7. Tổng quan nghiên cứu
3.2. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY
3.2.1. Phân tích tương quan
Mục đích của việc thực hiện phân tích tương quan nhằm xác định có hay không có mối liên hệ tuyến tính giữa Biến phụ thuộc – Chất lượng lợi nhuận và 6 nhân tố tác động – Biến độc lập nêu trên. Kết quả của phần phân tích này là cơ sở cho phân tích hồi quy. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.2. Ma trận tương quan
BIN MEET MAO SIZE LEV GROW CLLN BIN 1.0000 MEET 0.2952 1.0000 MAO 0.2407 0.2686 1.0000 SIZE -0.3762 -0.3433 -0.2891 1.0000 LEV -0.2481 -0.1119 -0.0350 0.2771 1.0000 GROW -0.2930 -0.0866 -0.2576 0.1864 0.2155 1.0000 CLLN 0.5541 0.5000 0.4762 -0.5657 -0.3895 -0.4170 1.0000
Qua kết quả phân tích ở bảng 3.2 ở trên, xem xét tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập ta thấy:
- Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc – chất lượng lợi nhuận với biến độc lập BIN, MEET, MAO có giá trị dao động từ 0.4762 đến 0.5541. Hệ số tương quan này có giá trị dương chứng tỏ sự tác động thuận chiều giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Hệ số tương quan nằm trong khoảng [-1, 1] và có giá trị khá lớn, điều này cho thấy độ mạnh về tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập khá cao.
- Ngược lại với các biến trên, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc – chất lượng lợi nhuận với các biến độc lập SIZE, LEV, GROW lại có giá trị âm và dao động từ -0.5657 đến -0,3895 chứng tỏ sự tác động nghịch chiều giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Hệ số tương quan nằm trong khoảng [-1, 1] và có giá trị khá nhỏ, điều này cho thấy độ mạnh về tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập khá thấp.
Bên cạnh đó, tác giả cũng xét tương quan giữa các biến độc lập với nhau thì thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến đều nhỏ hơn 0.8, do vậy khi chạy mô hình hồi quy sẽ khó xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả đã sử dụng phương pháp để xác định đa cộng tuyến phổ biến là dùng nhân tố phóng đại phương sai VIF. Giá trị VIF của một biến càng lớn thì biến đó càng cộng tuyến cao với các biến còn lại trong mô hình. Nếu một biến độc lập có VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì biến đó được xem là có đa cộng tuyến với các biến độc lập còn lại.
Bảng 3.3. Giá trị VIF của mô hình
Biến VIF 1/VIF
SIZE 1.35 0.740202 BIN 1.31 0.760686 MEET 1.21 0.824268 MAO 1.21 0.829755 GROW 1.18 0.850934 LEV 1.15 0.871873
Giá trị trung bình VIF 1.23
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 13)
Theo kết quả trong bảng 3.3 ở trên, Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố cho giá trị dao động từ 1.15 đến 1.35, tất cả các giá trị VIF của mỗi biến độc lập đều nhỏ hơn 2, đồng thời kết hợp với số liệu ma trận tương quan theo bảng 3.2 ở trên cũng đã khẳng định thêm kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2.3. Kết quả phân tích hồi quy
a. Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Trên cơ sở dữ liệu đã thu thập và xử lý, bản thân thực hiện hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS), hồi quy tác động xác định (FE), hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Tóm tắt kết quả như sau:
Ước lượng với Pooled OLS:
Kết quả ước lượng OLS theo bảng 3.4 bên dưới, giá trị thống kê F = 51.56, Prob > F = 0.0000 (có ý nghĩa thống kê ở mức 1%). Điều đó cho thấy ước lượng OLS cũng có thể là một ước lượng phù hợp.
Bảng 3.4. Bảng kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 13)
Tuy nhiên mô hình Pooled OLS, dữ liệu chéo bị ràng buộc quá chặt về không gian và thời gian khi các hệ số hồi quy không đổi. Điều này khiến Pooled OLS không phản ánh được tác động của sự khác biệt mỗi công ty niêm yết, dẫn đến mức ảnh hưởng thật sự của các biến độc lập lên biến phụ thuộc giảm mạnh và kết quả có thể không phù hợp với điều kiện thực tế. Vì vậy, bản thân tiếp tục phân tích hồi quy FEM và REM để có thể lựa chọn được phương pháp phù hợp nhất.
