Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dài hạn trọng yếu của nền kinh tế. Trải qua hơn 22 năm hình thành và phát triển, TTCK Việt Nam đã đạt được những bước tiến đáng kể về quy mô: giá trị vốn hóa thị trường giai đoạn 2011 – 2020 đạt gần 2,9 triệu tỷ đồng (gấp khoảng 10 lần giai đoạn 2001 – 2010); tính đến cuối năm 2020, quy mô thị trường đạt hơn 131% GDP, tương đương 47% tổng tài sản hệ thống tài chính. Đến ngày 30/11/2021, quy mô vốn hóa đạt hơn 8,3 triệu tỷ đồng (~133,83% GDP) với 2.133 doanh nghiệp niêm yết và đăng ký giao dịch.

Tuy nhiên, TTCK Việt Nam vẫn tồn tại nhiều khuyết tật của một thị trường non trẻ. Theo đánh giá của Ngân hàng Thế giới (World Bank), mức độ bảo vệ nhà đầu tư tại Việt Nam xếp hạng rất thấp: đứng trong nhóm 10 quốc gia kém nhất thế giới năm 2011, xếp hạng 87 năm 2017, hạng 81 năm 2018 và hạng 89/190 năm 2019. Cơ cấu thị trường ghi nhận sự áp đảo của nhà đầu tư cá nhân, tăng từ hơn 97% lên gần 99,6% trong giai đoạn 2018 – 2022. Đây là nhóm đối tượng dễ bị tổn thương nhất trước các rủi ro từ việc thiếu minh bạch thông tin, giao dịch nội gián, thao túng giá và tin đồn thất thiệt. Hiện tượng bất cân xứng thông tin (BCXTT) dẫn đến sự suy giảm niềm tin, sai lệch trong phân bổ vốn và đe dọa sự phát triển bền vững của thị trường.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Xây dựng khung lý thuyết cơ bản để phân tích hiệu ứng BCXTT trên TTCK; đánh giá thực trạng, kiểm định và đo lường mức độ BCXTT bằng thành phần lựa chọn ngược trong giao dịch trên TTCK Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách cho từng nhóm đối tượng.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xây dựng hệ thống kiến thức nền tảng về lý thuyết thông tin bất cân xứng, hiện tượng BCXTT trên TTCK và các mô hình kiểm định, đo lường.
    2. Phân tích thực trạng về BCXTT trên TTCK Việt Nam.
    3. Sử dụng mô hình định lượng kiểm định thực nghiệm sự tồn tại của BCXTT trên chỉ số VN-Index và đo lường mức độ BCXTT thông qua thành phần lựa chọn ngược.
    4. Đề xuất hàm ý chính sách đối với từng chủ thể tham gia thị trường nhằm hạn chế ảnh hưởng của BCXTT.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Để phân tích hiện tượng BCXTT trên TTCK cần ứng dụng những lý thuyết gì và mô hình định lượng nào?
  2. Thực trạng minh bạch thông tin và các biểu hiện của BCXTT trên TTCK Việt Nam hiện nay diễn ra như thế nào?
  3. Chỉ số thị trường VN-Index qua các kiểm định thực nghiệm có tồn tại BCXTT hay không; nếu có thì mức độ là bao nhiêu?
  4. Để giảm thiểu tác động tiêu cực của BCXTT, các chủ thể tham gia thị trường cần thực hiện những biện pháp gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hiện tượng BCXTT trên TTCK Việt Nam giữa các chủ thể tham gia: nhà đầu tư, doanh nghiệp niêm yết, công ty chứng khoán, Sở Giao dịch Chứng khoán và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước.
  • Phạm vi không gian: Tập trung vào Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm, từ ngày 01/01/2018 đến ngày 31/12/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng:

