NĂM TONE PROFIT_TONE LIQUIDITY_TONE OTHER_TONE
2012 0.42 0.32 0.35 0.76
2013 0.46 0.36 0.55 0.82
2014 0.48 0.43 0.46 0.77
2015 0.46 0.39 0.63 0.80
2016 0.61 0.54 0.76 0.80
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ dữ liệu thống kê
Bảng 4.1.2 cho thấy biến TONE có xu hướng ổn định qua các năm 2012 – 2015 và tăng mạnh trong năm 2016. Điều này phù hợp với tình hình kinh tế Việt Nam cũng bắt đầu phục hồi từ năm 2016. Biến PROFIT_TONE cũng có xướng tăng qua các năm 2012 – 2015 và tăng mạnh trong năm 2016. Biến LIQUIDITY_TONE thì thể hiện sự tăng rõ nét cả giai đoạn 2012 – 2016. Cuối cùng, biến OTHER_TONE duy trì giá trị cao trong suốt giai đoạn 2012 – 2016.
4.2. Tương quan Pearson – mối quan hệ đơn biến giữa các biến số
Tiếp theo, tác giả sẽ xem xét về mối quan hệ quan đơn biến giữa các biến với sản lượng trong mẫu dữ liệu thông qua ma trận tương quan (tương quan Pearson)
Correlation
Probability TONE PROFIT_TONE LIQUIDITY_TONE OTHER_TONE EARN RET CFRATIO ACC SIZE MTB RETVOL
TONE 1.000000 ----- PROFIT_TONE 0.822204 1.000000 0.0000 ----- LIQUIDITY_TONE 0.485350 0.228258 1.000000 0.0000 0.0050 ----- OTHER_TONE 0.474623 0.286622 0.359018 1.000000 0.0000 0.0004 0.0000 ----- EARN 0.545819 0.438715 0.160983 0.008309 1.000000 0.0000 0.0000 0.0491 0.9196 ----- RET 0.126807 0.035333 0.064253 0.093787 0.193161 1.000000 0.1220 0.6677 0.4347 0.2536 0.0179 ----- CFRATIO 0.019316 0.030126 -0.055264 0.172055 0.043456 -0.092777 1.000000 0.8145 0.7144 0.5018 0.0353 0.5975 0.2588 -----
SIZE 0.296515 0.304214 0.283465 0.126810 0.201042 -0.074218 0.114091 -0.104231 1.000000 0.0002 0.0002 0.0004 0.1220 0.0136 0.3667 0.1645 0.2043 ----- MTB 0.445132 0.344198 0.259484 0.052822 0.577359 0.091190 0.025379 -0.003982 0.506888 1.000000 0.0000 0.0000 0.0013 0.5209 0.0000 0.2671 0.7579 0.9614 0.0000 ----- RETVOL -0.150594 -0.135253 -0.178166 -0.116079 -0.029953 0.201784 -0.004213 -0.002780 -0.121042 -0.177530 1.000000 0.0658 0.0989 0.0292 0.1572 0.7160 0.0133 0.9592 0.9731 0.1401 0.0298 -----
Bảng 4.2.1 cho thấy kết quả kiểm định tương quan Pearson - mối quan hệ tương quan đơn biến giữa các biến số. Với mức ý nghĩa thống kê lựa chọn 10%, có thể đưa ra một số kết luận về mối quan hệ đơn biến giữa các biến số như sau:
Các biến số như PROFIT_TONE, LIQUIDITY_TONE, OTHER_TONE đều có tác động dương và có ý nghĩa thống kê cao (p-value đều là 0.000) đến TONE. Điều này cho thấy, trong mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, sự gia tăng trong chỉ số PROFIT_TONE, LIQUIDITY_TONE, OTHER_TONE đều sẽ làm cho TONE gia tăng. Ngoài ra, các biến EARN, SIZE, MTB, RETVOL cũng có tương quan với TONE. Trong đó, EARN, SIZE, MTB có tương quan dương cịn RETVOL có tương quan âm.
4.3. Phân tích hồi qui
Sau khi xem xét mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, tác giả sẽ xem xét các mô hình hồi qui bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS).
4.3.1. Phân tích các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sắc thái ngôn ngữ báo cáo thường niên
Kết quả ở bảng 4.3.1 cho thấy biến EARN có tương quan dương và tác động mạnh đến TONE. Biến SIZE cũng có tương quan dương đến TONE nhưng tác động thấp. Các biến CFRATIO, ACC, RETVOL thì có tương quan âm đến TONE.
Như vậy, lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản tăng thì cơng ty càng có xu hướng đưa ra các thơng tin dự báo tích cực về tương lai. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Feng Li (2010) và cho thấy khi công ty càng hoạt động hiệu quả trong hiện tại thì các nhà quản lý càng có dự báo tích cực về hoạt động tương lai của công ty.
Quy mô công ty thể hiện qua giá trị vốn hố thị trường có tương quan dương với TONE cho thấy các cơng ty ở Việt Nam có quy mơ càng lớn thì có thể càng được hưởng lợi từ nền kinh tế đang hồi phục hơn là các cơng ty quy mơ nhỏ, do đó các cơng ty quy mô lớn sẽ đưa ra nhiều thơng tin dự báo tích cực hơn.
Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu có tương quan dương với TONE nhưng khơng có ý nghĩa thống kê đi ngược với kết quả của Feng Li (2010).
Điều này có thể cho thấy các cơng ty có tỷ số này cao thể hiện tiềm năng tăng trưởng trong tương lai cao hơn, do đó nhà quản lý đưa ra nhiều thơng tin dự báo tích cực hơn. Ngược lại, khi mức độ biến động tỷ suất sinh lợi của cơng ty tăng thì cơng ty ít cơng bố các thơng tin dự báo tích cực. Điều này phù hợp với Feng Li (2010). Độ biến động tỷ suất sinh lợi cao phản ánh môi trường, tình hình hoạt động của cơng ty bất ổn định, từ đó cho thấy tiềm năng tăng trưởng của công ty kém hơn nên các nhà quản lý sẽ ít đưa ra các thông tin tích cực hơn.
Bảng 4.3.1 Phương trình xem xét các yếu tố dự báo giá trị TONE Dependent Variable: TONE Dependent Variable: TONE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EARN 6.645554 1.086951 6.113939 0.0000 RET 0.050174 0.047541 1.055378 0.2930 CFRATIO -0.099641 0.046986 -2.120661 0.0357 ACC -0.876746 0.414759 -2.113870 0.0363 SIZE 0.026777 0.003111 8.607917 0.0000 MTB 0.039102 0.029031 1.346916 0.1801 RETVOL -0.493695 0.250341 -1.972091 0.0505 R-squared 0.373335 Mean dependent var 0.485328 Adjusted R-squared 0.347042 S.D. dependent var 0.282062 S.E. of regression 0.227922 Akaike info criterion -0.074081 Sum squared resid 7.428651 Schwarz criterion 0.066416 Log likelihood 12.55605 Hannan-Quinn criter. -0.017001 Durbin-Watson stat 1.419250
4.3.2. Khả năng dự báo thu nhập trong tương lai của sắc thái ngôn ngữ
Bảng 4.3.2 Phương trình dự báo thu nhập trong tương lai theo TONE Dependent Variable: EARN(t+1) Dependent Variable: EARN(t+1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
TONE 0.028659 0.007116 4.027359 0.0001 EARN 0.143150 0.092676 1.544635 0.1252 RET 0.006728 0.003765 1.787111 0.0766 ACC -0.000209 0.000820 -0.254838 0.7993 SIZE 0.000125 0.000298 0.418789 0.6762 MTB 0.009393 0.002796 3.359640 0.0011 RETVOL 0.032161 0.019235 1.671971 0.0973
R-squared 0.463670 Mean dependent var 0.025861 Adjusted R-squared 0.435192 S.D. dependent var 0.022354 S.E. of regression 0.016799 Akaike info criterion -5.278373 Sum squared resid 0.031891 Schwarz criterion -5.115769 Log likelihood 323.7024 Hannan-Quinn criter. -5.212339 Durbin-Watson stat 2.472669
Kết quả ở bảng 4.3.2 cho thấy biến TONE có tương quan dương đến EARN(t+1). Ngồi ra, EARN(t+1) cịn chịu tác động từ biến RET, MTB, RETVOL. Điều này cho thấy ở Việt Nam, các cơng ty càng có xu hướng đưa ra các thơng tin dự báo tích cực về tương lai thì lợi nhuận tương lai của công ty càng tăng. Như vậy, TONE thực sự là một công cụ hữu hiệu giúp nhà đầu tư dự báo được lợi nhuận trong tương lai của cơng ty.
Bảng 4.3.3 Phương trình dự báo thu nhập trong tương lai theo PROFIT_TONE Dependent Variable: EARN(t+1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PROFIT_TONE 0.017041 0.005247 3.247485 0.0015 EARN 0.221621 0.088573 2.502131 0.0138 RET 0.008499 0.003816 2.227007 0.0279 ACC -0.000136 0.000838 -0.162443 0.8712 SIZE 0.000429 0.000278 1.541447 0.1260 MTB 0.009509 0.002859 3.326274 0.0012 RETVOL 0.030549 0.019674 1.552809 0.1233 R-squared 0.439040 Mean dependent var 0.025861 Adjusted R-squared 0.409255 S.D. dependent var 0.022354 S.E. of regression 0.017181 Akaike info criterion -5.233474 Sum squared resid 0.033356 Schwarz criterion -5.070871 Log likelihood 321.0085 Hannan-Quinn criter. -5.167440 Durbin-Watson stat 2.525388
Kết quả ở bảng 4.3.3 cho thấy biến PROFIT_TONE có tương quan dương đến EARN(t+1). Tuy nhiên, EARN(t+1) vẫn còn chịu tác động từ biến EARN, RET, SIZE, MTB.
Bảng 4.3.4 Phương trình dự báo thu nhập trong tương lai theo LIQUIDITY_TONE Dependent Variable: EARN(t+1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LIQUIDITY_TONE 0.000124 0.002811 0.044095 0.9649 EARN 0.330003 0.085821 3.845260 0.0002 RET 0.008734 0.004009 2.178487 0.0314 ACC -0.000124 0.000879 -0.140514 0.8885 SIZE 0.000758 0.000299 2.537335 0.0125 MTB 0.009703 0.003004 3.230014 0.0016 RETVOL 0.022888 0.020767 1.102114 0.2728
R-squared 0.386697 Mean dependent var 0.025861 Adjusted R-squared 0.354133 S.D. dependent var 0.022354 S.E. of regression 0.017965 Akaike info criterion -5.144265 Sum squared resid 0.036468 Schwarz criterion -4.981661 Log likelihood 315.6559 Hannan-Quinn criter. -5.078230 Durbin-Watson stat 2.658572
Kết quả ở bảng 4.3.4 cho thấy biến LIQUIDITY _TONE khơng có tương quan đến EARN(t+1). Tuy nhiên, EARN(t+1) vẫn còn chịu tác động từ biến EARN, RET, SIZE, MTB.
Bảng 4.3.5 Phương trình dự báo thu nhập trong tương lai theo OTHER_TONE Dependent Variable: EARN(t+1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. OTHER_TONE 0.002072 0.004434 0.467225 0.6412 EARN 0.328656 0.085746 3.832891 0.0002 RET 0.008456 0.004036 2.095220 0.0384 ACC -4.84E-05 0.000889 -0.054485 0.9566 SIZE 0.000640 0.000379 1.690953 0.0936 MTB 0.009949 0.003027 3.286975 0.0013 RETVOL 0.023911 0.020555 1.163251 0.2472 R-squared 0.387869 Mean dependent var 0.025861 Adjusted R-squared 0.355367 S.D. dependent var 0.022354 S.E. of regression 0.017947 Akaike info criterion -5.146177 Sum squared resid 0.036398 Schwarz criterion -4.983574 Log likelihood 315.7706 Hannan-Quinn criter. -5.080143 Durbin-Watson stat 2.665971
Kết quả ở bảng 4.3.5 cho thấy biến OTHER _TONE khơng có tương quan đến EARN(t+1). Tuy nhiên, EARN(t+1) vẫn còn chịu tác động từ biến EARN, RET, MTB. Như vậy, thực chất chỉ biến PROFIT_TONE có thể giúp dự báo lợi nhuận cơng ty trong tương lai. Do số lượng các nội dung dự báo về doanh thu, chi phí, khả năng sinh lợi, hoạt động sản xuất kinh doanh chiếm tỷ trọng lớn trong các nội dung có tính dự báo trong báo thường niên nên biến PROFIT_TONE có tác động lớn đến biến TONE. Điều này làm cho biến TONE cũng có thể dùng để dự báo lợi nhuận tương lai của doanh nghiệp.
