Phần này trình bày những đánh giá của tác giả về kết quả chạy mô hình hồi quy. Nhìn chung kết quả chạy mô hình đƣa đến những kết quả khá bất ngờ, trái ngƣợc với dự đoán ban đầu cũng nhƣ kỳ vọng của tác giả, điều này hƣớng tác giả
đến việc xem xét lại ý nghĩa của việc chạy mô hình cũng nhƣ tìm hiểu cụ thể hơn những nguyên nhân dẫn đến kết quả trên. Thảo luận sẽ đƣợc trình bày cụ thể cho từng mô hình.
Thảo luận về kết quả hồi quy mô hình 1 khi xác định mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam dựa trên mô hình gốc của Glosten và Harris (1988): Kết quả khi chạy mô hình gây bất ngờ vì hai vấn đề. Thứ nhất là mức độ bất cân xứng thông tin trên hai sàn là cao hơn so với dự đoán, theo các kết quả thu thập đƣợc khi đo lƣờng bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, xu hƣớng chung là mức độ bất cân xứng thông tin càng về sau càng giảm dần, tuy nhiên số liệu năm 2017 lại cho ra kết quả cao bất thƣờng. Thứ hai là so sánh tƣơng quan giữa hai sàn HOSE tác giả kỳ vọng rằng mức độ bất cân xứng thông tin trên HOSE sẽ thấp hơn HNX do HOSE đƣợc đánh giá là có quy mô lớn hơn cũng nhƣ mức độ minh bạch thông tin là tốt hơn so với sàn HNX, tuy nhiên kết quả chạy mô hình lại phản ánh điều ngƣợc lại. Điều này đặt ra nghi vấn liệu kết quả chạy mô hình có đáng tin hoặc tác giả đã bỏ sót yếu tố nào tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin. Tác giả đã xem xét lại mức độ biến động của chỉ số VN Index và HNX Index trong năm 2017, cũng nhƣ diễn biến thông tin trên thị trƣờng. Kết quả tác giả nhận thấy so với những năm trƣớc, năm 2017 chứng kiến mức tăng trƣởng ấn tƣợng của các chỉ số, mức vốn hóa thị trƣờng cũng nhƣ hoạt động lên sàn của các tập đoàn, tổng công ty lớn, mặc khác thông tin về việc nâng hạng thị trƣờng chứng khoán, các diễn biến về bầu cử quốc hội, tình hình Biển Đông, Brexit và đặc biệt là việc giao dịch chính thức của thị trƣờng chứng khoán phái sinh đã tác động không nhỏ đến thị trƣờng, rất có thể sự cộng hƣởng của các yếu tố trên đã dẫn đến sự khác biệt của kết quả mô hình so với các nghiên cứu trƣớc đây. Mặc khác, nếu xét về yếu tố chủ quan, các công ty đƣợc lựa chọn trong mẫu nghiên cứu do hạn chế về thông tin thu thập nên số lƣợng doanh nghiệp lựa chọn còn ít, mức độ đại diện chƣa cao cũng ảnh hƣởng đến kết quả khi chạy mô hình.
Thảo luận về kết quả hồi quy mô hình 2, xác định các yếu tố tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán, mô hình đƣợc chạy riêng
cho từng sàn, kết quả cho thấy đa số các biến độc lập đều có tác động về dấu nhƣ kỳ vọng, chỉ có biến LVOL là ngƣợc dấu khi chạy mô hình trên cả hai sàn, điều này cho thấy biến LVOL biến động cùng chiều, tức là các doanh nghiệp có khối lƣợng giao dịch trung bình lớn sẽ có mức độ bất cân xứng cao hơn. Kết quả này cũng có thể xem là phù hợp vì ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, tâm lý giao dịch theo số đông vẫn thƣờng xuyên diễn ra, nhà đầu tƣ hành động theo đám đông vì nghĩ nhiều ngƣời sẽ đúng, chính điều này vô hình chung làm khuếch đại mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng. Biến VAR đƣợc xem là biến tác động mạnh nhất đến mức độ bất cân xứng thông tin trên cả hai sàn. Các biến độc lập có ý nghĩa thống kê không đƣợc nhƣ kỳ vọng khi trên HOSE chỉ có 5 biến có ý nghĩa và con số này còn thấp hơn với 4 biến trên HNX. Điều này tác động đến tác giả về việc cần xem xét lại về việc chọn mẫu cũng nhƣ lựa chọn mô hình. Rõ ràng khi nhìn nhận lại, số lƣợng mẫu quan sát trên thị trƣờng vẫn còn ít, chƣa có nhiều thống kê về một số biến, do đó việc giảm biến so với mô hình gốc cũng ảnh hƣởng đến kết quả nghiên cứu, mặt khác các doanh nghiệp đƣợc lựa chọn chỉ là những doanh nghiệp phi tài chính, điều này chƣa phản ánh đƣợc mô hình một cách khách quan cho việc đại diện cho tổng thể, mặc dù mức độ giải thích của biến độc lập với biến phụ thuộc trên cả hai sàn theo R- square khi chạy hồi quy là khá lớn. Việc sử dụng dữ liệu chéo trong mô hình này còn nhiều hạn chế so với dữ liệu bảng.
