NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÔNG TIN BẤT CÂN XỨNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.PDF

B GIỄO DC VÀ ÀO TO
TRNG H KINH T TP. HCM











Lể TH THANH VỂN


NGHIÊN CU CÁC YU T NH HNG N
THÔNG TIN BT CÂN XNG
TRÊN TH TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM


LUN VN THC S KINH T

ThƠnh ph H Chí Minh ậ nm 2012

B GIỄO DC VÀ ÀO TO
TRNG H KINH T TP. HCM







Lể TH THANH VỂN


NGHIÊN CU CÁC YU T NH HNG N
THÔNG TIN BT CÂN XNG
TRÊN TH TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM


CHUYểN NGÀNH : TÀI CHệNH ậ NGỂN HÀNG
Mẩ S : 60.34.02.01



LUN VN THC S KINH T



NGI HNG DN KHOA HC

:
PGS.TS. NGUYN NGC NH




ThƠnh ph H Chí Minh ậ nm 2012

LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan rng đơy lƠ công trình nghiên cu ca tôi, có s h tr t
Thy hng dn vƠ nhng ngi tôi đƣ cm n. Ni dung nghiên cu vƠ kt qu
trong đ tƠi nƠy lƠ trung thc vƠ cha tng đc ai công b trong bt c công trình
nƠo.
Tp. H Chí Minh, tháng 10 nm 2012
Lê Th Thanh Vơn./.
LI CM N
“ầChng đng nƠo tri bc trên hoa hng
BƠn chơn cng thm đau vì nhng mi gai
ợng vinh quang đi qua muôn ngƠn sóng gióầ”
Nhng li t s tơm tình mƠ tác gi Trn Lp gi gm qua li bƠi hát ng
đn vinh quang đƣ th hin rõ nét nhng khó khn vƠ tr ngi trên con đng đt
đn nhng thƠnh tu tri thc. Con đng y đy gian lao vƠ khn khó, nhng nh
nhng ngi đng hƠnh kính quỦ vƠ nhit tình đƣ giúp đ tôi trên con đng “đn
ngƠy vinh quang”, tôi tin, “ngƠy đó s không xa xôi”.
Trc tiên, tôi xin chơn thƠnh cm n Thy Nguyn Ngc nh đƣ ht sc
to điu kin vƠ tn tình hng dn cng nh giúp đ tôi trong sut quá trình thc
hin lun vn tt nghip nƠy.
Xin cm n các tác gi vi nhng công trình vƠ các bƠi vit nghiên cu ht
sc b ích mƠ tôi đƣ s dng lƠm tƠi liu tham kho trong lun vn.
Xin cám n QuỦ Thy, Cô trong khoa TƠi chính doanh nghip nói riêng vƠ

trong trng i hc Kinh t Tp. HCM nói chung đƣ luôn quan tơm, đng viên vƠ
tn tình truyn đt kin thc cho tôi trong nhng nm hc cao hc va qua.
Xin gi li cm n các bn đng môn đƣ luôn n lc cùng tôi tham gia
thuyt trình, tho lun, hc nhómầtrong sut thi gian hc tuy ngn ngi nhng
tht mit mƠi vƠ đy p các k nim.
Cui cùng, tôi xin cm n cha m, em gái vƠ ngi bn đi thơn yêu, nhng
ngi thng yêu nht, luôn sát cánh bên tôi, lƠ ngun lc đng viên ln nht cho
tôi, giúp tôi hoƠn thƠnh tt bc hc nƠy.
Tp. H Chí Minh, tháng 10 nm 2012
Lê Th Thanh Vơn./.
MC LC

Trang
Trang ph bìa
Li cam đoan
Li cm n
Mc lc
Danh mc các kỦ hiu, ch vit tt
Danh mc các bng, biu
Danh mc các hình v, đ th
CHNG I: PHN M U 1
1.1. Li m đu 1
1.2. LỦ do chn đ tƠi 2
1.3. Mc đích nghiên cu 3
1.4. i tng vƠ phm vi nghiên cu 4
1.5. ụ ngha khoa hc vƠ thc tin ca đ tƠi nghiên cu 5
1.6. Kt cu ca đ tƠi 5
CHNG II: CÁC NGHIÊN CU THC NGHIM O LNG 6
THÔNG TIN BT CÂN XNG 6
2.1. Glosten vƠ Harris (1988) 6

2.2. Geogre, Kaul vƠ Nimalendran (1991) 7
2.3. Lin, Sanger vƠ Booth (1995) 8
2.4. Brennan vƠ Subrahmanyam (1995) 9
2.5. Madhavan, Richardson vƠ Roomans (1997) 10
2.6. Roger D.Huang vƠ Hans R.Stoll (1997) 11
2.7. Neal vƠ Wheatley (1998) 12
2.8. Flannery vƠ cng s (2000) 13
2.9. Bonnie F. Van Ness, Robert A. Van Ness, vƠ Richard S. Warr (2001) 13
CHNG III: PHNG PHÁP NGHIÊN CU VÀ D LIU 17
3.1. Phng pháp nghiên cu vƠ d liu 17
3.1.1. Mu nghiên cu và phng pháp thu thp thông tin 19
3.1.2. Phng pháp đo lng và tính toán 20
3.2. Phơn tích vƠ kim đnh thang đo 21
3.2.1. Thng kê miêu t 21
3.2.2. Kim đnh nghiên cu thc nghim 22
3.3. Kt lun vn đ nghiên cu 25
CHNG IV: GI ụ CHệNH SÁCH 27
4.1. Gii hn ca đ tƠi 27
4.1.1. Mô hình đo lng 27
4.1.2. S lng mu 27
4.1.3. Bin đo lng hay các nhân t nh hng đn thông tin bt cân xng 27
4.1.4. Các lnh vc nghiên cu tip tc 28
4.2. Gi Ủ gii pháp 28
4.2.1. Phát trin và ci thin h thng lut pháp v chng khoán và th trng
chng khoán cng nh tng cng thc thi pháp lut 28
4.2.2. Thit lp và ci thin s giám sát ca các t chc trên th trng chng
khoán đng thi tng cng s giám sát ca các trung gian chng khoán 29
4.2.3. Ci thin c cu qun tr ca các công ty niêm yt đ minh bch h thng
thông tin và tng cng s giám sát ni b 30
4.2.4. Tng bc đa dng hóa c s nhà đu t, tin ti cu trúc c s nhà đu t

có sc cu n đnh, chuyên nghip 31
4.2.5. Thu hút vn đu t nc ngoài trung và dài hn, góp phn phát trin TTCK
kt hp vi vic tng cng công tác qun lý, giám sát, có gii pháp phù hp, kp thi
đ ch đng đi phó vi bin đng ca dòng vn này 32
PHN KT LUN 34
TƠi liu tham kho
Ph lc
DANH MC CỄC Kụ HIU, CH VIT TT

BCTC
Báo cáo tƠi chính
CK
Chng khoán
CP
C phiu
CTCK
Công ty chng khoán
CTNY
Công ty niêm yt
DN
Doanh nghip
DNNN
Doanh nghip NhƠ nc
KGD
ng kỦ giao dch
GDCK
Giao dch chng khoán
GDP
Gross Domestic Product (Tng sn phm quc ni)
HASTC

Trung tơm Giao dch Chng khoán HƠ Ni
HASTC-Index
Ch s th trng chng khoán ca Trung tơm Giao dch Chng
khoán HƠ Ni (Nay đi thƠnh HNX-Index)
HH
Hin đi hóa
HNX
SƠn Giao dch Chng khoán HƠ Ni
HNX-Index
Ch s th trng chng khoán ca SƠn Giao dch Chng khoán
HƠ Ni
HOSE
SƠn Giao dch Chng khoán ThƠnh ph H Chí Minh
HSX
SƠn Giao dch Chng khoán ThƠnh ph H Chí Minh
IPO
Initial Public Offering (Phát hƠnh c phiu ln đu ra công
chúng)
NT
NhƠ đu t
OLS Regression
Model
Ordinary Least Squares Regression Model (Mô hình hi quy
bình phng bé nht)
OTC
Th trng chng khoán phi tp trung
P/E
Ch s Giá/Thu nhp mt c phiu
NY
Niêm yt

SGDCK
S Giao dch Chng khoán
SGDCKHN
S Giao dch Chng khoán HƠ Ni
SGDCKHCM
S Giao dch Chng khoán ThƠnh ph H Chí Minh
S GDCK
S Giao dch Chng khoán
SPSS
Statistical Package for Social Sciences (lƠ mt phn mm dùng
đ phơn tích các kt qu điu tra trong mi lnh vc, t xƣ hi,
giáo dc, y khoa, kinh t, marketing, sn xut kinh doanh )
SSC
y Ban Chng khoán NhƠ nc
TK
TƠi khon
Tp.HCM
ThƠnh ph H Chí Minh
Tp. H Chí Minh
ThƠnh ph H Chí Minh
TSSL/VT
T sut sinh li/Vn đu t
TTCK
Th trng chng khoán
TTCKVN
Th trng chng khoán Vit Nam
TTGDCK
Trung tơm Giao dch Chng khoán
UBCK
y Ban Chng khoán

UBCKNN
y Ban Chng khoán NhƠ nc
VN
Vit Nam
VN-Index
Ch s th trng chng khoán ca SƠn Giao dch Chng khoán
Tp.HCM
VNI
Ch s VN-Index
DANH MC CỄC BNG, BIU
STT
TểN BNG, BIU
TRANG
01
Bng 3.1: Bng tóm tt bin
20
02
Bng 3.2: Bng thng kê miêu t các bin
21
03
Bng 3.3: Kt qu phơn tích phng trình hi quy ca mô hình
nghiên cu
23

1

CHNG I: PHN M U
Chng I trình bƠy các vn đ khái quát nh: lỦ do chn đ tƠi, mc đích
nghiên cu cng nh đi tng vƠ phm vi nghiên cu ca đ tƠi. T đó cho thy Ủ
ngha khoa hc vƠ Ủ ngha thc tin mƠ đ tƠi đóng góp đc. Cui cùng đa ra kt
cu ca đ tƠi theo đúng chun mc ca mt đ tƠi nghiên cu khoa hc.
1.1. Li m đu
Nm 2012 đánh du mt nm thu hút dòng vn k lc qua kênh đu t chng
khoán, đt 170.000 t. Tuy nhiên cng lƠ mt nm đánh du mt k lc “ngc”
khác: các doanh nghip va phi tri qua mt nm 2011 quá nhiu khó khn, thì
nm 2012 li tip tc phi chu đng thêm nhiu khó khn ln khác. ó lƠ th
trng bt đng sn trm lng kéo dƠi, vic x lỦ n xu ca khi ngơn hƠng gp
nhiu khó khnầ Din bin nƠy tác đng tiêu cc đn sc cu ca th trng. Dòng
vn đu t gián tip nc ngoƠi (FII) nm 2012 vƠo thun t đu nm đn ht tháng
10 gim 60% so vi cùng k nm 2011. Khi công ty chng khoán thua l, dn ti
vi phm chun mc đo đc hot đng nh lm dng tƠi khon tin vƠ chng khoán
ca nhƠ đu t. iu nƠy tác đng tiêu cc đn lòng tin ca NT vƠ hình nh ca
th trng. Nm 2012, trong s 105 CTCK hot đng, thì có trên 50% b l vƠ trên
70% có l ly k. NgoƠi ra, trên th trng còn xut hin nhng hin tng “đi
ch” rt nóng th hin qua nhng phiên giao dch đy bin đng, nht lƠ qua các
giao dch tha thun vi khi lng vƠ giá tr “khng”ầ ơy s không phi lƠ
nhng trng hp cá bit mƠ có th tr thƠnh mt lƠn sóng lƠm rung chuyn toƠn b
th trng chng khoán Vit Nam, mƠ mt trong nhng nguyên nhơn sơu xa chính
lƠ hin tng bt cơn xng thông tin.
Thông tin bt cơn xng xut hin khi ngi mua vƠ ngi bán có các thông tin
khác nhau. Ngi buôn nga mang mt con nga va giƠ va xu ra ch. B mt
con ln còn sng vƠo trong c hng ca nó. Con nga s th hin s trƠn đy sc
sng ó lƠ nhng th đon la gt. Mt bên ca th trng lƠ nhng k la đo.

2

Còn bên kia lƠ nhng ngi c tránh nhng k la đo. Nu thái quá, th trng s
hoƠn toƠn b sp đ. VƠ c ngi tt ln ngi xu đu b thua thit.
LỦ thuyt thông tin bt cơn xng
1
ln đu tiên xut hin vƠo nhng nm 1970
vƠ đƣ khng đnh đc v trí ca mình trong nn kinh t hc hin đi bng s kin
nm 2001, các nhƠ khoa hc nghiên cu lỦ thuyt nƠy lƠ George Akerlof, Michael
Spence vƠ Joseph Stiglitz cùng vinh d nhn gii Nobel kinh t. Thông tin bt cơn
xng có th xy ra trc khi tin hƠnh kỦ kt hp đng. Các bên tham gia giao dch
c tình che đy thông tin, ngi mua không có thông tin xác thc, đy đ vƠ kp
thi nên tr giá thp hn giá tr đích thc ca hƠng hóa. Hu qu lƠ ngi bán cng
không còn đng lc đ sn xut hƠng có giá tr vƠ có xu hng cung cp nhng sn
phm có cht lng thp hn cht lng trung bình trên th trng. Rt cuc trên
th trng ch còn li nhng sn phm cht lng xu ậ nhng “trái chanh” b đi,
hƠng tt b loi b, dn đn la chn bt li
2
cho c hai bên. Nh vy, hin tng
la chn bt li đƣ cn tr vic giao dch trên c s hai bên cùng có li. Thông tin
bt cơn xng còn gơy ra hin tng tơm lỦ  li
3
sau khi hp đng đƣ đc giao kt
nhng mt bên có hƠnh đng che đy thông tin mƠ bên kia khó lòng kim soát, hoc
mun kim soát thì cng phi tn kém chi phí.
1.2. Lý do chn đ tƠi
Kyle (1985) cho rng s xut hin ca nhng ngi giao dch bit nhiu v giá
tr ca c phiu có th gơy ra chi phí la chn bt li gia ngi giao dch có thanh
khon vƠ các nhƠ to lp th trng. Các nhƠ to lp th trng có th đc bi
thng vì đƣ gánh chu chi phí nƠy bi đ bin thiên rng ca giá mua vƠ giá bán vƠ

vì vy cui cùng bi thng chi phí t ngi giao dch có thanh khon.
Nhiu nhƠ nghiên cu đƣ c gng đo lng đ ln ca nhng chi phí nƠy bng
cách phơn tích đ bin thiên ca giá mua vƠ giá bán thƠnh các nhơn t, mt trong s
đó lƠ chi phí la chn bt li. Các nhƠ nghiên cu thng da vƠo nhng c lng


1
LỦ thuyt thông tin bt cơn xng: Asymmetric Information
2
La chn bt li: Adverse selection
3
Hin tng tơm lỦ  li: Moral hazard
3

theo kinh nghim ca h v chi phí la chn bt li trên các d liu giao dch, cái
nƠy rõ rƠng bác b các yu t bên ngoƠi tƠi chính doanh nghip có th gơy ra chi phí
la chn bt li.
Nu chúng ta xem xét các d liu xa hn, chi phí la chn bt li ging nh
mt chc nng ca mc đ thông tin bt cơn xng xung quanh li nhun vƠ giá tr
thc ca c phiu vƠ xác sut nhƠ đu t có thông tin có th li dng da trên thông
tin bt cơn xng nƠy. Ví d, các công ty có nhiu c hi tng trng mnh trong
tng lai có th có nhiu thông tin bt cơn xng hn v giá tr thc ca h. Vì đ
lch chun ngu nhiên trong giá tr thc, thông tin bt cơn xng có th gơy ra đ
bin thiên ln hn ca c phiu. Nhng ngi giao dch có thông tin cn đ lch
chun ngu nhiên nƠy t giá tr thc đ to ra các c hi vn hóa các thông tin cá
nhơn thƠnh chi phí ca nhƠ to lp th trng. Nhng đc tính rõ rƠng nƠy ca c
phiu t nó không th đo lng đc chi phí la chn bt li. Thay vƠo đó, h cung
cp các tình hung mƠ chúng ta có th mong rng nó ít hoc nhiu chi phí la chn
bt li hn. S hp dn cao đ ca các yu t chi phí la chn bt li lƠ chúng n
lc đo lng các vn đ v thông tin mt các trc tip.

