Đặt vấn đề Thị trƣờng chứng khoán đóng vai trò là một kênh đầu tƣ hấp dẫn và là nơi phản ánh kỳ vọng của nhà đầu tƣ vào nền kinh tế. Thông tin là loại tài sản có giá trị và đƣợc tìm kiếm nhiều nhất trong thị trƣờng. Có thể thấy điều đó qua sự đa dạng về nguồn cung cấp thông tin và số lƣợng thông tin cũng nhƣ số lƣợng ngƣời theo dõi các thông tin hàng ngày. Lịch sử đã cho thấy sự phát triển của thị trƣờng phải đƣợc đánh giá trên mức độ tham gia của các nhà đầu tƣ (Lƣợng) và mức độ minh bạch và hiệu quả của thị trƣờng trong vai trò luân chuyển vốn (Chất).
Mức độ tham gia và trƣởng thành của nhà đầu tƣ có thể đo lƣờng thông qua nhu cầu về thông tin, phân tích thông tin. Việc dự báo giá và độ biến động giá từ lâu đã là một chủ đề hấp dẫn trong giới tài chính. Đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề này, hầu hết các nghiên cứu cho kết quả rằng giá chứng khoán chịu tác động của các yếu tố nhƣ: lãi suất, tỷ giá, tâm lý đầu cơ… Tuy nhiên, dƣới góc nhìn thành phần tham gia thị trƣờng, có một bộ phần không nhỏ những nhà đầu tƣ - những ngƣời mà các quyết định sẽ ảnh hƣởng trực tiếp đến thị trƣờng, đƣa ra lệnh mua, bán hoàn toàn dựa vào nhũng thông tin về cổ phiếu họ góp nhặt trên Internet. Đã có những nghiên cứu tập trung vào vai trò của cung, cầu thông tin đối với thị trƣờng (Kihlstrom, 1974; Grossman và Stiglitz, 1980; Radner và Stiglitz, 1984; Allen, 1990) nhƣng với các cách xác định dòng chảy thông tin khác nhau nhƣ sử dụng số lƣợng tin tức vĩ mô và tin tức từng công ty đƣợc công bố bởi Dow Jones & Company trên Broadtape và Wall Street Journal hay khối lƣợng thông tin trong hệ thống Reuters North American Wire.
Xuất phát từ việc công nhận ngày nay internet đã cách mạng hóa thông tin, hoạt động môi giới chứng khoán, cách tiếp cận thông tin trong ngành tài chính và thói quen xem xét thông tin trên mạng trƣớc khi thực LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 3 hiện quyết định của phần lớn nhà đầu tƣ Việt Nam, tác giả tiếp cận dạng dữ liệu mới đại diện cho cầu thông tin về doanh nghiệp theo khối lƣợng tìm kiếm trên internet theo nghiên cứu của Nikolaos Vlastakis và Raphael N. Dữ liệu này cho phép kiểm tra lần lƣợt mức ảnh hƣởng của cầu thông tin của từng cổ phiếu riêng biệt và của toàn thị trƣờng. Với một thị trƣờng còn khá non trẻ nhƣ thị trƣờng cổ phiếu Việt Nam, trình độ nhà đầu tƣ có sự phân hóa cao thêm vào đó là nhu cầu sáp nhập hai sàn HOSE và HNX trong tƣơng lai thì việc tìm hiểu ảnh hƣởng cung cầu thông tin đến mức biến động của giá cổ phiếu nhằm xác định xu hƣớng trƣởng thành của các nhà đầu tƣ có một ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển bền vững của thị trƣờng cổ phiếu Việt Nam trong tƣơng lai. Xuất phát từ lý do trên, tác giả chọn đề tài nghiên cứu “Mối quan hệ giữa nhu cầu thông tin và độ bất ổn của thị trƣờng chứng khoán” cho bài luận văn của mình với mong muốn cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về ảnh hƣởng của nhu cầu tìm kiếm thông tin đến sự biến động của giá cổ phiếu.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của cung cầu thông tin lên độ biến động của công ty, thị trƣờng, nhấn mạnh vào từng thời kỳ.
