Các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Nội dung text: Các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

1. ISSN 1859-3666 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ 1. Lê Thị Việt Nga, Doãn Nguyên Minh và Bùi Thị Thu - Tác động của các biện pháp kỹ thuật và vệ sinh dịch tễ đến xuất khẩu thủy sản của Việt Nam vào thị trường EU. Mã số: 153.1IBMg.12 3 The Impacts of TBT and SPS Measures on Vietnam's Seafood Exports to Eu Market 2. Đỗ Thị Bình - Tinh thần đổi mới của doanh nghiệp trẻ: phân tích từ nguồn lực và năng lực động. Mã số: 153.1IBAdm.11 11 Innovative Spirit of Young Enterprises: Analysis from Resources and Dynamic Capabilities Approach 3. Trần Chí Thiện và Trần Nhuận Kiên - Bảo hộ sở hữu trí tuệ trong hỗ trợ khởi nghiệp sáng tạo ở vùng dân tộc thiểu số và miền núi. Mã số: 153.1ISMET.12 19 Intellectual property protection in supporting startups in ethnic minority and moutainous areas QUẢN TRỊ KINH DOANH 4. Nguyễn Phương Linh và Cao Tuấn Khanh - Mối quan hệ của năng lực hấp thụ, tích hợp đa kênh và kết quả kinh doanh của doanh nghiệp bán lẻ. Mã số: 153.2BMkt.21 26 The relationship of absorption, multi - channel integration capability and firm performance of retail enterprises. 5. Nguyễn Thị Ngọc Lan - Tác động của kế toán quản trị đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp Việt Nam. Mã số: 153.2BAcc.21 37 Impact of management accounting on business results of Vietnamese enterprises 6. Bùi Thị Thu Loan và Nguyễn Xuân Thắng - Nhận diện vai trò của đòn bẩy tài chính trong mối quan hệ giữa tinh thần doanh nhân và hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn Hà Nội. Mã số: 153.2BAdm.21 45 Identifying the role of financial leverage in the relationship between the entrepreneurship and business performance of small and medium enterprises in Hanoi 7. Lưu Thị Minh Ngọc, Nguyễn Phương Mai và Đặng Thị Hương - Ứng dụng thẻ điểm quản trị công ty trong đánh giá công ty cổ phần có vốn nhà nước, nghiên cứu trường hợp tại công ty cổ phần Quản lý Bảo trì Đường thủy Nội địa số 4. Mã số: 153.2BAdm.21 55 Applying Corporate Governance Scorecard in evaluating state-owned joint stock companies: Case study of Inland Waterways Management and Maintenance Joint Stock Company No. 4 khoa học Số 153/2021 thương mại 1 1
2. 8. Trần Thị Kim Phương, Phạm Công Hậu, Nguyễn Thanh Trúc, Trần Trung Vĩnh và Trương Bá Thanh - Ảnh hưởng của hành vi tương tác qua truyền thông mạng xã hội đến trung thành thương hiệu: Trường hợp khách du lịch tại Đà Nẵng. Mã số: 153.2BMkt.21 62 The impact of customer engagement behaviours on social media on brand loyalty: a case study of domestic tourists in Da Nang city, Vietnam 9. Nguyễn Thu Thủy, Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc và Lê Đức Hoàng - Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân của một chi nhánh ngân hàng thương mại - nghiên cứu trường hợp ACB Thăng Long. Mã số: 153.2FiBa.22 71 Factors Affecting Intention to Use Personal Loan Service of A Commercial Bank Branch - ACB Thang Long Case Study 10. Nguyễn Thị Hiên - Các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Mã số: 153.2FiBa.21 83 The Factors Affecting Information Asymetry on Hochiminh City Stock Exchange (HOSE) Ý KIẾN TRAO ĐỔI 11. Phan Hữu Nghị - Đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế: nghiên cứu tại Việt Nam. Mã số: 153.3TrEM.32 91 Foreign Direct Investment and Economic Growth: Case Study in Vietnam 12. Lê Bá Phong - Tăng cường khả năng đổi mới sáng tạo cho các doanh nghiệp Việt Nam: Tác động điều tiết của văn hóa hợp tác và vai trò trung gian của năng lực quản trị tri thức. Mã số: 153.3BAdm.31 96 Stimulating Vietnamese enterprises’ innovation capability: The moderating effect of col- laborative culture and mediating role of knowledge management capability 13. Vũ Tuấn Dương và Nguyễn Thị Thanh Nhàn - Nghiên cứu tác động của chất lượng và giá trị dịch vụ đến sự hài lòng của sinh viên tại một số trường đại học tư thục trên địa bàn Hà Nội. Mã số: 153.3OMIs.31 105 Study on Impact of Service Quality and Value on Student Satisfaction at Several Private Universities in Hanoi City khoa học 2 thương mại Số 153/2021
