7. Kết cấu của đề tài
2.3. Mô hình nghiên cứu và đo lường
QTLN= β0 + β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4 rev-grow + β5 big4 + β6
β0: Tham số tự do ε : Sai số ngẫu nhiên
- QTLN: Hành vi quản trị lợi nhuận trên BCTC QTLN được đo lường theo:
Mô hình Kothari, Leone and Wasley (2005) đã tiếp tục phát triển mô hình của Jones (1991) và Dechow và cộng sự (1995) trên cơ sở xem xét biến về kết quả hoạt động. Mục đích của tác giả là nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính giữa biến dồn tích và kết quả hoạt động.
Nhiều nghiên cứu đã kết luận rằng mô hình Kothari đã cho kết quả đáng tin cậy về biến dồn tích có thể điều chỉnh (Guay, Kothari and Watts, 1996).
Để nghiên cứu hành vi quản trị lợi nhuận thực tế, Rowchowdhury (2006) đã xây dựng mô hình để nhận diện ba cách thức REM. Roychowdhury (2006) đã xây dựng được mô hình để nhận diện hành vi điều chỉnh doanh thu, một trong những cách thức phổ biến nhất để điều chỉnh lợi nhuận thực tế. Các mô hình của Roychowdhury (2006) cũng được chấp nhận và áp dụng rộng rãi hơn nên sẽ dễ dàng thực hiện so sánh khi tiến hành các nghiên cứu tiếp theo.
Như vậy, tác giả sử dụng mô hình Kothari để phát hiện AEM và mô hình Roychowdhury để tìm hiểu về REM.
Nghiên cứu của Kang và Sivaramakrishnan (1995) cho thấy hành vi quản trị lợi nhuận trong hiện tại chịu ảnh hưởng bởi hành vi này trong quá khứ. Dưới gốc độ nghiên cứu về quản trị lợi nhuận việc điều chỉnh lợi nhuận kế toán thực chất là sự dịch chuyển lợi nhuận giữa các kỳ. Do đó, các mô hình sử dụng trong nghiên cứu này bổ sung biến trễ của biến phụ thuộc vào các biến giải thích, ta có mô hình dữ liệu bảng động:
QTLN it = β0 + δQTLN it-1 + β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4 rev-grow + β5 big4 + β6 lev + ε
Đề xuất các mô hình nghiên cứu cụ thể:
Mô hình 1:
aem-kothari = β0 + aem-kothari it-1 + β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4
rev-grow + β5 big4 + β6 lev + ε
Mô hình 2:
r-cfo = β0 + r-cfo it-1 + β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4 rev-grow + β5
big4 + β6 lev + ε
Mô hình 3:
r-prod = β0 + r-prod it-1 +β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4 rev-grow + β5 big4 + β6 lev + ε
Mô hình 4:
r-disx = β0 + r-disx it-1 + β1 boardsize + β2 size + β3 roa + β4 rev-grow + β5 big4 + β6 lev + ε
Trong nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu mối quan hệ, mức độ tác động của các biến độc lập (đề cập bên dưới) đối với hành vi quản trị lợi nhuận nhằm tìm ra yếu tố giám sát giúp làm giảm hành vi quản trị lợi nhuận nên tác giả không đi sâu vào đánh giá, kiểm định mô hình.
- lev: Đòn bẩy tài chính (đo lường bằng Nợ phải trả / Tổng tài sản)
- roa,rev-grow: Hiệu quả hoạt động kinh doanh với (roa= Lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản; rev-grow: Tỷ lệ tăng doanh thu)
- big4: Chất lượng kiểm toán (đo lường bởi: Công ty kiểm toán thuộc big 4 (PWC - PricewaterhouseCoopers, Deloitte, E&Y - Ernst and Young và KPMG, biến giả=1: doanh nghiệp kiểm toán là big4; biến giả =0: doanh nghiệp kiểm toán là các doanh nghiệp khác)
- size: Quy mô của công ty (đo lường = Log (Tổng tài sản)) - boardsize: Số lượng thành viên hội đồng quản trị hàng năm
2.5. Dữ liệu và phương pháp phân tích nghiên cứu
2.5.1. Dữ liệu
+ Đề tài thu thập thông tin, số liệu có liên quan đến đề tài từ BCTC đã được kiểm toán của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch Chứng khoán TP.HCM và Hà Nội từ năm 2011 đến năm 2019, nguồn cung cấp dữ liệu từ trung tâm Nghiên cứu kế toán – Tài Chính thuộc đại học Kinh tế Luật – đại học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh (kiểm chứng lại thông tin thông qua website: http://finance.vietstock.vn/) để lấy ra các thông tin, số liệu: Tổng tài sản, doanh thu thuần, khoản phải thu khách hàng, nguyên giá TSCĐ hữu hình, lợi nhuận sau thuế TNDN, lưu chuyển tiền thuần từ HĐKD, chi phí phát sinh trong doanh nghiệp: chi phí quản lý, chi phí bán hàng, giá vốn hàng bán, chi phí nghiên cứu thị trường…. Từ đó, tác giả xác định Biến phụ thuộc có thể điều chỉnh theo mô hình nhận diện quản trị lợi nhuận Kothari(2005) và Roychowhudry (2006)
Tiếp theo, tác giả thu thập thêm một số thông tin, số liệu khác trên BCTC đã được kiểm toán của các công ty niêm yết trên 02 sàn giao dịch Chứng khoán TP.HCM, Hà Nội (Nợ phải trả, khoản đầu tư vào công ty con công ty liên kết, công ty kiểm toán, số liệu về ban HĐQT và ban giám đốc) để xác định giá trị cho các biến độc lập.
