Số 153/2021 thương mại khoa học 1 3 11 19 26 37 45 55 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ 1 Lê Thị Việt Nga, Doãn Nguyên Minh và Bùi Thị Thu Tác động của các biện pháp kỹ thuật và vệ sinh dịch tễ đến xuất khẩu[.]
ISSN 1859-3666 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ Lê Thị Việt Nga, Doãn Nguyên Minh Bùi Thị Thu - Tác động biện pháp kỹ thuật vệ sinh dịch tễ đến xuất thủy sản Việt Nam vào thị trường EU Mã số: 153.1IBMg.12 The Impacts of TBT and SPS Measures on Vietnam's Seafood Exports to Eu Market Đỗ Thị Bình - Tinh thần đổi doanh nghiệp trẻ: phân tích từ nguồn lực lực động Mã số: 153.1IBAdm.11 Innovative Spirit of Young Enterprises: Analysis from Resources and Dynamic Capabilities Approach Trần Chí Thiện Trần Nhuận Kiên - Bảo hộ sở hữu trí tuệ hỗ trợ khởi nghiệp sáng tạo vùng dân tộc thiểu số miền núi Mã số: 153.1ISMET.12 Intellectual property protection in supporting startups in ethnic minority and moutainous areas 11 19 QUẢN TRỊ KINH DOANH Nguyễn Phương Linh Cao Tuấn Khanh - Mối quan hệ lực hấp thụ, tích hợp đa kênh kết kinh doanh doanh nghiệp bán lẻ Mã số: 153.2BMkt.21 The relationship of absorption, multi - channel integration capability and firm performance of retail enterprises Nguyễn Thị Ngọc Lan - Tác động kế toán quản trị đến kết kinh doanh doanh nghiệp Việt Nam Mã số: 153.2BAcc.21 Impact of management accounting on business results of Vietnamese enterprises Bùi Thị Thu Loan Nguyễn Xuân Thắng - Nhận diện vai trị địn bẩy tài mối quan hệ tinh thần doanh nhân hiệu kinh doanh doanh nghiệp nhỏ vừa địa bàn Hà Nội Mã số: 153.2BAdm.21 Identifying the role of financial leverage in the relationship between the entrepreneurship and business performance of small and medium enterprises in Hanoi Lưu Thị Minh Ngọc, Nguyễn Phương Mai Đặng Thị Hương - Ứng dụng thẻ điểm quản trị công ty đánh giá cơng ty cổ phần có vốn nhà nước, nghiên cứu trường hợp công ty cổ phần Quản lý Bảo trì Đường thủy Nội địa số Mã số: 153.2BAdm.21 Applying Corporate Governance Scorecard in evaluating state-owned joint stock companies: Case study of Inland Waterways Management and Maintenance Joint Stock Company No khoa học thương mại Số 153/2021 26 37 45 55 Trần Thị Kim Phương, Phạm Công Hậu, Nguyễn Thanh Trúc, Trần Trung Vĩnh Trương Bá Thanh - Ảnh hưởng hành vi tương tác qua truyền thông mạng xã hội đến trung thành thương hiệu: Trường hợp khách du lịch Đà Nẵng Mã số: 153.2BMkt.21 The impact of customer engagement behaviours on social media on brand loyalty: a case study of domestic tourists in Da Nang city, Vietnam Nguyễn Thu Thủy, Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc Lê Đức Hoàng - Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân chi nhánh ngân hàng thương mại - nghiên cứu trường hợp ACB Thăng Long Mã số: 153.2FiBa.22 Factors Affecting Intention to Use Personal Loan Service of A Commercial Bank Branch - ACB Thang Long Case Study 10 Nguyễn Thị Hiên - Các yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin Sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Mã số: 153.2FiBa.21 The Factors Affecting Information Asymetry on Hochiminh City Stock Exchange (HOSE) 62 71 83 Ý KIẾN TRAO ĐỔI 11 Phan Hữu Nghị - Đầu tư trực tiếp nước tăng trưởng kinh tế: nghiên cứu Việt Nam Mã số: 153.3TrEM.32 Foreign Direct Investment and Economic Growth: Case Study in Vietnam 12 Lê Bá Phong - Tăng cường khả đổi sáng tạo cho doanh nghiệp Việt Nam: Tác động điều tiết văn hóa hợp tác vai trò trung gian lực quản trị tri thức Mã số: 153.3BAdm.31 Stimulating Vietnamese enterprises’ innovation capability: The moderating effect of collaborative culture and mediating role of knowledge management capability 13 Vũ Tuấn Dương Nguyễn Thị Thanh Nhàn - Nghiên cứu tác động chất lượng giá trị dịch vụ đến hài lòng sinh viên số trường đại học tư thục địa bàn Hà Nội Mã số: 153.3OMIs.31 Study on Impact of Service Quality and Value on Student Satisfaction at Several Private Universities in Hanoi City khoa học thương mại 91 96 105 Số 153/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Nguyễn Thị Hiên Trường Đại học Thương mại Email: hiennguyen@tmu.edu.vn Ngày nhận: 05/01/2021 Ngày nhận lại: 01/02/2021 Ngày duyệt đăng: 24/02/2021 ài viết tập trung phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin Thị trường chứng khốn (TTCK) Thành phố Hồ Chí Minh, cách sử dụng mơ hình Van Ness cộng (2001) Phân tích thực số liệu rổ cổ phiếu VN100 giai đoạn từ 02/01/2018 đến 28/12/2018 Kết cho thấy mức độ bất cân xứng thông tin sàn HOSE chủ yếu chịu tác động bởi: giá đóng cửa trung bình ngày cổ phiếu, khối lượng giao dịch trung bình ngày, độ lệch chuẩn suất sinh lợi cổ phiếu, địn bẩy tài phương sai giá bình qn, giá giao dịch trung bình có tác động lớn đến bất cân xứng thông tin dấu giá giao dịch phù hợp với kỳ vọng mơ hình Van Ness Ngồi ra, kết 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 thông tin, điều ngược với kỳ vọng Van Ness B Từ khóa: Bất cân xứng thơng tin, thị trường chứng khốn, giá giao dịch, khối lượng giao dịch JEL Classifications: G14, G23, G29 Giới thiệu nghiên cứu Trải qua chặng đường phát triển gần 20 năm, TTCK Việt Nam đóng góp vai trị quan trọng q trình hồn thiện hệ thống thị trường tài chính, đáp ứng nhu cầu vốn kinh tế vận hành theo chế thị trường nước ta Cũng TTCK khác giới, TTCK Việt Nam gặp vấn đề bất lợi cho phát triển, tồn yếu tố bất cân xứng thông tin giao dịch thị trường Bất cân xứng thơng tin tình trạng diễn giao dịch, mà bên có thông tin đầy đủ tốt so với bên cịn lại Bất cân xứng thơng tin vấn đề mà TTCK quan tâm có ảnh hưởng lớn đến phát triển thị trường Khi thông tin thị trường không minh bạch, đầy đủ gây nhiều bất lợi cho nhà đầu tư đưa định, gây cung cầu ảo, thị trường bong bóng tiềm ẩn nguy sụp đổ Việc nắm bắt yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thơng tin có ý nghĩa quan trọng công tác quản lý hoạt động kinh doanh chứng khoán, việc đề sách với TTCK điều chỉnh luật chứng khoán để phù hợp với thực trạng thị trường Do vậy, việc đánh giá mức độ bất cân xứng thông tin phân tích các yếu tố tác động đến bất cân xứng thông tin TTCK Việt Nam là điều cần thiết Bài viết lựa chọn nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin sàn giao Số 153/2021 dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh (Ho Chi Minh Stock Exchange - HOSE) khối lượng giao dịch diễn sàn HOSE lớn TTCK Việt Nam Tổng quan nghiên cứu Khái niệm bất cân xứng thông tin George A Akerlof đề xuất lần vào năm 1970 Hiện tượng bất cân xứng thông tin gây lựa chọn bất lợi (Adverse selection component ASC), rủi ro đạo đức (Moral hazard) Cho đến có nhiều nghiên cứu xây dựng mơ hình khác để đo lường mức độ bất cân xứng thơng tin, điển hình có mơ hình Glosten Harris năm 1988 đo lường mức độ bất cân xứng thông tin, dựa giả thiết chênh lệch giá giao dịch chịu tác động chi phí bất cân xứng thơng tin chi phí cho lưu trữ xử lý đặt lệnh Mơ hình George, Kaul, Nimalendran năm 1991 đo lường mức độ bất cân xứng thông tin dựa sự sai khác giữa tỷ lệ lợi nhuận được tính theo giá giao dịch và tỷ lệ lợi nhuận tính theo giá trung bình giá mua, giá bán cổ phiếu Mơ hình Lin, Sanger Booth Năm 1995 cho chênh lệch giá giao dịch là thành phần chi phí bất cân xứng thông tin và thành phần chi phí xử lý lệnh Tác giả thiết lập mô hình xác định mức độ bất cân xứng thơng tin dựa chênh lệch giá đúng, sau sử dụng số liệu 150 mã chứng khoán phổ biến sàn NYSE khoa học ! 83 thương mại QUẢN TRỊ KINH DOANH năm 1988 để phân tích Năm 1997 Huang Stoll xây dựng mơ hình ước lượng mức độ bất cân xứng thông tin dựa giả thiết chênh lệch giá phụ thuộc vào số giao dịch thương mại cổ phiếu Tuy nhiên mơ hình phân tích yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin TTCK theo tìm hiểu nhóm tác giả có mơ hình Van Ness cộng cơng bố năm 2001 Nhóm Van Ness xây dựng mơ hình để phân tích ảnh hưởng 14 yếu tố đến bất cân xứng thông tin dựa kết đo lường mức độ bất cân xứng thơng tin 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 (4/1999-6/1999) sàn NYSE tác giả Van Ness đánh giá mơ hình Huang Stoll (1997) bật mơ hình khác việc đo lường mức độ bất cân xứng thông tin TTCK Kết thực nghiệm cho thấy, có yếu tố ảnh hưởng 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, hệ số hồi quy mẫu thu có dấu kỳ vọng, có yếu tố độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch mang dấu (-) ngược với kỳ vọng Van Ness Do có Van Ness đề xuất mơ hình phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin TTCK nên nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng bất cân xứng thông tin TTCK Việt Nam dựa mô hình Năm 2008, Nguyễn Trọng Hồi Lê An Khang dùng mơ hình Van Ness phân tích yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin dựa số liệu thu thập sàn HOSE năm 2007 Bài viết chọn yếu tố mơ hình Van Ness để phân tích khơng thể thu thập liệu cho biến cịn lại, 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 ảnh hưởng 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), cơng ty có số lượng giao dịch lớn, mức độ bất cân xứng thông tin lớn (ngược với dấu kỳ vọng mơ hình Van Ness) Năm 2012 Nguyễn Ngọc Sơn 84 khoa học thương mại thu thập liệu 11 biến sử dụng mơ hình Van Ness để xem xét yếu tố thơng tin có ảnh hưởng đến tình trạng bất cân xứng thơng tin sàn HOSE với số liệu thu thập năm 2011 Kết thu có yếu tố ảnh hưởng đến mức độ bất cân xứng thông tin sàn HOSE gồm: giá giao dịch trung bình, khối lượng 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 ngày, tỷ trọng tài sản vơ 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 dấu 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 Ngô Thị Tứ ứng dụng mô 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 nhiên kết mơ hình cho thấy 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 ngày dấu hệ số hồi quy mẫu yếu tố dấu kỳ vọng Kết những cổ phiếu có độ biến động giá càng lớn, độ biến động suất sinh lợi càng thấp mức độ biến động giá bình quân thấp là những cổ phiếu có thành phần bất cân xứng thơng tin thấp 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 công ty Các nghiên cứu cho thấy vấn đề bất cân xứng thông tin TTCK quan tâm Mơ hình phương pháp nghiên cứu Bất cân xứng thơng tin tình trạng người mua người bán có thơng tin khác giao dịch Thông tin bất cân xứng thị trường tài nhìn nhận chủ yếu hai dạng: lựa chọn bất lợi rủi ro đạo đức Sự lựa ! Số 153/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH chọn bất lợi kết thông tin bị che đậy, xảy trước thực giao dịch hay nói cách khác trước ký kết hợp đồng Trên TTCK, lựa chọn bất lợi xảy nhà đầu tư khơng có thơng tin đầy đủ xác cổ phiếu niêm yết, định giá cổ phiếu khơng xác mua phải cổ phiếu công ty hoạt động kém, rủi ro cao Trong thực tế, nhà đầu tư dần ý thức khả lựa chọn bất lợi nên khơng tiếp tục mua loại chứng khốn nữa, cổ phiếu tốt bị trả giá thấp ngang với giá cổ phiếu trung bình nên khơng bán nữa, … diễn biến xảy nhà đầu tư quay lưng với thị trường, TTCK tính khoản ngày bị thu hẹp 3.1 Mơ hình nghiên cứu Mơ hình Glosten Harris (1988) Để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin TTCK, trước hết ta cần đo lường mức độ bất cân xứng thông tin thể thơng qua chi phí bất lợi ASC Kết số nghiên cứu trước [3], [4] mơ hình Glosten Harris phương pháp phù hợp để đo lường mức độ bất cân xứng thông tin sàn HOSE Mơ hình thiết lập sau: ∆Pt = c0∆Qt + c1∆QtVt + z0Qt + z1QtVt + et (1) Trong đó: ∆Pt = Pt – Pt-1; ∆Qt = Qt – Qt-1; ∆QtVt= QtVt – Qt-1Vt-1 Pt: giá giao dịch cổ phiếu thời điểm t Vt: khối lượng giao dịch cổ phiếu thời điểm t zt: thành phần lựa chọn bất lợi Ct: thành phần chênh lệch tạm thời không quan sát giao dịch t (thành phần lưu trữ xử lý đặt lệnh) et: sai số ngẫu nhiên Các sai số et độc lập phân phối chuẩn Qt: số giao dịch (thương mại) cổ phiếu thời điểm t (Qt số không quan sát nhằm phân loại đặt mua/ đặt bán) Qt = +1 giao dịch người mua phát động trước Qt = -1 giao dịch người bán phát động trước Do khoảng thời gian ngắn, gần thời điểm có nhiều giao dịch khớp lệnh nên khó để xác định Q Vì gộp giao dịch thành giao dịch, theo Lee Ready (1991) Qt xác định sau: - Giao dịch Qt = +1 Pt > Pt-1 Số 153/2021 - Giao dịch Qt = -1 Pt < Pt-1 - Giao dịch Qt = Qt-1 Pt = Pt-1 c0, c1, z0, z1 hệ số mơ hình ước lượng phương pháp Bình phương nhỏ (OLS) Thành phần bất cân xứng thông tin thị trường xác định theo công thức: (2) _ (Vt ) khối lượng giao dịch trung bình thị trường thời điểm t Mơ hình Van Ness cộng (2001) Theo tìm hiểu tác giả có số mơ hình đo lường bất cân xứng thơng tin TTCK có mơ hình Van Ness phân tích yếu tố ảnh hưởng đến trình trạng bất cân xứng thông tin Do tác giả 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 ngày, khối lượng giao dịch trung bình ngày, độ lệch chuẩn khối lượng giao dịch ngày, phương sai tỷ suất sinh lợi ngày, độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi 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 + β22LVAR + β3LNMVE + β4LPRI + β5IND1 + β6IND2 + β7IND3 + β8IND4 + β9LPINST + β10LINST + εLANLYST LVOL = γ0 + γ1LTC+ γ2LANLYST + γ3LNMVE + γ4LINST + γ5 LPINST + εLVOL Trong đó: - LTC = Ln(ASC/price), price = trung bình giá giao dịch (transaction price)) ASC chi phí lựa chọn bất lợi xác định dựa mơ hình Glosten Harris khoa học thương mại ! 85 QUẢN TRỊ KINH DOANH - LANLYST = Ln (số lượng nhà phân tích lý ban đầu phần mềm excel, sau phân cổ phiếu) tích phần mềm Eviews 8.0 - LVOL = Ln(volume), volume = khối lượng 3.3 Phương pháp nghiên cứu giao dịch trung bình Bài viết sử dụng chủ yếu phương pháp định - LPRI = Ln(price) lượng Từ liệu thứ cấp thu thập được, tác giả - LVAR = Ln (phương sai chuỗi giá giao sử dụng phương pháp thống kê mô tả, đưa đặc dịch trung bình theo ngày) trưng biến mơ hình nghiên cứu - LSIGR = Ln (độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi) Sau đó, sử dụng phân tích tương quan để đánh giá - LSIGVOL = Ln (độ lệch chuẩn volume) mức độ tương quan biến độc lập với biến - ERRE = Ln (sai số dự báo thu nhập phụ thuộc biến độc lập mơ hình, cổ phiếu) sở để xem xét kết hồi quy mơ hình Ngoài - DISP = Độ phân tán thu nhập dự báo tác giả tiến hành xử lý số liệu thu thập cổ phiếu Excel để tạo giá trị cho biến đưa vào phân tích - LEVG = Nợ/Tổng Tài sản: địn bẩy tài mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến từ - LNINTGTA = Ln (Tài sản vơ hình/Tổng Tài sản) khai thác phát kết nghiên cứu - RDSALES = Chi phí nghiên cứu phát triển/ Kết nghiên cứu thảo luận tổng doanh thu Kết đo lường bất cân xứng thông tin - LNMB = Ln (giá trị thị trường/ giá trị Bảng 1: Kết đo lường bất cân xứng thông tin 96 mã cổ sổ sách) phiếu rổ VN100 - 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 3.2 Dữ liệu nghiên cứu Theo nghiên cứu công bố trước nhóm tác giả Tạp chí doanh nghiệp [3] việc sử dụng liệu nhóm cổ phiếu VN100 (gồm cổ phiếu công ty có vốn hóa lớn, giá trị giao dịch lớn tính khoản cao) dùng để đánh giá cho tồn Sàn giao dịch chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh Tuy nhiên, tiến hành thu thập liệu từ trang web sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh, cơng ty chứng khốn Bảo Việt cơng ty chứng khốn Rồng Việt, tác giả thu thập giá trị khớp lệnh 96 100 mã, có mã cổ phiếu nhóm không thu thập giá trị khớp lệnh giai đoạn nghiên cứu (từ 02/01/2018 đến 28/12/2018) gồm mã BIC, POW, TV2, VGC Bộ liệu thu gồm 20421, bảng liệu thu cân đối, không bị khuyết liệu, liệu xử 86 khoa học thương mại ! Số 153/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH Chạy hồi quy mơ hình Glosten Harris (1988) vấn đề thông tin lớn Tức thông tin bất số liệu 96 mã chứng khoán rổ VN100 cân xứng cao số lượng giao dịch cổ phiếu phương pháp bình phương nhỏ nhất, tác giả ít, kì vọng VOL nghịch biến với TC tức thu ASC 96 mã chứng khoán Trong hệ số mang dấu (-) trình chạy mơ hình Glosten Harris với mã, - LSIGVOLi = Ln (độ lệch chuẩn volume cổ tác giả kiểm tra khuyết tật mơ hình phiếu i) Biến dùng để đo lường tính biến động kết thu ước lượng cho hệ số giá cổ phiếu nên kỳ vọng mang dấu (+) mơ hình ước lượng tuyến tính khơng chệch - LPRIi = Ln (price) - Giá đóng cửa đại diện Do < ASC < mà 96 mã chứng khốn có cho tính biến động cổ phiếu Cổ phiếu có giá 14 mã ASC > nên tác giả loại 14 mã này, sử trị thị trường mức độ thu hút nhà dụng ASC 82 mã chứng khốn cịn lại đầu tư lớn từ giúp cho lan tỏa thơng tin phân tích tác động yếu tố lên bất cân xứng tốt, nên biến có dấu kỳ vọng (-) thơng tin - LVARi = Ln (phương sai giá giao dịch Bảng 2: Thống kê mô tả cho ASC 82 mã chứng khốn có < ASC < trung bình theo ngày cổ phiếu i) Biến đo lường tính biến động giá cổ phiếu nên kỳ vọng mang dấu (+) - LSIGRi = Ln (độ lệch Bảng bảng cho thấy mức độ bất cân xứng chuẩn suất sinh lợi cổ phiếu i) Theo Ness thơng tin cơng ty có vốn hóa lớn, giá trị giao cộng sự, cổ phiếu có suất sinh lợi ngày biến dịch lớn tính khoản cao sàn Hose động lớn mức độ bất cân xứng thơng tin cao, hầu hết mức 60% thành phần bất lợi cao ngược lại Vì biến có kỳ vọng trung bình giao dịch 82 mã chiếm 88% mang dấu (+) biến thiên giá giao dịch, chí có - LEVGi địn bẩy tài trung bình cơng ty thành phần bất cân xứng giao dịch công ty phát hành cổ phiếu i tính tổng chiếm 99% ASC 96 mã tuân theo quy luật phân nợ/tổng Tài sản Van Ness cho công ty phối chuẩn Điều có tác động khơng nhỏ đến sử dụng địn bẩy tài lớn có biến quyền lợi nhà đầu tư thông tin thị động lớn thu nhập (tức cơng ty trường thiếu bạch có mức biến động lãi/lỗ lớn so với cơng Kết phân tích yếu tố tác động lên bất cân ty đặc điểm sử dụng địn bẩy thấp hơn) xứng thơng tin TTCK Việc biến động lớn thu nhập, dự kiến khiến Theo Van Ness cộng (2001) yếu tố mang lại rủi ro cho nhà đầu tư hạn chế tiếp tác động lên bất cân xứng thông tin TTCK chia cận với thông tin xác ước lượng thu thành nhóm, nhiên kết nghiên cứu nhập công ty, tức mức độ bất cân xứng thực nghiệm trước cho thấy, chủ yếu biến tăng Vì biến LEVG kỳ vọng mang dấu thuộc nhóm có ảnh hưởng lên mức độ bất cân (+) Tuy Van Ness hi vọng biến xứng thông tin TTCK Mặt khác, việc thu khơng có ý nghĩa thập liệu sàn HOSE cho tất biến thuộc Kết kiểm định Jarque-Bera cho thấy biến nhóm theo Van Ness đề xuất khó khăn Do LTC, LPRI, LVOL, LSIGVOL có phân phối chuẩn tác giả tập trung phân tích tác động biến Biến VOL SIGVOL có tham số đặc trưng thuộc nhóm mẫu chênh lệch nhỏ Về địn bẩy tài chính, Xét mơ hình sau: thấy xu hướng LEVG có tác động ngược chiều lên LTCi = α0 + α1LPRIi + α2LVOLi + α3LSIGVOLi LTC, ngược với kỳ vọng dấu đặt lý thuyết + α4LVARi + α5LSIGRi + α6LEVGi + εi (3) Van Ness Trong đó: Dựa số liệu mẫu, tác giả tính tốn hệ số - LTCi = Ln (ASCi/ price), ASCi mức độ bất tương quan biến phụ thuộc với biến độc lập cân xứng thông tin cổ phiếu i, price = trung bình hệ số tương quan biến độc lập mơ giá đóng cửa hàng ngày cổ phiếu i hình, mơ tả bảng sau - LVOLi = Ln (volume) với volume = khối lượng Nhìn vào bảng ta thấy, biến độc lập có giao dịch trung bình ngày cổ phiếu i Theo biến LPRI, LVOL LSIGVOL có tương quan cao Van Ness cộng sự, cổ phiếu giao dịch đến biến phụ thuộc hẳn biến lại LSIGR, Số 153/2021 khoa học thương mại ! 87 ... khung lý thuyết bất cân xứng thông tin thị trường vốn để đo lường mức độ bất cân xứng dựa liệu giao dịch chứng khốn ngày 194 cơng ty Kết chứng minh bất cân xứng thông tin giao dịch chứng khốn có... độ bất cân xứng thông tin phân tích các yếu tố tác động đến bất cân xứng thông tin TTCK Việt Nam là điều cần thiết Bài viết lựa chọn nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin. .. xuất mơ hình phân tích yếu tố ảnh hưởng đến bất cân xứng thông tin TTCK nên nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng bất cân xứng thông tin TTCK Việt Nam dựa mơ hình Năm 2008, Nguyễn Trọng Hồi Lê An Khang dùng