11 CH NG 2: CS LÝ LU N CA NGHIÊN CU
4.2 KT QU NGHIÊN CU
4.2.1 K t qu mô hình Binary Logistic v i các bi n đ c ch n ban đ u.
C n c vào b y bi n đ c l p đ c ch n qua k t qu ki m đ nh m i liên h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c k trên. Nghiên c u ti n hành đ a toàn b
b y bi n này vào x lý trong mô hình Binary Logistic. K t qu v kh n ng d đoán
ý ki n ki m toán c a các bi n này b ng mô hình Binary Logistic đã đ c th hi n trong các b ng t 4.10 đ n 3.13.
B ng 4.10: K t qu ki m đ nh Chi- bình ph ng v đ phù h p c a mô hình Chi-square df Sig. Step 1 Step 95.512 7 .000 Block 95.512 7 .000 Model 95.512 7 .000 B ng 4.11: K t qu ki m đ nh đ phù h p t ng quát c a mô hình theo đ i l ng -2LL
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 46.495a .512 .781
K t qu ki m đ nh gi thuy t v đ phù h p t ng quát b ng 4.10 có m c ý
ngh a Sig.=0,000 nên ta hoàn toàn có th bác b gi thuy t H0: B1 = B2 = B3 = B4 = B5 = B6 = B7 =0, đi u này đ ng ngh a v i vi c t ng h p liên h tuy n tính c a toàn b các h s trong mô hình, ngo i tr h ng s là th c s có ý ngh a trong vi c gi i thích cho bi n ph thu c là ý ki n ki m toán.
B ng 4.11 trên cho th y giá tr c a -2LL = 46,495 không cao l m, đi u này th hi n m t đ phù h p khá t t c a mô hình t ng th .
B ng 4.12: b ng phân lo i ý ki n ki m toán đ c d đoán t mô hình
Mô t quan sát B ng d đoán Ý ki n ki m toán Ph n tr m d đoán đúng Không ch p nh n toàn ph n Ch p nh n toàn ph n Ý ki n Không ch p nh n toàn ph n 26 4 86.7
Ki m toán Ch p nh n toàn ph n 4 99 96.1 T ng ph n tr m d đoán 94.0 B ng 4.13: K t qu ki m đ nh Wald v ý ngh a c a các h s h i quy t ng th
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) T1 3.614 .830 18.935 1 .000 37.099 T2 1.788 1.728 1.071 1 .301 5.979 T4 -5.889 2.772 4.514 1 .034 .003 T6 1.756 1.342 1.712 1 .191 5.789 T7 60.520 26.561 5.192 1 .023 1.922E26 T8 -44.165 20.099 4.828 1 .028 .000 T9 .710 1.543 .212 1 .646 2.033 Constant .793 2.329 .116 1 .733 2.211
C n c vào m c đ chính xác c a d báo đ c th hi n trong b ng phân lo i ý ki n ki m toán (b ng 4.12) cho th y: Có 30 tr ng h p nh n ý ki n ch p nh n t ng ph n thì mô hình này d đoán đúng 26 tr ng h p t ng ng v i t l đoán đúng đ t 86,7%. Còn v i 103 tr ng h p nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n thì mô hình này d đoán đúng 99tr ng h p, đ t t l đoán đúng là 96,1%. T k t qu c a b ng này ta th y t l đoán đúng bình quân c a b y bi n đ c l p đ c k t h p trong
mô hình này đ t 94%.
M c dù b ng 4.12 th hi n m t t l d đoán đúng r t cao, tuy nhiên c n c
vào b ng 4.13 th hi n k t qu ki m đ nh Wald v ý ngh a c a các h s h i quy t ng th t ng ng v i b y bi n đ c ch n thì ta th y có ba bi n là: bi n công ty ki m toán (T2); Bi n t s kh n ng thanh toán nhanh (T6) và bi n l i nhu n tr c thu và lãi vay (T9) có m c ý ngh a Sig. l n h n 0,05. Nh v y theo ki m đ nh Wald thì ba h s h i quy t ng ng v i ba bi n T2; T6 và T9 không có ý ngh a v
lo i ra kh i mô hình. Nh v y lúc này mô hình d đoán ch còn l i b n bi n t ng ng đ c ti p t c s d ng đó là: Bi n ý ki n ki m toán n m tr c (T1); bi n t s
đòn b y n (T4); bi n t su t LNST trên doanh thu (T7) và bi n t su t LNTT trên doanh thu (T8).
