3.1 Mô hình hồi quy và đo lường biến trong mô hình.
3.1.1 Mô hình hồi quy.
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính như sau:
Trong đó: EM là mức độ QTLN, α0 là biến chặn, BSIZE là quy mô hồi đồng quản trị, BINDEP là tính độc lập của hội đồng quản trị, GMALE là giới tính nam của Giám đốc tài chính, GMALE là chuyên gia tài chính của hội đồng quản trị, DUAL là sự kiêm
nhiệm giữa Chủ tịch HĐQT và GĐ điều hành, PNEMBD là tỷ lệ thành viên không điều hành
trong HĐQT, PSHBD là tỷ lệ cổ phần nắm giữ bởi ban giám đốc, SIZE là quy mô công ty, ROA là khả năng sinh lời, LEV là đòn bẩy tài chính, DEBT là hệ số nợ, và ε là phần dư.
3.1.2 Đo lường biến trong mô hình.
a. Đo lường biến phụ thuộc.
Quản trị lợi nhuận được đo lường theo mô hình Modified Jones (1991) của Dechow, Sloan and Sweeney (1995) vì đây là là mô hình phổ biến nhất và hiệu quả nhất để đo lường hành vi quản trị lợi nhuận của doanh nghiệp.
EMit = α0 + β1* BSIZEit + β2* BINDEPit + β3*GMALEit + β4*BFAit + β5* DUALit + β6* PNEMBDit + β7*PSHBDit + β8*SIZEit + β9*ROAit + β10*LEVit + β11*DEBTit + εit
Như đã trình bày ở trên tác giả chọn mô hình Jones điều chỉnh để đo lường biến dồn tích có thể điều chỉnh (DA) để nhận diện và đo lường mức độ QTLN, Theo mô hình để tính được DA, trước hết ta phải tính được tổng dồn tích (TA) là chênh lệch giữa thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh (NI) và dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh (CFO). Tổng dồn tích gồm hai thành phần là dồn tích không điều chỉnh (NDA) và dồn tích có thể điều chỉnh (DA), do vậy sau khi tính được tổng dồn tích TA ta tiếp tục tính dồn tích không điều chỉnh (NDA), khi đó dồn tích có thể điều chỉnh (DA) chính là hiệu số của Tổng dồn tích (TA) và dồn tích không diều chỉnh (NDA). Các bước cụ thể như sau:
Bước 1: Tính tổng dồn tích TA
TA = NI – CFO
Bước 2: Tính dồn tích không điều chỉnh NDA theo công thức sau:
Trong đó :
REVit : Doanh thu thuần công ty i năm t trừ doanh thu thuần công ty i năm t-1 RECt : Phải thu khách hàng cuối năm t – Phải thu khách hàng cuối năm t-1 PPEit : Nguyên giá TSCĐ hữu hình của công ty i cuối năm t
Ait-1 : Tổng tài sản công ty i cuối năm t-1
Bước 3 : Tính dồn tích bất thường DA 1 1 1 − − − − = it it it it it it A NDA A TA A DA
Độ lớn của DA nói lên mức độ QTLN không phân biệt là dương hay âm, DA mang số âm nghĩa là QTLN theo hướng giảm lợi nhuận, DA dương nghĩa là QTLN theo hướng tăng lợi nhuận. DA càng lớn nghĩa là mức độ QTLN càng cao.
b. Đo lường biến độc lập và biến kiểm soát.
- Đo lường các biến độc lập: Quy mô hội đồng quản trị, tính độc lập của HĐQT, Giới tính Nam của giám đốc tài chính, chuyên gia tài chính trong HĐQT, Sự kiêm nhiệm giữa Chủ tịch HĐQT và GĐ điều hành, tỷ lệ thành viên không điều hành trong HĐQT và tỷ lệ cổ phần nắm giữ bởi Ban Giám đốc
- Đo lường các biến kiểm soát: quy mô công ty, khả năng sinh lời, hệ số nợ và đòn bẩy tài chính.
ST
T Tên biến Ký hiệu Thước đo Nguồn
Biến phụ thuộc quản trị lợi nhuận - EM
1 QTLN dồn tích DA Dồn tích điều chỉnh Mô hình ModifiedJones (1991).
Biến độc lập
1
Quy mô HĐQT BSIZE Số lượng thành viên (Kao & Chen, 2004)5; (Riyadh, Sukoharsono, Roekhudin, & Andayani, 2019)11, 2 Tính độc lập của
HĐQT BINDEP Số lượng thành viên (Sukeecheep,Yarram, & Farooque, 2013)15; (Riyadh, Sukoharsono, Roekhudin, & Andayani, 2019)11; (Liên, 2014)6 ; (Thúy, 2020)16 3 Giới tính Nam của giám đốc tài chính
GMALE Gán 1 nếu giám đốc tài chính là nam và 0 là ngược lại (Riyadh, Sukoharsono, Roekhudin, & Andayani, 2019)11 4
chuyên gia tài chính trong HĐQT
BFA Tỷ lệ thành viên HĐQT có chuyên môn tài chính/ Tổng số thành viên của HĐQT
(Dương & Điệp, 2017)4; Shanmugavel (Rajeevan & Ajward, 2019)10; (Thúy, 2020)16 5 Sự kiêm nhiệm
giữa Chủ tịch DUAL Gán 1 nếu kiêm nhiệm và0 là tách biệt (Liên, 2014)
6;(Saleh, Iskandar, & (Saleh, Iskandar, &
HĐQT và GĐ
điều hành Rahmat, 2005)
12;(Sarka, Sarka, & (Sarka, Sarka, & Sen, 2008)13
6 Tỷ lệ thành viênkhông điều hành PNEMBD Tỷ lệ thành viên độc lậpkhông điều hành / tổng số thành viên của HĐQT
(Liên, 2014)6
7 tỷ lệ cổ phần nắmgiữ bởi Ban Giám đốc
PSHBD Tỷ lệ cổ phần nắm giữ bởi Ban Giám đốc / tổng số thành viên của HĐQT
(Liên, 2014)6
Biến kiểm soát
1
Quy mô công ty SIZE Logarit tổng tài sản của
DN cuối năm (Saleh, Iskandar, &Rahmat, 2005)12; (Trang, 2015)17; (Lopes, 2018)8
2
khả năng sinh lời ROA Lợi nhuận trước thuế TNDN / tổng tài sản cuối năm
(Dương & Điệp, 2017)4
3
Đòn bẩy tài chính LEV tổng nợ phải trả cuối năm/ tổng tài sản cuối năm
(Sarka, Sarka, & Sen, 2008)13; (Dương & Điệp, 2017)4
4 Hệ số nợ DEBT Tỷ lệ Nợ/ Vốn CSH (Saleh, Iskandar, &Rahmat, 2005)12; (Linh, 2017)7
Bảng 3.1 Đo lường các biến trong mô hình.
3.2 Mẫu nghiên cứu.
Đối tượng lấy mẫu là các công ty phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam (HOSE và HNX) giai đoạn 2018 – 2021. Trong bài tiểu luận này, tác giả thu thập dữ liệu cho 2 mẫu, mẫu thứ nhất được sử dụng để đo lường biến phụ thuộc QTLN, mẫu thứ hai tác giả sử dụng để phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, kiểm tra ảnh hưởng của đặc điểm doanh nghiệp và hội đồng quản trị đến mức độ QTLN.
Đối với mẫu thứ nhất sử dụng để đo lường biến phụ thuộc QTLN, tác giả chọn mẫu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện (chọn mẫu phi ngẫu nhiên) đó là các công ty có đầy đủ BCTC đầy đủ từ 2018 đến 2021 trên cả sàn HOSE và sàn HNX, không bao gồm các công ty thuộc ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm.
Đối với mẫu thứ hai sử dụng trong phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, tác giả cũng thực hiện chọn mẫu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện (chọn mẫu phi ngẫu nhiên) dựa trên các công ty trong mẫu thứ nhất, tác giả lựa chọn những công ty có đầy đủ thông tin cho 4 năm nghiên cứu để đo lường biến độc lập và các biến kiểm soát trong mô hình, đặc biệt là trên thuyết minh BCTC có công bố thông tin về giao dịch với bên liên quan.
3.3 Thu thập dữ liệu.
a. Thu thập dữ liệu đo lường các biến phụ thuộc.
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, tác giả thu thập dữ liệu từ thông tin trên BCTC đã được kiểm toán của các CTNY trên TTCK VN (HOSE và HNX) trong giai đoạn 2018 – 2021 (website: http://finance.vietstock.vn/) để lấy số liệu: Tổng tài sản, khoản phải thu khách hàng, nguyên giá tài sản cố định hữu hình, doanh thu thuần, lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh, lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh. Các số liệu trên được thu thập từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Trên cơ sở số liệu thu thập được, tác giả thực hiện đo lường biến phụ thuộc dồn tích có thể điều chỉnh DA đại diện cho QTLN theo mô hình Modified Jones (1991).
b. Thu thập dữ liệu đo lường biến độc lập và biến kiểm soát.
Đối với các dữ liệu liên quan đến việc đo lường biến độc lập và biến kiểm soát được tác giả thu thập từ BCTC đã được kiểm toán của các CTNY trên TTCK Việt Nam..
3.4 Xử lý dữ liệu.
Các chỉ tiêu, dữ liệu phục vụ cho việc đo lường biến sau khi được thu thập xong được tập hợp trên Excel 2016. Thông qua Excell 2016 và phần mền STATA 13 tác giả tiến hành đo lường các biến trong mô hình đồng thời thực hiện các kiểm định cần thiết để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu.
3.5 Phân tích dữ liệu.
Thống kê mô tả (Descriptive statistics): dùng mô tả các đặc trưng khác nhau một cách tổng quát về đối tượng nghiên cứu như: Số quan sát, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các biến độc lập, biến kiểm soát cũng như biến phụ thuộc. Đối với biến phụ thuộc dồn tích điều chỉnh DA đại diện cho mức độ QTLN: Xem xét sự khác biệt về mức độ QTLN giữa các công ty thông qua so sánh giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn, thống kê mô tả biến phụ thuộc theo năm để so sánh sự khác biệt về mức độ QTLN theo năm.
b. Phân tích tương quan.
Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập vì để hồi quy thì trước tiên giữa biến phụ thuộc và biến độc lập phải có tương quan nhau, đồng thời kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khi chúng cũng có mối tương quan mạnh với nhau. Theo Hair và cộng sự (1995) sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nếu tồn tại hệ số tương quan lớn hơn 0,8 giữa các cập biến độc lập.
c. Phân tích hồi quy đa biến
Lựa chọn mô hình phù hợp
Để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, Luận văn sẽ thực hiện so sánh từng cặp giữa 3 ước lượng với Pooled OLS, FEM và REM.
Bước 1: So sánh sự phù hợp giữa ước lượng Pooled OLS và FEM, tác sử dụng các
câu lệnh trong phần mền STATA để thực hiện phân tích hồi quy Pooled và FEM. Thông qua kiểm định F để kiểm định giả thuyết H0: α1 = α2= … = αn = α. Trường hợp chỉ số Prob nhỏ hơn 5% chúng ta chọn FEM, ngược lại chọn Pooled OLS.
Bước 2: So sánh sự phù hợp giữa ước lượng Pooled OLS và REM, tác giả lần lượt
thực hiện phân tích hồi quy với Pooled OLS và REM. Thông qua kiểm định Breusch – Pagan để lựa chọn mô hình phù hợp. Giả thuyết H0: Sai số trong ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các DN hoặc các năm quan sát là không đổi. Trường hợp chỉ số Prob nhỏ hơn 5% thì mô hình REM là phù hợp, ngược lại chọn Pooled OLS.
Trong trường hợp kiểm định bước 1 và bước 2 đều cho ra kết quả Pooled OLS phù hợp hơn FEM và REM, luận văn sẽ sử dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS. Tuy nhiên, trong tình huống kết quả kiểm định ở bước 1 và bước 2 đều cho thấy FEM và REM đều phù hợp hơn so với Pooled OLS. Khi đó, luận văn sẽ thực hiện kiểm định cuối cùng như sau:
Bước 3: So sánh sự phù hợp giữa ước lượng FEM và REM, tác giả lần lượt thực
hiện phân tích hồi quy với FEM và REM. Lựa chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định Hausman với giả thuyết H0: Không có sự tương quan giữa các biến giải thích và phần dư. Kết quả kiểm định có chỉ số Prob nhỏ hơn 5%, chấp nhận giả thuyết H0 đồng nghĩa với việc mô hình FEM là phù hợp, ngược lại chọn REM.
Kiểm định khuyết tật mô hình
Việc kiểm định để tìm ra khuyết tật của mô hình và khắc phục những khuyết tật mà mô hình mắc phải giúp cho mô hình hồi quy và kết quả phân tích có nghĩa hơn khi thõa đồng thời các giả định. Tác giả sử dụng các câu lệnh trong phần mền STATA 13 để thực hiện 3 kiểm định sau:
Kiểm định phương sai của sai số không đổi: Kiểm định Breusch – Pagan để phát
hiện hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình. Nếu có hiện tượng phương sai thay đổi tác giả sử dụng ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục.
Kiểm định tự tương quan: Kiểm định Breusch Godfrey để phát hiện mô hình có tự
tương quan hay không. Nếu xuất hiện hiện tượng tự tương quan tác giả sử dụng ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) để phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau, trong trường hợp xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì tác giả sẽ thực hiện loại bỏ các biến có đa cộng tuyến ra khỏi mô hình nghiên cứu.
KẾT LUẬN
Qua việc tìm hiểu về đề tài nghiên cứu trên, tác giả dự kiến nhận được kết quả tích cực và khách quan từ đối tượng được khảo sát. Kết quả nghiên cứu cũng mong đợi các giả thuyết mà tác giả đưa ra hoàn toàn phụ hợp với bối cảnh mà tác giả lực chọn.
- Lý luận của nghiên cứu có thể là tiền đề và cơ sở hoàn thiện và bổ sung cho các lý luận liên quan đến vấn đề quản trị lợi nhuận tại các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. - Bài tiểu luận này giúp cho bản thân tác giả có cái nhìn toàn diện, hiểu sâu sắc hơn về tầm
quan trọng của quản trị lợi nhuận ảnh hưởng đến chất lượng thông tin báo cáo tài chính của các doanh nghiệp, qua đó giúp ích cho việc nghiên cứu sâu hơn ở bài luận văn ra trường sắp tới của tác giả.