6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH
2.4.1. Lựa chọn mô hình
Trong những nghiên cứu trong nước trước cùng chủ đề minh bạch thông tin trên BCTC, các tác giả (Lê Thị Mỹ Hạnh, 2015; Nguyễn Nhất Nam, 2015; Dương Thị Cẩm Vân, 2014) chỉ sử dụng mô hình hồi quy đa biến để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong nghiên cứu này, để đảm bảo độ tin cậy của kết quả, tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data) để nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố thuộc đặc điểm doanh nghiệp đến tính minh bạch thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam với sự hỗ trợ của phần mềm STATA. Dựa vào các kiểm định phù hợp, tác giả sẽ lựa chọn một trong
ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng sau: (1) Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS); (2) Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM); (3) Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model – FEM) để ước lượng mô hình.
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)
Pooled OLS là mô hình đựơc hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu xếp chồng không phân biệt từng cá thể, đơn vị chéo. Các cá thể trong bài nghiên cứu này là DNNY. Tức là mô hình này sử dụng dữ liệu như một phân tích OLS bình thường. Với từng cá thể, mỗi sai số là ảnh hưởng của yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian và đặc trưng cho mỗi cá thể. Do đó mô hình này có thể bỏ qua những khác biệt giữa các cá thể, giữa các thời gian quan sát (Gujarati.D, 2004) . Mô hình hồi quy OLS xem xét các doanh nghiệp là đồng nhất, điều này thường không phản ánh đúng thực tế vì mỗi doanh nghiệp là một thực thể riêng biệt, có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hưởng đến tính minh bạch. Như vậy, mô hình OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát được các tác động riêng biệt này.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên xem đặc điểm riêng giữa các doanh nghiệp được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Mô hình REM xem các phần dư của mỗi doanh nghiệp như là một biến giải thích mới. Mô hình REM sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS). Phương pháp ước lượng này cho phép xem xét đến cơ cấu tương quan của phần dư trong mô hình REM (Gujarati.D, 2004).
Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Mô hình FEM cho rằng mỗi doanh nghiệp đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, có sự tương quan giữa phần dư của mỗi doanh nghiệp với các biến giải thích. Mô hình FEM có thể kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này
ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc (Gujarati.D , 2004). Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với mỗi doanh nghiệp và không tương quan với đặc điểm của các doanh nghiệp khác. Điều này được thể hiện qua tung độ gốc của các doanh nghiệp có thể khác nhau. Sự khác biệt này có thể là do các đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp, như phong cách quản lý hay triết lý quản lý, ...
Để lựa chọn một mô hình thích hợp, luận văn sử dụng các kiểm định được đề xuất bởi Oscar Torres (2007). Từ mẫu dữ liệu bảng, tác giả thực hiện hồi quy với mô hình ảnh hưởng cố định và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên. Sau đó áp dụng thủ tục kiểm định Hausman như sau:
- Giả thuyết H0: “Sự khác biệt trong các hệ số hồi quy không có hệ thống”
- Giả thuyết H1: “Sự khác biệt trong các hệ số hồi quy có hệ thống”
Nếu (Prob >2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) được lựa chọn. Ngược lại mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) sẽ được lựa chọn. Trong trường hợp nếu mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn, tác giả tiếp tục kiểm tra tính hợp lệ của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên bằng cách áp dụng thử nghiệm Breusch Pagan Lagrange như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có ảnh hưởng ngẫu nhiên”
- Giả thuyết H1: “Có ảnh hưởng ngẫu nhiên”
Nếu (Prob >2) < 5%: Có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn. Ngược lại, áp dụng mô hình hồi quy gộp Pooled OLS.
2.4.2. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
a. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để phát hiện vấn đề đa cộng tuyến, khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập > 0,9 hoặc hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF, variance – inflating
factor) > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
b. Kiểm định tự tương quan
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge trong phần mềm STATA (Oscar Torres, 2007). Phương pháp kiểm định được thực hiện như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có hiện tượng tự tương quan”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có thể chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu, ngược lại có hiện tượng tự tương quan trong bảng dữ liệu.