4.2.2 K t qu mô hình h i quy Bianary Logistic v i các bi n còn l i
D a trên k t qu c a b n bi n còn l i có các h s h i quy t ng th th a mãn
đ c m c ý ngh a Sig. nh h n 0.05. Nghiên c u ti p t c ch n ra các bi n này đ
ch y l i mô hình h i quy Binary Logistic v i mong mu n t t c các bi n đ c ch n s đáp ng đ y đ các đi u ki n c a mô hình h i quy đ có th đ a ra đ c m t mô hình d đoán t t nh t. K t qu th c hi n l i c a mô hình h i quy Binary Logistic
đ i v i b n bi n còn l i đ c th hi n trong các b ng t 4.14 đ n b ng 4.17 B ng 4.14: K t qu ki m đnh Chi- bình ph ng v đ phù h p c a mô hình Chi-square Df Sig. Step 1 Step 91.682 4 .000 Block 91.682 4 .000 Model 91.682 4 .000 B ng 4.15: K t qu ki m đ nh đ phù h p t ng quát c a mô hình theo đ i l ng -2LL
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 50.325a .498 .759
C n c vào k t qu ki m đ nh gi thuy t v đ phù h p t ng quát b ng 4.14 có m c ý ngh a sig.= 0,000 nên ta hoàn toàn có th bác b gi thuy t H0 là các h s h i quy b ng nhau và b ng 0. Hay nói cách khác b ng k t qu này cho th y
C n c vào giá tr c a ch tiêu -2LL th hi n trong b ng 4.15 ta th y có s
đi u ch nh so v i k t qu ban đ u v i b y bi n đ c l p. Khi ch còn b n bi n đ c l p trong mô hình thì giá tr c a ch tiêu -2LL đã đi u ch nh t m c 46,495 lên m c 50,325. Tuy nhiên giá tr này không cao l m nên v n th hi n đ c m t đ phù h p khá t t v i mô hình t ng th .
B ng 4.16: b ng phân lo i ý ki n ki m toán đ c d đoán t mô hình
B ng mô t K t qu d đoán Ý ki n ki m toán Ph n tr m d đoán đúng Không ch p nh n toàn ph n Ch p nh n toàn ph n Ý ki n ki m toán Ch p nh n t ng ph n 26 4 86.7 Ch p nh n toàn ph n 4 99 96.1 T ng ph n tr m d đoán 94.0 B ng 4.17: K t qu ki m đnh Wald v ý ngh a c a các h s h i quy t ng th
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a T1 3.867 .801 23.308 1 .000 47.821
T4 -7.428 2.466 9.076 1 .003 .001 T7 54.532 25.276 4.655 1 .031 4.818E23 T8 -38.166 18.877 4.088 1 .043 .000 Constant 3.184 1.619 3.868 1 .049 24.139
Nhìn vào k t qu ph n ánh m c đ chính xác c a d báo th hi n trong b ng 4.16 ta th y, S l ng tr ng h p d đoán đúng và t l d đoán đúng đ i v i t ng
lo i ý ki n ki m toán không h thay đ i so v i khi có b y bi n đ c l p trong mô
hình. i u này cho th y các bi n tr c đây b lo i ra kh i mô hình là T2; T6 và T9
không có đóng góp gì vào t l d đoán đúng. Chính vì v y mà m c dù có các bi n này hay không có thì t l d đoán đúng c a mô hình v n d nguyên. Tuy nhiên do các h s t ng quan c a các bi n này có m c ý ngh a Sig. l n h n 0,05 nên các
bi n này bu c ph i lo i ra kh i mô hinh.