Tính đến thời điểm cuối năm 2019, trên 02 sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM và Hà Nội có 625 mã chứng khoán cổ phiếu tham gia
Dữ liệu thu thập được tổng hợp thành dạng bảng (panel data) với 5.062 quan sát trong 8 ngành kinh tế từ năm 2011 đến 2019 để phục vụ cho việc nghiên cứu. Tác giả sử dụng phần mềm Stata 14 và Excel để xử lý bảng số liệu thu thập được, từ đó, tác giả tiến hành kiểm định tính đa cộng tuyến, tính tương quan, tiến hành hồi quy mô hình bảng động GMM và phân tích các chỉ số cần thiết để đảm bảo cho mô hình phù hợp
2.5.2. Phương pháp phân tích
+ Phân tích mô tả: dùng để mô tả về hiện tượng hoặc những đặc điểm, tính chất liên quan đến tổng thể nghiên cứu. Luận văn tập trung thống kê mô tả đối với hành vi quản trị lợi nhuận và các nhân tố ảnh hưởng như: Đòn bẩy tài chính, quy mô công ty, chất lượng kiểm toán, quy mô hội đồng quản trị và hiệu quả hoạt động kinh doanh.
+ Phân tích tương quan: dùng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa từng cặp biến độc lập với nhau. Thông qua ma trận tương quan và sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần 1 thì giữa hai biến này có mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ.
+ Phân tích hồi quy đa biến: dùng để xác định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng.
Phương pháp dữ liệu bảng động (General method of moment- GMM)
Vấn đề nội sinh trong mô hình được coi là một trong những vi phạm nghiêm trọng các giả định mô hình hồi quy và nó gây ra các thiên chệch trong kết quả. Theo đó, vấn đề nội sinh có thể xuất phát từ mối quan hệ kinh tế tạo ra các phương trình đồng thời giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, thiếu biến giải thích trong mô hình hoặc sai lệch trong đo lường, lựa chọn biến.
Mô hình dữ liệu bảng động GMM được đề xuất sử dụng theo như nghiên cứu của Arellano và Bond (1991). Một trong những ưu điểm của mô hình GMM so với mô hình ước lượng biến công cụ đó là mô hình GMM dễ dàng chọn các biến công cụ hơn bởi vì sử dụng các biến ngoại sinh ở khoảng thời gian khác hoặc lấy độ trễ của các biến có thể sử dụng như biến công cụ cho các biến nội sinh tại thời điểm hiện tại. Do đó, GMM đã đưa ra nhiều biến công cụ để có thể dễ dàng đạt được điều kiện của một biến công cụ chuẩn
(Overidentification of Estimators).
Việc sử dụng ước lượng GMM sẽ cho phép khắc phục cả vi phạm tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh nên kết quả ước lượng lúc này sẽ không chệch, vững và hiệu quả nhất – đặc biệt khi chuỗi thời gian ngắn T và số lượng doanh nghiệp N dài.(T nhỏ hơn N nhiều lần) (Roodman, 2009). Phương pháp GMM có hai dạng ước lượng thay thế lẫn nhau là ước lượng GMM sai phân (Difference-GMM) và GMM hệ thống (System-GMM). Theo đó, ước lượng D-GMM của Arellano và Bond (1991) phù hợp khi quy mô cỡ mẫu nhỏ và ngược lại nên lựa chọn ước lượng S-GMM của Arellano và Bover (1995); Blundell và Bond (1998). Ngoài ra, có thể lựa chọn dựa vào hệ số của biến trễ phụ thuộc trong ước lượng D-GMM là phù hợp và ngược lại nếu gần sát hoặc dưới ước lượng within- groups cho thấy dấu hiệu chệch xuống thì lựa chọn S-GMM là hiệu quả hơn (Bond, 2002).
Đối với kết quả ước lượng từ GMM cần phải thực hiện kiểm định Arellano-Bond và Hansen. Ước lượng GMM giả định rằng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Vì vậy chúng ta cần thực hiện kiểm tra tự tương quan trong thành phần sai số qua kiểm định Arellano-Bond được đề xuất trong nghiên cứu của Arellano-Bond (1991). Theo đó, ước lượng GMM yêu cầu có sự tự tương quan bậc 1 – AR(1) và không có sự tự tương quan bậc 2- AR(2) của phần dư. Giả thiết null là không có sự tự tương quan bậc 1 hoặc bậc 2 của phần dư. Như vậy, chúng ta cần muốn bác bỏ giả thiết null ở kiểm định AR (1) nhưng lại muốn chấp nhận giả thiết null ở kiểm định AR (2). Kiểm định Sangan/Hansen nhằm xác định tính phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM. Đây là kiểm định ràng buộc quá mức (Over-identifying restrictions) của mô hình với giả thuyết null là biến công cụ ngoại sinh, nghĩa là không tương quan với sai số của mô hình. Theo đó, chúng ta mong muốn chấp nhận giả thuyết null với p-value tối thiểu lớn hơn hoặc bằng 0,1 (đề cập
trong nghiên cứu của Roodman (2009))
Để ước lượng kết quả hồi quy trong phần mềm Stata 14, câu lệnh “xtabond2”(Xem Roodman (2009)) sẽ được sử dụng. Mặc định của câu lệnh sẽ cho kết quả ước lượng theo S-GMM và tùy chọn “nolevel” sẽ cho kết quả ước lượng D-GMM. Việc lựa chọn chọn ước lượng 2 bước với tùy chọn “two step” hiệu quả hơn so với ước lượng một bước trong việc khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2 tác giả trình bày về các phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, giả thiết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và đo lường, vấn đề chọn mẫu và thu thập dữ liệu cùng phương pháp phân tích số liệu. Tác giả đưa ra 5 giả thiết cần kiểm định trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa 5 biến (đòn bẩy tài chính, quy mô công ty, chất lượng kiểm toán, quy mô của HĐQT, hiệu quả hoạt động) đối với hành vi quản trị lợi nhuận.
Phương pháp thu thập dữ liệu là thu thập dữ liệu tài chính và phi tài chính của các công ty niêm yết trên HOSE, HNX giai đoạn 2011-2019 và tập hợp dữ liệu thành dạng dữ liệu bảng. Bài nghiên cứu vận dụng mô hình nhận diện hành vi điều chỉnh lợi nhuận của Kothari và cộng sự (2005); Roychowdhury (2006) để tính toán biến phụ thuộc, biến độc lập.
Sau khi có đầy đủ số liệu cho mô hình, tác giả tiến hành xử lý bằng phần mềm Stata 14 và Excel. Tiếp theo, nghiên cứu sử dụng phân tích dữ liệu là thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy mô hình bảng động bằng phương pháp GMM.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Hành vi QTLN tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Hiện trạng của thị trường tài chính nói chung cũng là thực tế của TTCK Việt Nam hiện nay. Theo khảo sát của hội nghị Giám đốc tài chính thế giới thường niên tổ chức tại Việt Nam 2011, với các công ty Việt Nam thì nguồn vốn chủ yếu mà các đơn vị này huy động là từ kênh ngân hàng và đây vẫn là kênh truyền thống được ưa chuộng. Điều này có nghĩa là tại Việt Nam, TTCK chưa phát huy được tốt vai trò của mình trong huy động vốn cho nền kinh tế.