c. Kiểm định phương sai thay đổi
Trong mô hình REM sẽ sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange trong phần mềm STATA (Oscar Torres, 2007). Phương pháp kiểm định được thực hiện như sau:
- Giả thuyết H0: “Không có hiện tượng phương sai thay đổi”
- Giả thuyết H1: “Có hiện tượng phương sai thay đổi”
Nếu (Prob > F) > 5%: Có thể kết luận không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình, ngược lại kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, phương pháp ước lượng với tham số robust trong STATA được áp dụng trong luận văn này.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 tác giả đã trình bày tổng quan về các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam. Ngoài ra, dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước và các lý thuyết nền tảng, luận văn đã tiến hành xây dựng các giả thuyết nghiên cứu từ đó nhằm xác định các nhân tố có thể ảnh hưởng đến tính minh bạch thông tin trên BCTC của các DNNY ngành hàng tiêu dùng.
Đồng thời trong chương này, tác giả cũng xác định phương pháp đo lường biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất phương trình hồi quy phản ánh mối tương quan giữa tính minh bạch và các nhân tố ảnh hưởng đến tính minh bạch thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam. Ngoài ra, các phương pháp ước lượng mô hình nghiên cứu cũng được trình bày cụ thể. Chi tiết kết quả nghiên cứu và các hàm ý từ kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày cụ thể trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC HÀM Ý ĐỀ XUẤT TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1.1. Thống kê các tiêu chí phản ánh mức độ minh bạch thông tin trên BCTC trên BCTC
Trên cơ sở quan điểm về minh bạch thông tin trên BCTC đã được thể hiện trong chương 1, việc đo lường mức độ minh bạch tập trung vào các tiêu chí về minh bạch thông tin được thể hiện trong khái niệm về minh bạch thông tin trên BCTC bao gồm: tin cậy, kịp thời, trung thực, đầy đủ, nhất quán và thuận tiện.
a. Về sự tin cậy, đầy đủ và nhất quán:
Đo lường đồng thời các tiêu chí sự tin cậy, đầy đủ và nhất quán, luận văn kết hợp hai căn cứ:
- Mức độ uy tín của doanh nghiệp kiểm toán, gồm 5 nhóm:
+ Nhóm 1: Nhóm các doanh nghiệp kiểm toán nằm trong top 5 của cả 4 tiêu chí do VACPA đưa ra (doanh thu, số lượng khách hàng, số lượng KTV hành nghề và số lượng nhân viên).
+ Nhóm 2: Nhóm các doanh nghiệp kiểm toán nằm trong top 10 của cả 4 tiêu chí do VACPA đưa ra nhưng không bao gồm các doanh nghiệp kiểm toán đã xếp vào nhóm 1.
+ Nhóm 3: Nhóm các doanh nghiệp kiểm toán nằm trong top 15 của cả 4 tiêu chí do VACPA đưa ra nhưng không bao gồm các doanh nghiệp kiểm toán đã xếp vào 2 nhóm trên.
+ Nhóm 4: Nhóm các doanh nghiệp kiểm toán nằm trong top 20 của cả 4 tiêu chí do VACPA đưa ra nhưng không bao gồm các doanh nghiệp kiểm toán đã xếp vào 3 nhóm trên.
+ Nhóm 5: Nhóm các doanh nghiệp kiểm toán còn lại ngoài các doanh nghiệp kiểm toán đã xếp vào 4 nhóm trên. (Chi tiết phân nhóm doanh nghiệp kiểm toán xem Bảng 2.4).
- Loại ý kiến của KTV về BCTC của DNNY.
