 27.2 tỷ đồng. Năm 2013 tình hình lệch số liệu kiểm toán không hề sụt giảm, có thể liệt kê là công ty Cổ phần Nhựa bao bì Vinh, công ty Cổ phần Viglacera Đông Anh, lợi nhuận sau kiểm toán giảm lần lượt là 141 triệu đồng và 995 triệu đồng. Năm 2014 tình trạng này vẫn tiếp diễn như trường hợp Công ty cổ
phần Xây lắp Dầu khí Việt Nam khi công bố lợi nhuận sau thuế hợp nhất năm 2014 đã sụt giảm gần 70 tỷ đồng. Hay công ty cổ phần Ntaco lỗ 14,4 tỷ đồng thay vì lãi 187 triệu đồng như ban đầu.
Để nâng cao chất lượng BCTC không thể trông chờ vào vai trò duy nhất của cơ quan quản lý mà còn phụ thuộc vào nhiều đối tượng tham gia hoạt động công bố thông tin kế toán và các nhân tố liên quan đến đặc điểm doanh nghiệp. Đồng thời các công ty phải đảm bảo tính công khai, minh bạch, tăng cường năng lực quản lý, giám sát và cưỡng chế thực thi, bảo vệ lợi ích của nhà đầu tư và lòng tin của thị trường là mục tiêu quan trọng nhất.
4.2. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu 4.2.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích mô hình hồi quy đa biến, từ đó đưa ra được hệ số tương quan giữa các biến, hệ số chặn, hệ số hồi quy chuẩn, độ lệch phương sai, phương sai có hiệu chỉnh…
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh < 0.3 cho thấy độ phù hợp của mô hình là thấp. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh là không phải phương trình nào càng nhiều biến sẽ phù hợp với mô hình hơn.
Bảng 4.4: Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .627a .393 .350 .019991 1.793
a. Predictors: (Constant), CURRE, PWOMEN, ROE, INDECEO, SIZE, NUMBER, CGOV, AGECEO, LEV, CONCUCEO, CFORE
b. Dependent Variable: QF
Nguồn: Phân tích SPSS của tác giả
Từ bảng 4.4, Ta có hệ số xác định R2 = 0.393 và R2 hiệu chỉnh = 0.350, có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 35% phương sai của biến phụ thuộc, còn lại là sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn cho tổng thể không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình. Để kiểm định điều này ta xét bảng kiểm định F (bảng 4.5)
Bảng 4.5: Bảng phân tích ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression .039 11 .004 8.962 .000b
Residual .061 152 .000
Total .100 163
a. Dependent Variable: QF
b. Predictors: (Constant), CURRE, PWOMEN, ROE, INDECEO, SIZE, NUMBER, CGOV, AGECEO, LEV, CONCUCEO, CFORE
Kiểm định F cho thấy Sig. = .000 <0.05. Như vậy mô hình hồi quy là phù hợp
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson (d) được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy, trong thực tế khi kiểm định Durbin-Watson, người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
+ Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan
+ Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương
+ Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
Theo kết quả phân tích ở bảng 4.4, ta có d = 1.793, vậy 1< 1.793 < 3, cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau: ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF, với điều kiện VIF < 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên trong thực tế VIF > 2, chúng ta cần thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Bảng 4.6: Bảng kết quả phân tích bảng trọng số hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .595 .036 16.589 .000 SIZE .018 .003 .441 5.790 .000 .687 1.456 NUMBER .000 .000 -.034 -.515 .608 .890 1.123 CFORE .028 .013 .176 2.173 .031 .611 1.637 CGOV .000 .003 .009 .126 .900 .828 1.208 CONCUCEO -.001 .004 -.014 -.191 .849 .769 1.300 AGECEO -.001 .003 -.011 -.165 .869 .916 1.091 PWOMEN .024 .008 .196 2.991 .003 .928 1.078 INDECEO -.004 .009 -.033 -.477 .634 .830 1.204 ROE .006 .003 .120 1.773 .078 .871 1.148 LEV -.001 .001 -.101 -1.411 .160 .772 1.296 CURRE .001 .001 .067 1.002 .318 .905 1.105 a. Dependent Variable: QF
Nguồn: Phân tích SPSS của tác giả
Theo bảng trọng số hồi quy 4.6, VIF của 11 biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do đó các biến này không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Xét bảng 4.6, ta thấy có biến độc lập SIZE, CFORE, PWOMEN, ROE tác động cùng chiều vào QF, do các biến này đều có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn 0.
