CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.2. Kết quả nghiên cứu định lượng
a/ Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu:
Sau khi thu thập các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2016 của 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, người nghiên cứu đã tiến hành thống kê số liệu dựa vào các nhân tố thu thập được từ kết quả phỏng vấn chuyên gia. Kết quả được trình bày ở bảng 5 như sau:
Năm khảo sát Các nhân tố thu thập được
Số lượng ngân
hàng TMCP Tỷ lệ (%)
2016, 2015
Kiểm toán Big 4 27 87%
Kiểm tốn khơng
phải là Big 4 4 13%
Các ngân hàng
niêm yết 9 29%
Các ngân hàng
khơng niêm yết 22 71%
Có sở hữu cổ đơng
nước ngồi 17 55%
Khơng có sở hữu cổ
đơng nước ngồi 14 45%
2014
Kiểm toán Big 4 26 84%
Kiểm tốn khơng
phải là Big 4 5 16%
Các ngân hàng
niêm yết 9 29%
Các ngân hàng
không niêm yết 22 71%
Có sở hữu cổ đơng
nước ngồi 10 32%
Khơng có sở hữu cổ
Kiểm tốn khơng
phải là Big 4 5 16%
Các ngân hàng
niêm yết 8 26%
Các ngân hàng
không niêm yết 23 74%
Có sở hữu cổ đơng
nước ngoài 8 26%
Khơng có sở hữu cổ
đơng nước ngồi 23 74%
Nguồn: Thống kê số liệu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2016
Bảng 5: Bảng thống kê dữ liệu thu thập được của 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Nhìn vào bảng trên, trong năm 2015 và 2016, có 27 ngân hàng được kiểm tốn bởi các cơng ty kiểm tốn Big 4 ( Chiếm 87% ). Ngồi ra, có 9 ngân hàng được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoáng Việt Nam ( Chiếm 29%). Trong tổng số 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, có 17 ngân hàng có sở hữu cổ đơng nước ngồi( Chiếm 55%).
Trong năm 2014 có 26 ngân hàng được kiểm tốn bởi các cơng ty kiểm toán Big 4 ( Chiếm 84%). Tương tự như năm 2015 và 2016, số lượng ngân hàng niêm yết trong năm 2014 là 9 ngân hàng. Đồng thời có 10 ngân hàng có sở hữu cổ đơng nước ngồi ( Chiếm 26%).
Trong năm 2013 có 26 ngân hàng được kiểm tốn bởi Big 4. Có 8 ngân hàng được niêm yết trên sàn chứng khoán ( Chiếm 26%). Ngoài ra, trong năm 2013 có 8 ngân hàng có sở hữu cổ đơng nước ngồi ( Chiếm 26%).
Nhìn chung, các tiêu chí đặc tính tình trạng ngân hàng, loại cơng ty kiểm tốn ngân hàng, sở hữu cổ đơng nước ngồi được phân bổ rãi đều trên số lượng mẫu 31 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2016. Điều này cho thấy việc chọn lựa các yếu tố tác động là phù hợp với số lượng mẫu khảo sát.
b/Kết quả thống kê mô tả chung về chỉ số cơng bố thơng tin tài chính:
Số quan sát Gía trị nhỏ nhất Gía trị lớn nhất Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn Chỉ số cơng bố thơng tin tài chính 124 42 140 103.02 17.686
Nguồn: Kết quả thống kê mô tả chỉ số công bố thông tin tài chính trên SPSS
Bảng 6: Kết quả thống kê mơ tả chỉ số cơng bố thơng tin tài chính tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Dựa vào bảng 6, chỉ số công bố thông tin tài chính trong 124 biến quan sát có giá trị trung bình là 103.02, giá trị cao nhất là 140, giá trị nhỏ nhất là 42 và độ lệch chuẩn là 17.68. Kết quả thống kê cho thấy khoảng cách giữa giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn cho thấy có sự khác biệt về mức độ cơng bố thơng tin tài chính giữa các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
c/Phân tích tương quan giữa các biến:
Như đã trình bày trong phần phương pháp nghiên cứu định lượng ở chương 3, trước khi đi vào kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích mơ hình hồi quy đa biến, người viết sẽ kiểm tra tính tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua hệ số tương quan Pearson.
