Vai trò của Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của Cổ phiếu tại Thị trường Việt Nam
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.63 MB, 72 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
VÕ HOÀNG OANH
VAI TRÒ CỦA MOMENT BẬC CAO
ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CỔ PHIẾU
TẠI THỊ TRƢỜNG VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh-2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
VÕ HOÀNG OANH
VAI TRÒ CỦA MOMENT BẬC CAO
ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CỔ PHIẾU
TẠI THỊ TRƢỜNG VIỆT NAM
-Ngân hàng
: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
C:
PGS.
TP. Hồ Chí Minh-2015
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả
nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công
trình nào khác.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của Luận văn
này.
TP. Hồ Chí Minh, ngày
tháng
Võ Hoàng Oanh
năm
này để tặng cho Ba Má. Ba Má đã sinh con ra, nuôi nấng, dạy
dỗ con nên người để con có được ngày hôm nay. Con biết ơn Ba Má thật nhiều vì
những gì Ba Má dành cho con. Mọi thứ con có được ngày hôm nay đều bắt nguồn
từ công ơn to lớn của Ba Má, những khó khăn nhọc nhằn để con luôn được sống
hạnh phúc như mọi người khác. Công ơn trời biển của Ba Má con nguyện ghi khắc
trong lòng.
, người đã tận tình hướng dẫn
Em chân thành cả
để
. Em xin cảm ơn những công sức, những thời gian
Cô bỏ ra cho em để em có được những lời khuyên ý nghĩa nhằm đạt được bài làm
tốt nhất. Chúc cô luôn mạnh khoẻ
ều niềm vui trong cuộc sống để dạy
dỗ những thế hệ sinh viên như chúng em, tiếp tục chắp cánh cho những ước mơ bay
vào đời.
Em cũng xin cám ơn những Thầy Cô trong trường Đại Học Kinh Tế Thành phố Hồ
Chí Minh. Những người hằng ngày đứng trên bục giảng truyền dạy cho chúng em
những kiến thức hữu ích và cả những bài học làm người để chúng em làm hành
trang vững bước vào đời. Không có các Thầy Cô chúng em khó mà có được những
gì hôm nay. Những lời lạy của Thầy Cô em xin ghi nhớ mãi.
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TÓM TẮT ..................................................................................................................1
GIỚI THIỆU ..............................................................................................................2
CHƢƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC
NGHIỆM ....................................................................................................................8
1.1. Độ bất đối xứng và độ nhọn ..............................................................................8
1.2. Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất của
tỷ suất sinh lợi tài sản ...............................................................................................9
1.3. Thước đo độ bất đối xứng và độ nhọn ............................................................ 11
1.4. Các nghiên cứu có liên quan ...........................................................................13
CHƢƠNG 2 - MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................25
2.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................25
2.2. Phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth ......................................28
CHƢƠNG 3 - DỮ LIỆU VÀ HÌNH THÀNH DANH MỤC ................................31
3.1. Dữ liệu.............................................................................................................31
3.2. Hình thành danh mục ......................................................................................32
3.2.1. Nhóm 25 danh mục từ độ bất đối xứng và độ nhọn hệ thống ..................32
3.2.2. Nhóm 25 danh mục theo quy mô và tỷ lệ B/M ........................................33
CHƢƠNG 4 - KẾT QUẢ ........................................................................................35
4.1. Thống kê mô tả và mối tương quan giữa các biế
..........................35
4.2.
-MacBeth .............................................................54
KẾT LUẬN ..............................................................................................................60
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
B/M:
Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần
HML:
Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố tỷ lệ B/M
HNX:
Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội
HOSE:
Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh
Ki:
Độ nhọn hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i
KP:
Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ nhọn
MV:
Giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp
Rmf:
Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường
SMB:
Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố quy mô
Si:
Độ bất đối xứng hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i
SP:
Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ bất đối xứng
VNindex:
Chỉ số Chứng khoán Việt Nam
Hình 1.1. So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng ................................. 8
Hình 1.2. So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối có
độ nhọn thấp ............................................................................................................... 9
Hình 4.1. Phân phối tỷ suất sinh lợi của thị trường ................................................. 36
Hình 4.2a. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2008 ................ 36
Hình 4.2b. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2009 ............... 37
Hình 4.2c. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2010 ................ 37
Hình 4.2d. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2011................ 38
Hình 4.2e. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2012 ................ 38
Hình 4.2f. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2013 ................ 39
Hình 4.3a. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2008 ............................ 39
Hình 4.3b. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2009............................ 40
Hình 4.3c. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2010 ............................ 40
