CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIấN CỨU
3.1. Lựa chọn cỏc biến đưa vào mụ hỡnh và giả thuyết nghiờn cứu
3.2.3. Phương phỏp phõn tớch dữ liệu
Đó cú nhiều phương phỏp phõn tớch khỏc nhau được sử dụng trong nghiờn cứu về cỏc nhõn tố ảnh hưởng đến ý kiến của kiểm toỏn viờn về BCTC, như phương phỏp phõn tớch biệt số (Mutchler, 1985, 1986; Yasar et al., 2015), phương phỏp phõn tớch hồi quy (Keasey et al., 1988; Caramis và Spathis, 2006), phương phỏp phõn tớch xỏc suất (Dopuch et al, 1987)... Trong những năm gần đõy, cựng với sự phỏt triển của cỏc kỹ thuật thống kờ hiện đại, cỏc nghiờn cứu trờn thế giới cũng đi theo hướng ỏp dụng cỏc kỹ thuật này. Cú thể kể đến cỏc phương phỏp như phõn loại hỗ trợ quyết định đa tiờu chớ UTADIS và MHDIS, hệ số k lỏng giềng gần nhất,... Nhiều nghiờn cứu kết hợp giữa phương phỏp thống kờ hiện đại và phương phỏp truyền thống rồi so sỏnh kết quả dự đoỏn của mụ hỡnh theo từng phương phỏp (Spathis et al, 2003; Pariouras et al., 2006; Gaganis et al, 2007).
Mặc dự cỏc phương phỏp thống kờ hiện đại được chứng minh là cú khả năng dự đoỏn chớnh xỏc cao hơn, tuy nhiờn cỏc kỹ thuật này đũi hỏi nhiều thời gian, cụng sức và khỏ phức tạp để thực hiện. Do giới hạn về thời gian nờn trong nghiờn cứu này tỏc giả vẫn sử dụng phương phỏp phõn tớch truyền thống. Đối với phương phỏp
phõn tớch biệt số, phương phỏp này đũi hỏi phải thỏa món nhiều điều kiện khắt khe:
cỏc biến độc lập phải cú phõn phối chuẩn, tương quan giữa cỏc biến độc lập thấp hoặc khụng tương quan, và cỏc nhúm trong tổng thể cú ma trận hiệp phương sai giống nhau. Ngay giả định đầu tiờn, trong cỏc nghiờn cứu của Deakin (1976) và So (1987) đó chứng minh hầu hết cỏc tỷ số tài chớnh khụng cú phõn phối chuẩn. Do đú, đõy sẽ là một hạn chế rất lớn nếu sử dụng phương phỏp phõn tớch biệt số trong xem xột mối quan hệ giữa cỏc nhõn tố ảnh hưởng (gồm biến tài chớnh kết hợp với cỏc biến phi tài chớnh) và ý kiến kiểm toỏn về BCTC. Đối với phương phỏp hồi quy logistic, đõy là một phương phỏp được sử dụng khỏ phổ biến, trong so sỏnh với cỏc
phương phỏp thống kờ hiện đại và cỏc phương phỏp thống kờ truyền thống khỏc, hồi quy logistic cũng được đỏnh giỏ là cú khả năng dự đoỏn chớnh xỏc khỏ cao (Yasar et al., 2015). Vỡ những lý do trờn, nghiờn cứu này sử dụng phương phỏp hồi quy nhị phõn logistic để phõn tớch mụ hỡnh nghiờn cứu.
Với mục đớch chọn ra những biến độc lập thật sự cú ý nghĩa để đưa vào mụ hỡnh hồi quy, trước khi thực hiện phõn tớch hồi quy nhị phõn logistic, ta thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa cỏc biến độc lập và biến phụ thuộc
a) Phương pháp kiểm định mối quan hệ giữa các biờ́n độc lập và biờ́n phụ thuộc trong mụ hỡnh
Cỏc biến độc lập được sử dụng trong nghiờn cứu này được phõn thành hai nhúm là nhúm biến tài chớnh (gồm cỏc tỷ số tài chớnh) và nhúm biến phi tài chớnh. Theo Deakin (1976) và So (1987), cỏc tỷ số tài chớnh được xem là khụng cú phõn phối chuẩn, do đú nghiờn cứu này khụng ỏp dụng được cỏc kiểm định tham số cho cỏc biến tài chớnh, mặc dự cỏc kiểm định tham số cú độ tin cậy cao hơn. Do vậy, tỏc giả lựa chọn phương phỏp kiểm định phi tham số Kruskal Wallis ỏp dụng cho cỏc biến tài chớnh. Đối với cỏc biến phi tài chớnh, nghiờn cứu sử dụng kiểm định Chi-Square.
