B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH

N
N
G
G
U
U
Y
Y


N
NN
N
G
G


C
C

TP.H CHÍ MINH – NM 2012

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam ñoan luận văn này hoàn toàn do tôi thực hiện. Các ñoạn trích dẫn và số
liệu sử dụng trong luận văn ñều ñược dẫn nguồn và có ñộ chính xác cao nhất trong phạm vi
hiểu biết của tôi. Luận văn này không nhất thiết phản ánh quan ñiểm của Trường Đại học Kinh
tế Thành phố Hồ Chí Minh hay Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright. Tác giả luận văn
NGUYỄN NGỌC SƠN

ii

Luận văn này cũng tiến hành ñánh giá sự tác ñộng của các yếu tố ñến mức ñộ bất cân
xứng thông tin này và kết luận rằng: trên sàn HOSE, các yếu tố tác ñộng có ý nghĩa ñến mức
ñộ bất cân xứng thông tin là: khối lượng giao dịch, ñộ biến ñộng của khối lượng giao dịch, giá
cổ phiếu, ñộ biến ñộng của giá trung bình giá mua-bán hằng ngày, ñộ biến ñộng của suất sinh
lợi hằng ngày, tỷ trọng của tài sản vô hình trong tổng tài sản và ñặc biệt là số lượng các nhà
ñầu tư tổ chức. Tương tự, ñối với sàn HNX, các yếu tố tác ñộng có ý nghĩa ñến mức ñộ bất
cân xứng thông tin là khối lượng giao dịch, ñộ biến ñộng của khối lượng giao dịch, giá cổ
phiếu và ñộ biến ñộng của giá trung bình của giá mua-bán hằng ngày.
Dựa trên các kết quả nghiên cứu ñạt ñược, luận văn xin ñề ra các kiến nghị ñối với các
nhà quản lý thị trường ñể có thể giảm bớt tình trạng bất cân xứng thông tin trên hai sàn như
sau: 1) quyết liệt hơn nữa trong việc trừng phạt các hành vi thao túng thông tin trên thị
trường, ñặc biệt là ở sàn HNX, 2) khoanh vùng các các cổ phiếu có khối lượng giao dịch lớn
hoặc có giá trị thị trường lớn, bắt buộc các công ty này phải công bố thông tin minh bạch hơn,
3) xác ñịnh mối liên hệ giữa các tổ chức ñầu tư trên sàn chứng khoán HOSE, dường như ñang
có sự bắt tay giữa các tổ chức này trong việc thao túng thông tin liên quan ñến cổ phiếu, 4) bắt
buộc các công ty niêm yết cần phải công bố báo công tài chính ñầy ñủ, ñặc biệt là yếu tố tài
sản vô hình.

iv

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i
LỜI CẢM ƠN ii
TÓM TẮT iii
MỤC LỤC iv
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi

4.2.2. Các yếu tố tác ñộng ñến bất cân xứng thông tin 24
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 38
5.1. Kết luận 38
5.2. Kiến nghị chính sách 39
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 42
PHỤ LỤC 45 vi

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT AI (Asymmectric Information) Thông tin bất cân xứng
HNX (Ha Noi Stock Exchange) Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.
HOSE (Ho Chi Minh Stock Exchange) Sở Giao dịch chứng khoán Tp.HCM
BID-ASK SPREAD Khoảng chênh lệch giữa giá mua và giá
bán.
EPS (Earning Per Share) Thu nhập trên mỗi cổ phiếu.
FTSE100 Chỉ số của 100 công ty niêm yết có giá trị
vốn hóa lớn nhất trên sàn giao dịch chứng
khoán London
FTSE250 Chỉ số của 250 công ty xếp từ vị trí 101
ñến 350 theo sự giảm dần của giá trị vốn
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

1.1. Bối cảnh nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam ñược thành lập vào 2000 và ñến nay ñã trải qua 12 năm
phát triển. Chặng ñường 12 năm ñó ñủ ñể các nhà nghiên cứu về chính sách ñánh giá những
ñặc ñiểm của thị trường, nhận ra những thành tựu ñạt ñược và các hạn chế hiện có. Với những
yêu cầu mới về sự phát triển, nhất thiết ñòi hỏi phải có các cuộc nghiên cứu sâu sắc về các ñặc
tính của thị trường ñể từ ñó tìm ra các giải pháp phù hợp, nhằm phát triển hơn nữa thị trường
vốn quan trọng này, góp phần hình thành nên một hệ thống tài chính sâu và rộng, phục vụ cho
việc phát triển kinh tế.
Thị trường chứng khoán Việt Nam cũng như các thị trường mới nổi khác, ñang gặp rất
nhiều vấn ñề trong quá trình phát triển của mình, như thể chế chưa thật hoàn thiện, quy mô và
ñặc ñiểm của thị trường vẫn còn nhỏ, sản phẩm giao dịch còn khá sơ sài, trình ñộ của nhà ñầu
tư chưa cao. Và một trong những vấn ñề ñó là tồn tại yếu tố bất cân xứng thông tin (AI-
Asymmetric Information) trong giao dịch trên thị trường. Đó là một dạng thất bại thị trường,
là nhân tố ảnh hưởng ñến sự công bằng trong giao dịch mà nếu không có giải pháp hạn chế có
thể kìm hãm sự phát triển của thị trường.
Bất cân xứng thông tin mang lại sự không công bằng trong giao dịch, bên nhận ñược nhiều
thông tin hơn (informed trader) sẽ có ưu thế trong giao dịch so với bên nhận ñược ít thông tin
hơn (uninformed trader). Một trường hợp ñiển hình là nếu nhà ñầu tư biết trước một sự kiện sẽ
xảy ra vào một ngày gần ñây và giá cổ phiếu có thể tăng mạnh (như công ty sẽ công bố kết
quả kinh doanh tốt) thì ngay hôm nay anh ta ñã thực hiện chiến lược mua với số lượng lớn
trong phiên giao dịch. Trong khi ñó những người không biết trước thông tin ñó sẽ không thể
hoặc không tham gia giao dịch. Cuối cùng chỉ có những người nắm ñược thông tin tốt như vậy
mới nắm giữ cổ phiếu, và ñó là ñiều không công bằng cho các nhà ñầu tư khác. Nếu tình trạng
ñó diễn ra thường xuyên và không ñược giảm thiểu thì các nhà ñầu tư bình thường sẽ lần lượt
rời bỏ thị trường và cuối cùng sẽ hủy hoại thị trường.
Nhiều công trình nghiên cứu của các tác giả như Glosten và Harris (1988), George và các

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu ñịnh lượng. Luận văn sẽ tham khảo mô
hình của các tác giả ñược ñánh giá là thành công trong lĩnh vực này, sau ñó chọn lựa và biến
ñổi cho phù hợp với ñặc ñiểm thị trường chứng khoán Việt Nam. Cụ thể hơn, ñể trả lời cho
câu hỏi nghiên cứu thứ nhất của ñề tài, luận văn sẽ sử dụng kết quả nghiên cứu của các tác giả
3

sau: Glosten và Harris (1988), Stoll (1989), George, Kaul và Nimalendran (1991), Kim và
Ogden (1996). Các mô hình này cố gắng phân rã khoảng cách giữa giá mua-bán trên thị
trường (bid-ask spread) ra thành các nhân tố cấu thành, một trong những nhân tố ñó là nhân tố
bất cân xứng thông tin.
Thứ hai, ñể tìm hiểu các nhân tố có tác ñộng lên mức ñộ bất cân xứng thông tin này,
mô hình căn bản của Van Ness và các cộng sự (2001) sẽ ñược nghiên cứu. Mô hình này cố
gắng giải thích sự tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin ñến từ các nhóm biến sau:
nhóm biến ñại diện cho mức ñộ biến ñộng trong giao dịch của cổ phiếu, nhóm biến ñại diện
cho ñặc ñiểm các nhà ñầu tư liên quan ñển cố phiếu và nhóm biến khác, ñại diện cho các ñặc
ñiểm riêng của công ty như giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, biến giả về nhóm ngành mà
công ty thuộc về. Kết quả của phần này cũng chính là câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ
hai của ñề tài.
Cuối cùng, dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp về giao dịch hằng ngày ñược công bố
trên thị trường, ñược lấy từ các nguồn sau: sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM và Hà Nội,
công ty chứng khoán VNDIRECT, công ty chứng khoán FPTS, trang tin tài chính Cafef, trang
tin tài chính Stockbiz và công ty chứng khoán Quốc tế VISecurities.
1.6. Cấu trúc ñề tài
Luận văn ñược tổ chức theo năm chương. Chương 1 là phần giới thiệu về bối cảnh
nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và phương pháp
nghiên cứu. Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết. Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp
nghiên cứu. Chương 4 là phần kết quả nghiên cứu và chương 5 là phần kết luận và kiến nghị

