2.4.2.1. Stephen Brown và Stephen A.Hillegeist (2007)
B ng các lý thuy t kinh t vƠ b ng ch ng th c nghi m tr c (Cohen, 2003; Leuz & Verrecchia, 2000; Marquardt & Wiedman, 1λλ8) tác gi nƠy đƣ ch ra n u ch t l ng công b thông tin t nguy n t t h n d n đ n ít thông tin b t cơn x ng, sau đó các công ty b t cơn x ng cao s có đ ng l c m nh m h n đ l a ch n ch t l ng công b thông tin cao h n đ gi m chi phí l a ch n b t l i, đi u ki n khác gi nguyên.
Giai đo n đ u, tác gi nƠy s d ng c l ng xác su t ch t l ng công b thông tin mƠ bi n ph thu c mang giá tr 1 n u t ng s đi m ch t l ng công b thông tin c a công ty lƠ trên s đi m trung bình c a ngƠnh/n m vƠ b ng 0 cho các tr ng h p khác. Các bi n đ c l p bao g mt t c các bi n ngo i sinh có nh h ng đ n ch t l ng công b thông tin ho c thông tin b t cơn x ng.
Giai đo n hai, xác su t đ c thu th p t mô hình probit giai đo n đ u lƠ PrTotal, bao g m bi n gi i thích trong các mô hình thông tin b t cơn x ng. Trong th c t , PrTotal ho t đ ng nh m t bi n c th cho đi m ch t l ng công b thông tin th c t . M c dù ph ng pháp nƠy lƠ ch a chính xác nh ng tránh đ c các v n đ xác đ nh các ph ng pháp ti p c n 3SLS k t khi xác su t thu đ c lƠ m t hƠm phi tuy n tính c a các bi n gi i thích. Do đó, các bi n xác đ nh không ph i hoƠn toƠn ngo i sinh nh đ c gi đ nh trong phơn tích 3SLS (Wooldridge, 2002). c l ng trong giai đo n hai c a mô hình thông tin b t cơn x ng, có đ c h s phù h p vƠ ti m c n hi u qu c tính s d ng OLS.
Vì v y, ch t l ng công b thông tin c a Stephen Brown vƠ Stephen A.Hillegeist (2007) và các mô hình nghiên c u c a tác gi nƠynh sauμ
Prob (Total > Industry – Year Median) = (Size, Return, Surprise, Correlation, Capital, InstOwn, Analysts, Owners, EarnVol) [2.12]
IAV = y0 + y1Total + y2Size + y3InstOwn + y4Analysts + y5Dispersion +
y6Leverage + y7EarnVol + [2.13]
V iμ
- IAVμ LƠ bi n ph thu c đ i di n thông tin b t cơn x ng c n h i quy v i các bi n đ c l p đ c xác đ nh trong mô hình.
- Totalμ i di n cho ch t l ng công b thông tin nh h ng đ n m c đ b t cơn x ng thông tin.
NgoƠi s l a ch n ch t l ng công b thông tin c a doanh nghi p, các nghiên c u tr c đƣ xác đ nh m t s y u t khác có liên quan đ n thông tin b t cân x ng. Các bi n sau có liên quan đ n thông tin b t cơn x ngμ
- Size: Giá tr th tr ng c a công ty v n ch s h u tính đ n cu i n m theo n m tƠi chính. Các công ty l n h n đ c d ki n s có ch t l ng công b thông tin cao h n vì nh ng l i ích c tính s cao h n trong khi các chi phí đ c c tính th p (Diamond, 1λ8η).
- Return: Giá tr tuy t đ i l i nhu n c a c phi u theo giá th tr ng đi u ch nh trong n m tƠi chính.
- Surprise: Giá tr tuy t đ i c a s khác bi t gi a thu nh p th c t c a công ty và thu nh p d báo.
- Correlation: S t ng quan gi a l i nhu n c phi u hƠng n m vƠ thu nh p hƠng n m đ c xác đ nh trên 10 n m tr c.
- Capital: Ngu n v n c a công ty niêm y t đ c xác đinh b ng ch s , bi n nƠy b ng 1 n u công ty có n công trên 2 n m vƠ b ng 0 cho nh ng tr ng h p khác.
- InstOwn: T l ph n tr m gi a s c ph n mƠ c đông t ch c s h u so v i t ng s c ph n vƠo cu i c a n m tƠi chính.
- Analysts: S l ng nhƠ phơn tích trung bình hƠng tháng trong n m d báo trên 12 tháng vƠ b t đ u t tr c 8 tháng c a n m tƠi chính.
- Owners: S c đông đƣ đ ng ký tính đ n cu i n m tƠi chính. C ba bi n trên đ u đ c k v ng (+) (Bushee, Matsumoto, & Miller, 2003).
- EarnVol: bi n đ ng c a thu nh p, k v ng d ng (+) trên EarnVol. - Leverageμ T l n dƠi h n/T ng tƠi s n
Stephen Brown vƠ Stephen A.Hillegeist (2007) đƣ s d ng ph ng pháp OLS c l ng ph ng trình [2.13] đ có đ c giá tr thông tin b t cơn x ng theo các bi n đ c l p.
Tuy nhiên, trong mô hình [2.13] có m t s bi n không th thu th p đ c s li unh μ Analysts, Dispersion vì m t s nguyên nhơnμ
- Analystsμ S l ng nhƠ phơn tích trung bình hƠng tháng trong n m nghiên c u. Hi n nay, trên sƠn giao d ch TP.HCM, HƠ N i vƠ Upcom ch a có d li u thông kê v s l ng nhƠ phơn tích d báo v kh n ng đ t đ c l i nhu n c a m i mƣ ch ng khoán niêm y t.
- Dispersionμ Thông tin d báo thu nh p trên m i c phi u, v i th tr ng Vi t Nam hi n nay r t khó xác đ nh chính xác thông tin d báo v th tr ng ch ng khoán.
2.4.2.2. Lê Anh Khang (2008)
Lê Anh Khang (2008) xác đ nh m c đ thông tin b t cơn x ng gi a nhƠ đ u t vƠ công ty niêm y t trên th tr ng ch ng khoán TP.HCM, xem xét y u t nƠo tác đ ng m nh đ n v n đ thông tin b t cơn x ng hi n nay vƠ đ ra các g i ý chính sách nh m lƠm gi m m c đ thông tin b t cơn x ng đ nhƠ đ u t đ u t hi u qu h n.
Thông qua k t qu nghiên c u tác gi nƠy cho r ng m c đ thông tin b t cơn x ng trên th tr ng n m 2008 r t cao. K t qu đo l ng chi phí l a ch n b t l i theo các bi n thông tin cho th yμ t l gi a giá tr s sách vƠ giá tr th tr ng (MB) có t ng quan d ng v i chi phí l a ch n b t l i, giá tr th tr ng c a v n c ph n (MVE) có t ng quan ơm, giá c phi u (PRI) có t ng quan ơm v i s n l ng giao d ch (VOL) có t ng quan d ng.
Trong quá trình nghiên c u, Lê Anh Khang đƣ phơn tích theo mô hình sauμ DASC = a0+ a1INTGTA + a2MB + a3MVE + a4LEVG + a5VOL + a6PRI + a7VAR + a8SIGR + a9SIGVOL [2.14]
Trong đóμ
- DASCμ Chi phí l a ch n b t l i tính theo t l c a giá (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- INTGTAμ TƠi s n vô hình chia cho t ng tƠi s n (k v ng +). - MBμ LƠ giá tr th tr ng vƠ s sách (k v ng +).
- MVEμ Giá tr th tr ng c a v n c ph n (k v ng -). n v tính lƠ t đ ng. - VOLμ S l ng c phi u giao d ch trung bình trong m t ngƠy (k v ng -).
n v tính lƠ 1000 c phi u.
- LEVGμ Log c a n dƠi h n t m t n m tr lên chia t ng tƠi s n (k v ng +). - PRI: Giá c phi u trung bình m t ngƠy (k v ng -/+). n v tính lƠ ngƠn
đ ng.
- VARμ Sai s c a su t sinh l i c a c phi u (k v ng +).
- SIGR: l ch chu n c a su t sinh l i hƠng ngƠy c a c phi u (k v ng +). - SIGVOLμ l ch chu n c a l ng giao d ch hƠng ngƠy (k v ng -).
Lê Anh Khang (2008) s d ng ph ng pháp OLS c l ng ph ng trình [2.14] đ có đ c giá tr thông tin b t cơn x ng theo các bi n đ c l p.
T t c các bi n trong mô hình nghiên c u c a Lê Anh Khang (2008) đ u có th thu th p đ c s li u trong th i gian nghiên c u. NgoƠi ra, trong mô hình nƠy thi u m t s bi n c ng nh h ng đ n chi phí l a ch n b t l i so v i Stephen Brown vƠ Stephen A.Hillegeist (2007) nh μ
- InstOwn: T l ph n tr m gi a s c ph n mƠ c đông t ch c s h u so v i t ng s c ph n vƠo cu i c a n m tƠi chính.
- EarnVol: bi n đ ng c a thu nh p, k v ng d ng (+) trên EarnVol.
- Totalμ i di n cho ch t l ng công b thông tin nh h ng đ n m c đ b t cơn x ng thông tin.
2.4.2.3. Olga Lebedeva (2010)
Nghiên c u nƠy kh o sát cách đo l ng thông tin b t cơn x ng. D li u trích d n xu t phát t sƠn giao d ch NYSE vƠ Quote (TAQ). L i nhu n vƠ kh i l ng giao d ch hƠng ngƠy đ c l y t CRSP.S
Relative Spread (RelSpr): Chi phí giao d ch đ c xác đ nh d a vƠo bi n RelSpr. VƠ bi n nƠy đ c đo l ng d a vƠo kho ng chênh l ch gi a giá mua/bán c ng nh ph n tr m c a giá bình quơn c a ch ng khoán giao d chμ
RelSprt = (At - Bt) = Qt [2.15] Trong đóμ
- Qt:LƠ giá bình quơn c a giá mua vƠ giá bán t i th i đi m t - Atμ Giá bán t i th i đi m t (vi t t t c a t Asks)
- Btμ Giá mua t i th i đi m t (vi t t t c a t Bids)
Chi phí giao d ch bao g m ba thƠnh ph nμ chi phí x lý đ t l nh, chi phí l u kho vƠ chi phí l a ch n b t l i.
Chi phí l a ch n b t l i: Tác gi nƠy s d ng ph ng pháp ti p c n c a Lin, Sanger vƠ Booth (1λλη) đ phơn tích giao d ch vƠ rút ra chi phí l a ch n b t l i. Giá bình quơn đ c xác đ nh nh sauμ
Trong đóμ
- Midpointt: Giá bình quơn t i th i đi m t - Pricet - 1 μ Giá giao d ch t i th i đi m t -1 - Midpointt - 1μ Giá bình quơn t i th i đi m t -1 - tμ Sai s c a mô hình
Chi phí l a ch n b t l i đ c c tính nh t l ph n tr m c a giao d ch. Chi phí giao d ch bao g m ba thƠnh ph nμ chi phí x lý đ t l nh, chi phí l u kho vƠ chi phí l a ch n b t l i. N u hai thƠnh ph n khác c a giao d ch không nh h ng b i môi tr ng thay đ i thông tin c a c phi u thì vi c t ng giao d ch ph i xu t phát t s gia t ng t l trong chi phí l a ch n b tl i.
o s bi n đ ng giá: Bi n đ ng giá lƠ hƠm giao d ch v i kho ng th i gian x đ c đo nh s thay đ i trong giá bình quơn c a ch ng khoán gi a th i đi m giao d ch t vƠ m t th i đi m trong t ng lai t + x. BƠi vi t kh o sát hai cách tác đ ng c a giáμ
- Giá trong ngƠy (PrcImp)μ S thay đ i giá bình quơn c a c phi u v i kho ng th i gian trên η phút.
- Giá Amihudμ Giá c a t t c các giao d ch trong m t ngƠy. Amihud đ c đ nh ngh a nh lƠ t l k v ng tuy t đ i hƠng ngƠy vƠ yêu c u ch nh ng d li u hàng ngày trong c s d li u CRSP. Giá giao d ch hƠng ngƠy đ c đo t ng t nh nghiên c u c a Riordan vƠ Storkenmaier (200λ).
M t giao d ch xu t phát t nhƠ đ u t chính th c nh h ng đ n giá giao d ch vì nó ph n nƠo ti t l thông tin n i b vƠ th tr ng k t h p nh ng thông tin nƠy vƠo giá. Ng c l i, s thay đ i giá do x lý đ t l nh vƠ chi phí l u kho lƠ t m th i vƠ nó bi n m t sau vƠi giao d ch ti p theo. V i s gia t ng trong thông tin b t cơn x ng tr c kh i l ng thông tin l n, các thông tin giao d ch nên đ c xem lƠ lý do thay đ i giá trên 1$.
o s m t cân b ng: s m t cơn b ng lƠ khi s t n t i m t s thông tin n i b c a các nhƠ đ u t s ch đ c giao d ch m t lo i l nh trên th tr ng, dòng l nh trong c hai h ng mua/bán. M t cơn b ng l nh hƠng ngƠy (OIB)
có s khác nhau tuy t đ i gi a s l ng l nh mua vƠ bán giao d ch trong ngƠy có m i liên h v i s giao d ch t ngμ
OIB = |B –S|/(B + S) [2.17] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó, B lƠ vi t t t c a s l nh mua vƠ S lƠ s l nh bán. Olga Lebedeva (2010) không phân tích PIN vì cách đo nƠy ch c l ng ¼, trong khi thông tin b t cơn x ng thay đ i th ng xuyên trong m t th i gian ng n.
Nh ng đi m y u c a c PIN vƠ OIB lƠ nh ng cách đo ch t p trung vƠo s khác bi t v s l ng giao d ch mƠ không quan tơm đ n đ l n c a giao d ch hay giá tr trong tƠi kho n. Giá tr giao d ch (OIBvalue) đ c xác đ nh nh m t s khác bi t tuy t đ i gi a giá tr giao d ch mua vƠ giá tr giao d ch bán đ có t ng giá tr giao d ch trong ngƠy (OIBvalue = |BVAL– SVAL|/(BVAL + SVAL)).
Trong nghiên c u c a Olga Lebedeva (2010), tác gi nƠy s d ng ph ng pháp ti p c n c a Lin, Sanger vƠ Booth (1λλη) đ xác đ nh chi phí l a ch n b t l i.
2.3. Cácănhânăt ă nhăh ngăđ năchiăphíăl aăch năb tăl i
D a vƠo mô hình nghiên c u c a các nghiên c u tr c v thông tin b t cân x ng thì các nhơn t tác đ ng đ n chi phí l a ch n b t l i trên th tr ng ph n l n xu t phát t chính nh ng mƣ ch ng khoán vƠ t nh ng nhƠ đ u t ch ng khoán,..
2.3.1. Ch t l ng công b thông tin (Total)
Ch t l ng công b thông tin nh h ng đ n chi phí l a ch n b t l i đ c th hi n vi c lƠm thay đ i hƠnh vi giao d ch c a nh ng nhƠ đ u t không n m rõ th tr ng. Theo Investor Recognition Hypothesis (Merton, 1λ87) cho r ng nh ng nhƠ đ u t thích đ u t vƠ giao d ch nh ng mƣ ch ng khoán mƠ h n m rõ ho c d đoán có tri n v ng. N u tính minh b ch c a công ty cƠng cao s cƠng gi m chi phí x lí thông tin đ i chúng, khi ch t l ng công b thông tin cao s lƠm cho các nhƠ đ u t không n m rõ th tr ng giao d ch nhi u h n. Fishman vƠ Hagerty (1λ8λ) c ng đ a ra tranh lu n t ng t .
2.3.2. Quy mô công ty (Firm Size)
Công ty l n th ng có nhi u thông tin h n công ty nh . Nh ng nhƠ phơn tích ch ng khoán th ng tìm hi u sơu nh ng công ty l n b i vì nh ng nhƠ đ u t th ng chú ý nhi u h n đ n c phi u c a nh ng công ty nƠy. i u nƠy có ngh a giá c phi u c a nh ng công ty l n có m i quan h v i thông tin nhi u h n nh ng công ty nh vƠ do đó, m c đ b t cơn x ng thông tin có th th p h n nh ng công ty l n.
2.3.3. T s n trên v n ch s h u (Leverage)
T s n trên v n ch s h u(đòn b y tƠi chính) lƠ m tt s tƠi chínhđo l ng n ng l c s d ng vƠ qu n lýn c adoanh nghi p.
T s nƠy cho bi t quan h gi a v n huy đ ng b ng đi vay vƠ v n ch s h u. T s nƠy nh ch ng t doanh nghi p ít ph thu c vƠo hình th c huy đ ng v n b ng vay n , có th hƠm ý doanh nghi p ch u đ r i ro th p.
Công ty v i đòn b y tƠi chính cƠng cao thì s có bi n thiên thu nh p cƠng cao lƠm t ng chi phí tƠi chính c đ nh. Giá tr th t s bên trong c a nh ng công ty nƠy có th có bi n đ ng cao h nb i vì thu nh p có th thay đ i đ t ng t.
2.3.4. bi n đ ng c a thu nh p (EarnVol)
Zhang (2001) đƣ ch ng minh r ng thông tin n i b lƠm t ng tính bi n đ ng c a thu nh p b i vì đ bi n đ ng cao s lƠm t ng l i nhu n mong đ i t giao