11 CH NG 2: CS LÝ LU N CA NGHIÊN CU
3.2.3 Ph ng pháp hi quy Binary logistic
Có r t nhi u các ph ng pháp nghiên c u khác nhau đã đ c s d ng trong các nghiên c u tr c đó đ xây d ng mô hình d đoán ý ki n ki m toán đ i v i báo cáo tài chính, m i ph ng pháp đ u có nh ng u đi m và nh c đi m tùy thu c vào các bi n đ c ch n đ a vào nghiên c u và đ c đi m th hi n c a các bi n.
C th v các ph ng pháp nghiên c u đã đ c s d ng tr c đó nh : Ph ng pháp phân tích bi t s trong nghiên c u c a Mutchler (1985); ph ng pháp
phân lo i đa tiêu chí UTADIS, ph ng pháp phân tích bi t s và ph ng pháp Logit
trong nghiên c u c a Spthis và các c ng s (2003). Trong nghiên c u c a mình Spathis và các c ng s đã s d ng nhi u ph ng pháp nghiên c u khác nhau bao g m c ph ng pháp th ng kê hi n đ i và ph ng pháp th ng kê truy n th ng đ
xây d ng mô hình d đoán, sau đó k t qu c a t ng ph ng pháp nghiên c u đã đ c đem so sánh v i nhau đ đ a ra ph ng pháp có kh n ng d đoán cao nh t. K t qu cho th y ph ng pháp phân lo i đa tiêu chi UATDIS có kh n ng d đoán cao h n các ph ng pháp th ng kê truy n th ng.
M c dù m t s nghiên c u tr c đó đã ch ng minh ph ng pháp th ng kê hi n đ i có kh n ng d đoán cao h n ph ng pháp th ng kê truy n th ng; Spathis (2003); Zonpounidis & Doumpos (1999); Tuy nhiên do nh ng yêu c u khá kh t khe c a ph ng pháp th ng kê hi n đ i mà đòi h i c n ph i đ u t r t nhi u th i gian trong vi c ch n m u c ng nh phân tích, ngoài ra tùy thu c vào đ c đi m c a các bi n đ c l p c ng nh bi n ph thu c đ c s d ng trong nghiên c u m i có th l a ch n ph ng pháp nghiên c u thích h p.
Theo mô hình phân tích Binary Logistic đòi h i bi n ph thu c ph i là bi n
đnh tính và ch có hai bi u hi n, ngoài ra các bi n đ c l p có th là bi n đ nh tính ho c đ nh l ng. Xét th y nh ng yêu c u c a mô hình phân tích Binary Logistic
đ u đ c th a mãn b i các bi n đ c s d ng trong phân tích này. Chính vì v y
ph ng pháp th ng kê truy n th ng, c th là ph ng pháp nghiên c u h i quy Binary Logistic s đ c s d ng v i mong mu n s đ t đ c nh ng k t qu có ý
ngh a.
s d ng ph ng pháp h i quy Binary Logistic cho ra k t qu h p lý thì
ph ng pháp này đòi h i chúng ta ph i th c hi n m t s yêu c u sau:
Th nh t: H i quy Logistic đòi h i ta ph i đánh giá đ phù h p c a mô hình d a trên ch tiêu -2LL (-2 log likelihood). Ch tiêu này s đ c ph n m m SPSS t
tính toán c n c vào s li u đ a vào sau đó d a trên nguyên t c -2LL càng nh thì càng hi n th đ phù h p cao.
Th hai: H i quy Binary Logistic đòi h i ph i ki m đ nh gi thuy t h s h i
quy khác không. i l ng Wald chi Square đ c s d ng trong ph ng pháp này đ ki m đ nh ý ngh a th ng kê c a các h s h i quy t ng th
Th ba: Theo ph ng pháp h i quy Binary Logistic thì t h p liên h tuy n tính c a toàn b các h s trong mô hình, ngo i tr h ng s c ng ph i đ c ki m
đnh xem có th c s có ý ngh a trong vi c gi i thích cho bi n ph thu c hay không. ki m đ nh ý ngh a c a các h s h i quy thì mô hình này s d ng ki m đ nh Chi
K t lu n ch ng 3
D a trên c s c a nh ng nghiên c u tr c đó, nghiên c u này quy t đnh l a ch n 3 bi n phi tài chính và 8 t s tà chính làm bi n đ c l p đ phân tích nh
h ng c a chúng đ n vi c hình thành lo i ý ki n ki m toán.
