nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý kiến kiểm toán về báo cáo tài chính của các công ty niêm yết
Trong lịch sử nghiên cứu về ý kiến kiểm toán có thể thấy có một sự đa dạng và ngày càng phát triển các mô hình và phương pháp để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý kiến kiểm toán. Từ các phương pháp thống kê hiện đại như: Sử dụng máy vecto hỗ trợ, khai thác dữ liệu mở, phương pháp siêu dữ liệu cho đến sử dụng thống kê mô tả, mô hình hồi quy logistic hay logit. Cụ thể:
(i) Một số nghiên cứu dùng phương pháp thống kê hiện đại như: Mutchler (1985) bằng phương pháp phân tích biệt số cho kết quả chính xác 83%, Altman (1968) với phương pháp phân tích biệt số đa biến để dự báo phá sản cho các công ty tại Hoa Kỳ có độ chính xác 95%...
(ii) Phương pháp thống kê mô tả, sử dụng mô hình hồi quy logit hay probit kiểm tra mối quan hệ là một phương pháp phổ biến và được sử dụng ở nhiều công trình nghiên cứu từ kinh điển cho đến hiện tại. Như: Spathis (2003), Gallizo và cộng sự (2015), Ozcan (2016), Jouri (2016), Suroto (2017), Saaydah (2019), Zarei H và cộng sự (2020)…
(iii) Một số nghiên cứu kết hợp cả phương pháp định lượng truyền thống và hiện đại như: Trong nghiên cứu vào năm 2003, Spathis và cộng sự đã áp dụng phương pháp phân loại hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chuẩn (cụ thể là UTADIS - Utilites’s Addictives Discriminates), sau đó tác giả thực hiện so sánh với các kỹ thuật thống kê mới bao gồm: Phân tích biệt số và phân tích hồi quy logit. Phương pháp phân loại này hỗ trợ ra quyết định chiếm ưu thế với độ chính xác khoảng 80%. Hay như Yasar và cộng sự (2015) sử dụng ba phương pháp là phân tích biệt số, phân tích hồi quy logistic và mô hình cây quyết định C5.0. Kết quả cho độ chính xác theo thứ tự: số 1 là mô hình cây quyết định C5.0 với độ chính xác 98,2%, số 2 là phương pháp hồi quy với độ chính xác là 92,7% và cuối cùng là phân tích biệt số 87,3%.