4.3.3. Khả năng dự báo dòng tiền hoạt động trong tương lai của sắc thái ngơn ngữ
Bảng 4.3.6 Phương trình dự báo dòng tiền hoạt động trong tương lai Dependent Variable: CFRATIO(t+1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
TONE 0.003542 0.122614 0.028891 0.9770 EARN 11.26316 1.596873 7.053256 0.0000 RET 0.055904 0.064867 0.861832 0.3906 ACC -0.003148 0.014122 -0.222935 0.8240 SIZE 0.013422 0.005142 2.610279 0.0103 MTB 0.233766 0.048173 4.852606 0.0000 RETVOL -0.614855 0.331436 -1.855122 0.0662 R-squared 0.674946 Mean dependent var 0.440832 Adjusted R-squared 0.657687 S.D. dependent var 0.494754 S.E. of regression 0.289468 Akaike info criterion 0.415020 Sum squared resid 9.468473 Schwarz criterion 0.577623 Log likelihood -17.90118 Hannan-Quinn criter. 0.481054 Durbin-Watson stat 0.950076
Kết quả ở bảng 4.3.6 cho thấy biến TONE khơng có tác động gì đến CFRATIO(t+1) mà biến này chịu tác động dương từ EARN, SIZE, MTB và chịu tác động âm từ biến RETVOL. Như vậy, mặc dù TONE có thể dự báo lợi nhuận trong tương lai nhưng lại khơng dự báo được dịng tiền hoạt động trong tương lai của cơng ty. Thay vào đó, các nhà đầu tư có thể sử dụng lợi nhuận để dự báo dịng tiền hoạt động trong tương lai của công ty.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1. Kết luận 5.1. Kết luận
Bài nghiên cứu phân tích các nội dung thơng tin mang tính chất dự báo trong báo cáo thường niên của các cơng ty niêm yết có mối tương quan như thế nào đến các đặc điểm của công ty này ở Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2012 đến tháng 12 năm 2016.
Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu này, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp, so sánh, đối chiếu số liệu, phương pháp thống kê mô tả nhằm đưa ra những nhận định ban đầu về đặc điểm của số liệu và phương pháp phân tích hồi quy bình phương bé nhất thơng thường (OLS) để phát hiện mối quan hệ giữa đặc điểm các thông tin mang tính chất dự báo trên các báo cáo thường niên của công ty và đặc điểm của các công ty. Tác giả đã thu được một số kết quả trong bài nghiên cứu như sau:
Thứ nhất, lợi nhuận sau thuế, quy mô công ty thể hiện qua giá trị vốn hoá thị trường của cơng ty càng cao thì cơng ty càng có xu hướng đưa ra các thơng tin dự báo tích cực về tương lai. Ngược lại, khi dòng tiền từ hoạt động kinh doanh giảm, mức độ biến động tỷ suất sinh lợi của cơng ty tăng thì cơng ty ít cơng bố các thơng tin dự báo tích cực.
Thứ hai, các cơng ty càng có xu hướng đưa ra các thơng tin dự báo tích cực về tương lai thì lợi nhuận tương lai của công ty càng tăng, đặc biệt là các thơng tin dự báo về doanh thu, chi phí, khả năng sinh lợi, hoạt động sản xuất kinh doanh. Như vậy, các thơng tin có tính dự báo trong báo cáo thường niên thực sự là một công cụ hữu hiệu giúp nhà đầu tư dự báo được lợi nhuận trong tương lai của công ty.
Mặc dù các thơng tin có tính dự báo trong báo cáo thường niên có thể dự báo lợi nhuận trong tương lai nhưng lại khơng dự báo được dịng tiền hoạt động trong tương lai của cơng ty. Thay vào đó, các nhà đầu tư có thể sử dụng lợi nhuận để dự báo dòng tiền hoạt động trong tương lai của cơng ty.