thể quan sát ñược, có thể ảnh hưởng ñến khả năng hoặc mức ñộ của việc chi trả. Ví dụ, một
người thích các hành ñộng rủi ro, sau khi mua bảo hiểm từ một công ty bảo hiểm, anh ta có thể
gia tăng các hành vi ñẩy rủi ro của mình hơn nữa vì tâm lý ỷ lại- ñã có bảo hiểm chi trả cho
các khoảng thiệt hại.
3) Vấn ñề người ủy quyền-thừa hành: Vấn ñề nảy sinh khi người thừa hành (ví dụ
như giám ñốc, tổng giám ñốc) theo ñuổi các mục tiêu riêng cái mà thậm chí mang lại lợi
nhuận thấp hơn cho cổ ñông của công ty, những người ñã thuê anh ta về làm việc.
Tóm lại, bất cân xứng thông tin là một dạng thất bại của thị trường và cần phải có sự
5

can thiệp của nhà nước nhằm giảm bớt thiệt hại do nó gây ra. Bất cân xứng thông tin hiện diện
trong rất nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, từ các hoạt ñộng mua bán bình thường như bảo hiểm,
y tế ñến các hoạt ñộng kinh doanh, giao dịch và trong ñó có giao dịch trên thị trường chứng
khoán.
2.1.2. Tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán
Trên thị trường chứng khoán, bất cân xứng thông tin là sự không công bằng trong giao
dịch, ñối tượng có nhiều thông tin hơn chắc chắn sẽ ra quyết ñịnh có lợi hơn cho bản thân
mình so với người khác. Mishkin (2004) ñã sử dụng lý thuyết về vấn ñề lựa chọn ngược ñể
giải thích hành vi mua bán trên thị trường chứng khoán dưới tác ñộng của bất cân xứng thông
tin. Theo tác giả, trên thị trường sẽ có cổ phiếu tốt là các cổ phiếu có lợi nhuận kỳ vọng lớn và
rủi ro thấp, và cổ phiếu xấu là cổ phiếu có lợi nhuận kỳ vọng thấp và rủi ro cao. Vì sự bất cân
xứng thông tin khiến mức giá mà nhà ñầu tư thông thường sẵn lòng mua sẽ là mức giá trung
bình giữa giá trị của cổ phiếu tốt và xấu. Chủ sở hữu hay quản lý của công ty tốt sẽ có ñược
thông tin tốt hơn nhà ñầu tư thông thường và biết rằng giá của cổ phiếu trên thị trường ñang bị
ñịnh giá thấp và do ñó sẽ không bán cổ phiếu ñang nắm giữ cho nhà ñầu tư thông thường tại
mức giá trung bình ñó. Vì vậy các nhà ñầu tư thông thường chỉ có thể mua ñược các cổ phiếu
xấu. Nhưng ngược lại, nhà ñầu tư thông thường cũng là một người duy lý, anh ta sẽ không