Phương phỏp kiểm định phi tham số Kruskal Wallis:
Kiểm định Kruskal Wallis được sử dụng như một phương phỏp thay thế cho kiểm định tham số phõn tớch phương sai một chiều ANOVA. Kiểm định Kruskal Wallis xem xột sự khỏc biệt về giỏ trị trung bỡnh cỏc biến tài chớnh của hai nhúm ý kiến kiểm toỏn. Theo phương phỏp này, tất cả cỏc quan sỏt của hai nhúm ý kiến kiểm toỏn được gộp lại với nhau để xếp hạng từ giỏ trị nhỏ nhất đến giỏ trị lớn nhất theo từng biến tài chớnh. Sau đú hạng của cỏc quan sỏt trong từng nhúm được cộng lại và đại lượng thống kờ Kruskal Wallis H được tớnh từ tổng cỏc hạng này. Đại lượng H này xấp xỉ một phõn phối Chi-Square với giả thuyết Ho: khụng cú sự khỏc biệt về cỏc biến tài chớnh của hai nhúm ý kiến kiểm toỏn.
Phương phỏp kiểm định Chi-Square
Kiểm định Chi-square là phương phỏp phổ biến được sử dụng khi kiểm định mối quan hệ giữa cỏc biến định danh – định danh hoặc định danh – thứ tự. Bờn cạnh đú, cũn cú một số phương phỏp khỏc được sử dụng như kiểm định bằng đại lượng Lambda hay phương phỏp hệ số liờn hợp (coeficient of contingency). Căn cứ vào đặc điểm cỏc biến phi tài chớnh của mụ hỡnh, phự hợp với những yờu cầu của phương phỏp kiểm định Chi-Square nờn nghiờn cứu này sẽ chọn phương phỏp kiểm định Chi-Square để thực hiện. Tuy nhiờn, kiểm định Chi-square khụng đo lường được mức độ chặt chẽ của mối quan hệ giữa cỏc biến độc lập và biến phụ thuộc nờn nghiờn cứu này cũn dựa vào hệ số Phi và Cramer’s V. Đõy là hai hệ số được dựng để đo lường mối liờn hệ giữa cỏc biến định danh. Cỏc hệ số này nhận giỏ trị trong khoảng (0,1). Giỏ trị càng gần 0, mối liờn hệ càng lỏng lẻo; nếu giỏ trị càng gần 1, mối liờn hệ càng chặt chẽ.
Như vậy, ta cú thể thấy vỡ kiểm định phi tham số khụng đũi hỏi cỏc giả định nghiờm ngặt như kiểm định tham số nờn kết quả cũng khụng đỏng tin cậy bằng. Bờn cạnh đú, kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc chỉ cho chỳng ta biết được mức độ tương quan giữa cỏc nhúm cú sự khỏc biệt hay khụng, mà khụng thể cho chỳng ta biết mối quan hệ nhõn quả giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, cũng như giữa cỏc biến độc lập với nhau. Do đú, cần phải thực hiện
thờm phõn tớch hồi quy nhị phõn logistic nhằm lựa chọn ra những biến độc lập thực sự cú ý nghĩa cho mụ hỡnh dự đoỏn ý kiến của kiểm toỏn viờn về BCTC.
b) Phương pháp hồi quy nhị phõn logistic
Từ những năm 1980, mụ hỡnh hồi quy logistic đó được xem là một phương phỏp tốt và được sử dụng khỏ phổ biến. Ưu điểm của phương phỏp này là khụng đưa ra cỏc giả định về phõn phối chuẩn và cũng khụng yờu cầu về sự giống nhau của ma trận hiệp phương sai giữa cỏc nhúm đối tượng. Đồng thời, phương phỏp này cũn cú thể cho biết xỏc suất nhận được ý kiến kiểm toỏn chấp nhận toàn phần hoặc ý kiến kiểm toỏn khụng chấp nhận toàn phần là bao nhiờu.
Tuy nhiờn, phương phỏp hồi quy logistic cũng tồn tại một số hạn chế như: mụ hỡnh rất nhạy cảm với cỏc giỏ trị ngoại lai (outliers) và vấn đề tương quan cao giữa cỏc biến. Do đú, khi thực hiện phõn tớch hồi quy nhị phõn logistic cần chỳ ý đến cỏc vấn đề sau:
Thứ nhất, hồi quy nhị phõn logistic đũi hỏi ta phải đỏnh giỏ độ phự hợp tổng quỏt của mụ hỡnh dựa trờn chỉ tiờu -2LL (-2 Log Likelihood), được phần mềm SPSS
tự tớnh toỏn dựa trờn dữ liệu đầu vào. Chỉ tiờu này cú ý nghĩa giống như SSE (Sum of Square of Error) nghĩa là cú giỏ trị càng nhỏ thỡ mụ hỡnh càng phự hợp. Giỏ trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khụng cú sai số) khi đú mụ hỡnh cú một độ phự hợp hoàn hảo. Điều này ngược lại với chỉ số R2
trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh, khi R2 càng cao thỡ mụ hỡnh càng phự hợp.
Thứ hai, hồi quy Logistic sử dụng đại lượng Wald Chi Square để kiểm định ý nghĩa thống kờ của hệ số hồi quy tổng thể. Wald Chi Square được tớnh bằng cỏch
lấy ước lượng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mụ hỡnh (hệ số hồi quy mẫu) chia cho sai số chuẩn của ước lượng hệ số hồi quy này, sau đú lấy bỡnh phương như sau: Wald Chi Square =
2 s.e. = 2 B s.e. B
Thứ ba, đối với hồi quy nhị phõn logistic thỡ tổ hợp liờn hệ tuyến tớnh của toàn
thực sự cú ý nghĩa trong việc giải thớch cho biến phụ thuộc hay khụng. Với hồi quy tuyến tớnh bội ta dựng thống kờ F để kiểm định giả thuyết H0: β1 = β2 = ... = βn = 0. Tuy nhiờn, trong hồi quy logistic ta sử dụng kiểm định Chi Square. Với mức ý nghĩa Sig. < 0,05 ta bỏc bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tức là cỏc hệ số hồi quy khỏc nhau và cú ý nghĩa thống kờ.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 trỡnh bày về khung nghiờn cứu của luận văn, quy trỡnh nghiờn cứu, phương phỏp chọn mẫu và thu thập dữ liệu, phương phỏp phõn tớch dữ liệu. Từ mẫu gồm 248 cụng ty niờm yết trờn sàn giao dịch chứng khoỏn TP.HCM trong thời gian 3 năm từ năm 2014 – 2016, nghiờn cứu thu thập được 744 quan sỏt là cỏc ý kiến kiểm toỏn, bao gồm 56 ý kiến khụng chấp nhận toàn phần và 688 ý kiến chấp nhận toàn phần. Dựa trờn cơ sở cỏc nghiờn cứu trước đú, tỏc giả đó lựa chọn ra 11 biến là cỏc tỷ số tài chớnh và 3 biến phi tài chớnh làm biến độc lập để đưa vào mụ hỡnh phõn tớch ảnh hưởng của chỳng đến việc hỡnh thành loại ý kiến kiểm toỏn. Phương phỏp phõn tớch được sử dụng trong nghiờn cứu là phõn tớch hồi quy nhị phõn logistic. Đồng thời tỏc giả sử dụng phương phỏp kiểm định phi tham số Kruskal Wallis và kiểm định Chi-Square nhằm chọn ra cỏc biến thực sự cú ý nghĩa để đưa vào mụ hỡnh hồi quy.