CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2. Kiểm định hệ số R bình phương (R Square) và R bình phương hiệu chỉnh
Xuất phát từ ý tưởng là toàn bộ sự biến thiên của biến phụ thuộc được chia làm hai phần: phần biến thiên do hồi quy và phần biến thiên khơng do hồi quy (cịn gọi là phần dư). Giá trị R bình phương dao động từ 0 đến 1. R bình phương càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R bình phương càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Trường hợp đặc biệt, phương trình hồi quy đơn biến (chỉ có 1 biến độc lập) thì R2 chính là bình phương của hệ số tương quan giữa hai biến đó.
Như vậy, R bình phương là số tỷ lệ để phát biểu mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu ở mức R2. Nói cách khác, R2 biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập và phần cịn lại là do sai số đo lường, do cách thu thập dữ liệu, …
Ngồi R2, thì R2 hiệu chỉnh cũng dùng phát biểu như R2 nhưng nó khơng bao giờ lớn hơn R2.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định R2 và R2 hiệu chỉnh
*Kiểm định R2 và R2 hiệu chỉnh mơ hình Beaver và Ryan (2000)
Bảng này gồm ba bảng tương ứng với ba giai đoạn 2014-2018, 2014-2016, 2017- 2018
Model Summary
1 .332a .111 .109 5.68145 a. Predictors: (Constant), ROE
Model Summarya
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .527b .278 .275 4.99655
a. GIAIDOAN = 2014-2016 b. Predictors: (Constant), ROE
Model Summarya
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .234b .055 .050 6.01940
a. GIAIDOAN = 2017-2018 b. Predictors: (Constant), ROE
Theo dữ liệu của bảng 4.2 thì R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 10,9% được giải thích là có 10,9% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập cho giai đoạn 2014-2018. Tỷ lệ này tăng lên ở giai đoạn 2014-2016 là 27,5% và giảm ở giai đoạn 2017- 2018 chỉ còn 5%.
Với kết quả đọc được trong mơ hình đo lường thận trọng kế toán ở 3 giai đoạn: 2014-2018; 2014-2016 và 2017-2018, cho thấy mức độ giải thích bởi biến độc lập ROE cho biến phụ thuộc BTM ở giai đoạn 2017-2018 giảm so với giai đoạn 2014-2016. Hay có thể phát biểu rằng giai đoạn 2017-2018 thì biến phụ thuộc BTM chỉ cịn được giải thích bởi 5% của biến ROE, so với giai đoạn 2014-2016 là 27,5%. Và như vậy với phạm vi mẫu nghiên cứu của luận văn, thì khi áp dụng mơ hình nghiên cứu đo lường thận trọng kế toán cho bộ dữ liệu giai đoạn 2017-2018 khơng cịn phù hợp như giai đoạn 2014-2016.
*Kiểm định R2 và R2 hiệu chỉnh mơ hình Ohlson (1995)
Bảng này cũng gồm ba bảng tương ứng với ba nhóm cơng ty phân theo mức độ thận trọng kế toán Con1, Con2 và Con3.
Model Summaryb,c
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
1 .523a .273 .263 971.97628977 1.671 a. Predictors: (Constant), EPS, BV
b. Con = 1
c. Dependent Variable: Pit
Model Summaryb,c
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1 .574a .329 .322 944.61903804 1.264
a. Predictors: (Constant), EPS, BV b. Con = 2
c. Dependent Variable: Pit
Model Summaryb,c
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1 .616a .380 .372 897.71289753 1.799
a. Predictors: (Constant), EPS, BV b. Con = 3
c. Dependent Variable: Pit
Cũng theo dữ liệu của 3 bảng trên thì R2 hiệu chỉnh của mơ hình ở 3 nhóm Con1, Con2 và Con3 lần lượt là là 26,3%, 32,2% và 37,2%; được giải thích là có 26,3% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập ở nhóm Con1. Tỷ lệ này tăng dần lên ở nhóm Con2 và Con3 là 32,2% và 37,2%.
Kết quả đo lường cho thấy mức độ thận trọng kế tốn càng cao thì mơ hình đo lường giá trị thơng tin càng phù hợp với bộ dữ liệu. Hoặc có thể phát biểu mức độ thận trọng kế tốn càng cao thì giá trị thích hợp thơng tin được giải thích bởi biến độc lập Pit, BV và PES càng cao, điều này cho thấy mức độ thận trọng kế tốn càng cao thì giá trị thích hợp thơng tin càng có tỷ lệ giải thích cao hơn.