Hình 4.3d. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2011 ............................ 41
Hình 4.3e. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2012 ............................ 41
Hình 4.3f. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2013 ............................ 42
Bảng 4.1A: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo Si và Ki ........................ 44
Bảng 4.1B: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo quy mô và tỷ lệ B/M.....46
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến giải thích .......................................................... 48
Bảng 4.3A: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống, độ nhọn hệ
thống, quy mô và tỷ lệ B/M đối với các danh mục hình thành theo Si .................... 50
Bảng 4.3B: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ
thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo Ki ......................... 51
Bảng 4.3C: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ
thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo quy mô ................. 52
Bảng 4.3D: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ
thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo tỷ lệ B/M ............. 53
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến giải thích................. 55
Bảng 4.5A: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo
độ bất đối xứng hệ thống Si và độ nhọn hệ thống Ki............................................... 55
Bảng 4.5B: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo
quy mô và tỷ lệ B/M ............................................................................................... 55
Bảng 4.6A: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình
thành theo Si và Ki ................................................................................................... 58
Bảng 4.6B: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình
thành theo quy mô và tỷ lệ B/M ................................................................................ 59
1
TÓM TẮT
Nghiên cứu này kiểm tra vai trò của hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ
nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam
bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh. Sử dụng thước đo độ bất đối
xứng hệ thống được đưa ra bởi Kraus và Litzenberger (1976) và thước đo độ nhọn
hệ thống trong Doan và Lin (2012), bài nghiên cứu kiểm tra mức ý nghĩa của phần
bù rủi ro liên quan đến hai nhân tố này trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các
danh mục bằng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973). Với dữ
liệu của 202 công ty phi tài chính nêm yết liên tục trên hai sàn HOSE và HNX giai
đoạn 12/2007 đến 12/2014, kết quả của bài nghiên cứu cho thấy phần bù rủi ro của
độ bất đối xứng hệ thống có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động ngược chiều
đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục cổ phiếu. Bên cạnh đó, phần bù rủi ro
của nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần có ý nghĩa thống
kê cao, ở mức 1%. Cuối cùng, tồn tại giá trị hệ số chặn khác 0 có ý nghĩa thống kê
trong mô hình hồi quy thể hiện rằng ngoài những nhân tố rủi ro đã được kiểm định
vẫn còn những nhân tố khác có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị
trường Việt Nam.
2
GIỚI THIỆU
1. Đặt vấn đề
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến
hai Moment đầu tiên trong phân phối tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu là trung bình và
phương sai, với giả định tỷ suất sinh lợi có phân phối chuẩn. Giả định này hàm ý
rằng rủi ro hay sự phân tán của tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị kỳ vọng được thể
hiện đầy đủ thông qua phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu; rủi ro giảm giá và rủi ro tăng giá là như nhau thể hiện qua hình dạng quả
chuông đối xứng trong phân phối chuẩn. Nhiều bằng chứng cho thấy tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn và chỉ hai Moment đầu tiên thôi
chưa đủ để giải thích cho nó (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970,
Badrinath và Chatterjee 1988, Chung và cộng sự 2006). Cụ thể, nghiên cứu của
Chung và cộng sự (2006) đã tiến hành kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của tỷ
suất sinh lợi theo ngày, theo tuần, theo tháng, quý và nữa năm. Kết quả bài nghiên
cứu của họ cho thấy giả thiết phân phối chuẩn bị bác bỏ trong cả năm trường hợp
nêu trên. Thay vào đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái hoặc
chệch phải; hoặc có độ nhọn hoặc độ bẹt. Điều này mang ý nghĩa rằng khả năng giá
cổ phiếu tăng hay giảm là không giống nhau, và khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi
kỳ vọng cũng khác với những gì độ lệch chuẩn thể hiện, phụ thuộc vào hình dạng
phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi. Do vậy, các tài liệu nghiên cứu đã chuyển
sang hướng tập trung vào ý nghĩa của việc bổ sung các nhân tố rủi ro liên quan đến
Moment bậc cao hơn trong phân phối tỷ suất sinh lợi vào trong mô hình định giá tài
sản. Một trường phái tuân thủ chặt chẽ theo tinh thần của mô hình một nhân tố
CAPM là mô hình nhân tố Moment bậc cao. Vượt ra khỏi khuôn khổ trung
bình-phương sai, độ bất đối xứng-skewness (Moment thứ ba) và độ nhọn-kurtosis
(Moment thứ tư) được cho là có thể quan trọng như độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh
lợi cổ phiếu. Tương tự như vậy, hàm mục tiêu của nhà đầu tư khó có thể được mô tả
3
bởi một hàm hữu dụng bậc hai mà có nhiều khả năng có tính ưa thích độ bất đối
xứng dương và không thích độ nhọn cao.
Có nhiều nghiên cứu trên thế giới chứng minh tầm quan trọng của nhân tố
Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản như: Harvey và
Siddque (2000) và Smith (2007) chứng minh rằng các cổ phiếu có độ bất đối xứng
âm lớn có xu hướng đạt được phần bù rủi ro cao hơn. Dittmar (2002) và Potì và
Wang (2010) tìm ra rằng độ bất đối xứng và độ nhọn đều được định giá trong hồi
quy chéo của các danh mục cổ phiếu phân loại theo ngành. You và Daigler (2010)
đề xuất rằng độ bất đối xứng được định giá đối với các danh mục cổ phiếu quốc tế.
Nghiên cứu của Doan và Lin (2012) trên thị trường chứng khoán Úc đưa ra
bằng chứng cho thấy hai nhân tố Moment bậc cao bao gồm độ bất đối xứng hệ
thống và độ nhọn hệ thống đều có ý nghĩa quan trọng trong hồi quy chéo tỷ suất
sinh lợi danh mục cổ phiếu. Nhân tố độ nhọn hệ thống thể hiện vai trò thay thế đối
với beta thị trường trong việc định giá cổ phiếu khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có
phân phối đuôi lớn.
Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa có nhiều nghiên cứu kiểm
định vai trò của Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Nghiên cứu
của Võ Xuân Vinh và Nguyễn Quốc Chí (2014) thể hiện rằng phần bù rủi ro yếu tố
hiệp độ nhọn có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động cùng chiều đến lợi nhuận
kỳ vọng danh mục cổ phiếu.
Qua những phân tích trên có thể thấy quá trình tìm hiểu và đánh giá vai trò của
nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu được các nhà
nghiên cứu trên thế giới rất quan tâm lưu ý từ lâu nay. Tuy nhiên, những nghiên cứu
này đa phần thực hiện trên dữ liệu của các thị trường phát triển, ít nghiên cứu đi vào
phân tích trên những thị trường các nước mới nổi. Tại Việt Nam, một thị trường mới
nổi với hai sàn giao dịch chứng khoán được thành lập trong khoảng thời gian chưa
4
lâu với nhiều biến động trong thời gian gần đây, việc tìm hiểu vai trò của nhân tố
Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn
và đánh giá đúng mức nhân tố rủi ro này trong khi ra quyết định đầu tư.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này kiểm tra vai trò của nhân tố Moment bậc cao trong việc
giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các
nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh (nhân tố rủi ro thị trường (Rmf), rủi ro liên
quan đến quy mô (SMB) và rủi ro liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị
trường vốn cổ phần (HML)). Cụ thể nghiên cứu trả lời cho hai câu hỏi:
- Nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lợi
của các cổ phiếu trên thị trường Việt Nam?
- Hai nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có bổ sung cho khả năng giải thích tỷ suất
sinh lợi của cổ phiếu mà các nhân tố khác như quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá
trị thị trường vốn cổ phần chưa giải thích được hay không?
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu trong bài là vai trò của độ bất đối xứng hệ thống và độ
nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu thị trường Việt Nam bên
cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh. Mẫu nghiên cứu gồm các công ty
phi tài chính nêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong thờ
12/2007 đến
12/2014, không bao gồm các công ty bị hủy nêm yết, các công ty có dữ liệu không
liên tục hoặc độ
ủ theo yêu cầu.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth
(1973) để kiểm tra mức ý nghĩa của hai Moment bậc cao trong phân phối xác suất tỷ
suất sinh lợi cổ phiếu-độ bất đối xứng và độ nhọn-đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
chéo của các danh mục cổ phiếu. Việc phân các chứng khoán vào trong các danh
5
mục để kiểm định cũng như xây dựng các biến giải thích phù hợp với phương pháp
trong các nghiên cứu có liên quan trước đó (Fama và French 1992, 1993). Theo
Fama và MacBeth (1973), các ước lượng beta cho danh mục là những ước lượng
chính xác hơn cho giá trị beta đúng (true beta) so sánh với các ước lượng beta của
riêng từng chứng khoán.
Bài nghiên cứu mở rộng mô hình CAPM 2 Moment truyền thống bằng cách
kết hợp các thước đo hệ thống của độ bất đối xứng và độ nhọn tạo thành mô hình
gồm 4 Moment. Ngoài hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống,
nhiều nghiên cứu cũng cho thấy rằng nhân tố rủi ro liên quan tới quy mô (SMB) và
tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML) giúp giải thích được
biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (Fama và French, 1993; Chung và cộng sự,
2006). Các kết quả này dẫn đến vấn đề có liên quan rằng liệu rủi ro liên quan tới
nhân tố quy mô và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có bao gồm
nhân tố Moment bậc cao hay không. Do vậy, bài nghiên cứu xây dựng kiểm định
bằng cách kiểm định mô hình Fama-French 3 nhân tố cũng như đưa thêm nhân tố
SMB và HML vào trong mô hình 4 Moment.
Để xây dựng biến phụ thuộc trong các mô hình, hai nhóm 25 danh mục được
tạo lập theo hai cách khác nhau: từ độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống
của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu; và từ quy mô doan
ỷ lệ giá trị sổ sách
trên giá trị thị trường (B/M). Các danh mục được tái cân bằng hằng năm.
Dữ liệu trong bài được xử lý và phân tích bằng phần mềm thống kê R 3.2.2,
trong đó quá trình hồi quy được thực hiện dưới dạng ma trận1. Chi tiết nội dung
phương pháp nghiên cứu được trình bày cụ thể trong chương 2.
1
Xét phương trình hồi quy dưới dạng ma trận : Y= iN+ X + , với Y là vector Nx1 các quan sát của biến phụ thuộc; X
là ma trận NxK quan sát của K biến độc lập; iN là vector một N chiều; là vô hướng; là vector Kx1 tham số; là
vector Nx1 sai số
Các tham số ước lượng và i được suy ra từ ma trận (Z’Z)-1Z’Y, với Z=[iN,X] và Z’ là ma trận chuyển vị của Z;
giả định Z là ma trận không suy biến, tức không tồn tại đa cộ
trong mô hình. (xem trong Davidson và Mackinnon,
1999).
6
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Khi thực hiện quyết định đầu tư vào cổ phiếu, nhà đầu tư e ngại rủi ro sẽ chọn
cho mình một giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư tương ứng với
khẩu vị rủi ro của chính họ. Lúc này rủi ro hay sự biến động của tỷ suất sinh lợi
xung quanh giá trị kỳ vọng cần phải được xem xét và tính toán. Với giả định tỷ suất
sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối có dạng hình quả chuông
cân, mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến
giá trị trung bình và phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi. Tuy nhiên,
nếu nhà đầu tư chỉ dừng lại ở hai Moment đầu tiên này thôi là chưa đủ. Như đã trình
bày ở phần giới thiệu, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn
do đó ngoài độ lệch chuẩn, rủi ro của cổ phiếu còn thể hiện thông qua độ bất đối
xứng và độ nhọn. Ví dụ, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái,
khả năng xuất hiện tỷ suất sinh lợi dưới giá trị kỳ vọng lớn hơn so với khả năng đạt
được tỷ suất sinh lợi trên giá trị kỳ vọng, khi đó rủi ro giảm giá lớn hơn so với
những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Ngược lại, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có
phân phối chệch phải, khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn giá trị kỳ vọng lại
lớn hơn so với khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi nhỏ hơn giá trị kỳ vọng, khi đó rủi
ro giảm giá nhỏ hơn những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Như vậy, một cổ phiếu với
phân phối tỷ suất sinh lợi chệch trái sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với một cổ
phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối chệch phải với cùng giá trị tỷ suất sinh lợi
kỳ vọng và nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu này cần đòi hỏi một phần bù tỷ sinh lợi
tương ứng với mức độ rủi ro gánh chịu. Tương tự vậy, một cổ phiếu với phân phối
xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn cao sẽ có rủi ro lớn hơn so với một cổ phiếu
với phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn thấp mà có cùng giá trị tỷ
suất sinh lợi kỳ vọng. Điều này khiến nhà đầu tư yêu cầu một phần bù rủi ro khi
nắm giữ cổ phiếu này.
Từ phân tích ở trên có thể thấy việc tìm hiểu xem liệu nhân tố Moment bậc cao
7
có thực sự được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không và vai
trò của nhân tố này đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu bên cạnh những
nhân tố khác được thể hiện như thế nào chính là một vấn đề đáng quan tâm. Bài
nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư có cách nhìn nhận cẩn trọng hơn, đánh giá đúng đắn
hơn đối với các rủi ro liên quan đến Moment bậc cao khi thực hiện quyết định đầu
tư.
6. Cấu trúc của đề tài
Bài nghiên cứu có kết cấu gồm các chương sau:
- Chương 1: Trình bày cơ sở lý thuyết về độ bất đối xứng và độ nhọn cũng như các
bằng chứng thực nghiệm có liên quan đến chủ đề nghiên cứu.
- Chương 2: Trình bày các mô hình và phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong
bài.
- Chương 3: Trình bày dữ liệu và cách hình thành danh mục trong bài nghiên cứu.
- Chương 4: Thảo luận về kết quả nghiên cứu.
- Chương 5: Kết luận.
8
CHƢƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC
NGHIỆM
1.1. Độ bất đối xứng và độ nhọn
Cùng với trung bình và độ lệch chuẩn, độ bất đối xứng và độ nhọn góp phần
mô tả hình dạng phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên. Độ bất đối xứng là
Moment thứ ba, đo lường mức độ chệch hay độ bất đối xứng xung quanh giá trị kỳ
vọng trong phân phối xác xuất. Độ nhọn là Moment thứ tư, đo lường độ nhọn trong
phân phối xác suất.
Một phân phối xác xuất với độ bất đối xứng âm sẽ có phần đuôi dài hơn về
phía âm, còn gọi là chệch trái; ngược lại, một phân phối với độ bất đối xứng dương
sẽ có phần đuôi dài hơn về phía dương, gọi là chệch phải (hình 1.1).
Phân phối chệch phải
Phân phối chệch trái
Nguồn: Doan (2011)
Hình 1.1. So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng
Phân phối tỷ suất sinh lợi của một tài sản với độ bất đối xứng âm sẽ có rủi ro
giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Trái lại, độ bất đối xứng
dương sẽ có rủi ro giảm giá thấp hơn so sánh với thước đo độ lệch chuẩn. Nói cách
khác, độ lệch chuẩn đánh giá quá mức rủi ro giảm giá khi phân phối suất sinh lợi
chệch phải và đánh giá quá thấp rủi ro này khi phân phối chệch trái.
Một phân phối xác xuất có độ nhọn lớn hơn 3 được gọi là leptokurtic, với 3 là
9
giá trị độ nhọn trong một phân phối chuẩn. Phân phối leptokurtic sẽ có phần đỉnh
nhọn hơn và hai đuôi lớn hơn so với một phân phối chuẩn. Trường hợp ngược lại,
phân phối có độ nhọn nhỏ hơn 3 được gọi là platykurtic, với đỉnh bẹt hơn và đuôi
nhỏ hơn so sánh với phân phối chuẩn (hình 1.2). Trong phân phối leptokurtic, xác
suất biến ngẫu nhiên có giá trị gần với kỳ vọng sẽ thấp hơn và xác suất có giá trị
khác xa khỏi kỳ vọng sẽ cao hơn khi so sánh với phân phối chuẩn. Điều này ngược
lại đối với phân phối platykurtic, xác suất có giá trị gần kỳ vọng lớn hơn và xác suất
có giá trị khác xa kỳ vọng sẽ nhỏ hơn. Nói cách khác, khả năng tỷ suất sinh lợi khác
xa giá trị kỳ vọng sẽ lớn hơn khi tỷ suất sinh lợi của một tài sản có phân phối
leptokurtic so sánh với phân phối chuẩn và ngược lại đối với một tài sản có tỷ suất
sinh lợi ở dạng phân phối platykurtic.
Phân phối leptokurtic
Phân phối platykurtic
Nguồn: Doan (2011)
Hình 1.2. So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối
có độ nhọn thấp
1.2. Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất
của tỷ suất sinh lợi tài sản
Damodaran (1985) chỉ ra rằng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi của tài
sản bị chệch là do nhà đầu tư phản ứng bất đối xứng trước thông tin xấu và thông
tin tốt từ công ty. Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài mức tăng trong số đó
nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro.
Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so
10
với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro. Điều này giải thích tại sao phần
lớn phân phối tỷ suất sinh lợi tài sản có độ bất đối xứng âm.
Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng. Họ lập
luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này.
Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn,
những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà là những người lệ thuộc
vào các hợp đồng bán khống buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi
thị trường. Giá cả mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông
tin trên thị trường. Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo
ra một tín hiệu sai tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ
những nhà đầu gây nhiễu2 phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường.
Karpoff (1987) dùng lý thuyết chi phí giao dịch và phần bù rủi ro liên quan đến
suy thoái để giải thích tại sao phần bù tỷ suất sinh lợi lại cao hơn đối với rủi ro giảm
giá khi so sánh với rủi ro tăng giá. Ông cho rằng chi phí giao dịch cao hơn khi suy
thoái kinh tế tạo ra phần bù tỷ suất sinh lợi cao hơn khi thị trường giảm giá. Schwert
(1989) tìm ra rằng mức biến động của thị trường lớn hơn trong giai đoạn suy thoái
và điều này tạo ra chênh lệch giá mua-giá bán cao hơn khiến các nhà giao dịch yêu
cầu phần bù cao hơn để chấp nhận sự không chắc chắn lớn hơn.
Phân phối leptokurtic, phân phối thường thấy đối với tỷ suất sinh lợi của tài
sản, được tạo ra từ
ến động (volatility clustering 3 )
(Campbell và Hentschel 1992). Kircheler và Huber (2007) đưa ra quan điểm rằng sự
ở là động lực chính cho hoạt động giao dịch,
tính biến động và việc xuất hiện phần đuôi lớn trong phân phối của suất sinh lợ
, họ cũng tìm thấ
ội chu kỳ
2
3
ẫ
ỷ suất sinh lợi
11
tuyệt đối sau khi một thông tin mớ
ẫu hình này sinh ra sự tự tương
quan dương kéo dài trong tỷ suất sinh lợi tuyệt đối. Khi thông tin xuất hiện trên thị
trường, giá cả biến động rất lớn. Sự biến động này giảm đi nhanh chóng khi nhà
giao dịch đã học hỏi được từ
ứ và phản ứng nhanh chóng trướ
. Chính điều trên khiến giá cả khá ổn định
cho tới khi có thông tin mới xuất hiện nữa.
1.3. Thƣớc đo độ bất đối xứng và độ nhọn
Trong thị trường tài chính, độ bất đối xứng và độ nhọn của tỷ suất sinh lợi một
tài sản được đo lường lần lượt theo công thức (1) và (2) dưới đây:
Skewness
Kurtosis
T
1
T 1t
1
T 1t
Rit
1
T
(1)
i
Rit
1
3
Ri
Ri
4
3
(2)
i
với Ri, Ri và i lần lượt là tỷ suất sinh lợi, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch
chuẩn của tài sản i.
Vì độ bất đối xứng và độ nhọn đo lường theo công thức (1) và (2) ở trên không
xem xét tới bối cảnh thị trường nên chúng không hữu ích khi định giá tài sản và
đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư. Kraus và Litzenberger (1976) cho rằng độ bất
đối xứng hệ thống, không phải là độ bất đối xứng tổng, mới là thước đo phù hợp
cho sự biến động của thị trường. Độ bất đối xứng hệ thống được xác định như là
một thành phần của độ bất đối xứng của một tài sản mà có liên quan tới độ bất đối
xứng của thị trường. Theo nghĩa này, độ bất đối xứng hệ thống được xem như là
thước đo cho độ bất đối xứng không thể đa dạng hóa được và do vậy nó phù hợp
với giả định của lý thuyết danh mục rằng chỉ những rủi ro hệ thống mới thích hợp
với quyết định của nhà đầu tư. Kraus và Litzenberger (1976) đã đưa ra công thức
12
của độ bất đối xứng hệ thống mô phỏng theo công thức beta thị trường như công
thức (3) dưới đây:
E ri
Si
E ri
E rM
rM
E rM
E rM
2
(3)
3
với ri và rM tương ứng là tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tỷ suất sinh lợi của thị
trường.
Khác với Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000) phân tích
khả năng giải thích của độ bất đối xứng có điều kiện đối với hồi quy chéo biến động
tỷ suất sinh lợi của tài sản, so sánh với các nhân tố rủi ro khác. Độ bất đối xứng có
điều kiện là thước đo so sánh tỷ suất sinh lợi của tài sản với tỷ suất sinh lợi của thị
trường. Ví dụ, suất sinh lợi của tài sản là chệch nhiều hơn (dương) hay ít hơn (âm)
so với tỷ suất sinh lợi của thị trường.
Độ bất đối xứng có điều kiện được xác định theo công thức (4):
i
với
2
E
i ,t 1
E
2
i ,t 1
i,t+1=
M ,t 1
ri,t+1 -
(4)
2
M ,t 1
E
i
- βirM,t+1 và
M,t+1=
rM,t+1 - E[rM] và
i,
βi là các ước lượng từ
phương trình hồi quy mô hình CAPM; ri,t+1, rM,t+1 và E[rM] lần lượt là tỷ suất sinh lợi
của tài sản i tài thời điểm t+1, tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t+1 và tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng của thị trường.
Bởi vì nghiên cứu đang thực hiện chỉ tập trung và các mô hình định giá không
điều kiện nên sử dụng thước đo trong Kraus và Litenberger (1976) là phù hợp hơn.
Đối với thước đo độ nhọn hệ thống, nghiên cứu sử dụng công thức được định nghĩa
theo cách tương tự với Kraus và Litzenberger (1976) được đưa ra trong Doan và Lin
(2012) trong công thức (5) dưới đây:
Ki
E ri
E ri
E rM
rM
E rM
E rM
4
3
(5)
13
1.4. Các nghiên cứu có liên quan
Nhiều nghiên cứu tìm thấy rằng tỷ suất sinh lợi của tài sản có xu hướng phân
phối bất đối xứng và xuất hiện nhiều tỷ suất sinh lợi vượt trội đến mức không còn
phù hợp với phân phối chuẩn (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970,
Badrinath và Chatterjee 1988). Jean (1971) và Scott và Horvath (1980) chỉ ra rằng
nếu tỷ suất sinh lợi không có phân phối chuẩn, các Moment bậc cao hơn phương sai
sẽ có ý nghĩa trong việc tối đa hóa mức hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư.
Rubinstein (1973) đưa ra mô hình CAPM bậc cao liên kết tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
với tất cả Moment của nó.
Nghiên cứu đầu tiên đưa ra một khuôn khổ toàn diện liên quan đến Moment
bậc cao trong mô hình định giá tài sản là Kraus và Litzenbeger (1976). Vài nghiên
cứu trước đó có xem xét đến Moment bậc cao hơn phương sai nhưng không xét đến
bối cảnh thị trường (Samuelson 1970). Arditti (1967) và Rubinstein (1973) xem xét
độ bất đối xứng trong bối cảnh thị trường nhưng không phân biệt rõ giữa độ bất đối
xứng hệ thống và độ bất đối xứng có điều kiện. Kraus và Litzenberger (1976) cho
rằng độ bất đối xứng hệ thống, không phải là độ bất đối xứng tổng, mới thích hợp
với việc định giá trong thị trường.
Theo Kraus và Litzenberger (1976), danh mục thị trường là không hiệu quả về
mặt kỳ vọng-phương sai4 nhưng lại hiệu quả khi phản ánh hàm hữu dụng kỳ vọng
của nhà đầu tư. Do đó, cách tiếp cận cơ bản của họ là mở rộng hàm hữu dụng của
nhà đầu tư khỏi Moment thứ hai trong chuỗi Taylor để kiểm tra ảnh hưởng của độ
bất đối xứng. Hai ông lập luận rằng Moment bậc cao hơn 3 không thích hợp vì giả
định rằng hàm hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư chỉ có thể xác định qua 3 Moment
đầu tiên của phân phối tỷ suất sinh lợi. Hai tác giả cho rằng nhà đầu tư e ngại rủi ro,
4
Tính hiệu quả của danh mục thị trường ngụ ý rằng (a) tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các chứng khoán là một hàm số
tuyến tính đồng biến đối với các beta thị trường của chúng (hệ số góc trong hồi quy giữa tỷ suất sinh lợi một chứng khoán
và tỷ suất sinh lợi thị trường) và (b) các beta thị trường đủ để mô tả hồi quy chéo của tỷ suất sih lợi kỳ vọng. (Fama và
French, 1992)
14
người mà muốn tối đa hoá hữu dụng kỳ vọng, sẽ lựa chọn danh mục có tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng cao hơn, phương sai thấp hơn, độ bất đối xứng hệ thống cao hơn (dương)
so với tỷ suất sinh lợi thấp hơn, phương sai cao hơn và độ bất đối xứng hệ thống
thấp hơn. Do đó nhà đầu tư sẵn lòng chấp nhận tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn đối
với độ bất đối xứng kỳ vọng dương cao hơn nếu thị trường cũng có độ bất đối xứng
dương. Theo nghiên cứu của họ, nếu tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường có
phân phối bất đối xứng, tỷ suất sinh lợi của tài sản tuân theo mô hình (6) cụ thể
dưới đây:
(6)
Với
E
Rit
i
E[ Rmt
E
i
E Ri
Rit
E Ri
E[ Rmt
Rmt
E Rm
Rmt
E Rm
E Rm
2
E Rm
3
(7)
]
]
2
(8)
trong đó βi là beta thị trường, i là độ bất đối xứng hệ thống của tài sản i, Rit là tỷ
suất sinh lợi của tài sản i và Rmt là tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường tại thời điểm
t. E(Ri) và E(RM) lần lượt là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i, tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng của chỉ số thị trường.
Sử dụng dữ liệu hàng tháng của sàn NYSE từ 1935 đến 1970 sau đó phân loại
vào nhóm các danh mục, hai ông kết luận rằng khi mô hình định giá tài sản được
mở rộng đến độ bất đối xứng hệ thống, hệ số hồi quy của độ bất đối xứng hệ thống
hay phần bù rủi ro cho độ bất đối xứng là có ý nghĩa thống kê và nhà đầu tư có tính
ưa thích độ bất đối xứng dương. Bên cạnh đó, hệ số chặn của đường thị trường
15
chứng khoán đối với tỷ suất sinh lợi vượt trội bằng 0. Sau cùng hai tác giả đưa ra
kết luận rằng mô hình CAPM 3 Moment hiệu quả hơn mô hình CAPM 2 Moment
trung bình-phương sai truyền thống.
Không giống với Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000)
phân tích khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi chéo của độ bất đối xứng có điều kiện
bên cạnh các nhân tố rủi ro đã được chứ
ểm đị
suất sinh lợi của tài sản có tồn tại độ bất đối xứng hay không và phần thưởng cho
việc chấp nhận rủi ro liên quan đến độ bất đối xứng bền vững như thế nào. Họ sử
dụng một mô hình định giá tài sản bổ sung thêm vào độ bất đối xứng có điều kiện.
Sử dụng các nhân tố khác nhau như nhóm ngành, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên
giá trị thị trường, họ tạo thành các danh mục và xác định ảnh hưởng của độ bất đối
xứng lên tỷ suất sinh lợi. Nghiên cứu của họ được thúc đẩy bởi thực tế rằng mô hình
CAPM chuẩn thất bại khi giải thích suất sinh lợi của các tài sản nhất định hoặc
nhóm các tài sản nhất định ví dụ như các phân vị có mức vốn hóa thị trường nhỏ
nhất hoặc tỷ suất sinh lợi từ chiến lược dựa vào Momentum5. Những tài sản này là
nhóm có phân phối tỷ suất sinh lợi bất đối xứng nhất. Bài nghiên cứu của họ tìm
thấy rằng độ bất đối xứng có điều kiện có thể nắm bắt được rủi ro giảm giá6 và
mang lại một phần bù rủi ro có giá trị trung bình khoản 3.6 % trên năm. Họ cho
rằng các sai số trong mô hình định giá tài sản dựa vào trung bình và phương sai
cũng có thể phần nào được giải thích bằng cách sử dụng độ bất đối xứng có điều
kiện. Tuy nhiên, nghiên cứu này không xét đến tác động của độ nhọn.
Hai nghiên cứu vừa nêu trên đã đưa ra những bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ cho
vai trò của độ bất đối xứng hệ thống và độ bất đối xứng có điều kiện đối với việc
giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản. Tuy nhiên, các tác giả lại không đưa ra kênh
dẫn truyền kinh tế nào đã gây ra độ bất đối xứng. Damoradan (1985) chỉ ra rằng độ
5
6
.
Rủi ro giảm giá là rủi ro liên quan đến việc thua lỗ hoặc suất sinh lợi thấp hơn mục tiêu.
16
bất đối xứng âm có thể là kết quả của việc phân phối các thông tin tốt và xấu của
công ty. Campbell và Hentschel (1992) kiểm tra ý tưởng của Damodaran (1985) và
kết luận rằng độ bất đối xứng được gây ra bởi việc phản ứng bất đối xứng của nhà
đầu tư trước thông tin tốt và thông tin xấu. Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài
mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với
mức biến động rủi ro. Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì
mức giảm lại lớn hơn so với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro.
Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng. Họ lập
luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này.
Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn,
những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà lệ thuộc vào các hợp đồng
bán khống, buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi thị trường. Giá cả
mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông tin trên thị trường.
Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo ra một tín hiệu sai
tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ những nhà đầu gây
nhiễu phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường. Nhìn chung, nghiên
cứu của nhóm tác giả này cho rằng độ bất đối xứng âm rõ ràng nhất ở các cổ phiếu
mà: (1) xảy ra một sự gia tăng trong khối lượng giao dịch tương ứng với xu hướng
của hơn 6 tháng trước đó; (2) có tỷ suất sinh lợi dương trong hơn 36 tháng và (3) có
mức vốn hóa thị trường lớn.
Smith (2007) tìm thấy rằ
, nhân tố quy mô (SMB) và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
vốn cổ phầ
. Bên cạnh đó, ông cũng tìm thấy rằng khi
17
độ
ều kiện là dương, nhà đầu tư sẵn lòng đánh đổi một tỷ suất
sinh lợi lớn hơn trên một đơn vị gama (thước đo chuẩn hóa của rủi ro độ bất đối
xứng có điều kiện) trong khi chỉ yêu cầu một phần bù rủi ro thấp hơn khi độ bất đôi
xứng là âm. Tương tự vậy, nhân tố độ
ều kiện được đưa ra bởi
Harvey và Siddque (2000) ngụ ý rằ
ột giá trị
nhưng khi thị trường có độ
ất sinh lợi lớn hơn trên một đơn vị gama
, nhà đầu tư chỉ yêu cầu một phần bù rủi
ro nhỏ hơn cho rủi ro gama khi thị trường đi xuống.
Ngược lại
(2006) cho rằng các nhân tố phi thị trường như
SMB và HML là biến đại diện cho các Moment có điều kiện bậc cao. Với tính phức
tạp khi ước lượng các Moment có điều kiện bậc cao, những nhân tố trong mô hình
Fama-French có thể tốt hơn trên phương diện thực nghiệm. Mặc dù vậy, bài nghiên
cứu vẫn cho thấy rằng việc tồn tại của tính bất đối xứng trong phân phối suất sinh
lợi của chứng khoán không thể được giải thích một cách hòan toàn bởi các nhân tố
quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần và Momentum,
nghiên cứu này cũng cho thấy ảnh hưởng của độ bất đối xứng lên việc định giá tài
sản có thể mạnh hoặc yếu phụ thuộc vào thị trường, loại cổ phiếu và giai đoạn được
kiểm tra. Cuối cùng nghiên cứu kết lận rằng tác động của độ bất đối xứng mạnh hơn
đối với rủi ro giảm giá và yếu hơn đối với rủi ro tăng giá.
Hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào 3 Moment đầu tiên-trung bình,
phương sai và độ bất đối xứng-mà bỏ qua độ nhọn. Samuelson (1970) đề nghị rằng
độ nhọn là nhân tố phản ánh xác suất xảy ra những sự kiện đột biến. Nghiên cứu
của Mandelbrot (1963) và Mandelbrot và Taylor (1967) cho thấy tỷ suất sinh lợi của
thị trường tài chính không tuân theo phân phối chuẩn nhưng lại có đuôi lớn.
Campbell và Hentschel (1992) đề nghị rằng thông tin sẽ tạo ra tính biến độ
. Hoạt động giao dịch thường ít hơn khi không có thông
tin nào trên thị trường. Ngay sau khi thông tin được đưa ra, giá cả biến động rất