Có rất nhiều ý tưởng nghiên cứu về thông tin được công bố ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của cơng ty như phân tích số lượng câu trong báo cáo thường niên, phân tích mức độ xuất hiện các từ ngữ chuyên môn, số lượng các bài viết về công ty đăng tải trên các trang web, thậm chí là thời gian họp đại hội đồng cổ đơng của công ty,… Tuy nhiên, do hạn chế về việc lấy dữ liệu, bài nghiên cứu này chỉ tập trung phân tích các thơng tin có tính dự báo trong báo cáo thường niên và chỉ lấy dữ liệu từ 30 công ty trong giai đoạn năm 2012-2016.
Việc tác giả lấy 30 cơng ty có báo cáo thường niên tốt nhất cũng là hạn chế của bài do đây chủ yếu là 30 cơng ty có quy mơ lớn, kết quả kinh doanh khả quan nên kết quả nghiên cứu có thể khơng phản ánh đúng mối quan hệ giữa sắc thái thông tin và các đặc điểm của cơng ty để áp dụng cho tồn bộ các cơng ty niêm yết ở Việt Nam.
Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy các thơng tin mang tính dự báo có ảnh hưởng đến lợi nhuận trong tương lai của cơng ty cho thấy tính thực tiễn của việc phân tích thơng tin của cơng ty. Tác giả hy vọng sẽ càng có nhiều bài nghiên cứu phân tích các vấn đề xoay quanh thông tin hơn nữa trong thời gian tới.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Các tài liệu tiếng Việt
Thơng tư 155/2015/TT-BTC của Bộ Tài Chính ngày 06/10/2015
Các tài liệu tiếng Anh
Barron, Orie E., Charles O. Kile, and Terrence B. O’Keefe, 1999, MD&A quality as measured by the SEC and analysts’ earning forecasts, Contemporary Accounting Research 16, 75–109.
Bryan, Stephen H., 1997, Incremental information content of required disclosures ontained in management discussion and analysis, The Accounting Review 72, 285–301.
Butler, Marty, Andrew J. Leone, and Michael Willenborg, 2004, An empirical analysis of auditor reporting and its association with abnormal accruals, Journal of Accounting and Economics 37, 139–165.
Callahan, Carolyn M., and Rodney E. Smith, 2004, Firm performance and management’s discussion and analysis disclosures: An industry approach, Working paper, University of Arkansas-Fayetteville.
David Larcker and Wayne Guay, 2008, The power of the pen and executive compensation, Journal of Financial Economics 88, 1–25.
Davis, Angela K., Jeremy M. Piger, and Lisa M. Sedor, 2005, Beyond the numbers: An analysis of optimistic and pessimistic language in earnings press releases, Working paper, Washington University.
Dichev, Ilia, and Wei Tang, 2007, The link between earnings volatility and earnings predictability, Working paper, University of Michigan.
Dietrich, J. Richard, Steven J. Kachelmeier, Don N. Kleinmuntz, and Thomas J. Linsmeier, 1997, An experimental investigation of forward-looking non-financial performance disclosures, Working paper, University of Illinois at Urbana-Champaign and University of Texas at Austin.
2009, Management’s tone change, post earnings announcement drift and accruals, Working paper, New York University.
Feng Li, 2010, The Information Content of Forward-looking Statements in Corporate Filingsa Naăve Bayesian Machine Learning Approach.
Healy, Paul M., and Krishna G. Palepu, 2001, Information asymmetry, corporate disclosure, and the capital markets: A review of the empirical disclosure literature, Journal of Accounting and Economics 31, 405–440.
Henry, Elaine, 2008, Are investors influenced by how earnings press releases are written?, Working paper, University of Miami.
Hirshleifer, D., and S. Teoh, 2003, Limited attention, financial reporting and disclosure, Journal of Accounting and Economics pp. 337–386.
Hăufner, Bernd, 2007, The SECs MD&A: Does it meet the informational demands of investors? A conceptual evaluation, Schmalenbach Business Review 59, 58–84.
Hutton, Amy, Gregory Miller, and Douglas Skinner, 2003, The role of