Biến Ký hiệu Đơn vị
tính Đo lƣờng Kỳ vọng dấu Chi phí lựa chọn bất lợi tính theo tỷ lệ (biến phụ thuộc) TC Con số TC = 2(z0 + z1Vt)/P Số lƣợng cổ phiếu giao dịch trung bình VOL Cổ phiếu VOL = Số lƣợng cổ phiếu giao dịch trung bình 1 ngày - Giá cổ phiếu trung bình PRI Đồng
PRI = Giá cổ phiếu trung bình trong
năm 2017
-
Sai số của suất
sinh lợi VAR Con số
VAR = Sai số của suất sinh lợi hàng ngày của cổ phiếu
+
Độ lệch chuẩn của
suất sinh lợi SIGR Con số
SIGR = Độ lệch chuẩn của suất sinh lợi hàng ngày của cổ
phiếu + Độ lệch chuẩn của lƣợng cổ phiếu giao dịch SIGVOL Con số SIGVOL = Độ lệch chuẩn của lƣợng cổ phiếu giao dịch hàng ngày +
Đòn bẩy tài chính LEVG Con số LEVG = Nợ dài hạn/Tổng tài sản + Tỷ số giá thị trƣờng và sổ sách MB Con số MB = (CSxP+A- CE)/A + Giá thị trƣờng vốn cổ phần MVE Tỷ đồng MVE = Số lƣợng cổ phiếu phát hành x giá thị trƣờng trung trình - Phần trăm số cổ
đông là tổ chức PINST Phần trăm
Phần trăm sở hữu của cổ đông là tổ chức + Số cổ đông là tổ chức INST Con số Số lƣợng cổ đông là tổ chức -
Nguồn: Đề xuất của tác giả từ các nghiên cứu trước Ghi chú: CS, P, A và CE lần lượt là cổ phần, giá cổ phiếu, tổng tài sản và vốn chủ sở hữu. Vì cổ tức bình quân 1 ngày trong năm là rất nhỏ nên suất sinh lợi được tính theo ngày bằng giá tại thời điểm t trừ giá tại thời điểm t-1 chia cho giá tại thời điểm t-1.
Nhƣ vậy mô hình 2 đƣợc viết lại nhƣ sau:
TC = a0 + a1LVOL + a2LPRI + a3LVAR + a4LSIGR + a5LSIGVOL + a6LEVG + a7LNMB + a8LMVE + a9LPINST + aLINST+ eLTC
Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. MỨC ĐỘ BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ TRƢỜNG 4.1. MỨC ĐỘ BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Theo nhƣ các nghiên cứu của Ness và cộng sự (2001), Brennan và Subrahmanyam (1995) Clarke và Shastri (2001), tính thành phần lựa chọn ngƣợc không xem xét mức ý nghĩa hay độ tin cậy của các hệ số hồi quy (C0, C1, Z0, Z1) mà chỉ xem xét chỉ số thành phần chi phí lựa chọn ngƣợc (ASC) thỏa điều kiện: 0<ASC<1. Vì vậy tác giả cũng không phân tích sâu về mức ý nghĩa thống kê của các hệ số này.
4.1.1. Kết quả hồi quy mô hình
Mô hình 1 của đề tài bao gồm biến phụ thuộc ∆Pi,t;biến độc lập Qi,t; Vi,t. Kết quả hồi quy mô hình 1; ASC (thành phần lựa chọn ngƣợc) đƣợc tính cho các doanh nghiệp trên hai sàn đƣợc tổng hợp trong bảng 4.1 là kết quả hồi quy theo mô hình của Glosten và Harris (1988). Kết quả chi tiết cho từng mã cổ phiếu đƣợc thể hiện ở phụ lục 3. Bảng 4.1 Thành phần lựa chọn ngƣợc Chỉ tiêu HOSE HNX Mean 0.9668583 0.86356519 Standard Error 0.0019938 0.0001042 Median 0.9573543 0.86384882 Standard Deviation 0.022469 0.00079355
Sample Variance 0.0005049 6.2973E-07
Range 0.1034504 0.00485528
Minimum 0.9481529 0.85915028
Maximum 1.0516033 0.86400556
Count 127 58
Kết quả hồi quy mô hình 1 cho thấy mức độ bất cân xứng thông tin trung bình trên sàn HNX là 86,36% trong khi mức độ bất cân xứng thông tin trung bình trên HOSE là 96,69%. Đây là một kết quả khá bất ngờ vì cho đến nay các kết quả đo lƣờng mà tác giả nhận biết cũng nhƣ theo cảm tính là mức độ bất cân xứng thông tin trên sàn HOSE là thấp hơn HNX. Nếu đánh giá riêng lẻ thì mức độ bất cân xứng thông tin trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong năm 2017 là lớn, so với các kết quả đo lƣờng trƣớc đây. Cụ thể theo Nguyễn Ngọc Sơn (2012) mức độ bất cân xứng thông tin trên HNX và HOSE lần lƣợt là 67% và 90%, theo Nguyễn Văn Ngải (2016) mức độ bất cân xứng thông tin trên HOSE nằm trong khoảng từ 69%- 77%. Điều này có thể xuất phát từ việc thị trƣờng chứng khoán phái sinh chính thức đi vào hoạt động từ tháng 08/2017 cũng nhƣ tình hình diễn biến chỉ số VN Index trong năm 2017 cũng chứng kiến sự bức phá mạnh mẽ, khối lƣợng giao dịch tăng dần và chỉ số cũng tăng lên những mức cao mới, vƣợt đỉnh cũ 1280 đƣợc xác lập vào năm 2007. Sự lên sàn của nhiều doanh nghiệp nhà nƣớc, có vốn hóa lớn cũng tác động không nhỏ đến thị trƣờng.
Theo kết quả nghiên cứu thể hiện trong bảng 4.2, trên sàn HNX, các doanh nghiệp đều có mức ASC nằm trong khoảng từ 0 đến 1, tuy nhiên trên sàn HOSE có 14 mã có ASC lớn hơn 1, nếu loại 14 mã này thì ASC trung bình là 96,02% hay mức độ bất cân xứng thông tin trung bình là 96,02%. Trên sàn HOSE ASC cao nhất là 99,63 % của mã cổ phiếu TSC (Kỹ thuật NN Cần Thơ) và thấp nhất là 94,81% của mã cổ phiếu DSN (Công viên nƣớc Đầm Sen). Trên sàn HNX mã cổ phiếu có ASC cao nhất là PPE (PVPower Engineering) và thấp nhất là KLF (KLF Global) với mức ASC lần lƣợt là 86,4% và 85.92%.
Bảng 4.2 Thành phần lựa chọn ngƣợc (điều chỉnh) Chỉ tiêu HOSE HNX Mean 0.9602291 0.86357 Standard Error 0.0011327 0.0001 Median 0.9560443 0.86385 Standard Deviation 0.0120411 0.00079
Sample Variance 0.000145 6.30E-07
Range 0.0481552 0.00486
Minimum 0.9481529 0.85915
Maximum 0.9963081 0.86401
Count 113 58
Nguồn: Xử lý từ kết quá chạy mô hình 1, phụ lục 3.
4.1.2. Kiểm định khuyết tật của mô hình
Tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy cho từng sàn riêng lẻ, kết quả bƣớc đầu sau khi chạy FEM, kiểm định F cho thấy Prob nhỏ bác bỏ Ho, tức giữa hai mô hình POLS và FEM thì mô hình FEM thích hợp để lựa chọn hơn.
Tác giả tiến hành chạy mô hình REM, sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình, kết quả trên sàn HNX cho Prob>chi2 = 0.9941, sàn HOSE cho Prob>chi2 = 0.0549, Prob lớn hơn 5% cho thấy mô hình REM phù hợp hơn nên đƣợc lựa chọn trên cả hai sàn.
Tác giả chạy kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi trên Stata bằng lệnh xttest0 và kết quả cả hai sàn đều cho thấy mô hình bị khuyết tật.
