CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình nghiên cứu
Tác giả vận dụng mơ hình M-score của Beneish (1999) và sử dụng hồi quy binary logistic để xây dựng mơ hình định lượng dùng để phát hiện sai sót thơng tin trong BCTC.
Mơ hình M-score của Beneish (1999) được biểu diễn như sau: M = β'Xi + £i
M là biến phụ thuộc – được xem xét cho khả năng BCTC có sai sót, Xi đại diện cho tám biến độc lập, Xi được tính tốn từ số liệu trên BCTC của năm trước kiểm toán độc lập năm t và so sánh với số liệu sau kiểm toán độc lập năm t-1, £ là ma trận vectơ phần dư.
3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Dựa vào các nghiên cứu trước đây cùng với kế thừa các luận điểm đã được xây dựng làm nền tảng trong việc xây dựng mơ hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu của đề tài. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm thực hiện hai mục tiêu chính, thứ nhất là tìm ra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu, thứ hai là xây dựng mơ hình định lượng để phát hiện sai sót thơng tin trên BCTC dựa trên nền tảng là mơ hình M-Score của Beneish (1999).
Luận văn xây dựng mơ hình hồi quy gồm tám biến độc lập theo mơ hình M- Score của Beneish (1999). Dựa trên mơ hình này thực hiện một số phân tích, kiểm định như: phân tích thống kê mơ tả, kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Classification, phân tích hồi quy nhị phân logistic. Sau khi xây dựng được mơ hình ước lượng, kiểm định tính chính xác của mơ hình trên phần mềm excel với số liệu từ báo cáo tài chính trước và sau kiểm toán của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX năm 2016.
3.4. Dữ liệu nghiên cứu