đến việc thực hiện nguyên tắc thận trọng trong kế toán tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Với sự hỗ trợ của phần mềm STATA phiên bản 14, tác giả thực hiện hồi quy sự tác động của 7 biến độc lập (BO_SIZE, DUAL, BO_NED, BO_EXPERT, CO_EXPERT, OWN_MAN, OWN_GOV) đến biến phụ thuộc (CONS) bằng cả ba mô hình: bình phương bé nhất (OLS), tác động ngẫu nhiên (REM) và tác động cố định (FEM), Sau đó tác giả sử dụng kiểm định F để lựa chọn mô hình OLS hay FEM, sử dụng kiểm định Lagrangian Multiplier để lựa chọn mô hình OLS hay REM, sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình REM hay FEM.
4.2.3.1. Kết quả hồi quy với phương pháp bình phương bé nhất OLS
Kết quả hồi quy sự tác động của đặc điểm QTCT đến việc thực hiện ACC bằng mô hình OLS được thể hiện ở bảng 4.6
-Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Kiểm định ANOVA được sử dụng với các giả thuyết:
H0: Mô hình OLS không có giá trị dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập
H1: Mô hình OLS thực sự tồn tại và có thể dự đoán biến phục thuộc CONS thông qua các biến độc lập
Căn cứ vào giá trị F-statistic để xác định sự phù hợp của mô hình. Giá trị F(11,2628) = 108,05 với sig = 0,0000 do đó bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác mô hình OLS thực sự có thể sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập (BO_SIZE, DUAL, BO_NED, BO_EXPERT, CO_EXPERT, OWN_MAN, OWN_GOV).
Bảng 4.7: Kết quảước lượng hồi quy theo OLS đo lường sự tác động của đặc điểm QTCT tác động đến việc thực hiện ACC
Hệ số (Coef.) Sai số chuẩn (Std. Err) Ý nghĩa thống kê (P-value) Đa cộng tuyến (VIF) BO_SIZE -0,403 0,144 0,005 1,16 DUAL -0,720 0,375 0,055 1,35 BO_NED 0,489 0,850 0,565 1,28 BO_EXPERT 0,815 0,665 0,221 1,1 CO_EXPERT 0,172 0,499 0,731 1,09 OWN_MAN -0,798 0,388 0,040 1,38 OWN_GOV -1,712 0,378 0,000 1,18 FSIZE -0,251 0,114 0,028 1,34 LEV 8,956 0,749 0,000 1,28 LOSS -8,547 0,542 0,000 1,03 CFO_TA 33,535 1,144 0,000 1,06 Hằng số 7,661 2,802 0,006 Biến phụ thuộc: CONS Số quan sát: 2.640 F(11.2628) = 108,65 Prob > F = 0.0000 R2 = 0,3126 R2điều chỉnh = 0,3097
Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu
- Đánh giá sự biến thiên của mô hình:
Giá trị R2 điều chỉnh (Adj R-squared) = 0,3097 cho biết 30,97% sự thay đổi của việc thực hiện ACC (CONS) có thể được giải thích bằng sự biến thiên của các biến độc lập đại điện cho đặc điểm QTCT.
- Đánh giá về hiện tượng đa cộng tuyến:
Hệ số phóng đại VIF được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình hồi quy. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2013) thì khi hệ số VIF > 10 tức là có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện. Dựa vào kết quả phân tích thể hiện trên bảng 4.7 thì tất cả các biến trong mô hình OLS đều có giá trị nhỏ 1,4 do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện.
Biến ‘Quy mô HĐQT’ (BO_SIZE) có mối quan hệ tiêu cực với việc thực hiện ACC (CONS) với độ tin cậy 99%. Hệ số = -0,403 và p-value = 0,005 < 0,01 cho biết tại mức ý nghĩa 1% thì khi quy mô HĐQT tăng 1 người thì mức độ thực hiện ACC giảm 0,403 điểm.
Biến ‘Sự kiêm nhiệm’ (DUAL) có mối quan hệ tiêu cực với việc thực hiện ACC. Hệ số = -0,720 và p-value = 0,05 cho thấy tại mức ý nghĩa 5% thì tại CTNY có kiêm nhiệm chức danh CEO và chủ tịch HĐQT có mức độ thực hiện ACC thấp hơn so với CTNY không có sự kiêm nhiệm.
Biến ‘TV HĐQT không điều hành’ (BO_NED) có hệ số = 0,489 và p-value = 0,565 > 0,1 cho thấy tỷ lệ thành viên HĐQT không điều hành không có mối quan hệ với việc thực hiện ACC.
Biến ‘TV HĐQT có chuyên môn kế toán tài chính’ (BO_EXPERT) có hệ số = 0,815 và p-value = 0,221 > 0,1 cho thấy tỷ lệ TV HĐQT có chuyên môn kế toán tài chính không có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với việc thực hiện ACC.
