CHƢƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN
3.3 Các nhân tố tác động đến tính ứng dụng công cụ lập báo cáo thu nhập dạng
3.3.6 Kết quả phân tích hồi quy
Phƣơng trình hồi quy đa biến đƣợc thực hiện nhằm xem xét mối quan hệ của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc tính ứng dụng trong mô hình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu có dạng nhƣ sau:
Y= β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6
Trong đó:
Y: Phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận
X1: Sự hiểu biết về KTQT của ngƣời chủ/ điều hành doanh nghiệp
X2: Sự can thiệp của cơ quan nhà nƣớc về công tác kế toán
X3: Trình độ nhân viên kế toán
X4: Quy mô doanh nghiệp
X5: Phân loại chi phí phục vụ cho việc phân tích CVP
X6: Vấn đề hàng tồn kho tồn động cao
(Giá trị từ 1 đến 5, 1: Hoàn toàn không đồng ý; 2: Không đồng ý; 3: Trung lập; 4: Đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý).
β0, β1, β2 , β3, β4, β5, β6: Hệ số hồi quy
Bảng 3.47: Model Summeryb
Mode R R Square Adjusted R Std. Error of Durbin-
l Square the Estimate Watson
1 ,827a ,683 ,640 ,499 1,792
Bảng 3.48: ANOVAa
Model Sum of df Mean F Sig.
Squares Square
Regression 23,657 6 3,943 15,814 ,000b
1 Residual 10,971 44 ,249
Bảng 3.49: Hệ số hồi quy với các yếu tố ảnh hƣởng đến việc phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận
Hệ số chƣa chuẩn Hệ số chuẩn Thống kê đa cộng
Nhóm nhân tố hóa hóa tuyến
Std. Tolerance VIF
B Error Beta t Sig.
1 Hằng số -,467 ,475 -,983 ,331 ,609 1,642 HB ,355 ,115 ,335 3,079 ,004 ,603 1,659 NN -,141 ,096 -,160 -1,461 ,151 ,731 1,368 TĐ ,222 ,087 ,252 2,539 ,015 ,534 1,873 QM ,235 ,098 ,278 2,394 ,021 ,771 1,297 PL ,227 ,076 ,290 3,003 ,004 ,671 1,490 TK ,252 ,101 ,259 2,503 ,016 ,609 1,642
Nguồn: Số liệu khảo sát các công ty 2017
Từ kết quả phân tích hồi quy đƣa ra kết luận bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, H3, H4, H5, H6 có mối quan hệ tƣơng quan với việc phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận.
Kiểm định từng phần có các yếu tố cho thấy rằng : Sự hiểu biết về KTQT của ngƣời chủ/ điều hành doanh nghiệp, Quy mô doanh nghiệp và
Phân loại chi phí phục vụ cho việc phân tích CVP, Vấn đề hàng tồn kho tồn động cao ảnh hƣởng đến tính ứng dụng phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận. Còn nhân tố Sự can thiệp của nhà nƣớc về công tác kế toán không ảnh hƣởng đến việc phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận nên bác bỏ giả thuyết H2 và loại biến này ra khối mô hình nghiên cứu. (tại mức ý nghĩa 5% và các giá trị Sig.> 0,05). Từ những kiểm định trên ta có đƣợc phƣơng trình hồi qui nhƣ sau:
Y= 0,335HB+ 0,252TĐ+0,278QM+ 0,290PL+ 0,259TK
Ý nghĩa của mô hình:
Từ kết quả phƣơng trình trên ta có thể lý giải đƣợc có 5 nhóm độc lập ảnh hƣởng đến việc phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận đó là: Sự
hiểu biết về KTQT của ngƣời chủ/ điều hành doanh nghiệp, Trình độ nhân viên kế toán, Quy mô doanh nghiệp và Phân loại chi phí phục vụ cho việc phân tích CVP và Vấn đề hàng tồn kho còn tồn động cao có mối quan hệ đồng biến với biến phụ thuộc.
Từ phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa ta thấy đƣợc rằng, sự hiểu biết về KTQT của chủ/ điều hành doanh nghiệp ảnh hƣởng tới 0,335 là nhân tố có ảnh hƣởng
Dược Hậu Giang và các nhân tố ảnh hưởng đến việc phân tích công cụ này
và cũng là nhân tố cần đƣợc quan tâm nhiều hơn. Tuy nhiên nếu đƣợc thì nên quan tâm hết tất cả các nhân tố vì mỗi nhân tố sẽ có mức độ ảnh hƣởng và nhu cầu cần quan tâm riêng biệt. Nhân tố ảnh hƣởng tới 0,290 mạnh thứ 2 đến phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận là việc phân loại chi phí phục vụ cho phân tích CVP. Nhân tố quy mô doanh nghiệp ảnh hƣởng tới 0,278, nhân tố việc hàng tồn kho tồn động cao ảnh hƣởng tới 0,259 đến việc phân tích mối quan hệ. Cuối cùng là nhân tố trình độ nhân viên kế toán ảnh hƣởng tới 0,252 đến việc phân tích mối quan hệ chi phí – khối lƣợng – lợi nhuận.
Dò tìm vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Theo kết quả cho thấy
Adjusted R(Square) = 0,64 có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu ảnh hƣởng đến 64% sự biến động của biến phụ thuộc. Còn lại 36 % là do sự ảnh hƣởng của những biến ngoài mô hình mà đề tài chƣa tìm đƣợc và
ảnh hƣởng của sai số ngẫu nhiên.
Ngoài ra Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tƣơng quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tƣơng quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tƣơng quan nghịch, ở đây Durbin-Watson là 1,792 < 2 nên ta kết luận là không có sự tƣơng quan bậc nhất.
Bên cạnh đó trong bảng ANOVA giá trị sig. = 0,000 < 0,05 do thấy mô hình có ý nghĩa thống kê để suy ra tổng thể.
-Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến: ta dựa vào hệ số phóng đại phƣơng
sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến trong hồi quy, các biến độc lập không có hiện tƣợng đa cộng tuyến vì hệ số VIF thỏa điều kiện bằng 1 và bé hơn
CHƢƠNG 4: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN VIỆC PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ CHI PHÍ – KHỐI LƢỢNG – LỢI NHUẬN TẠI CÔNG TY
CỔ PHẦN DƢỢC HẬU GIANG VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU