Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ tại việt nam

B GIÁO DCăVẨăẨOăTO TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH TRN NGUYN HUY NHÂN MI QUAN H GIA NHU CU THÔNG TIN VÀ  BT N CA TH TRNG CHNG KHOÁN Chuyên ngành: Tài chính ậ Ngân hàng Mã s: 60340201 LUN VN THω S KINH T GVHD: TS. NGUYN KHC QUC BO TP. H CHÍ MINH – Nm β01δ DANH MC BNG BIU Bng 1: Danh sách công ty trong mu và t khóa tìm kim 22 Bng 2: Thng kê mô t bin cu thông tin 27 Bng 3: Kimănh Jarque-Bera bin cu thông tin 28 Bng 4: Thng kê mô t bin cung thông tin 30 Bng 5: Kimănh Jarque-Bera bin cung thông tin 32 Bngă6:ăTngăquanăgia cung và cu thông tin 37 Bng 7: Kt qu hi qui OLS giaăđ bt n hàm ý ca c phiu và các bin cung và cu thông tin 40 Bng 8: Kt qu călng mô hình GARCH vi bin cung và cu thông tin 43 Bngă9:ăTng quan Pearson gia cu thông tin ca công ty và th trng vi khi lng giao dch 45 Bng 10:Kt qu hi qui OLS gia khiălng giao dch ca c phiu, bin t sut sinh li và các bin cung, cu thông tin 46 Bng 11:H s tngăquanăgia Cu thông tinăvƠă bt n lch s /Khiălng giao dch theo 2 mu: thi k t 1/1/2008ă đn 31/12/2011 và k t 1/1/2002ă đn 31/07/2014 49 Bng 12:Kt qu hi qui OLS giaăđ bt n hàm ý ca c phiu và các bin cung và cu thông tinvi bin gi trng thái th trng 51 MC LC TRANG PH BÌA LI ωAM OAN MC LC DANH MC BNG BIU ωHNG 1μ GII THIU 2 1.1 t vnăđ 2 1.2 Mc tiêu và câu hi nghiên cu 3 1.3 Phngăphápănghiênăcu 3 1.4 Kt cu lunăvn 4 ωHNG βμ THÔNG TIN VÀ  BÁT N GIÁ CHNG KHOÁN 5 2.1 Phngăphápătip cn truyn thng 5 2.2 Phngăphápătip cn da trên d liu phi truyn thng 8 2.3 Bng chng thc nghim t các nghiên cuătrcăđơy 9 2.4 Mt s nghiên cu liên quan 11 ωHNG γμ PHNG PHÁP NGHIÊN ωU 17 3.1 Phngăphápănghiênăcu 17 3.2 D liu 18 ωHNG δμ NI DUNG VÀ KT QU NGHIÊN CU 26 4.1 Thng kê mô t 27 4.1.1 Cu thông tin 27 4.1.2 Cung thông tin 30 4.2 Cu thông tin và hotăđng th trng 38 4.3 nhăhng ca trng thái th trng 47 ωHNG εμ KT LUN 53 5.1 Kt lun 53 5.2 Gii hnăvƠăhng nghiên cu 55 TÀI LIU THAM KHO 1 TÓM TT Mc tiêu ca nghiên cu này là nhm tìm hiuătácăđng ca cung, cu thông tin  cpăđ doanh nghip và th trngăđnăđ bt n giá chng khoán ca các công ty niêm yt trên sàn HoSE và HNX. Nghiên cu này da trên cách tip cn phi truyn thng, s dng d liu cu thông tin đcăđoălng da vào khiălng tìm kim trên Google thông qua công c Google Trends. Kt qu nghiên cu đƣăchoăthy rng c cuăvƠăcungăthôngătinăđu có tácăđngăđnăđ bt n ca th trng chng khoán. Tácăđng mnhăvƠăvt triăhnăđi vi cuăthôngătin,ă trongă đóă cu thông tin toàn th trng có mcă tácă đng lnă hnă cu thông tin ti cpăđ tng c phiu.ăiuăđóăchoăthyănhƠăđuătăb tácăđng mnh hnăbi thông tin v th trng và b tácăđng nh hn t thông tin riêng l ca tng c phiu. T khóa: Cu thông tin, Th trng tài chính,  bin đng 2 ωHNG 1μ GII THIU 1.1 t vn đ Th trng chngăkhoánăđóngăvaiătròălƠă mtăkênhăđuătăhp dnăvƠălƠăniă phn ánh k vng caănhƠăđuătăvƠoănn kinh t. Thông tin là loi tài sn có giá tr vƠăđc tìm kim nhiu nht trong th trng. Có th thyăđiuăđóăquaăs đaădng v ngun cung cp thông tin và s lngăthôngătinăcngănhăs lngăngi theo dõi các thông tin hàng ngày. Lch s đƣăchoăthy s phát trin ca th trng phi đcăđánhăgiáătrênămcăđ tham gia caăcácănhƠăđuătă(Lng) và mcăđ minh bch và hiu qu ca th trng trong vai trò luân chuyn vn (Cht). Mcăđ tham giaăvƠătrng thành caănhƠăđuătăcóăth đoălng thông qua nhu cu v thông tin, phân tích thông tin. Vic d báoăgiáăvƠăđ binăđng giá t lơuăđƣălƠămt ch đ hp dn trong gii tƠiăchính.ăƣăcóănhiu nghiên cu v vnăđ này, hu ht các nghiên cu cho kt qu rng giá chng khoán chuătácăđng ca các yu t nh:ălƣiăsut, t giá, tâm lý đuăcầăTuyănhiên,ădi góc nhìn thành phn tham gia th trng, có mt b phn không nh nhngănhƠăđuătă- nhngăngi mà các quytăđnh s nhăhng trc tipăđn th trng,ăđaăraălnh mua, bán hoàn toàn daăvƠoănhngăthôngătinăv c phiu h góp nht trên Internet. ƣăcóănhng nghiên cu tp trung vào vai trò ca cung, cuăthôngătinăđi vi th trng (Kihlstrom, 1974; Grossman và Stiglitz, 1980; Radner và Stiglitz, 1984; Allen,ă1990)ănhngăviăcácăcáchăxácăđnh dòng chy thông tin khácănhauănhăs dng s lng tin tcăvămôăvƠătinătc tngăcôngătyăđc công b bi Dow Jones & Company trên Broadtape và Wall Street Journal hay khiălng thông tin trong h thng Reuters North American Wire. Xut phát t vic công nhn ngày nay internet đƣăcáchămng hóa thông tin, hotăđng môi gii chng khoán, cách tip cn thông tin trong ngành tài chính và thói quen xem xét thông tin trên mngătrc khi thc 3 hin quytăđnh ca phn lnănhƠăđuătăVit Nam, tác gi tip cn dng d liu miă đi din cho cu thông tin v doanh nghip theo khiă lng tìm kim trên internet theo nghiên cu ca Nikolaos Vlastakis và Raphael N. Markellos , 2012. D liu này cho phép kim tra lnălt mc nhăhng ca cu thông tin ca tng c phiu riêng bit và ca toàn th trng. Vi mt th trng còn khá non tr nhăth trng c phiu Vit Nam, trình đ nhƠăđuătăcóăs phân hóa cao thêmăvƠoăđóălƠănhuăcu sáp nhp hai sàn HOSE và HNXătrongătngălaiăthìăvic tìm hiu nhăhng cung cuăthôngătinăđn mc bin đng ca giá c phiu nhmăxácăđnhăxuăhngătrng thành caăcácănhƠăđuătăcóă mtăỦănghaăquanătrngăđi vi s phát trin bn vng ca th trng c phiu Vit Namătrongătngălai. Xut phát t lý do trên, tác gi chnăđ tài nghiên cu ắMi quan h gia nhu cu thông tin và đ bt n ca th trng chng khoán” cho bài lunăvnă ca mình vi mong mun cung cp thêm bng chng thc nghim v nhăhng ca nhu cu tìm kimăthôngătinăđn s binăđng ca giá c phiu. 1.2 Mc tiêu và câu hi nghiên cu Mc tiêu nghiên cu ca lunăvnălƠăđoălng mcăđ nhăhng ca cung cuăthôngătinălênăđ binăđng ca công ty, th trng, nhn mnh vào tng thi k. T mc tiêu nghiên cu trên, các câu hi nghiên cuăđcăđt ra bao gm: (1) Mi quan h gia cung thông tin và cu thông tin? (2) nhăhng ca cung và cuăthôngătinălênăđ bt n và khiălng giao dch? (3) nhăhng ca trng thái th trng lên cung cu thông tin và khiălng giao dch? 1.3 Phng pháp nghiên cu Bài nghiên cu s dngăphngăphápăphơnătíchăđnh lng. Mô hình hi quy OLS và GARCHă(1;1)ăđc s dngăđ kho sát nhăhng ca cung cu thông tin đn giá c phiu.ăPhngăphápăđnhălngăđc thc hinăquaăcácăbc: 4 D liu cung, cu thông tin, giá, khiălng giao dch ca các c phiu trong mu giai đon 2008-2014ăđc thu thp (chi tit nêu phn 3.2 D liu) Tác gi làm sch d liu và tính toán giá tr các binăđc xem xét trong mô hình nghiên cu thông qua công c h tr Microsoft Office Excel. Phn mm phân tích d liuăStataăSEă12ăđc s dng đ xây dng mô hình nghiên cu. 1.4 Kt cu lun vn Tác gi cu trúc ni dung bài nghiên cuătheoă05ă(nm)ăchngăvi ni dung nhăsau:ăTrongăChng 1 -Gii thiu, tác gi trình bày vnăđ nghiên cu, mc tiêu và câu hi nghiên cu,ă phngă phápă nghiênă cu. Sauă đó,ătrongă ωhng βμ Tng quan lý thuyt và và bng chng thc nghim trên th gii, tác gi tóm tt li các kt qu nghiên cu trên th giiăliênăquanăđn vnăđ cung cu thông tin. ng thi, gii thiu d liu trích xut t công c GoogleăTrendsănhălƠ đi din mi cho cu thông tin. K tip trong ωhng γμ Phng pháp nghiên cu, tác gi trình bày chi tit v phngăphápănghiênăcu thc hin, mô hình nghiên cu, các bc thu thp và x lý s liu. Trong ωhng δμ Ni dung và kt qu nghiên cu, tác gi dùng phân tích hiăquyăđ nghiên cu miătngăquanăgia cung, cu thông tin; nhăhng ca cung, cuăthôngătinăđnăđ bt n giá và khiălngăgiaoădch ti Vit Nam. Cui cùng trong ωhng εμ Kt lun, tác gi tóm tt li kt qu nghiên cu,ăđa ra mt s kin ngh cngănhăgii hn ca bài nghiên cu. 5 ωHNG βμ THÔNG TIN VÀ  BÁT N GIÁ CHNG KHOÁN 2.1 Phng pháp tip cn truyn thng V phía cung thông tin, mi quan h gia dòng chy thông tin và th trng tƠiă chínhă đƣă đc nhiu nhà kinh t tài chính nhcă đn (Fama và các cng s, 1969; French và Roll, 1986). Ederington và Lee (1993) đƣătìmăthy mi quan h mnh giaăcácăthôngăbáoăvămôăđƣăđc lên k hoch viăđ bt n ca lãi sut và t giá giao sau. Các gi thit m rng nhmăđoălng mi quan h gia hotăđng th trng - đ bt n t sut sinh livà khiălng giao dch liên quan trc tipăđn tn sut xut hin thông tin. Si dây liên h các lý thuyt này là ắGi thuyt Phân phi hn hpă(MixtureăofăDistributionsăHypothesis)”ă(Clark, 1973; Epps và Epps, 1973; Tauchen và Pitts, 1983; và nhng nghiên cu khác) (gi tt là MDH). Trng tâm ca thuyt MDH là vic nhng dòng chy thông tin s lƠmăthayăđi giá và khiălng giao dch. S xut hinăkhôngămongăđi ca tin tt s lƠmăgiáătngăvƠă ngc li khi tin xu xut hin. C hai hotăđngăđóăđuăđiăkèmăvi khiălng giao dch trên mcătrungăbình,ăđng thi thit lp mt mc cân bng mi. Vìă thôngă tină khôngă đc quan sát trc tip, mi n lc nghiên cu thc nghim nhăhng ca nó lên các th trngătƠiăchínhăđu yêu cu mtăphngăphápă xácăđnh dòng chy thông tin c th. Mitchel và Mulherin (1994) đoălng dòng chy thông tin bng cách s dng s lng tin tc vămôăvƠătinătc tng công ty đc công b bi Dow Jones & Company trên Broadtape và Wall Street Journalầă và thy rng dòng chy thông tin có mu hình theo ngày, tunăvƠăthángătrongănm,ă tngăng vi nhng mu hình binăđng giá tài sn. H tìm thy các bng chng cóăỦănghaăthng kê rng: 1. Mi quan h gia thông tin và khiălng giao dch, nhngăviăđ bt n thì có mi quan h yu. 2. Mu hình theo mùa ca dòng chy các thông tin mi công b. 3. Có s khác nhau trong dòng chy thông tin gia thi gian giao dch và thi gian không giao dch và tranh lun rngăđiu này có th gii thích s khácănhauătrongăđ bt năđc quan sát bi French và Roll (1986). Berry 6 và Howe (1994) nghiên cu bng khiă lng thông tin trong h thng Reuters North American Wire. S khác bit trong các bài nghiên cu phn ln do s xácăđnhăđ ln ca tng th trng và cách phân loi thông tin ca tng công ty. Thompson và các cng s (1987) nghiên cuăcácăđcăđim ca thông tin v các công ty trong Wall StreetăJournalăIndexănm 1983, h phân loi chúng theo cpăđ công ty, ngành kinh doanh, ngày trong tunăvƠăthángătrongănm. H nhn thy rng tin tc ca mt vài công ty có nhă hng mang tính thngă kêă đn t sut sinh li c phiu. Bessembinder và các cng s (1996) đánhăgiáămi quan h gia khiălng giao dch và thông tin theo cpăđ công ty và toàn th trng bng cách s dng d liu t danh mcăđuătăca các công ty theo mc vn hóa. H thy rng thông tin  mcăđ ca tngăcôngătyăcóătácăđngădngăđn hotăđng giao dch ca tt c các côngăty,ănhngănhng công ty nh li chuătácăđng lnăhn.ăHnăna, h còn thy rng thông tin toàn th trngăcóătácăđngăđángătinăcy lên các công ty ln và tác đngăítăđn các công ty nh. Các tác gi khôngăđaăraăphngăphápărõărƠngăđ xác đnh dòng chyăthôngătin,ănhăbng cách da vào các tin tc công b hayăcácăđi dină khácă mƠă thayă vƠoă đó,ă h s dngă nhă nhngă đi din gián tip (indirect proxies). C th, h s dngăđ bt n ca t sut sinh li theo mt danh mcăđc đaădng hóa đ tính toán hotăđng th trng, và dùng tr tuytăđiăđ lch chun ca t sut sinh li tng công ty t môăhìnhăCAPMăđ đoălng thông tin theo cp đ công ty. Áp dng các bin này gây ra mt s bt li v vicăđánhăgiáămi quan h gia dòng chy thôngătinăvƠăđ bt n vì nó gi đnh mi quan h trênăđƣătn ti sn có.Ryan và Taffler (2004) đƣănghiênăcu mu 350 công ty ln nht trên sàn chngăkhoánăLondonăvƠăđaăraăcácăbng chng v vic các thông tin theo tng công ty có quan h thng kê vi s bin đng giá c phiu và khiălng giao dch. Nhm nm btătácăđng tht s ca các tin tc hay thông tin công b cho nhà đuăt,ămt vài nghiên cu c gngăxácăđnh mcăđ quan trng ca mi thông tin khác nhau.Mitchel và Mulherin (1994) xem xét s lngă tiêuă đ ca mt thông báo,ăkíchăthcătiêuăđ trên t New York Times và s xut hinăcácăthôngăbáoăvă 7 mô hàng tháng.Klibanoff và các cng s (1998) xem xét các thông tin ni bt trên trang nht ca t New York Times. Ryan và Taffler (2004) xácăđnh nhng bin đng ln ca th trng và nghiên cu tin tcăđng sau nhng binăđngăđó.Mc dù các nghiên cu trên cho kt qu cóăỦănghaăthngăkêănhngăh ch tp trung vào các s kin gây ra binăđng th trng mnh,đƣăloi tr mtălng ln thông tin và có th lƠmăphóngăđi nhăhng ca thông tin lên t sut sinh li c phiu. V phía cu thông tin có th tóm tt thông qua các kt qu nghiên cu chính sau: Thông tin có tính thay th. Grossman và Stiglitz (1980) vi nghiên cu “On the Impossibility of Informationally Efficient Markets”, cho rng giá c phiu b nhăhng bi nhngăngi nm thông tin và nhngăngi không nm thông tin. Vì phi tnăchiăphíăđ cóăđcăthôngătinănênăbanăđu s lngăngi nm thông tin rt ít. Càng v sau, s lng nƠyăcƠngătngălênălƠmăchoăthôngătinăđc phn ánh vào trong giá c phiu nhiuăhn.ăLúcănƠy,ăli ích ca nhngăngi nm thông tin so viăngi không nm thông tin s nh đi,ăcu thông tin gim xung. Phn trm các nhƠ giao dch nm thông tin t l vi đ nhiu th trng. Theo Veldkamp (2006) vi nghiên cu “Media frenzies in markets for financial information”, thông tin có chi phí c đnh cao (chi phí ca vic xây dng h thng thông tin) và chi phí binăđi rt thp (chi phí sao chép) nên s lng thông tin càng ln thì chi phí càng gim. Chi phí gim khinănhƠăđuătăítăchu riăroăhn,ăh s nm thông tin nhiuăhnăvƠăgiáăc phiuăcngăphn ánh nhiuăthôngătinăhnăkhin giá binăđng nhiuăhn.ă Cu thông tin tng khi mc đ cn thit phân tích thông tin tng. Moscarini và Smith (2002) vi nghiên cu “The law of large demand for information”. Khi mt thông tin phc tp xut hin, s có s không rõ ràng v nh hng ca thông tin, lúc này nhu cuăthôngătinătngălênănhm ctănghaăthôngătină phc tp trênăvƠăngc li. Gingănhătrongăcuc sng, khi mt s kin khó hiu xyăra,ăconăngi vi s tò mò s đƠoăsơuătìmăhiuăhn.ăKhiăconăngi hài lòng vi [...]... SÀI GÒN HÀ N I SHB PVS TCT CP K THU T D U KHÍ VI T NAM PVS KLS CTCP CH NG KHOÁN KIM LONG KLS VCG TCT XNK VÀ XÂY D NG VI T NAM LAS CTCP SUPE PHOTPHAT LÂM THAO SCR NTP A T NAM VND CTCP CH NG KHOÁN VNDIRECT PGS PHOTPHAT LAM THAO SACOMREAL CTCP NH A THI U NIÊN TI N PHONG DBC CTCP T VCG CTCP KINH DOANH KHÍ HÓA L NG MI N NAM NHUA TIEN PHONG DABACO VIET NAM VNDIRECT PGS 24 SHS CTCP CH NG KHOÁN SÀI GÒN HÀ... CTCP S A VI T NAM VINAMILK FPT CÔNG TY C PH N FPT VIC T FPT -CTCP VINCOM MSN CTCP T REE MASAN N L NH REE DPM TCT PHÂN BÓN VÀ HÓA CH T D U KHÍ-CTCP HPG CTCP T PVD T NG CTCP KHOAN VÀ D CH V KHOAN D U KHÍ HÒA PHÁT OGC CTCP T I HCM CTCP CH NG KHOÁN THÀNH PH H CHÍ MINH HSG CTCP PHÁT TRI N H T NG K THU T NGÂN HÀNG QUÂN I CH NG KHOÁN TP.HCM IJC CTCP T HSG STB SACOMBANK VCB NGÂN HÀNG TMCP NGO T NAM CSM CTCP... CTCP T HSG STB SACOMBANK VCB NGÂN HÀNG TMCP NGO T NAM CSM CTCP CÔNG NGHI P CAO SU MI N NAM CII PVD OGC MBB IJC DPM T NG K THU T TP HCM VIETCOMBANK CSM CII 23 PVT T NG CTCP V N T I D U KHÍ PVT PPC CTCP NHI PPC N PH L I CTG T NAM BVH T GMD EIB O VI T B O VI T I LÝ LIÊN HI P V N CHUY N NGÂN HÀNG TMCP XU T NH P KH U VI T NAM DRC VIETINBANK NG GMD EXIMBANK DRC KDC CÔNG TY C PH KDC VSH CTCP TH Y VSH VNI NDE... quy u a mình Kh r ng th vi c giá d n d t các nhà qu ng tài chính có gây nh cho th y ng t i n n kinh t th u này có nh ng ng M t m th ng tài chính có th nâng cao hi u qu ng minh, i vì chúng cung c p nh ng thông tin giá tr t i các nhà qu n lý M cho th y, nh ng hi u ng ph n h i t n n n kinh t th c có th làm cho vi c thao túng giá x y ra, và nó chính là nguyên nhân mà n n kinh t th c không hi u qu Nh ng... C HÀ N I TCT XÂY L P D U KHÍ VI T NAM KLF C T KLF HMH CTCP H I MINH EID PVX KLF HMH DXP CTCP C N XÁ TCT CTCP CÁP TREO NÚI BÀ TÂY NINH HNX IND CH S HNX INDEX EX B ng 1: Danh sách công ty trong m u và t khóa tìm ki m DXP TCT HNXINDEX 25 D li u cung thông tin: Tác gi m s thông tin công b và tin t c có liên n c phi u theo tu n t ng h p t các trang web v thông tin tài chính ph bi n và tin c và cophieu68.vn... c phi u Các k t qu cho th y SVI có th u qu xem ng m c quan tâm khác Theo m Da và các c ng s (2011b) xây d ng ch s Tr ng thái tài chính và n n kinh t b ng s t tìm ki m (Financial và Economic Attitudes Revealed by Search (FEARS)) b ng cách t ng h p SVI hàng ngày theo các t chính h d ch nhi quan tâm v n n kinh t ng h v a De Long và các c ng s (1990), ch s c a h có th d n l ch s c a các ETF (Qu n n tài... theo Qu c gia, ngôn ng và m c th i gian Ngoài ra, i dùng có th s d ng Google Trends nh m so sánh hai hay nhi u t khóa khác nhau i v i các công ty có nhi u tên g i bên c nh mã c phi h Gia Lai Vi t Nam thì ch sách cho phép ch n l a t c nhi i quan tâm nh t 2.3 B ng ch ng th c nghi m t các nghiên c D li u tìm ki m trích xu t t Google c Da và các c ng s (2011a) s d ng m quan tâm c tài s n theo SVI và m i... Lakonishokm và Theodore Sougiannis v i nghiên c Trong n n kinh t hi i, nhi m ng l n tài s c k toán vô hình Hoa K , tuy nhiên, nh ng tài s n c ghi vào báo cáo tài chính Vì chi tiêu cho R&D t chi tiêu ho ng, do v y có th có nh ng ti l n trên báo cáo tài chính c a nhi u công ty Bài nghiên c u này ti p c n câu h i li u r ng giá c phi u có k t h i giá tr a công ty B ng ch ng c a tác gi không ch ng minh tr c ti... ch n d li u d a bao g m nh ng c phi c sàng l u theo 19 thông l qu c tê (sàng l c v giá tr v n hóa, t l free-float, tính thanh kho n) th hi n chính xác nh t m i quan h cung c u trên th ng Th i gian nghiên c u là n 31/07/2014) Tiêu chí l c ra 30 c phi VN30 vào danh sách : Các c sàng l c c phi u vào danh m c VN30 c 1: Sàng l c giá tr v n hóa T p h p các c phi u th u ki n tham gia tính toán ch s VN30 c s... i ch u chi phí th c ng trung bình h p t tài s n n 17 U 3.1 u Bài nghiên c v c th c hi u th c nghi m ng c a cung, c b t n giá và kh ng giao d ch c a các công ty trong m u VN30 và HNX30 (d li u phi tài chính) , d a trên mô hình nghiên c u c a nhóm tác gi u th c nghi m s d ng d li u 30 mã c phi u giao d ch nhi u nh t trên NYSE và NASDAQ nghiên c uv ng c a cung c u hi n phân tích h bi bi ng l ch s là h . ngành: Tài chính ậ Ngân hàng Mã s: 60340201 LUN VN THω S KINH T GVHD: TS. NGUYN KHC QUC BO TP. H CHÍ MINH – Nm β01δ DANH MC BNG BIU Bng 1: Danh sách công. cách tip cn thông tin trong ngành tài chính và thói quen xem xét thông tin trên mngătrc khi thc 3 hin quytăđnh ca phn lnănhƠăđuătăVit Nam, tác gi tip cn dng d liu miă. phía cung thông tin, mi quan h gia dòng chy thông tin và th trng tƠiă chính đƣă đc nhiu nhà kinh t tài chính nhcă đn (Fama và các cng s, 1969; French và Roll, 1986). Ederington