Phân tích các yếu tố tác động lên bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Bài viết Phân tích các yếu tố tác động lên bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh tập trung phân tích các yếu tố tác động đến bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả chỉ ra mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE chủ yếu chịu tác động bởi giá giao dịch trung bình một ngày và công ty có khối lượng giao dịch càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông tin càng cao. Mời các bạn cùng tham khảo!

PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG LÊN BẤT CÂN XỨNG THƠNG TIN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ThS Nguyễn Thị Hiên ThS Nguyễn Đức Minh Bộ mơn Tốn, trường Đại học Thương mại Tóm tắt Các Thị trường chứng khốn (TTCK) ln quan tâm đến Bất cân xứng thơng tin, có ảnh hưởng lớn đến phát triển thị trường Khi thông tin thị trường không đầy đủ thiếu minh bạch gây nhiều bất lợi cho nhà đầu tư Nắm bắt yếu tố tác động đến bất cân xứng thơng tin có ý nghĩa quan trọng công tác quản lý hoạt động kinh doanh chứng khốn, việc đề sách với TTCK điều chỉnh luật chứng khoán để phù hợp với thực trạng thị trường Vì vậy, viết tập trung phân tích yếu tố tác động đến bất cân xứng thông tin TTCK Thành phố Hồ Chí Minh Kết mức độ bất cân xứng thông tin sàn HOSE chủ yếu chịu tác động giá giao dịch trung bình ngày cơng ty có khối lượng giao dịch lớn mức độ bất cân xứng thơng tin cao Một phát thú vị nghiên cứu địn bẩy tài có ảnh hưởng đến bất cân xứng thơng tin Từ khóa: Bất cân xứng thơng tin, thị trường chứng khoán Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Bất cân xứng thơng tin tình trạng người mua người bán có thơng tin khác giao dịch Khái niệm George A Akerlof đề xuất lần vào năm 1970 Cho đến có nhiều nghiên cứu xây dựng mơ hình khác để đo lường mức độ bất cân xứng thông tin, nhiên chưa có nhiều nghiên cứu xây dựng mơ hình phân tích yếu tố tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin TTCK Thông tin coi loại “tài sản” có giá trị tất nhà đầu tư TTCK Sở hữu thơng tin nhanh, xác lợi lớn tham gia đầu tư thị trường Tuy nhiên, tham gia TTCK có hội sở hữu lượng thơng tin số lượng hay chất lượng Điều xuất phát chủ yếu từ việc công ty không minh bạch công bố thông tin, dẫn đến nhóm người tiếp cận thơng tin nhanh hơn, xác tất nhiên thu nhiều lợi ích so với nhà đầu tư thông thường giao dịch Đây tượng bất cân xứng thơng tin TTCK, dẫn đến hệ lụy sau: *Tác động đến nhà đầu tư Thông tin bất cân xứng nguyên nhân gốc rễ gây sai lệch giá TTCK làm cho nhà đầu tư nắm bắt tình hình kinh doanh, tình trạng tài chính, nội điều hành công ty kết dựa lượng thơng tin ỏi mà họ có được, việc định giá cổ phiếu, tính tốn tỷ suất sinh lợi rủi ro từ việc đầu tư khơng xác Những định đầu tư sai lầm gây thiệt hại cho họ * Tác động đến TTCK 161 Như biết, yêu cầu thị trường tài lành mạnh thông tin phải luôn minh bạch Nhà đầu tư tiếp nhận, phân tích, phán đốn, giao dịch theo thơng tin họ tự chịu trách nhiệm nhận định thơng tin Chính vậy, hệ thống thông tin không rõ ràng, minh bạch, dự báo nhà đầu tư trở nên vô nghĩa, dẫn đến việc họ đưa định thiếu xác, từ tạo lượng cung, lượng cầu ảo thị trường kết xảy tình trạng bong bóng chứng khốn, nguy đỗ vỡ thị trường cao Trong thị trường vậy, niềm tin nhà đầu tư sân chơi bình đẳng khơng cịn mà thay vào tâm lý bất an, chán nản Khi đó, việc nhà đầu tư rút vốn khỏi TTCK chuyển nguồn vốn vào kênh đầu tư khác TTCK nước khác điều tất yếu xảy Ngồi ra, với mơi trường kinh doanh khơng cơng thiếu minh bạch khó đủ lực hấp dẫn nhà đầu tư nước ngồi đổ vốn vào kênh chứng khốn Năm 2001 Van Ness cộng xây dựng mô hình để phân tích tác động 14 yếu tố đến bất cân xứng thơng tin Trong mức độ bất cân xứng thông tin đo lường mơ hình khác gồm mơ hình của: Glosten Harriss (1988); George, Kaul Nimalendran (1991); Lin, Sanger Booth (1995); Huang Stoll (1997); Madhavan Richardson and Roomans (1997) Dựa số liệu (4/19996/1999) sàn NYSE kết thực nghiệm cho thấy, có yếu tố tác động đến Bất cân xứng thông tin gồm: giá giao dịch, khối lượng giao dịch, độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch, phương sai giá cổ phiếu, số lượng nhà đầu tư tổ chức số lượng nhà phân tích cổ phiếu có ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thơng tin TTCK Năm 2014 Orleans Silva Martins Edilson Paulo nghiên cứu mối quan hệ bất cân xứng thơng tin giao dịch chứng khốn, đặc điểm kinh tế tài quản trị doanh nghiệp công ty niêm yết TTCK Brazil năm 2010 2011 Cuối cùng, nghiên cứu dựa khung lý thuyết bất cân xứng thông tin thị trường vốn để đo lường mức độ bất cân xứng dựa liệu giao dịch chứng khoán ngày 194 cơng ty Kết chứng minh bất cân xứng thông tin giao dịch chứng khốn có liên quan tích cực đến rủi ro, lợi nhuận tính khoản cổ phiếu chi phí vốn cổ phần quy mơ cơng ty Ngồi ra, bất cân xứng thơng tin có liên quan tiêu cực đến lợi nhuận bất thường cổ phiếu Ở Việt Nam nhóm tác giả chưa tìm thấy mơ hình phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin, ngồi nghiên cứu áp dụng mơ hình Van Ness Năm 2008 Nguyễn Trọng Hoài Lê An Khang dùng mơ hình Van Ness cộng (2001) phân tích yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin dựa số liệu thu thập sàn HOSE năm 2007 Do đủ liệu nên nhóm Nguyễn Trọng Hồi đưa vào mơ hình Van Ness yếu tố để phân tích, kết thu có yếu tố gồm: giá giao dịch trung bình cổ phiếu, khối lượng giao dịch trung bình cổ phiếu, giá trị thị trường vốn cổ phần, giá trị thị trường giá trị sổ sách công ty niêm yết có tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin sàn HOSE Kết hồi quy cơng ty có giá trị thị trường lớn mức độ bất cân xứng thơng tin nhỏ (phù hợp với TTCK Việt Nam), công ty có số lượng giao dịch lớn mức độ bất cân xứng thông tin lớn Năm 2012 Nguyễn Ngọc Sơn sử dụng mơ hình Van Ness cộng (2001) phân tích yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin với số liệu thu thập năm 2011 sàn HOSE Tác giả đưa vào mơ hình 11 yếu tố, kết thu sàn Hose có yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin gồm: giá giao dịch trung bình, khối lượng 162 giao dịch trung bình, độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch, phương sai giá (giá trung bình giá đặt mua, giá đặt bán), độ lệch chuẩn suất sinh lợi hàng ngày, tỷ trọng tài sản vô hình tổng tài sản cơng ty, số lượng nhà đầu tư tổ chức; có tới yếu tố hệ số hồi quy mẫu có dấu ngược với kỳ vọng mơ hình Vannes Kết nghiên cứu nhìn chung cho thấy cổ phiếu giao dịch với khối lượng lớn có giá thị trường lớn lại cổ phiếu chịu ảnh hưởng bất cân xứng thông tin lớn Năm 2013 Ngơ Thị Tứ ứng dụng mơ hình Van Ness cộng (2001) số liệu giá chứng khốn năm 2012 để phân tích 14 yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin sàn HOSE thu kết có yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin gồm: giá giao dịch trung bình, phương sai giá đúng, độ lệch chuẩn suất sinh lợi hàng ngày dấu hệ số hồi quy mẫu yếu tố dấu kỳ vọng Kết cổ phiếu có độ biến động giá lớn, độ biến động suất sinh lợi thấp mức độ biến động giá bình qn thấp cổ phiếu có thành phần bất cân xứng thơng tin thấp Mơ hình phương pháp nghiên cứu  Mơ hình nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng mơ hình Van Ness cộng (2001) Theo Van Ness yếu tố tác động lên bất cân xứng thơng tin TTCK chia thành nhóm: Nhóm gồm biến thơng tin bất cân xứng: giá giao dịch trung bình hàng ngày, khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày, độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch hàng ngày, phương sai tỷ suất sinh lợi hàng ngày, độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi hàng ngày, đòn bẩy tài chính, sai số phân tích lợi nhuận dự báo, tỷ lệ giá trị thị trường giá trị sổ sách, chi phí nghiên cứu phát triển, tài sản vơ hình, Nhóm gồm biến đại diện cho nhà đầu tư có lợi mặt thơng tin: số lượng nhà phân tích, phần trăm nắm giữ cổ phần nhà đầu tư tổ chức, số lượng nhà đầu tư tổ chức Nhóm gồm biến khác: độ lớn công ty, biến giả đại diện cho ngành mà công ty thuộc Mơ hình tổng qt Van Ness cộng (2001) có dạng sau: LTC = α0 + α1LANLYST + α2LVOL + α3LPRI + α4LVAR + α5LSIGR + α6LSIGVOL + α7ERRE + α8DISP + α9LEVG + α10LNINTAGTA + α11RDSALES + α12LNMB + α13 LPINST + α14 LINST + εLTC + LANLYST = β0 + β1LTC + β2LVAR + β3LNMVE + β4LPRI + β5IND1 + β6IND2 β7IND3 + β8IND4 + β9LPINST + β10LINST + εLANLYST LVOL = γ0 + γ1 LTC+ γ2LANLYST + γ3LNMVE + γ4LINST + γ5 LPINST + εLVOL Trong đó: - LTC = Ln(thành phần bất cân xứng thơng tin/trung bình giá giao dịch) - LANLYST = Ln(số lượng nhà phân tích cổ phiếu) - LVOL = Ln(volume), volume= khối lượng giao dịch trung bình - LPRI = Ln(price) - LVAR = Ln(phương sai giá giao dịch bình quân) - LSIGR = Ln(độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi) 163 - LSIGVOL =Ln(độ lệch chuẩn volume) - ERRE = Ln(sai số dự báo thu nhập cổ phiếu) - DISP = Độ phân tán thu nhập dự báo cổ phiếu - LEVG = Nợ/Tổng Tài sản: địn bẩy tài - LNINTGTA = Ln(Tài sản vơ hình/Tổng Tài sản) - RDSALES = Chi phí nghiên cứu phát triển/ tổng doanh thu - LNMB = Ln(giá trị thị trường/ giá trị sổ sách) - LPINST = Ln(tỷ lệ phần trăm nắm giữ cổ phần công ty nhà đầu tư tổ chức) - LINST = Ln(số lượng nhà đầu tư tổ chức) Các hệ số mơ hình ước lượng phương pháp Bình phương nhỏ (OLS) Mơ hình Van Ness cộng mơ hình tổng quát yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thơng tin TTCK, áp dụng TTCK Thành phố Hồ Chí Minh  Dữ liệu nghiên cứu Theo nghiên cứu [3] cơng bố tạp chí tài doanh nghiệp tác giả, việc sử dụng liệu nhóm cổ phiếu VN100 dùng để đánh giá cho tồn Sàn giao dịch chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh [3] Tuy nhiên nhóm nghiên cứu thu thấp 96 mã cổ phiếu rổ cổ phiếu VN100 liệu liệu thu gồm 20421 quan sát Số liệu xử lý ban đầu phần mềm excel, sau phân tích phần mềm Eviews 8.0 (Nguồn liệu lấy từ trang web: http://www.bvsc.com.vn/DownloadMSData sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh)  Phương pháp nghiên cứu Bài viết sử dụng sử dụng phương pháp thống kê mô tả, đưa đặc trưng biến mơ hình nghiên cứu Tiếp theo từ liệu thứ cấp thu thập được, trước hết tác giả tiến hành xử lý số liệu thu thập Excel để tạo giá trị cho biến đưa vào phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến Sử dụng phân tích tương quan để đánh giá mức độ tương quan biến độc lập với biến phụ thuộc biến độc lập mơ hình, sở để xem xét kết hồi quy mơ hình 4.3 Kết thảo luận Theo Van Ness cộng (2001) yếu tố tác động lên bất cân xứng thông tin TTCK chia thành nhóm, nhiên kết nghiên cứu thực nghiệm trước cho thấy, chủ yếu biến thuộc nhóm có ảnh hưởng lên mức độ bất cân xứng thông tin TTCK Mặt khác, việc thu thập liệu sàn HOSE cho tất biến thuộc nhóm theo Van Ness đề xuất khó khăn Do nghiên cứu tập trung phân tích tác động biến thuộc nhóm Xét mơ hình sau: 164 LTCi = α0 + α1LPRIi + α2LVOLi + α3LSIGVOLi + α4LVARi + α5LSIGRi + α6LEVGi + εi (1) Trong đó: - LTCi = Ln(ASCi/ price), ASCi mức độ bất cân xứng thông tin cổ phiếu i, price = trung bình giá đóng cửa hàng ngày cổ phiếu i - LVOLi = Ln(volume) với volume = khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày cổ phiếu i Theo Van Ness cộng sự, cổ phiếu giao dịch vấn đề thơng tin lớn Tức thông tin bất cân xứng cao số lượng giao dịch cổ phiếu ít, kì vọng VOL nghịch biến với TC tức hệ số mang dấu (-) - LSIGVOLi = Ln(độ lệch chuẩn volume cổ phiếu i) Biến dùng để đo lường tính biến động giá cổ phiếu nên kỳ vọng mang dấu (+) - LPRIi = Ln(price) Giá đóng cửa đại diện cho tính biến động cổ phiếu Cổ phiếu có giá trị thị trường mức độ thu hút nhà đầu tư lớn từ giúp cho lan tỏa thơng tin tốt, nên biến có dấu kỳ vọng (-) - LVARi = Ln(phương sai giá bình quân cổ phiếu i) Biến đo lường tính biến động giá cổ phiếu nên kỳ vọng mang dấu (+) - LSIGRi = Ln(độ lệch chuẩn suất sinh lợi cổ phiếu i) Theo Ness cộng sự, cổ phiếu có suất sinh lợi hàng ngày biến động lớn mức độ bất cân xứng thông tin cao ngược lại Vì biến có kỳ vọng mang dấu (+) - LEVGi địn bẩy tài trung bình cơng ty phát hành cổ phiếu i tính tổng nợ/tổng Tài sản Van Ness cho cơng ty sử dụng địn bẩy tài lớn có biến động lớn thu nhập (tức cơng ty có mức biến động lãi/ lỗ lớn so với công ty đặc điểm sử dụng đòn bẩy thấp hơn) Việc biến động lớn thu nhập, dự kiến khiến mang lại rủi ro cho nhà đầu tư hạn chế tiếp cận với thông tin xác ước lượng thu nhập cơng ty, tức mức độ bất cân xứng tăng Vì biến LEVG kỳ vọng mang dấu (+) Tuy Van Ness hi vọng biến khơng có ý nghĩa Bảng 1: Thống kê mơ tả biến sử dụng mơ hình Van Ness 96 mã STT Biến Trung bình Lớn Nhỏ Độ lệch chuẩn PRI 47.61534 246.02 2.71204 46.1844 VOL 130,679.7 836,270 269.614 176,076.3 SIGVOL 90,193.24 667,444 499.859 122,664.2 VAR 160.254 1564.1 0.09595 326.95 SIGR 0.026987 0.0596 0.00711 0.008428 LEVG 0.524843 2.1861 0.09897 0.276699 (Nguồn: kết phân tích số liệu nhóm tác giả) Bảng cho thấy giá đóng cửa trung bình mã chứng khốn có chênh lệch lớn, mức giá đóng cửa trung bình lớn gấp 90 lần so với mức giá đóng cửa trung bình thấp Khối lượng giao dịch ngày (VOL) biến động mạnh thể 165 độ lệch chuẩn lớn 176,076.3, khối lượng giao dịch trung bình 96 mã đạt mức 130,679.7 giao dịch có chênh lệch lớn khối lượng giao dịch trung bình cao thấp khoảng 567.000 giao dịch Về địn bẩy tài chính, mức trung bình mẫu khoảng 52.48%, tức nửa giá trị tài sản cơng ty vay có liên quan đến khoản nợ phải trả Mối tương quan biến phụ thuộc với biến độc lập biến độc lập mơ hình mơ tả bảng sau Bảng 2: Hệ số tương quan biến mơ hình Van Ness TC PRI VOL SIGVOL TC PRI -0.7868 VOL 0.131 -0.1482 SIGVOL -0.0251 -0.0661 0.9474 VAR SIGR VAR -0.4224 0.3787 0.1472 0.1428 SIGR 0.1161 -0.0065 0.2966 0.2517 0.5036 EVG -0.096 0.0556 -0.3022 -0.3311 -0.04 -0.08 EVG (Nguồn: kết phân tích số liệu nhóm tác giả) Nhìn vào bảng ta nhận thấy có biến PRI biến VAR có tương quan nhiều đến biến phụ thuộc, biến cịn lại có mức tương quan thấp đặc biệt SIGVOL EVG Hơn biến độc lập mức tương quan thấp có biến VOL SIGVOL tương quan cao (0.9474) với tương quan thuận chiều Do để mơ hình khơng gặp tượng đa cộng tuyến, nhóm nghiên cứu đề xuất bỏ biến SIGVOL khỏi mơ hình Việc bỏ biến SIGVOL phù hợp mặt lý thuyết kỹ thuật, hai biến khối lượng giao dịch trung bình độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch khối lượng giao dịch có mức ảnh hưởng đến bất cân xứng thơng tin nhiều hơn, điều thể qua hệ số tương quan biến VOL với biến TC 0.132 cao nhiều so với hệ số tương quan biến SIGVOL với biến TC 0.0251 Trong biến độc lập giá đóng cửa trung bình cổ phiếu có tương quan chặt chẽ với mức bất cân xứng thông tin (tương quan ngược chiều) Điều gợi ý giá cổ phiếu cao mức độ bất cân xứng thơng tin cổ phiếu thấp Hồi quy mơ hình sau loại bỏ yếu tố đa cộng tuyến cách bỏ biến SIGVOL với số liệu xử lý, mơ hình thu có kết ban đầu gặp phải tượng phương sai sai số thay đổi Sau khắc phục khuyết tật mô hình, nhóm nghiên cứu thu bảng kết hồi quy sau: rổ cổ phiếu VN30 (VN30 nhóm cổ phiếu Large cap) 166 Bảng 3: Kết hồi quy mơ hình (1) Biến Dấu kỳ vọng VN100 Hệ số p-value α0 0.151968 0.5053 LPRI -0.947813 0.0000 – LVOL 0.013869 0.0650 – LVAR -0.020388 0.0892 + LSIGR 0.140791 0.0056 + LEVG -0.063959 0.0046 + R2 (Nguồn: kết phân tích số liệu nhóm tác giả) i = 0,151968 – 0,947813*LPRIi + 0,013869*LVOLi – 0,020388*LVARi + 0,141079*LSIGRi – 0,063959*LEVGi - PRI: giá đóng cửa trung bình, có giá trị (–) kỳ vọng Hệ số ước lượng cho biết giá đóng cửa trung bình tăng 1% bất cân xứng thông tin giảm 0,947813% Điều cho thấy cổ phiếu có giá trị thị trường mức độ thu hút nhà đầu tư lớn từ giúp cho lan tỏa thơng tin tốt Các cổ phiếu Blue chip cịn chịu ảnh hưởng mạnh với yếu tố - VOL: khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày cổ phiếu Biến mang dấu (+) (tại mức ý nghĩa 6,5%) ngược với kỳ vọng Kết giống với nghiên cứu Lê Trọng Hoài Nguyễn Ngọc Sơn ra, công ty có số lượng giao dịch lớn mức độ bất cân xứng thông tin lớn - VAR: đo mức độ biến động giá bình quân Hệ số VAR mang dấu (–) trái với kỳ vọng, chứng tỏ cổ phiếu có mức độ biến động giá bình quân (giá đúng) thấp chi phí bất cân xứng thơng tin cao Tuy nhiên hệ số hồi quy có mức ý nghĩa 8,92% biến coi khơng có nhiều ý nghĩa thống kê - SIGR: độ lệch chuẩn suất sinh lời mang dấu (+) kỳ vọng Suất sinh lời biến động lớn mức độ bất cân xứng thông tin cao Cụ thể độ lệch chuẩn suất sinh lời tăng 1% mức bất cân xứng thông tin rổ VN100 tăng 0,141079% - EVG địn bẩy tài chính, tính tổng nợ/ tổng tài sản kỳ vọng mang dấu (+), tức vay vốn nhiều dẫn đến độ biến động lớn thu nhập, kéo theo rủi ro Kết thu lại cho ta hệ số có dấu (–) tức tác động ngược, nhiên hệ số tác động tới bất cân xứng thông tin EVG nhỏ (khoảng 0,06%), (khá thú vị kết Van Ness cộng kì vọng) Điều giải thích 167 việc xem xét tỷ lệ nợ giúp cho nhà đầu tư phân tích khả cơng ty việc đảm bảo toán cho chủ nợ điều cho thấy tình hình hoạt động cơng ty theo chiều hướng tốt hay xấu đi, công ty lớn đặc biệt công ty sản xuất thường vay nợ nhiều, với uy tín quy mơ mà tạo niềm tin cho nhà đầu tư, dẫn đến hệ số có dấu ngược với kỳ vọng 4.5 Kết luận hướng tiếp tục nghiên cứu Trong giao dịch TTCK, nhà đầu tư chủ yếu quan tâm đến giá suất sinh lời cổ phiếu, kết nghiên cứu sàn HOSE hai yếu tố có tác động mạnh đến mức độ bất cân xứng thông tin Kết nghiên cứu cho thấy việc lựa chọn cổ phiếu nhà đầu tư có cân nhắc, tính tốn mang tính chun nghiệp đồng nghĩa với giảm tâm lý bầy đàn, thể qua việc xem xét tỷ lệ nợ thơng tin khác, dẫn đến yếu tố địn bẩy tài lại có tác động ngược lên mức độ bất cân xứng thông tin Phát thú vị giải thích thêm quy mơ giá trị giao dịch cổ phiếu nhóm cổ phiếu VN100 tạo uy tín nhà đầu tư Ngồi khối lượng giao dịch trung bình ngày độ biến động giá bình quân có ảnh hưởng đến bất cân xứng thơng tin TTCK Thành phố Hồ Chí Minh Trong q trình thực nghiên cứu, việc thu thập thông tin giao dịch cổ phiếu TTCK báo cáo tài với số lượng lớn doanh nghiệp nhóm gặp nhiều khó khăn, nên chưa đưa nhiều biến độc lập vào mơ hình nhóm nghiên cứu sàn HOSE Mặt khác nhóm chưa khảo sát nhóm cổ phiếu mang tính đặc thù nhóm xây dựng, bất động sản, tài – ngân hàng, nhóm dầu khí, …Do hướng nghiên cứu đánh giá mức độ bất cân xứng thơng tin phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin sàn giao dịch chứng khoán khác như: HNX, Upcom, OTC, VnStockgame mơ hình nghiên cứu xét đến nhiều yếu tố Tài liệu tham khảo Đinh Văn Sơn Nguyễn Thị Phương Liên (2009), Thị trường chứng khốn, NXB Thống kê Ngơ Thị Tứ (2013), Các yếu tổ ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thơng tin thị trường chứng khốn Việt Nam Luận văn Thạc sĩ Kinh tế Nguyễn Thị Hiên, Đàm Thị Thanh Huyền (2020), Mức độ bất cân xứng thơng tin sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Tài doanh nghiệp, Nguyễn Trọng Hồi Lê An Khang (2008), Mơ hình kinh tế lượng xác định mức độ thông tin bất cân xứng: Tình thị trường chứng khốn TP.HCM, Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng, 28, 36-40 Akerlof, G A (1970), The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanism, Quaterly Joural of Economics, 84(3), 488-500 Kim, S H., and Ogden, J P (1996) Determinants of the components of bid-ask spreads on stocks, European Financial Management, 1(1), 127-145 Lin, J., Sanger, G C., and Booth, G G (1995), Trade Size and Components of the Bid-Ask Spread, The Review of Financial Studies Winter, 8(4), 1153-1183 Ness, B.F.V., Ness, R.A.V, and R.A Warr (2001), How well adverse selection components measure adverse selection, Financial Management, Autumn 2001, – 30 168 ... bất cân xứng thông tin thị trường vốn để đo lường mức độ bất cân xứng dựa liệu giao dịch chứng khoán ngày 194 cơng ty Kết chứng minh bất cân xứng thông tin giao dịch chứng khốn có liên quan tích. .. dựng, bất động sản, tài – ngân hàng, nhóm dầu khí, …Do hướng nghiên cứu đánh giá mức độ bất cân xứng thơng tin phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin sàn giao dịch chứng khoán. .. nhiều yếu tố Tài liệu tham khảo Đinh Văn Sơn Nguyễn Thị Phương Liên (2009), Thị trường chứng khoán, NXB Thống kê Ngô Thị Tứ (2013), Các yếu tổ ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin thị trường