So sánh Pooled OLS với FEM:
Theo kết quả bảng 3.5 bên dưới, kết quả thống kê F (57, 110) = 0.83 và Prob > F = 0.7863 (không có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10%)cho thấy chúng ta có thể chấp nhận giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số ui = 0. Điều này có nghĩa không có sự khác biệt giữa các đối tượng (doanh nghiệp). Trong trường hợp này, mô hình Pooled OLS là phù hợp hơn so với FEM.
Bảng 3.5. Bảng kết quả hồi quy mô hình FEM
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 13)
So sánh Pooled OLS với REM:
Theo kết quả kiểm định Breusch and Pagan bên dưới, giá trị Chibar2 (01) = 0.00 và Prob > chibar2 = 1.0000 (có ý nghĩa thống kê ở mức 10%) cho thấy chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số ui = 0. Điều này có nghĩa có sự khác biệt giữa các đối tượng (doanh nghiệp).Trong trường hợp này, REM phù hợp hơn so với ước lượng Pooled OLS.
So sánh FEM với REM:
Tác giả thực hiện ước lượng với FEM và REM, sử dụng kiểm định Hausman.
Theo kết quả kiểm định Hausman bên dưới, giá trị Prob > chi2 = 0.4186 > 0.05 (không ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%). Trong trường hợp này, kết quả cho thấy mô hình các nhân tố tác động ngẫu nhiên REM là mô hình phù hợp hơn so với FEM và phù hợp cho nghiên cứu này. Dựa trên mô hình nghiên cứu được chọn là mô hình REM, nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. P > |z| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đưa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt khi ở dưới 5%.
Bảng 3.7. Bảng kết quả so sánh giữa FEM với REM
Bảng 3.8. Bảng tổng hợp các kiểm định
Kiểm định Pooled OLS với FEM
Pooled OLS với
REM FEM với REM
F-test F (57, 110) = 0.83, Prob > F = 0.7863 Breusch – Pagan test Chibar2 (01) = 0.00, Prob > chibar2 = 1.0000 Hausman test Chi2 (6) = 6.04, Prob > chi2 = 0.4186
Kết luận Chọn OLS Chọn REM Chọn REM
Như vậy, theo kết quả tổng hợp so sánh 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM ở trên có thể kết luận ước lượng theo phương pháp tác động ngẫu nhiên REM là phù hợp nhất đối với mô hình Modified Jones (1995).
b. Kiểm định giả thuyết về các hệ số của mô hình hồi quy mẫu
Kết quả từ bảng 3.6 ở trên cho thấy trong 6 biến độc lập đưa vào mô hình, kết quả phân tích hồi quy cho thấy cả 6 biến có tác động đến chất lượng lợi nhuận, trong đó 6 biến đều có mức ý nghĩa thống kê 1%. Trong số 6 biến tác động đến biến phụ thuộc (chất lượng lợi nhuận), có 3 biến có tác động thuận chiều đến chất lượng lợi nhuận đó là tính độc lập của HĐQT, tần suất cuộc họp HĐQT và sự tâp trung sở hữu cổ phần quản lý. Có 3 biến có tác động ngược chiều đến chất lượng lợi nhuận đó là quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, tăng trưởng và đầu tư.
CLLN = 2.25*BINi,t + 6.026*MEETi,t + 6.841*MAOi,t – 35.59*SIZEi,t
– 201.819*LEVi,t - 25.412*GROWi,t + 727.078 Hệ số hồi quy (coefficient):
Biến BIN có hệ số 2.25; quan hệ thuận với biến phụ thuộc. Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì chất lượng lợi nhuận sẽ tăng thêm 2.25 đơn vị và ngược lại.
Biến MEET có hệ số 6.026; quan hệ thuận với biến phụ thuộc. Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tần suất cuộc họp HĐQT tăng thêm 1 đơn vị chất lượng lợi nhuận sẽ tăng thêm 6.026 đơn vị và ngược lại.
Biến MAO có hệ số 6.841; quan hệ thuận với biến phụ thuộc. Điều này có nghĩa là khi tỷ lệ % số cổ phiếu nắm giữ của BGĐ tăng thêm 1 đơn vị thì kéo theo chất lượng lợi nhuận sẽ tăng thêm 6.841 đơn vị và ngược lại, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Biến SIZE có hệ số -35.59, quan hệ nghịch với biến phụ thuộc. Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi quy mô doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị chất lượng lợi nhuận sẽ giảm thêm - 35.59 đơn vị và ngược lại.
