CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2. Kết quả nghiên cứu
Thông qua phần mềm xử lý số liệu SPSS 20, các kỹ thuật phân tích được sử dụng để xử lý các dữ liệu được thống kê trên BCTC đã được kiểm tốn và cơng bố năm 2016 của các công ty niêm yết nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu phân tích sự ảnh hưởng của 5 nhân tố đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP trong thuyết minh BCTC của các công ty niêm yết trên HOSE.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 4.1: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Các hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) đều > 0. Như vậy tất cả 5 biến độc lập ( quy mô công ty, tỷ suất sinh lợi (ROA), đòn bẩy nợ, chủ thể kiểm toán và thời gian hoạt động) sử dụng trong mơ hình đều tác động cùng chiều ( ảnh hưởng tích cực) nếu biến phụ thuộc ( chất lượng thông tin trên báo cáo bộ phận). Xác định mức độ ảnh hưởng của: yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu theo như Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2005). Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc là:
Biến tỷ suất sinh lời có tác động mạnh nhất đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP với hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.372.
Biến hệ số nợ có tác động mạnh thứ 2 đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP với hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.366
Biến chủ thể kiểm toán có tác động mạnh thứ 3 đến chất lượng thông tin được trình bày trên BCBP với hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.310
Biến quy mơ cơng ty có tác động mạnh thứ 4 đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP với hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.218
Coefficientsa Mơ hình Hệ số hồi quy chƣa
chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4.622 2.033 -2.274 0.025 SIZE 80.098 25.670 0.218 3.120 0.002 ROA 0.101 0.019 0.372 5.425 0.000 LEV 0.027 0.006 0.366 4.876 0.000 AUDIT 1.105 0.258 0.310 4.276 0.000 AGE 0.101 0.041 0.181 2.441 0.016
Biến thời gian hoạt động có tác động mạnh thứ 5 đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP với hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.181.
Hệ số Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến quy mô công ty (0.002), chủ thể kiểm toán (0.000), tỷ suất sinh lời (0.000), đòn bẩy nợ (0.000), thời gian hoạt động (0.016) đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến chất lượng thông tin được trình bày trên BCBP, không biến nào bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Như vậy, mơ hình hồi quy với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa như sau:
T = 0.218 SIZE + 0.310 AUDIT + 0.181AGE + 0.372ROA + 0.366LEV
Chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP = 0.218 Quy mô công ty Chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP = 0.310 Chủ thể kiểm toán Chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP = 0.181 Thời gian hoạt động Chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP = 0.372 Tỷ suất sinh lời Chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP = 0.366 Địn bẩy nợ
Kiểm định giá trị độ phù hợp Model Summaryb Mơ hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Độ lệch tiêu chuẩn của ƣớc lƣợng Change Statistics R Square Change F Change df1 1 .747a .557 .534 1.21184 .557 24.188 5
Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị R bình phương điều chỉnh là 53.4% điều này có nghĩa là 5 biến độc lập: quy mơ cơng ty, tỷ suất sinh lợi (ROA), địn bẩy nợ, chủ thể kiểm toán và thời gian hoạt động đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là: chất lượng thơng tin trình bày trên BCBP của các cơng ty niêm yết trên HOSE. Còn lại 46.6% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên. Tuy nhiên khơng có sự giới hạn R bình phương hiệu chỉnh ở mức bao nhiêu thì mơ hình mới đạt u cầu, 2 chỉ số này nếu càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa
mơ hình càng yếu. Thường chúng ta chọn mức tương đối là 0.5 để làm giá trị phân ra 2 nhánh ý nghĩa mạnh và ý nghĩa yếu, từ 0.5 đến 1 thì mơ hình là tốt, bé hơn 0.5 là mơ hình chưa tốt. Đây là con số nhắm chừng chứ khơng có tài liệu chính thức nào quy định, nên nếu thực hiện phân tích hồi quy mà R bình phương hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.5 thì mơ hình vẫn có giá trị.
Kiểm định F Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5=0 ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 177.608 5 35.522 24.188 0.000b Số dư 140.980 96 1.469 Tổng 318.588 101
Do mẫu nghiên cứu chỉ chọn một số lượng giới hạn để tiến hành điều tra nghiên cứu, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Giá trị kiểm định F trong bảng ANOVA là để kiểm tra xem mơ hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay khơng. Trong mơ hình nghiên cứu này, kết quả trong Bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig của kiểm định F là 0.000<0.05. Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được mơ hình để áp dụng cho tổng thể. Điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận ở mức ý nghĩa là 95%.
- Phương sai của phần dư không đổi. Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ 4.1, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là không đổi.
Phần dƣ có phân phối chuẩn
Biểu đồ Histrogram cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn = 0,975 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Giả định tính độc lập của sai số
Model Summaryb
Mơ hình Change Statistics Durbin-Watson
df2 Sig. F Change
1 96a .000 2.083
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 2,083. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải nằm trong khoảng 1,6 đến 2,6 thì giả thuyết được chấp nhận khơng có giả định về tự tương quan
Giá trị Durbin – Watson của mô hình bằng 2,083 tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan. Như vậy mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
Giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Coefficientsa
Mơ hình Đo lường đa cộng tuyến VIF (Consta nt) SIZE 1.056 ROA 1.019 LEV 1.225 AUDIT 1.138 AGE 1.193
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện
tượng đa cộng tuyến theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Gía trị VIF của các biến < 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Kết luận: Theo như kết quả nghiên cứu thì 5 giả thiết đưa ra thì cả 5 giả thiết
đều được chấp nhận, khơng có giả thiết nào bị bác bỏ. 5 biến độc lập được đề xuất bao gồm : quy mơ cơng ty (SIZE), tỷ suất sinh lời (ROA), Địn bẩy nợ ( LEV), chủ thể kiểm toán (AUDIT), thời gian hoạt động (AGE) đều có tác động thuận chiều ( ảnh hưởng tích cực) đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP. Trong đó, biến tỷ suất sinh lời (ROA), hệ số nợ (LEV) và quy mơ cơng ty( SIZE) có tác động mạnh nhất đến chất lượng thơng tin được trình bày trên BCBP. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cịn cho thấy mơ hình hồi quy đa biến được sử dụng có ý nghĩa thống kê và áp dụng được cho tổng thể dữ liệu nghiên cứu.