Chƣơng 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1. KẾT LUẬN
Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, đề tài đã đƣa ra thiết kế mô hình nghiên cứu và lựa chọn phƣơng pháp nghiên cứu phù hợp với tính chất của dữ liệu nghiên cứu cũng nhƣ mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu. Bằng phân tích hồi quy theo REM và OLS, đề tài đã tìm ra đƣợc kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại chƣơng 4 về mức độ bất cân xứng thông tin trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX cũng nhƣ xác định các yếu tố ảnh hƣởng mức độ bất cân xứng thông tin trên hai sàn này.
Cụ thể, đề tài đã đúc kết các vấn đề nhƣ sau:
Thứ nhất, mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE cao hơn trên HNX theo kết quả hồi quy mô hình của các doanh nghiệp phi tài chính có dữ liệu giao dịch đầy đủ trong năm 2017. Cụ thể mức độ bất cân xứng thông tin trên HNX là 86,36% và trên HOSE là 96,02%.
Thứ hai, mức độ bất cân xứng thông tin trên cả hai sàn là khá cao so với những nghiên cứu trƣớc và rất cao so với các thị trƣờng chứng khoán phát triển, điều này cần những nghiên cứu tiếp theo để khẳng định chắc chắn hơn, tuy nhiên với những lý giải trong phần thảo luận nghiên cứu, tác giả tin rằng mức độ bất cân xứng thông tin hiện tại trên thị trƣờng là rất cao.
Thứ ba, biến VAR liên quan đến sai số của suất sinh lợi là biến có tác động mạnh nhất đến mức độ bất cân xứng thông tin, các biến liên quan đến giá trung bình (PRI), tỷ số giữa giá thị trƣờng và giá ghi sổ cũng tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin.
Thứ tư là, nếu đƣợc lựa chọn đầu tƣ, việc đầu tƣ trên HNX sẽ gặp ít rủi ro hơn, điều này vẫn nghe có gì đó không hợp lý, nhƣng tác giả vẫn tin vào kết quả mô hình, chỉ lƣu ý là khi lựa chọn các doanh nghiệp trong mẫu quan sát hoặc các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực phi tài chính thì kết quả này mới có ý nghĩa cao.
5.2. GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ
5.2.1. Đối với nhà quản lý thị trƣờng
Theo nghiên cứu tổng thể của đề tài, có rất nhiều thông tin từ phía công ty niêm yết ảnh hƣởng đến quyết định của nhà đầu tƣ nhƣng nhà đầu tƣ khó có thể thu thập đánh giá đƣợc chẳng hạn nhƣ chi phí nghiên cứu phát triển của công ty, cơ cấu sở hữu của cổ đông là các tổ chức, lợi nhuận kỳ vọng của công ty, số lƣợng các tổ chức là cổ đông,... các thông tin trên rất ít khi đƣợc công ty niêm yết công bố hoặc công bố không đầy đủ, điều này gây ảnh hƣởng nhiều đến sự lựa chọn ngƣợc của nhà đầu tƣ. Do vậy, gợi ý của tác giả:
- Công ty niêm yết cần phải phát tín hiệu về những thông tin còn thiếu nêu trên để nhà đầu tƣ có cái nhìn đầy đủ hơn và đánh giá đúng hơn về giá trị thực cũng nhƣ giá cổ phiếu đang giao dịch trên thị trƣờng.
- Chính phủ cần bổ sung quy định công bố thông tin chặt chẽ và đầy đủ hơn -Cơ quan quản lý ngành (ủy ban chứng khoán) cần phải khuyến khích các nhà đầu tƣ, đặc biệt là nhà đầu tƣ cá nhân nên trang bị kiến thức về chứng khoán khi tham gia đầu tƣ để tránh hoặc giảm bớt hiện tƣợng bầy đàn trong giao dịch. Giải pháp này cần đƣợc thực hiện thông qua việc mở rộng và khuyến khích các trƣờng, các tổ chức chuyên đào tạo về lĩnh vực chứng khoán; phổ biến kiến thức về lĩnh vực chứng khoán trên nhiều phƣơng diện (Internet, truyền hình, hội thảo...) và các giải pháp khác.