Biến ‘TV BKS có chuyên môn kế toán tài chính’ (CO_EXPERT) có quan hệ tích cực với việc thực hiện ACC. Hệ số = 0,172 và p-value = 0,731 > 0,1 cho thấy tỷ lệ mối quan hệ giữa TV BKS có chuyên môn kế toán tài chính và việc thực hiện ACC không có độ tin cậy cao do không có ý nghĩa thống kê.
Biến ‘Sở hữu của Ban giám đốc’ (OWN_MAN) có hệ số = -0,798 và p-value = 0,04 < 0,05. Đây là biến giả. được gắn giá trị bằng 1 nếu CTNY có cổ đông lớn là BGĐ. gắn giá trị bằng 0 nếu ngược lại. Hệ số tương quan âm (<0) cho thấy với độ tin cậy 95% thì tại CTNY có cổ đông lớn là BGĐ có mức độ thực hiện ACC thấp hơn 0,798 điểm so với những CTNY không có cổ đông lớn là BGĐ.
Biến ‘Sở hữu của Nhà nước’ (OWN_GOV) có hệ số = -1,712 và p-value = 0,00 < 0,01. Đây là biến giả gắn giá trị 1 nếu tỷ lệ sở hữu của Nhà nước lớn hơn 50% và gắn giá trị 0 nếu tỷ lệ sở hữu của Nhà nước từ 50% trở xuống. Hệ số tương quan âm (<0) cho biết tại mức ý nghĩa 1% thì tại CTNY có Nhà nước nắm giữ cổ phần chi phối (tỷ lệ sở hữu của Nhà nước lớn hơn 50%) thì có mức độ thực hiện ACC thấp hơn tại CTNY có tỷ lệ sở hữu của Nhà nước dưới 50% là 1,712 điểm.
- Đánh giá về mô hình OLS:
Dữ liệu nghiên cứu của luận án là dữ liệu mảng gồm 2.640 quan sát của 528 CTNY từ năm 2012 – 2016. Đối với phương pháp OLS thì các quan sát này được coi như là đồng nhất. không phân biệt thời gian hay DN. Qua kiểm định ANOVA cho thấy mô hình OLS phù hợp để kiểm định giả thuyết của luận án. Tuy nhiên để xem xét ảnh hưởng của các yếu tố thời gian và không gian. tác giả thực hiện hồi quy theo mô hình ảnh hưởng
ngẫu nhiên FEM và dùng kiểm định F để so sánh sự phù hợp giữa mô hình OLS và FEM.
4.1.1.1. Kết quả hồi quy theo mô hình ảnh hưởng cố định FEM
Kết quả hồi quy sự tác động của đặc điểm QTCT đến việc thực hiện ACC bằng mô hình FEM được thể hiện ở bảng 4.8. Tác giả tiến hành hồi quy với phương trình không có biến kiểm soát (FSIZE, LEV, LOSS, CFO_TA) và phương trình có biến kiểm soát nhằm xem xét ảnh hưởng của biến kiểm soát đối với sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.8: Kết quảước lượng hồi quy theo FEM đo lường sự tác động của đặc điểm QTCT tác động đến việc thực hiện ACC Hệ số (Coef.) Sai số chuẩn (S.E) Ý nghĩa thống kê (P-value) Hệ số (Coef.) Sai số chuẩn (S.E) Ý nghĩa thống kê (P-value) BO_SIZE 0,237 0,299 0,427 0,123 0,246 0,618 DUAL -2,171 0,640 0,001 -0,909 0,528 0,085 BO_NED 0,128 1,530 0,933 -0,377 1,263 0,765 BO_EXPERT 2,395 1,412 0,090 2,048 1,166 0,079 CO_EXPERT 2,139 0,952 0,025 1,379 0,784 0,079 OWN_MAN -2,126 0,700 0,002 -1,576 0,575 0,006 OWN_GOV -3,289 1,014 0,001 -2,826 0,836 0,001 FSIZE -2,486 0,485 0,000 LEV 6,510 1,713 0,000 LOSS -4,406 0,541 0,000 CFO_TA 31,827 1,117 0,000 Hằng số -3,624 1,982 0,068 63,668 12,911 0,000 Biến phụ thuộc: CONS Số quan sát: 2.640 F(11.2101) = 96,73 Prob > F = 0.0000 R2 (overall) = 0,1892 R2 (within) = 0,3362 F-test khi u_i=0:
F(527.2101) = 3,93
Prob > F = 0.000
- Kiểm định mô hình FEM:
Kiểm định mô hình được sử dụng với các giả thuyết:
H0: Mô hình FEM không có giá trị dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập (Các hệ số aij = 0)
H1: Mô hình FEM thực sự tồn tại và có thể dự đoán biến phục thuộc CONS thông qua các biến độc lập (Có ít nhất 1 trong các hệ số aij ≠ 0)
Căn cứ vào giá trị F-statistic để xác định sự phù hợp của mô hình. Giá trị F(11.2101) = 96,73 với sig = 0,0000 do đó bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Hay nói cách khác mô hình FEM thực sự phù hợp và có thể sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập (BO_SIZE, DUAL, BO_NED, BO_EXPERT, CO_EXPERT, OWN_MAN, OWN_GOV).
- So sánh sự phù hợp của mô hình FEM và mô hình OLS
Trong phương trình hồi quy theo mô hình ảnh hưởng cố định FEM (phương trình hồi quy 3.2 thể hiện trong mục 3.3.1.2) có sự xuất hiện của hằng số ωi.t (= εi.t + υi) trong đó υi là đại diện cho các tác động riêng biệt không đổi theo thời gian và không quan sát được của mỗi DN i trong mẫu nghiên cứu.
Lựa chọn giữa FEM và OLS, giá thuyết được đưa ra:
H0: Không tồn tại sự khác biệt mang tính cá tể không quan sát được (tất cả υi = 0) H1: Tồn tại sự khác biệt (Tồn tại υi ≠ 0)
Kết quả hồi quy ở bảng 4.8 cho thấy giá trị kiểm định F(527,2101) = 3,93 với Prob > F = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Hay nói cách khác mô hình FEM phù hợp hơn mô hình OLS.
- Đánh giá về mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:
Biến ‘Quy mô HĐQT’ (BO_SIZE) có tác động tích cực đến việc thực hiện ACC (CONS) nhưng không có ý nghĩa thống kê do hệ số = 0,123 và p-value = 0,618 > 0,10. Hay nói cách khác quy mô HĐQT không có mối liên hệ có ý nghĩa với mức độ thực hiện ACC.
Biến ‘Sự kiêm nhiệm’ (DUAL) có mối quan hệ tiêu cực với việc thực hiện ACC với độ tin cậy 90%, Hệ số = -0,909 và p-value = 0,085 cho biết tại mức ý nghĩa 1% thì tại công ty có sự kiêm nhiệm chức danh CEO và chủ tịch HĐQT thì mức độ thực hiện ACC sẽ thấp hơn so với những công ty không có sự kiêm nhiệm chức danh 0,909 điểm.
Biến ‘TV HĐQT không điều hành’ (BO_NED) có hệ số = -0,377 và p-value = 0,765 > 0,1 cho thấy tỷ lệ thành viên HĐQT không điều hành không có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với việc thực hiện ACC.
Biến ‘TV HĐQT có chuyên môn kế toán tài chính’ (BO_EXPERT) có quan hệ tích cực với việc thực hiện ACC tại mức ý nghĩa 1%, Hệ số = 2,048 và p-value = 0,079 < 0,1 cho thấy với độ ti cậy 90% thì khi tỷ lệ thành viên HĐQT có chuyên môn về kế toán tài chính tăng lên 1% thì mức độ thực hiện ACC tại các CTNY tăng 2,048 điểm
Biến ‘TV BKS có chuyên môn kế toán tài chính’ (CO_EXPERT) có quan hệ tích cực với việc thực hiện ACC tại mức ý nghĩa 1%. Hệ số = 1,379 và p-value = 0,079 < 0,1 cho thấy với độ ti cậy 90% thì khi tỷ lệ thành viên BKS có chuyên môn về kế toán tài chính tăng lên 1% thì mức độ thực hiện ACC tại các CTNY tăng 1,379 điểm.
Biến ‘Sở hữu của Ban giám đốc’ (OWN_MAN) có hệ số = -1,576 và p-value = 0,006 < 0,01 cho thấy tỷ lệ sở hữu của BGĐ có quan hệ tiêu cực với việc thực hiện ACC. Đây là biến giả, được gắn giá trị bằng 1 nếu CTNY có cổ đông lớn là BGĐ, gắn giá trị bằng 0 nếu ngược lại. Hệ số tương quan âm (<0) cho thấy với độ tin cậy 99% thì tại CTNY có cổ đông lớn là BGĐ có mức độ thực hiện ACC thấp hơn 1,576 điểm so với những CTNY không có cổ đông lớn là BGĐ.
Biến ‘Tỷ lệ sở hữu của Nhà nước’ (OWN_GOV) có hệ số = -2,826 và p-value = 0,001 < 0,01. Đây là biến giả gắn giá trị 1 nếu tỷ lệ sở hữu của Nhà nước lớn hơn 50% và gắn giá trị 0 nếu tỷ lệ sở hữu của Nhà nước từ 50% trở xuống. Hệ số tương quan âm (<0) cho biết tại mức ý nghĩa 1% thì tại DN có Nhà nước có tỷ lệ sở hữu của Nhà nước lớn hơn 50% thì có mức độ thực hiện ACC thấp hơn tại DN có tỷ lệ sở hữu của Nhà nước dưới 50% là 2,826 điểm.
Cả 4 biến kiểm soát đều có tác động đến việc thực hiện ACC tại mức ý nghĩa 1%. trong đó Quy mô công ty (FSIZE) và Kết quả kinh doanh (LOSS) có tác động tiêu cực. trong khi đó Đòn bầy tài chính (LEV) và Mức sinh lời (CFO_TA) có tác động tích cực.
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình FEM
Trong mô hình dữ liệu mảng thì cả mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM đều tính đến tác động riêng biệt không đổi theo thời gian và không quan sát được của mỗi DN i trong mẫu nghiên cứu. Trong đó mô hình FEM giả sử các đặc điểm riêng biệt của mỗi DN (υi) có mối quan hệ tương quan với biến độc lập.
còn mô hình REM giả sử các đặc điêm riêng biệt của mỗi DN (υi) không có mối quan hệ tương quan với biến độc lập.
Vì vậy để đánh giá sự phù hợp của mô hình FEM so với mô hình REM thì tác giả tiến hành chạy hồi quy theo mô hình REM và dùng kiểm định Hausman để xác định.
4.2.3.2. Kết quả hồi quy theo mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
Tác giả tiến hành hồi quy với hai trường hợp: có biến kiểm soát và không có biến kiểm soát nhằm xem xét ảnh hưởng của biến kiểm soát đối với sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả hồi quy sự tác động của đặc điểm QTCT đến việc thực hiện ACC bằng mô hình REM được thể hiện ở bảng 4.9
Bảng 4.9: Kết quảước lượng hồi quy theo REM đo lường sự tác động của đặc điểm QTCT tác động đến việc thực hiện ACC
Hệ số sai số chuẩn p-value Hệ số sai số chuẩn p-value
BO_SIZE -0,202 0,205 0,324 -0,212 0,176 0,227 DUAL -1,579 0,507 0,002 -0,865 0,422 0,040 BO_NED -0,145 1,168 0,901 0,126 0,980 0,898 BO_EXPERT 2,197 0,984 0,026 1,135 0,818 0,165 CO_EXPERT 1,414 0,711 0,047 0,729 0,590 0,216 OWN_MAN -1,797 0,535 0,001 -1,203 0,445 0,007 OWN_GOV -1,536 0,587 0,009 -1,914 0,489 0,000 FSIZE -0,436 0,161 0,007 LEV 8,318 0,983 0,000 LOSS -6,043 0,506 0,000 CFO_TA 32,706 1,054 0,000 Hằng số -1,215 1,406 0,387 9,966 4,061 0,014 Biến phụ thuộc: CONS Số quan sát: 2.640 Wald chi2(11) = 1.216,70 Prob > Chi2 = 0,0000 R2 (overall) = 0,3059 R2 (within) = 0,3257
Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Để kiểm định sự tồn tại của mô hình REM, ta sử dụng kiểm định Wald với giả thuyết được đưa ra:
H0: Mô hình REM không có giá trị dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập (Các hệ số ai = 0)
H1: Mô hình REM thực sự tồn tại và có thể dự đoán biến phục thuộc CONS thông qua các biến độc lập (Có ít nhất 1 trong các hệ số ai ≠ 0)
Căn cứ vào giá trị của kết quả kiểm định Wald thể hiện ở bảng 4.9 ta thấy: giá trị Wald chi2 (11) = 1.216,70 với prob > Chi2 = 0,0000 do đó bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. hay nói cách khác mô hình REM thực sự tồn tại và có thể sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc CONS thông qua các biến độc lập (BO_SIZE, DUAL, BO_NED, BO_EXPERT, CO_EXPERT, OWN_MAN, OWN_GOV).
- So sánh sự phù hợp của mô hình REM và mô hình OLS
Trong phương trình hồi quy theo mô hình ảnh hưởng cố định REM (phương trình hồi quy 3.2 thể hiện trong mục 3.4.1.2) có sự xuất hiện của hằng số ωi.t (= εi.t + υi) trong đó υi là đại diện cho các tác động ngẫu nhiên riêng biệt không đổi theo thời gian và không quan sát được của mỗi DN i trong mẫu nghiên cứu.
Lựa chọn giữa mô hình REM và OLS, giả thuyết được đưa ra:
H0: Không có sự khác biệt ngẫu nhiên giữa các quan sát trong mẫu nghiên cứu (tất cả các hệ số υi = 0)
H1: Tồn tại sự khác biệt (Tồn tại υi ≠ 0)
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier được sử dụng và có kết quả thể hiện ở bảng 4.10
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Lagrangian Multiplier Chibar 2 Prob. > Chibar 2
636,26 0,0000
Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu