Nghiên cứu công bố thông tin về quản lý rủi ro của các công ty thuộc ngành vận tải và kho bãi niêm yết ở việt nam

i
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

NGUYỄN THỊ LÀNH

NGHIÊN CỨU CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ QUẢN LÝ RỦI RO
CỦA CÁC CÔNG TY THUỘC NGÀNH
VẬN TẢI VÀ KHO BÃI NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN


ii
Đà Nẵng - Năm 2019
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

NGUYỄN THỊ LÀNH

NGHIÊN CỨU CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ QUẢN LÝ RỦI RO
CỦA CÁC CÔNG TY THUỘC NGÀNH
VẬN TẢI VÀ KHO BÃI NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN
Mã số: 60.34.03.01

Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Hữu Cường

Đà Nẵng - Năm 2019

i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các
số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được
ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Lành


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Hiện nay, Việt Nam đã hội nhập mạnh mẽ và mở cửa sâu
rộng. Nước ta đã hoàn tất đàm phán và ký kết một loạt hiệp định
quan trọng như Hiệp định đối tác xuyên Thái Bình Dương, Hiệp
định thương mại tự do Việt Nam – Liên minh châu Âu, Hiệp định
thương mại tự do Việt Nam – Hàn Quốc. Việt Nam cũng đã chính
thức trở thành thành viên của Cộng đồng kinh tế ASEAN kể từ ngày
1/1/2016. Như vậy, bước vào năm 2018 cơ hội sẽ mở rộng hơn nữa
với kinh tế Việt Nam nhưng đi liền theo đó cũng không ít thách thức
đặt ra. Hội nhập kinh tế quốc tế không chỉ là bức tranh toàn màu
hồng vì bên cạnh thuận lợi còn gia tăng những rủi ro. Thực tế hiện
nay, đa phần các DN với kinh nghiệm thị trường non trẻ, nguồn lực
hạn chế thì những biến động của thị trường thời siêu hội nhập, siêu
cạnh tranh có thể sẽ khiến các DN đứng trước nhiều rủi ro ở nhiều
cấp độ khác nhau. Vì vậy, QLRR đóng một vai trò hết sức quan
trọng.
Hiện nay, có nhiều tác giả đã thấy được sự cấp thiết về các

vấn đề liên quan đến ngành vận tải và kho bãi như nghiên cứu của tác
giả Vũ Thị Mai Hương (2017) về các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ
công bố thông tin của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành vận tải
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả Khúc Thị Hà
Thanh (2017) Nghiên cứu ảnh hưởng của quản trị vốn luân chuyển
đến tỷ suất lợi nhuận của các công ty cổ phần ngành vận tải niêm yết
trên sàn chứng khoán Việt Nam. Nhưng hầu hết các nghiên cứu đều
chưa đề cập đến CBTT về QLRR của các công ty ngành vận tải và
kho bãi.
Từ thực tiễn nêu trên, đề tài: “Nghiên cứu công bố thông tin
về quản lý rủi ro của các công ty thuộc ngành vận tải và kho bãi
niêm yết ở Việt Nam” được tác giả chọn để nghiên cứu và thực hiện
luận văn này.
2. Mục tiêu nghiên cứu


Đo lường mức độ CBTT về QLRR của các công ty thuộc

ngành vận tải và kho bãi niêm yết ở Việt Nam.

QLRR.

Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ CBTT về


2


Gợi ý các giải pháp, kiến nghị nhằm hoàn thiện và nâng cao

mức độ CBTT về QLRR của ngành vận tải và kho bãi tại Việt Nam
trên cơ sở kết quả nghiên cứu.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu sẽ tiến hành đo lường
mức độ CBTT về QLRR trên BCTN hoặc BCTC hợp nhất (đã kiểm
toán) năm tài chính kết thúc ngày 31/12/2015, 31/12/2016 và
31/12/2017 của 26 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán
Hà Nội (HNX) và 27 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng
khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) thuộc ngành vận tải và kho
bãi.
Phạm vi nghiên cứu: 53 công ty trong 3 năm tương ứng với
157 quan sát.
4. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp phân tích nội dung để
đo lường mức độ CBTT về QLRR và phương pháp phân tích hồi quy
để xác định ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ CBTT về QLRR.
Cụ thể như sau:
Phương pháp phân tích nội dung: để đo lường mức độ CBTT
bằng các chỉ số, trên cơ sở các chỉ mục CBTT về QLRR được công
bố trên BCTC thường niên và BCTCBCTN năm 2015, 2016, 2017
theo các văn bản pháp luật có liên quan, bao gồm Thông tư
155/2015/TT-BTC và Thông tư 210/2009/TT-BTC.
Phương pháp phân tích hồi quy: Ảnh hưởn của các nhân tố
đến mức độ CBTT về QLRR được kiểm chứng thông qua ba mô
hình: Pooled Ordinary List Squares (OLS), Fixed Effect Model
(FEM), và Random Effect Model (REM).
5. Bố cục của đề tài
Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo,
danh mục các từ viết tắt, danh mục các hình, các bảng và phụ lục, nội
dung chính của luận văn gồm bốn Chương:

Chương 1. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu về CBTT
về QLRR
Chương 2. Thiết kế nghiên cứu
Chương 3. Kết quả nghiên cứu
Chương 4. Hàm ý chính sách và kết luận
6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu


3
Trong nhiều thập kỷ qua, trong nhiều nghiên cứu, các nhà
nghiên cứu ngoài nước đã chú trọng đến các khía cạnh khác nhau của
CBTT về QLRR như: Lajili và Zeghal (2005); Rajab và Schachler
(2009); Mazumder và Hossain (2018); v.v. Tuy nhiên, hầu hết các
nghiên cứu này đều được thực hiện ở các nươc có nền kinh tế phát
triển.
Nguyễn Hữu Cường và Võ Hoàng Tùng (2018) nghiên cứu
CBTT về QLRR của các công ty thuộc ngành tài chính niêm yết ở
Việt Nam. Thông qua bài nghiên cứu tác giả đã dánh giá thực trạng
việc CBTT về QLRR của các DN thuộc nhóm ngành tài chính niêm
yết ở Việt Nam thông qua đo lường mức độ CBTT về QLRR. Đồng
thời nhận diện các nhân tố nào ảnh hưởng đến mức độ CBTT về
QLRR và xác định xem các nhân tố ảnh hưởng như thế nào đến mức
độ CBTT về QLRR. Khoảng trống của nghiên cứu này là tập trung cụ
thể vào QLRR của các công ty thuộc ngành tài chính thì không thể
khái quát được các ngành khác.
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN
CỨU CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ QUẢN LÝ RỦI RO
1.

CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ QUẢN LÝ RỦI RO

1.1.1.

Khái niệm công bố thông tin
Theo quan điểm của Bộ Tài Chính, được thể hiện trong Sổ

tay CBTT dành cho các công ty niêm yết (Sở giao dịch chứng khoán
Hà Nội, 2013), CBTT được hiểu là phương thức để thực hiện quy
trình minh bạch của doanh nghiệp nhằm bảo đảm các cổ đông và
công chúng có thể tiếp cận thông tin. CBTT kế toán là toàn bộ thông
tin được cung cấp thông qua hệ thống các BCTC của một công ty
trong thời kỳ nhất định (bao gồm cả các báo cáo giữa niên độ và
BCTN).
1.1.2.

Yêu cầu về công bố thông tin

1.1.3.

Khái niệm rủi ro và quản lý rủi ro

1.1.4.

Công bố thông tin về quản lý rủi ro

1.1.5.

Vai trò của công bố thông tin về quản lý rủi ro

1.1.6.

Yêu cầu về công bố thông tin về quản lý rủi ro

1.2.

ĐO LƯỜNG MỨC ĐỘ CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ

QUẢN LÝ RỦI RO
1.2.1.

Đo lường bằng thang đo không trọng số
Để đo lường mức độ CBTT, các nhà nghiên cứu thường sử


4
dụng thang đo không trọng số. Bằng hệ thống các chỉ mục cần công
bố đã được xây dựng, từng mục tương ứng trong BCTN được nghiên
cứu được gán giá trị bằng một (1) nếu thông tin đó có công bố, hoặc
được gán giá trị bằng không (0) nếu thông tin đó không được công
bố, hoặc gán giá trị không liên quan (NA) nếu thông tin đó không
liên quan đến DN.
1.2.2.

Đo lường bằng thang đo có trọng số
Luận văn áp dụng thang đo không có trọng số để đo lường

mức độ CBTT về QLRR, cả về CBTT bắt buộc lẫn CBTT tùy ý.
Theo đó, các mục tin được đánh giá theo mức độ hữu ích là như
nhau. Đối với CBTT tùy ý về QLRR, mức độ CBTT mỗi mục tin
được đánh giá khác nhau tùy theo thông tin đó được CTNY công bố

chi tiết đến mức độ nào – từ mức độ chi tiết thấp nhất là một (“1”)
đến mức độ chi tiết cao nhất là ba (“3”).

1.3.

LÝ THUYẾT KHUNG VỀ CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ

QUẢN LÝ RỦI RO
Các nghiên cứu trước đây đã dùng nhiều lý thuyết khác nhau
để biện luận cho các quan điểm khác nhau cũng như các mức độ khác
nhau về CBTT rủi ro. Các lý thuyết được sử dụng để giải thích cho
việc công bố hoặc không CBTT liên quan đến rủi ro cũng như ảnh
hưởng của các nhân tố đến mức độ CBTT về QLRR thường được sử
dụng gồm: lý thuyết đại diện, lý thuyết kinh tế thông tin, lý thuyết chi
phí chính trị, lý thuyết chi phí sở hữu và lý thuyết tín hiệu.
1.3.1.

Lý thuyết đại diện (Agency Theory)

1.3.2.

Lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory)

1.3.3.

Lý thuyết chính trị (Political Theory)

1.3.4.

Lý thuyết chi phí sở hữu (Proprietary Cost Theory)

1.3.5.

Lý thuyết kinh tế thông tin (Information Economics

Theory)

1.4.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ NHÂN TỐ ẢNH

HƯỞNG DẾN MỨC ĐỘ CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ QUẢN
LÝ RỦI RO
1.4.1.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố quy mô doanh

nghiệp
1.4.2.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố đòn bẩy tài

chính
1.4.3.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố khả năng sinh


5
lời

1.4.4.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố khả năng

thanh toán
1.4.5.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố chủ thể kiểm

toán
1.4.6.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố đặc điểm hội

đồng quản trị
1.4.7.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố cấu trúc sở

hữu
1.4.8.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố tài sản cố định

1.4.9.

Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nhân tố thời gian niêm

yết của doanh nghiệp
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

2.1.

THỰC TRẠNG NGÀNH VẬN TẢI VÀ KHO BÃI TẠI

VIỆT NAM
2.2.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Mục đích nghiên cứu của luận văn này là nhằm trả lời hai

câu hỏi sau. Một là, thực trạng CBTT về của các DN ngành vận tải
và kho bãi niêm yết ở Việt Nam hiện nay như thế nào?. Và hai là,
những nhân tố nào ảnh hưởng đến mức độ CBTT về QLRR của các
DN vận tải và kho bãi niêm yết ở Việt Nam?.

2.3.

XÂY DỰNG GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

2.3.1.

Giả thuyết về quy mô doanh nghiệp
H1 - DN có quy mô càng lớn thì mức độ CBTT về QLRR càng
cao

2.3.2.

Giả thuyết về đòn bẩy tài chính:

H2 – DN có đĐòn bẩy tài chính của công tyDN có ảnh hưởng
đến mức độ CBTT về QLRR

2.3.3.

Giả thuyết về khả năng sinh lời
H3 – DN có khả năng sinh lời càng cao thì mức độ CBTT về
QLRR càng lớn

2.3.4.

Giả thuyết về khả năng thanh toán
H4 – DN có khả năng thanh toán càng thấp thì mức độ CBTT
về QLRR càng cao


6

2.3.5.

Giả thuyết về chủ thể kiểm toán
H5 – DN được kiểm toán bởi công ty kiểm toán độc lập có uy
tín càng cao thì mức độ CBTT về QLRR càng lớn

2.3.6.

Giả thuyết về đặc điểm hội đồng quản trị
H6a - Doanh nghiệp có tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập càng
lớn thì mức độ CBTT về QLRR càng cao.
H6b – Chủ tịch hội đồng quản trị không kiêm nhiệm giám đốc

điều hành thì mức độ CBTT về QLRR cao hơn

2.3.7.

Giả thuyết về cấu trúc sở hữu vốn
H7 – Tỷ lệ sở hữu vốn góp của cá nhân càng cao thì mức độ
CBTT về QLRR càng thấp.

2.3.8.

Giả thuyết về tài sản cố định
H8 - DN có tài sản cố định càng nhiều thì mức độ CBTT về
QLRR càng cao.

2.3.9.

Giả thuyết về thời gian niêm yết của doanh nghiệp
H9 – DN có thời gian niêm yết càng dài thì mức độ CBTT về
QLRR càng cao

2.4.

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

2.4.1.

Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này gồm có hai mục tiêu chính. Trong đó, mức

độ CBTT về QLRR được đánh giá bằng phương pháp phân tích nội

dung, còn ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ CBTT về QLRR
được đánh giá bởi ba mô hình hồi quy tương ứng với ba chỉ số CBTT
(biến phụ thuộc) là chỉ số CBTT bắt buộc (phương trình 1), chỉ số
CBTT tuỳ ý (phương trình 2) và chỉ số CBTT tổng hợp được tính
bằng chỉ số CBTT bắt buộc cộng với chỉ số CBTT tuỳ ý (phương
trình 3). Cụ thể, ba mô hình nghiên cứu được xây dựng tương ứng
với ba biến phụ thuộc thể hiện mức độ CBTT về QLRR như sau:
Phương trình 1 có dạng:
CBTTBBQLRRit = Ci + β1QMDNit + β2ĐBTCit + β3KNSLit +
β4KNTTit + β5CTKTit+ β6TLTVHĐQTit + β7CTHĐQTit+ β8CTSHit +
β9TSCĐit + β10TGNYit + εit
Mô hìnhMô hình này dùng để kiểm định nhân tố nào có tác
động đến mức độ CBTT bắt buộc về QLRR của các DN ngành vận
tải và kho bãi niêm yết ở Việt Nam.


7
Phương trình 2 có dạng
CBTTTYit = Ci0 + β1QMDNit + β2ĐBTCit + β3KNSLit + β4KNTTit +
β5CTKTit+ β6TLTVHĐQTit + β7CTHĐQTit+ β8CTSHit + β9TSCĐit
+ β10TGNYit + εit
Mô hìnhMô hình này này dùng để kiểm định nhân tố nào có
tác động đến mức độ CBTT tùy ý về QLRR của các DN ngành vận
tải và kho bãi niêm yết ở Việt Nam.
Phương trình 3 có dạng
CBTTTHit = Ci1 + β1QMDNit + β2ĐBTCit + β3KNSLit + β4KNTTit +
β5CTKTit+ β6TLTVHĐQTit + β7CTHĐQTit+ β8CTSHit + β9TSCĐit +
β10TGNYit + εit
Các Mphương trìnhô hình này sẽ lần lượt được kiểm
địnhước lượng hồi quy theo theo phương pháp bình phương bé nhất,

mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên đối với
các biến tương ứng với BCTC thường niên đã được kiểm toán kết
thúc ngày 31/12/2015; 31/12/2016 và 31/12/2017 của các CTNY
thuộc ngành vận tải và kho bãi niêm yết tại Việt Nam.

2.4.2.

Phương pháp phân tích dữ liệu
Đối với phân tích hồi quy bằng dữ liệu bảng có thể sử

dụng 3 mô hình đó là:


Mô hình Pooled OLS



Mô hình FEM (Fixed Effects Model)



Mô hình REM (Random Effects Model)
Sau đó tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Hausman để xác

định lụa chọn mô hình FEM hay REM mô hình nào là phù hợp hơnđể
nghiên cứu. Sau khi xác định được mô hình phù hợp, luận văn thực
hiện loại bỏ biến thừa ra khỏi mô hình và ước lượng lại mô hình để
đưa ra phương trình hồi quy.
2.4.3.

Đo lường biến phụ thuộc

a. Lựa chọn các chỉ mục thông tin công bố
Mức độ CBTT về QLRR của các DN thuộc ngành vận tải và
kho bãi niêm yết trong luận văn được đánh giá trên cơ sở thang đo
bao gồm hệ thống các chỉ mục CBTT được lựa chọn căn cứ theo
Thông tư 210/2009/TT-BTC.
b. Đo lường chỉ số công bố thông tin
Ttác giả sẽ đo lường mức độ CBTT về bắt buộc và CBTT về
tùy ý thông qua chỉ số đo lường mức độ thông tin công bố đối với từng
công ty như sau:


8

Trong đó:
−

: chỉ số CBTT về (bắt buộc/tuỳ ý) của công ty j (0 ≤
≤ 1);

−

: số yếu tố thông tin có thể công bố sau khi loại trừ đi

những yếu tố thông tin hiển nhiên không liên qua (NA) ở công ty j;
−

: bằng 1 nếu yếu tố thông tin i được công bố, bằng 0

nếu không được công bố.
2.4.4.

Đo lường biến độc lập
Các biến độc lập trong mô hình hồi quy được đo lường trên

cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước và đã được mô tả đầy đủ 2.4.1.
Bảng 2.3 sau đây trình bày tóm tắt cách thức xác định giá trị các biến
độc lập và chiều ảnh hưởng dự kiến của các biến này đến mức độ
CBTT về QLRR.

2.5.

MẪU NGHIÊN CỨU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU
Mẫu nghiên cứu là BCTN của tất cả 53 công ty được phân

loại thuộc nhóm ngành vận tải và kho bãi niêm yết trên hai Sở Giao
dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán
Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) năm 2015, 2016, và 2017 (xem Phụ
lục số 1).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1.

ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ CÔNG BỐ THÔNG TIN VỀ

QUẢN LÝ RỦI RO CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH VẬN
TẢI VÀ KHO BÃI NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM
3.1.1.

Thống kê mô tả chỉ số công bố thông tin về quản lý rủi ro

BẢNG 3.1: Mức độ CBTT về QLRR của các DN ngành vận tải và
kho bãi niêm yết trên TTCK Việt Nam
Mức độ CBTT
N
CBTT về QLRR bắt
157
buộc
CBTT về QLRR tùy ý 157

Mean

Std.DevMin

Max

0.5037

0.1955 0.11

0.94

0.0912

0.0632 0

0.2804

9
CBTT về QLRR tổng
hợp

157

0.1923

0.0723 0.04

0.38

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)
Về mức độ CBTT bắt buộc về QLRR: Chỉ số CBTT về QLRR
bắt buộc chứng tỏ được rằng mức độ tuân thủ về CBTT về QLRR
trên BCTC của các DN niêm yết thuộc ngành vận tải và kho bãi đạt
50.37%. Trong đó, DN đạt chỉ số CBTT về QLRR bắt buộc cao nhất
là 94% và thấp nhất là 11% (không có DN nào không công bố), và
mức độ CBTT bắt buộc về QLRR còn có sự chênh lệch khá lớn giữa
các DN (Sta. Dev = 0.1955). Như vậy, vẫn còn nhiều DN CBTT bắt
buộc về QLRR còn chưa thực sự đầy đủ và điều này làm giảm chất
lượng của thông tin về QLRR được công bố và ảnh hưởng rất lớn các
đối tượng sử dụng thông tin về QLRR cung cấp trên BCTN của các
DN thuộc ngành vận tải và kho bãi.
Về mức độ CBTT tùy ý về QLRR: Chỉ số CBTT tùy ý về
QLRR trong thời gian 2015-2017 chứng tỏ rằng mức độ các DN tùy
ý cung cấp thêm những thông tin ngoài thông tin bắt buộc còn khá
thấp, với số trung bình chỉ đạt 9.12%. Trong đó, giá trị lớn nhất và
giá trị nhỏ nhất của chỉ số CBTT tùy ý về QLRR khiêm tốn ở mức