-Chính phủ cần khuyến khích các tổng công ty, tập đoàn, các công ty lớn kinh doanh hiệu quả sớm cổ phần hóa. Đây là giải pháp cần thiết vì vừa gia tăng hàng hóa trên thị trƣờng đồng thời cũng vừa để thị trƣờng có thêm hàng hóa chất lƣợng cao.
-Ủy ban chứng khoán cần phải nâng cao quy định vốn pháp định các công ty niêm yết trên thị trƣờng (giải pháp sàng lọc). Việc nâng cao quy định vốn pháp định sẽ giới hạn chỉ có những công ty có quy mô lớn nhất định mới đƣợc niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán. Nhƣ đã nói các công ty càng có quy mô lớn thì nhà đầu tƣ
càng dễ có đƣợc thông tin cần thiết để đầu tƣ về những công ty này thông qua thƣơng hiệu, danh tiếng, phạm vi hoạt động sản xuất kinh doanh.
Theo kết quả nghiên cứu hồi quy các mô hình, khi tiến hành đánh giá rủi ro của thị trƣờng, các cơ quan quản lý có thể tập trung vào các chỉ số phản ánh mức biến động của tỷ suất lợi nhuận bình quân, giá trung bình và tỷ số giá thị trƣờng trên giá trị sổ sách của doanh nghiệp, mức độ biến động của khối lƣợng giao dịch cũng cần đƣợc lƣu ý trên sàn HOSE vì các chỉ số này có ý nghĩa thống kê khi tác động đến mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng.
Kết quả thống kê cho thấy mức độ bất cân xứng thông tin theo dữ liệu quan sát thì trên sàn HOSE có mức độ bất cân xứng cao hơn trên HNX. Do đó cần có sự quản lý tập trung hơn và chặt chẽ hơn trên sàn HOSE.
Một vấn đề nhà quản lý thị trƣờng cần lƣu tâm là sự xuất hiện của thị trƣờng chứng khoán phái sinh có thể có những tác động không nhỏ đến thị trƣờng cơ sở, đặc biệt là khi thị trƣờng phái sinh ở Việt Nam còn khá non trẻ. Cần có những nghiên cứu cụ thể hơn về những ảnh hƣởng của thị trƣờng chứng khoán phái sinh đến thị trƣờng cơ sở, cũng nhƣ hoàn thiện cơ sở pháp lý, pháp luật về quản lý thị trƣờng chứng khoán phái sinh cũng góp phần giảm thiểu tình trạng bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng.
Bên cạnh đó, xuất phát từ thực trạng công bố thông tin của các công ty niêm yết trong thời gian vừa qua và những nhận định vừa chủ quan vừa khách quan của tác giả, các thông tin công bố từ phía công ty niêm yết cần phải chính xác và kịp thời. Muốn vậy cần phải có những quy định rõ ràng về thời gian, nội dung và chất lƣợng thông tin công bố, đặc biệt quy định xử phạt phải đảm bảo tính răn đe nếu công ty vi phạm. Ngoài ra, các cơ quan quản lý chuyên ngành cần phải thƣờng xuyên thực hiện chức năng giám sát cả trực tiếp lẫn gián tiếp để giao dịch đƣợc diễn ra công bằng và minh bạch.
5.2.2. Đối với nhà đầu tƣ và các chủ thể khác
Các nhà đầu tƣ khi tham gia thị trƣờng cần lƣu ý về thực trạng bất cân xứng thông tin hiện nay. Theo kết quả nghiên cứu, việc đầu tƣ vào các doanh nghiệp trên
sàn HOSE sẽ gặp rủi ro lớn hơn do mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn này cao hơn.
Trƣớc khi ra quyết định đầu tƣ, các nhà đầu tƣ cần căn cứ vào các yếu tố có ảnh hƣởng mạnh tới mức độ bất cân xứng thông tin nhƣ độ lệch chuẩn, phƣơng sai của suất sinh lợi bình quân, giá trung bình của cổ phiếu, theo đó các mã cổ phiếu có độ lệch thấp và giá trung bình cao sẽ chịu rủi ro bất cân xứng thông tin thấp hơn. Tỷ số giá thị trƣờng trên giá trị sổ sách thấp sẽ chịu rủi ro bất cân xứng thông tin thấp hơn.
