Do các kết quả nêu trên chúng ta nên quan tâm và áp dụng các biện pháp hạn chế bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng nhằm làm cho thị trƣờng hiệu quả hơn. Trong quá khứ đã có một số phƣơng pháp đƣợc nêu ra bởi chính các nhà nghiên cứu lí thuyết bất cân xứng thông tin, có thể kể đến các biện pháp nhƣ sau:
* Cơ chế phát tín hiệu (Signaling) của Michael Spence: bên có nhiều thông tin có thể phát tín hiệu đến những bên ít thông tin một cách trung thực và tin cậy. Với việc phát tín hiệu này, ngƣời bán những sản phẩm chất lƣợng cao phải sử dụng những biện pháp đƣợc coi là quá tốn kém với ngƣời bán hàng hóa chất lƣợng thấp. Spence lấy ví dụ bằng thị trƣờng lao động. Ngƣời bán là những ứng cử viên đi xin việc và ngƣời mua là nhà tuyển dụng. Nhà tuyển dụng không thể trực tiếp quan sát các khả năng của ứng cử viên mà chỉ có thể đánh giá gián tiếp thông qua bằng cấp của họ. Nếu những ngƣời kém năng lực phải mất nhiều thời gian và nỗ lực hơn những ngƣời có năng lực để đạt đƣợc cùng trình độ học vấn thì những ngƣời có năng lực có thể phát tín hiệu bằng cách đạt đƣợc những bằng cấp mà ngƣời kém năng lực không thể đạt đƣợc. Hay một ví dụ khác, việc triển khai các chƣơng trình quảng cáo đắt tiền, việc duy trì chế độ bảo hành cho sản phẩm,
38
việc chia cổ tức cho cổ đông. Đó đều là những cách phát tín hiệu trên thƣơng trƣờng. * Cơ chế sàng lọc (Screening) Joseph Stiglitz. Ông đã chỉ ra rằng bên có ít thông tin hơn có thể thu thập thông tin từ bên kia bằng cách đƣa ra các điều kiện giao dịch hợp đồng khác nhau. Ví dụ điển hình là các công ty bảo hiểm thƣờng cung cấp những loại hợp đồng bảo hiểm với các mức phí bảo hiểm khác nhau, tƣơng ứng với mức bồi thƣờng khác nhau. Các khách hàng sẽ tự lựa chọn loại hợp đồng bảo hiểm phù hợp với mình, do đó tự phân hóa thành các loại khách hàng khác nhau. Những khách hàng có rủi ro thấp thƣờng thích loại hợp đồng có phí bảo hiểm thấp trong khi khách hàng có rủi ro cao lại lựa chọn hợp đồng có phí bảo hiểm cao.
Ngoài những biện pháp kinh điển trên chúng ta còn có thể áp dụng các biện pháp sau cho đặc điểm của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam :
* Tăng cuờng cơ chế giám sát việc cung cấp thông tin của các công ty chứng khoán nhằm đảm bảo thông tin cung cấp thông tin là chính xác và kịp thời. Cần có cơ chế kiểm tra chặt chẽ hơn với các bản báo cáo tài chính, các thông tin công ty niêm yết công bố. Đồng thời cần có sự trung thực và chính xác trong công tác kiểm toán.
* Hoàn thiện cơ sở hạ tầng kĩ thuật phục vụ cho việc cung cấp thông tin, tránh tình trạng sự cố nhƣ đã xảy ra trong thời gian qua.
* Chính phủ nên ban hành những qui định cụ thể và nghiêm ngặt hơn trong việc các công ty công bố thông tin hạn chế việc các công ty cung cấp thông tin trễ và cũ trên Website của mình.
* Cần nâng mức xử phạt hơn nữa mới đủ sức răn đe trong việc che giấu hay tạo các thông tin ảo nhằm tác động vào giá trên thị trƣờng.
39
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN
Từ những kết quả hồi qui chúng ta thấy chi phí lựa chọn bất lợi chiếm một giá trị rất lớn trong khoảng biến thiên giá chứng khoán, chứng tỏ mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán hiện nay là rất cao. Chúng ta đã tìm đƣợc câu trả lời cho câu hỏi đầu tiên trong phần mục tiêu nghiên cứu.
Kết quả này cũng cho thấy sự tồn tại của hiện tƣợng tâm lí bầy đàn, đồng thời thị trƣờng chứng khoán Việt Nam thật sự không hiệu quả theo nhận xét của nhiều chuyên gia là hoàn toàn hợp lí.Với mức độ bất cân xứng thông tin cao nhƣ thế thì việc mà các nhà đầu tƣ mua và bán chứng khoán theo hành động của đám đông là hiển nhiên. Cũng có một số giải thích cho rằng hiện tƣợng này là do nhà đầu tƣ Việt Nam còn thiếu chuyên môn. Nhƣng cũng không thể phủ nhận bất cân xứng thông tin đã góp phần làm cho các nhà đầu tƣ không đánh giá đúng giá trị thực của chứng khoán.
Các tính toán và kiểm định thị trƣờng hiệu quả trƣớc và sau khi loại bỏ chi phí lựa chọn bất lợi cho thấy việc loại đi ảnh hƣởng của bất cân xứng thông tin thật sự làm cho thị trƣờng hiệu quả hơn. Đây cũng là câu trả lời cho câu hỏi thứ hai trong phần mục tiêu đã đề ra.
Nhƣ vậy, chúng ta có thể rút ra nhận xét về mối quan hệ giữa ba lí thuyết nhƣ sau: Bất cân xứng thông tin làm cho thị trƣờng không hiệu quả, và là một trong những nguyên nhân khiến cho các hành vi trong lí thuyết tài chính hành vi diễn ra trên thị trƣờng. Việc loại ảnh hƣởng của bất cân xứng thông tin làm cho thị trƣờng hiệu quả hơn. Còn về ảnh hƣởng của bất cân xƣng thông tin đến tài chính hành vi thì chúng ta sẽ mong đợi kết quả trong những đề tài sau.
Chúng ta có thể áp dụng một số biện pháp hạn chế tình trạng bất cân xứng thông tin, qua đó nhằm làm cho thị trƣờng hiệu quả hơn. Nhƣng chúng ta phải nhìn nhận là bất cân xứng thông tin luôn tồn tại dù ít hay nhiều. Đó cũng có thể là lí do làm cho lí thuyết này giữ vững giá trị cho đến nay. Chúng ta có thể áp dụng một số biện pháp hạn chế việc thông tin bất cân xứng tuy nhiên không thể loại bỏ hoàn toàn.Và việc làm này tốn nhiều
40
chi phí cho việc theo dõi, kiểm tra…Chúng ta có thể loại bỏ những nguyên nhân khách quan nhƣng khó kiểm soát đƣợc những nguyên nhân chủ quan nhƣ: doanh nghiệp che giấu các thông tin bất lợi, thổi phồng thông tin có lợi...; doanh nghiệp cung cấp thông tin không công bằng đối với các nhà đầu tƣ; doanh nghiệp sau khi phát hành cổ phiếu tập trung vào việc “làm giá” trên thị trƣờng chứng khoán; có sự rò rỉ thông tin nội gián; một số nhà đầu tƣ tạo cung cầu ảo trên thị trƣờng dẫn đến phản ánh sai lệch giá trị của doanh nghiệp…..
*Hạn chế của bài nghiên cứu.
Cuối cùng, bài nghiên cứu của nhóm còn rất nhiều thiếu sót và hạn chế nhƣ: việc đo lƣờng chi phí lựa chọn bất lợi và kiểm định thị trƣờng hiệu quả chƣa áp dụng đo luờng đƣợc với tất cả chứng khoán trên thị trƣờng, thời gian khảo sát chƣa đủ dài…..
Việc tiến hành kiểm định tính sinh lợi của phƣơng pháp đầu tƣ ALF đòi hỏi khoảng thời gian khảo sát tƣơng đối dài nhƣng trong bài nghiên cứu nhằm làm cho dữ liệu thống nhất giữa tính toán chi phí lựa chon bất lợi và kiểm định thị trƣờng hiệu quả nên thời gian nghiên cúƣ chỉ là năm 2009.
Số lƣợng chứng khoán kiểm định còn ít, nhƣ việc kiểm định thị trƣờng hiệu quả chỉ tiến hành với 9 chứng khoán, kết quả chỉ mang tính đại diện.