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để xử lý dữ liệu, kết quả ma trận hệ số tương quan Pearson thể hiện ở bảng 7 như sau:
QM1 QM2 KT ROA ROE DB NY QT NN I Hệ số tương quan Pearson QM1 1 0.928 0.138 0.226 0.504 0.537 0.532 0.356 0.603 0.57 QM2 0.928 1 0.167 0.402 0.657 0.482 0.536 0.388 0.550 0.649 KT 0.138 0.167 1 0.137 0.215 0.027 0.162 0.281 0.155 0.167 ROA 0.226 0.402 0.137 1 0.689 -0.008 0.158 0.206 0.108 0.390 ROE 0.504 0.657 0.215 0.689 1 0.360 0.392 0.211 0.330 0.725 DB 0.537 0.482 0.027 -0.008 0.36 1 0.336 0.187 0.297 0.407 NY 0.532 0.536 0.162 0.158 0.392 0.336 1 0.448 0.557 0.576 QT 0.356 0.388 0.281 0.206 0.211 0.187 0.448 1 0.233 0.303 NN 0.603 0.550 0.155 0.108 0.330 0.297 0.557 0.233 1 0.393 I 0.570 0.649 0.167 0.390 0.725 0.407 0.576 0.303 0.393 1
Nguồn: Tác giả tổng hợp trên dữ liệu xử lý thông qua phần mềm SPSS
Dựa vào bảng trên, ta thấy với mức ý nghĩa Sig dưới 5% thì các biến độc lập QM1, QM2, ROA, ROE, DB, NY, QT, NN có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc I. Duy nhất chỉ có biến KT thì khơng có tương quan đến biến phụ thuộc I do có mức ý nghĩa Sig trên 5%. Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ 0.303 đến 0.725
d/Phân tích mơ hình hồi quy đa biến
Từ kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson, người viết trình bày lại phương trình hồi quy đa biến như sau:
I = b0 + b1.QM1 +b2.QM2 + b3.ROA + b4.ROE + b5.DB + b6.NY + b7.QT + b8.NN + e
I: Mức độ cơng bố thơng tin tài chính b0 : Tham số tự do
e: Sai số ngẫu nhiên QM1, QM2: Quy mô
ROA, ROE: Mức độ sinh lời DB: Địn bẩy tài chính NY: Tình trạng niêm yết QT: Hội đồng quản trị
NN: Sở hữu cổ đơng nước ngồi
Trong đó, biến KT đã bị loại khỏi phương trình do khơng có sự tương quan đến biến phụ thuộc I.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Nguyễn Mộng Ngọc ( 2008), đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ nhau. Điều này cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách rời ảnh hưởng của từng biến
lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi có hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao. Cách để kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến bằng việc xem hệ số VIF. Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau và mơ hình đo lường khơng chính xác.
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu bằng cơng cụ SPSS, người viết thu thập được kết quả như bảng 8 :
STT Các biến độc lập Hệ số VIF 1 QM1 9.516 2 QM2 10.884 3 ROA 2.424 4 ROE 3.439 5 DB 1.617 6 NY 1.854 7 QT 1.394 8 NN 1.855
Nguồn: Tác giả tổng hợp trên dữ liệu xử lý thông qua phần mềm SPSS
Bảng 8: Kết quả hiện tượng đa cộng tuyến
Nhìn vào bảng trên, hệ số VIF của biến độc lập QM1 và QM2 đều có giá trị >=10. Chứng tỏ hai biến độc lập này có hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến độc lập cịn lại có hệ số VIF < 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.Như vậy, người viết sẽ loại hai biến độc lập QM1 và QM2 khỏi phương trình hồi quy đa biến.