Các nhà đầu tƣ cũng cần hạn chế bị ảnh hƣởng bởi tâm lý đám đông trên thị trƣờng. Kết quả nghiên cứu cho thấy biến VOL (khối lƣợng giao dịch trung bình của cổ phiếu) có kết quả dấu trái với kỳ vọng, điều này hàm ý có thể có tâm lý đám đông trong giao dịch, một cổ phiếu có khối lƣợng giao dịch lớn chƣa chắc có mức độ bất cân xứng thông tin thấp vì khối lƣợng giao dịch cao không đến từ việc tiếp cận phân tích thông tin mà đến từ tâm lý đám đông của các nhà đầu tƣ.
Các nhà đầu tƣ cá nhân nên trang bị kiến thức đầy đủ hơn khi ra quyết định giao dịch của mình. Đây cũng có thể đƣợc xem là nền tảng căn bản để thị trƣờng chứng khoán tồn tại và phát triển bền vững. Việc tự trang bị kiến thức giúp nhà đầu tƣ có những đánh giá chuẩn mực hơn về các doanh nghiệp cũng nhƣ hạn chế việc đi theo đám đông (tâm lý bầy đàn) làm ảnh hƣởng đến kết quả đầu tƣ.
5.3. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI 5.3.1. Hạn chế của đề tài 5.3.1. Hạn chế của đề tài
Đề tài nghiên cứu trƣờng hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX, cụ thể dữ liệu sử dụng bao gồm 127 doanh nghiệp trên HOSE và 58 doanh nghiệp trên HNX năm 2017, nhƣ vậy, đề tài chƣa bao quát tất cả doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam nói riêng, cũng nhƣ chƣa bao quát các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam nói chung.
Phạm vi nghiên cứu về nội dung của đề tài chỉ đo lƣờng mức độ bất cân xứng thông tin dựa trên thành phần lựa chọn ngƣợc (trƣớc khi xảy ra giao dịch), thành
phần bất cân xứng thông tin xảy ra sau giao dịch( rủi ro đạo đức) chƣa đƣợc đo lƣờng trong đề tài này, việc giới hạn này cũng là một hạn chế của đề tài.
Các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ bất cân xứng thông tin đƣợc điều chỉnh từ mô hình gốc cho phù hợp với thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, một số biến do không thể thu thập đƣợc nên đƣợc xem nhƣ một phần cùa sai số.
Do biến nội sinh của mô hình (cụ thể là biến ANLYST) không thu thập đƣợc tại thị trƣờng Việt Nam nên việc kiểm soát vấn đề nội sinh của các biến cũng chƣa đƣợc xem xét trong đề tài này.
Dữ liệu thu thập trong nghiên cứu có sự điều chỉnh so với mô hình gốc do hạn chế về việc tiếp cận thông tin lịch sử giao dịch, cụ thể lịch sử giá và khối lƣợng giao dịch là dữ liệu cuối ngày.
Đề tài thực hiện theo phân tích hồi quy tuyến tính, trong khi đó có thể xuất hiện mối quan hệ phi tuyến giữa mức độ bất cân xứng thông tin và các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ bất cân xứng thông tin.
5.3.2. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Thứ nhất, điều chỉnh cỡ mẫu nghiên cứu.
Về thời gian, các nghiên cứu trong tƣơng lai có thể thực hiện trong khoảng thời gian dài hơn, hoặc thực hiện theo từng năm để xác định xu hƣớng thay đổi của mức độ bất cân xứng thông tin chẳng hạn từ năm 2012 đến năm 2017, hoặc dài hơn nữa để có đánh giá hữu ích đối với tổng thể trong dài hạn.
Về không gian, các nghiên cứu trong tƣơng lai có thể thực hiện đối với nhiều doanh nghiệp hơn, không chỉ dựa vào các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết mà còn các doanh nghiệp phi tài chính chƣa niêm yết (trên sàn OTC). Các nghiên cứu sau cũng có thể tiếp cận theo từng nhóm ngành kinh tế của doanh nghiệp để có đánh giá mức độ chênh lệch giữa các ngành khác nhau.
Thứ hai, mở rộng nội dung nghiên cứu.
Các nghiên cứu tƣơng lai có thể mở rộng nội dung theo hƣớng phân tích đầy đủ các yếu tố ảnh hƣởng đến bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán,