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 N N N G G   C C S S   N N CÁC YU T NH HNG N MC  BT CÂN XNG THÔNG TIN TRÊN TH TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM LUN VN THC S KINH T CHNG TRÌNH GING DY KINH T FULBRIGHT CHUYÊN NGÀNH: CHÍNH SÁCH CÔNG MÃ S: 60.31.14 NGI HNG DN: TS NGUYN MINH KIU 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 LỜI CẢM ƠN Để có thể hoàn thành luận văn này, tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp ñỡ của Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Minh Kiều, người ñã hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này. Những nhận xét của Thầy là những lời chỉ bảo rất hữu ích cho tôi hiện tại và sau này. Đồng thời, tôi xin gửi lời cảm ơn ñến Tiến sĩ Trần Thị Quế Giang, người ñã cho tôi nhiều góp ý có giá trị về ñề tài. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn ñến tất cả quý thầy cô của Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, những người ñã truyền dạy và cung cấp những gợi mở rất hữu ích cho bản thân tôi. Tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn ñến sự giúp ñỡ và nhận xét của các bạn học viên khóa MPP3 trong quá trình học tập và thực hiện ñề tài này. iii TÓM TẮT Bất cân xứng thông tin là một dạng thất bại thị trường, thường xuyên gặp phải trong thực tế. Đối với thị trường chứng khoán, bất cân xứng thông tin mang lại sự không công bằng trong giao dịch, những người có ưu thế thông tin sẽ thu ñược lợi nhuận một cách không công bằng với những nhà ñầu tư thông thường. Nếu mức ñộ bất cân xứng thông tin này quá cao dần dần sẽ làm xói mòn niềm tin của nhà ñầu tư và ảnh hưởng ñến tính hiệu quả của thị trường. Dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết của các tác giả như Glosten và Harris, Stoll, Kim và Ogden,…về hành vi của nhà ñầu tư khi hoạt ñộng trong thị trường có tồn tại yếu tố bất cân xứng thông tin, luận văn này ñã tiến hành ñánh giá mức ñộ bất cân xứng thông tin trên hai sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM và Hà Nội và kết luận rằng mức ñộ này là khá cao ở sàn TP.HCM (67%) và rất cao tại sàn Hà Nội (90%), dựa trên dữ liệu thu thập ñược của 2011. 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 DANH MỤC CÁC BẢNG vii CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU 1 1.1. Bối cảnh nghiên cứu 1 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 2 1.3. Câu hỏi nghiên cứu 2 1.4. Phạm vi nghiên cứu 2 1.5. Phương pháp nghiên cứu 2 1.6. Cấu trúc ñề tài 3 CHƯƠNG 2. KHẢO SÁT CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4 2.1. Sự tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán 4 2.1.1. Giới thiệu bất cân xứng thông tin 4 2.1.2. Tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán 5 2.2. Mô hình xác ñịnh các yếu tố cấu thành nên chênh lệch giá mua-bán và mức ñộ AI 5 2.3. Mô hình ñánh giá các yếu tố tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin 12 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 3.1. Lựa chọn mô hình nghiên cứu 14 3.1.1. Mô hình xác ñịnh mức ñộ bất cân xứng thông tin 14 3.1.2. Mô hình ñánh giá tác ñộng của các yếu tố lên mức ñộ bất cân xứng thông tin 15 3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu và xử lý số liệu 18 3.2.1. Nguồn dữ liệu 18 3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu 19 v CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 22 4.1. Phân tích dữ liệu 22 4.2. Kết quả hồi quy và kiểm ñịnh giả thuyết 23 4.2.1. Mức ñộ bất cân xứng thông tin 23 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 hóa trên sàn giao dịch chứng khoán London. vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1. Cơ cấu ngành trên sàn HOSE 22 Bảng 4.2. Cơ cấu ngành trên sàn HNX 23 Bảng 4.3. Kết quả hồi quy mô hình 3.1 23 Bảng 4.4. Dữ liệu mô tả các công ty niêm yết trên sàn HOSE 25 Bảng 4.5. Hệ số tương quan giữa các biến ñộc lập với biến phụ thuộc asym, sàn HOSE 25 Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 với các biến liên quan ñến giao dịch, sàn HOSE 26 Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 với tất cả các biến, sàn HOSE 27 Bảng 4.8. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 với tất cả các biến trừ biến PINST, sàn HOSE 28 Bảng 4.9. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 tốt nhất, sàn HOSE 29 Bảng 4.10. Ước lượng mô hình 3.6 tốt nhất với biến phụ thuộc là ln(ASYM), sàn HOSE 30 Bảng 4.11. Dữ liệu mô tả các công ty niêm yết trên sàn HNX 33 Bảng 4.12. Hệ số tương quan giữa các biến ñộc lập với biến phụ thuộc asym, sàn HNX 33 Bảng 4.13. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 với các biến liên quan ñến giao dịch, sàn HNX 34 Bảng 4.14. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 với tất cả các biến, sàn HNX 35 Bảng 4.15. Kết quả ước lượng mô hình 3.6 tốt nhất, sàn HNX 35 Bảng 4.16. Uớc lượng mô hình 3.6 tốt nhất, sàn HNX với biến phụ thuộc là ln(ASYM) 36 1 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 2 cộng sự (1991), Lin và các cộng sự (1995), Madhavan, Richardson và Roomans (1997), Huang và Stoll (1997) ñã cố gắng xây dựng các mô hình nhằm ước lượng mức ñộ bất cân xứng thông tin và các yếu tố ảnh hưởng. Các mô hình này ñược nhiều tác giả khác ứng dụng và kiểm ñịnh trên các thị trường chứng khoán như: Van Ness và các cộng sự (2001), Giouvris và Philippatos (2008) kiểm ñịnh trên sàn chứng khoán Luân Đôn…. Ở Việt Nam, do thị trường chứng khoán Việt Nam chỉ mới phát triển gần ñây nên hiện tại chỉ có một ít các nghiên cứu về vấn ñề bất cân xứng thông tin và tín hiệu quả về mặt thông tin trên thị trường chứng khoán như các nghiên cứu của Lê An Khang (2008), Trần Hương Giang (2010), Nguyễn Thanh Nhã (2010). 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Xuất phát từ bối cảnh trên, ñề tài này sẽ tiến hành ñánh giá mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng một mô hình lý thuyết phù hợp, ñồng thời xác ñịnh các yếu tố tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin ñó, từ ñó ñề ra những kiến nghị chính sách nhằm giúp cho các nhà quản lý thị trường ñưa ra các giải pháp nhằm thúc ñẩy thị trường phát triển theo hướng hiện ñại, công bằng và chuyên nghiệp. 1.3. Câu hỏi nghiên cứu 1. Mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam như thế nào? 2. Những yếu tố nào có tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường? 1.4. Phạm vi nghiên cứu Đề tài nghiên cứu dữ liệu là thông tin giao dịch của các mã chứng khoán trên hai sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) với thời gian nghiên cứu là khoảng thời gian từ 04/01/2011 ñến 30/12/2011. Mỗi sàn sẽ ñược thu thập dữ liệu riêng ñể từ ñó có ñiều kiện so sánh mức ñộ bất cân xứng thông tin giữa hai sàn và cũng như các nhân tố tác ñộng. 1.5. Phương pháp nghiên cứu 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 [...]... cân x ng thông tin hi n di n trong r t nhi u lĩnh v c trong cu c s ng, t các ho t ñ ng mua bán bình thư ng như b o hi m, y t ñ n các ho t ñ ng kinh doanh, giao d ch và trong ñó có giao d ch trên th trư ng ch ng khoán 2.1.2 Tác ñ 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, ñ i tư ng có nhi u thông tin. .. thuy t v các v n ñ sau: lý thuy t v b t cân x ng thông tin và tác ñ ng c a nó trên th trư ng ch ng khoán, mô hình nghiên c u các y u t hình thành nên kho ng chênh l ch giá mua-bán và theo ñó là xác ñ nh m c ñ b t cân x ng thông tin c a th trư ng, ph n cu i cùng là mô hình tìm hi u s tác ñ ng lên m c ñ b t cân x ng thông tin y c a các y u t liên quan 2.1 S tác ñ ng c a b t