Từ mục tiêu nghiên cứu trên, các câu hỏi nghiên cứu đƣợc đặt ra bao gồm: (1) Mối quan hệ giữa cung thông tin và cầu thông tin? (2) Ảnh hƣởng của cung và cầu thông tin lên độ bất ổn và khối lƣợng giao dịch? (3) Ảnh hƣởng của trạng thái thị trƣờng lên cung cầu thông tin và khối lƣợng giao dịch? 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích định lƣợng. Mô hình hồi quy OLS và GARCH (1;1) đƣợc sử dụng để khảo sát ảnh hƣởng của cung cầu thông tin đến giá cổ phiếu. Phƣơng pháp định lƣợng đƣợc thực hiện qua các bƣớc: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 4 Dữ liệu cung, cầu thông tin, giá, khối lƣợng giao dịch của các cổ phiếu trong mẫu giai đoạn 2008-2014 đƣợc thu thập (chi tiết nêu phần 3.2 Dữ liệu) Tác giả làm sạch dữ liệu và tính toán giá trị các biến đƣợc xem xét trong mô hình nghiên cứu thông qua công cụ hỗ trợ Microsoft Office Excel. Phần mềm phân tích dữ liệu Stata SE 12 đƣợc sử dụng để xây dựng mô hình nghiên cứu.4 Kết cấu luận văn Tác giả cầu trúc nội dung bài nghiên cứu theo 05 (năm) chƣơng với nội dung nhƣ sau: Trong Chƣơng 1 -Giới thiệu, tác giả trình bày vấn đề nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu.
Sau đó, trong Chƣơng 2: Tổng quan lý thuyết và và bằng chứng thực nghiệm trên thế giới, tác giả tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến vấn đề cung cầu thông tin. Đồng thời, giới thiệu dữ liệu trích xuất từ công cụ Google Trends nhƣ là đại diện mới cho cầu thông tin. Kế tiếp trong Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu, tác giả trình bày chi tiết về phƣơng pháp nghiên cứu thực hiện, mô hình nghiên cứu, các bƣớc thu thập và xử lý số liệu. Trong Chƣơng 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu, tác giả dùng phân tích hồi quy để nghiên cứu mối tƣơng quan giữa cung, cầu thông tin; ảnh hƣởng của cung, cầu thông tin đến độ bất ổn giá và khối lƣơng giao dịch tại Việt Nam.
Cuối cùng trong Chƣơng 5: Kết luận, tác giả tóm tắt lại kết quả nghiên cứu, đƣa ra một số kiến nghị cũng nhƣ giới hạn của bài nghiên cứu. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 5 CHƢƠNG 2: THÔNG TIN VÀ ĐỘ BÁT ỔN GIÁ CHỨNG KHOÁN 2.1 Phƣơng pháp tiếp cận truyền thống Về phía cung thông tin, mối quan hệ giữa dòng chảy thông tin và thị trƣờng tài chính đã đƣợc nhiều nhà kinh tế tài chính nhắc đến (Fama và các cộng sự, 1969; French và Roll, 1986). Ederington và Lee (1993) đã tìm thấy mối quan hệ mạnh giữa các thông báo vĩ mô đã đƣợc lên kế hoạch với độ bất ổn của lãi suất và tỷ giá giao sau. Các giả thiết mở rộng nhằm đo lƣờng mối quan hệ giữa hoạt động thị trƣờng - độ bất ổn tỷ suất sinh lợivà khối lƣợng giao dịch liên quan trực tiếp đến tần suất xuất hiện thông tin.
Sợi dây liên hệ các lý thuyết này là “Giả thuyết Phân phối hỗn hợp (Mixture of Distributions Hypothesis)” (Clark, 1973; Epps và Epps, 1973; Tauchen và Pitts, 1983; và những nghiên cứu khác) (gọi tắt là MDH). Trọng tâm của thuyết MDH là việc những dòng chảy thông tin sẽ làm thay đổi giá và khối lƣợng giao dịch. Sự xuất hiện không mong đợi của tin tốt sẽ làm giá tăng và ngƣợc lại khi tin xấu xuất hiện. Cả hai hoạt động đó đều đi kèm với khối lƣợng giao dịch trên mức trung bình, đồng thời thiết lập một mức cân bằng mới.