28.04% và 0%. Từ đó, có thể kết luận rằng các DN ngành vận tải và
kho bãi niêm yết chỉ chú trọng đến việc tuân thủ theo các quy định
bắt buộc về CBTT nhưng lại ít quan tâm đúng mức đến việc CBTT
về QLRR tùy ý (tức là cung cấp thông tin
Về mức độ CBTT về QLRR tổng hợp: Chỉ số CBTT về QLRR
tổng hợp chứng tỏ rằng mức độ CBTT về QLRR của các DN ngành
vận tải và kho bãi niêm yết trên TTCK Việt Nam trung bình chỉ đạt
19.23%, tức là còn đến 81.77% chỉ mục thông tin trên BCTC vẫn
chưa được trình bày. Mức độ CBTT về QLRR tổng hợp đầy đủ cao
nhất đạt 38% và mức thấp nhất chỉ đạt 4% với độ lệch chuẩn là 0.07.
Điều này sẽ làm giảm chất lượng của thông tin được công bố và có
ảnh hưởng đến quyết định của các đối tượng sử dụng thông tin cung
cấp trên các BCTC của các DN thuộc ngành vận tải và kho bãi.


10
BẢNG 3.2: So sánh mức độ CBTT về QLRR của các DN ngành
vận tải và kho bãi niêm yết trên HOSE với HNX
N

Min Max Mean

Std.
Deviation

T - test
t–value p-value

CBTT bắt buộc về QLRR
HOSE

87 0.11 0.94 .533
0.2151
-1.8774 0.0632
HNX
70 0.22 0.94 .463
0.1591
CBTT tùy ý về QLRR
HOSE
87 0.00 0.28 .096
0.0693
-1.3150 0.1905
HNX
70 0.00 0.25 .084
0.0541
CBTT tổng hợp về QLRR
HOSE
87 0.00 0.39 .207
0.0798
-2.5894 0.0109
HNX
70 0.10 0.37 .172
0.0554
So sánh mức độ CBTT bắt buộc về QLRR giữa các ngành
vận tải và kho bãi niêm yết trên HOSE với HNX
Chỉ số CBTT bắt buộc về QLRR trung bình trong 87 báo cáo
tài chính của các DN ngành vận tải và kho bãi niêm yết trên sàn giao
dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) cao hơn so với 70
báo cáo tài chính của các DN trên sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội
(HNX). So sánh mức độ CBTT tùy ý về QLRR giữa các ngành vận
tải và kho bãi niêm yết trên HOSE với HNX

Số liệu ở Bảng 3.2 cho thấy, chỉ số CBTT tùy ý về QLRR
trung bình trong 87 báo cáo tài chính của các DN ngành vận tải và
kho bãi niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí
Minh (HOSE) cao hơn so với 70 báo cáo tài chính của các DN trên
sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).
So sánh mức độ CBTT tổng hợp về QLRR giữa các ngành
vận tải và kho bãi niêm yết trên HOSE với HNX
Số liệu ở Bảng 3.2 cho thấy, chỉ số CBTT tổng hợp về QLRR
trung bình trong 70 báo cáo tài chính của các DN ngành vận tải và
kho bãi niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí
Minh (HOSE) cao hơn so với 87 báo cáo tài chính của các DN trên
sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Cụ thể, chỉ số CBTT tổng
hợp về QLRR trung bình HOSE là 20.7% và HNX là 17.2%, mức
chệnh lệch giữa 2 sàn là 3.5%. Khác với chỉ số mức độ CBTT bắt
buộc và tùy ý, sự chênh lệch về mức CBTT về QLRR tổng hợp của
các DN thuộc ngành vận tải và kho bãi niêm yết ở HOSE và HNX là
có ý nghĩa về mặt thống kê.
3.1.2.

Đánh giá mức độ công bố thông tin về quản lý rủi ro
Thông qua kết quả thống kê mô tả các chỉ số CBTT về

QLRR của các DN ngành vận tải và kho bãi niêm yết trên TTCK Việt


11
Nam trong giai đoạn từ 2015 đến 2017 đã cho thấy: Mức độ tuân thủ
trung bình về chỉ số CBTT về QLRR trong BCTC của các DN ngành
vận tải và kho bãi niêm yết đạt 50,4%, vẫn còn một tỷ lệ không nhỏ
(49.6%) các mục tin chưa được công bố. Mức độ CBTT tùy ý về

QLRR chưa được sự chú trọng bởi các DN niêm yết thuộc nhóm
ngành này. Vì vậy làm sao có cơ chế để thúc đẩy được các DN tùy ý
công bố thêm những thông tin về QLRR trong các BCTC năm vì
những thông tin này đặc biệt có ích đối với người sử dụng.

3.2.

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC

ĐỘ CBTT VỀ QLRR VỀ QUẢN LÝ RỦI RO CỦA CÁC
DOANH NGHIỆP NGÀNH VẬN TẢI VÀ KHO BÃI NIÊM YẾT
TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

3.2.1.

Thống kê mô tả các biến độc lập

BẢNG 3.3: Thống kê mô tả các biến độc lập trong mô hình

nghiên cứu
Variable

N
15

QMDN

7
15

DBTC

7
15

KNSL

7
15

KNTT

7
15

CTKT

7
15

TLHDQTDL

7
15

HDQTKKN

7
15

CTSHV

7
15

TSCD

7
15

TGNY

7

Mean

Std. Deviation.

Minimum

Maximum

1,136.9

3,206.3

44.8

31,658.3

-0.3810

0.6077

-1.83

1.81

0.1735

0.1617

-0.57

0.72

1.0607

0.9821

-0.94

4.21

0.4514

0

1

0.4289

0.2515

0

1

0.7225

0.4491

0

1

0.3926

0.2826

0

1

0.3896

0.2482

0

0.9

1.826

0.728

1

3

0.7179
7

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)
Quy mô doanh nghiệp (QMDN): được tính bằng giá trị
logarit cơ số 10 của tổng tài sản của các CTNY. Căn cứ vào thống kê
mẫu cho thấy các công ty trong ngành vận tải và kho bãi có giá trị


12
tổng tài sản khá lớn. Giá trị lớn nhất đã công bố trong 157 BCTC là
31,638.3 tỷ, giá trị nhỏ nhất là 44.8 tỷ, giá trị trung bình là 1,136.9 tỷ,
mức độ phân tán giữa các DN với nhau và qua các năm rất lớn
(3,206.3).
Đòn bẩy tài chính (DBTC): Đòn bẩy tài chính được tính bằng
logarit 10 tổng nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu. Qua mô hình ta thấy,
đòn bẩy tài chính có giá trị trung bình là -0.381 giá trị lớn nhất là
1.81 giá trị nhỏ nhất là -1.83.
Khả năng sinh lời (KNSL): mô hình sử dụng giá trị tỷ lệ lợi
nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu. Khả năng sinh lời của các DN

trung bình đạt 0.17

và có sự chênh lệch lớn giữa các DN và giữa

các năm. Trong đó, DN có mức sinh lời cao nhất đạt 0.72 và thấp
nhất là -0.57. Điều này cho thấy vẫn còn những DN hoạt động chưa
hiệu quả.
Khả năng thanh toán (KNTT): mô hình sử dụng giá trị tỷ lệ
tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn. Khả năng thanh toán của các DN
trung bình đạt 1.06 và có sự chênh lệch rất lớn giữa các DN và giữa
các năm. Trong đó, khả năng thanh toán cao nhất là 4.21 và thấp nhất
là -0.94. Có nhiều DN có khả năng thanh toán ngắn hạn còn thấp.
Chủ thể kiểm toán (CTKT): Trong tổng 157 BCTC được kiểm
toán, chỉ có 44 BCTC được kiểm toán bởi công ty kiểm toán độc lập
thuộc Big 4 chiếm tỷ lệ là 28%, còn lại đến 112 BCTC được kiểm
toán bởi công ty kiểm toán độc lập khác chiếm 72% (xem Bảng 3.4).
Điều này chứng tỏ phần lớn BCTC của các DN thuộc ngành vận tải
và kho bãi được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán độc lập khác
không thuộc Big 4.
Chủ tịch hội đồng quản trị (CTHĐQT): Trong số 157 quan
sát, có đến 28% trường hợp có sự kiêm nhiệm giữa Chủ tịch HĐQT
và GĐ điều hành (xem Bảng 3.5)
Tỷ lệ thành viên hội đồng quản trị độc lập (TLTVHDQT):
mô hình sử dụng tỷ lệ số thành viên HĐQT không điều hành trên
tổng số thành viên HĐQT. Giá trị trung bình là 43% với sự chênh
lệch lớn giữa các DN và qua 3 năm. Trong đó, giá trị lớn nhất là
100% và thấp nhất là 0%. Kết quả cho thấy, tỷ lệ thành viên HĐQT
không tham gia điều hành là khá cao, đặc biệt có DN tỷ lệ này đạt
đến 100%.

13

DN có vốn sở hữu của tư nhân (CTSHV): Giá trị DN có
vốn sở hữu tư nhân có giá trị nhỏ nhất là 0%, giá trị lớn nhất là
100%, giá trị trung bình là 39%
Tài sản cố định (TSCD): Là giá trị còn lại của TSCĐ trên
tổng tài sản, giá trị nhỏ nhất là 0%, giá trị lớn nhất là 90%, giá trị
trung bình là 38.9%.
Thời gian niêm yết (TGNY): Kết quả từ Bảng 3.6 cho thấy,
chỉ có 19.23% DN thuộc ngành vận tải và kho bãi có thời gian niêm
yết trên 10 năm, có 44.23% DN có thời gian niêm yết khá dài,
36.54% DN có thời gian niêm yết ngắn (dưới 5 năm). Từ đây cho
thấy, tỷ lệ DN có thời gian niêm yết có thời gian dài chưa đáng kể.
3.2.2.

Phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình

a. Mối tương quan giữa các biến độc lập với mức độ công bố
thông tin tùy ý
Dựa vào độ lớn của hệ số Pearson ta thấy yếu tố QMDN có
tương quan lớn nhất (hệ số Pearson = 0.316), TSCD có tương quan
lớn thứ nhì (hệ số Pearson = 0.2806), DBTC có tương quan lớn thứ
ba (hệ số Pearson = 0.232), cuối cùng là KNSL với hệ số Pearson =
0.202.
b. Mối tương quan giữa các biến độc lập với mức độ công bố
thông bắt buộc
Dựa vào độ lớn của hệ số Pearson ta thấy yếu tố QMDN có
tương quan lớn nhất (hệ số Pearson = 0.377) KNTT có tương quan
lớn nhất (hệ số Pearson = 0.206 TSCD có tương quan lớn thứ ba (hệ

số Pearson = 0.201).
c. Mối tương quan giữa các biến độc lập với mức độ công bố
thông tin tổng hợp
Dựa vào độ lớn của hệ số Pearson ta thấy yếu tố QMDN có
tương quan lớn nhất (hệ số Pearson = 0.455), KNTT có tương quan
lớn thứ nhì (hệ số Pearson = 0.239), TSCD có tương quan lớn thứ ba
(hệ số Pearson = 0.223 cuối cùng là DBTC với hệ số Pearson =
0.206.

3.2.3.

Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả thống kê hệ số phóng đại phương sai (VIF) ở Bảng

3.10 cho thấy giá trị Mean VIF của 3 mô hình đều thấp <2, giá trị
VIF của từng biến biến độc lập đều khá nhỏ. Như vậy, Ccó thể kết


14
luận rằng , không có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc có hiện tượng đa
cộng tuyến rất thấp giữa các biến độc lập khi phân tích hồi quy.
3.2.4.

Kiểm định phân phối chuẩn

3.2.5

Phân phối mô hình hồi quy
a.

Phân tích phương trình hồi quy 1

a1) Ước lượng với mô hình Pooled OLS
Mô hình này dùng để đánh giá mức độ CBTT về QLRR bắt
buộc về QLRR và chỉ ra nhân tố nào tác động đến mức độ CBTT về
QLRR bắt buộc về QLRR của các DN ngành vận tải và kho bãi niêm
yết ở Việt Nam.
a2) Ước lượng với mô hình FEM (Fix Effect Model)
Để kiểm tra mức độ tác động cố định của các biến trong mô
hình hồi quy, luận văn thực hiện ước lượng với mô hình FEM. Kết
quả hồi quy như sau:
a3) Ước lượng với mô hình REM (Random Effect Model)
Để kiểm tra mức độ tác động ngẫu nhiên của các biến số
trong mô hình nghiên cứu, luận văn thực hiện ước lượng với mô hình
REM giữa các biến độc lập Với biến phụ thuộc là CBTTBB. Kết quả
hồi quy như sau (xem Bảng 3.13)
a4) Kiểm định Hausman và phương sai thay đổi
(Lagrangen)
Để kiểm tra xem phương trình hồi quy tác động cố định FEM
hay tác động ngẫu nhiên REM có ý nghĩa cho phương trình hồi quy
1, luận văn thực hiện kiểm định Hausman với cặp giả thiếtgiả thuyết
như sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành
phần ngẫu nhiên (Mô hình REM là phù hợp);
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần
ngẫu nhiên (Mô hình FEM là phù hợp).
Dựa vào kết quả kiểm định cho thấy phương trình tác động
ngẫu nhiên REM là phù hợp vì Prob>chi2 = 0.9842 >0.05, Có cơ sở
để chấp nhận giả thiếtgiả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1. Nghĩa là,
sử dụng mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.

Để kiểm tra mô hình tác động ngẫu nhiên REM hay mô hình
OLS là phù hợp, luận văn sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange với
cặp giả thiếtgiả thuyết và đối thuyết như sau:
H0: Phương sai giữa các thời điểm là không đổi (Mô hình
OLS là phù hợp);


15
H1: Phương sai giữa các thời điểm có thay đổi (Mô hình REM
là phù hợp).
Giá trị chibar2(01) = 7.1, Prob > chibar2 = 0.0037 < 0.05 nên
có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Sử dụng mô hình hồi quy REM
để luận giải cho phương trình 1 là phù hợp.
a5) Ước lượng mô hình REM sau khi loại bỏ các biến thừa
Kết quả ước lượng phương trình 1 theo mô hình REM cho
thấy chỉ có 2 biến Quy mô công ty (QMDN) và Khả năng thanh toán
(KNTT) có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Do đó, để tìm ra
mô hình hồi quy tối ưu, tác giả loại bỏ các biến không có ý nghĩa
thống kê ra mô hình và tiến hành chạy lại phương trình REM.
Như vậy, mô hình dự đoán mức độ CBTT bắt buộc về QLRR
có thể được trình bày như sau:
CBTTBBQLRRit = -0.8821 + 0.1113QMDN + 0.0613KNTT

BẢNG 3.15 Kết quả chạy lại hồi quy REM của mô hình 1
CBTTBBQLRRit = Ci + β1QMDNit + β2KNTTit + εit.
Chiều ảnh
Giả
Unstandardized
Biến
hưởng dự

thuyết
Coefficients
kiến
(Constant)
-0.8821
Quy mô DN
H1
+
0.1113
Khả
năng H4
0.0613
thanh toán
R2 hiệu chỉnh = 0.2818
Wald chi2(2)
= 30.85

Prob > chi2

t-stat

pvalue

-2.98 0.003
4.5
0.000
3.38 0.001

= 0.0000

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)
Bảng này trình bày kết quả hồi quy mô hình REM tối ưu giữa
biến phụ thuộc (mức độ CBTT về QLRR bắt buộc) và các biến độc
lập (QM = quy mô DN, KNTT = khả năng thanh toán) với mức ý
nghĩa bằng 0.05.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
CBTTBBQLRRit = -0.8821+ 0.1113QMDN + 0.0613 KNTT
Ở mức ý nghĩa 5% hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.2818 cho thấy
biến quy mô DN (QM), khả năng thanh toán (KNTT) giải thích được
28.18% sự thay đổi của biến mức độ CBTT về QLRR bắt buộc
(CBTTBB) trong giai đoạn 2015 – 2017. Kết quả nghiên cứu chỉ ra
mức độ CBTT về QLRR bắt buộc chịu tác động thuận chiều với yếu


16
tố quy mô DN (QM) và khả năng thanh toán (KNTT).Từ kết quả
được trình bày ở Bảng 3.15, có thể kết luận rằng quy mô DN
(QMDN) và khả năng thanh toán (KNTT) có thể giải thích được
28.18% sự thay đổi đối với mức độ CBTT bắt buộc về QLRR
(CBTTBB) trong giai đoạn 2015 – 2017 (R2 hiệu chỉnh bằng 0.2818).
Cụ thể, mức độ CBTT bắt buộc về QLRR sẽ cao hơn ở các DN có
quy mô lớn hơn và có khả năng thanh toán cao hơn.
Kết quả hồi quy mô hình REM tối ưu với các giá trị kiểm định
p của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Điều này có nghĩa là các
biến độc lập trong mô hình hồi quy REM tối ưu có ý nghĩa thống kê,
tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay
đổi của biến phụ thuộc.
Giá trị kiểm định Wald chi2(2) = 30.85, Prob > chi2

=

0.0000 nên mô hình hồi quy đạt ý nghĩa về mặt thống kê.
b. Phân tích phương trình hồi quy 2 (CBTT tùy ý về
QLRR)
b1) Ước lượng với mô hình Pooled OLS
Qua kKết quả ước lượng với mô hình Pooled OLS phương
trình 2 (Bảng 3.16) cho thấy :
Giá trị kiểm định Prob > F = 0.0000<0.05mô hình có ý nghĩa
thống kê (Giá trị kiểm định Prob > F = 0.0000<0.05) và R2 hiệu chỉnh
= 0.3104., các và các biến độc lập trong mô hình giải thích được
31.04% sự thay đổi về mức độ CBTT tùy ý về QLRRcủa biến phụ
thuộc (R2 hiệu chỉnh = 0.3104).
b2) Ước lượng với mô hình FEM (Fix Effect Model)
Giá trị kiểm định Prob > F = 0.0090<0.05 Giá trị kiểm định
Prob > F = 0.0090<0.05 Mô hình này có ý nghĩa thống kê (giá trị
kiểm định Prob > F = 0.0090<0.05) và R2 hiệu chỉnh = 0.1597, các
biến độc lập trong mô hình giải thích được 15.97% sự thay đổi của
biến phụ thuộc
b3) Ước lượng với mô hình REM (Random Effect Model)
Để kiểm tra mức độ tác động ngẫu nhiên của các biến số
trong mô hình nghiên cứu, luận văn thực hiện ước lượng với mô hình
REM giữa các biến độc lập Với với biến phụ thuộc là CBTTTY. Kết
quả hồi quy như sau:
b4) Kiểm định Hausman và phương sai thay đổi
(Lagrangen)


17
Để kiểm tra xem phương trình hồi quy tác động cố định FEM
hay tác động ngẫu nhiên REM có ý nghĩa cho phương trình hồi quy

