Mô tả các biến được sử dụng trong mơ hình

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quản trị lợi nhuận trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng tại việt nam (Trang 66 - 73)

TIME : Thời gian niêm yết của công ty DEBT : Địn bẩy tài chính

IDV : Số lượng thành viên HĐQT độc lập AUD : Chất lượng kiểm toán

BLOK : Quyền sở hữu của cổ đông lớn

OWN : Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài

o : Hằng số

1, 2, 3, 4, 5, 6: các hệ số hồi quy

it : sai số

Cách thức đo lường các biến sử dụng trong mơ hình được chi tiết trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1. Mô tả các biến được sử dụng trong mơ hình S S

T T

Tên biến Cơng thức Giả thuyết - Dấu kỳ vọng Các nghiên cứu bổ trợ A. Biến phụ thuộc 1 Hành vi QTLN (EM)

Đo lường bằng cách lấy trị tuyệt đối của DAit/Ait-1 được xác định theo mơ hình của Kothari, Leone and Wasley (2005).

B. Biến độc lập

1 Quy mô công ty (SIZE)

SIZE = log(Tổng tài sản) H1 (+) Ali và công sự (2015) 2 Thời gian niêm

yết của công ty (TIME)

Số năm công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán. H2 (-) Ahmad-Zaluki và cộng sự (2011), Nguyễn Thị Phương

Hồng (2016) 3 Địn bẩy tài chính (LEV) LEV = H3 (+) Watts và Zimmerman (1986, 1990) 4 Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập (IDV) IDV = H4 (-) Johari và cộng sự (2008). 5 Chất lượng kiểm toán (AUD)

Biến nhận giá trị là “1” nếu cơng ty được kiểm tốn bởi Big4, ngược lại nhận giá trị “0”. H5 (-) Dechow và cộng sự (2010) và Becker và công sự (1998). 6 Quyền sở hữu của cổ đông lớn (BLOK)

Biến nhận giá trị “1” nếu cổ đông hàng đầu sở hữu từ 20% cổ phần trở lên và ngược lại nhận gá trị “0”. H6 (+) Holdiness và Sheehan (1988), Barclay và cộng sự (1993) 7 Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (OWN)

Tỷ lệ % sở hữu bởi nhà đầu tư nước ngoài.

H7 (-) Guo và cộng sự (2015)

3.4. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu 3.4.1. Chọn mẫu

Mẫu nghiên cứu được chọn từ tổng thể ban đầu gồm các công ty thuộc ngành xây dựng được niêm yết trên HOSE và HNX cho giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018.

Theo Tabachbich & Fidelll (1996), trong hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức: n = 50 + 8*m, trong đó m là số biến độc lập. Vậy với 7 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 106. Theo dữ liệu thống kê của HOSE và HNX thì có 117 công ty niêm yết thuộc ngành xây dựng đến thời điểm cuối năm 2018. Tác giả chọn mẫu ngẫu nhiên 50 công ty đủ điều kiện để nghiên cứu, trong đó có 24 cơng ty niêm yết trên sàn HOSE, 26 công ty niêm yết trên sàn HNX. Với mỗi công ty được chọn, tác giả thu thập dữ liệu từ năm 2013 đến năm 2018 để đo lường

hành vi QTLN cho giai đoạn 5 năm, 2014-2018. Như vậy cỡ mẫu quan sát là 250 quan sát, thỏa mãn điều kiện để nghiên cứu định lượng nói trên.

3.4.2. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là BCTC, báo cáo thường niên đã kiểm tốn của các cơng ty niêm yết được chọn mẫu. Tác giả thu thập nguồn dữ liệu này từ trang thông tin VietstockFinance và FiinPro. Dựa vào dữ liệu BCTC năm 2013-2018 của các công ty niêm yết được chọn mẫu, tác giả lấy ra các số liệu về doanh thu thuần, nợ phải thu thuần, nguyên giá TSCĐ, thu nhập trên tài sản, tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh để xác định giá trị của các biến trong mơ hình đo lường hành vi QTLN. Dựa vào BCTC, báo cáo thường niên, các thông tin về quy mô công ty, thời gian niêm yết, địn bẩy tài chính, tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, cơng ty kiểm tốn, cấu trúc sở hữu sẽ được thu thập phục vụ mơ hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN trong bài nghiên cứu.

3.4.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu Phân tích thống kê mơ tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc điểm cơ bản của dữ liệu thu thập thơng qua các chỉ số giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (maximun), giá trị nhỏ nhất (minimum), độ lệch chuẩn (standard devitation)… từ đó khái quát được các hiện tượng, đặc điểm, tính chất liên quan đến tổng thể nghiên cứu.