Vì thông tin không đƣợc quan sát trực tiếp, mọi nỗ lực nghiên cứu thực nghiệm ảnh hƣởng của nó lên các thị trƣờng tài chính đều yêu cầu một phƣơng pháp xác định dòng chảy thông tin cụ thể. Mitchel và Mulherin (1994) đo lƣờng dòng chảy thông tin bằng cách sử dụng số lƣợng tin tức vĩ mô và tin tức từng công ty đƣợc công bố bởi Dow Jones & Company trên Broadtape và Wall Street Journal… và thấy rằng dòng chảy thông tin có mẫu hình theo ngày, tuần và tháng trong năm, tƣơng ứng với những mẫu hình biến động giá tài sản. Họ tìm thấy các bằng chứng có ý nghĩa thống kê rằng: 1. Mối quan hệ giữa thông tin và khối lƣợng giao dịch, nhƣng với độ bất ổn thì có mối quan hệ yếu.
Mẫu hình theo mùa của dòng chảy các thông tin mới công bố. Có sự khác nhau trong dòng chảy thông tin giữa thời gian giao dịch và thời gian không giao dịch và tranh luận rằng điều này có thể giải thích sự khác nhau trong độ bất ổn đƣợc quan sát bởi French và Roll (1986). Berry LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 6 và Howe (1994) nghiên cứu bằng khối lƣợng thông tin trong hệ thống Reuters North American Wire. Sự khác biệt trong các bài nghiên cứu phần lớn do sự xác định độ lớn của từng thị trƣờng và cách phân loại thông tin của từng công ty.
Thompson và các cộng sự (1987) nghiên cứu các đặc điểm của thông tin về các công ty trong Wall Street Journal Index năm 1983, họ phân loại chúng theo cấp độ công ty, ngành kinh doanh, ngày trong tuần và tháng trong năm. Họ nhận thấy rằng tin tức của một vài công ty có ảnh hƣởng mang tính thống kê đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Bessembinder và các cộng sự (1996) đánh giá mối quan hệ giữa khối lƣợng giao dịch và thông tin theo cấp độ công ty và toàn thị trƣờng bằng cách sử dụng dữ liệu từ danh mục đầu tƣ của các công ty theo mức vốn hóa. Họ thấy rằng thông tin ở mức độ của từng công ty có tác động dƣơng đến hoạt động giao dịch của tất cả các công ty, nhƣng những công ty nhỏ lại chịu tác động lớn hơn.
Hơn nữa, họ còn thấy rằng thông tin toàn thị trƣờng có tác động đáng tin cậy lên các công ty lớn và tác động ít đến các công ty nhỏ. Các tác giả không đƣa ra phƣơng pháp rõ ràng để xác định dòng chảy thông tin, nhƣ bằng cách dựa vào các tin tức công bố hay các đại diện khác mà thay vào đó, họ sử dụng nhƣ những đại diện gián tiếp (indirect proxies). Cụ thể, họ sử dụng độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi theo một danh mục đƣợc đa dạng hóa để tính toán hoạt động thị trƣờng, và dùng trị tuyệt đối độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi từng công ty từ mô hình CAPM để đo lƣờng thông tin theo cấp độ công ty. Áp dụng các biến này gây ra một sự bất lợi về việc đánh giá mối quan hệ giữa dòng chảy thông tin và độ bất ổn vì nó giả định mối quan hệ trên đã tồn tại sẵn có.Ryan và Taffler (2004) đã nghiên cứu mẫu 350 công ty lớn nhất trên sàn chứng khoán London và đƣa ra các bằng chứng về việc các thông tin theo từng công ty có quan hệ thống kê với sự biến động giá cổ phiếu và khối lƣợng giao dịch.