Phương trình hồi quy đa biến được viết lại như sau:
I = b0 + b1.ROA + b2.ROE + b3.DB + b4.NY + b5.QT + b6.NN + e Trong đó:
I: Mức độ cơng bố thơng tin tài chính b0 : Tham số tự do
e: Sai số ngẫu nhiên
ROA, ROE: Mức độ sinh lời DB: Địn bẩy tài chính NY: Tình trạng niêm yết QT: Hội đồng quản trị
NN: Sở hữu cổ đông nước ngoài
- Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến:
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .793a .628 .608 11.11408
a. Predictors: (Constant), NN, ROA, QT, DB, NY, ROE
Nguồn : Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS
Bảng 9: Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến
Theo nghiên cứu của Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được sử dụng để phản ánh chính xác mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến. Nhìn vào bảng 9, R là 0.793 > 0.5 . Như vậy, mơ hình này phù hợp trong việc đánh giá mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Đồng thời, giá trị R2 là 0.628, nghĩa là mơ hình hồi quy đa biến đã xây dựng phù hợp với dữ liệi 62.8%. Nói cách khác, 62.8% khoảng biến thiên mức độ cơng bố thơng tin tài chính được dự đốn phụ thuộc vào 6 biến độc lập.
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 22539.216 6 3756.536 30.412 .000 b Residual 13340.470 108 123.523 Total 35879.687 114 a. Dependent Variable: I
b. Predictors: (Constant), NN, ROA, QT, DB, NY, ROE
Nguồn : Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS
Bảng 10: Bảng phân tích ANOVA của mơ hình hồi quy đa biến
Nhìn vào bảng 10, giá trị Sig = .000 (< 0.05). Điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Hay nói cách khác là các biến độc lập: Mức độ sinh lời, Sở hữu cổ đơng nước ngồi, Hội đồng quản trị, Địn bẩy, Tình trạng niêm yết có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc là mức độ cơng bố thơng tin tài chính.
- Kiểm định ý nghĩa của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến
Để kiểm được ý nghĩa của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến, người viết sử dụng phần mềm SPSS. Phương trình hồi quy đa biến được kiểm định là :
I = b0 + b1.ROA + b2.ROE + b3.DB + b4.NY + b5.QT + b6.NN + e Kết quả thu được trình bày ở bảng 11 bên dưới:
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 81.521 4.675 17.439 .000 ROA -5.033 3.920 -.116 -1.284 .202 .421 2.375 ROE 2.580 .391 .654 6.597 .000 .351 2.851 DB .279 .278 .069 1.004 .318 .720 1.389 NY 11.228 3.086 .290 3.639 .000 .542 1.846 QT .362 .546 .044 .662 .510 .768 1.302 NN 9.619E-5 .008 .001 .012 .991 .661 1.513 a. Dependent Variable: I
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS
Bảng 11: Bảng kết quả hồi quy
Từ bảng trên, Sig của các biến độc lập sau có giá trị > 0.05 là ROA, DB, QT, NN. Điều này nghĩa là các biến độc lập ROA, DB, QT và NN khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy đa biến. Hay nói cách khác là mức độ cơng bố thơng tin tài chính khơng chịu ảnh hưởng của các nhân tố Mức độ sinh lời, Đòn bẩy, Hội đồng quản trị và Sở hữu cổ đơng nước ngồi.
Người viết sẽ loại bỏ 4 biến độc lập khơng có ý nghĩa thống kê trên ra khỏi phương trình hồi quy đa biến. Phương trình được viết lại như sau:
I = b0 + b1.ROE + b2.NY + e
Người viết tiến hành chạy lại bằng phần mềm SPSS. Kết quả hồi quy của các biết độc lập được thể hiện ở bảng 12 bên dưới Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant ) 85.342 1.631 52.336 .000 ROE 2.365 .242 .593 9.781 .000 .846 1.181 NY 13.479 2.377 .344 5.670 .000 .846 1.181 a. Dependent Variable: I
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS
Nhìn vào bảng trên, Sig của biến độc lập ROE và NY đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, các biến độc lập ROE và NY đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy đa biến. Nghĩa là nhân tố mức độ sinh lời và nhân tố niêm yết tác động đến mức độ cơng bố thơng tin tài chính.
Phương trình hồi quy đa biến được viết như sau: I = 85.342 + 2.365 ROE + 13.479 NY
Trong đó:
I: Mức độ cơng bố thơng tin tài chính b0 : Tham số tự do
e: Sai số ngẫu nhiên ROE: Mức độ sinh lời NY: Tình trạng niêm yết