sở hạ tầng như nhân viên ñặt lệnh, chi phí thanh toán, bù trừ, thu thập thông tin (theo Glosten
và Harris (1988), Stoll (1989)). Thứ hai là chi phí lưu trữ, là chi phí liên quan ñến cơ hội của
nhà ñầu tư khi tiếp tục nắm giữ cổ phiếu (theo Stoll (1989)). Và cuối cùng là yếu tố thông tin
bất cân xứng, tức AI (theo nghiên cứu của Glosten và Milgrom (1984), Easley và O’Hara
(1987)).
Theo Kyle (1985), trên thị trường sẽ có 3 chủ thể tham gia: người có ưu thế sở hữu thông
tin có lợi cho mình (informed trader), người giao dịch bình thường (uninformed trader hoặc
liquidiy trader) và các chủ thể tạo lập thị trường (market makers). Vì sự tồn tại của vấn ñề bất
cân xứng thông tin, vốn mang lại lợi nhuận cho informed trader, nên ñể tránh tổn thất khi giao
dịch với các informed trader, các nhà tạo lập thị trường và nhà ñầu tư thông thường sẽ mở
rộng biên ñộ của khoảng chênh lệch giữa giá mua-bán khi giao dịch, ñiều ñó có nghĩa rằng với
một sự mở rộng của khoảng cách giữa giá mua và giá bán, mức ñộ bất cân xứng thông tin sẽ
tăng lên.
Trong nghiên cứu của Glosten và Milgrom (1985), ñược trích trong Glosten và Harris
(1988), hai tác giả ñã ñưa ra lời giải thích về tác ñộng của các nguồn thông tin ñược chuyển tải
vào giá chứng khoán như sau: khi một nhà ñầu tư ñặt một lệnh mua (hoặc bán), các nhà tạo lập

1
Phần này trích lại từ tổng kết nghiên cứu của hai tác giả Giouvris và Philippatos (2008)
7

thị trường, vốn không nhận ñược thông tin, sẽ ñánh giá khả năng lệnh ñó có thể mang thông
tin có lợi cho nhà ñầu tư ñó theo hướng giá chứng khoán sẽ tăng (hoặc giảm). Những kỳ vọng
và ñiều chỉnh ñó của nhà tạo lập thị trường sẽ ñược thể hiện vào giá mua và giá bán trong lệnh
ñặt của họ ngay sau ñó.
Dựa trên lý thuyết về các yếu tố cấu thành nên chuỗi chênh lệch giá mua-bán, các nhà
nghiên cứu ñã cố gắng xây dựng mô hình phân tích các yếu tố này và ñạt ñược một số tiến bộ

Trong ñó,
• ∆P
t
là sự thay ñổi giá giao dịch (transaction price) giữa hai lần giao dịch liền kề. Q
t
là
một chỉ báo giao dịch, nó sẽ mang giá trị +1 nếu giao dịch ñược người mua phát ñộng
trước và -1 nếu giao dịch ñược người bán phát ñộng trước.
• V
t
là số lượng cổ phiếu ñược giao dịch tại thời ñiểm t.
• ε
t
là thành phần sai số, ñồng thời bao hàm các yếu tố thông tin ñược công bố rộng rãi
khác.
Từ ñó, hai yếu tố cấu thành nên spread ñược tính toán như sau:
• Thành phần bất cân xứng thông tin: Z
0
= 2 (z
0
+ z
1
V
t
) (2.2)
• Thành phần do chi phí lưu trữ và xử lý lệnh: C
0
= 2(c
0
+c