3. QUẢN TRỊ KINH DOANH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Nguyễn Thị Hiên Trường Đại học Thương mại Email: hiennguyen@tmu.edu.vn Ngày nhận: 05/01/2021 Ngày nhận lại: 01/02/2021 Ngày duyệt đăng: 24/02/2021 ài viết tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên Thị trường chứng Bkhoán (TTCK) Thành phố Hồ Chí Minh, bằng cách sử dụng mô hình của Van Ness và cộng sự (2001). Phân tích được thực hiện trên bộ số liệu của rổ cổ phiếu VN100 trong giai đoạn từ 02/01/2018 đến 28/12/2018. Kết quả cho thấy mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE chủ yếu chịu tác động bởi: giá đóng cửa trung bình một ngày của cổ phiếu, khối lượng giao dịch trung bình một ngày, độ lệch chuẩn của suất sinh lợi cổ phiếu, đòn bẩy tài chính và phương sai của giá bình quân, trong đó giá giao dịch trung bình có tác động lớn nhất đến bất cân xứng thông tin và dấu của giá giao dịch phù hợp với kỳ vọng trong mô hình của Van Ness. Ngoài ra, kết quả chỉ ra công ty có khối lượng giao dịch càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông tin càng cao. Một phát hiện thú vị nữa trong nghiên cứu là đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin, điều này ngược với kỳ vọng của Van Ness. Từ khóa: Bất cân xứng thông tin, thị trường chứng khoán, giá giao dịch, khối lượng giao dịch. JEL Classifications: G14, G23, G29 1. Giới thiệu nghiên cứu dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (Ho Chi Trải qua chặng đường phát triển gần 20 năm, Minh Stock Exchange - HOSE) vì khối lượng giao TTCK Việt Nam đã đóng góp một vai trò quan trọng dịch diễn ra trên sàn HOSE là lớn nhất trong TTCK trong quá trình hoàn thiện hệ thống thị trường tài Việt Nam. chính, đáp ứng nhu cầu vốn của nền kinh tế vận 2 Tổng quan nghiên cứu hành theo cơ chế thị trường của nước ta. Cũng như Khái niệm bất cân xứng thông tin được George các TTCK khác trên thế giới, TTCK Việt Nam gặp A. Akerlof đề xuất lần đầu tiên vào những năm một vấn đề bất lợi cho sự phát triển, đó là tồn tại yếu 1970. Hiện tượng bất cân xứng thông tin gây ra sự tố bất cân xứng thông tin trong giao dịch trên thị lựa chọn bất lợi (Adverse selection component trường. Bất cân xứng thông tin là tình trạng diễn ra ASC), rủi ro đạo đức (Moral hazard). Cho đến nay trong một giao dịch, khi mà một bên có thông tin đã có nhiều nghiên cứu xây dựng các mô hình khác đầy đủ hơn và tốt hơn so với bên còn lại. Bất cân nhau để đo lường mức độ bất cân xứng thông tin, xứng thông tin là vấn đề mà bất cứ TTCK nào cũng điển hình có mô hình đầu tiên của Glosten và Harris quan tâm vì nó có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển năm 1988 đo lường mức độ bất cân xứng thông tin, của thị trường. Khi thông tin của thị trường không dựa trên giả thiết sự chênh lệch giá giao dịch chịu minh bạch, đầy đủ sẽ gây ra nhiều bất lợi cho các tác động của chi phí bất cân xứng thông tin và chi nhà đầu tư khi đưa ra các quyết định, gây cung cầu phí cho lưu trữ và xử lý đặt lệnh. Mô hình của ảo, thị trường bong bóng và tiềm ẩn nguy cơ sụp đổ. George, Kaul, và Nimalendran năm 1991 đo lường Việc nắm bắt các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng mức độ bất cân xứng thông tin dựa trên sự sai khác thông tin có một ý nghĩa quan trọng trong công tác giữa tỷ lệ lợi nhuận được tính theo giá giao dịch và quản lý các hoạt động kinh doanh chứng khoán, tỷ lệ lợi nhuận tính theo giá trung bình của giá mua, trong việc đề ra các chính sách với TTCK và điều giá bán cổ phiếu. Mô hình của Lin, Sanger và Booth chỉnh luật chứng khoán để phù hợp với thực trạng Năm 1995 cho rằng chênh lệch giá giao dịch là do của thị trường. Do vậy, việc đánh giá mức độ bất cân thành phần chi phí bất cân xứng thông tin và thành xứng thông tin và phân tích các yếu tố tác động đến phần chi phí xử lý lệnh. Tác giả đã thiết lập mô hình bất cân xứng thông tin trên TTCK Việt Nam là điều xác định mức độ bất cân xứng thông tin dựa trên sự rất cần thiết. Bài viết lựa chọn nghiên cứu các yếu tố chênh lệch của giá đúng, sau đó sử dụng bộ số liệu ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên sàn giao của 150 mã chứng khoán phổ biến trên sàn NYSE khoa học ! Số 153/2021 thương mại 83
4. QUẢN TRỊ KINH DOANH năm 1988 để phân tích. Năm 1997 Huang và Stoll thu thập dữ liệu 11 biến sử dụng mô hình của Van đã xây dựng mô hình ước lượng mức độ bất cân Ness để xem xét yếu tố thông tin nào có ảnh hưởng xứng thông tin dựa trên giả thiết sự chênh lệch của đến tình trạng bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE giá đúng phụ thuộc vào chỉ số giao dịch thương mại với bộ số liệu thu thập năm 2011. Kết quả thu được của cổ phiếu. Tuy nhiên mô hình phân tích các yếu chỉ ra có 7 yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin xứng thông tin trên sàn HOSE gồm: giá giao dịch trên TTCK theo tìm hiểu của nhóm tác giả mới chỉ trung bình, khối lượng giao dịch trung bình, độ lệch có mô hình của Van Ness và các cộng sự công bố chuẩn của khối lượng giao dịch, phương sai của giá năm 2001. Nhóm của Van Ness đã xây dựng một mô đúng (giá trung bình của giá đặt mua, giá đặt bán), hình để phân tích ảnh hưởng của 14 yếu tố đến bất độ lệch chuẩn của suất sinh lợi mỗi ngày, tỷ trọng cân xứng thông tin dựa trên kết quả đo lường mức của tài sản vô hình đối với tổng tài sản của công ty, độ bất cân xứng thông tin của các mô hình khác số lượng các nhà đầu tư tổ chức; trong đó có tới 6 nhau gồm mô hình của: Glosten và Harriss (1988); yếu tố hệ số hồi quy mẫu có dấu ngược với dấu kỳ George, Kaul và Nimalendran (1991); Lin, Sanger vọng trong mô hình của Vannes. Kết quả nghiên cứu và Booth (1995); Huang và Stoll (1997); Madhavan nhìn chung cho thấy các cổ phiếu được giao dịch với Richardson and Roomans (1997). Dựa trên bộ số khối lượng lớn hoặc có giá thị trường lớn lại là các liệu (4/1999-6/1999) của sàn NYSE tác giả của Van cổ phiếu chịu ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin Ness đánh giá mô hình của Huang và Stoll (1997) lớn nhất. Năm 2013 Ngô Thị Tứ ứng dụng mô hình nổi bật hơn các mô hình khác trong việc đo lường Van Ness và các cộng sự (2001) trên bộ số liệu giá mức độ bất cân xứng thông tin trên TTCK. Kết quả chứng khoán năm 2012 để phân tích 14 yếu tố ảnh thực nghiệm cũng cho thấy, có 6 yếu tố ảnh hưởng hưởng đến bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE đến Bất cân xứng thông tin gồm: giá giao dịch, khối tuy nhiên kết quả mô hình chỉ cho thấy có 3 yếu tố lượng giao dịch, độ lệch chuẩn của khối lượng giao ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin gồm: dịch, phương sai của giá đúng của cổ phiếu, số giá giao dịch trung bình, phương sai của giá đúng, lượng nhà đầu tư tổ chức và số lượng nhà phân tích độ lệch chuẩn của suất sinh lợi mỗi ngày và dấu của đối với một cổ phiếu có ảnh hưởng đến mức độ bất hệ số hồi quy mẫu của cả 3 yếu tố đều đúng như dấu cân xứng thông tin của TTCK, trong đó các hệ số kỳ vọng. Kết quả chỉ ra những cổ phiếu có độ biến hồi quy mẫu thu được đều có dấu đúng như kỳ vọng, động giá càng lớn, độ biến động của suất sinh lợi chỉ có yếu tố độ lệch chuẩn của khối lượng giao dịch càng thấp hoặc mức độ biến động của giá bình quân là mang dấu (-) ngược với kỳ vọng của Van Ness. thấp là những cổ phiếu có thành phần bất cân xứng Do chỉ có Van Ness đề xuất mô hình phân tích thông tin thấp. Năm 2014 Orleans Silva Martins và các yếu tố ảnh hưởng đế n bất cân xứng thông tin Edilson Paulo đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa trên TTCK nên các nghiên cứu về các yếu tố ảnh bất cân xứng thông tin trong giao dịch chứng khoán, hưởng bất cân xứng thông tin trên TTCK Việt Nam đặc điểm kinh tế tài chính và quản trị doanh nghiệp đều dựa trên mô hình này. Năm 2008, Nguyễn của các công ty niêm yết trên TTCK Brazil năm Trọng Hoài và Lê An Khang dùng mô hình của Van 2010 và 2011. Cuối cùng, nghiên cứu dựa trên Ness phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất khung lý thuyết về sự bất cân xứng thông tin trong cân xứng thông tin dựa trên bộ số liệu thu thập trên thị trường vốn để đo lường mức độ bất cân xứng dựa sàn HOSE năm 2007. Bài viết chỉ chọn ra 9 yếu tố trên dữ liệu giao dịch chứng khoán trong ngày của trong mô hình của Van Ness để phân tích do không 194 công ty. Kết quả chính đã chứng minh rằng sự thể thu thập dữ liệu cho các biến còn lại, kết quả thu bất cân xứng thông tin trong giao dịch chứng khoán được có 4 yếu tố gồm: giá giao dịch trung bình của có liên quan tích cực đến rủi ro, lợi nhuận và tính cổ phiếu, khối lượng giao dịch trung bình của cổ thanh khoản của cổ phiếu cũng như chi phí vốn cổ phiếu, giá trị thị trường của vốn cổ phần, giá trị thị phần và quy mô của các công ty. Các nghiên cứu trường trên giá trị sổ sách của công ty niêm yết có cho thấy vấn đề bất cân xứng thông tin trên TTCK ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin trên rất được quan tâm. sàn HOSE. Kết quả hồi quy chỉ ra công ty có giá trị 3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu thị trường càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông Bất cân xứng thông tin là tình trạng trong đó tin càng nhỏ (phù hợp với TTCK Việt Nam), công ty người mua và người bán có thông tin khác nhau về có số lượng giao dịch càng lớn, mức độ bất cân xứng cùng một giao dịch. Thông tin bất cân xứng trong thị thông tin càng lớn (ngược với dấu kỳ vọng trong mô trường tài chính có thể nhìn nhận chủ yếu dưới hai hình của Van Ness). Năm 2012 Nguyễn Ngọc Sơn dạng: sự lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức. Sự lựa khoa học ! 84 thương mại Số 153/2021
5. QUẢN TRỊ KINH DOANH chọn bất lợi là kết quả của thông tin bị che đậy, nó - Giao dịch Qt = -1 nếu Pt Pt-1. dựa trên mô hình Glosten và Harris. khoa học ! Số 153/2021 thương mại 85
6. QUẢN TRỊ KINH DOANH - LANLYST = Ln (số lượng các nhà phân tích lý ban đầu trên phần mềm excel, sau đó được phân đối với một cổ phiếu). tích trên phần mềm Eviews 8.0. - LVOL = Ln(volume), volume = khối lượng 3.3. Phương pháp nghiên cứu giao dịch trung bình. Bài viết sử dụng chủ yếu phương pháp đị nh - LPRI = Ln(price). lượng. Từ bộ dữ liệu thứ cấp thu thập được, tác giả - LVAR = Ln (phương sai của chuỗi các giá giao sử dụng phương pháp thống kê mô tả, đưa ra các đặc dịch trung bình theo ngày). trưng cơ bản của các biến trong mô hình nghiên cứu. - LSIGR = Ln (độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi). Sau đó, sử dụng phân tích tương quan để đánh giá - LSIGVOL = Ln (độ lệch chuẩn của volume). mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến - ERRE = Ln (sai số dự báo về thu nhập trên mỗi phụ thuộc và giữa các biến độc lập trong mô hình, là cổ phiếu). cơ sở để xem xét kết quả hồi quy của mô hình. Ngoài - DISP = Độ phân tán của thu nhập dự báo trên ra tác giả cũng đã tiến hành xử lý số liệu thu thập trên mỗi cổ phiếu. Excel để tạo ra giá trị cho các biến đưa vào phân tích - LEVG = Nợ/Tổng Tài sản: đòn bẩy tài chính. trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và từ đó - LNINTGTA = Ln (Tài sản vô hình/Tổng Tài sản). khai thác các phát hiện trong kết quả nghiên cứu. - RDSALES = Chi phí nghiên cứu và phát triển/ 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận tổng doanh thu. Kết quả đo lường bất cân xứng thông tin - LNMB = Ln (giá trị thị trường/ giá trị sổ sách). Bảng 1: Kết quả đo lường bất cân xứng thông tin của 96 mã cổ - LPINST = Ln (tỷ lệ phần trăm nắm phiếu trong rổ VN100 giữ cổ phần trong công ty của các nhà đầu tư tổ chức). - LINST = Ln (số lượng nhà đầu tư tổ chức) Các hệ số trong mô hình đượ c ước lượng bằng phương pháp Bình phương nhỏ nhất (OLS). Mô hình của Van Ness và các cộng sự là mô hình khá tổng quát về các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin trên TTCK, do đó có thể áp dụng đối với TTCK Thành phố Hồ Chí Minh. 3.2. Dữ liệu nghiên cứu Theo nghiên cứu đã công bố trước của nhóm tác giả trên Tạp chí doanh nghiệp [3] việc sử dụng bộ dữ liệu của nhóm cổ phiếu VN100 (gồm các cổ phiếu của các công ty có vốn hóa lớn, giá trị giao dịch lớn và tính thanh khoản cao) có thể dùng để đánh giá cho toàn Sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, khi tiến hành thu thập dữ liệu từ các trang web của sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, công ty chứng khoán Bảo Việt và công ty chứng khoán Rồng Việt, tác giả chỉ thu thập được giá trị khớp lệnh của 96 trong 100 mã, có 4 mã cổ phiếu nhóm không thu thập đượ c giá trị khớp lệnh trong giai đoạn nghiên cứu (từ 02/01/2018 đến 28/12/2018) gồm mã BIC, POW, TV2, VGC. Bộ dữ liệu thu đượ c gồm 20421, bảng dữ liệu thu được cân đối, không bị khuyết dữ liệu, dữ liệu được xử khoa học ! 86 thương mại Số 153/2021
7. QUẢN TRỊ KINH DOANH Chạy hồi quy mô hình Glosten và Harris (1988) thì vấn đề thông tin càng lớn. Tức là thông tin bất trên bộ số liệu 96 mã chứng khoán trong rổ VN100 cân xứng càng cao khi số lượng giao dịch cổ phiếu bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, tác giả càng ít, vì vậy kì vọng VOL nghịch biến với TC tức thu được ASC của 96 mã chứng khoán. Trong quá là hệ số mang dấu (-). trình chạy mô hình Glosten và Harris với từng mã, - LSIGVOLi = Ln (độ lệch chuẩn của volume cổ tác giả đã kiểm tra các khuyết tật trong mô hình và phiếu i). Biến này dùng để đo lường tính biến động kết quả thu được các ước lượng cho các hệ số trong của giá cổ phiếu nên được kỳ vọng mang dấu (+). mô hình đều là ước lượng tuyến tính không chệch. - LPRIi = Ln (price) - Giá đóng cửa là một đại diện Do 0 1 nên tác giả đã loại 14 mã này, sử trị trên thị trường thì mức độ thu hút đối với các nhà dụng ASC của 82 mã chứng khoán còn lại trong đầu tư càng lớn và từ đó giúp cho sự lan tỏa thông tin phân tích tác động của các yếu tố lên bất cân xứng càng tốt, nên biến này có dấu kỳ vọng là (-). thông tin. - LVARi = Ln (phương sai của giá giao dịch Bảng 2: Thống kê mô tả cho ASC của 82 mã chứng khoán có 0 < ASC < 1 trung bình theo ngày của cổ phiếu i). Biến này đo lường tính biến động của giá cổ phiếu nên được kỳ vọng mang dấu (+). - LSIGRi = Ln (độ lệch Bảng 1 và bảng 2 cho thấy mức độ bất cân xứng chuẩn của suất sinh lợi cổ phiếu i). Theo Ness và các thông tin của các công ty có vốn hóa lớn, giá trị giao cộng sự, cổ phiếu có suất sinh lợi mỗi ngày biến dịch lớn và tính thanh khoản cao trên sàn Hose đều động càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông tin cao, hầu hết trên mức 60% và thành phần bất lợi càng cao và ngược lại. Vì vậy biến này có kỳ vọng trung bình trong giao dịch của 82 mã chiếm 88% mang dấu (+). trong sự biến thiên của giá giao dịch, thậm chí có - LEVGi là đòn bẩy tài chính trung bình của công ty thành phần bất cân xứng trong giao dịch công ty phát hành cổ phiếu i và được tính bằng tổng chiếm 99%. ASC của 96 mã tuân theo quy luật phân nợ/tổng Tài sản. Van Ness cho rằng các công ty càng phối chuẩn. Điều này có tác động không nhỏ đến sử dụng đòn bẩy tài chính lớn thì càng có sự biến quyền lợi của các nhà đầu tư khi thông tin của thị động lớn trong thu nhập (tức là các công ty này sẽ trường thiếu mình bạch. có mức biến động của lãi/lỗ lớn hơn so với các công Kết quả phân tích các yếu tố tác động lên bất cân ty cùng đặc điểm nhưng sử dụng đòn bẩy thấp hơn). xứng thông tin trên TTCK Việc biến động lớn về thu nhập, dự kiến càng khiến Theo Van Ness và các cộng sự (2001) các yếu tố mang lại rủi ro cho các nhà đầu tư do hạn chế tiếp tác động lên bất cân xứng thông tin trên TTCK chia cận với các thông tin chính xác về ước lượng thu thành 3 nhóm, tuy nhiên các kết quả nghiên cứu nhập của công ty, tức mức độ bất cân xứng sẽ càng thực nghiệm trước đây cho thấy, chủ yếu các biến tăng. Vì thế biến LEVG được kỳ vọng là mang dấu thuộc nhóm 1 có ảnh hưởng lên mức độ bất cân (+). Tuy vậy Van Ness cũng hi vọng rằng biến này xứng thông tin của TTCK. Mặt khác, do việc thu không có ý nghĩa. thập dữ liệu trên sàn HOSE cho tất cả các biến thuộc Kết quả kiểm định Jarque-Bera cho thấy các biến 3 nhóm theo Van Ness đề xuất rất khó khăn. Do đó LTC, LPRI, LVOL, LSIGVOL có phân phối chuẩn. tác giả chỉ tập trung phân tích tác động của các biến Biến VOL và SIGVOL có các tham số đặc trưng thuộc nhóm 1. mẫu chênh lệch rất nhỏ. Về đòn bẩy tài chính, có thể Xét mô hình sau: thấy xu hướng là LEVG có tác động ngược chiều lên LTCi = α0 + α1LPRIi + α2LVOLi + α3LSIGVOLi LTC, ngược với kỳ vọng dấu đặt ra trong lý thuyết + α4LVARi + α5LSIGRi + α6LEVGi + εi. (3) của Van Ness. Trong đó: Dựa trên bộ số liệu mẫu, tác giả tính toán hệ số - LTCi = Ln (ASCi/ price), ASCi là mức độ bất tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập cân xứng thông tin của cổ phiếu i, price = trung bình và hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô giá đóng cửa hàng ngày của cổ phiếu i. hình, được mô tả trong bảng sau đây. - LVOLi = Ln (volume) với volume = khối lượng Nhìn vào bảng 4 ta thấy, trong 6 biến độc lập có giao dịch trung bình mỗi ngày của cổ phiếu i. Theo 3 biến LPRI, LVOL và LSIGVOL có tương quan cao Van Ness và các cộng sự, cổ phiếu giao dịch càng ít đến biến phụ thuộc hơn hẳn 3 biến còn lại là LSIGR, khoa học ! Số 153/2021 thương mại 87
8. QUẢN TRỊ KINH DOANH Bảng 3: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình (3) của 82 mã (Nguồn: kết quả phân tích số liệu của tác giả) Bảng 4: Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình (3) (Nguồn: kết quả phân tích số liệu của tác giả) LVAR và LEVG, giữa các biến độc lập mức tương tượng tự tương quan, nhưng có hiện tượng phương quan khá thấp, tuy nhiên cặp biến LVAR và LSIGR sai sai số thay đổi, kết quả thể hiện trong Bảng 6. tương quan thuận chiều với hệ số tương quan cao, Sau khi khắc phục khuyết tật của mô hình bằng tương ứng 0.98356. Do đó khi phân tích hồi quy mô phương pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số, tác hình (3) tác giả đã loại biến LSIGR. Kết quả của mô giả thu được kết quả hồi quy như sau: hình (3) được thể hiện trong bảng 5 sau đây. Bảng 5: Kết quả hồi quy biến mô hình (3) khi đã loại biến LSIGR Bảng 5 cho thấy mô hình có độ phù hợp cao với hệ số xác định bội R-squared là 0.96305, các biến độc lập trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê, trong đó giá đóng cửa có tác động lớn nhất đến mức độ bất cân xứng thông tin, còn biến đòn bẩy kinh tế có tác động rất nhỏ, kết quả này phù hợp với hệ số tương quan tính được trong bảng 4. Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và hiện (Nguồn: kết quả phân tích số liệu của tác giả) khoa học ! 88 thương mại Số 153/2021
9. QUẢN TRỊ KINH DOANH Bảng 6: Kết quả kiểm định các khuyết tật trong mô hình - VAR: đo mức độ biến động của giá bình quân. Hệ số của VAR mang dấu (–) trái với kỳ vọng, chứng tỏ rằng nếu một cổ phiếu có mức độ biến động của giá bình quân (giá đúng) càng thấp thì chi phí bất cân xứng thông (Nguồn:kết quả phân tích số liệu của tác giả) tin càng cao. Tuy nhiên hệ số hồi quy có (LTC)i = 1.107019 – 1.051939*LPRIi + mức ý nghĩa 8,92% thì biến này cũng có thể coi là 0.118792*LVOLi - 0.150680*LSIGVOLi + không có nhiều ý nghĩa thống kê. 0.108121*LVARi - 0.043940*LEVGi - PRI: giá đóng cửa trung bình, có giá trị (–) như - EVG là đòn bẩy tài chính, được tính bằng tổng kỳ vọng. Hệ số ước lượng cho biết giá đóng cửa nợ/tổng tài sản được kỳ vọng là mang dấu (+), tức trung bình cứ tăng 1% thì bất cân xứng thông tin là vay vốn nhiều dẫn đến độ biến động lớn trong giảm khoảng 1,052%, kết quả này khá chênh lệch so thu nhập, sẽ kéo theo rủi ro. Kết quả thu được lại với kết quả của Ngô Thị Tứ năm 2013 [2] là giảm cho ta hệ số có dấu (–) tức là tác động ngược, tuy 0,01%. Điều này cho thấy cổ phiếu càng có giá trị nhiên hệ số tác động tới bất cân xứng thông tin của trên thị trường thì mức độ thu hút đối với các nhà EVG là khá nhỏ (khoảng 0,06%), (khá thú vị là kết đầu tư càng lớn và từ đó giúp cho sự lan tỏa thông quả này đúng như Van Ness và cộng sự kì vọng). tin càng tốt. Các cổ phiếu Blue chip còn chịu ảnh Điều này có thể giải thích là việc xem xét tỷ lệ nợ hưởng mạnh hơn với yếu tố này. giúp cho nhà đầu tư phân tích được khả năng của - VOL: khối lượng giao dịch trung bình mỗi công ty trong việc đảm bảo thanh toán cho các chủ ngày của cổ phiếu. Biến này mang dấu (+) (tại mức nợ và điều đó cũng có thể cho thấy được tình hình ý nghĩa 6,5%) là ngược với kỳ vọng. Kết quả này hoạt động của công ty theo chiều hướng tốt hơn cũng giống với các nghiên cứu của Lê Trọng Hoài hay xấu đi, hơn nữa các công ty lớn và đặc biệt các và Nguyễn Ngọc Sơn đã chỉ ra, các công ty có số công ty sản xuất thường vay nợ nhiều, nhưng với lượng giao dịch càng lớn mức độ bất cân xứng thông uy tín cũng như quy mô của mình mà tạo được tin càng lớn. niềm tin cho nhà đầu tư, dẫn đến hệ số có dấu - SIGVOL: độ lệch chuẩn của khối lượng giao ngược với kỳ vọng. dịch, đây là biến đo lường mức độ biến động của 5. Kết luận và hướng tiếp tục nghiên cứu khối lượng giao dịch. Giá trị của biến này là âm, trái Trong giao dịch trên TTCK, các nhà đầu tư luôn với kỳ vọng, điều này chứng tỏ một mã cổ phiếu có quan tâm đến mức độ bất cân xứng thông tin trên sự dao động ít về khối lượng giao dịch hằng ngày lại thị trường. Bài báo cho thấy bất cân xứng thông tin là những cổ phiếu mang chi phí bất cân xứng thông chủ yếu chịu tác động của giá cổ phiếu, khối lượng tin càng lớn, điều này là một điều khá thú vị, vì các giao dịch, độ biến động của giá giao dịch, khối mã trong rổ VN100 chủ yếu là các mã có mức vốn lượng giao dịch và đòn bẩy tài chính. Kết quả hóa trị trường lớn và các mã liên quan đến các ngành nghiên cứu xét trên 82 mã cổ phiếu trong rổ VN100 tài chính (chứng khoán, ngân hàng, bất động sản, của sàn HOSE đã chỉ ra yếu tố giá có ảnh hưởng lớn thép), nếu theo kết quả này phân tích thì các nhà đầu nhất đến bất cân xứng thông tin trên thị trường, yếu tư khi giao dịch đối với các mã này sẽ phải chịu chi tố đòn bẩy tài chính mang hệ số âm và tác động khá phí bất cân xứng thông tin càng lớn. nhỏ đến bất cân xứng thông tin không giống như kỳ khoa học ! Số 153/2021 thương mại 89