cân x ng thông tin trên th... Các mô hình này c g ng phân rã kho ng cách gi a giá mua-bán trên th trư ng (bid-ask spread) ra thành các nhân t c u thành, m t trong nh ng nhân t ñó là nhân t b t cân x ng thông tin Th hai, ñ tìm hi u các nhân t có tác ñ ng lên m c ñ b t cân x ng thông tin này, mô hình căn b n c a Van Ness và các c ng s (2001) s ñư c nghiên c u Mô hình này c g ng gi i thích s tác ñ ng ñ n m c ñ b t cân x ng thông tin. .. i LTC = ln (chi phí thông tin b t cân x ng/ giá) hay spread/ giá (2.18) Mô hình ñánh giá các y u t tác ñ ng ñ n AI c a Van Ness và các c ng s ñã h u như bao hàm h u h t các bi n có kh năng tác ñ ng ñ n m c ñ b t cân x ng thông tin Vì v y có th s d ng mô hình này ñ ng d ng vào th trư ng ch ng khoán Vi t Nam Đ n th i ñi m này, ñ tài ñã l n lư t trình bày khái ni m v thông tin b t cân x ng và tác ñ ng... n b t cân x ng thông tin Sau khi ñánh giá m c ñ b t cân x ng thông tin, ph n này s trình bày k t qu nghiên c u các y u t có liên h ch t ch v i m c ñ AI, ñư c bi u hi n qua mô hình h i quy c a bi n ph thu c (m c ñ b t cân x ng thông tin c a các mã ch ng khoán) và các bi n ñ c l p mô t ñ c ñi m riêng c a t ng công ty niêm y t trên sàn, theo mô hình (3.6) Trên HOSE, m i quan h gi a các bi n ñ c l p ñư... Ogden trên th trư ng NYSE cho th y m c ñ AI c a sàn này là 50% (căn c vào d li u c a năm 1996) Nghiên c u c a Giouvris và Philipptaos trên sàn ch ng khoán London (2008) cho th y m c ñ b t cân x ng thông tin ch 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 sau khi chuy n sang hình th c giao d ch ñi n t liên t c 4.2.2 Các y u t tác ñ ng ñ n b t cân x ng thông. .. 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 ñó ngư i mua và ngư i bán s h u các m c ñ khác nhau v m t thông tin (Robert Pindyck và Daniel Rubinfeld, 2009) Đi u ñó có nghĩa 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 ñ nh theo hư ng có l i cho mình nhi u hơn so v i ngư i n m ít thông. .. d ñoán EPS c a các nhà phân tích, m c ñ phân tán c a dãy các d báo EPS c a các nhà phân tích, t l giá tr th trư ng trên giá tr s sách, chi phí nghiên c u phát tri n, tài s n vô hình 2 Các bi n ñ i di n cho các nhà ñ u tư có l i v m t thông tin, g m có: s lư ng các nhà phân tích ñ i v i m t công ty, ph n trăm n m gi a c ph n c a các nhà ñ u tư t ch c, s lư ng các nhà ñ u tư t ch c 3 Các bi n khác: g... bán ñư c c phi u trên th trư ng và do ñó không th huy ñ ng ñư c v n, t c th trư ng ch ng khoán không th phát tri n tr thành m t trong nh ng ngu n huy ñ ng v n tr ng y u cho n n kinh t như các nhà ho ch ñ nh chính sách kỳ v ng Do ñó, b t cân x ng thông tin s làm gi m tính hi u qu c a th trư ng thông qua vi c gia tăng chi phí giao d ch Vì v y vi c xác ñ nh m c ñ b t cân x ng thông tin và các y u t tác ñ... a nó ñ i v i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam, theo Mishkin (2004) n u không có gi i pháp gi m thi u ñ t o ni m tin cho nhà ñ u tư thì b t cân x ng thông tin s khi n th trư ng ho t ñ ng không hi u qu Chương này cũng l n lư t kh o sát các công trình nghiên c u ch y u c a các tác gi ñư c ñánh giá là thành công trong vi c xây d ng mô hình xác ñ nh m c ñ b t cân x ng thông tin, m t trong ba y u t c u thành . Sự tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán 4 2.1.1. Giới thiệu bất cân xứng thông tin 4 2.1.2. Tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán 5 2.2 hỏi nghiên cứu 1. Mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam như thế nào? 2. Những yếu tố nào có tác ñộng ñến mức ñộ bất cân xứng thông tin trên thị trường? 1.4. Phạm. tác ñộng lên mức ñộ bất cân xứng thông tin ấy của các yếu tố liên quan. 2.1. Sự tác ñộng của bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán 2.1.1. Giới thiệu bất cân xứng thông tin Theo