CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Kết quả thực nghiệm về thay đổi của xu hướng thao túng số liệu để ổn định LN
3.3.1. Kết quả phân tích hồi quy xác định độ dao động của LN và luồng tiền năm 2020
Tương tự như các phân tích của phần 3.2, kết quả báo cáo gồm thống kê mô tả và hệ số tương quan giữa các biến trong mô hinh (bảng 3.6 và hình 3.4) và kết quả hồi quy và các kiểm định (bảng 3.7)
Bảng 3.6. Thống kê mô tả các biến trong mô hình phân tích biến động của LN và dòng tiền - Năm 2020
(Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm R)
Bảng 3.6 cho thấy trong năm 2020, các công ty trong mẫu nghiên cứu có hệ số bình quân là 1,2, với trung vị là 0,862. Giá trị nhỏ nhất và cũng là giá trị duy nhất mang dấu âm là -4,831 là trường hợp của Công ty Gỗ Trường Thành (mà TTF), có vốn chủ sở hữu âm nên dẫn đến hệ số đòn bẩy (=Nợ phải trả/VCSH) âm. Tốc độ tăng trưởng doanh thu (growth) bình quân là 4,5%, nhưng khoản biến thiên khá lớn, dao
trung bình là 0,9 lần, nhưng độ dao động cũng khá lớn với độ lệch chuẩn là 0,911 và dao động từ 0,28 đến 6,62. Tính trung bình các công ty trong mẫu tăng nợ (dissue) là 6,8%, nhưng độ dao động lớn từ giảm xấp xỉ 90% đến tăng hơn 300%, độ lệch chuẩn là 46%. Vốn đầu tư của chủ sở hữu (common equity) cũng tăng bình quân là 4,1%.
Những đặc điểm trên cho thấy hoạt động kinh doanh của các công ty trong mẫu có xu hướng biến động khác mạnh. Hai biến nghiên cứu chính là độ dao động của LN (dni) và độ dao động của luồng tiền (docf) có bình quân lần lượt là -0,007 và 0,006, xét theo giá trị tuyệt đối của sự biến động thì không cao. Tuy nhiên biến docf có khoản biến thiên và độ lệch chuẩn đều lớn hơn khá nhiều so với dni.
Hình 3.4. Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình phân tích độ dao động của LN và dòng tiền – Năm 2020
Hình 3.4 cho thấy các biến độc lập như growth, lev, bni và bocf có hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê với các biến phụ thuộc. Phần lớn các biến có phần phối gần tiệm cận phân phối chuẩn. Hệ số tương quan giữa các biến độ lập tương đối thấp, ngoại trừ 2 biến bni và bocf có hệ số tương quan là 0,46, hệ số tương quan của các biến còn lại đều dưới 0,3. Nói cách khác, mô hình không bị ảnh hưởng bới hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.7. Kết quả hồi quy mô hình phân tích độ dao động của LN và luồng tiền – Năm 2020
(Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu với hỗ trợ của phần mềm R)
Các kết quả kiểm định của mô hình phân tích độ dao động của LN năm 2020 trình bày dưới đây cho thấy mô hình không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến (VIF), không có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Breusch-Godfrey và Durbin-
Watson). Tuy nhiên, mô hình có dấu hiệu của hiện tượng PSSS thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan).
Tương tự, các kết quả kiểm định mô hình phân tích độ dao động của dòng tiền năm 2020 như trình bày dưới đây cũng cho thấy mô hình gặp vấn đề về PSSS thay đổi.
Do đó, nhóm nghiên cứu đã thực hiện khắc phục lỗi PSSS thay đổi cho cả 2 mô hình bằng phương pháp robust standard errors, với kết quả hồi quy điều chỉnh được trình bày trong bảng 3.8
Bảng 3.8. Kết quả hồi quy mô hình phân tích độ dao động của LN và luồn tiền (đã khắc phục PSSS thay đổi) – Năm 2020
Kết quả sau khi khắc phục hiện tượng PSSS thay đổi, có làm thay đổi mức ý nghĩa thống kê của một số biến. Tuy nhiên, kết quả chung không thay đổi nhiều. Cụ thể, cả 2 mô hình đều có ý nghĩa thống kê với p value của kiểm định F là rất nhỏ. Các mô hình có thể giải thích được lần lượt trên 30% sự biến động của LN và trên 50% sự biến động của luồng tiền từ hoạt động kinh doanh. Ngoại trừ biến quy mô (size), tất cả các biến sử dụng trong mô hình đều có ảnh hưởng đến tăng/giảm LN, trong đo hệ số đòn bẩy và LN năm trước có hệ số hồi quy âm, tức là khi các biến này này sẽ làm giảm LN. Hệ số nợ tăng có thể làm tăng rủi ro và chi phí tài chính và ảnh hưởng đến LN.
Các yếu tố khác như vòng quay tài sản (turn), tăng trưởng doanh thu (growth), dòng tiền năm trước (bocf) và phát hành thêm công cụ nợ (dissue) và công cụ vốn (eissue) đều có tác động hỗ trợ cho sự gia tăng của LN. Các mối quan hệ này cũng phù hợp với lý thuyết kinh tế. Tuy nhiên, đáng lưu ý là biến LN năm trước (bni) có hệ số hồi quy 0,424 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, nếu LN năm trước trên tổng tài sản tăng 1%
thì mức tăng của tỷ lệ LN năm nay trên tổng tài sản sẽ giảm 0,4% và ngược lại. Điều này có thể coi là bằng chứng ban đầu cho hiện tượng thao túng số liệu để ổn định LN (LN năm trước cao thì mức tăng trong LN năm nay sẽ thấp và ngược lại để đảm bảo sự ổn định của dòng LN).
Tóm lại, kết quả hồi quy cho thấy cả 2 mô hình (biến động của LN và biến động của dòng tiền) đều có ý nghĩa thống kê và đáng tin cậy. hệ số hồi quy của các biến trong mô hình đều có thể giải thích bằng các lý thuyết kinh tế. Các mô hình giải thích được trên 30% thay đổi của biến phụ thuộc. Do đó, chúng ta có thể sử dụng phương sai của phần dư của mô hình như thước đo đánh giá độ dao động của LN và dòng tiền. Cụ thể:
+ Độ dao động của LN được xác định bằng phương sai phần dư của mô hình phân tích sự biến động của LN, và bằng: var(ni) 2020 = 0,002390892
+ Độ dao động của dòng tiền được xác định bằng phương sai phần dư của mô hình phân tích sự biến động của dòng tiền, và bằng: var(cash) 2020 = 0,01334107