BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH


NGUYỄN NGỌC SƠN

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ
BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY KINH TẾ FULBRIGHT
CHUYÊN NGÀNH: CHÍNH SÁCH CÔNG
MÃ SỐ: 60.31.14

NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN MINH KIỀU

TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2012


i

L I CAM OAN
Tôi xin cam oan lu n v n này hoàn toàn do tôi th c hi n. Các o n trích d n và s
li u s d ng trong lu n v n

u ư c d n ngu n và có

chính xác cao nh t trong ph m vi

hi u bi t c a tôi. Lu n v n này không nh t thi t ph n ánh quan i m c a Trư ng



y

n c' phi u, 4) b*t

, $c bi t là y u t tài


iv

M CL C

L+I CAM OAN ........................................................................................................................ i
L+I C,M ƠN ............................................................................................................................. ii
TÓM T.T .................................................................................................................................. iii
M/C L/C ................................................................................................................................. iv
DANH M/C CÁC T0 VI1T T.T ........................................................................................... vi
DANH M/C CÁC B,NG ....................................................................................................... vii
CHƯƠNG 1. GI3I THI4U ......................................................................................................... 1
1.1. B i c nh nghiên c#u ......................................................................................................... 1
1.2. M c tiêu nghiên c#u ......................................................................................................... 2
1.3. Câu h5i nghiên c#u .......................................................................................................... 2
1.4. Ph m vi nghiên c#u .......................................................................................................... 2
1.5. Phương pháp nghiên c#u .................................................................................................. 2
1.6. C u trúc

tài .................................................................................................................. 3

CHƯƠNG 2. KH,O SÁT CƠ S6 LÝ THUY1T ...................................................................... 4
2.1. S tác

b t cân x#ng thông tin ................................................... 14
ng c a các y u t lên m#c

b t cân x#ng thông tin ...... 15

3.2. Phương pháp thu th p d li u và x lý s li u ............................................................... 18
3.2.1. Ngu n d li u .......................................................................................................... 18
3.2.2. Phương pháp x lý s li u ....................................................................................... 19


v

CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH D8 LI4U VÀ K1T QU, NGHIÊN C7U................................... 22
4.1. Phân tích d li u............................................................................................................. 22
4.2. K t qu h i quy và ki m
4.2.1. M#c

nh gi thuy t ....................................................................... 23

b t cân x#ng thông tin ................................................................................ 23

4.2.2. Các y u t tác

ng

n b t cân x#ng thông tin ...................................................... 24

CHƯƠNG 5. K1T LU9N VÀ KI1N NGH: CHÍNH SÁCH................................................... 38
5.1. K t lu n .......................................................................................................................... 38
5.2. Ki n ngh chính sách ...................................................................................................... 39


FTSE100

Ch s c a 100 công ty niêm y t có giá tr
v n hóa l n nh t trên sàn giao d ch ch#ng
khoán London

FTSE250

Ch s c a 250 công ty x p t) v trí 101
n 350 theo s gi m d n c a giá tr v n
hóa trên sàn giao d ch ch#ng khoán
London.


vii

DANH M C CÁC B NG
B ng 4.1. Cơ c u ngành trên sàn HOSE ................................................................................... 22
B ng 4.2. Cơ c u ngành trên sàn HNX ..................................................................................... 23
B ng 4.3. K t qu h i quy mô hình 3.1 .................................................................................... 23
B ng 4.4. D li u mô t các công ty niêm y t trên sàn HOSE ................................................. 25
B ng 4.5. H s tương quan gi a các bi n

c l p v i bi n ph thu c asym, sàn HOSE ....... 25

B ng 4.6. K t qu ư c lư ng mô hình 3.6 v i các bi n liên quan

n giao d ch, sàn HOSE .. 26



t ư c và các h n ch hi n có. V i nh ng

yêu c u m i v s phát tri n, nh t thi t òi h5i ph i có các cu c nghiên c#u sâu s*c v các $c
tính c a th trư ng

t) ó tìm ra các gi i pháp phù h p, nh%m phát tri n hơn n a th trư ng

v n quan tr ng này, góp ph n hình thành nên m t h th ng tài chính sâu và r ng, ph c v cho
vi c phát tri n kinh t .
Th trư ng ch#ng khoán Vi t Nam c!ng như các th trư ng m i n'i khác, ang g$p r t
nhi u v n

trong quá trình phát tri n c a mình, như th ch chưa th t hoàn thi n, quy mô và

$c i m c a th trư ng v n còn nh5, s n ph

th kìm hãm s phát tri n c a th trư ng.
B t cân x#ng thông tin mang l i s không công b%ng trong giao d ch, bên nh n ư c nhi u
thông tin hơn (informed trader) s& có ưu th trong giao d ch so v i bên nh n ư c ít thông tin
hơn (uninformed trader). M t trư ng h p i n hình là n u nhà

u tư bi t trư c m t s ki n s&

x y ra vào m t ngày g n ây và giá c' phi u có th t ng m nh (như công ty s& công b k t
qu kinh doanh t t) thì ngay hôm nay anh ta ã th c hi n chi n lư c mua v i s lư ng l n
trong phiên giao d ch. Trong khi ó nh ng ngư i không bi t trư c thông tin ó s& không th
ho$c không tham gia giao d ch. Cu i cùng ch có nh ng ngư i n*m ư c thông tin t t như v y
m i n*m gi c' phi u, và ó là i u không công b%ng cho các nhà
ó di n ra thư ng xuyên và không ư c gi m thi u thì các nhà

u tư khác. N u tình tr ng

u tư bình thư ng s& l n lư t

r i b5 th trư ng và cu i cùng s& h y ho i th trư ng.
Nhi u công trình nghiên c#u c a các tác gi như Glosten và Harris (1988), George và các


2

c ng s

(1991), Lin và các c ng s

(1995), Madhavan, Richardson và Roomans (1997),

1.4. Ph m vi nghiên c u
tài nghiên c#u d li u là thông tin giao d ch c a các mã ch#ng khoán trên hai sàn
giao d ch ch#ng khoán Thành Ph H Chí Minh (HOSE) và Hà N i (HNX) v i th i gian
nghiên c#u là kho ng th i gian t) 04/01/2011

n 30/12/2011. M;i sàn s& ư c thu th p d

li u riêng

b t cân x#ng thông tin gi a hai sàn và c!ng

t) ó có i u ki n so sánh m#c

như các nhân t tác

ng.

1.5. Phư ng pháp nghiên c u
Lu n v n s d ng phương pháp nghiên c#u
hình c a các tác gi

nh lư ng. Lu n v n s& tham kh o mô

ư c ánh giá là thành công trong l nh v c này, sau ó ch n l a và bi n

'i cho phù h p v i $c i m th trư ng ch#ng khoán Vi t Nam. C th hơn,
câu h5i nghiên c#u th# nh t c a

tr l i cho


n m#c
bi n

u tư liên quan

b t cân x#ng thông tin

n t) các nhóm bi n sau:

ng trong giao d ch c a c' phi u, nhóm bi n
n c phi u và nhóm bi n khác,

i di n

i di n cho các $c

i m riêng c a công ty như giá tr th trư ng c a v n ch s" h u, bi n gi v nhóm ngành mà
công ty thu c v . K t qu c a ph n này c!ng chính là câu tr l i cho câu h5i nghiên c#u th#
hai c a

tài.
Cu i cùng, d li u nghiên c#u là d li u th# c p v giao d ch h%ng ngày ư c công b

trên th trư ng, ư c l y t) các ngu n sau: s" giao d ch ch#ng khoán Tp.HCM và Hà N i,
công ty ch#ng khoán VNDIRECT, công ty ch#ng khoán FPTS, trang tin tài chính Cafef, trang
tin tài chính Stockbiz và công ty ch#ng khoán Qu c t VISecurities.
1.6. C u trúc

tài


b t cân

x#ng thông tin y c a các y u t liên quan.
2.1. S tác

ng c a b t cân x ng thông tin trên th trư ng ch ng khoán

2.1.1. Gi!i thi"u b t cân x ng thông tin
Theo lý thuy t kinh t h c vi mô, “b t cân x#ng thông tin là trư ng h p trong ó ngư i
mua và ngư i bán s" h u các m#c
Rubinfeld, 2009).

khác nhau v m$t thông tin” (Robert Pindyck và Daniel

i u ó có ngh a r%ng, trong m t giao d ch, m t bên s& bi t nhi u thông tin

hơn bên kia và s& quy t

nh theo hư ng có l i cho mình nhi u hơn so v i ngư i n*m ít thông

tin hơn. Pindyck và Rubinfeld (2009) cho r%ng, tùy theo các hình th#c c a b t cân x#ng thông
tin mà h u qu mang l i có th rơi vào ba d ng sau:
1) S l a ch#n ngư$c: l a ch n ngư c xu t hi n khi các s n ph
nh ch t lư ng th t s t i th i i m giao d ch. Và h u qu

cu i cùng là trên th trư ng có r t nhi u các s n ph

nhu n th p hơn cho c' ông c a công ty, nh ng ngư i ã thuê anh ta v làm vi c.
Tóm l i, b t cân x#ng thông tin là m t d ng th t b i c a th trư ng và c n ph i có s


5

can thi p c a nhà nư c nh%m gi m b t thi t h i do nó gây ra. B t cân x#ng thông tin hi n di n
trong r t nhi u l nh v c trong cu c s ng, t) các ho t
yt

n các ho t

ng mua bán bình thư ng như b o hi m,

ng kinh doanh, giao d ch và trong ó có giao d ch trên th trư ng ch#ng

khoán.
2.1.2. Tác

ng c a b t cân x ng thông tin trên th trư ng ch ng khoán

Trên th trư ng ch#ng khoán, b t cân x#ng thông tin là s không công b%ng trong giao
d ch,

i tư ng có nhi u thông tin hơn ch*c ch*n s& ra quy t

nh có l i hơn cho b n thân

mình so v i ngư i khác. Mishkin (2004) ã s d ng lý thuy t v v n

b t

tránh t'n th t khi giao

u tư thông thư ng s& m"

c a kho ng chênh l ch gi a giá mua-bán khi giao d ch, i u ó có ngh a r%ng v i

m t s m" r ng c a kho ng cách gi a giá mua và giá bán, m#c

b t cân x#ng thông tin s&

t ng lên.
Trong nghiên c#u c a Glosten và Milgrom (1985), ư c trích trong Glosten và Harris
(1988), hai tác gi

ã ưa ra l i gi i thích v tác

vào giá ch#ng khoán như sau: khi m t nhà

1

ng c a các ngu n thông tin ư c chuy n t i

u tư $t m t l nh mua (ho$c bán), các nhà t o l p

Ph n này trích l i t) t'ng k t nghiên c#u c a hai tác gi Giouvris và Philippatos (2008)


7

(2.1)

Trong ó,
•

?Pt là s thay 'i giá giao d ch (transaction price) gi a hai l n giao d ch li n k . Qt là
m t ch báo giao d ch, nó s& mang giá tr +1 n u giao d ch ư c ngư i mua phát
trư c và -1 n u giao d ch ư c ngư i bán phát

ng

ng trư c.

•

Vt là s lư ng c' phi u ư c giao d ch t i th i i m t.

•

@t là thành ph n sai s ,

ng th i bao hàm các y u t thông tin ư c công b r ng rãi

khác.
T) ó, hai y u t c u thành nên spread ư c tính toán như sau:
•

Thành ph n b t cân x#ng thông tin: Z0 = 2 (z0 + z1Vt)

(2.2)

(1989) trong công trình nghiên c#u c a mình ã t p trung phân tích c ba y u t c u thành nên
spread, g m: b t cân x#ng thông tin, chi phí l u tr và chi phí x lý l nh d a trên ý tư"ng v
m i tương quan chu;i theo th i gian trong các giao d ch ch#ng khoán. Stoll cho r%ng, chênh
l ch th c t (realized spread) s& nh5 hơn chênh l ch báo giá (quote spread-là s khác bi t gi a
giá mua-giá bán t i th i i m t) và có t n t i m i liên h gi a chênh l ch báo giá và phương
ph c v cho m c tiêu nghiên c#u ó, Stoll ưa ra ba gi

sai c a su t sinh l i.
1.

Th tr

ng là hoàn h o v tính hi u qu c a thông tin

mang tính
2.

cl p

m t s thay

nh như sau:
i giá k v ng

i v i thông tin hi n t i và trong quá kh .

Kho ng cách giá mua-bán là h ng s theo th i gian và t t c các giao d ch

u th c hi n



S2qi

thay th cho


11

SQi trong mô hình ư c lư ng c a George và các c ng s (1991). Như v y mô hình h i quy
ư c i u ch nh như sau:
S2qi

S i = C0 + C1 *

+ @i

(2.13)

Trong ó Si là chênh l ch ư c lư ng d a trên phương trình: Si = 2[-cov (RDi,t, RDi,t-1)]1/2
v i:
•

RD ư c

nh ngh a là s khác bi t gi a l i nhu n d a trên giá giao d ch và l i nhu n

d a trên giá trung bình c a giá mua-bán (giá midpoint).
•

S2qi : h s trong mô hình c a Kim và Ogden v i S2qi là giá tr trung bình c a

qu AI trung bình " m#c 32% cho các ch#ng khoán trong ch s FTSE100 và " m#c 67% cho
các ch#ng khoán trong ch s FTSE250.
Tóm l i, các mô hình nghiên c#u các y u t c u thành nên kho ng chênh l ch giá muabán ư c nhi u tác gi xây d ng nên, trong ó y u t chi phí b t cân x#ng thông tin ư c các
tác gi

$c bi t xem tr ng vì ó là y u t

nh hư"ng

hình c a Glosten và Harris là m t trong nh ng mô hình

n tính công b%ng trong giao d ch. Mô
u tiên ph n ánh xu hư ng giao d ch

d a trên khái ni m ch báo giao d ch Qt trư c khi m t giao d ch ư c th c hi n. Tuy nhiên trên
th c t , các tác gi không th quan sát ư c y u t Qt này nên ch*c ch*n làm gi m áng k
kh n ng phân tích c a mô hình. Mô hình c a Stoll r i sau ó là George và các c ng s

ã


12

c p

n y u t tương quan chu;i theo th i gian trong giao d ch và ưa ra các mô hình phân

tích, tuy nhiên v n còn t n t i s ư c lư ng thiên l ch (theo ch#ng minh c a Kim và Ogden)
do chưa r! b5 h t các gi thuy t không th c t . Vì v y mô hình c a Kim và Ogden ư c ánh
giá là m t trong nh ng mô hình phù h p nh t

n y u t : s lư ng các giao d ch

(number of trades) nhưng do h n ch v m$t thông tin trên sàn ch#ng khoán HOSE và HNX
mà y u t này s& không ư c xem xét. Vì v y, t'ng k t l i,

tài s d ng mô hình nghiên c#u

c a Van Ness và các c ng s (2001) làm cơ s".
Theo Van Ness và các c ng s (2001), có 3 nhóm các nhân t tác

ng

n AI c a m t

mã ch#ng khoán g m có:
1. Các bi'n thông tin b t cân x ng: nhóm này bao g m các bi n
ng c a c' phi u (volatility) ư c
giá mua-bán,

i di n b"i:

i di n cho m#c

bi n

l ch chu
13

LTCi = D0 + D 1 LNANALYST + D 2LVOLi + D 3LPRIi + D 4LVARi + D 5LSIGRi + D 6LSIGVOLi
+ D 7ERREi + D 8 DISPi+ D 9LEVGi + D 10LNINTGTA + D 11 RDSALESi + D 12LNMBi +

(2.15)

D 13LPINSTi + D 14LINSTi + µ i
LNANLYSTi = C0 + C1LTCi + C2 LVARi+ C3LNMVEi + C4LPRIi + C5 IND1+ C6 IND2 + C7 IND3

(2.16)

+ C8 IND4 + C9 LPINSTi + C10 LINSTi + @i
LVOLi = E0 + E1 LTCi + E2 LANALYSTi + E3 LNMVEi + E4 LINSTi + E5 LPINSTi + ui

(2.17)

V i LTC = ln (chi phí thông tin b t cân x#ng/ giá) hay spread/ giá.

(2.18)

Mô hình ánh giá các y u t tác
bao hàm h u h t các bi n có kh n ng tác
n th i i m này,
ng c a nó

b t cân x#ng thông tin. Vì v y có

tài ã l n lư t trình bày khái ni m v thông tin b t cân x#ng và



b t cân x#ng thông tin, m t trong ba y u t c u thành nên chu;i chênh l ch giá

mua-bán. Thông qua ó, mô hình c a Kim và Ogden (1996) ư c ánh giá là ti n b hơn các
công trình trư c ó và c!ng phù h p v i $c i m c a th trư ng ch#ng khoán Vi t Nam. Cu i
cùng chương này c!ng tham kh o mô hình ánh giá các y u t tác

n m#c

thông tin b t

cân x#ng và th y r%ng k t qu nghiên c#u c a Van Ness và các c ng s (2001) là t'ng quát
hơn c . Chương ti p theo s& là ph n xây d ng mô hình nghiên c#u cho th trư ng ch#ng khoán
Vi t nam.


14

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C+U
Chương này s& ti n hành l a ch n mô hình nghiên c#u phù h p v i $c i m th
trư ng ch#ng khoán Vi t Nam,
th c hi n ki m

ng th i c!ng gi i thi u ngu n d li u s& ư c s d ng

nh th c t trên th trư ng.

3.1. L a ch#n mô hình nghiên c u
tr l i cho hai câu h5i nghiên c#u, ph n này s& hư ng
mô hình, g m có mô hình xác

i là

•

Si là chênh l ch ư c lư ng, ư c tính d a trên phương trình:
Si = 2[-cov( RDi,t, RDi,t-1)]1/2

•

RD ư c

(3.2)

nh ngh a là s khác bi t gi a l i nhu n tính trên giá giao d ch (và l i nhu n

tính trên giá trung bình c a giá mua và giá bán (midpoint), t#c RDt = Rt-Rm
Pt-Pt-1
Pm-Pm-1
v i Rt=
Pt-1 , Rm = Pm-1

(3.3)


15

S2qi : h s trong mô hình c a Kim và Ogden v i S2qi là giá tr trung bình c a

•


quy (3.1)
3.1.2. Mô hình ánh giá tác

ng c a các y'u t lên m c

Ti p theo, lu n v n xây d ng mô hình ánh giá tác

b t cân x ng thông tin

ng c a các y u t lên AI c a t)ng mã

ch#ng khoán. Theo k t qu nghiên c#u lý thuy t " chương hai, tác gi

ngh s d ng mô

hình c a Van Ness và các c ng s (2001). Tuy nhiên, c n c# vào th c ti n thu th p d li u "
Vi t Nam thì mô hình ó c n lo i các bi n sau:
• ANALYST: là bi n th hi n s lư ng các chuyên gia phân tích

i v i c' phi u m t c'

phi u i. Vì hi n t i thông tin này " Vi t Nam chưa ư c th ng kê nên

tài s& không kh o

sát bi n này.
• ERRE: là bi n o lư ng sai s d báo v thu nh p trên m;i c' phi u (EPS) so v i giá tr
th c. Thông tin này

n t) các chuyên gia phân tích. Tuy nhiên do s lư ng các chuyên gia

• Lu n v n này c!ng không th c hi n vi c so sánh theo ngành mà ch t p trung vào phân tích
các nhân t tác

ng

n m#c

b t cân x#ng thông tin trên hai sàn nên các bi n gi

i

di n cho ngành c!ng không ư c xem xét.
Như v y, các bi n không xem xét k trên s& ư c tính vào ph n dư c a phương trình h i
quy và xem như là ph n tác

ng c a các bi n chưa gi i thích ư c. V y chúng ta có mô hình

sau:
ASYMi = D0 + D1LVOLi + D2LPRIi + D3LVARi + D4LSIGRi + D5LSIGVOLi + D6LEVGi +

(3.6)

D7LNINTGTA + D8LNMBi + D9 LNMVEi + D10LPINSTi + D 11LINSTi + µ i

Trong ó:
•

bi n ASYMi ư c tính toán t) phương trình (3.5)

•

công ty có giá tr l n tài s n vô hình (như b n quy n, l i th thương m i,..) so v i t'ng tài
s n thì công ty càng khó
này, vì v y có th d n

nh giá b"i s không xác

nh m t cách ch*n ch*n các tài s n

n nh ng thông tin không cân x#ng v giá tr công ty. Vì v y trong

mô hình, bi n này có k= v ng mang d u +.
8) NMB: là t( s giá th trư ng trên giá tr s' sách. Theo Van Ness và các c ng s (2001), t(
s giá th trư ng trên giá tr s' sách c a công ty là thư c o c a các nhà

u tư v tri n

v ng c a công ty. Tri n v ng càng l n thì thông tin b t cân x#ng càng hi n h u. Vì v y k=
v ng c a bi n này là +. Giá tr th trư ng ư c tính là giá tr trung bình c a giá óng c a
h%ng ngày trong th i o n l y d li u. Giá tr s' sách b%ng t'ng giá tr tài s n tr) i cho
t'ng n và các tài s n vô hình (bao g m tài s n c

nh vô hình và l i th thương m i).

9) NMVE: là giá tr th trư ng c a v n c' ph n c a công ty. Theo Van Ness, n u các nhà
tư ch u m t chi phí c

nh v m$t thông tin, h s& có xu hư ng

u