Việc loại trừ chi phí lựa chon bất lợi chỉ là ƣớc đoán với giả định ngƣời mua gánh chịu hoàn toàn chi phí lựa chọn bất lợi. Vì lí do đó kết quả ở phần kiểm định thị trƣờng hiệu quả bƣớc 2 chỉ mang tính tƣơng đối.
Bài nghiên cứu chỉ tính chi phí lựa chọn bất lợi theo một mô hình, chƣa tiến hành đƣơc trên nhiều mô hình để có thể so sánh kết quả đạt đƣợc nhằm đảm bảo tính chính xác và phù hợp của kết quả hồi qui.
41
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Bài giảng „Thông tin bất cân xứng”_Chƣơng trình giảng dạy kinh tế Fullbright_niên khóa 2004-2005.
2. Ths.Hoàng Ngọc Nhậm, giáo trình kinh tế lƣợng,Khoa toán thống kê,Trƣờng Đại Học Kinh Tế TPHCM.
3. Fama.Eugene.F.(1970), “Efficience capital markets”, Journal of finance.
4. Lê An khang, “Ảnh hƣởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tƣ trẹn thị trƣờng chứng khoán TP.HCM”, luận văn thạc sĩ -2008.
5. Lê Trung Thành, “Giám sát giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam” http://www.vdf.org.vn/Doc/2009/120WSLeTrungThanh22Oct09VIE.pdf
6. Nhóm 4 lớp tài chính doanh nghiêp 11 khóa33, “kiểm định thị trƣờng hiệu quả_lí thuyết tài chính hành vi”, đề tài thuyết trình môn tài chính doanh nghiệp- năm 2010. 7. Báo điện tử Đảng cộng sản Việt Nam (2007) „Xảy ra sự cố tại sàn chứng khoán TP.HCM‟
http://www.cpv.org.vn/print_preview.asp?id=BT2180737650.
8. Việt báo, “các sự cố chứng khoán trên thế giới”
http://vietbao.vn/Kinh-te/Cac-su-co-tren-thi-truong-chung-khoan-the-gioi/10988041/87/
9. Ness, B.F.V., Ness, R.A.V, and R.A. Warr (2001), “How do well adverse selection components measure adverse selection?”
http://www4.ncsu.edu/~rswarr/FM2001.pdf
10. Sarin, A., Shastri K.A., and K. Shastri (1999), „Ownership structure and Stock market liquidity‟
http:// www.pitt.edu/~ks112354/ownership.pdf
11. Clarke, J., and K. Shastri (2001) „On Information Asymmetry Metrics‟, http://www.pitt.edu/~ks112354/metrics.pdf.
12. Roger D. HuangHans R. Stoll, “Thecomponent of the bid ask spread: a general approach”.
42
http://www.acsu.buffalo.edu/~kechung/MGF743/Readings/Thecomponentofthebid-ask spread:ageneralapproach.pdf.
13. Richard A. Lambert_Christian Leuz-Robert E. Verrecchia,” informationasy, information precision and cost ofthecapital”.
http://www.Nber.org/search/informationasy,informationprecision,andcostofthecapital.pdf.
14. Kalok Chan, “asymmetric price distribution and quotes in the stock option”.
http://www.home ust.hk/~kachan/research/spread.pdf.
15 Matthias Bank and Georg Peter, “public attention,advese selection and pricing stock”.
http://www.fma.org/Hamburg/Papers/Public_Attention.pdf
16. Frank de jong, “empirical market micro structure”.
http://www1.fee.uva.nl/fm/material/finmarkten/week6.pdf.
17. Alexey Serednyakov, “A model of the components of the bid-ask spread”.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=754346
18. http://www.en.wikipedia.org/wiki/bấtcânxứng thông tin
19. http://.www.cophieu.com. 20. http://www.saigontimes.com.vn.
43
PHỤ LỤC Bảng 1: Kết quả chạy hồi qui của 147 chứng khoán
Dependent Variable: ABT Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:49 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.116964 0.105785 -1.105677 0.2699
ABT1 0.169262 0.109740 1.542385 0.1243
ABT2 1.69E-06 8.26E-07 2.041899 0.0422
ABT3 0.912650 0.155720 5.860828 0.0000
ABT4 3.63E-06 1.24E-06 2.941343 0.0036
R-squared 0.400277 Mean dependent var 0.112749
Adjusted R-squared 0.390526 S.D. dependent var 2.053913
S.E. of regression 1.603466 Akaike info criterion 3.801931
Sum squared resid 632.4912 Schwarz criterion 3.872159
Log likelihood -472.1424 F-statistic 41.04737
Durbin-Watson stat 1.750173 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: ACL Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:49 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.040907 0.031051 -1.317404 0.1889
ACL1 0.070433 0.031823 2.213248 0.0278
ACL2 -6.58E-07 4.83E-07 -1.363257 0.1740
ACL3 0.634956 0.047246 13.43946 0.0000
ACL4 3.86E-06 7.19E-07 5.368758 0.0000
R-squared 0.712632 Mean dependent var 0.028287
Adjusted R-squared 0.707959 S.D. dependent var 0.889875
S.E. of regression 0.480895 Akaike info criterion 1.393384
Sum squared resid 56.88998 Schwarz criterion 1.463612
Log likelihood -169.8697 F-statistic 152.5114
Durbin-Watson stat 1.746426 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: AGF Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:50 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.013163 0.029076 0.452692 0.6512
AGF1 0.083455 0.029513 2.827706 0.0051
AGF2 6.97E-08 1.01E-07 0.688381 0.4919
AGF3 0.561660 0.045021 12.47564 0.0000
AGF4 9.92E-07 1.66E-07 5.974469 0.0000
R-squared 0.732787 Mean dependent var 0.072510
Adjusted R-squared 0.728442 S.D. dependent var 0.865194
S.E. of regression 0.450864 Akaike info criterion 1.264416
Sum squared resid 50.00641 Schwarz criterion 1.334644
44
Durbin-Watson stat 1.714265 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: ALP Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:50 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.001663 0.014151 0.117491 0.9066
ALP1 0.040467 0.014821 2.730465 0.0068
ALP2 1.74E-07 9.33E-08 1.869171 0.0628
ALP3 0.255896 0.019675 13.00601 0.0000
ALP4 5.69E-07 1.45E-07 3.936126 0.0001
R-squared 0.656539 Mean dependent var 0.007171
Adjusted R-squared 0.650954 S.D. dependent var 0.378455
S.E. of regression 0.223592 Akaike info criterion -0.138271
Sum squared resid 12.29833 Schwarz criterion -0.068043
Log likelihood 22.35306 F-statistic 117.5597
Durbin-Watson stat 1.316260 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: ASP
Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:51 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.001189 0.014317 -0.083038 0.9339
ASP1 0.016444 0.014404 1.141628 0.2547
ASP2 2.22E-07 6.28E-08 3.529440 0.0005
ASP3 0.248888 0.021759 11.43862 0.0000
ASP4 5.13E-07 1.03E-07 5.007432 0.0000
R-squared 0.735472 Mean dependent var 0.020717
Adjusted R-squared 0.731170 S.D. dependent var 0.428076
S.E. of regression 0.221952 Akaike info criterion -0.152990
Sum squared resid 12.11865 Schwarz criterion -0.082762
Log likelihood 24.20024 F-statistic 170.9892
Durbin-Watson stat 1.623302 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: ANV Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:50 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.027641 0.020145 -1.372132 0.1713
ANV1 0.037465 0.021010 1.783206 0.0758
ANV2 -1.83E-08 4.86E-08 -0.376239 0.7071
ANV3 0.428456 0.033289 12.87060 0.0000
ANV4 6.08E-07 8.28E-08 7.343507 0.0000
R-squared 0.797523 Mean dependent var -0.003187
Adjusted R-squared 0.794231 S.D. dependent var 0.689804
S.E. of regression 0.312908 Akaike info criterion 0.533901
Sum squared resid 24.08613 Schwarz criterion 0.604129
Log likelihood -62.00459 F-statistic 242.2384
39
Dependent Variable: BAS Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:51 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.032228 0.016661 -1.934345 0.0542
BAS1 0.059847 0.017154 3.488853 0.0006
BAS2 -6.47E-08 3.09E-07 -0.209513 0.8342
BAS3 0.399828 0.023133 17.28405 0.0000
BAS4 3.77E-06 4.10E-07 9.185462 0.0000
R-squared 0.781955 Mean dependent var 0.021514
Adjusted R-squared 0.778410 S.D. dependent var 0.555424
S.E. of regression 0.261456 Akaike info criterion 0.174621
Sum squared resid 16.81643 Schwarz criterion 0.244849
Log likelihood -16.91492 F-statistic 220.5525
Durbin-Watson stat 1.231423 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: BBC Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:52 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.004367 0.031204 -0.139947 0.8888
BBC1 0.078016 0.031931 2.443295 0.0153
BBC2 1.60E-07 1.19E-07 1.344761 0.1799
BBC3 0.596960 0.050530 11.81402 0.0000
BBC4 8.57E-07 1.74E-07 4.938878 0.0000
R-squared 0.712583 Mean dependent var 0.057769
Adjusted R-squared 0.707909 S.D. dependent var 0.900960
S.E. of regression 0.486928 Akaike info criterion 1.418317
Sum squared resid 58.32627 Schwarz criterion 1.488546
Log likelihood -172.9988 F-statistic 152.4746
Durbin-Watson stat 1.637817 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: BHS Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:53 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.058705 0.031535 -1.861573 0.0639
BHS1 0.050561 0.032287 1.565966 0.1186
BHS2 8.61E-08 1.64E-07 0.524524 0.6004
BHS3 0.572963 0.045014 12.72864 0.0000
BHS4 1.41E-06 2.20E-07 6.402591 0.0000
R-squared 0.706436 Mean dependent var 0.051394
Adjusted R-squared 0.701663 S.D. dependent var 0.890723
S.E. of regression 0.486515 Akaike info criterion 1.416622
Sum squared resid 58.22746 Schwarz criterion 1.486850
Log likelihood -172.7860 F-statistic 147.9947
40
Dependent Variable: BMC Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:53 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.055430 0.069861 -0.793424 0.4283
BMC1 0.249662 0.069864 3.573541 0.0004
BMC2 -9.94E-08 8.14E-07 -0.122185 0.9029
BMC3 1.576706 0.115612 13.63786 0.0000
BMC4 7.58E-06 1.48E-06 5.109653 0.0000
R-squared 0.758053 Mean dependent var -0.005976
Adjusted R-squared 0.754119 S.D. dependent var 2.189302
S.E. of regression 1.085595 Akaike info criterion 3.021853
Sum squared resid 289.9152 Schwarz criterion 3.092081
Log likelihood -374.2426 F-statistic 192.6883
Durbin-Watson stat 1.721124 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: BMI Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:54 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.054322 0.028588 -1.900173 0.0586
BMI1 0.033384 0.028786 1.159714 0.2473
BMI2 3.21E-07 4.17E-07 0.769494 0.4423
BMI3 0.632267 0.046208 13.68300 0.0000
BMI4 2.65E-06 6.80E-07 3.888856 0.0001
R-squared 0.742000 Mean dependent var 0.021116
Adjusted R-squared 0.737805 S.D. dependent var 0.873197
S.E. of regression 0.447121 Akaike info criterion 1.247742
Sum squared resid 49.17953 Schwarz criterion 1.317970
Log likelihood -151.5917 F-statistic 176.8718
Durbin-Watson stat 1.749408 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: BMP Method: Least Squares Date: 06/14/10 Time: 15:55 Sample: 1 251
Included observations: 251
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.212471 0.244216 -0.870014 0.3851
BMP1 -0.049407 0.243426 -0.202964 0.8393
BMP2 7.84E-06 2.99E-06 2.622377 0.0093
BMP3 1.213124 0.426511 2.844301 0.0048
BMP4 8.20E-06 4.57E-06 1.792838 0.0742
R-squared 0.291099 Mean dependent var 0.139442
Adjusted R-squared 0.279572 S.D. dependent var 4.347983
S.E. of regression 3.690483 Akaike info criterion 5.469111
Sum squared resid 3350.437 Schwarz criterion 5.539339
Log likelihood -681.3734 F-statistic 25.25397