số trong bảng này được xây dựng với việc chuẩn hóa các biến có giá trị trung bình là 0 và phương sai là 1. Ngoại trừ 4 biến bị loại vì khả năng phân biệt các nhóm ý kiến kiểm tốn khơng có ý nghĩa thống kê như đã trình bày ở trên, trong 4 biến cịn lại, biến có hệ số chuẩn hóa lớn nhất là T5 và PT với giá trị lần lượt là 0,823 và 0,794, kế đến là biến T1 với giá trị hệ số chuẩn hóa là 0,401.
Bảng 2.12: Bảng hệ số chuẩn hóa của hàm phân biệt
Hàm 1 TH 0,539 PT 0,794 DB 0,190 T1 0,401 T2 -0,305 T3 0,316 T4 0,544 T5 0,823
Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể sử dụng bảng 2.13 thể hiện hệ số tương quan kết cấu để xem xét mối tương quan giữa mỗi biến độc lập của mơ hình với
hàm phân biệt. Theo bảng 2.13, biến có mối tương quan lớn nhất với hàm phân biệt là T1, T5 và PT. Tóm lại, biến T5, PT và T1 là những biến dự đốn có khả năng
phân biệt ý kiến kiểm toán cao nhất. Ngoại trừ các biến đã loại bỏ, dấu các hệ số của các biến độc lập trong các bảng trên đều dương thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa các biến độc lập và xác suất nhận ý kiến chấp nhận từng phần. Điều đó có nghĩa là cơng ty phát triển càng mạnh về quy mơ, khả năng thanh tốn càng đảm bảo, khả năng sinh lời càng cao, khả năng hoạt động càng tốt thì sẽ xác suất nhận ý kiến chấp nhận từng phần sẽ thấp. Bảng 2.13: Hệ số tương quan kết cấu Hàm 1 T1 0,400 T5 0,389 T3 0,293 PT 0,285 TH 0,265 T2 0,246 DB 0,207 T4 0,174
Theo kết quả của bước phân tích trên, chúng ta thấy mơ hình có khả năng phân biệt các dạng ý kiến kiểm toán dựa vào 4 tỷ số tài chính là tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (T5), tỷ số thể hiện sự phát triển về quy mô tài sản của doanh nghiệp (PT), tỷ số vốn lưu chuyển trên tổng tài sản (T1) và tỷ số suất sinh lời trên tổng tài sản (T3). Trong đó biến T5, PT và T1 là những biến có đóng góp quan trọng nhất.
Để hồn chỉnh mơ hình dự đốn ý kiến kiểm tốn, chúng ta tiến hành kiểm định lại
khả năng phân biệt của mơ hình với 4 tỷ số tài chính nêu trên.
2.3.3 Ứng dụng phân tích biệt số với các biến được chọn lọc
Như vậy, căn cứ vào 4 biến độc lập được chọn lọc từ bước trên, chúng ta tiến hành sử dụng phương pháp phân tích biệt số để đưa ra mơ hình hồn chỉnh dự đốn ý kiến kiểm toán viên dựa vào các tỷ số tài chính. Các biến được chọn lọc là tỷ số thể hiện sự phát triển về quy mô tài sản của doanh nghiệp (PT), tỷ số vốn lưu chuyển trên tổng tài sản (T1), tỷ số suất sinh lời trên tổng tài sản (T3), và tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (T5).
Mẫu quan sát vẫn là 100 công ty được chia ra làm hai phần bằng nhau cho mẫu phân tích và mẫu kiểm tra. Trong đó, mỗi mẫu bao gồm 19 cơng ty nhận ý kiến chấp nhận tồn phần và 31 cơng ty nhận ý kiến chấp nhận từng phần.
Căn cứ vào bảng 2.14, đại lượng Wilks’ Lambda của mơ hình là 0.610, chuyển thành đại lượng Chi – square là 22.775. Mức ý nghĩa quan sát là 0.000 rất nhỏ so với 0.05. Như vậy, ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau giữa các giá trị trung bình của hàm phân biệt trong hai nhóm ý kiến. Dựa vào đó, ta kết luận rằng sự phân biệt có ý nghĩa thống kê và tiến hành giải thích kết quả của mơ hình.
Bảng 2.14: Hệ số Wilks’ Lambda
Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square Df Sig. 1 0,610 22,775 4 0,000
Căn cứ vào các hệ số phân biệt chưa chuẩn hóa trong bảng 2.15, ta xây dựng hàm phân biệt tuyến tính như sau:
D = -1.966 + 0.017PT + 0.034T1 + 0.010T3 + 0.009T5
Theo bảng 2.15 và phương trình trên, chúng ta nhận thấy dấu của các biến
độc lập đều dương chứng tỏ công ty phát triển càng mạnh về quy mô, khả năng
thanh toán càng đảm bảo, khả năng sinh lời càng cao, khả năng hoạt động càng tốt thì sẽ xác suất nhận ý kiến chấp nhận tồn phần sẽ cao.
Bảng 2.15: Hệ số hàm phân biệt chưa chuẩn hóa phân biệt chưa chuẩn hóa
Hàm 1 PT 0,017 T1 0,034 T3 0,010 T5 0,009 (Constant) -1,966
Như vậy, việc áp dụng mơ hình này sẽ giảm bớt khối lượng thông tin cần thiết để xác định khả năng nhận ý kiến chấp nhận từng phần của công ty. Chỉ cần 4 tỷ số tài chính thể hiện sự phát triển về quy mô (PT), khả năng thanh toán (T1), khả năng sinh lời (T3) và khả năng hoạt động (T5) của cơng ty, chúng ta có thể dự đốn cơng ty đó sẽ nhận được ý kiến kiểm tốn dạng nào. Phương trình này được dùng để tính ra biệt số của mỗi quan sát rồi sau đó phân loại quan sát đó vào nhóm ý kiến kiểm tốn thích hợp dựa vào điểm phân biệt (cutting point) được tính dựa vào centroid của từng nhóm ý kiến kiểm toán (bảng 2.16).
Bảng 2.16: Centroid của từng nhóm ý kiến kiểm tốn nhóm ý kiến kiểm tốn
Hàm Ý kiến kiểm tốn 1 Chấp nhận tồn phần 1,002 Chấp nhận từng phần -0,614
Theo bảng 2.17 – bảng kết quả phân loại, trong mẫu phân tích có 50 ý kiến kiểm tốn, trong đó, thực tế có 19 cơng ty nhận ý kiến chấp nhận tồn phần và 31 công ty nhận ý kiến chấp nhận từng phần. Tuy nhiên, theo mơ hình phân loại, đối với 19 công ty nhận ý kiến chấp nhận tồn phần, mơ hình chỉ phân loại đúng 12
cơng ty, 7 trường hợp phân loại bị sai; còn đối với 31 công ty nhận ý kiến chấp nhận từng phần, mơ hình phân loại đúng 30 cơng ty, 1 trường hợp bị phân loại sai. Theo
đó, tổng số phân loại đúng là (12+30)/ 50 = 84%. Vậy xác suất đốn đúng của mơ
hình đối với mẫu phân tích là 84%. Áp dụng với mẫu kiểm tra, kết quả đốn đúng là 16 trong 19 cơng ty nhận ý kiến chấp nhận toàn phần và 25 trong 31 công ty nhận ý kiến chấp nhận từng phần, tỷ lệ đoán đúng là (16 + 25)/ 50 = 82%. Vậy, khả năng
đốn đúng của mơ hình tương đối cao với xác suất đúng với mẫu phân tích là 84%
và với mẫu kiểm tra là 82%. So sánh kết quả này với mơ hình đầu tiên, ta thấy khả năng phân biệt của mơ hình này tăng lên đáng kể đối với mẫu kiểm tra. Do mẫu phân tích là mẫu được dùng để ước lượng các hệ số nên khả năng đoán đúng đối với mẫu phân tích thường cao, nhưng để xem xét tính đúng đắn của mơ hình, ta nên sử dụng khả năng đốn đúng của mẫu kiểm tra. Điều đó chứng tỏ mơ hình sau có tính
đúng đắn cao hơn mơ hình đầu khá nhiều.
Bảng 2.17: Bảng kết quả phân loại
Phân loại ý kiến kiểm tốn theo mơ hình
Ý kiến kiểm tốn Chấp nhận tồn phần Chấp nhận từng phần
Tổng cộng Chấp nhận toàn phần 12 7 19 Số lượng Chấp nhận từng phần 1 30 31 Chấp nhận toàn phần 63,2 36,8 100 Mẫu phân tích % Chấp nhận từng phần 3,2 96,8 100 Chấp nhận toàn phần 16 3 19 Số lượng Chấp nhận từng phần 6 25 31 Chấp nhận toàn phần 84,2 15,8 100 Mẫu kiểm tra % Chấp nhận từng phần 19,4 80,6 100 84% mẫu phân tích được phân loại đúng
Để xem xét tầm quan trọng của các biến độc lập đối với mơ hình, chúng ta
xem bảng 2.18 – bảng hệ số chuẩn hóa của hàm phân biệt. Ta thấy trong 4 biến độc lập, biến có hệ số chuẩn hóa lớn nhất là T1 và T5 với giá trị lần lượt là 0,718 và 0,668.
Bảng 2.18: Bảng hệ số chuẩn hóa của hàm phân biệt
Hàm 1 PT 0,593 T1 0,718 T3 0,085 T5 0,668
Bên cạnh đó, xem 2.19 – bảng hệ số tương quan kết cấu, ta thấy biến có mối tương quan lớn nhất với hàm phân biệt là T1 và T5. Như vậy, biến T1 và T5 là những biến dự đốn có khả năng phân biệt ý kiến kiểm toán cao nhất đối với mơ
hình này. Kết quả này có phần khơng giống với kết quả của mơ hình đầu tiên. Đối với mơ hình này, biến quan trọng nhất lại là biến khả năng T1. Điều này có thể lý giải là do mơ hình đầu tiên cịn chứa tỷ số tài chính TH. Dù khơng có khả năng phân biệt ý kiến kiểm tốn một cách có ý nghĩa thống kê, nhưng sự có mặt của tỷ số này làm giảm khả năng dự đoán của tỷ số T1 do cùng nằm trong nhóm tỷ số đo
lường khả năng thanh tốn của cơng ty.
Bảng 2.19: Hệ số tương quan kết cấu Hàm 1 T1 0,541 T5 0,525 T3 0,395 PT 0,385
Như vậy, mơ hình có khả năng đoán đúng khá cao, trên 80% đối với mẫu
phân tích và mẫu kiểm tra. Với khả năng đoán đúng như vậy, dù chỉ sử dụng
phương pháp thống kê truyền thống nhưng khả năng phân biệt ý kiến kiểm tốn của mơ hình này cao hơn hầu hết các mơ hình của nghiên cứu trước đó (Spathis và cộng sự, 2003; Pasiouras và cộng sự, 2006; Gaganis và cộng sự, 2007). Ngoài ra, xem xét biến có đóng góp nhiều nhất trong việc phân biệt ý kiến kiểm toán là tỷ số vốn lưu chuyển trên tổng tài sản (T1) và biến doanh thu trên tổng tài sản (T5), ta thấy kết quả này cũng tương tự như mơ hình của Spathis và cộng sự (2003). Trong khi các mơ hình của nghiên cứu khác kết luận rằng suất sinh lời trên tổng tài sản (T3) là biến có đóng góp nhiều nhất thì trong mơ hình này, tỷ số suất sinh lời trên tổng tài sản chỉ xếp hạng thứ ba với hệ số chuẩn hóa hàm phân biệt là 0,085 và hệ số tương quan kết cấu là 0,395.
Kết luận chương 2:
Với mẫu quan sát gồm 100 ý kiến kiểm tốn báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2006 - 2010, trong đó có 38 ý kiến chấp nhận toàn phần và 62 ý kiến chấp nhận từng phần,
nghiên cứu đã sử dụng phương pháp phi tham số Kruskal Wallis và phương pháp phân tích biệt số để phân tích mối tương quan giữa ý kiến kiểm tốn và 8 tỷ số tài chính đại diện cho 5 nhóm thể hiện tình hình hoạt động của cơng ty.
Theo kết quả mơ hình đưa ra, bốn tỷ số tài chính bao gồm tỷ số thể hiện sự phát triển về quy mô (PT), khả năng thanh toán (T1), khả năng sinh lời (T3) và khả năng hoạt động (T5) của cơng ty có khả năng dự đốn cơng ty đó sẽ nhận được ý
kiến kiểm tốn dạng nào. Trong đó, biến T1 và T5 là hai biến có đóng góp quan trọng nhất cho hàm phân biệt.
Căn cứ vào kết quả nêu trên, ta kết luận công ty phát triển càng mạnh về quy mơ, khả năng thanh tốn càng đảm bảo, khả năng sinh lời càng cao, khả năng hoạt
3 CHƯƠNG 3
TÓM TẮT NGHIÊN CỨU, NHỮNG BÀN LUẬN VÀ GỢI Ý TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU, HẠN CHẾ
VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
3.1 TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
Trong khi hiện nay, trên thế giới có khá nhiều nghiên cứu đưa ra mơ hình
nhằm mục đích hỗ trợ kiểm tốn viên đưa ra ý kiến kiểm tốn báo cáo tài chính thì tại Việt Nam, những nghiên cứu thực nghiệm đưa ra mơ hình như vậy lại khá hiếm hoi. Bên cạnh đó, sự gia tăng số lượng cơng ty niêm yết trên thị trường chứng
khoán Việt Nam cùng với nỗ lực huy động vốn từ các công ty này đã tạo ra áp lực làm đẹp báo cáo tài chính. Những sai lệch trọng yếu trên báo cáo tài chính đã dẫn
đến kết quả ý kiến của kiểm tốn viên khơng phải là ý kiến chấp nhận tồn phần.
Chính vì vậy, mơ hình hỗ trợ kiểm toán viên ra ý kiến kiểm toán trở nên cần thiết trong giai đoạn này. Xuất phát từ thực tiễn thế giới và nhu cầu tại Việt Nam, nghiên cứu này được tiến hành với mong muốn đưa ra một mơ hình hỗ trợ kiểm tốn viên ra quyết định về báo cáo tài chính.
Trong khi các nghiên cứu trước đó trên thế giới kết hợp các biến tài chính và biến phi tài chính để dự đốn ý kiến kiểm toán viên, nghiên cứu này với bước đầu nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Việt Nam nên chỉ chọn lọc 8 tỷ số tài chính
để tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ số tài chính và ý kiến kiểm tốn, từ đó đưa ra mơ
hình dự đốn. Tám tỷ số đại diên cho 5 nhóm đo lường tình hình hoạt động của
cơng ty gồm nhóm tỷ số phân tích khả năng thanh toán (tỷ số thanh toán hiện hành – TH, tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản – T1), phân tích khả năng sinh lời (suất sinh lời trên tổng tài sản – T3), phân tích khả năng hoạt động (tỷ số doanh thu trên tổng tài sản – T5), phân tích cơ cấu tài chính (tỷ số tổng tài sản trên tổng nợ - DB và tỷ số vốn cổ phần trên nợ phải trả - T2) và phân tích sự phát triển về quy mơ của cơng ty (tỷ số sự thay đổi tài sản hằng năm trên tổng tài sản năm trước – PT).
Mẫu được chọn trong nghiên cứu là những công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2010 khơng thuộc loại hình cơng ty tài chính. Chỉ những cơng ty được niêm yết chứng khoán nào nhận ý kiến chấp nhận từng phần năm đầu tiên trong giai đoạn 2006 – 2010 mới được chọn vào mẫu. Kết
quả cuối cùng là 201 ý kiến kiểm tốn gồm 76 ý kiến chấp nhận tồn phần và 125 ý kiến chấp nhận từng phần thỏa mãn điều kiện đưa ra. Nghiên cứu chọn ngẫu nhiên 50% tổng thể đưa vào mẫu quan sát gồm 38 ý kiến chấp nhận toàn phần và 62 ý
kiến chấp nhận từng phần. Mẫu quan sát được chia làm hai phần gồm mẫu phân tích và mẫu kiểm tra theo tỷ lệ 50%.
Việc chia mẫu quan sát thành hai mẫu nhỏ hơn nhằm thỏa mãn yêu cầu của phương pháp phân tích biệt số. Dù phương pháp thống kê truyền thống này đòi hỏi nhiều giả định khắt khe khó lịng thỏa mãn, nhưng đây lại là phương pháp dễ sử
dụng và tốn ít thời gian để đưa ra kết quả cuối cùng. Ngoài ra, trước khi đưa vào mơ hình phân tích biệt số, các biến độc lập còn được kiểm định mối quan hệ với ý kiến kiểm toán bằng phương pháp phi tham số Kruskal Wallis.
Sau khi kiểm định Kruskal Wallis, mơ hình đầu tiên đưa tám biến độc lập có tương quan với ý kiến kiểm tốn vào phân tích biệt số để phân loại ý kiến kiểm
toán. Trong bước này, chỉ cịn 4 biến có khả năng dự đốn ý kiến kiểm tốn một cách có ý nghĩa thống kê. Các biến đó bao gồm tỷ số thể hiện sự phát triển tài sản của doanh nghiệp (PT), tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (T1), tỷ số suất sinh lời trên tổng tài sản (T3), và tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (T5). Sau khi loại trừ 4 biến khơng có khả năng dự đốn ý kiến kiểm toán, nghiên cứu tiếp tục chạy lại mơ hình với 4 biến độc lập cịn lại. Kết quả là mơ hình có khả năng dự đốn ý kiến
kiểm toán với xác suất đoán đúng với mẫu phân tích là 84% và với mẫu kiểm tra là 82%. Trong bốn biến độc lập được dùng trong mơ hình thì biến thể hiện khả năng thanh tốn vốn lưu động trên tổng tài sản - T1 và biến thể hiện khả năng hoạt động doanh thu thuần trên tổng tài sản T5 là hai biến có đóng góp quan trọng nhất cho hàm phân biệt.
3.2 NHỮNG BÀN LUẬN VÀ GỢI Ý TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2.1 Bàn luận về kết quả nghiên cứu.
Trong phần này, các vấn đề được bàn luận gồm có kết quả về tỷ số bình qn giữa các nhóm ý kiến kiểm tốn, những biến khơng ảnh hưởng đến mơ hình và
những biến có đóng góp quan trọng trong mơ hình dự đốn.
Theo kết quả phân tích ở chương 2, ta thấy hai nhóm ý kiến kiểm tốn có sự