Nghiên c u này b c đ u ti p c n v i ph ng pháp th c nghi m đ xây d ng mô hình d đoán ý ki n ki m toán, vì v y ph m vi nghiên c u ch t p trung vào các doanh nghi p thu c l nh v c xây d ng và B S do nh ng đ c tính riêng c a nó. hi u rõ h n v quy trình nghiên c u c a ph ng pháp phân tích h i quy
Binary Logistic và ý ngh a k t qu đ t đ c t ph ng pháp này, Ch ng ti p theo s mô t l i c th v cách th c th c hi n c ng nh k t qu nghiên c u.
CH NG 4 TH C TR NG QUY TRÌNH NGHIÊN C U VÀ K T QU NGHIÊN C U 4.1 CÁC B C NGHIÊN C U 4.1.1 Ki m đnh m i liên h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c tìm ra đ c nh ng bi n đ c l p có kh n ng phân bi t t t ý ki n ki m
toán thì tr c khi đi tìm mô hình d đoán chúng ta s ph i đi ki m đ nh m i liên h gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c, qua đó s lo i b nh ng bi n đ c l p nào không có kh n ng d đoán t t ý ki n ki m toán và đ ng th i s ch n đ c nh ng bi n đ c l p t t nh t còn l i đ a vào mô hình.
Do các bi n đ c l p đ c s d ng trong nghiên c u g m hai nhóm là nhóm bi n phi tài chính và nhóm các t s tài chính nên đ ti n hành ki m đ nh m i liên h gi a bi n đ c l p v i bi n ph thu c, nghiên c u s s d ng hai ph ng pháp
ki m đ nh t ng ng. C th là, đ i v i nhóm bi n đ c l p là bi n đ nh tính thì nghiên c u này s s d ng ph ng pháp ki m đ nh chi bình ph ng đ ki m đnh m i liên h v i bi n ph thu c. Còn đ ki m đ nh m i liên h gi a các bi n đ c l p là các t s tài chính v i bi n ph thu c thì nghiên c u s th c hi n ki m đnh phi tham s Mann-Whitney.
4.1.1.1 Ki m đnh m i liên h gi a các bi n đ c l p đnh tính và bi n ph thu c
ki m đnh m i liên h gi a các bi n đnh danh – đ nh danh ho c đnh danh – th b c thì ph ng pháp ph bi n nh t th ng đ c s d ng là ki m đnh chi – bình ph ng, ngoài ph ng pháp này thì còn có m t s ph ng pháp khác c ng có th đ c s d ng đó là ki m đnh b ng đ i l ng Lambda, Cremar V hay
ph ng pháp h s liên h p (Coefficient of contigency) do Person đ xu t. Tuy
nhiên c n c vào đ phù h p c a các bi n v i nh ng yêu c u c a ph ng pháp
ki m đnh chi – bình ph ng nên nghiên c u này s ch n ph ng pháp ki m đnh
chi bình ph ng đ th c hi n.
C n c vào b ng 4.1 và b ng 4.2 th hi n k t qu ki m đ nh chi bình ph ng
ki m toán ch p nh n t ng ph n đ c d đoán đúng t i 66,7% và ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n đ c d đoán đúng 95,7%. M t khác b ng 4.2 th hi n m c ý
ngh a Sig = 0.000 nh h n r t nhi u so v i m c ý ngh a có th ch p nh n đ c là 0.05 nên ta hoàn toàn có th bác b gi thi t H0 là không có m i quan h nào gi a ý ki n ki m toán n m nay v i bi n ký ki n ki m toán n m tr c, K t qu ki m đnh
trên đã cho ta th y, nh ng công ty nh n đ c ý ki n ch p nh n toàn ph n trong n m tr c đó thì r t có th s nh n đ c ý ki n t ng t trong n m hi n t i, k t qu này trùng v i k t qu đ t đ c trong nghiên c u c a Mutcher 1985. Nh v y bi n ý ki n ki m toán n m tr c (T1) ti p t c s đ c ch n đ a vào mô hình nghiên c u ti p theo.
B ng 4.1: B ng phân lo i ý ki n ki m toán theo bi n ý ki n ki m toán n m
tr c Ý ki n ki m toán n m tr c T ng c ng Không ch p nh n toàn ph n Ch p nh n toàn ph n Ý ki n Ki m toán Không ch p nh n toàn ph n S l ng 26 4 30 Ph n tr m 66.7% 4.3% 22.6% Ch p nh n toàn ph n S l ng 13 90 103 Ph n tr m 33.3% 95.7% 77.4% T ng c ng S l ng 39 94 133 Ph n tr m 100.0% 100.0% 100.0%
B ng 4.2: K t qu ki m đ nh chi bình ph ng đ i v i bi n ý ki n ki m toán n m tr c Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 61.463a 1 .000 Continuity Correctionb 57.942 1 .000 Likelihood Ratio 59.275 1 .000
Fisher's Exact Test .000 .000
Linear-by-Linear
Association 61.001 1 .000 N of Valid Casesb 133
C n c vào k t qu ki m đnh chi – bình ph ng gi a bi n đ c l p là công ty ki m toán (T2) và bi n ph thu c đ c th hi n trong b ng 4.3 và 4.4 ta th y, Công ty ki m toán Big4 trong 31 tr ng h p đ a ra ý ki n thì có 1 tr ng h p là ý ki n ch p nh n t ng ph n chi m t l là 3.2%, còn l i 30 tr ng h p là ý ki n ch p nh n toàn ph n, t ng ng v i t l là 96,8%. Còn đ i v i công ty ki m toán Nonbig4 thì
ng c l i, t l đ a ra ý ki n ch p nh n t ng ph n và ý ki n ch p nh n toàn ph n trong t ng s ý ki n đ a ra l n l t là 28.4% và 71.6%. Ngoài ra b ng 4.4 cho th y m c ý ngh a Sig c a t t c các đ i l ng ki m đ nh đ u nh h n r t nhi u so v i m c ch p nh n đ c là 0.05. Nh v y ta có th hoàn toàn bác b gi thuy t Ho là không có m i liên h nào gi a bi n công ty ki m toán và bi n ph thu c. i u này
có ngh a là trong tr ng h p m u c a nghiên c u này thì nh ng công ty ki m toán
Big4 thì th ng đ a ra ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n nhi u h n là các công
ty ki m toán Nonbig4. T đây ta có c n c đ l a ch n ti p t c bi n công ty ki m
B ng 4.3: B ng phân lo i ý ki n ki m toán theo bi n công ty ki m toán Bi n công ty ki m toán T ng c ng Công ty Nonbig4 Công ty Big4 Ý ki n Ki m toán Không ch p nh n toàn ph n S l ng 29 1 30 Ph n tr m 28.4% 3.2% 22.6% Ch p nh n toàn ph n S l ng 73 30 103 Ph n tr m 71.6% 96.8% 77.4% T ng c ng S l ng 102 31 133 Ph n tr m 100.0% 100.0% 100.0%
B ng 4.4: K t qu ki m đ nh chi bình ph ng đ i v i bi n công ty ki m toán
Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 8.647a 1 .003 Continuity Correctionb 7.264 1 .007 Likelihood Ratio 11.387 1 .001
Fisher's Exact Test .003 .001
Linear-by-Linear
Association 8.582 1 .003 N of Valid Casesb 133
C n c vào k t qu ki m đ nh chi bình ph ng gi a bi n quy mô công ty
đ c ki m toán (T3) và bi n ph thu c đ c th hi n trong b ng 4.5 và 4.6 ta th y trong t ng s ý ki n ki m toán mà các công ty nh nh n đ c thì ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n chi m 90%; trong khi đó thì đ i v i các công ty l n, trong
t ng s ý ki n ki m toán nh n đ c thì ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n chi m t l 76.4%. i u này có ngh a là các công ty nh có kh n ng nh n đ c ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n nhi u h n các công ty l n, K t qu này c ng trùng
v i k t qu phân tích trong nghiên c u c a Mutcher 1986. Tuy nhiên c n c vào b ng 4.6 thì m c ý ngh a Sig trong ki m đnh này là 0.334 l n h n r t nhi u so v i m c ý ngh a có th ch p nh n đ c là 0.05. Nh v y ta không có đ c s đ bác b gi thuy t H0 là không có m i liên h nào gi a bi n quy mô công ty đ c ki m toán (T3) và bi n ý ki n ki n ki m toán n m hi n t i (Y). C n c vào k t qu ki m
đnh thì bi n đ c l p quy mô công ty đ c ki m toán (T3) s b lo i ra kh i mô hình d đoán ti p theo.
B ng 4.5: B ng phân lo i ý ki n ki m toán theo bi n quy mô công ty đ c ki m toán
Quy mô công ty
T ng c ng Công ty v a và nh Công ty l n Ý ki n Ki m toán Không ch p nh n toàn ph n S l ng 1 29 30 Ph n tr m 10.0% 23.6% 22.6% Ch p nh n toàn ph n S l ng 9 94 103 Ph n tr m 90.0% 76.4% 77.4% T ng c ng S l ng 10 123 133 Ph n tr m 100.0% 100.0% 100.0%
B ng 4.6: K t qu ki m đ nh chi bình ph ng đ i v i bi n quy mô công ty đ c ki m toán Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square .976a 1 .323 Continuity Correctionb .353 1 .552 Likelihood Ratio 1.150 1 .283
Fisher's Exact Test .455 .293
Linear-by-Linear
Association .969 1 .325 N of Valid Casesb 133
4.1.1.2 Ki m đnh m i liên h gi a các bi n đ c l p đ nh l ng v i bi n ph thu c.
ki m đnh m i liên h gi a các bi n đ c l p là các t s tài chính v i bi n ph thu c là ý ki n ki m toán, nghiên c u này s s d ng ph ng pháp ki m đnh phi tham s Mann-Whitney. Lý do l a ch n ph ng pháp ki m đnh phi tham s này là vì:
Th nh t: Ph ng pháp ki m đ nh này không đ i h i các gi đnh kh t khe v tiêu chu n c a m u đ c ch n là ph i có phân ph i chu n nh trong yêu c u c a
các ph ng pháp ki m đnh tham s khác,
Th hai: Ki m đ nh Mann-Whitney ch đòi h i m u là ng u nhiên và các giá tr có th s p x p đ c theo th t , nh v y do các bi n mà nghiên c u này đang
xét là các t s tài chính nên vi c s p x p theo th t th a mãn đ c yêu c u đ ra c a ph ng pháp này.
Th ba: Ph ng pháp này có th ki m đ nh gi thuy t v s b ng nhau c a trung bình hai m u đ c l p, đi u này phù h p v i mong mu n c a nghiên c u này
là đang mu n ki m tra xem tr trung bình c a các t s tài chính gi a hai nhóm ý ki n ki m toán có gì khác nhau hay không.
Ph ng pháp ki m đ nh Mann-Whitney đ c th c hi n b ng cách các quan sát t các m u đ c k t h p v i nhau và x p h ng t giá tr nh nh t đ n giá tr l n nh t. Nh ng tr ng h p đ ng h ng thì s đ c thay th b ng h ng trung bình. K t qu ki m đnh Mann-Whitney đ c th hi n trong b ng t 4.7 đ n 4.9