CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. Kết quả so sánh tính bền vững của lợi nhuận trước và sau kiểm toán
Sau khi nghiên cứu tài liệu tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước tác giả đã lựa chọn nghiên cứu tính bền vững của lợi nhuận dựa trên phương pháp nghiên cứu đã đề cập chương 2 sau đây tác giả trình bày bảng kết quả nghiên cứu tính bền vững trước và sau kiểm toán.
3.3.1. Kết quả đo lường tính bền vững trước kiểm toán
Dưới đây là kết quả nghiên cứu của tác giả về mô hình đo lường tính bền vững của lợi nhuận trước kiểm toán.
Bảng 3.9: Bảng kết quả đo lường tính bền vững trước kiểm toán Phần A : Kết quả hồi quy
Thống kê mô tả dữ liệu
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max Pre_ROAt1 | 178 .0498243 .0531015 -.2177487 .2655382 Pre_ROA | 178 .0501258 .0540513 -.2177487 .2938412
Phân tích tương quan giữa các biến
| Pre_ROAt1 Pre_ROA Pre_ROAt1 | 1.0000
Pre_ROA | 0.4577 1.0000
Kiểm định Hausman để đánh giá lựa chọn mô hình FEM hay REM.
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe . Difference Std. err.
Pre_ROA | -.6001554 .4496799 -1.049835 .0895745
b = Consistent under H0 and Ha; obtained from xtreg.
B = Inconsistent under Ha, efficient under H0; obtained from xtreg.
Test of H0: Difference in coefficients not systematic chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 137.36 Prob > chi2 = 0.0000
Phần B : Kiểm định độ phù hợp với mô hình Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (89) = 3.9e+36
Prob>chi2 = 0.0000
Phần C : Mô hình sau khi khắc phục khuyết tật Mô hình GLS sau khi khắc phục
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (2.6991)
Estimated covariances = 89 Number of obs = 178 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 89 Estimated coefficients = 2 Time periods = 2 Wald chi2(1) = 2242.80 Prob > chi2 = 0.0000 --- Pre_ROAt1 | Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval]
---+--- Pre_ROA | .1234397 .0026065 47.36 0.000 .118331 .1285484 _cons | .0411703 .0000756 544.64 0.000 .0410222 .0413185 ---
Nguồn kết quả thu được phần mềm Stata Từ phần A ta thấy mẫu nghiên cứu biến độc lập và biến phụ thuộc là 178 mẫu.
Giá trị trung bình Pre_ROAt1 = 0.498243; Pre_ROA = 0.0501258, độ lệch chuẩn Pre_ROAt1 = 0.0531015; Pre_ROA = 0.0540513, giá trị nhỏ nhất Pre_ROAt1 = - 0.2177487; Pre_ROA = -0.2177487, giá trị lớn nhất Pre_ROAt1 = 0.2655382;
Pre_ROA = 0.2938412. Dựa vào phân tích tương quan trên ta thấy biến Pre_ROA có tương quan cùng chiều với biến Pre_ROAt1. Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam. Tiếp tới sử dụng kiểm định Hausman để đánh giá lựa chọn mô hình FEM hay REM. Giá trị Prob>chi2 là giá trị ta cần nhìn vào đánh giá. Đó chính là giá trị p-value của kiểm định Hausman. Cụ thể giá trị p=0.000 <5%. Mô hình được chọn là mô hình tác động cố định FEM. Ở mô hình
FEM_mô hình tác động cố định cho thấy độ phù hợp của R-squared = 0.6624 nghĩa là 66.24% mức độ phù hợp của mô hình.
Từ phần B ta đi kiểm định sự phù hợp của mô hình thì ta thấy kiểm định Vif các kết quả từng biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên là mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo tác giả sử dụng kiểm định Wald p = 0.0001 < 5% nên kết luận mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Do có hiện tượng phương sai sai số thay đổi nên khắc phục khuyết tật này bằng mô hình FGLS. Nhìn vào phần C ta thấy các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê với mức p-value = 0.000 vì vậy ta có phương trình hồi quy như sau:
𝑃𝑟𝑒_𝑅𝑂𝐴𝑡+1 = 0.0411703 + 0.1234397𝑃𝑟𝑒_𝑅𝑂𝐴𝑡
Ý nghĩa
Ta thấy biến phụ độc lập Pre_ROAt có ý nghĩa với biến phụ thuộc Pre_ROAt+1 với hệ số a1 = 0.1234397 và mang dấu dương điều đo có ý nghĩa rằng tỷ lợi suất sinh lợi trước kiểm toán (Pre_ROA) có tác động thuận chiều tới biến phụ thuộc tỷ lợi suất sinh lời năm tiếp theo. Và hệ số bền vững của mô hình đo lường tính bền vững trước kiểm toán là a1 = 0.1234397.
3.3.2. Kết quả đo lường tính bền vững sau kiểm toán
Dưới đây là kết quả nghiên cứu của tác giả về mô hình đo lường tính bền vững của lợi nhuận trước kiểm toán
Bảng 3.10: Bảng kết quả đo lường tính bền vững sau kiểm toán Phần A : Kết quả hồi quy
Thống kê mô tả dữ liệu
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max Post_ROAt1 | 178 .0521769 .058499 -.2177487 .3737297 Post_ROA | 178 .0498841 .0537883 -.2177487 .2935722
Phân tích tương quan giữa các biến
| Post_R~1 Post_ROA Post_ROAt1 | 1.0000
Post_ROA | 0.5321 1.0000
Kiểm định Hausman để đánh giá lựa chọn mô hình FEM hay REM.
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference Std. err.
Post_ROA | -.6301382 .5249923 -1.155131 .0542606
b = Consistent under H0 and Ha; obtained from xtreg.
B = Inconsistent under Ha, efficient under H0; obtained from xtreg.
Test of H0: Difference in coefficients not systematic chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 453.20 Prob > chi2 = 0.0000
Phần B : Kiểm định độ phù hợp với mô hình Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (89) = 4.4e+34
Prob>chi2 = 0.0000
Phần C : Mô hình sau khi khắc phục khuyết tật
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (-0.0224)
Estimated covariances = 89 Number of obs = 178 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 89 Estimated coefficients = 2 Time periods = 2 Wald chi2(1) = 514.99 Prob > chi2 = 0.0000 Post_ROAt1 | Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval]
Post_ROA | .7227265 .0318476 22.69 0.000 .6603064 .7851467 _cons | .0152368 .0016561 9.20 0.000 .0119909 .0184826
Nguồn Kết quả của phần mềm Stata Từ phần A ta thấy mẫu nghiên cứu biến độc lập và biến phụ thuộc là 178 mẫu.
Giá trị trung bình Post_ROAt1 = 0.0521769; Post_ROA = 0.0498841, độ lệch chuẩn Pre_ROAt1 =0.058499; Pre_ROA = 0.0537883, giá trị nhỏ nhất Pre_ROAt1
= -0.2177487; Pre_ROA = -0.2177487, giá trị lớn nhất Pre_ROAt1 = 0.3737297;
Pre_ROA = 0.2935722. Dựa vào phân tích tương quan trên ta thấy biến Pre_ROA có tương quan cùng chiều với biến Post_ROAt1. Kết quả tương quan trên phù hợp
với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam. Tiếp tới sử dụng kiểm định Hausman để đánh giá lựa chọn mô hình FEM hay REM. Giá trị Prob>chi2 là giá trị ta cần nhìn vào đánh giá. Đó chính là giá trị p-value của kiểm định Hausman. Cụ thể giá trị p=0.000 <5%. Mô hình được chọn là mô hình tác động cố định FEM. Ở mô hình FEM_mô hình tác động cố định cho thấy độ phù hợp của R-squared = 0.7766 nghĩa là 77.66% mức độ phù hợp của mô hình.
Từ phần B đi kiểm định sự phù hợp của mô hình thì ta thấy kiểm định Vif các kết quả từng biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên là mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo tác giả sử dụng kiểm định Wald p = 0.0001 < 5% nên kết luận mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Do có hiện tượng phương sai sai số thay đổi nên khắc phục khuyết tật này bằng mô hình FGLS. Nhìn vào phần C ta thấy các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê với mức p-value = 0.000 vì vậy ta có phương trình hồi quy như sau :
𝑃𝑜𝑠𝑡_𝑅𝑂𝐴𝑡+1 = 0.0152368 + 0.7227265𝑃𝑜𝑠𝑡_𝑅𝑂𝐴𝑡 Ý nghĩa:
Ta thấy biến phụ độc lập Post_ROAt có ý nghĩa với biến phụ thuộc Post_ROAt+1 với hệ số b1 = 0.7227265 và mang dấu dương điều đó có ý nghĩa rằng tỷ lợi suất sinh lợi sau kiểm toán (Post_ROA) có tác động thuận chiều tới biến phụ thuộc tỷ lợi suất sinh lời năm tiếp theo. Và hệ số bền vững của mô hình đo lường tính bền vững trước kiểm toán là a1 = 0.7227265.
Kết luận:
Qua mô hình ở Bảng 3.9 và 3.10 ta thấy hệ số bền vững là 𝑎1 = 0.1234397, 𝑏1 = 0.7227265 ta thấy |𝑎1| < |𝑏1| đây là 2 hệ số bền vững có ý nghĩa rất quan trọng trong nghiên cứu mô hình tính bền vững. Các hệ số bền vững có ý nghĩa là hệ số bền vững cho phép đánh giá khả năng của doanh nghiệp duy trì mức lợi nhuận trong tương lai. Nó đo lường sự ổn định và khả năng chịu đựng của doanh nghiệp trước các thay đổi trong môi trường kinh doanh.
Từ đây cho thấy lợi nhuận đã kiểm toán bền vững hơn lợi nhuận trước kiểm toán. Sự khác biệt giữa các hệ số bền vững có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.0001).
Những kết quả này cho thấy điều chỉnh kiểm toán giúp cho cải thiện khả năng dự đoán trong tương lai. Kết quả này cũng phù hợp với bằng chứng phía trên là lợi nhuận kiểm toán ít biến động hơn lợi nhuận trước kiểm toán. Nói cách khác các khoản điều chỉnh của kiểm toán làm làm tăng tính bền vững của lợi nhuận làm cho chất lượng thông tin BCTC công bố bền vững hơn. Việc nghiên cứu này của tác giả cũng phù hợp với giả thuyết trong tổng quan nghiên cứu của nước ngoài là (Clive Lennox, Xi Wu và Tianyu Zhang , 2015).