Biến LEV có hệ số – 201.819, quan hệ nghịch với biến phụ thuộc. Điều này cho thấy, khi đòn bẩy tài chính tăng thêm 1 đơn vị chất lượng lợi nhuận sẽ giảm thêm – 201.819 đơn vị và ngược lại, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Biến GROW có hệ số – 25.412, quan hệ nghịch với biến phụ thuộc. Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi sự tăng trưởng và đầu tư tăng thêm 1 đơn vị chất lượng lợi nhuận sẽ giảm thêm – 25.412 đơn vị và ngược lại.
c. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào kết quả phân tích ở trên, tác giả tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết như sau:
Bảng 3.9. Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
thuyết Nội dung giả thuyết Kì vọng Kết quả
Nhóm giả thuyết liên quan đến quản trị và kiểm soát
H1 Tỷ lệ các thành viên HĐQT không điều hành càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao.
+ +
H2 Công ty có tần suất cuộc họp HĐQT càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao.
+ +
H3 Tỷ lệ sở hữu cổ phần của Ban giám đốc càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao.
+ +
Nhóm giả thuyết liên quan đến đặc điểm công ty
H4 Công ty có quy mô càng lớn thì thì chất lượng lợi nhuận càng thấp.
- -
H5 Công ty có tỷ lệ đòn bẩy tài chính càng cao thì chất lượng lợi nhuận sẽ càng thấp.
- -
H6 Công ty có tốc độ tăng trưởng càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng thấp.
- -
Ký hiệu: +: Tác động cùng chiều, -: Tác động ngược chiều
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích hồi quy)
3.2.4. Phân tích kết quả nghiên cứu
Như tác giả đã trình bày ở phần trên, trong luận văn này biến phụ thuộc – Chất lượng lợi nhuận được đo lường thông qua biến kế toán dồn tích theo mô hình của Jones điều chỉnh. Bên cạnh đó, mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng lợi nhuận thông qua bằng chứng dữ liệu thực nghiệm tại Việt Nam. Tổng hợp kết quả có thể thấy tất cả 6 nhân tố tác giả đề cập ở trên đều ảnh hưởng đến chất lượng lợi nhuận
bao gồm: Độc lập HĐQT, tần suất cuộc họp HĐQT, sự tập trung quyền sở hữu cổ phần quản lý, quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, tăng trưởng và đầu tư.
-Nhóm nhân tố liên quan đến quản trị và kiểm soát
+ Đối với kết quả kiểm định giả thuyết H1, công ty có tính độc lập của HĐQT càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao, biến độc lập của HĐQT (BIN) trong luận văn này được tác giả đo lường bằng tỷ lệ % thành viên % thành viên HĐQT không điều hành trực tiếp công ty, vì vậy, tỷ lệ này càng cao thì tính độc lập càng cao. Theo bảng 3.9, kết quả kiểm định mô hình Jones (1995) ủng hộ giả thuyết này, nghĩa là tính độc lập của HĐQT càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao. Kết quả này cũng giống với khá nhiều các nghiên cứu trước như Beasley (1996), Klein (2002), Abbott và cộng sự (2004), Krishnan (2005), Vafeas (2005), Farber (2005) cho rằng tính độc lập của HĐQT càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao nhưng khác với một số các nghiên cứu như Abed và các cộng sự (2012), Ahmed (2013) thì không có mối quan hệ tác động. Ngoài ra, theo kết quả của nghiên cứu Alves (2014) cho thấy tính độc lập của HĐQT có tác động ngược chiều chất lượng lợi nhuận. Liên hệ với thực tế ở Việt Nam hiện nay, việc gia tăng số lượng thành viên HĐQT độc lập cũng góp phần làm giảm sự can thiệp của các thành viên trong ban điều hành cũng như là thông đồng trong HĐQT với nhau, từ đó góp phần nâng cao chất lượng lợi nhuận.
+ Giống như kết quả kiểm định của giả thuyết H1, theo số liệu trong bảng 3.9 ở trên, đối với giả thuyết H2 công ty có tần suất cuộc họp HĐQT càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng cao, mô hình Jones (1995) cho kết quả ủng hộ giả thuyết và kết quả cho thấy mức độ thường xuyên của các cuộc họp của HĐQT tại các công ty thuộc ngành xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam có ảnh hưởng thuận chiều đến chất lượng lợi nhuận, kết quả này cũng
giống với nghiên cứu của Hassan (2013). Còn theo Ahmed (2013), Qinghua và các cộng sự (2007) không tìm thấy mối liên hệ giữa nhân tố này với chất lượng lợi nhuận.
+ Biến sự tập trung sở hữu cổ phần quản lý (MAO) theo kết quả trong bảng 3.9 cho thấy có ý nghĩa về mặt thống kê và có sự tác động thuận chiều đến chất lượng lợi nhuận. Điều này chứng tỏ khi BGĐ nắm giữ 1 số lượng cố định cổ phiếu trong công ty thì khả năng chi phối về lợi ích cá nhân của HĐQT sẽ không cao thì lợi nhuận sẽ được phản ánh 1 cách trung thực hơn. Nghiên cứu của Houqe và các cộng sự (2010) cũng cho kết quả tương tự, ngược lại với nghiên cứu của Hassan (2013) và không tìm thấy mối liên hệ với nghiên cứu của Qinghua và các cộng sự (2007).
-Nhóm nhân tố liên quan đến đặc điểm công ty
+ Theo bảng 3.9 ở trên thì biến quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ý nghĩa thống kê và có tác động ngược chiều đến chất lượng lợi nhuận. Điều này cho thấy các công ty các công ty lớn thường “làm mượt” lợi nhuận nhằm thu hút các nhà đầu tư, chứng tỏ đã có sự điều chỉnh lợi nhuận thông qua biến kế toán dồn tích nhằm làm sai lệch thông tin lợi nhuận trên BCTC. Kết quả này cũng giống với khá nhiều nghiên cứu trước như Jensen và Meckling (1976), Watts và Zimmerman (1986), Kinney và McDaniel (1989), Ge và McVay (2005), Doyle et al (2007), Ashbaugh-Skaife và cộng sự (2007) cho rằng quy mô doanh nghiệp càng lớn thì chất lượng lợi nhuận càng thấp nhưng khác với nghiên cứu của Ball and Foster (1982) cho kết quả ngược lại.
+ Giả thuyết H5 - Công ty có đòn bẩy tài chính càng cao thì chất lượng lợi nhuận càng thấp. Theo kết quả bảng 3.9 cho thấy, kết quả của mô hình Jones (1995) ủng hộ giả thuyết này. Theo lý giải các lý thuyết ủy nhiệm, lý thuyết tín hiệu các công ty đòn bẩy tài chính càng cao nghĩa là tình trạng nợ nần lớn, để tạo niềm tin tốt đối với bên cho vay, các công ty này có khả năng
báo cáo lợi nhuận cao hơn số thực, vì vậy chất lượng lợi nhuận báo cáo sẽ không cao và theo bằng chứng thực nghiệm của các công ty ngành xây dựng niêm yết trên TTCK tại Việt Nam cũng cho kết quả tương tự. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu trước dây của Watts và Zimmerman (1986), còn DeAngelo et al. (1994) lại không tìm thấy tác động của nhân tố này đối với chất lượng lợi nhuận.
+ Biến tăng trưởng và đầu tư (GROW) cho ý nghĩa thống kê và có sự tác động ngược chiều đến chất lượng lợi nhuận giống như với kì vọng của tác giả. Theo kết quả bảng 3.8 ở trên mô hình Jones (1995) cũng ủng hộ giả thuyết này. Điều này chứng tỏ các công ty xây dựng niêm yết luôn tìm cách thổi phồng lợi nhuận để thể hiện sự tăng trưởng nhằm thu hút sự đầu tư của các đối tượng quan tâm. Kết quả này cũng được tìm thấy ở nghiên cứu của Nissim và Penman (2001) Penman và Zhang (2002), Richardson và cộng sự (2005).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ mô hình nghiên cứu trong chương 2, kết hợp phương pháp nghiên cứu đã trình bày đã giúp xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng lợi nhuận các công ty niêm yết. Cũng trong chương này, qua kết quả nghiên cứu