Tác giả tiếp tục chạy kiểm định tự tƣơng quan bằng lệnh xtserial trong Stata và kết quả cả hai sàn đều cho thấy mô hình bị khuyết tật.
Các khuyết tật của mô hình đƣợc xử lý bằng mô hình GLS. Kết quả chạy và kiểm định khuyết tật mô hình cũng nhƣ xử lý đƣợc thể hiện ở phụ lục 6.
4.1.3. Kết quả hồi quy khắc phục khuyết tật của mô hình
Sàn HNX cho ra kết quả mô hình 1 trong bảng 4.3 nhƣ sau:
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy mô hình 1 trên HNX
VARIABLES DP QitQit1 0.0351*** (0.00459) QitxVitQit1xVit1 -1.37e-10 (3.41e-09) Qit 0.223*** (0.00675) QitxVit -2.65e-09 (5.22e-09) Constant 0.0298*** (0.00721) Observations 14,384 Number of i 58
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Xử lý từ kết quá chạy mô hình 1, phụ lục 6.
Sàn HNX cho z0 = 0.223 và z1= -2.65e-09, c0= 0.0351, c1=0.223 Sàn HOSE cho ra kết quả mô hình 1 trong bảng 4.4 nhƣ sau:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình 1 trên HOSE
VARIABLES Dp QitQit1 0.0191*** (0.00527) QitxvitQit1xVit1 -1.26e-08*** (4.49e-09) Qit 0.347*** (0.00792) QitxVit 7.23e-08*** (6.70e-09) Constant 0.0397*** (0.00628) Observations 31,496 Number of i 127
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Xử lý từ kết quá chạy mô hình 1, phụ lục 6
Các kết quả trên đƣợc sử dụng để tính ASC của các doanh nghiệp niêm yết đƣợc thể hiện cụ thể ở phụ lục 3 và phụ lục 4, kết quả tổng hợp đƣợc thể hiện trong bảng 4.1 và 4.2.
Các kết quả của mô hình 1 cũng đƣợc sử dụng để tính chi phí lựa chọn bất lợi tính theo tỷ lệ (TC), là biến phụ thuộc đƣợc sử dụng trong mô hình 2.
4.2. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
4.2.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu của đề tài đƣợc thực hiện theo tiêu chí giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lƣợng quan sát; kết quả thống kê mô tả các biến đƣợc trình bày tại bảng 4.5 và 4.6.
Bảng 4.5 Thống kê mô tả các biến trên HOSE
Biến Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
Số quan sát VOL 545,470 3,991,053 7,568 746,266 127 PRI 30.30100 233.68213 1.75068 36.31391 127 VAR 0.000485 0.001957 0.000082 0.000343 127 SIGR 0.020934 0.044237 0.009048 0.006881 127 SIGVOL 452,232 3,300,137 6,564 580,518 127 LEVG 0.116457 0.65 0 0.132261 127 MB 1.384432 10.723695 0.093788 1.592481 127 MVE 8,406.07 227,442.75 14.92 31,048.47 127 PINST 0.461181 0.98 0 0.269201 127 INST 8.007874 32 0 6.898926 127
Căn cứ vào bảng 4.5, tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều có 127 quan sát. Kết quả thống kê mô tả từng biến nhƣ sau:
Thứ nhất, biến VOL đƣợc đo lƣờng bởi khối lƣợng giao dịch trung bình trong năm 2017 của từng cổ phiếu. Biến VOL đƣợc kỳ vọng tác động ngƣợc chiều với biến phụ thuộc, tức là khối lƣợng giao dịch càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông tin càng nhỏ.
Theo thống kê tại bảng 4.5, VOL có giá trị trung bình là 545,470 với độ lệch chuẩn là 746,266, đây là khối lƣợng giao dịch tƣơng đối phù hợp cho khối lƣợng giao dịch bình quân của thị trƣờng, cho thấy các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu đảm bảo đƣợc khả năng phản ánh đƣợc mô hình, tuy nhiên độ lệch chuẩn là tƣơng đối lớn cho thấy việc chƣa đồng đều giữa các doanh nghiệp. Bảng 4.5 còn cho thấy mẫu nghiên cứu có doanh nghiệp đạt VOL cao nhất là 3,991,053 cho trƣờng hợp mã HPG (Tập đoàn Hòa Phát) và thấp nhất là 7,568 cho mã DSN (Công viên nƣớc Đầm Sen).
