- Dựa trên cách tiếp cận của Morck, Yeung, Yu (2000) để đo lường tính thông tin của giá cổ phiếu, tác giả ước lượng dãy hồi quy cho mỗi năm để tính giá trị R2. Mô hình này cũng đã được sử dụng bởi nhiều nghiên cứu khác trên thế giới như: Piotroski và Roulstone (2004), Fernandes và Ferreira (2008), He và cộng sự (2013), Kim và Ji (2015)...
ri,t= βi0 + βi1 rm,t + εi,t (1)
Trong đó:
+ ri,t là tỷ suất lợi tức của cổ phiếu i tại tuần thứ t của mỗi năm được tính theo công thức:
với Pi,t là giá đóng cửa của cổ phiếu i tại ngày giao dịch
cuối cùng của tuần thứ t và Pi,t-1 là giá đóng cửa của cổ phiếu i tại ngày giao dịch cuối cùng của tuần thứ t-1.
+ rm,t là tỷ suất lợi tức của danh mục thị trường tại tuần thứ t của mỗi năm được tính theo công thức:
với ri,t là tỷ suất lợi tức của cổ phiếu i tại tuần thứ t; n là số
lượng mã cổ phiếu trong danh mục tại tuần t.
Từ tỷ suất lợi tức của cổ phiếu i tại tuần t và tỷ suất lợi tức của danh mục thị trường tại tuần t được tính theo như công thức ở trên, tác giả chạy mô hình hồi quy theo dữ liệu tuần của mỗi năm trong giai đoạn nghiên cứu để tính giá trị R2.
Giá trị R2 ước lượng từ mô hình hồi quy (1) cho biết phần trăm biến
động của biến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu i được giải thích bởi biến tỷ suất lợi tức của danh mục thị trường.
Theo Morck, Yeung, Yu (2000), giá cổ phiếu phản ánh những thông tin về thị trường nói chung và những thông tin đặc thù của công ty nói riêng. Mặt khác, từ mô hình (1) trên, thì giá trị R2 cho ta biết những thông tin chung của thị trường được chuyển hóa vào trong giá cổ phiếu. Cho nên, ta có giá trị (1 - R2) sẽ phản ánh những thông tin đặc thù của công ty được chuyển hóa vào trong giá cổ phiếu.
Do giá trị (1 - R2) bị giới hạn trong đoạn từ 0 đến 1 nên dựa trên cách tiếp cận của Morck, Yeung & Yu (2000), chúng ta sử dụng biến đổi logistic giá trị (1 - R2) đểđo lường tính thông tin giá cổ phiếu như sau:
Inf =Log ( )
* Giá trị (1 - R2) được biến đổi logistic để tạo ra một đo lường thích hợp trong phân tích hồi quy.