Phân tích tƣơng quan

Phân tích tương quan Pearson sẽ được dùng trong nghiên cứu này để kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Tác giả sử dụng ma trận tương quan và hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Khi giá trị hệ số Pearson càng gần 1 thì giữa hai biến này có mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ và ngược lại.

Phân tích hồi quy đa biến

Tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Hệ số biến thiên R2 được dùng để xác định tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Đó cũng là thơng số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy, cụ thể: khi R2 càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu, và khi R2 càng gần 1 thì mơ hình càng được xây dựng thích hợp. Trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình, R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình của mơ hình hồi quy đa biến. Ngồi ra, nhân tố nào có hệ số beta lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng lớn hơn so với các mơ hình khác trong nghiên cứu.

Như vậy, tác giả thực hiện kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy thơng qua các bước lần lượt như sau:

+ Tiến hành hồi quy đa biến cho mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN.

+ Kiểm định giả thuyết của mơ hình: tác giả Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua ma trận tương quan và hệ số khếch đại phương sai (VIF) (Variance inflation factor). Các biến có sự đa cộng tuyến cao có thể làm sai lệch đi kết quả nghiên cứu và khơng có tính khái qt hóa. Bên cạnh đó là nhiều vấn đề nảy sinh nếu khi hiện tượng đa cộng tuyến trở nên trầm trọng, ví dụ như nó có thể làm tăng sai số của hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy ngược với những gì ta mong đợi. Thơng thường, khi chỉ số VIF lớn hơn 10, hiện tượng đa cộng tuyến đang tồn tại. Như vậy, trong nghiên cứu này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trong xảy ra thì yêu cầu hệ số VIF phải nhỏ hơn 10.

+ Xem xét giá trị trung bình của các tham số thông qua thống kê mô tả phần dư;

+ Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư;

+ Cuối cùng, tác giả thực hiện hồi quy đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.

KẾT UẬN CHƢƠNG 3

Trong chương 3, tác giả trình bày các phương pháp nguyên cứu, trên cơ sở tổng quan các mơ hình nghiên cứu trong và ngoài nước đã được thực hiện chương trước, tác giả đề xuất ra mơ hình xác định ảnh hưởng của 7 nhân tố bao gồm: quy mô công ty, thời gian niêm yết của cơng ty, địn bẩy tài chính, tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, chất lượng kiểm tốn, quyền sở hữu của cổ đơng lớn, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài đến hành vi QTLN trên BCTC tại các công ty niêm yết thuộc ngành xây dựng tại Việt Nam. Bài nghiên cứu được vận dụng mơ hình của Kothari, Leone and Wasley (2005) để nhận diện và đo lường hành vi QTLN. Nguồn dữ liệu được thu thập từ BCTC, báo cáo thường niên của các cơng ty thuộc nhóm ngành xây dựng được niêm yết trên sàn giao dịch HOSE và HNX trong giai đoạn năm 2013-2018 và dữ liệu được tập hợp thành dạng bảng. Để kiểm định các giả thuyết thống kê, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20, phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO UẬN

Ở chương này tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thơng qua việc phân tích và giải thích kết quả thống kê mô tả của dữ liệu mẫu, và dựa vào dữ liệu đầu ra của phần mềm SPSS 20 để kiểm định các giả thuyết được nêu lên trong bài.

4.1. Kết quả nghiên cứu giai đoạn 1

Tác giả tiến hành đo lường hành vi QTLN cho từ các năm 2014 đến năm 2018 bằng việc sử dụng mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005), kết quả đo lường được thể hiện ở bảng 4.1.

Bảng 4.1. Kết quả đo lường các hệ số hồi quy theo mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005) Biến B Sig. C 0.026 0.018** 0.665 0.000* 0.074 0.034** -0.087 0.012** 2.416 0.000* Hệ số R2 hiệu chỉnh 0.476 Hệ số F-statistic 57.589

* và ** tương ứng chấp nhận với mức ý nghĩa là 1% và 10%

(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS 20) Kết quả hồi quy ở bảng trên cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê với các mức ý nghĩa 1% và 10%, thống kê F có giá trị bằng 57.589, cho thấy việc sử dụng mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005) để phát hiện hành vi điều chỉnh lợi nhuận của các công ty thuộc ngành xây dựng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là phù hợp. Đồng thời, giá trị R2 hiệu chỉnh chỉ ra có 47.6%

trường hợp các cơng ty xây dựng được niêm yết có thực hiện hành vi điều chỉnh lợi nhuận giai đoạn 2014-2018.

Kế tiếp đó, tác giả sử dụng các hệ số hồi quy ước lượng được ở trên để tính tốn giá trị

để làm đại diện cho hành vi QTLN các công ty, các giá trị được

mô tả cụ thể như trong bảng 4.2.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quản trị lợi nhuận trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng tại việt nam (Trang 66 - 73)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)