CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
4.1.2. Kiểm tra các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát
đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: Giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân
tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự tốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả hình số 4.1 cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Điều này cho thấy phần dƣ và trị dự đốn đã đƣợc chuẩn hóa là độc lập với nhau, vì vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán của phần dƣ
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: Đại lƣợng thống kê
Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Hệ số Durbin-Watson (d) đƣợc sử dụng để kiểm tra xem có hiện tƣợng tự tƣơng quan hay khơng trong phần dƣ của một phép phân tích hồi quy, trong thực tế khi kiểm định Durbin-Watson, ngƣời ta thƣờng áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
+ Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tƣơng quan + Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan dƣơng + Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan âm
Theo kết quả phân tích ở bảng 4.2, ta có d = 1.832, vậy 1< 1.832 < 3, cho thấy mơ hình khơng xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Bảng 4.2: Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .965a .930 .881 1.70005 1.832
a. Predictors: (Constant), BIG4, OWNER, AGECEO, NONCONTROL, LISTED, WOMEN, CRORE, LOD, ROE, CGOV, SIZE2, SIZE1
b. Dependent Variable: QF
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: Kiểm tra đồ thị Histogram (Hình
4.2) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng khơng và độ lệch chuẩn Std. = 0.766 gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị Histogram
Hình 4.3 cho thấy mức độ các điểm thực tế phân tán xung quanh đƣờng thằng kỳ vọng, vì vậy tác giả kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ tần suất PP-Plot
4.1.3. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
4.1.3.1. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để phân tích mơ hình hồi quy đa biến, từ đó đƣa ra đƣợc hệ số tƣơng quan giữa các biến, hệ số chặn, hệ số hồi quy chuẩn, độ lệch phƣơng sai, phƣơng sai có hiệu chỉnh…
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta sử dụng hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh. Vì R2 sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 hiệu chỉnh < 0.3 cho thấy độ phù hợp của mơ hình là thấp. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao, tuy nhiên điều này cũng đƣợc chứng minh là khơng phải phƣơng trình nào càng nhiều biến sẽ phù hợp với mơ hình hơn.
Bảng 4.2: Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .965a
.930 .881 1.70005 1.832
a. Predictors: (Constant), BIG4, OWNER, AGECEO, NONCONTROL, LISTED, WOMEN, CRORE, LOD, ROE, CGOV, SIZE2, SIZE1
b. Dependent Variable: QF
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Từ bảng 4.2, Ta có hệ số xác định R2 = 0.93 và R2 hiệu chỉnh = 0.881, có nghĩa là các biến độc lập giải thích đƣợc 88,1% phƣơng sai của biến phụ thuộc, còn lại là sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngồi mơ hình. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn cho tổng thể không ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình. Để kiểm định điều này ta xét bảng kiểm định F (bảng 4.3).
Bảng 4.3: Bảng phân tích ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 656.067 12 54.672 18.917 .000b
Residual 49.133 17 2.890
Total 705.200 29
a. Dependent Variable: QF
b. Predictors: (Constant), BIG4, OWNER, AGECEO, NONCONTROL, LISTED, WOMEN, CRORE, LOD, ROE, CGOV, SIZE2, SIZE1
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Kiểm định F cho thấy F = 18.917 và Sig. = .000 <0.05. Nhƣ vậy có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết luận nghiên cứu. Hay nói cách khác, mơ hình đƣa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
Bảng 4.4: Bảng kết quả phân tích bảng trọng số hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .637 21.349 .030 .977 SIZE1 4.813 1.687 .481 2.853 .011 SIZE2 -.054 .141 -.052 -.385 .705 LOD -.011 .039 -.025 -.288 .776 CRORE .156 .045 .355 3.492 .003 CGOV -1.450 .918 -.132 -1.580 .132 AGECEO -.224 .790 -.023 -.284 .780 NONCONTROL -1.230 2.935 -.033 -.419 .680 WOMEN -2.249 3.673 -.048 -.612 .548 OWNER -.156 .097 -.120 -1.601 .128 ROE 32.907 10.128 .328 3.249 .005 LISTED 3.918 1.062 .370 3.688 .002 BIG4 -1.688 .999 -.139 -1.690 .109 a. Dependent Variable: QF
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Xét bảng 4.4, ta thấy có biến độc lập SIZE1, CFORE, ROE, LISTED tác động cùng chiều vào QF, do các biến này đều có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn 0. Ta cũng thấy các trọng số của biến độc lập SIZE1, CFORE, ROE, LISTED đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Nếu so sánh tác động của các biến này lên biến QF thì SIZE1 có tác động mạnh nhất (hệ số chuẩn hóa Beta bằng 0.481). Các biến còn lại SIZE2, OLD, CGOV, AGECEO, NONCONTROL, WOMEN, OWNER, BIG4 có Sig. >0.05, khơng có ý nghĩa thống kê.
Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson (r)
Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson là để kiểm tra mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, khoảng giá trị của hệ số r chạy trong đoạn giá trị [-1 đến 1], nếu r bằng 0, hai biến khơng có mối quan hệ tuyến tính, nếu /r/ > 0.10 thì hai biến tƣơng quan với nhau. Hệ số tƣơng quan càng lớn thì mức độ tƣơng quan càng cao.
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tƣơng quan
Correlations
QF SIZE1 CRORE ROE LISTED
QF Pearson Correlation 1 .853** .559** .573** .729**
Sig. (2-tailed) .000 .001 .001 .000
N 30 30 30 30 30
SIZE1 Pearson Correlation .853** 1 .404* .546** .641**
Sig. (2-tailed) .000 .027 .002 .000
N 30 30 30 30 30
CRORE Pearson Correlation .559** .404* 1 -.043 .235
Sig. (2-tailed) .001 .027 .823 .211
N 30 30 30 30 30
ROE Pearson Correlation .573** .546** -.043 1 .306
Sig. (2-tailed) .001 .002 .823 .100
N 30 30 30 30 30
LISTED Pearson Correlation .729** .641** .235 .306 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .211 .100
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Kết quả ở bảng ma trận hệ số tƣơng quan 4.4 cho thấy nhân tố có mối tƣơng quan với QF gồm có SIZE1, CFORE, ROE, LISTED với hệ số tƣơng quan r đều lớn hơn 0.1, lần lƣợt là 0.853; 0.559; 0.573; 0.729; đồng thời Sig. của các nhân tố này đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05. Nhƣ vậy có thể kết luận có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (SIZE1, CFORE, ROE, LISTED).
4.1.3.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau:
Ta sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Khi VIF <10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan tuyến tính với nhau. Tuy nhiên trong thực tế VIF > 2, chúng ta cần thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Bảng 4.6: Bảng kết quả phân tích bảng trọng số hồi quy
Nguồn: Phân tích SPSS 22.0 của tác giả
Theo bảng trọng số hồi quy 4.6, VIF của 3 biến độc lập CFORE, ROE, LIST đều nhỏ hơn 2, do đó các biến này khơng vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến. VIF của biến SIZE1 lớn hơn 2, vì vậy cần thận trọng khi diễn giải các trọng số hồi quy.
4.2. Kết quả nghiên cứu các nhân tố tác động đến chất lƣợng thơng tin báo cáo tài chính tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam cáo tài chính tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 19.366 14.130 1.371 .183 SIZE1 3.140 1.047 .314 2.999 .006 .359 2.787 CRORE .160 .032 .363 4.977 .000 .735 1.360 ROE 31.227 8.012 .311 3.898 .001 .615 1.626 LISTED 3.672 .867 .347 4.235 .000 .584 1.713 a. Dependent Variable: QF
Với dữ liệu thu thập đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.6 thì phƣơng trình hồi quy bội thể hiện những nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng thơng tin kế tốn trình bày trên báo cáo tài chính tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam là:
QF = 19.366 + 3.140*SIZE1 + 0.16*CFORE + 31.227*ROE + 3.672*LISTED +
Trong đó:
QF: Biến phụ thuộc: Chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam
Các biến độc lập: Quy mô ngân hàng (SIZE1), Tỷ lệ sở hữu nƣớc ngoài (CFORE), Lợi nhuận (ROE), Tình trạng niêm yết (LISTED)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy bốn (4) biến ảnh hƣởng đến chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thƣơng mại có hệ số β đều dƣơng nên cả bốn nhân tố trong mô hình hồi quy đều ảnh hƣởng cùng chiều đến chất lƣợng thơng tin trình bày trên báo cáo tài chính. Các biến cịn lại khơng có ảnh hƣởng.
Xét bảng 4.4, ta thấy các biến này đều có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn 0. Nếu so sánh tác động của các biến này lên biến QF thì SIZE1 có tác động mạnh nhất (hệ số chuẩn hóa Beta bằng 0.481).
Ta chấp nhận các giải thuyết:
H1: Quy mơ ngân hàng càng lớn thì chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính càng cao.
H4: Tỷ lệ sở hữu vốn của nƣớc ngồi có mối quan hệ cùng chiều với chất lƣợng thơng tin kế tốn.
H10: Các ngân hàng có tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) cao sẽ công bố thông tin chất lƣợng hơn.
H11: Các ngân hàng có niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn thì chất lƣợng thơng tin kế tốn cao hơn ở những ngân hàng không niêm yết.
H2: Quy mơ của ban điều hành càng lớn thì chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính càng cao.
H3: Có sự tác động tích cực giữa tuổi của ngân hàng và chất lƣợng thông tin kế tốn trình bày trên báo cáo tài chính.
H5: Các ngân hàng có vốn Nhà nƣớc càng lớn thì chất lƣợng thơng tin càng giảm. H6: Tuổi của CEO có tác động ngƣợc chiều với chất lƣợng thông tin kế tốn trên báo cáo tài chính.
H7: Tỷ lệ thành viên không điều hành của Hội đồng quản trị càng lớn thì chất lƣợng thơng tin kế tốn trên Báo cáo tài chính càng cao.
H8: Tỷ lệ nữ giới trong Ban điều hành càng cao thì chất lƣợng thông tin kế tốn trên Báo cáo tài chính càng cao.
H9: Tỷ lệ sở hữu vốn của Ban giám đốc có mối quan hệ ngƣợc chiều với chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính.
H12: Các ngân hàng đƣợc Big4 kiểm tốn thì chất lƣợng thơng tin kế tốn cao hơn những ngân hàng khác.
4.3. Bàn luận
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính, phân tích ảnh hƣởng của 12 nhân tố độc lập đến chất lƣợng thông tin kế tốn trên báo cáo tài chính. Mẫu đƣợc lựa chọn là 35 ngân hàng thƣơng mại ở Việt Nam. Sau khi phân tích ta thấy:
Biến thứ nhất có ảnh hƣởng đến chất lƣợng thơng tin kế tốn là biến Quy mơ ngân hàng, kết quả cho rằng Quy mô ngân hàng càng lớn thì chất lƣợng thơng
tin kế tốn trên báo cáo tài chính càng cao, kết quả này trùng với kết quả của Owusu – Ansah (1988), Meek et al (1995), Apostolou (2000) và Jouini Fathi (2013). Các ngân hàng có quy mơ lớn thƣờng cần lƣợng vốn lớn, muốn có lƣợng vốn lớn thì họ cần phải minh bạch các thơng tin tài chính và cung cấp thông tin nhiều hơn để tạo niềm tin cho các nhà đầu tƣ, giúp nhà đầu tƣ an tâm khi đầu tƣ vốn. Hơn nữa, các ngân hàng có quy mơ lớn thƣờng có mạng lƣới kinh doanh rộng, khối lƣợng sản phẩm và dịch vụ lớn, cấu trúc kinh doanh phức tạp. Do vậy các cấp quản lý cũng
nhƣ bộ phận kế tốn cần một hệ thống thơng tin đầy đủ và chi tiết hơn. Ngoài ra các ngân hàng lớn có nhiều nguồn lực tài chính để xây dựng bộ máy nhân sự kế tốn và đầu tƣ cho hệ thống phầm mềm quản lý tốt hơn các ngân hàng nhỏ. Thêm vào đó, theo lý thuyết chi phí đại diện, cơng ty có quy mơ lớn thƣờng có chi phí ủy nhiệm cao do việc tách biệt giữa quyền sở hữu và quyền quản lý. Do vậy để giảm thiểu chi phí này, các cơng ty có quy mơ lớn thƣờng lựa chọn việc công bố nhiều thông tin hơn, điều này làm tăng chất lƣợng thông tin trên báo cáo tài chính. Hiện nay các ngân hàng có quy mơ nhỏ, việc xử lý thơng tin kế tốn đa phần tập trung vào việc xử lý thông tin phục vụ hoạt động riêng lẻ từng bộ phận, dữ liệu chƣa đƣợc cập nhật kịp thời, do hạn chế về cơ sở hạ tầng, phần mềm quản lý chung đầu tƣ ban đầu rất tốn kém cả về chi phí và nhân lực, hơn nữa các ngân hàng nhỏ lo sợ đối thủ cạnh tranh nắm bắt thông tin quan trọng nên thƣờng che giấu bớt thông tin điều này làm giảm chất lƣợng thơng tin báo cáo tài chính. Chính vì vậy chất lƣợng thơng tin kế tốn của các ngân hàng nhỏ cũng vì thế mà khơng cao.
Biến Quy mơ ngân hàng cũng có tác động mạnh nhất đến chất lƣợng thông
tin báo cáo tài chính. Ngun nhân có thể là do đặc thù của ngành ngân hàng là kinh doanh tiền tệ, tổng tài sản lớn khiến uy tín doanh nghiệp tăng, khách hàng nhiều, lƣợng thông tin cần cung cấp cho nhà đầu tƣ, cho khách hàng và các đối tƣợng khác cũng phải tăng lên cả về số lƣợng và chất lƣợng.
Biến thứ hai có ảnh hƣởng đến chất lƣợng thơng tin kế tốn là biến Tỷ lệ sở hữu vốn của nƣớc ngồi, theo đó các ngân hàng có tỷ lệ vốn nƣớc ngồi càng lớn
thì chất lƣợng thơng tin kế tốn càng cao. Kết quả này trùng với kết quả nghiên cứu của Singhvi (1968), Khale aljfri (2014) và Sartawi et al. (2014). Điều này đƣợc giải thích là khoảng cách địa lý làm tách biệt quyền quản lý và quyền sở hữu, do đó các nhà đầu tƣ nƣớc ngồi cần nhiều thơng tin đƣợc cơng bố hơn để tăng cƣờng giám sát, điều này làm tăng chất lƣợng thơng tin kế tốn đƣợc công bố. Hơn nữa, các ngân hàng có nhà đầu tƣ nƣớc ngoài thƣờng nhận đƣợc nhân sự từ nƣớc ngoài đến trực tiếp tham gia điều hành và quản lý, vì vậy để phục vụ cho việc thống nhất hoạt động và báo cáo ra nƣớc ngồi thì thông tin công bố cần đầy đủ và đƣợc chuẩn hóa với các tiêu chuẩn kế tốn quốc tế. Với nền kinh tế Việt Nam hiện nay là nền kinh