EPSi,t Lãi cơ bản trên
cổ phiếu EPS cơ bản =
Lợi nhuận kế toán
BVi,t Giá trị sổ sách
của cổ phiếu BV =
Vốn chủ sở hữu
Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
BSIZEi,t Quy mô hội
đồng quản trị Số lượng thành viên hội đồng quản trị
INDi,t
Mức độ độc lập của các thành viên hội đồng
quản trị
Số lượng thành viên hội đồng quản trị độc lập Tổng số thành viên hội đồng quản trị
CCEOi,t Sự tách biệt vai trò của chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành
Cấu trúc lãnh đạo phân tách – 0 Cấu trúc lãnh đạo kết hợp – 1
SIZE Quy mô doanh
nghiệp Tổng tài sản
ROA
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài
sản
Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản LEVERAGE Tỷ số nợ trên tài sản Nợ dài hạn Tổng tài sản AUDITOR Công ty kiểm
tốn cho doanh
nghiệp Khơng phải 1 trong 4 cơng ty kiểm tốn lớn nhất – 0
Nếu kết quả các hệ số β3đến β5đáng kể và có ý nghĩa thống kê, có mối quan hệ giữa các đặc điểm hội đồng quản trị và giá trị phù hợp của thơng tin kế tốn.
3.3. Chọn mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm tốn và các cơng bố thông tin liên quan của các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh với các yêu cầu sau:
- Có đầy đủ báo cáo tài chính trong thời gian nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2014.
- Có đầy đủ các thông tin liên quan về giá giao dịch trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong thời gian nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2014.
Luận văn thực hiện chọn mẫu theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Kích thước mẫu được xác định dựa vào cơng thức Slovin với sai số cho phép là 5%.
n = N
1 + N ×ε2 = 256 1 + 256 ×5%2
Trong đó: N là tổng thể, n là mẫu, ε là sai số cho phép
Như vậy từ khoảng 256 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh có đầy đủ dữ liệu trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2014, luận văn lựa chọn ngẫu nhiên 156 công ty. Cỡ mẫu là 468 quan sát trong vòng 3 năm.
Dữ liệu được thu thập như sau:
- Các dữ liệu liên quan đến đặc điểm hội đồng quản trị được thu thập từ thuyết minh báo cáo tài chính và báo cáo niên độ.
- Lợi nhuận kế toán và vốn chủ sỡ hữu được cơng bố trên báo cáo tài chính hàng năm.
- Số lượng cổ phiếu lưu hành được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính.
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Quy trình khảo sát mối tương quan giữa đặc điểm của hội đồng quản trị và giá trị phù hợp của thơng tin kế tốn được thực hiện thơng qua phần mềm Eviews 8 nhằm kiểm định các giả thuyết đã đưa ra.
Các bước phân tích dữ liệu cơ bản được tiến hành như sau:
- Bước 1: Kiểm tra sự phù hợp của các giả định trong mơ hình hồi quy bội.
Kiểm tra giả thiết phần dư có phân phối chuẩn thơng qua hệ số Jarque – Bera và hệ số bất đối xứng (Skewness), hệ số nhọn (Kurtosis). Phần dư có phân phối chuẩn khi hệ số bất đối xứng bằng 0, hệ số nhọn bằng 3.
Bên cạnh đó việc kiểm định phân phối chuẩn cịn được thực hiện dựa vào P – value của hệ số Jarque – Bera. Giả thuyết H0 là biến có phân phối chuẩn. Giả thuyết này được chấp nhận khi giá trị P - value của Jarque – Bera là p (JB) > α – với giá trị α là 5%.
Khi giả thiết này bị vi phạm, công thức Van der Waerden được sử dụng để điều chỉnh lại dữ liệu, đưa về phân phối chuẩn.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu đối với các biến độc lập. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng.
Q trình kiểm tra được thực hiện thơng qua việc xem xét các mơ hình hồi quy có biến phụ thuộc là biến độc lập đang được xem xét và biến độc lập là các biến độc lập còn lại trong mơ hình gốc. Hệ số xác định 𝑅𝑋2𝑘(𝑘−1) của các mơ hình hồi quy này được sử dụng để tính tốn hệ số phóng đại phương sai:
𝐕𝐈𝐅𝐤 =𝟏 − 𝐑𝟏 𝐗𝐤(𝐤−𝟏) 𝟐
Với k là biến độc lập đang được kiểm tra.
Nếu giá trị VIF lớn hơn 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu giá trị VIF nhỏ hơn 10 thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên nếu VIF lớn hơn 2 thì cần xem xét các hệ số tương quan, trọng số hồi quy với biến phụ thuộc. (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Nếu khơng thể bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến thì có thể gia tăng cỡ mẫu nhằm làm giảm phương sai và đưa ra hệ số xác định chính xác hơn. Hoặc thay đổi mơ hình nghiên cứu nhằm loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
- Bước 2: Lựa chọn mơ hình phù hợp để xử lý dữ liệu.
Do luận văn sử dụng dữ liệu bảng, nên cần thực hiện bước này nhằm lựa chọn mơ hình tác động cố định (Fixed effects) hay mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random effects) để xử lý dữ liệu. Kiểm định Hausman được áp dụng trong quá trình lựa chọn này.
Giả thuyết H0 được đặt ra như sau: ước lượng của mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên là như nhau. Nếu kiểm định thu được giá trị p – value < 5%, giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức mơ hình tác động ngẫu nhiên là khơng hợp lý, mơ hình tác động cố định nên được sử dụng và ngược lại, nếu giá trị p- value > 5%, giả thuyết H0 được chấp nhận, mơ hình tác động ngẫu nhiên sẽ được sử dụng trong nghiên cứu.
- Bước 3: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số xác định R2. Phép kiểm định F được áp dụng để kiểm tra liệu có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Pi,t với các biến độc lập hay không.
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình thực tế là kiểm tra giả thuyết H0: R2 = 0 (Khơng có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập), với giả thuyết H1: R2 ≠ 0 (Có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập). Quyết định chấp nhận giả thuyết chấp nhận giả thuyết H1 – bác bỏ giả thuyết H0 khi F > Fk-1,n-k,α với Fk-1,n-
k,α có phân phối F với bậc từ do k-1 ở tử số và n-k ở mẫu số.
Bảng 3.2. Bảng ANOVA cho kiểm định F Nguồn Biến thiên Bậc tự