Ta cũng thấy các trọng số của biến độc lập SIZE, CFORE, PWOMEN đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), riêng biến ROE có Sig. < 0.1. Nếu so sánh tác động của các biến này lên biến QF thì SIZE có tác động mạnh nhất (hệ số chuẩn hóa Beta bằng 0.441). Các biến còn lại NUMBER, CGOV, CONCUCEO, AGECEO, INDECEO, LEV, CURRE có Sig. >0.05, không có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phương sai phần dư không đổi: Ta tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman, với giả thuyết H0 là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0, nếu kết quả kiểm định không bác bỏ giả thuyết H0, có thể kết luận phương sai của sai số không thay đổi.
Bảng 4.7: Bảng kết quả kiểm định Spearman Correlations ABSRES Spearman's rho ABSRES Correlation Coefficient 1.000 Sig. (2-tailed) . N 164 SIZE Correlation Coefficient .001 Sig. (2-tailed) .992 N 164 NUMBER Correlation Coefficient .070 Sig. (2-tailed) .371 N 164 CFORE Correlation Coefficient .089 Sig. (2-tailed) .068 N 164 CGOV Correlation Coefficient .007 Sig. (2-tailed) .927 N 164 CONCUCEO Correlation Coefficient .090 Sig. (2-tailed) .249 N 164 AGECEO Correlation Coefficient -.028 Sig. (2-tailed) .724 N 164 PWOMEN Correlation Coefficient .035 Sig. (2-tailed) .658 N 164 INDECEO Correlation Coefficient .045 Sig. (2-tailed) .564 N 164 ROE Correlation Coefficient .022 Sig. (2-tailed) .783 N 164 LEV Correlation Coefficient -.129 Sig. (2-tailed) .099 N 164 CURRE Correlation Coefficient .094 Sig. (2-tailed) .232 N 164
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Phân tích SPSS của tác giả
Xét bảng 4.7 ta thấy, Sig. của các biến đều lớn hơn 0.05, tức ta chấp nhận H0, kết luận phương sai phần dư không thay đổi.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: Phần dư có thể không tuân theo luật phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…vì vậy chúng ta nên kiểm định điều này.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích SPSS của tác giả
Theo biểu đồ 4.1, ta thấy phân phối trong phần dư xấp xỉ chuẩn, trung bình Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.2.2. Phân tích tương quan hệ số Pearson (r)
Phân tích tương quan hệ số Pearson là để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, khoảng giá trị của hệ số r chạy trong đoạn giá trị [-1 đến 1], nếu r bằng 0, hai biến không có mối quan hệ tuyến tính, nếu
/r/ > 0.10 thì hai biến tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn thì mức độ tương quan càng cao, điều này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến khi kiểm định mô hình hồi quy.
Bảng 4.8: Ma trận hệ số tương quan
Correlations
SIZE NUM BER
CFORE CGOV CONCU CEO AGE CEO PWO MEN INDE CEO
ROE LEV CUR RE QF SIZE Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 164 NUMBER Pearson Correlation .027 1 Sig. (2-tailed) .730 N 164 164 CFORE Pearson Correlation .487** .191* 1 Sig. (2-tailed) .000 .015 N 164 164 164 CGOV Pearson Correlation -.086 -.152 -.143 1 Sig. (2-tailed) .273 .052 .069 N 164 164 164 164 CONCU CEO Pearson Correlation -.008 -.020 -.047 -.330** 1 Sig. (2-tailed) .923 .795 .547 .000 N 164 164 164 164 164 AGECEO Pearson Correlation .034 .165* .067 -.050 .095 1