Thị trường chứng khoán Việt Nam bao gồm Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HoSE), hoạt động với mô hình của Công ty TNHH Một thành viên do nhà nước làm chủ (Bộ Tài Chính). Theo báo cáo tình hình TTCK Việt Nam năm 2015 của Ủy ban chứng khoán nhà nước (UBCKNN), công tác cổ phần hóa đang được đẩy mạnh. Đến tháng 12/2015, trên hai sàn có 682 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ, với tổng giá trị niêm yết theo mệnh giá là 528 nghìn tỷ đồng, tăng 24% so với năm 2014. Tổng giá trị huy động vốn 11 tháng đạt hơn 204 nghìn tỷ đồng, giảm 9% so với cùng kỳ năm 2014. Đăng ký giao dịch mới cho 72 công ty trên UPCoM (gấp 2 lần so với năm 2014) nâng tổng số mã cổ phiếu giao dịch lên 243 mã, với tổng giá trị 47.574 tỷ đồng, tăng 97% so với năm 2014. Số lượng tài khoản nhà đầu tư đạt khoảng 1,5 triệu tài khoản, tăng 7% so với cuối năm ngoái. Giá trị danh mục tính đến cuối tháng 10 đạt 15,15 tỷ USD, tăng 12,5% so với cuối năm ngoái.
Bên cạnh đó, những vụ bê bối tài chính của Bông Bạch Tuyết (2008) hay Dược Viễn Đông (2010), cùng với hiện trạng báo cáo trước và sau kiểm toán của các công ty niêm yết chênh lệch hàng trăm tỷ đồng như Thép Việt Ý
(2011), Vinaconex (2009) đã thu hút sự quan tâm sâu sắc của các nhà đầu tư, ngân hàng và các bên liên quan khác khi có sự nghi ngờ về hiện tượng điều chỉnh lợi nhuận tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bảng 3.1. Kết quả đo lường hành vi quản trị lợi nhuận
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất aem_kothari 4.892 0,0001409 0,187786 -4,917599 2,832307 r_cfo 4.916 -0,000238 0,196069 -2,581498 2,832307 r_prod 4.240 0,0000565 0,171257 -1,014071 1,729609 r_disx 4.921 -0,000101 0,100028 -0,342169 2,088677 rm_proxy 4.234 0,0020364 0,156325 -1,340794 2,009537 (Nguồn tính toán của tác giả) Kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của AEM đo lường theo mô hình Kothari và cộng sự (2005), là 0,0001409. Như vậy AEM có mức điều chỉnh chênh lệch không đáng kể. Kết quả cũng cho thấy giá trị trung bình của biến kết hợp REM là rm_proxy ở mức 0,00203 chứng mình rằng doanh nghiệp đã thực hiện điều chỉnh lợi nhuận thực tế nhìn chung tăng. Cụ thể doanh nghiệp thực hiện quản trị lợi nhuận giảm khi thực hiện quản trị lợi nhuận thực tế ở việc thay đổi dòng tiền kinh doanh (r-cfo) và cắt giảm chi phí tùy ý (r-disx) bằng các biện pháp nới lỏng chính sách bán chịu, thay đổi thời hạn chiết khấu nhằm tăng doanh thu và cắt giảm một số chi phí như chi phí R&D, chi phí bán hàng… Riêng hoạt động quản trị lợi nhuận thực tế theo biện pháp gia tăng sản xuất thái quá lại có kết quả dương (0,0000565).
Bảng 3.1. trình bày các số liệu thống kê tổng hợp về giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất là độ lệch chuẩn của 04 biến phụ thuộc QTLN. Kết quả nghiên cứu hành vi quản trị lợi nhuận được quan sát nằm trong khoản thấp nhất là từ -4,917599(AEM đo lường theo Kothari) tới giá trị lớn nhất là 5,16 (r-cfo) và các độ lệch chuẩn lớn cho thấy sự khác biệt đáng kể về hành vi
và cách thức áp dụng quản trị lợi nhuận giữa các doanh nghiệp.
3.2. Kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN
3.2.1. Thống kê mô tả
Bảng 3.2. Thống kê mô tả các biến độc lập
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Boardsize 4.201 5,460605 1,119495 2 11 Size 5.058 27,09608 1,515203 22,99546 32,25394 Lev 5.009 0,2338807 0,192700 0 0,825445 rev-grow 4.920 0,2517063 2,349273 -1 127,4579 roa 5.058 0,0748512 0,096598 -1,587686 0,993782 (Nguồn tính toán của tác giả) - Biến quy mô hội đồng quản trị (Boardsize): Số thành viên hội đồng quản trị. Chỉ số Boardsize có giá trị lớn nhất là 11, giá trị nhỏ nhất là 2. Giá trị trung bình của biến là 5,4606 với mức độ phân tán của 4.201 quan sát là 1,1194. Như vậy nhân tố số lượng thành viên hội đồng quản trị (Boardsize) tại các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có sự khác biệt rõ rệt. Theo đánh giá về quy mô tối ưu của HĐQT, số lượng từ 5 - 9