Chính vì vy đ tƠi ng dng, đi sơu vƠo nghiên cu các yu t nh hng đn
thông tin bt cơn xng hay chính lƠ chi phí la chn bt li trên th trng chng
khoán Vit Nam đ thy đc bc tranh trong giai đon sau đƠ suy gim hin nay
ca th trng nc ta.
1.3. Mc đích nghiên cu
Trên th trng chng khoán, hin tng bt cơn xng xy ra khi: doanh
nghip che giu các thông tin bt li, thi phng thông tin có li ; doanh nghip
cung cp thông tin không công bng đi vi các nhƠ đu t; doanh nghip sau khi
phát hƠnh c phiu không chú trng vƠo đu t sn xut kinh doanh mƠ ch tp
trung vƠo vic “lƠm giá” trên th trng chng khoán; có s rò r thông tin ni gián;
mt s nhƠ đu t to cung cu o trên th trng dn đn phn ánh sai lch giá tr
ca doanh nghip; mt s k xu tung tin đn tht thit cho doanh nghip; các c
quan truyn thông cung cp thông tin sai lch; các trung gian tƠi chính cung cp, x
4

lỦ thông tin không chính xác Tình trng bt cơn xng v thông tin s dn đn vic
các nhƠ đu t đa ra các quyt đnh đu t không chính xác, gơy cung cu o, th
trng bong bóng vƠ tim n nguy c sp đ th trng. Do đó, da trên c s tìm
hiu v các yu t nh hng đn thông tin bt cơn xng trên th trng chng
khoán Vit Nam, đ tƠi hng ti đánh giá thc trng bt cơn xng thông tin xy ra
ti TTCK Vit Nam. Trên c s đó, đ tƠi tp trung vƠo gii quyt nhng vn đ đt
ra nh sau:
1) Các yu t nƠo nh hng đn mc đ bt cơn xng thông tin ca các công ty
niêm yt hin nay trên th trng chng khoán Vit Nam?
2) Chính sách nƠo lƠ cn thit nhm lƠm gim thông tin bt cơn xng vƠ góp
phn phát trin TTCK hiu qu?
1.4. i tng vƠ phm vi nghiên cu
1.3.1. i tng nghiên cu

i tng chính đc tp trung nghiên cu lƠ các Công ty niêm yt trên th

trng chng khoán Vit Nam.
1.3.2. Phm vi nghiên cu

Trong nghiên cu nƠy, th trng chng khoán đc nghiên cu lƠ th trng
chng khoán Vit Nam, bao gm S giao dch chng khoán Tp. H Chí Minh
(HOSE) vƠ S giao dch chng khoán HƠ Ni (HNX).
Trên th trng chng khoán Vit Nam có tng cng khong 700 công ty niêm
yt trong vòng hn 10 nm qua, tuy nhiên, do thi lng có hn nên tác gi ch thu
thp đc d liu ca 203 công ty niêm yt mt cách ngu nhiên. Mc đ thông tin
bt cơn xng đc xem xét thông qua các giao dch khp lnh c trên th trng
chính thc ln các giao dch thông qua tha thun. Thi gian nghiên cu đc chn
lƠ các tháng 4, 5 vƠ 6 ca nm 2012. Thi gian nƠy đc s dng bi vì thông
thng, đơy lƠ thi đim các công ty đƣ hoƠn tt vic công b thông tin các báo cáo
5

tƠi chính ca nm lin trc nên th trng đƣ bt đu có các phn ng v kt qu
ca các báo cáo nƠy.
1.5. ụ ngha khoa hc vƠ thc tin ca đ tƠi nghiên cu
1.4.1. Ý ngha khoa hc

 tƠi đi vƠo nghiên cu các yu t nh hng đn thông tin bt cơn xng ca
các công ty niêm yt trên th trng chng khoán Vit Nam.
1.4.2. Ý ngha thc tin

Xác đnh đc các yu t nh hng đn thông tin bt cơn xng ra sao đ t
đó đa ra các kin ngh vƠ gii pháp nhm giúp xơy dng mt th trng chng
khoán hiu qu.
1.6. Kt cu ca đ tƠi
Báo cáo kt qu nghiên cu đc chia lƠm bn chng. Sau Chng I đƣ trình
bƠy  trên, Chng II đi vƠo các nghiên cu thc nghim trên th gii v thông tin

bt cơn xng trên th trng chng khoán. Tip theo, Chng III s xác đnh các
bin vƠ mô hình đo lng, chn mu vƠ chy mô hình, phơn tích kt qu nghiên cu
đ kt lun các gi thuyt nghiên cu v các yu t nh hng đn thông tin bt cơn
xng trên th trng chng khoán Vit Nam. Cui cùng, Chng IV tóm tt Ủ ngha
ca nghiên cu đi vi các c quan hu quan, đng thi trình bƠy mt s gii pháp
tham kho vƠ nhng gii hn ca nghiên cu cng nh đnh hng cho nhng
nghiên cu tip theo.
6

CHNG II: CỄC NGHIểN CU THC NGHIM O LNG
THỌNG TIN BT CỂN XNG
Chng II trình bƠy các nghiên cu thc nghim trên th gii v thông tin
bt cơn xng, th hin qua chi phí la chn bt li, trên th trng chng khoán. Bt
đu vi Glosten vƠ Harris (1988); đn George vƠ cng s (1991); Lin vƠ cng s
(1995); Madhavan, Richardson, vƠ Roomans (1997); Huang vƠ Stoll (1997); Neal
vƠ Wheatley (1998); vƠ cui cùng lƠ Ness cùng các cng s ca ông (2001).
2.1. Glosten vƠ Harris (1988)
Glosten vƠ Harris (1988) trình bƠy mt trong nhng mô hình hi quy ch s
thng mi đu tiên v s phơn tích biên đ giao dch
4
. c đim duy nht trong
mô hình ca h lƠ h nhn mnh yu t la chn bt li, Z
0
, vƠ yu t kt hp gia
quá trình đt hƠng vƠ d tr hƠng tn kho, C
0
, nh chc nng tuyn tính ca khi
lng giao dch. Mô hình cn bn nh sau:

Trong đó:

- Các yu t la chn bt li lƠ Z
0
= 2(z
0
+ z
1
V
t
).
- Yu t đt hƠng/d tr hƠng tn kho lƠ C
0
= 2(c
0
+ c
1
V
t
).
- P
t
lƠ giá các giao dch quan sát đc ti thi đim t.
- V
t
lƠ s lng c phiu đc giao dch ti thi đim t.
-
lƠ sai s ca thông tin đc công b.
- Q
t
lƠ ch s thng mi, bng +1 nu lƠ ngi mua khi xng vƠ -1 nu lƠ
ngi bán khi xng.

Glosten vƠ Harris (1988) đƣ không trích dn d liu vƠ, vì vy không th quan
sát đc Q
t.
Có c d liu thng mi vƠ d liu trích dn, chúng ta s dng
phng phi ca Lee vƠ Ready (1991) đ phơn loi thng mi. OLS đc s dng
đ c tính c
0
, c
1
, z
0
, vƠ z
1
cho mi c phiu trong ví d.


4
Spread decomposition.
7

 bin thiên ca giá giao dch trong mô hình ca Glosten vƠ Harris (1988) lƠ
tng ca các yu t la chn bt li vi vic đt hƠng/tn kho. Trong phng trình
(2), khi lng giao dch trung bình ca chng khoán i đc s dng đ c lng
yu t la chn bt li nh t l ca biên đ:

2.2. Geogre, Kaul vƠ Nimalendran (1991)
George, Kaul, vƠ Nimalendran (1991) công nhn li nhun mong đi s tun
t ph thuc. S ph thuc tun t nƠy có tác đng tng t trên c li nhun giao
dch vƠ li nhun ti mc giá trung bình. Do đó, s khác bit gia hai loi li nhun
nói trên lc ra s ph thuc tun t nƠy. Li nhun giao dch lƠ:

Trong đó:
- E
t
lƠ li nhun mong đi t thi gian t - 1 đn t.
-  vƠ (1 - ) ln lt lƠ nhng phn ca đ bin thiên to ra bi quá trình đt
hƠng vƠ các chi phí ca la chn bt li.
- s
q
lƠ phn trm đ bin thiên giá giao dch (đc gi đnh lƠ hng s trong sut
thi gian giao dch)
- Q
t
lƠ +1/-1 do ngi mua ậ bán khi xng.
- U
t
th hin s đi mi thông tin công cng.
George vƠ cng s (1991) đo lng mc giá trung bình ngay sau các giao dch
ti thi đim t. Mt trng hp trên ch s T đc s dng đ đm bo s phơn bit
thi gian đi vi giá trung bình. Li nhun trung bình lƠ:

Ly li nhun giao dch tr đi li nhun trung bình vƠ chia cho 2 ta đc:

8

Trong đó, V
t
= 2(E
t
- E

T
) + 2(U
t
- U
T
). Ni lng vi gi thit rng s
q
lƠ hng s vƠ
bao gm các phn đc phơn ra:

Phng pháp ca Lee vƠ Ready (1991) đc s dng đ xác đnh s phơn loi
thng mi. OLS cng đc s dng đ c lng yu t lu kho, 
0
, vƠ yu t la
chn bt li, (1 - 
1
), cho mi chng khoán trong ví d.
2.3. Lin, Sanger vƠ Booth (1995)
Lin, Sanger vƠ Booth (1995) phát trin phng pháp c lng các yu t
thc nghim ca đ bin thiên giá có hiu qu t nhng lỦ thuyt ca Huang vƠ
Stoll (1994), Lin (1993), vƠ Stoll (1989). Lin vƠ các cng s (1995) đnh ngha đ
bán bin thiên giá giao dch hiu qu ghi nhn đc, z
t
, nh mc giá giao dch ti
thi đim t, P
t
, tr đi biên đ giá trung bình, Q
t
.  bán bin thiên giá giao dch
hiu qu ghi nhn đc ph đnh vi lnh ca ngi bán vƠ khng đnh vi lnh ca

ngi mua.  phn ánh thông tin bt li có th xy ra, b l ra bi thng mi ti
thi đim t, Lin vƠ các cng s (1995) thêm vƠo s rƠ soát li mc giá giao dch ca
 z
t
đi vi c giá mua vƠ bán. T l đ bin thiên giá giao dch do thông tin bt li,
, nm trong biên đ t 0 đn 1. Li nhun gp ca ngi kinh doanh nh lƠ mt
phn ca đ bin thiên giá giao dch hiu qu đc đnh ngha lƠ bng  = 1 –  – ,
trong đó  phn ánh kích thc ca vic duy trì lnh.
Vì  phn ánh vic rƠ soát li giá giao dch (liên quan đn thng mi) nh
mt phn ca đ bin thiên giá giao dch có hiu qu, z
t
, vƠ vì  đo lng mu đim
đn ca lnh, Lin vƠ cng s (1995) đƣ lp mô hình nh sau:

