Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
DA 369 0.0555451 0.0576151 0.0400319 0.7018868 ABNAFEE 369 -0.0012097 1.000846 -1.376374 1.503768 LNTA 369 27.32072 1.481542 23.80205 31.52235 BIG4 369 0.2601626 0.4393189 0 1 CHGSALE 369 0.0071795 1.906846 -34.81075 6.600456 LEVE 369 0.7712126 4.532718 0.0458997 87.39024 LOSS 369 0.1761518 0.3814665 0 1 CFO 369 0.1230156 0.8976698 -1.609656 16.52768 AUDCHG 369 0.4444444 0.4975787 0 1 LAGACCR 369 -0.0128707 0.1886012 -1.842409 1.746762
(Nguồn: tác giả tự phân tích)
Biến ABNAFEE có giá trị nhỏ nhất là -1.376374, giá trị lớn nhất là 1.503768 cho thấy về mặt phí kiểm tốn bất thường có hai chiều: phí kiểm tốn bất thường
mang dấu âm hàm ý có khoản chiết khấu phí kiểm tốn, phí kiểm tốn bất thường
mang dấu dương tức là phí kiểm tốn thu cao hơn mức ước tính. Biến động giá phí kiểm tốn khá cao thơng qua độ lệch chuẩn là 1.000846 và trung bình là -0.0012097 thể hiện biến động giữa phí kiểm tốn thực và phí kiểm tốn ước tính có thể lên đến 2.7 lần, và trung bình thì xu thế giảm phí kiểm tốn để cạnh tranh vẫn cao hơn.
Biến LNTA thể hiện quy mô công ty khá đa dạng từ e23.80205 đến e31.52235
cho thấy mẫu nghiên cứu được lựa chọn để đại diện cho nhiều loại hình doanh nghiệp. Trong đó, quy mơ trung bình của tổng tài sản một công ty vào khoản 733,226,136,911 đồng. Điều này giúp việc xem xét mối quan hệ giữa phí kiểm tốn và chất lượng kiểm tốn được đa dạng hơn.
Biến BIG4 thể hiện việc lựa chọn nhóm cơng ty kiểm tốn có thuộc nhóm bốn cơng ty kiểm tốn lớn hay khơng. Với giá trị trung bình là 0.2601626 cho thấy
tỷ lệ cơng ty kiểm tốn thuộc nhóm bốn cơng ty kiểm tốn hàng đầu được chọn
trong mẫu chỉ chiếm khoản 26%. Do việc lựa chọn cơng ty kiểm tốn hàng đầu cũng ảnh hưởng đến phí kiểm toán, nên biến BIG4 sẽ giúp nghiên cứu thể hiện sự khác biệt giữa phí kiểm tốn của các nhóm cơng ty kiểm tốn này.
Kết quả thống kê mô tả biến CHGSALE cho thấy biến động doanh thu giữa
các năm của các công ty so với tổng tài sản năm trước nhìn chung cũng khơng cao lắm (giá trị trung bình là 0.0071795), tuy nhiên vẫn có một số trường hợp thay đổi khá lớn như bị giảm 34.81075 lần hay tăng 6.600456 lần. Sự thay đổi trong doanh thu có thể dẫn đến khả năng điều chỉnh lợi nhuận của nhà quản lý, từ đó làm thay đổi chất lượng kiểm tốn. Vì vậy biến động doanh thu trung bình ít sẽ giúp mơ hình nghiên cứu ổn định hơn. Biến động khoản dồn tích năm nay sẽ ảnh hưởng đến khoản dồn tích có thể điều chỉnh, từ đó làm giảm chất lượng kiểm toán.
Đối với hệ số nợ được đo lường qua biến LEVE, các công ty sử dụng công cụ nợ rất khác nhau, có cơng ty hầu như khơng sử dụng công cụ nợ (giá trị nhỏ nhất là 0.0458997), cũng có cơng ty gia tăng hệ số nợ khá cao (giá trị lớn nhất là 87.39024). Tuy nhiên đó là trường hợp cá biệt, cịn nhìn chung các cơng ty đảm bảo mức nợ của mình ở khoản 77.12% so với tổng tài sản. Việc sử dụng hệ số nợ cao tạo áp lực tăng lợi nhuận cho nhà quản lý nhằm bù đắp cho chi phí đối với các khoản nợ.
Các cơng ty có báo cáo lỗ ít nhất một trong ba năm từ 2012 đến 2014 thông qua biến LOSS chỉ chiếm tỷ lệ trung bình 17.62%. Như vậy, các cơng ty trong mẫu
nghiên cứu có khuynh hướng báo cáo lợi nhuận dương, đây là dấu hiệu để xem xét dấu hiệu của biến DA.
Tỷ lệ giữa dòng tiền từ hoạt động kinh doanh so với tổng tài sản năm trước cũng biến động mạnh với độ lệch chuẩn của biến CFO là 0.8976698, tức là tỷ lệ này có thể biến động gần 90% so với tổng tài sản năm trước, tuy nhiên giá trị trung bình vào khoản 12.3%. Dịng tiền từ hoạt động kinh doanh càng tăng thể hiện mức độ tăng trưởng càng nóng trong hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, dẫn đến rủi ro kinh doanh của doanh nghiệp cũng tăng cao, và vì vậy, có thể dẫn đến sụt giảm chất lượng kiểm tốn.
Biến thay đổi cơng ty kiểm tốn AUDCHG cho thấy có 44.44% cơng ty có
thay đổi kiểm tốn viên trong giai đoạn 2012 – 2014. Sự thay đổi công ty kiểm tốn có thể chịu ảnh hưởng của phí kiểm tốn, cho nên nghiên cứu quan tâm đến nhân tố này đối với biến động của phí kiểm tốn bất thường và khoản dồn tích có thể điều chỉnh.
Tỷ lệ giữa khoản dồn tích năm nay với tổng tài sản năm trước cho thấy mức độ tăng của khoản dồn tích năm nay. Theo kết quả bảng 4.2, tỷ lệ các khoản dồn tích có sự khác biệt rõ rệt thông qua giá trị lớn nhất là 1.746762 lần và nhỏ nhất là - 1.842409 lần.
4.2.2 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
4.2.2.1 Mơ hình ước lượng khoản dồn tích có thể điều chỉnh
Trước khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả phân tích tương quan được trình bày trong bảng 4.5 chi tiết được trình bày trong phụ lục 2.01.
Như vậy, từ kết quả ở bảng 4.5 ta thấy mối liên kết giữa các biến độc lập không quá cao (>0.9) cho nên khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan là không cao. Tác giả tiến hành thực hiện mơ hình hồi quy bình thường. Kết quả hồi quy được trình bày trong phụ lục số 2.02. Hệ số R2
biết hệ số R2 có ý nghĩa thống kê, thể hiện sự phù hợp của mơ hình với mẫu nghiên cứu. Tiếp đó, tác giả thực hiện kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg để xem xét hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả kiểm định được trình bày trong phụ lục
2.03. Ta thấy P_value trong kết quả kiểm định là 0.000 tức là có cơ sở bác bỏ H0, nói cách khác mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.5: tương quan giữa các biến trong mô hình (1)
𝑇𝐴𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1 1 𝐴𝑖𝑡−1 ∆𝑅𝐸𝑉 − ∆𝑅𝐸𝐶 𝐴𝑖𝑡−1 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1 𝑇𝐴𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1 1.00000 1 𝐴𝑖𝑡−1 -0.31860 0.00000 1.00000 ∆𝑅𝐸𝑉 − ∆𝑅𝐸𝐶 𝐴𝑖𝑡−1 0.88300 0.00000 -0.27400 0.00000 1.00000 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1 -0.59480 0.00000 0.47390 0.00000 -0.58450 0.00000 1.00000
(nguồn: tác giả tự thực hiện)
Tác giả chuyển sang thực hiện phương pháp hồi quy tổng quát với hai cách
tiếp cận: các ảnh hưởng cố định (FEM) và các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Kết
quả hồi quy theo hai phương pháp này được trình bày ở phụ lục số 2.04 và số 2.05.
Kết quả hồi quy của mơ hình FEM cho thấy R2
= 0.396 với P-value =0.0000 cho biết hệ số R2 có ý nghĩa thống kê, thể hiện sự phù hợp của mơ hình với mẫu nghiên cứu. Tương tự kết quả hồi quy của mơ hình REM cho thấy R2 = 0.7911 với P-value =0.0000 cho biết hệ số R2 có ý nghĩa thống kê, thể hiện sự phù hợp của mơ hình với mẫu nghiên cứu. Do hai mơ hình đều phù hợp với mẫu nghiên cứu nên tác giả sử dụng kiểm định Hausman để xem xét hệ số tương quan giữa hay mơ hình có khác biệt một cách hệ thống hay không. Kết quả kiểm định được trình bày ở phụ lục
2.06 cho thấy P-value = 0.000 <0.05 cho thấy có cơ sở bác bỏ H0, tức là hệ số tương quan giữa hai mơ hình là khác nhau.
Để kiểm tra mơ hình FEM có phù hợp khơng, tác giả xem xét phương sai mơ hình xem có thay đổi hay khơng bằng cách sử dụng kiểm định Wald hiệu chỉnh. Kết quả kiểm định được trình bày trong phụ lục 2.07. Ta thấy p-value của kiểm định =0.000<0.05 nên có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là phương sai có thay đổi. Do đó, tác giả quyết định lựa chọn mơn hình REM để ước lượng khoản dồn tích có thể điều chỉnh được. Do mơ hình REM đã loại bỏ được hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả tiến hành kiểm định tính đa cộng tuyến và tự tương quan để kết luận về sự phù hợp của mơ hình.
Để kiểm tra tính tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge. Kết quả kiểm được được cho trong phụ lục số 2.08. Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.1223 cho thấy chưa có cơ sở để bác bỏ H0, tức là khơng có tính tự tương quan của mơ hình. Cuối cùng, với mục đích kiểm tra tính đa cộng tuyến, tác giả sử dụng thừa số tăng phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) để nhận diện. Kết quả kiểm tra được trình bày ở phụ lục số 2.09. Các thừa số VIF đều thấp hơn 10 chứng tỏ khơng có tính tự tương quan.
Cuối cùng, tác giả kiểm tra phương sai thay đổi bằng kiểm định hệ số nhân Breusch and Pagan Lagrangian. Kết quả kiểm định có p-value = 1 >0.05 nên ta khơng có cơ sở bác bỏ H0, tức là phương sai không thay đổi, chi tiết ở phụ lục 2.10.
Như vậy, ta có thể sử dụng phương pháp ước lượng này để ước lượng khoản dồn tích có thể điều chỉnh. Từ kết quả hồi quy theo phương pháp bình quân tối thiểu tổng quát với mơ hình các nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (chi tiết ở phụ lục số
2.04), ta thấy:
+ Hệ số chặn constant có P-value = 0.288 >0.05, như vậy hệ số chặn khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Ta loại hệ số chặn ra khỏi phương trình hồi quy.
+ Hệ số hồi quy α1 của biến 𝐴𝑡−11 có P-value = 0.063 < 0.07, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 7%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 7% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy α1 = -12,674.91. Tức là khoản dồn tích khơng điều chỉnh thấp hơn tổng dồn tích 12,674.91 (triệu đồng).
+ Hệ số hồi quy β1 của biến ∆𝑅𝐸𝑉−∆𝑅𝐸𝐶𝐴
𝑡−1 có P-value = 0.000 < 0.01, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 1% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy β1 = 1.217437, tức là biến động doanh thu bằng tiền tăng 1 lần so với tổng tài sản năm trước thì tổng khoản dồn tích tăng 1.217437 lần so với tổng tài sản năm trước.
+ Hệ số hồi quy β2 của biến 𝐴𝑃𝑃𝐸
𝑡−1 có P-value = 0.003 < 0.01, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 1% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy β2 = -0.057855, tức là biến động tài sản cố định tăng 1 lần so với tổng tài sản năm trước thì tổng khoản dồn tích giảm -0.057855 lần so với tổng tài sản năm trước.
Kết luận, ta thu được phương trình để tính khoản dồn tích có thể điều chỉnh như sau: 𝐷𝐴𝑖𝑝 𝐴𝑖𝑝−1 = 𝑇𝐴𝑖𝑝 𝐴𝑖𝑝−1− �12,674.91𝑥 1 𝐴𝑖𝑝−1+ 1.217437𝑥 ∆𝑅𝐸𝑉 − ∆𝑅𝐸𝐶 𝐴𝑖𝑝−1 −0.057855𝑥 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑝−1�
4.2.2.2 Mơ hình ước lượng phí kiểm tốn
Trước khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả phân tích tương quan được trình bày trong bảng 4.6 chi tiết được trình bày trong phụ lục 3.01.
Như vậy, từ kết quả ở bảng 4.6 ta thấy mối liên kết giữa các biến độc lập không quá cao (>0.9) cho nên khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan là khơng cao. Trong đó, biến FOREIGN và biến OPINION có Sig. >0.1 tức là có khả năng
các biến độc lập này khơng có tương quan với biến phụ thuộc LNFEE. Tác giả tiến hành thực hiện mơ hình hồi quy bình thường.
Bảng 4.6: tương quan giữa các biến trong mơ hình (3)
LNFEE LNASSET SQSUBS FOREIGN INVREC OPINION AUDITOR
LNFEE 1.0000 LNASSET 0.7866 0.0000 1.0000 SQSUBS 0.5262 0.0000 0.5488 0.0000 1.0000 FOREIGN 0.0749 0.1510 0.0471 0.3672 0.0600 0.2503 1.0000 INVREC 0.2098 0.0000 -0.1266 0.0150 0.0800 0.1250 0.0786 0.1316 1.0000 OPINION 0.0727 0.1633 0.0042 0.9357 -0.0064 0.9021 -0.0072 0.8902 0.0150 0.7740 1.0000 AUDITO R 0.4875 0.0000 0.5416 0.0000 0.2658 0.0000 -0.0124 0.8129 -0.0347 0.5065 0.1542 0.0030 1.0000
(nguồn: tác giả tự thực hiện)
Kết quả hồi quy được trình bày trong phụ lục số 3.02. Hệ số R2
= 0.7266 với p_value = 0.0000 cho biết hệ số R2 có ý nghĩa thống kê, thể hiện sự phù hợp của mơ hình với mẫu nghiên cứu. Tiếp đó, tác giả thực hiện kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg để xem xét hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả kiểm định được trình bày trong phụ lục 3.03. Ta thấy P_value trong kết quả kiểm định là
0.8647 tức là chưa có cơ sở bác bỏ H0, nói cách khác mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Tiếp tục kiểm tra tính tự tương quan thơng qua kiểm định Wooldridge. Kết quả kiểm được được cho trong phụ lục số 3.04. Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.7361 cho thấy chưa có cơ sở để bác bỏ H0, tức là khơng có tính tự tương quan
của mơ hình. Cuối cùng, tác giả kiểm tra khả năng đa cộng tuyến bằng thừa số tăng phương sai (VIF). Kết quả kiểm tra được trình bày ở phụ lục 3.05. Kết quả kiểm tra cho thấy các thừa số tăng phương sai đều < 10, chứng tỏ mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Từ các kiểm định trên, ta có thể kết luận có thể áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính thơng thường để đánh giá các hệ số trong phương trình hồi quy số (3). Từ kết quả hồi quy ở phụ lục số 3.02, ta thấy:
+ Hệ số chặn b0 có P-value = 0.259 >0.05, như vậy hệ số chặn khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Ta loại hệ số chặn ra khỏi phương trình hồi quy.
+ Hệ số hồi quy b1 của biến LNASSET có P-value = 0.000 < 0.01, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 1% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy b1 = 0.6551952, tức là quy mơ tổng tài sản tăng lên 1 thì quy mơ phí kiếm toán tăng lên 0.6551952.
+ Hệ số hồi quy b2 của biến SQSUBS có P-value = 0.027 < 0.05, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 5% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy b2 = 0.0891896, tức là căn bậc hai của số chi nhánh tăng lên 1 thì quy mơ phí kiếm toán tăng lên 0.0891896.
+ Hệ số hồi quy b3 của biến FOREIGN có P-value = 0.640 > 0.1, như vậy hệ số này khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Do cách lấy mẫu thuận tiện, nêu các doanh nghiệp khảo sát có rất ít doanh nghiệp có hoạt động ở nước ngồi. Vì vậy, ta loại biến FOREIGN ra khỏi mơ hình.
+ Hệ số hồi quy b4 của biến INVREC có P-value = 0.000 < 0.01, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 1% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy b4 = 0.122665, tức là tỷ lệ giữa khoản phải thu và hàng tồn kho so với tổng tài sản năm trước tăng lên 1 thì quy mơ phí kiếm toán tăng lên 0.122665.
+ Hệ số hồi quy b5 của biến OPINION có P-value = 0.047 < 0.05, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 5% thì ta
chấp nhận hệ số hồi quy b5 = 0.2273082, tức là cơng ty có ý kiến chấp nhận tồn phần thì quy mơ phí kiếm tốn cao hơn 0.2273082.
+ Hệ số hồi quy b6 của biến AUDITOR có P-value = 0.053 < 0.06, như vậy hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức 6%. Do đó, nếu lấy mức ý nghĩa là 6% thì ta chấp nhận hệ số hồi quy b5 = 0.1911082, tức là cơng ty thuộc nhóm BIG4 thì quy mơ phí kiếm tốn cao hơn 0.1911082.
Kết luận, ta thu được phương trình để ước tính phí kiểm tốn như sau:
𝐿𝑂𝐺𝐹𝐸𝐸 = 0.6551952 𝑥 𝐿𝑂𝐺𝐴𝑆𝑆𝐸𝑇𝑆+ 0.0891896 𝑥 𝑆𝑄𝑆𝑈𝐵𝑆 + 0.122665 𝑥 𝐼𝑁𝑉𝑅𝐸𝐶+ 0.2273082 𝑥 𝑂𝑃𝐼𝑁𝐼𝑂𝑁 + 0.1911082 𝑥 𝐴𝑈𝐷𝐼𝑇𝑂𝑅+𝜖 (3)
Từ phương trình này, ta lần lượt tính được phí kiểm tốn bất thường.
4.2.2.3 Mơ hình mối quan hệ giữa phí kiểm tốn bất thường với chất