7. Tổng quan tài liệu
2.2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
- Phƣơng pháp định tính: Qua việc thu thập thông tin, dùng phƣơng pháp thống kê mô tả, so sánh để phân tích, đánh giá một số biểu hiện điều chỉnh lợi nhuận của các công ty niêm yết có phát hành thêm cổ phiếu trong giai đoạn 2011-2014.
- Phƣơng pháp định lƣợng: Sử dụng phần mềm SPSS 20 để xác định hệ số hồi qui, trên cơ sở đó xây dựng phƣơng trình các nhân tố tác động đến điều chỉnh lợi nhuận của các công ty niêm yết có phát hành thêm cổ phiếu. Từ đó, kiểm định sự tác động của các nhân tố đến điều chỉnh lợi nhuận của các công ty trên. Khi quá trình kiểm định hoàn tất, tác giả tiến hành phân tích kết quả và đƣa ra một số kiến nghị phù hợp.
Để phân tích ảnh hƣởng của các nhân tố quản trị công ty đến hành vi điều chỉnh lợi nhuận của các công ty niêm yết có phát hành thêm cổ phiếu, tác giả sử dụng các phƣơng pháp nghiên cứu thực chứng:
+ Mô tả thống kê:
Phân tích mô tả thống kê giúp cho thấy cái nhìn sơ bộ về các biến có trong mô hình, mô tả các khía cạnh liên quan đến điều chỉnh lợi nhuận của công ty niêm yết có phát hành thêm cổ phiếu. Từ đó cung cấp thông tin chi tiết về mỗi biến độc lập có liên quan. Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20 để chạy mô hình phân tích các biến trong nghiên cứu này với mẫu đã chọn và các thông tin về biến có sẵn.
Kết quả thông kê mô tả cho biết những thông tin ban đầu về các biến đƣợc sử dụng trong nghiên cứu nhƣ kích cỡ mẫu, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất.
+ Phân tích tƣơng quan:
Hệ số tƣơng quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lƣờng mức độ tƣơng quan tuyến tính giữa hai biến, đo lƣờng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau trong mô hình. Nguyên tắc cơ bản, tƣơng quan Pearson sẽ tìm ra một đƣờng thẳng phù hợp nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến. Chính vì vậy, phân tích tƣơng quan Pearson đôi khi còn đƣợc gọi là phân tích hồi quy giản đơn (nhƣng khác nhau về mặt ý nghĩa).
Bƣớc phân tích này tạo ra cái nhìn tổng quan về những mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau về: độ lớn, chiều, ý nghĩa thống kê để có thể xây dựng mô hình hồi quy và có các bƣớc phân tích chính xác hơn.
+ Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy đƣợc sử dụng để kiểm định lại mối liên hệ giữa các biến có trong mô hình. Tác giả sử dụng dữ liệu chéo và áp dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy bội dựa trên nguyên tắc bình phƣơng nhỏ nhất (OLS) nhằm tìm ra mối quan hệ giữa biến điều chỉnh lợi nhuận và các biến khác trong mô hình. Ƣớc lƣợng theo mô hình OLS là mô hình hồi quy, trong đó tất cả các hệ số đều không thay đổi theo thời gian và theo các cá nhân (doanh nghiệp, đất nƣớc, tiểu bang). Đây đƣợc xem là phƣơng pháp tin cậy trong việc ƣớc lƣợng mối quan hệ tuyến tính giữa biến phuộc thuộc với các biến độc lập. Tuy nhiên, phƣơng pháp này vẫn tồn tại hạn chế là hệ số Durbin-Watson thƣờng khá nhỏ (nhỏ hơn 1).