  • Lý thuyết thất bại thị trường và bất cân xứng thông tin: Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết "Thị trường quả chanh" (The Market for Lemons) của Akerlof (1970), lý thuyết phát tín hiệu (Signaling) của Spence (1973) và cơ chế sàng lọc (Screening) của Stiglitz (1975). Các hệ lụy chính của BCXTT bao gồm: Lựa chọn ngược (Adverse Selection - AS), Rủi ro đạo đức (Moral Hazard - MH) và Vấn đề người ủy quyền - người đại diện (Principal - Agent).
  • Khung pháp lý về công bố thông tin: Luật Chứng khoán năm 2019 và Thông tư số 96/2020/TT-BTC ngày 16/11/2020 của Bộ Tài chính hướng dẫn công bố thông tin trên thị trường chứng khoán (bao gồm thông tin định kỳ, bất thường trong 24 giờ, thông tin theo yêu cầu trong 24 giờ và thông tin hoạt động khác).
  • Mô hình cấu trúc vi mô thị trường: Mô hình phân rã khoảng chênh lệch giá mua/bán (bid-ask spread) nhằm xác định thành phần lựa chọn ngược (Adverse Selection Component - ASC) của Glosten & Harris (1988), kết hợp thuật toán xác định hướng giao dịch của Lee & Ready (1991).

Phương pháp nghiên cứu:

  • Phương pháp định tính: Vận dụng phương pháp duy vật biện chứng, phân tích - tổng hợp, quy nạp - diễn dịch và thống kê mô tả để hệ thống hóa cơ sở lý luận và đánh giá thực trạng thị trường.
  • Phương pháp định lượng:
    1. Kiểm định tính dừng: Kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP) đối với chuỗi tỷ suất lợi nhuận $R_t = \ln(P_t / P_{t-1})$.
    2. Kiểm định hiệu ứng phương sai thay đổi: Kiểm định nhân tử Lagrange (ARCH-LM) của Engle (1982) trên chuỗi phần dư.
    3. Kiểm định hiệu ứng bất đối xứng thông tin: Ước lượng hai mô hình phương sai có điều kiện phi đối xứng gồm Exponential GARCH - EGARCH (1,1) của Nelson (1991) và Threshold GARCH - TGARCH (1,1) của Rabemananjara & Zakoian (1993), Zakoian (1994).
    4. Đo lường mức độ BCXTT: Ước lượng mô hình Glosten & Harris (1988) bằng phương pháp OLS: $$\Delta P_t = c_0 Q_t + c_1 Q_t V_t + z_0 Q_t + z_1 Q_t V_t + \epsilon_t$$ Thành phần lựa chọn ngược được xác định: $ASC = \frac{z_0 + z_1 \bar{V}}{(c_0 + c_1 \bar{V}) + (z_0 + z_1 \bar{V})}$.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp theo ngày trong giai đoạn 01/01/2018 – 31/12/2022 trích xuất từ Bảng giá lịch sử của Công ty Cổ phần Chứng khoán Rồng Việt (VDSC) và số liệu công bố từ Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCK), gồm:

  • Chuỗi giá đóng cửa chỉ số VN-Index (1.248 quan sát theo ngày).
  • Dữ liệu giao dịch khớp lệnh hàng ngày (giá đóng cửa $P_{it}$, khối lượng $V_{it}$) của 78 doanh nghiệp phi tài chính thuộc nhóm VN100 (tổng cộng 95.038 quan sát dạng dữ liệu bảng).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương này khái quát tổng quan về TTCK (khái niệm, phân loại, chức năng, nguyên tắc hoạt động và các chủ thể tham gia); phân loại các luồng thông tin trên thị trường từ tổ chức niêm yết, SGDCK, tổ chức kinh doanh dịch vụ và thông tin kinh tế vĩ mô. Tác giả luận giải cơ chế thất bại thị trường theo chuẩn hiệu quả Pareto do BCXTT gây ra, minh họa tổn thất phúc lợi xã hội thông qua mô hình đồ thị dịch chuyển đường cầu.

Chương 1 cũng phân tích chi tiết hai dạng biểu hiện chính của BCXTT trên TTCK là lựa chọn bất lợi và tâm lý ỷ lại, cùng các hệ lụy đối với nhà đầu tư, tổ chức phát hành và tính ổn định của toàn thị trường. Phần cuối chương hệ thống hóa các mô hình kiểm định hiệu ứng tin tức (ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH) và các mô hình đo lường ASC trong cấu trúc vi mô thị trường (Glosten & Harris, 1988; George, Kaul & Nimalendran, 1991; Lin, Sanger & Booth, 1995; Kim & Ogden, 1996; Huang & Stoll, 1997).

Chương 2: Thực trạng bất cân xứng thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tác giả phân tích bức tranh toàn cảnh TTCK Việt Nam qua các mốc thời gian: giai đoạn bứt phá 2017 – đầu 2018 khi VN-Index vượt 1.100 điểm rồi điều chỉnh sâu; giai đoạn ổn định 2019 với tổng vốn huy động đạt 302,6 nghìn tỷ đồng; giai đoạn bùng nổ 2020 – 2021 nhờ làn sóng nhà đầu tư F0 và mặt bằng lãi suất thấp (tháng 12/2021 có hơn 4,3 triệu tài khoản, giá trị giao dịch tháng 11/2021 đạt 53,2 nghìn tỷ đồng/phiên); và giai đoạn suy thoái năm 2022 khi VN-Index giảm về 954,95 điểm vào tháng 11/2022.

Chương 2 trình bày khung pháp lý công bố thông tin theo Thông tư 96/2020/TT-BTC, đồng thời chỉ ra 4 biểu hiện vi phạm BCXTT phổ biến:

  1. Rò rỉ thông tin và giao dịch nội gián: Xuất phát từ thành viên HĐQT, cán bộ tại các trung tâm giao dịch hoặc nhân viên môi giới tại công ty chứng khoán trước khi thông tin được công bố chính thức.
  2. Lừa đảo, gian lận và tung tin đồn thất thiệt: Thường nhắm vào các nhân vật có ảnh hưởng, dẫn đến hành vi bán tháo của nhà đầu tư cá nhân nhỏ lẻ.
  3. Thao túng giá chứng khoán: Tạo cung cầu giả tạo, bóp méo nguyên lý định giá thị trường.
  4. Vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin: Tình trạng chậm trễ, sai lệch số liệu BCTC (dẫn chứng các vụ xử phạt tại CTCP ASA bị phạt 100 triệu đồng, CTCP GTNFoods chậm công bố sáp nhập VLC, CTCP Chứng khoán TP.HCM - HSC bị phạt 60 triệu đồng năm 2022).

Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu hai bước: kiểm định tính bất đối xứng của thông tin trên chỉ số VN-Index, sau đó ước lượng ASC cho nhóm cổ phiếu VN100. Tác giả thiết lập phương trình toán học cho các mô hình EGARCH (1,1) và TGARCH (1,1), làm rõ ý nghĩa của hệ số bất đối xứng $\gamma$. Đối với mô hình Glosten & Harris (1988), tác giả giải thích cơ sở lựa chọn mô hình dựa trên điều kiện dữ liệu thực tế tại Việt Nam (sử dụng dữ liệu giá đóng cửa và khối lượng khớp lệnh ngày thay vì dữ liệu tần suất cao từng giây/phút).

Chương này trình bày thống kê mô tả chuỗi lợi suất VN-Index và bộ dữ liệu bảng 95.038 quan sát của 78 cổ phiếu VN100 (đã loại trừ nhóm ngân hàng, chứng khoán, bảo hiểm do đặc thù bảng cân đối kế toán).

Năm Biến số Trung bình Trung vị Nhỏ nhất Lớn nhất Độ lệch chuẩn
2018 Giá đóng cửa
Tỷ suất lợi nhuận		 1.006,20
-0,0002		 994,36
0,0004		 888,25
-0,0227		 1.204,33
0,0161		 81,60
0,0061
2019 Giá đóng cửa
Tỷ suất lợi nhuận		 971,54
0,0001		 976,21
4,3 × 10⁻⁵		 878,22
-0,0110		 1.024,91
0,0083		 28,14
0,0030
2020 Giá đóng cửa
Tỷ suất lợi nhuận		 889,48
0,0002		 889,35
0,0009		 659,21
-0,0282		 1.103,87
0,0211		 90,03
0,0063
2021 Giá đóng cửa
Tỷ suất lợi nhuận		 1.343,90
0,0005		 1.353,77
0,0010		 1.005,97
-0,0300		 1.500,81
0,0165		 111,57
0,0058
2022 Giá đóng cửa
Tỷ suất lợi nhuận		 1.242,50
-0,0007		 1.218,81
-1,7 × 10⁻⁵		 911,69
-0,0221		 1.528,57
0,0204		 179,37
0,0068

Chương 4: Thảo luận kết quả và hàm ý chính sách

Chương 4 công bố kết quả kiểm định kinh tế lượng chuỗi thời gian của VN-Index và thảo luận các hàm ý chính sách rút ra từ nghiên cứu:

  • Kiểm định tính dừng: Cả hai phương pháp ADF và PP đều bác bỏ giả thuyết $H_0$ ở mức ý nghĩa 1%, xác nhận chuỗi tỷ suất lợi nhuận $R_t$ có tính dừng bậc gốc $I(0)$.
  • Kiểm định hiệu ứng ARCH: Kiểm định ARCH-LM trên chuỗi phần dư của phương trình trung bình cho giá trị $F = 32,5980$ ($p = 0,0000$), khẳng định có hiệu ứng ARCH đến độ trễ bậc 3.
Kiểm định Chỉ số thống kê p-value Kết luận
Augmented Dickey-Fuller (ADF) t-stat = -33,1199 0,0000 Chuỗi $R_t$ dừng tại bậc gốc $I(0)$
Phillips-Perron (PP) Adj. t-stat = -33,3158 0,0000 Chuỗi $R_t$ dừng tại bậc gốc $I(0)$
Kiểm định ARCH-LM F-stat = 32,5980 0,0000 Tồn tại hiệu ứng ARCH (đến bậc 3)
  • Ước lượng EGARCH (1,1) và TGARCH (1,1): Kết quả ước lượng phương trình phương sai có điều kiện được thể hiện trong bảng dưới đây:
Mô hình Tham số Hệ số Sai số chuẩn z-Statistic p-value
EGARCH (1,1) $\omega$
$\alpha$
$\beta$
$\gamma$		 -0,8788
0,2202
0,9317
-0,1091		 0,1019
0,0245
0,0090
0,0122		 -8,6278
8,9751
103,5866
-8,9657		 0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
TGARCH (1,1) $\omega$
$\alpha$
$\beta$
$\gamma$		 2,3 × 10⁻⁶
0,0305
0,8069
0,1578		 2,7 × 10⁻⁷
0,0132
0,0185
0,0234		 8,3120
2,3023
43,6670
6,7376		 0,0000
0,0213
0,0000
0,0000

Trong mô hình EGARCH (1,1), hệ số $\gamma = -0,1091 < 0$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p = 0,0000$). Trong mô hình TGARCH (1,1), hệ số $\gamma = 0,1578 > 0$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p = 0,0000$). Cả hai mô hình đều xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng bất cân xứng thông tin trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2018 – 2022: các cú sốc tiêu cực (tin tức xấu) tạo ra mức độ biến động phương sai lớn hơn đáng kể so với các cú sốc tích cực (tin tức tốt) cùng độ lớn.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính:

  • Chứng minh bằng thực nghiệm định lượng sự tồn tại của hiện tượng BCXTT trên TTCK Việt Nam xuyên suốt giai đoạn 2018 – 2022 thông qua chỉ số đại diện VN-Index. Các tin tức tiêu cực tác động đến sự biến động của tỷ suất sinh lời mạnh mẽ hơn so với tin tức tích cực.
  • Thống kê mô tả chi tiết biến động của thị trường trong 5 năm: giai đoạn thăng hoa 2021 với mức lợi suất trung bình dương cao nhất (0,0005), thị trường lập đỉnh lịch sử trên 1.500 điểm; tiếp nối bởi giai đoạn sụt giảm sâu năm 2022 với lợi suất trung bình âm (-0,0007) và độ lệch chuẩn biến động cao nhất (0,0068).
  • Đo lường thành phần lựa chọn ngược (ASC) trên mẫu dữ liệu bảng gồm 78 doanh nghiệp phi tài chính vốn hóa lớn nhất sàn HOSE (VN100) qua mô hình cấu trúc vi mô Glosten & Harris (1988).

Giải pháp và hàm ý chính sách do tác giả đề xuất:

  1. Đối với nhà đầu tư: Nâng cao kiến thức tài chính, chuyển dịch tư duy từ đầu cơ lướt sóng theo tin đồn sang đầu tư giá trị dựa trên phân tích cơ bản; đa dạng hóa danh mục đầu tư; sử dụng các dịch vụ tư vấn chuyên nghiệp được cấp phép.
  2. Đối với doanh nghiệp niêm yết: Xây dựng bộ phận quan hệ nhà đầu tư (IR) chuyên trách; tuân thủ nghiêm ngặt chuẩn mực kế toán và kiểm toán; chủ động công bố thông tin minh bạch, đúng hạn theo Thông tư 96/2020/TT-BTC nhằm giảm thiểu chi phí vốn.
  3. Đối với công ty chứng khoán: Thiết lập bức tường ngăn cách thông tin (Chinese Wall) giữa khối tự doanh, khối tư vấn phát hành và khối môi giới; nâng cao đạo đức nghề nghiệp của nhân viên môi giới; nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin phục vụ giao dịch và quản trị rủi ro.
  4. Đối với cơ quan quản lý Nhà nước (UBCK, SGDCK): Tăng cường chế tài xử phạt hành chính và hình sự đối với các hành vi thao túng giá, giao dịch nội gián; đẩy mạnh giám sát tự động các giao dịch bất thường; rút ngắn chu kỳ thanh toán và hoàn thiện hệ thống cơ chế bảo vệ nhà đầu tư thiểu số.

Đóng góp của đề tài: Khóa luận đã kết hợp đồng thời cả hai hướng tiếp cận kinh tế lượng: vừa kiểm định tính bất đối xứng của phản ứng giá trước tin tức qua chuỗi thời gian (họ mô hình GARCH), vừa ứng dụng mô hình cấu trúc vi mô (Glosten & Harris) trên dữ liệu bảng liên tục 5 năm (2018 – 2022) của 78 doanh nghiệp vốn hóa lớn nhất sàn HOSE. Nghiên cứu cung cấp bức tranh định lượng cập nhật về mức độ BCXTT trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn có nhiều biến động lịch sử (COVID-19 và các vụ xử lý sai phạm thị trường).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về dữ liệu: Do rào cản trong việc tiếp cận dữ liệu giao dịch tần suất cao (intraday tick-by-tick data) tại Việt Nam, nghiên cứu phải sử dụng dữ liệu theo ngày (giá đóng cửa và tổng khối lượng giao dịch), đồng thời phải áp dụng thuật toán phân loại hướng giao dịch giản đơn của Lee & Ready (1991) thay vì ghi nhận trực tiếp chiều mua/bán từ sổ lệnh.
  • Hạn chế về mẫu quan sát: Mẫu nghiên cứu ASC mới chỉ tập trung vào 78 doanh nghiệp phi tài chính trong nhóm VN100 trên sàn HOSE, chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp trên sàn HNX và UPCoM, đồng thời loại bỏ nhóm ngành ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán do đặc thù cấu trúc tài sản.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng phạm vi dữ liệu vi mô theo từng bước giá/khớp lệnh tức thời; áp dụng các mô hình đo lường hiện đại khác như Huang & Stoll (1997) hoặc Madhavan et al. (1997); nghiên cứu hồi quy các yếu tố đặc thù doanh nghiệp (quy mô vốn hóa, tỷ lệ sở hữu nước ngoài, chất lượng kiểm toán) tác động đến quy mô ASC.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo: Sinh viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng, Chứng khoán và Kinh tế lượng ứng dụng đang thực hiện đề tài về tính minh bạch thông tin và cấu trúc vi mô thị trường.
  • Nội dung có giá trị ứng dụng cao:
    1. Quy trình thực nghiệm kiểm định chuỗi thời gian tài chính: từ kiểm định tính dừng (ADF, PP), kiểm định hiệu ứng ARCH-LM đến ước lượng mô hình phương sai có điều kiện bất đối xứng EGARCH và TGARCH.
    2. Phương pháp luận phân rã chênh lệch giá để ước lượng thành phần lựa chọn ngược (ASC) theo mô hình Glosten & Harris (1988) kết hợp thuật toán Lee & Ready (1991).
    3. Hệ thống tổng hợp các vụ việc thao túng giá, rò rỉ thông tin và vi phạm pháp lý công bố thông tin thực tế trên TTCK Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các tiêu chuẩn và mô hình nào để kiểm định sự tồn tại của hiện tượng bất cân xứng thông tin?
Tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF và Phillips-Perron để xác định tính dừng của chuỗi tỷ suất lợi nhuận VN-Index, kiểm định ARCH-LM để kiểm tra hiệu ứng phương sai thay đổi của phần dư, và ước lượng hai mô hình phương sai có điều kiện bất đối xứng là EGARCH (1,1) và TGARCH (1,1).

2. Kết quả ước lượng mô hình EGARCH (1,1) và TGARCH (1,1) phản ánh điều gì về tâm lý và phản ứng của thị trường chứng khoán Việt Nam?
Cả hai mô hình đều cho hệ số bất đối xứng $\gamma$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($\gamma = -0,1091$ trong EGARCH và $\gamma = 0,1578$ trong TGARCH). Kết quả này chứng minh thị trường phản ứng bất đối xứng trước các luồng thông tin: các cú sốc tiêu cực (tin tức xấu) gây ra mức độ biến động phương sai lợi suất mạnh hơn nhiều so với các cú sốc tích cực (tin tức tốt) có cùng độ lớn.

3. Tại sao tác giả chỉ chọn 78 cổ phiếu trong rổ VN100 để đo lường thành phần lựa chọn ngược (ASC)?
Mặc dù rổ VN100 đại diện cho 100 doanh nghiệp có vốn hóa và thanh khoản hàng đầu trên sàn HOSE, tác giả đã chủ động loại trừ 22 doanh nghiệp thuộc nhóm tài chính (ngân hàng thương mại, công ty chứng khoán, công ty bảo hiểm) do cấu trúc nguồn vốn, đặc thù tài sản và tính chất nghiệp vụ của nhóm này khác biệt hoàn toàn với các doanh nghiệp sản xuất - thương mại thông thường.

4. Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập từ nguồn nào và trong khung thời gian bao lâu?
Dữ liệu thứ cấp được thu thập theo ngày trong giai đoạn 5 năm từ 01/01/2018 đến 31/12/2022, trích xuất từ Bảng giá lịch sử của Công ty Cổ phần Chứng khoán Rồng Việt (VDSC) và các báo cáo thống kê của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước.

5. Khung pháp lý điều chỉnh hoạt động công bố thông tin được phân tích trong khóa luận là văn bản nào?
Khóa luận phân tích việc thực thi công bố thông tin dựa trên Luật Chứng khoán 2019 và Thông tư số 96/2020/TT-BTC ngày 16/11/2020 của Bộ Tài chính, bao gồm 4 nhóm: thông tin định kỳ, thông tin bất thường (trong 24 giờ), thông tin theo yêu cầu của cơ quan quản lý (trong 24 giờ) và thông tin về các hoạt động phát hành/giao dịch khác.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vũ Đức Ngọc Thiện đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về thất bại thị trường do bất cân xứng thông tin và thực trạng công bố thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Thông qua các mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian EGARCH (1,1) và TGARCH (1,1), nghiên cứu chứng minh bằng thực nghiệm sự tồn tại của hiệu ứng bất đối xứng thông tin trên chỉ số VN-Index giai đoạn 2018 – 2022, nơi tin tức tiêu cực tác động mạnh mẽ hơn đến biến động thị trường. Đồng thời, việc ứng dụng mô hình Glosten & Harris (1988) để xác định thành phần lựa chọn ngược trên 78 cổ phiếu VN100 đã lượng hóa mức độ rủi ro thông tin mà nhà đầu tư cá nhân phải gánh chịu. Các kết quả thực nghiệm là căn cứ khoa học vững chắc để tác giả đề xuất hệ thống giải pháp đồng bộ cho nhà đầu tư, doanh nghiệp niêm yết, công ty chứng khoán và cơ quan quản lý Nhà nước nhằm nâng cao tính minh bạch của thị trường vốn Việt Nam.