2, luận văn thực hiện kiểm định Hausman với cặp giả thiếtgiả thuyết
như sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành
phần ngẫu nhiên (Mô hình REM là phù hợp);
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần
ngẫu nhiên (Mô hình FEM là phù hợp).
Dựa vào kết quả kiểm định cho thấy phương trình tác động
ngẫu nhiên REM là phù hợp vì Prob>chi2 = 0.1315 >0.05, nên có cơ
sở để chấp nhận giả thiếtgiả thuyết H0, bác bỏ giả thiếtgiả thuyết H1.
Nghĩa là dùng mô hình REM để ước lượng các hệ số hồi quy phù hợp
hơn mô hình FEM.
Để kiểm tra mô hình tác động ngẫu nhiên REM hay mô hình
OLS là phù hợp, luận văn sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange với
cặp giả thiếtgiả thuyết và đối thuyết như sau:
H0: Phương sai giữa các thời điểm là không đổi (Mô hình OLS
là phù hợp);
H1: Phương sai giữa các thời điểm có thay đổi (Mô hình REM
là phù hợp).
Giá trị chibar2(01) = 18.56, Prob > chibar2 =

0.0000<0.05

nên có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Sử dụng mô hình hồi quy
REM để luận giải cho phương trình 2 là phù hợp.
b5) Ước lượng mô hình REM sau khi loại bỏ các biến thừa
Bảng 3.20: Kết quả chạy lại hồi quy REM của mô hình 2
CBTTBBQLRRit = Ci + β1QMDNit + β2KNTTit + β3CTKTit εit.
Chiều ảnh
Giả
Unstandardized

Biến
hưởng dự
t-stat
thuyết
Coefficients
kiến
(Constant)
-0.2977
-3.84
Quy mô DN
H1
+
0.0306
4.85
Khả
năng H4
0.0088
2.02
thanh toán
Chủ thể kiểm H5

+

toán
R2 hiệu chỉnh = 0.1630
Wald chi2(3)
= 27.79

0.0247

2.05

Prob > chi2

= 0.0000

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)

pvalue
0.00
0.000
0.043
0.04


18
Bảng này 3.20 này trình bày kết quả hồi quy mô hình REM tối
ưu giữa biến phụ thuộc (mức độ CBTT về QLRR tùy ý) và các biến
độc lập (QM = quy mô DN, KNTT = khả năng thanh toán, CTKT=
Chủ thể kiểm toán) với mức ý nghĩa bằng 0.05. Theo đó,
Mmô hình hồi quy dự đoán mức độ CBTT tùy ý về QLRR
được xây dựngcó thể đươc trình bày dưới dạng như sau:
CBTTTY = -0.2977 + 0.0306 QMDN + 0.0088 KNTT +
0.0247CTKT
Dựa vào hệ số hồi quy cho thấy QMDN có mức độ tác động
lớn nhất đến tỷ lệ CBTTTY, tiếp đến là chủ thể kiểm toán có ảnh
hưởng thứ 2 và KNTT ảnh hưởng lớn thứ 3.
c. c. Phân tích phương trình hồi quy 3 (CBTT tổng hợp về
QLRR)
c1) Ước lượng với mô hình Pooled OLS

Qua kKết quả ước lượng với mô hình Pooled OLS phương
trình 3 (Bảng 3.1921) chứng tỏ cho thấy:
Giá trị kiểm định Prob > F = 0.005<0.05 mô hình có ý nghĩa
thống kê (Giá trị kiểm định Prob > F = 0.005<0.05) và R2 hiệu chỉnh
= 0.3424, và các biến độc lập trong mô hình giải thích được 34.24%
sự thay đổi của biến phụ thuộc (R2 hiệu chỉnh = 0.3424).
c2) Ước lượng với mô hình FEM (Fix Effect Model)
Qua kếtKết quả ước lượng với mô hình FEM phương trình 3
(Bảng 3.20) cho thấy:chứng tỏ rằng Giá trị kiểm định Prob > F =
0.0005<0.05 mô hình có ý nghĩa thống kê (Giá trị kiểm định Prob > F
= 0.0005<0.05) và R2 hiệu chỉnh = 0.2756, các biến độc lập trong mô
hình giải thích được 27.56% sự thay đổi của biến phụ thuộcvề mức
độ CBTT tổng hợp về QLRR.
c3) Ước lượng với mô hình REM (Random Effect Model)
Giá trị kiểm định Prob > chi2 = 0.000<0.05 mmô hình có ý
nghĩa thống kê (Giá trị kiểm định Prob > chi2 = 0.000<0.05) và R2
hiệu chỉnh = 0.3982, các biến độc lập trong mô hình giải thích được
39.82% sự thay đổi của biến phụ thuộc (R2 hiệu chỉnh = 0.3982)..
c4) Kiểm định Hausman và phương sai thay đổi
(Lagrangen)
Để kiểm tra xem phương trình hồi quy tác động cố định FEM
hay tác động ngẫu nhiên REM có ý nghĩa cho phương trình hồi quy


19
3, luận văn đã thực hiện kiểm định Hausman với cặp giả thiếtgiả
thuyết như sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành
phần ngẫu nhiên (Mô hình REM là phù hợp);
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần

ngẫu nhiên (Mô hình FEM là phù hợp).
Dựa vào kếtKết quả kiểm định cho thấy phương trình tác động
ngẫu nhiên REM là phù hợp vì Prob>chi2 = 0.8535 >0.05, Nnên có
cơ sở để chấp nhận giả thiếtgiả thuyết H0, bác bỏ giả thiếtgiả thuyết
H1. Nghĩa là dùng mô hình REM để ước lượng các hệ số hồi quy phù
hợp hơn mô hình FEM.
Để kiểm tra mô hình tác động ngẫu nhiên REM hay mô hình
OLS là phù hợp, luận văn sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange với
cặp giả thiếtgiả thuyết và đối thuyết như sau:
H0: Phương sai giữa các thời điểm là không đổi (Mô hình OLS
là phù hợp);
H1: Phương sai giữa các thời điểm có thay đổi (Mô hình REM
là phù hợp).
Giá trị chibar2(01) = 9.47, Prob > chibar2 = 0.0010<0.05 nên
có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Sử dụng mô hình hồi quy REM
để ước lượng các hệ số hồi quy luận giải cho phương trình 3 là phù
hợp.
c5) Ước lượng mô hình REM sau khi loại bỏ các biến thừa
Kết quả ước lượng phương trình 3 theo mô hình REM cho
thấy chỉ có 2 biến Quy mô công ty (QMDN) và Khả năng thanh toán
(KNTT) có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Do đó, để tìm ra
mô hình hồi quy tối ưu, tác giả loại bỏ các biến không có ý nghĩa
thống kê ra mô hình và tiến hành chạy lại phương trình REM. Kết
quả như sau:
Bảng 3.25: Kết quả chạy lại hồi quy REM của mô hình 3
CBTTTHit = Ci + β1QMDNit + β2KNTTit + εit.
Chiều ảnh
Giả
Unstandardized
Biến

hưởng dự
z
thuyết
Coefficients
kiến
(Constant)
-0.3668
3.59
Quy mô công
H1
+
0.0451
5.27
ty

P>z

0.000
0.000


20
Khả

năng

H4
0.0218
thanh toán
R2 hiệu chỉnh = 0.2922

Wald chi2(3) = 39.19, Prob > chi2 = 0.0000

3.47

0.001

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)
Bảng này 3.25 này trình bày kết quả hồi quy mô hình REM tối
ưu giữa biến phụ thuộc (mức độ CBTT tổng hợp về QLRR tùy ý) và
các hai biến độc lập (QM = quy mô DN, KNTT = khả năng thanh
toán) với mức ý nghĩa bằng 0.05. Theo kết quả này,
Mmô hình hồi quy ước lượng mức độ CBTT tổng hợp về
QLRR có thể được trình bày như được xây dựng như sau:
CBTTTH = - 0.3668+ 0.0451QMDN + 0.00218 KNTT
3.2.5.