Số liệu thống kê về nhóm doanh nghiệp kiểm toán và loại ý kiến KTV về BCTC của DNNY được thể biện qua Bảng 3.1 như sau:
Bảng 3.1. Thống kê nhóm doanh nghiệp kiểm toán và loại ý kiến KTV về BCTC giai đoạn 2013-2016
Doanh nghiệp kiểm
toán
DNNY Ý kiến của kiểm toán viên
Chấp nhận toàn phần Ngoại trừ Số lượng Tỷ lệ Không nhấn mạnh Tỷ lệ Có nhấn mạnh Tỷ lệ Số lượng Tỷ lệ Nhóm 1 86 31,16% 81 29,3% 2 0,7% 3 1,1% Nhóm 2 58 21,01% 54 19,6% 2 0,7% 2 0,7% Nhóm 3 14 5,07% 11 4,0% 1 0,4% 2 0,7% Nhóm 4 11 3,99% 9 3,3% 0 0,0% 2 0,7% Nhóm 5 107 38,77% 94 34,1% 0 0,0% 13 4,7% Cộng 276 100% 249 90,2% 5 1,8% 22 8,0% Điểm trung bình 2,91
(Nguồn: Tác giả tự tính toán)
Nhận xét:
Qua Bảng 3.1 cho thấy: trong tổng số 276 lượt DNNY trong mẫu nghiên cứu được kiểm toán thì có 86 lượt DNNY (tỷ lệ 31,16%) được kiểm toán bởi các doanh nghiệp kiểm toán có uy tín hàng đầu. Đây là những doanh nghiệp kiểm toán lớn, dẫn đầu về doanh thu; số lượng khách hàng; số lượng nhân viên và số lượng KTV hành nghề. Tuy nhiên, số lượt DNNY được kiểm toán bởi doanh nghiệp kiểm toán thuộc nhóm 5 chiếm tỷ lệ lớn nhất 38,77%, tỷ lệ này làm cho điểm số cho tiêu chí về sự tin cậy, đầy đủ và nhất quán không cao. Về loại ý kiến của KTV về BCTC, có 249 ý kiến của KTV là ý kiến chấp nhận toàn phần (không
có đoạn nhấn mạnh), tỷ lệ 90,2%; 5 ý kiến chấp nhận toàn phần (có đoạn nhấn mạnh), tỷ lệ 1,8% và 22 ý kiến dạng ngoại trừ, tỷ lệ 8%. Số liệu trên cho thấy, đa phần các ý kiến của KTV về BCTC là ý kiến chấp nhận toàn phần (90,2%), ý kiến chấp nhận từng phần chiếm tỷ lệ thấp (1,8%), không có ý kiến dạng từ chối nhận xét hoặc ý kiến trái ngược về BCTC. Tuy tỷ lệ ý kiến KTV dạng ngoài trừ trong mẫu nghiên cứu chỉ là 8% nhưng với các BCTC mà KTV đưa ra ý kiến dạng ngoại trừ thì điểm số về tiêu chí tin cậy, đầy đủ và nhất quán sẽ ở mức thấp nhất (1 điểm) từ đó làm cho điểm số về minh bạch thông tin trên BCTC bị giảm theo.
Điểm trung bình cho nhóm tiêu chí tin cậy, đầy đủ và nhất quán của các DNNY trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2013-2016 là 2,91- Mức điểm trung bình. Điểm số không cao này góp phần làm cho điểm số về mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các DNNY ở mức trung bình.
b. Về sự kịp thời
Theo thông tư số 52/2012/TT-BTC ngày 5/4/2012 áp dụng cho kỳ công bố BCTC từ năm 2012 và thông tư 155/2015/TT-BTC ngày 6/10/2015 áp dụng cho kỳ công bố từ năm 2016 (thay thế cho TT52). Cả 2 thông tư này đều quy định “Công ty đại chúng phải công bố báo cáo tài chính năm đã được kiểm toán trong thời hạn 10 ngày, kể từ ngày tổ chức kiểm toán ký báo cáo kiểm toán nhưng không vượt quá 90 ngày, kể từ ngày kết thúc năm tài chính”. Thời gian công bố BCTC năm đã được kiểm toán của các DNNY trong mẫu nghiên cứu được thể hiện qua Bảng 3.2 như sau:
Bảng 3.2. Thống kê thời hạn nộp BCTC của DNNY giai đoạn 2013-2016
Nhóm Nộp BCTC Số lượng
DNNY Tỷ lệ
1 Sớm từ 30 ngày 33 11,96%
2 Sớm từ 15 đến dưới 30 ngày 59 21,38% 3 Đúng hạn hoặc sớm từ 1 đến dưới 15 ngày 152 55,07%
Nhóm Nộp BCTC Số lượng DNNY Tỷ lệ 4 Trễ dưới 10 ngày 27 9,78% 5 Trễ từ 10 ngày trở lên 5 1,81% Cộng 276 100% Điểm trung bình 3,32
Thời gian trung bình công bố BCTC (ngày) 78
(Nguồn: Tác giả tự tính toán)
Nhận xét
Trong giai đoạn nghiên cứu, có 244 lượt DNNY (tỷ lệ 88,4%) công bố BCTC năm đã được kiểm toán đúng hạn hoặc sớm hơn so với quy định hiện hành. Trong đó có 10 lượt doanh nghiệp công bố BCTC sớm hơn so với quy định trên 60 ngày, chẳng hạn như: CTCP Lương thực Thực phẩm Safoco (SAF) nộp BCTC năm 2016 sớm 70 ngày ; CTCP Đầu tư Dịch vụ Hoàng Huy (HHS) nộp BCTC năm 2015 sớm 71 ngày…Tuy nhiên, có 32 lượt DNNY công bố BCTC năm đã được kiểm toán trễ hơn quy định (trong đó có CTCP Thủy sản Bạc Liêu (BLF) nộp BCTC năm 2013 trễ 25 ngày). Số lượt doanh nghiệp công bố BCTC đúng hạn hoặc sớm hơn từ 1 đến 15 ngày chiếm tỷ lệ 55,07%; trung bình mỗi doanh nghiệp cần 78 ngày (kể từ ngày kết thúc niên độ) để công bố BCTC đã được kiểm toán, số liệu này cho thấy còn nhiều doanh nghiệp chỉ căn cứ vào thời hạn công bố BCTC do cơ quan chức năng quy định mà chưa chủ động công bố BCTC sớm để tạo điều kiện thuận lợi cho nhà đầu tư. Do đó, điểm trung bình cho tiêu chí sự kịp thời chỉ ở mức trung bình (3,32 điểm).
c. Về tính trung thực
Tính trung thực của thông tin trên BCTC của các DNNY được xác định bằng cách so sánh lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán, mức chênh lệch này càng lớn thì tính trung thực càng giảm và ngược lại. Số liệu thống kê lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán được thể biện ở Bảng 3.3.
Bảng 3.3. Thống kê chênh lệch lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán năm giai đoạn 2013 - 2016
Nhóm Mức chênh lệch Số lượng
DNNY Tỷ lệ
1 Tỷ lệ chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán
trong ngưỡng từ 0% đến dưới 1% 150 54,35% 2 Tỷ lệ chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán
trong ngưỡng từ 1% đến 5% 60 21,74%
3 Tỷ lệ chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán
trong ngưỡng từ trên 5% đến 10% 27 9,78% 4 Tỷ lệ chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán
trên 10% 31 11,23%
5 Tỷ lệ chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán
trên 50% 8 2,90%
Cộng 276 100%
Điểm trung bình 4,13
(Nguồn: Tác giả tự tính toán)
Nhận xét:
Số liệu Bảng 3.3 cho thấy, nhóm không có sai sót (Tính trung thực ở mức cao nhất) có 150 lượt DNNY chiếm tỷ lệ 54,35%. Trong đó có 84 lượt doanh nghiệp có lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán không có bất kỳ chênh lệch nào. Ở mức sai sót không đáng kể có 60 lượt DNNY, tỷ lệ 21,74%. Mức sai sót đáng kể có là 27 tương ứng với tỷ lệ 9,78%. Mức sai sót vượt mức trọng yếu (trên 10%) là 31 lượt DNNY tương ứng 11,23%. Còn lại, 8 lượt DNNY có mức sai sót vượt mức trọng yếu với tỷ lệ cao chiếm tỷ lệ 2,9%, trong đó có 5 lượt doanh nghiệp có mức chênh lệch lợi nhuận sau thuế trước và sau kiểm toán trên 100% như: CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ Gỗ Trường Thành (TTF) năm 2013 có chênh lệnh 263%; CTCP Đầu tư DNA (KSD) năm 2014 có chênh lệch 239%... Như vậy, số lượt DNNY không có sai sót hoặc mức sai sót không đáng kể chiếm phần lớn (76%). Bên cạnh đó, số lượt doanh nghiệp có mức sai sót đáng kể; mức sai sót vượt mức trọng yếu và vượt mức trọng yếu với tỷ lệ cao
chiếm phần nhỏ hơn (23,91%) trong mẫu nghiên cứu. Điều này có thể lý giả bằng việc Bộ tài chính ban hành thông tư 155/2015/TT–BTC (thay thế cho thông tư 52/2012/TT-BTC) yêu cầu các DNNY phải giải trình nếu có chênh lệch lợi nhuận trước và sau kiểm toán lớn hơn 5%. Do đó, các DNNY phải cân