spread, gồm: bất cân xứng thông tin, chi phí lữu trữ và chi phí xử lý lệnh dựa trên ý tưởng về
mối tương quan chuỗi theo thời gian trong các giao dịch chứng khoán. Stoll cho rằng, chênh
lệch thực tế (realized spread) sẽ nhỏ hơn chênh lệch báo giá (quote spread-là sự khác biệt giữa
giá mua-giá bán tại thời ñiểm t) và có tồn tại mối liên hệ giữa chênh lệch báo giá và phương
sai của suất sinh lợi. Để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu ñó, Stoll ñưa ra ba giả ñịnh như sau:
1. Thị trường là hoàn hảo về tính hiệu quả của thông tin ñể một sự thay ñổi giá kỳ vọng
mang tính ñộc lập ñối với thông tin hiện tại và trong quá khứ.
2. Khoảng cách giá mua-bán là hằng số theo thời gian và tất cả các giao dịch ñều thực hiện
tại mức giá mua cao nhất hoặc mức giá bán thấp nhất.
3. Tỷ lệ của các yếu tố trong dãy chênh lệch giá mua-bán là giống nhau cho tất cả các loại
chứng khoán.
Kết quả mà Stoll mang lại là tìm ra sự tương quan chuỗi của suất sinh lợi ñược tính bởi
giá mua (hoặc giá bán) có khuynh hướng liên hệ âm (dấu -) với bình phương của chênh lệch
báo giá, tuy mối quan hệ này không mạnh bằng suất sinh lợi ñược tính theo giá giao dịch
(transaction price), ñồng thời tìm ñược sự tương quan chuỗi của các lợi nhuận này là âm.
Để tính toán các yếu tố cấu thành nên chênh lệch báo giá, Stoll ñưa ra hai biến, gồm có biến
ño lường xác suất của việc ñảo ngược giá (θ) và biến ñại diện cho tỷ lệ thay ñổi của chênh lệch
báo giá (δ với ràng buộc 0 <= δ <=1), cả hai biến này ñược tính toán từ hệ phương trình sau:
9

( ) ( )
( )
2
T 0 1
2
Q 0 1
1

T
= cov (∆P
t,
∆P
t+1
), cov
Q
là
phương sai của sự thay ñổi giá niêm yết (giá mua hoặc giá bán ñều ñược), tức: cov
Q
= cov
(∆Q
t,
∆Q
t+1
).
s là chênh lệch báo giá.
u, v là các sai số.
Từ ñó, các yếu tố cấu thành nên khoảng chênh lệch báo giá ñược tính toán như sau:
Chi phí bất cân xứng thông tin: 1-2(θ – δ) (2.5)
Chi phí lưu trữ lệnh: 2(θ – 0.5) (2.6)
Chi phí xử lý lệnh: 1-2 δ (2.7)
Nối tiếp ý tưởng của Stoll (1989), ba tác giả George, Kaul, và Nimalendran (1991) chỉ
ra rằng các các ước tính từ mô hình của Stoll bị thiên lệch bởi sự tồn tại sự tương quan dương
trong chuỗi các lợi nhuận kỳ vọng. Họ phát triển một mô hình mới với một khái niệm mới là
chênh lệch ước tính (estimated bid-ask spread) cho mỗi chứng khoán i, chênh lệch ước tính
này thể hiện mối quan hệ giữa suất sinh lợi giữa quá khứ và hiện tại thông qua phương trình:
S
i
= 2[-cov (RD

Với S
Qi
là chênh lệch báo giá của chứng khoán i.
Và các thành phần cấu thành nên khoảng chênh lệch báo giá cho mỗi chứng khoán i ñược tính
toán như sau:
10

Chi phí bất cân xứng thông tin: 1-ܵ
መ
bi
/
1
T

Qi
1
S
T
∑
(2.11)
Chi phí xử lý lệnh: ܵ
መ
bi
/
1
T


loại chứng khoán, và các tác giả này sử dụng hệ số Kim và Ogden
S
2
qi
ñể thay thế cho
11

S
Qi
trong mô hình ước lượng của George và các cộng sự (1991). Như vậy mô hình hồi quy
ñược ñiều chỉnh như sau:
S
i
= β
0
+ β
1
* S
2
qi
+ ε
i
(2.13)
Trong ñó S
i
là chênh lệch ước lượng dựa trên phương trình: S
i

/ S
2
qi
(2.14)
Kim và Ogden ñã ứng dụng mô hình mới xây dựng vào kiểm ñịnh trên thị trường
chứng khoán NYSE. Kết quả cho thấy mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường xấp xỉ
50%, trong khi sử dụng mô hình của George và các cộng sự (1991) thì giá trị ước tính khoảng
21% với cùng khoảng thời gian nghiên cứu. Mô hình này cũng ñược Giouvris và Philippatos
(2008) thực hiện kiểm chứng thực tế trên thị trường chứng khoán Luân Đôn và mang lại kết
quả AI trung bình ở mức 32% cho các chứng khoán trong chỉ số FTSE100 và ở mức 67% cho
các chứng khoán trong chỉ số FTSE250.
Tóm lại, các mô hình nghiên cứu các yếu tố cấu thành nên khoảng chênh lệch giá mua-
bán ñược nhiều tác giả xây dựng nên, trong ñó yếu tố chi phí bất cân xứng thông tin ñược các
tác giả ñặc biệt xem trọng vì ñó là yếu tố ảnh hưởng ñến tính công bằng trong giao dịch. Mô
hình của Glosten và Harris là một trong những mô hình ñầu tiên phản ánh xu hướng giao dịch
dựa trên khái niệm chỉ báo giao dịch Q
t
trước khi một giao dịch ñược thực hiện. Tuy nhiên trên
thực tế, các tác giả không thể quan sát ñược yếu tố Q
t
này nên chắc chắn làm giảm ñáng kể
khả năng phân tích của mô hình. Mô hình của Stoll rồi sau ñó là George và các cộng sự ñã ñề
12

cập ñến yếu tố tương quan chuỗi theo thời gian trong giao dịch và ñưa ra các mô hình phân
tích, tuy nhiên vẫn còn tồn tại sự ước lượng thiên lệch (theo chứng minh của Kim và Ogden)
do chưa rũ bỏ hết các giả thuyết không thực tế. Vì vậy mô hình của Kim và Ogden ñược ñánh


LTC
i
= α
0
+ α
1
LNANALYST + α
2
LVOL
i
+ α
3
LPRI
i
+ α
4
LVAR
i
+ α
5
LSIGR
i
+ α
6
LSIGVOL
i

+ α
7

i
(2.15)

LNANLYST
i
= β
0
+ β
1
LTC
i
+ β
2
LVAR
i
+ β
3
LNMVE
i
+ β
4
LPRI
i
+ β
5
IND1+ β
6
IND2 + β
7
IND3

+ γ
4
LINST
i
+ γ
5
LPINST
i
+ u
i

(2.17)
Với LTC = ln (chi phí thông tin bất cân xứng/ giá) hay spread/ giá.

(2.18)
Mô hình ñánh giá các yếu tố tác ñộng ñến AI của Van Ness và các cộng sự ñã hầu như
bao hàm hầu hết các biến có khả năng tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin. Vì vậy có
thể sử dụng mô hình này ñể ứng dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam.

Đến thời ñiểm này, ñề tài ñã lần lượt trình bày khái niệm về thông tin bất cân xứng và
tác ñộng của nó ñối với thị trường chứng khoán Việt Nam, theo Mishkin (2004) nếu không có
giải pháp giảm thiểu ñể tạo niềm tin cho nhà ñầu tư thì bất cân xứng thông tin sẽ khiến thị
trường hoạt ñộng không hiệu quả. Chương này cũng lần lượt khảo sát các công trình nghiên
cứu chủ yếu của các tác giả ñược ñánh giá là thành công trong việc xây dựng mô hình xác
ñịnh mức ñộ bất cân xứng thông tin, một trong ba yếu tố cấu thành nên chuỗi chênh lệch giá
mua-bán. Thông qua ñó, mô hình của Kim và Ogden (1996) ñược ñánh giá là tiến bộ hơn các
công trình trước ñó và cũng phù hợp với ñặc ñiểm của thị trường chứng khoán Việt Nam. Cuối
cùng chương này cũng tham khảo mô hình ñánh giá các yếu tố tác ñộ ñến mức ñộ thông tin bất
cân xứng và thấy rằng kết quả nghiên cứu của Van Ness và các cộng sự (2001) là tổng quát
hơn cả. Chương tiếp theo sẽ là phần xây dựng mô hình nghiên cứu cho thị trường chứng khoán

= β
0
+ β
1
* S
2
qi
+ ε
i
(3.1)
Trong ñó:
• i là ñại diện cho chứng khoán thứ i, t là ñơn vị thời gian tính theo ngày,

• S
i
là chênh lệch ước lượng, ñược tính dựa trên phương trình:

S
i
= 2[-cov( RD
i,t
, RD
i,t-1
)]
1/2
(3.2)

• RD ñược ñịnh nghĩa là sự khác biệt giữa lợi nhuận tính trên giá giao dịch (và lợi nhuận
tính trên giá trung bình của giá mua và giá bán (midpoint), tức RD
t

2
qi
: hệ số trong mô hình của Kim và Ogden với S
2
qi

là giá trị trung bình của
các bình phương chênh lệch báo giá hằng ngày của chứng khoán i. (3.4)
Giá trị ước lượng của các hệ số trong mô hình hồi quy (3.1) sẽ cho kết quả ước lượng về giá trị
trung bình của thị trường như sau:
• Chi phí xử lý lệnh trung bình : β
1

• Chi phí bất cân xứng thông tin trung bình: 1- β
1

Tính riêng, mức ñộ bất cân xứng thông tin cho mỗi chứng khoán i trong chuỗi chênh lệch giá
mua-bán ñược tính toán như sau:
asym
i
= 1-ܵ
መ
i
/ S
2
qi
(3.5)
Trong ñó ܵ
መ
i

ASYM
i
= α
0
+ α
1
LVOL
i
+ α
2
LPRI
i
+ α
3
LVAR
i
+ α
4
LSIGR
i
+ α
5
LSIGVOL
i
+ α
6
LEVG
i
+
α

Trong mô hình 3.6, các biến ñộc lập lần lượt mang ý nghĩa và kỳ vọng dấu trước khi hồi
quy như sau:
1) VOL: là trung bình khối lượng giao dịch hằng ngày của cổ phiếu i. Theo Van Ness và các
cộng sự (2001), các cổ phiếu có tần suất giao dịch càng thấp thì càng nhiều khả năng có
vấn ñề về thông tin, vì vậy kì vọng dấu ở biến VOL là dấu âm (-). Tuy vậy theo nghiên cứu
của Conrad và Niden (1992), hai tác giả này không chứng minh ñược mối quan hệ giữa
khối lượng giao dịch và sự lựa chọn ngược trong các thông báo thâu tóm doanh nghiệp.
2) PRI: là trung bình giá ñóng cửa hằng ngày. Giá ñóng cửa là một ñại diện cho tính biến ñộng
của cổ phiếu. Cổ phiếu càng có giá trị trên thị trường thì mức ñộ thu hút ñối với các nhà
ñầu tư càng lớn và từ ñó giúp cho sự lan tỏa thông tin càng tốt, tức mức ñộ AI ñược kỳ
vọng sẽ thấp hơn nên biến này có dấu kỳ vọng là - trong mô hình (3.6).
3) VAR: là phương sai của chuỗi các giá trị của giá trung bình (midpoint) hằng ngày của
khoảng chênh lệch báo giá. Là một trong các biến ño lường tính biến ñộng của giá cổ phiếu
nên ñược kỳ vọng mang dấu + vì cổ phiếu càng biến ñộng về giá thì nguy cơ chịu chi phí
AI càng lớn.
17

4) SIGR: là ñộ lệch chuẩn của suất sinh lợi hằng ngày. Theo Ness và các cộng sự, cổ phiếu có
suất sinh lợi hằng ngày biến ñộng càng lớn thì mức ñộ AI càng lớn và ngược lại. Vì vậy ở
mô hình (3.6), biến này có kỳ vọng mang dấu +.
5) SIGVOL: là ñộ lệch chuẩn của khối lượng giao dịch hằng ngày. Tương tự như SIGR, biến
này cũng ñược dùng ñể ño lường tính biến ñộng của cổ phiếu nên cũng ñược kỳ vọng mang
dấu +.
6) LEVG: là ñòn bẩy tài chính công ty, bằng tổng nợ trên tổng tài sản. Theo Van Ness và các
cộng sự (2001), các công ty càng sử dụng ñòn bẩy tài chính càng lớn thì càng có sự biến
ñộng lớn trong thu nhập của chúng (tức là chúng sẽ có mức biến ñộng của lãi/ lỗ lớn hơn so
với các công ty cùng ñặc ñiểm nhưng sử dụng ñòn bẩy thấp hơn). Việc biến ñộng lớn về