Kiểm định giả thuyết của mô hình nghiên cứu

BẢNG 3.26: Kết quả nghiên cứu
Tên

Diễn giải

viết
tắt

Giả
thu
yết

biến

Giả

Ảnh

thuyế

hưởng

t

đến

nghiê

CBTT

n

BB

Ảnh
hưởng
đến
CBTT
TY

Ảnh
hưởng

đến
CBTT
TH

cứuC
hiều
ảnh
hưởn
g dự
QMD

Quy

mô H1

kiến
+

+

+

+

N
DBT

DN
Đòn

bẩy H2

Chưa

Không

Không

C

tài chính

rõCh

ảnh

ưa ró

hưởng

Không
ảnh
hưởng

+

Không

Không
ảnh

hưởng

Không

KNS

Khả năng H3

L

sinh lời

ảnh
hưởng

ảnh
hưởng
ảnh
hưởng

KNT

Khả năng H4

-

+

+

+

T
CTK

thanh toán
Chủ
thể H5

+

Không

+

Không

T

kiểm toán

ảnh

ảnh

hưởng

hưởng

21
Tên

Diễn giải

viết
tắt

Giả
thu
yết

biến

Giả

Ảnh

thuyế

hưởng

t

đến

nghiê

CBTT

n

BB

Ảnh
hưởng
đến
CBTT
TY

Ảnh
hưởng
đến
CBTT
TH

cứuC
hiều
ảnh
hưởn
g dự
lệ H6a

kiến
+

TLTV

Tỷ

Không

HĐQ

thành viên

ảnh

T

HĐQT

hưởng

Không
ảnh
hưởng

Không

Không
ảnh
hưởng

Không

Không
ảnh
hưởng

Không

Không
ảnh
hưởng

Không

Không
ảnh
hưởng

Không

ảnh
hưởng

không
tham

gia

CTH

điều hành
Chủ tịch H6b

ĐQT

HĐQT

ảnh

kiêm

hưởng

+

Không

ảnh
hưởng

nhiệm GĐ
điều hành
CTSH Cấu trúc H7

-

sở hữu

Không
ảnh
hưởng

TSCĐ Tài sản cố H8

+

định

Không
ảnh
hưởng

TGN

Thời gian H9

Y

niêm yết

+

Không
ảnh
hưởng

ảnh
hưởng
ảnh
hưởng
ảnh
hưởng

(Nguồn: Tóm tắt từ tính toán của tác giả)
Điều này phù hợp với lý thuyết đại diện cũng như bằng
chứng thực nghiệm từ các nghiên cứu trước trong cùng lĩnh vực như

Kolmatsui, Legenzova và Seilius (2016); Achmad, Faisal và Oktarina
(2017), hay Nguyễn Hữu Cường và Võ Hoàng Tùng (2018).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong Chương 3, tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê mô tả, hệ


22
sốphương pháp phân tích tương quan và mô hìnhước lượng hồi quy
tuyến tính bội theo các mô hình khác nhau để phân tíchđánh giá các
yếu nhân tố tác động đến mức độ CBTT về QLRR trong BCTC của
DN.
CHƯƠNG 4. HÀM Ý CHÍNH SÁCH VÀ KẾT LUẬN
4.1.

MỘT SỐ KIẾN NGHỊ NHẰM NÂNG CAO MỨC ĐỘ

CBTT VỀ QUẢN LÝ RỦI RO Ở VIỆT NAM
Từ kết quả khảo sát ở Chương 3 về mức độ CBTT về QLRR
của các DN ngành vận tải và kho bãi trên BCTC qua các năm 20152017 của các CTNY trên TTCK Việt Nam cho thấy rằng các CTNY ở
Việt Nam còn CBTT về QLRR ở mức độ thấp, và do vậy tính hữu ích
của những thông tin được công bố trên loại báo cáo này có thể rất hạn
chế đối với người sử dụng, đặc biệt là các nhà đầu tư.

4.1.1.

Đối với các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam
Các nhà quản lý của DN sẽ CBTT về QLRR nhiều hơn nếu tỷ
lệ thanh khoản của DN cao hơn nhằm phát tín hiệu tích cực cho các

nhà đầu tư để tăng niềm tin của họ và ngược lại, các DN có tính
thanh khoản thấp sẽ hạn chế việc CBTT về QLRR để che giấu những
thông tin yếu kém ra ngoài.

Tuy nhiên theo lý thuyết đại diện lại

cho rằng ngược lại, để giảm bớt thông tin bất đối xứng, các DN có
khả năng thanh toán thấp hơn sẽ CBTT về QLRR nhiều hơn cho các
bên liên quan. Các bên liên quan sẽ biết được những chính sách quản
lý và cách đối phó các rủi ro mà DN phải đối mặt từ đó tăng được độ
tin cậy và giảm chi phí đại diện.
Tài sản cố định luôn chiếm tỷ trọng lớn trong tổng giá trị tài
sản của đơn vị và tuỳ thuộc vào từng ngành nghề, từng loại hình kinh
doanh của đơn vị đặc biệt là các doanh nghiệp ngành vận tải và kho
bãi, Vì thế, trong mọi trường hợp, khoản mục tài sản cố định phản
ánh tình trạng trang thiết bị cơ sở vật chất kỹ thuật của doanh nghiệp.
Điều này khiến cho khoản mục tài sản cố định trở thành một khoản
mục quan trọng khi công bố ra bên ngoài. Mặt khác, do chi phí hình
thành tài sản cố định rất lớn và khả năng quay vòng vốn chậm nên
việc TSCĐ luôn được các đối tượng bên ngoài chú ý và quan
tâm.Chủ thể kiểm toán cũng có ảnh hưởng đến mức độ CBTT về
QLRR, cụ thể là CBTT tùy ý. Việc thuê các công ty kiểm toán có uy