K t qu ki m đ nh Wald v ý ngh a c a các h s h i quy t ng th c a b n bi n đ c ch n đ u có m c ý ngh a Sig. nh h n 0,05 nên ta hoàn toàn yên tâm bác
b gi thuy t H0 là h s h i quy c a các bi n đ c l p b ng không.
Nh v y các h s h i quy c a b n bi n đ c l p còn l i có ý ngh a v m t th ng kê và mô hình c a chúng ta s d ng t t c n c vào k t qu ki m đnh v đ
phù h p t ng quát c a mô hình. T các h s h i quy này ta vi t đ c ph ng trình
sau:
4.2.3 Di n d ch ý ngh a c a các h s h i quy
C n c vào ph ng trình h i quy đã xác đ nh trên ta th y có hai bi n đ c l p có tác đ ng cùng chi u v i kh n ng nh n ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n
đó là: bi n ý ki n ki m toán n m tr c (T1) và bi n T su t LNST trên doanh thu (T7). C th là tác đ ng biên c a bi n ý ki n ki m toán n m tr c (T1) lên kh
n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n xác đ nh v i xác xu t ban đ u = 0,5 thì tác
đ ng này b ng 0,5(1-0,5)x3,867 = 0,967 l n, còn bi n t su t LNST trên doanh thu (T7) thì có tác đ ng biên lên kh n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n là 0,5(1- 0,5)x54,532 = 13,633.
Ngoài hai bi n đ c l p có tác đ ng cùng chi u lên kh n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n thì còn hai bi n có kh n ng tác đ ng lên ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n nh ng là tác đ ng ng c chi u, đó là bi n t s đòn b y tài chính (T4) và bi n t su t l i nhu n tr c thu trên doanh thu (T8), trong đó tác đ ng biên c a bi n T4 lên kh n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n là 0,5(1-0,5)x7,428 =
1,857 và tác đ ng biên c a bi n T7 lên kh n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n là 0,5(1-0,5)x38,166 = 9,542.
Nh v y c n c vào h s t ng quan c a t ng bi n đ c l p trong mô hình h i quy ta th y bi n có nh h ng m nh nh t lên kh n ng nh n ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n là bi n t su t l i nhu n sau thu trên doanh thu (T7); trong
khi đó bi n làm gi m kh n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n l n nh t là bi n t su t l i nhu n tr c thu trên doanh thu (T8) do có h s t ng quan âm.
K t lu n ch ng 4
V i mong mu n có th đ a ra đ c m t mô hình d đoán ý ki n ki m toán cho các công ty thu c l nh v c xây d ng và b t đ ng s n niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam. Nghiên c u này đã s d ng ph ng pháp ki m đ nh phi tham s Chi – bình ph ng và ki m đnh Mann-Whitney và b c đ u đã ch n đ c 7 bi n đ c l p có kh n ng phân bi t ý ki n ki m toán m t cách có ý ngh a. Sau khi đ a các bi n đ c ch n đ x lý trong mô hình h i quy Binary Logistic thì ti p t c có ba bi n b lo i b đ còn l i cu i cùng là có 4 bi n đ c l p có kh n ng đóng góp
vào mô hình d đoán. C n c vào k t qu c a mô hình d đoán ta có th đ a ra k t lu n là:
Th nh t: Công ty nào mà n m tr c đó nh n đ c ý ki n ch p nh n toàn ph n thì kh n ng trong n m hi n t i c ng s nh n đ c ý ki n t ng t .
Th hai: Công ty nào s d ng n càng cao, t c t s đòn b y tài chính càng cao thì kh n ng nh n đ c ý ki n ch p nh n toàn ph n càng th p
Th ba: Công ty nào có t su t LNST trên doanh thu càng cao thì kh n ng
nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n càng cao.
Th t : Công ty nào mà có t su t LNTT trên doanh thu càng cao thì kh
n ng nh n ý ki n ch p nh n toàn ph n s càng th p.
hi u rõ h n v ý ngh a v n d ng c a mô hình d đoán c ng nh ý ngh a
c a các k t qu đ t đ c trong mô hình, ch ng ti p theo s th o lu n c th h n v
CH NG 5
TÓM T T NGHIÊN C U, TH O LU N K T QU NGHIÊN
C U, NG D NG MÔ HÌNH CHO M C ÍCH D BÁO, H N
CH VÀ XU T CHO H NG NGHIÊN C U TI P THEO
5.1 TÓM T T NGHIÊN C U
V i t ng th ban đ u g m 280 công ty thu c l nh v c xây d ng và b t đ ng s n đ c niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam trong giai đo n 2008- 2010, sau quá trình lo i b nh ng công ty không đ tiêu chu n đ nghiên c u do không công b ho c công b thi u báo cáo tài chính c a m t s n m trong giai đo n nghiên c u, ngoài ra m t s công ty m c dù công b đ y đ báo cáo tài chính trong
giai đo n t n m 2008-2010 tuy nhiên thông tin thi u đ tin c y do không có d u m c c a c quan ki m toán c ng nh c a s ch ng khoán. Cu i cùng nghiên c u đã
ch n ng u nhiên m t m u g m 133 quan sát t ng ng v i 133 ý ki n ki m toán t t ng th , trong đó bao g m 30 ý ki n ki m toán ch p nh n t ng ph n và 103 ý ki n ki m toán ch p nh n toàn ph n.
Các bi n đ c ch n đ đ a vào nghiên c u đ c chia làm hai nhóm bao g m nhóm bi n phi tài chính có ba bi n là: bi n ý ki n ki m toán n m tr c (T1) và bi n công ty ki m toán (T2) và bi n quy mô công ty đ c ki m toán (T3). Các bi n thu c nhóm th hai là các t s tài chính, nghiên c u này b c đ u ch n 8 t s tài
chính đ đ a vào mô hình d đoán bao g m: bi n t s đòn b y tài chính (T4); bi n t s kh n ng thanh toán hi n hành (T5); bi n t s kh n ng thanh toán nhanh
(T6); bi n t su t LNST trên doanh thu (T7); bi n t su t LNTT trên doanh thu (T8); bi n t su t LNTT và lãi vay trên doanh thu (T9); bi n t su t sinh l i trên t ng tài s n (T10) và bi n vòng quay hàng t n kho (T11).
B c đ u tiên c a quy trình nghiên c u là ph i ki m đ nh xem nh ng bi n
đ c l p nào có m i liên h trong vi c d đoán đ c bi n ph thu c. th c hi n
đ c b c này thì nghiên c u đã s d ng hai ph ng pháp ki m đnh t ng ng,
trong đó ph ng pháp ki m đnh Chi – bình ph ng đ c dùng đ ki m đ nh cho các bi n đ c l p là bi n phi tài chính và ph ng pháp ki m đnh phi tham s Mann-
Whitney đ c dùng đ ki m đ nh m i liên h gi a bi n ph thu c v i các bi n đ c l p là các t s tài chính. K t qu c a quá trình ki m đ nh theo ph ng pháp Chi -
bình ph ng là đã ch n ra đ c hai bi n phi tài chính có m i liên h v i bi n ph thu c đó là bi n: ý ki n ki m toán n m tr c (T1) và bi n công ty ki m toàn (T2),
trong khi đó thì ki m đ nh phi tham s Mann-Whitney l i cho ra k t qu g m 5 bi n là các t s tài chính th c s có m i quan h v i ý ki n ki m toán bao g m: bi n t s đòn b y n (T4); bi n t s kh n ng thanh toán nhanh (T6); bi n t s LNST trên doanh thu (T7); bi n t s LNTT trên doanh thu (T8) và bi n t s LNTT và lãi vay trên doanh thu (T9)
Sau khi đã l a ch n đ c 7 bi n đ c l p t 11 bi n đ c l p ban đ u đ ch y trong mô hình h i quy Binary Logistic thì k t qu c a vi c ch y l n th nh t c a mô hình h i quy Binary là có 3 bi n ti p t c b lo i ra kh i mô hình do có m c ý