Trong đó, đ nhiu 
t+1
vƠ 
t+1
đc gi đnh lƠ không có tng quan.
Chúng ta theo mô hình hình ca Lin vƠ các cng s (1995) bng cách s dng
OLS đ c lng phng trình (9) đ tìm đc yu t thông tin bt li, , đi vi
mi chng khoán trong ví d:
9


Logarit ca giá giao dch vƠ giá trung bình đc dùng đ to ra mt t l li
nhun kép liên tc ca các bin ph thuc vƠ đ bin thiên giá giao dch có hiu qu
đi vi các bin đc lp.
2.4. Brennan vƠ Subrahmanyam (1995)
Trong bƠi báo đng trên Tp chí Kinh t TƠi chính s 38 nm 1995

5
, Brennan
vƠ Subrahmanyam (1995) đƣ nghiên cu mi quan h gia s lng nhƠ phơn tích
trên th trng chng khoán vi chi phí la chn bt li ca các giao dch trong
chng khoán, kim soát các kt qu đnh lng v tính thanh khon đƣ đc xác
đnh trc đó. Các ông s dng d liu ca Trung tơm Nghiên cu Th trng
Chng khoán
6
. D liu nƠy lƠ giá tham chiu vƠ giá giao dch trong ngƠy ca 1.550
c phiu có cht lng đc niêm yt trên Th trng chng khoán New York
(NYSE) nm 1988.
Các mô hình hi quy bình phng bé nht ậ OLS, trong đó bin ph thuc lƠ
mt c lng ca chi phí la chn bt li, b chch nhau vƠ không vng, bi vì
khi lng giao dch, tin đnh thc ca chi phí nƠy, vƠ s lng các nhƠ phơn tích,
lƠ các bin chính trong phơn tích, có th đu b nh hng bi chi phí giao dch. Do
đó, Brennan vƠ Subrahmanyam (1995) đƣ thông qua phng pháp phng trình
đng thi.





5
Michael J. Brennan and Avanidhar Subrahmanyam, University of California, London Business School and
Columbia University, Jounal of Fianancial Economics 38, pages 361 ậ 381, Investment analysis and price
formation in securrities markets , 1995.
6
Institute for the Study of Security Markets.
10

Trong đó IND
i
lƠ bin gi tng ng vi vic phơn loi t 1 đn 5 ngƠnh công
nghip ca COMPUSTAT vƠ Bhushan (1989). Phng trình đu tiên gii thích vic
ly logarit ca chi phí la chn bt li, LTC, bng cách ly logarit ca khi lng
giao dch (LVOL), đc tính bi s lng c phiu giao dnh bình quơn trong ngƠy
trong sut mt nm, logarit ca giá c phiu (LPRI), đc tính bi mc giá đóng
ca trung bình hƠng ngƠy trong nm, vƠ logarit ca đ bin thiên li nhun trong
nm (LVAR). Phng trình hai gii thích LANAL, logarit ca s lng nhƠ phơn
tích, trong trng hp bin chi phí la chn bt li, LTC, vƠ logarit ca đ bin
thiên giá vƠ khi lng. Phng trình đu vƠ phng trình th ba trong chui các
phng trình  trên thì xác đnh, trong khi phng trình hai lƠ bt đnh.
Brennan vƠ Subrahmanyam (1995) đƣ nơng cao lỦ thuyt thc nghim đi vi
các đnh thc v đ sơu ca th trng bng vic s dng d liu trong ngƠy đ điu
tra mi liên h gia s lng nhƠ phơn tích vi vi các chi phí la chn bt li ca
các giao dch đc c lng, vic nm gi các đnh thc đƣ đc xác đnh ngay
trc đó v tính thanh khon ca th trng. Chi phí la chn bt li gim xung
khi s lng nhƠ phơn tích tng lên, gi đnh nhng bin khác không đi. Kt qu
ng h quan đim rng mt s gia tng trong s lng các nhƠ phơn tích s lƠm cho
th trng sơu hn bi s cnh tranh gay gt gia các đi din có thông tin.
2.5. Madhavan, Richardson vƠ Roomans (1997)
Madhavan, Richardson vƠ Roomans (1997) cùng nghiên cu ra đ bin thiên
giá giao dch, s dng Ủ tng rng bn tham s điu khin hƠnh vi ca giá giao
dch vƠ giá tham chiu. Bn tham s nƠy lƠ , tham s thông tin bt cơn xng; , chi
phí ca vic cung cp tính thanh khon; , xác sut các giao dch din ra trong biên
đ; vƠ, , tng quan t đng ca dòng lnh. Madhavan vƠ các cng s (1997) ch
ra rng 
t
, lƠ giá tr mong đi ca thng mi đin t ca chng khoán, có th biu
th nh sau:

11

Trong đó, P
t
lƠ mc giá giao dch ti thi đim t vƠ x
t
lƠ bin ch s ca s khi
xng giao dch. Nu mt giao dch đc khi xng bi ngi mua, thì x
t
= 1, vƠ
x
t
= -1 nu lƠ ngi bán khi xng. Mt vƠi giao dch, nh tin thng lng
chéo, cho dù ngi mua hay ngi bán khi xng vƠ din ra gia giá bán chim
u th so vi giá mua. x
t
= 0 nu giao dch din ra gia các giá bán chim u th so
vi giá mua.
Madhavan vƠ các cng s (1997) s dng phng pháp tng quát hóa tng
thi đim (GMM) đ xác đnh tham s véc t  = (,,,) vƠ mt hng s (kéo
theo)  bao hƠm bi mô hình:

Phng trình đu tiên đnh ngha s t tng quan trong khi xng giao
dch, phng trình th hai lƠ xác sut giao nhau, phng trình th ba đnh ngha
gii hn kéo theo, nh sai s giá trung bình, vƠ hai phng trình cui lƠ phng
trình hi quy bình phng bé nht OLS thông thng.
Chúng ta c lng tham s thông tin bt cơn xng ca Madhavan vƠ các
cng s (1997), , bng đô la vƠ xa hn đnh ngha giá tr trung bình kéo theo ca
biên đ giá giao dch ti thi đim t lƠ β( + ). Do đó, đ thu đc yu t thông tin

bt cơn xng, β đc chia cho giá tr trung bình ca đ bin thiên giá giao dch ca
công ty i trong xung khong thi gian ly mu.
2.6. Roger D.Huang vƠ Hans R.Stoll (1997)
Huang vƠ Stoll (1997) phát trin mt mô hình ch s thng mi có tên gi lƠ
“cung cp mt khuôn mu linh hot đ kim tra mt lot các phát hƠnh có cu trúc
vi mô”. Mt trong các mc tiêu ca mô hình lƠ đ điu hòa các mô hình c lng
12

yu t khác nhau
7
. S phơn tích ba chiu ca s bin thiên giá giao dch da vƠo s
tng quan cm sinh tun t trong dòng chy thng mi. Huang vƠ Stoll (1997)
lp mô hình tng quan tun t nƠy bng:

Trong đó:
- Q
t
lƠ ch s mua ậ bán ti mc giá giao dch.
- P
t
vƠ  lƠ xác sut giao dch ti thi đim t ngc li vi du hiu mua bán ti
thi đim t - 1.
- M
t
lƠ mc giá trung bình, chim u th ngay trc các giao dch ti thi đim t.
- S
t
lƠ đ bin thiên giao dch đc đng ti u tiên so vi các giao dch.
-  vƠ  ln lt lƠ phn trm ca đ bán bin thiên giao dch có th quy cho các
chi phí la chn bt li vƠ tn tr hƠng tn kho. Bi vì  vƠ  lƠ các t l phn

trm, nên yu t quá trình đt hƠng bng (1 -  - ).
Nh Huang vƠ Stoll (1997) đƣ đ cp, các giao dch liên tip ti cùng mc giá
không có s thay đi trong giá tham chiu mua hoc bán nh trong thng mi
thun túy. Mi giao dch đc ghép đôi vi mc giá tham chiu mi nht đc
đng ti ít nht mi 5 giơy, nhng trong cùng mt ngƠy.  đt đc yu t la
chn bt li, , cho mi chng khoán ví d, phng pháp GMM đc s dng đ
c lng đng thi h thng hai phng trình.
2.7. Neal vƠ Wheatley (1998)
Neal vƠ Wheatley (1998) đƣ b sung mô hình ca George vƠ cng s (1991)
đ lƠm phù hp d liu giao dch. Hai ông đƣ tìm ra kh nng ca các yu t la
chn bt li đ đo lng s khác nhau v thông tin gia các qu đóng vƠ các c
phiu thì yu mt cách đáng kinh ngc. Neal vƠ Wheatley đƣ n lc đo lng các


7
i vi các mô hình hip phng sai xem Roll (1984), Choi, Salandro, vƠ Shastri (1988), Stoll (1989), vƠ
Geogre vƠ các đng nghip (1991). i vi các mô hình ch s thng mi xem Glosten vƠ Harris (1988), vƠ
Madahavan vƠ các đng nghip (1997).
13

mô hình nƠy. BƠi báo ca h nghiên cu mi liên quan gia các thƠnh phn la
chn bt li ca các qu đóng vƠ các c phiu ph thông. Các qu đóng rt d đnh
giá bi vì h báo cáo giá tr tƠi sn ròng hƠng tun. Do đó, thƠnh phn la chn bt
li ca các tƠi sn nƠy có th nh hn các c phiu tng t. Hai ông tìm ra rng
mc du các thƠnh phn la chn bt li ca các qu đóng thng nh hn các c
phiu, s khác nhau không ln nh các gi thit. H kt lun rng có mt ngun
không chc chn v thông tin bt cơn xng ca các qu đóng vƠ các mô hình chi phí
la chn bt li không rõ rƠng.
2.8. Flannery vƠ cng s (2000)
Flannery vƠ cng s (2000) s dng các phng pháp đo lng th trng v

mô đ kho sát mi tng quan không rõ rƠng ca ví d v các nhƠ bng. H tìm
thy rng các mô hình la chn bt li ca George vƠ cng s (1991) (đƣ đc b
sung bi Neal vƠ Wheatley, 1998) vƠ Lin vƠ cng s (1995) to ra các c lng
không đng nht vƠ bin đi ca các thƠnh phn la chn bt li. Có mt mi tng
quan bin đi vƠ không chc chn gia các mc ca bng cơn đi k toán rng nó
đc đa ra đ phn ánh thông tin bt cơn xng hoc s không rõ rƠng ca tƠi sn
vƠ các thƠnh phn la chn bt li.
2.9. Bonnie F. Van Ness, Robert A. Van Ness, vƠ Richard S. Warr (2001)
Trong bƠi báo đng trên Tp chí Qun tr tƠi chính vƠo mùa thu nm 2001,
Ness vƠ các cng s (2001) k tha các nghiên cu ca nhng ngi đi trc, đƣ
kim tra tính hiu qu ca nm phng pháp thng đc s dng nht đ tính toán
các thƠnh phn la chn bt li.  xác đnh tính phi hu dng ca các mô hình la
chn bt li trong vic đo lng các vn đ v thông tin, mi liên h gia các thƠnh
phn la chn bt li vƠ phng pháp đo lng thông tin bt cơn xng vƠ các bin
khác đi vi s hin din ca các giao dch đƣ đc thông tin phi đc kim tra.
LƠ mt phn ca vic phơn tích, Ness vƠ các cng s (2001) cng kim tra tính hiu
qu ca biên đ giá giao dch nh mt phng pháp đo lng thông tin bt cơn
xng.
14

H đƣ dùng phng pháp c bn lƠ so sánh các thƠnh phn la chn bt li
vi các bin tƠi chính doanh nghip xem chúng có tng quan trc tip hay gián
tip vi thông tin bt cơn xng. Ly mu thi gian lƠ các tháng t, nm vƠ sáu ca
nm 1999. D liu thu thp t s phơn tích biên đ giá giao dch trên NYSE.
Các ông chia các bin thƠnh hai nhóm nhơn t lƠ: các điu kin to nên thông
tin bt cơn xng da trên giá tr thc ca c phiu; vƠ nhóm nhng ngi giao dch
có thông tin đƣ khai thác các thông tin bt cơn xng nƠy, đ có th tp trung mt
cách chính xác hn vƠo vic xơy dng các bin đi vi la chn bt li. Nhóm các
bin thông tin bt cơn xng bao gm: tính bin thiên, khi lng, đòn by, sai s
phơn tích li nhun d báo, s phơn tán phơn tích li nhun d báo, giá tr th

trng/giá tr s sách, chi phí nghiên cu vƠ phát trin vƠ tƠi sn vô hình. Nhóm các
bin ngi giao dch có thông tin bao gm: s lng nhƠ phơn tích, phn trm các
t chc nm gi chng khoán. VƠ các bin kim soát khác nh đ ln ca công ty
vƠ ngƠnh công nghip.
T mô hình gc ca Brennan vƠ Subrahmanyam (1995), Ness vƠ cng s
(2001) đƣ b sung thêm các bin to ra các phng trình nh sau:
LTC = 
0
+ 
1
LANLYST + 
2
LVOL + 
3
LPRI + 
4
LVAR + 
5
LSIGR +

6
LSIGVOL + 
7
ERRE + 
8
DISP + 
9
LEVG + 
10
LNINTGTA + 

11
RDSALES +

12
LNMB + 
13
LPINST + 
14
LINST + 
LTC
(14)
LANLYST = 
0
+ 
1
LTC + 
2
LVAR + 
3
LNMVE + 
4
LPRI + 
5
IND
1
+ 
6
IND
2
+


7
IND
3
+ 
8
IND
4
+ 
9
LPINST + 
10
LINST + 
LANLYST
(15)
LVOL = 
0
+ 
1
LTC + 
2
LANLYST + 
3
LNMVE + 
4
LINST + 
5
LPINST + 
LVOL

(16)
Trong đó:
- LTC = ln(la chn bt li/Giá) hoc Biên đ giá giao dch/Giá.
- LANLYST = ln(s lng nhƠ phơn tích đi kèm)
- LVOL = ln(khi lng giao dch)
- LPRI = ln(giá)
- LVAR = ln(phng sai ca biên đ giá giao dch trung bình)
15

- LSIGR = ln(đ lch chun ca li nhun)
- LSIGVOL =ln(đ lch chun ca khi lng giao dch hƠng ngƠy)
- ERRE = ln(sai s d báo phơn tích)
- DISP = S phơn tán ca các d báo phơn tích
- LEVG = N/Tng TƠi sn
- RDSALES = Chi phí nghiên cu vƠ phát trin/Doanh thu
- LNINTGTA = ln(TƠi sn vô hình/Tng TƠi sn)
- LNMB = ln(T s Giá tr th trng/ Giá tr s sách)
- LPINST = ln(T l phn trm các c đông lƠ t chc)
- LINST = ln(s lng c đông lƠ t chc)
- IND
1
ậ IND
4
= Bin ngƠnh công nghip (bin gi)
Bng cách s dng mô hình hi quy bình phng bé nht ậ OLS, vƠ mô hình
hi quy lp phng bé nht ậ 3SLS, kt qu cho thy hu ht các bin có tng
quan nh k vng. Các bin d thay đi lƠ LEVG, LSIGR vƠ LSIGVOL; bin
không chc chn lƠ LNINTGTA, RDSALES vƠ LNMB; các bin thay th ngi
giao dch có thông tin lƠ LINST vƠ LPINST đc thêm vƠo phng trình LTC. Hai
bin nƠy cng đc thêm vƠo phng trình LVOL.

Theo bƠi báo, kh nng ca các mô hình la chn bt li đc s dng thng
xuyên đ đo lng thông tin bt cơn xng đƣ đc phơn tích vƠ nhng phơn tích nƠy
lƠ cn thit nu các mô hình nƠy đc s dng trong thc t tƠi chính kinh nghim.
Nhìn toƠn b thì các kt qu ch ra rng các mô hình la chn bt li liên quan đn
tính bin thiên ca c phiu vƠ s hin din ca nhng ngi giao dch có thông tin
mc dù đim đáng chú Ủ lƠ nhng mi quan h nƠy khác nhau trong các mô hình.
Tuy nhiên, các bin nƠy cng liên quan đn mc chênh lch gia giá mua vƠ giá
bán. Do đó, không th kt lun chc chn rng liu các mô hình nƠy có chc chn
không do các vn đ v thông tin, hoc mt vƠi loi chi phí khác.