Phân tích ảnh hưởng của chiều hướng thay đổi của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính

4.3.1. Phân tích ảnh hưởng của chiều hướng thay đổi của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

4.3.1.1. Phân tích ảnh hưởng của sự cải thiện của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

Mô hình (1) làmô hình hồi quy bao gồm biến độc lập và các biến kiểm soát. Như đã giới thiệu, biến kiểm soát là biến tác giả không tập trung nghiên cứu mà chỉ muốn kiểm soát mức độ giải thích của nó như thế nào cho biến thiên của biến phụ thuộc.

Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) thì để phân tích mô hình có biến kiểm soát, tác giả dùng mô hình hồi quy thứ bậc. Kết quả mô hình hồi quy thứ bậc như sau:

Bảng 4.5– Phân tích hồi quy ảnh hưởng của của sự cải thiện của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

Model Summaryc Model R R2 R2adj Std.

Error

Change Statistics D-W

∆R2 ∆F df1 df2 ∆Sig. F 1 .128a .016 .015 15.290 .016 12.533 1 754 .000

2 .240b .058 .050 15.017 .041 6.546 5 749 .000 2.054 ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 2930.114 1 2930.114 12.533 .000b Residual 176281.519 754 233.795

Total 179211.634 755

2

Regression 10311.197 6 1718.533 7.621 .000c Residual 168900.437 749 225.501

Total 179211.634 755

Coefficientsa Model Unstandardized

Coef.

Standardiz ed Coef.

t Sig. Collinearity Statistics

B SE Beta Tolerance VIF

1 (Constant) .875 .576 1.518 .129

DIMP -7.779 2.197 -.128 -3.540 .000 1.000 1.000

2

(Constant) -2.964 9.390 -.316 .752

DIMP -7.802 2.161 -.128 -3.611 .000 .997 1.003 UE -29.814 5.791 -.183 -5.148 .000 .999 1.001

AS 3.446 1.426 .086 2.417 .016 .984 1.017

DUAL .726 1.319 .020 .550 .582 .992 1.008

LEV -2.167 2.646 -.031 -.819 .413 .902 1.108

SIZE .215 .458 .018 .470 .638 .892 1.121

a. Dependent Variable: DEL

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Kết quả SPSS cho thấy ∆R2 = 0.041 tại bảng Model Summary, và kết quả này có ý nghĩa ở mức 5% (do ∆Sig. F = 0.000 < 0.05), như vậy các biến kiểm soát có tham giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc DEL cùng với biến độc lập DIMP. Biến độc lập sự cải thiện ý kiến kiểm toán DIMP giải thích 1.5% sự biến thiên của biến phụ thuộc DEL (R2adj M1 = 0.015), và biến độc lập DIMP này cùng 5 biến kiểm soát giải thích 5% sự thay đổi của biến phụ thuộc (tính kịp thời của BCTC - DEL) (R2adj M2 = 0.050).

Do mục tiêu nghiên cứu chỉ hướng đến tìm hiểu ảnh hưởng của biến độc lập DIMP tới biến phụ thuộc chứ không xây dựng mô hình tổng quát, do đó R2adj M2 = 0.05 được chấp nhận.

Tại bảng Anova Sig M1 = Sig M2 = 0.000 < 0.001, có nghĩa là mô hình hồi quy (1) đã xây dựng bao gồm biến độc lập DIMP và biến kiểm soát là phù hợp với tổng thể.

Trong bảng trọng số, trọng số hồi quy β1 M2 = -7.802 của biến DIMP có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% (sig M2 = 0.000< 0.01). Như vậy, trong mô hình hồi quy đa biến với các biến kiểm soát, biến độc lập DIMP (sự cải thiện ý kiến kiểm toán) có tác động ngược chiều đến số ngày công bố BCTC. Hệ số VIF = 1.003 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xả ra trong mô hình. Với độ tin cậy 99%, có thể

khẳng định khi có sự cải thiện ý kiến kiểm toán, thời gian công bố BCTC của năm hiện tại giảm so với năm trước đó (cụ thể là 7.802 ngày). Nói cách khác, sự cải thiện của ý kiến kiểm toán ảnh hưởng cùng chiều đến tính kịp thời của BCTC, giả thuyết H1 được chấp nhận.

Bên cạnh biến độc lập DIMP, kết quả SPSS còn cho thấy tác động của hai biến kiểm soát UE (β2 = -29.814, Sig= 0.000) và AS (β2 = 3.446, Sig= 0.016) đến biến phụ thuộc tính kịp thời của BCTC DEL. Tại mức ý nghĩa 5%, khi có sự cải thiện ý kiến kiểm toán, lợi nhuận thuần của năm hiện tại tăng thì BCTC được công bố kịp thời hơn, và công ty kiểm toán có sự thay đổi so với năm trước thì BCTC được công bố trễ hơn năm trước. Các biến kiểm soát còn lại (DUAL, LEV và SIZE) không giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc tính kịp thời của BCTC DEL.