Thứ hai, biến PRI là trung bình giá đóng cửa hàng ngày, đây là biến đại diện cho tính biến động của cổ phiếu, cổ phiếu càng có giá trị trên thị trƣờng thì càng có mức độ thu hút nhà đầu tƣ càng lớn, giúp lan tỏa thông tin tốt hơn, biến này đƣợc kỳ vọng tác động ngƣợc chiều với mức độ bất cân xứng thông tin.
Theo thống kê tại bảng 4.5, PRI có giá trị trung bình là 30.3, đây có thể xem là mức giá tƣơng đối hợp lý đại diện trên thị trƣờng chứng khoán, tuy nhiên độ lệch chuẩn là 36.3139, độ lệch chuẩn nhƣ vậy là khá lớn cho thấy sự không đồng đều giữa các doanh nghiệp. PRI cao nhất là 233.68213 (mã SAB của công ty SABECO) và thấp nhất là 1.75068 (mã VOS của công ty vận tải biển Việt Nam), nhƣ vậy doanh nghiệp có PRI cao nhất gấp hơn 130 lần doanh nghiệp có PRI thấp nhất, điều này hàm chứa sự chênh lệch lớn về giá giữa các doanh nghiệp.
Thứ ba, biến VAR là sai số của suất sinh lợi của cổ phiếu, biến này đƣợc kỳ vọng mang dấu dƣơng vì khoảng biến thiên của suất sinh lợi so với giá trị trung bình càng lớn cho thấy mức độ bất cân xứng thông tin càng lớn. Cụ thể theo bảng 4.5, VAR trung bình trên HOSE là 0.000485, mã ATG (Công ty An Trƣờng An) có
VAR lớn nhất là với giá trị 0.001957, mã DSN (Công viên nƣớc Đầm Sen) có VAR nhỏ nhất là với giá trị 0.000082 độ lệch chuẩn của biến VAR là 0.000343.
Thứ tư,biến SIGR là độ lệch chuẩn của suất sinh lợi hàng ngày, tƣơng tự nhƣ biến VAR độ lệch chuẩn của suất sinh lợi hàng ngày cũng tác động cùng chiều với mức độ bất cân xứng thông tin. Theo kết quả trong bảng 4.5, mã ATG (Công ty An Trƣờng AN) có giá trị lớn nhất là 4,42%, mã DSN (Công viên nƣớc Đầm Sen) có SIGR nhỏ nhất là 0.9%. SIGR trung bình trên HOSE là 2,09% với độ lệch chuẩn là 0,69%. Có thể thấy SIGR trên HOSE là tƣơng đối lớn.
Thứ năm, biến SIGVOL là độ lệch chuẩn của khối lƣợng giao dịch hàng ngày. Tƣơng tự nhƣ SIGR, biến này cũng đƣợc dùng để đo lƣờng tính biến động của cổ phiếu nên cũng đƣợc kỳ vọng tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, tức là giá trị biến SIGVOL càng lớn thì mức độ bất cân xứng thông tin càng lớn. Theo thống kê trong bảng 4.5 thì SIGVOL trung bình trên HOSE là 452,232 đơn vị. Đây là giá trị lớn đối với giá trị SIGVOL, điều này thể hiện mức chênh lệch lớn trong khối lƣợng giao dịch hàng ngày của cổ phiếu, hàm ý mức độ bất cân xứng thông tin là lớn. Cụ thể mã HAI (Nông dƣợc H.A.I) có SIGVOL lớn nhất là 3,300,137 đơn vị trong khi mã DSN (Công viên nƣớc Đầm Sen) có SIGVOL nhỏ nhất là 6,564. Có thể thấy mức chênh giữa doanh nghiệp có SIGVOL lớn nhất và nhỏ nhất là rất lớn. SIGVOL trung bình trên HOSE là 580,518. Đây là giá trị lớn, cho thấy sự không đồng đều giữa các doanh nghiệp về tính biến động của khối lƣợng giao dịch.
Thứ sáu, biến LEVG là đòn bẩy tài chính công ty đƣợc đo lƣờng bằng tổng nợ dài hạn trên tổng tài sản, các công ty càng sử dụng đòn bẩy tài chính càng lớn thì càng có sự biến động lớn trong thu nhập của chúng (tức là chúng sẽ có mức biến động của lãi/ lỗ lớn hơn so với các công ty cùng đặc điểm nhƣng sử dụng đòn bẩy thấp hơn). Việc biến động lớn về thu nhập dự kiến càng khiến mang lại rủi ro cho các nhà đầu tƣ do hạn chế tiếp cận với các thông tin chính xác về ƣớc lƣợng thu nhập của công ty, tức mức độ bất cân xứng thông tin sẽ càng tăng. Theo thống kê trong bảng 4.5, LEVG trung bình của 127 doanh nghiệp trên sàn HOSE là 11,65% với giá trị chạy từ 0% đến 65%. Mức nợ dài hạn cao nhất là công ty Đầu tƣ và phát
triển đa quốc gia (IDI) và có 20 doanh nghiệp có LEVG bằng 0% (tức không có nợ dài hạn). Mức trung bình trên HOSE là 13,23%.
Thứ bảy, biến MB là tỷ số giá thị trƣờng trên giá trị sổ sách, tỷ số giá thị trƣờng trên giá trị sổ sách của công ty là thƣớc đo của các nhà đầu tƣ về triển vọng của công ty. Triển vọng càng lớn thì thông tin bất cân xứng càng hiện hữu, nghĩa là khi chỉ số MB lớn sẽ thể hiện kỳ vọng lớn của nhà đầu tƣ vào giá trị của công ty càng lớn, điều này hàm chứa rủi ro lớn và do đó biến này sẽ có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, tức là mức độ bất cân xứng thông tin có xu hƣớng càng lớn khi chỉ số MB càng lớn. Theo kết quả thống kê trong bảng 4.5, MB trung bình trên HOSE là 1.384432, mã có MB cao nhất là SAB (SABECO) với MB là 10.723695, mã có MB thấp nhất là ATG (An Trƣờng An) với MB là 0.093788, độ lệch chuẩn MB là 1.592481. Nhƣ vậy có thể thấy thị trƣờng định giá doanh nghiệp cao hơn giá trị sổ sách, điều này ẩn chứa rủi ro khi tham gia thị trƣờng và việc định giá cao có thể dẫn đến rủi ro, đặc biệt là rủi ro bất cân xứng thông tin, do việc định giá cao chứa đựng kỳ vọng lạc quan của nhà đầu tƣ vào giá trị doanh nghiệp trong tƣơng lai.
Thứ tám, biến MVE là giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần của công ty, nếu các nhà đầu tƣ chịu một chi phí cố định về mặt thông tin, họ sẽ có xu hƣớng đầu tƣ vào các cổ phiếu có mức vốn hóa lớn với khả năng nắm bắt đƣợc thông tin nhiều hơn, điều này cũng dễ hiểu vì trên thị trƣờng chứng khoán khi không tiếp cận đƣợc thông tin thì xu hƣớng nhà đầu tƣ sẽ tin vào các doanh nghiệp lớn, vì uy tín cũng nhƣ vị thế của những doanh nghiệp này trên thị trƣờng. Ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, các doanh nghiệp có mức vốn hóa lớn thƣờng là những doanh nghiệp đầu ngành, có thể tiếp cận đƣợc thông tin dễ dàng hơn, từ đó giảm thiểu tình trạng bất cân xứng thông tin, do đó kỳ vọng của biến MVE là ngƣợc chiều với biến phụ thuộc. Cụ thể theo kết quả thống kê tại bảng 4.5, giá trị thị trƣờng trung bình của