10. QUẢN TRỊ KINH DOANH vọng của giả thiết. Việc các nhà đầu tư quan tâm Mechanism, Quaterly Joural of Economics, 84(3), xem xét tác động của đòn bẩy lên bất cân xứng 488-500. thông tin thể hiện các nhà đầu tư đã có sự cân nhắc, 6. Kim, S. H., and Ogden, J. P. (1996), tính toán mang tính chuyên nghiệp hơn. Phát hiện Determinants of the components of bid-ask spreads thú vị này có thể giải thích thêm bởi quy mô và giá on stocks, European Financial Management, 1(1), trị giao dịch của các cổ phiếu trong nhóm cổ phiếu 127-145. VN100 đã tạo uy tín đối với nhà đầu tư. Ngoài ra 7. Lin, J., Sanger, G. C., and Booth, G. G. khối lượng giao dịch trung bình một ngày và độ (1995), Trade Size and Components of the Bid-Ask biến động của giá bình quân cũng có ảnh hưởng đến Spread, The Review of Financial Studies Winter, bất cân xứng thông tin trên TTCK Thành phố Hồ 8(4), 1153-1183. Chí Minh. 8. Ness, B.F.V., Ness, R.A.V, and R.A. Warr Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, việc thu (2001), How do well adverse selection components thập thông tin giao dịch cổ phiếu trên TTCK và báo measure adverse selection, Financial Management, cáo tài chính với số lượng lớn các doanh nghiệp của Autumn 2001, 5 - 30. nhóm gặp nhiều khó khăn, nên chưa đưa được nhiều biến độc lập vào mô hình và nhóm cũng chỉ mới Summary nghiên cứu trên sàn HOSE. Mặt khác nhóm cũng chưa khảo sát được các nhóm cổ phiếu mang tính The paper presents analysis about factors affect- đặc thù như nhóm xây dựng, bất động sản, tài chính ing information asymmetry plays in the stock mar- - ngân hàng, nhóm dầu khí, Do đó hướng nghiên ket Ho Chi Minh by using the model of Van Ness et cứu tiếp theo là có thể đánh giá mức độ bất cân xứng al (2001). Analysis is performed on the VN100 bas- thông tin và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến bất ket of stocks from January 2, 2018 to December 28, cân xứng thông tin trên các sàn giao dịch chứng 2018. The results show that the level of information khoán khác như: HNX, Upcom, OTC, và asymmetry on HOSE is mainly affected by: average VnStockgame và mô hình nghiên cứu sẽ xét đến daily closing price of stocks, average daily trading nhiều yếu tố hơn.! volume, standard deviation of stock returns, the financial leverage and average price variance, where Tài liệu tham khảo: the average transaction price has the greatest impact on the information asymmetry and the sign of the 1. Đinh Văn Sơn và Nguyễn Thị Phương Liên transaction price is consistent with expectations in (2009), Thị trường chứng khoán, NXB Thống kê. Van Ness's model. In addition, the results show that 2. Ngô Thị Tứ (2013), Các yếu tố ảnh hưởng đến a company has the larger the transaction volume, the mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng higher the information asymmetry level. Another khoán Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế. interesting finding in the study is that financial 3. Nguyễn Thị Hiên, Đàm Thị Thanh Huyền leverage affects information asymmetry, which is (2020), Mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn giao contrary to Van Ness's expectations. dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Tài chính doanh nghiệp, 4. Nguyễn Trọng Hoài và Lê An Khang (2008), Mô hình kinh tế lượng xác định mức độ thông tin bất cân xứng: Tình huống thị trường chứng khoán TP.HCM, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 28, 36-40. 5. Akerlof, G. A. (1970), The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market khoa học 90 thương mại Số 153/2021