4.3.1.2. Phân tích ảnh hưởng của sự suy giảm của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

Bảng 4.6 – Phân tích hồi quy ảnh hưởng của của sự suy giảm của ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của BCTC

Model Summaryc Model R R2 R2adj Std.

Error

Change Statistics D-W

∆ R2 ∆F df1 df2 ∆Sig. F 1 .215a .046 .045 15.057 .046 36.425 1 754 .000

2 .280b .079 .071 14.848 .033 5.289 5 749 .000 2.028 ANOVAa

Model Sum of

Squares

df Mean Square F Sig.

1

Regression 8258.640 1 8258.640 36.425 .000b Residual 170952.993 754 226.728

Total 179211.634 755

2

Regression 14088.676 6 2348.113 10.651 .000c Residual 165122.958 749 220.458

Total 179211.634 755

Coefficientsa Model Unstandardized

Coef.

Standardiz ed Coef.

t Sig. Collinearity Statistics

B SE Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.568 .568 -.999 .318

DDETER 12.945 2.145 .215 6.035 .000 1.000 1.000

2

(Constant) -1.604 9.289 -.173 .863

DDETER 11.828 2.143 .196 5.520 .000 .974 1.026

UE -26.274 5.756 -.161 -4.565 .000 .988 1.012 AS 2.814 1.415 .071 1.989 .047 .976 1.024 DUAL 1.054 1.304 .028 .808 .419 .992 1.008 LEV -3.125 2.618 -.044 -1.193 .233 .901 1.110

SIZE .107 .453 .009 .236 .814 .890 1.124

a. Dependent Variable: DEL

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Kết quả SPSS cho thấy ∆R2 = 0.033 tại bảng Model Summary, và kết quả này có ý nghĩa ở mức 5% (do ∆Sig. F = 0.000 < 0.05), như vậy các biến kiểm soát có tham giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc DEL cùng với biến độc lập DDETER. Biến độc lập sự suy giảm ý kiến kiểm toán DDETER giải thích 4.5% sự biến thiên của biến phụ thuộc DEL (R2adj M1 = 0.045), và biến độc lập DDETER này cùng 5 biến kiểm soát giải thích 7.1% sự thay đổi của biến phụ thuộc (tính kịp thời của BCTC - DEL) (R2adj

M2 = 0.071). Do mục tiêu nghiên cứu chỉ hướng đến tìm hiểu ảnh hưởng của biến độc lập DIMP tới biến phụ thuộc chứ không xây dựng mô hình tổng quát, do đó R2adj

M2 = 0.071 được chấp nhận.

Tại bảng Sig M1 = Sig M2 = 0.000 < 0.001, có nghĩa là mô hình hồi quy (1) đã xây dựng bao gồm biến độc lập DDETER và biến kiểm soát là phù hợp với tổng thể.

Trong bảng trọng số, trọng số hồi quy β1 M2 = 11.828 của biến DDETER có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% (sig M2 = 0.000< 0.01). Như vậy, trong mô hình hồi quy đa biến với các biến kiểm soát, biến độc lập DDETER (sự suy giảm ý kiến kiểm toán) có tác động cùng chiều đến số ngày công bố BCTC. Hệ số VIF = 1.026 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xả ra trong mô hình. Với độ tin cậy 99%, có thể khẳng định khi có sự suy giảm ý kiến kiểm toán, thời gian công bố BCTC của năm hiện tại tăng so với năm trước đó (cụ thể là 11.828 ngày). Nói cách khác, sự suy

giảm của ý kiến kiểm toán ảnh hưởng ngược chiều đến tính kịp thời của BCTC, giả thuyết H1 được chấp nhận.

Cũng tương tự trong bảng phân tích 4.5, trong mô hình này, bên cạnh biến độc lập DDETER, kết quả SPSS còn cho thấy tác động của hai biến kiểm soát UE (β2 = - 26.274, Sig= 0.000) và AS (β3 = 2.814, Sig= 0.047) đến biến phụ thuộc tính kịp thời của BCTC DEL. Tương tự như giải thích của Mô hình (1), tại mức ý nghĩa 5%, khi có sự suy giảm ý kiến kiểm toán, lợi nhuận thuần của năm hiện tại tăng thì BCTC được công bố kịp thời hơn, và công ty kiểm toán có sự thay đổi so với năm trước thì BCTC được công bố trễ hơn năm trước

Sự khác biệt trong giá trị tuyệt đố trọng số hồi quy của hai biến độc lập trong mô hình (1) và (2): |β1 DIMP| = 7.802 < |β1 DDETER| = 11.828 của biến cũng cho thấy khác biệt trong tác động của sự cải thiện và sự suy giảm ý kiến kiểm toán đến tính kịp thời của việc công bố thông tin trên BCTC, thông tin xấu (sự suy giảm ý kiến kiểm toán) có tác động lớn hơn đến tính kịp thời lớn hơn là thông tin tốt (sự cải thiện ý kiến kiểm toán).