Luận án Thị trường hiệu quả và việc sử dụng thông tin Báo cáo tài chính của nhà đầu tư: Bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TRỌNG Ý THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ VÀ VIỆC SỬ DỤNG THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA NHÀ ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh, tháng 02 năm 2024 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TRỌNG Ý THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ VÀ VIỆC SỬ DỤNG THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA NHÀ ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 9340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. TS. VŨ VIỆT QUẢNG 2. TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP. Hồ Chí Minh, tháng 02 năm 2024 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan Luận án tiến sĩ “Thị trường hiệu quả và việc sử dụng thông tin báo cáo tài chính của nhà đầu tư: bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam” là công trình nghiên cứu độc lập của tôi, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên đã được chỉ định. Các kết quả nghiên cứu của luận án được thực hiện một cách nghiêm túc, trung thực, dựa trên nguồn dữ liệu rõ ràng, đáng tin cậy. Các tài liệu tham khảo từ các tác giả khác đã được trích dẫn khách quan, đầy đủ trong luận án. Nghiên cứu sinh ii MỤC LỤC MỤC LỤC .......................................................................................................................... ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................................... vi DANH MỤC HÌNH........................................................................................................... vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................................ viii TÓM TẮT .......................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ........................................................................................... 3 1.1. Lý do chọn đề tài ....................................................................................................... 3 1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu .............................................................................. 11 1.3. Thiết kế và phương pháp nghiên cứu ...................................................................... 14 1.4. Những đóng góp mới của luận án ........................................................................... 16 1.5. Cấu trúc chuyên đề .................................................................................................. 19 1.6. Kết luận chương ...................................................................................................... 19 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT ............................................................... 21 2.1. Thị trường hiệu quả về mặt thông tin báo cáo tài chính .......................................... 21 2.1.1. Sự phát triển của giả thuyết thị trường hiệu quả .......................................... 21 2.1.2. Các nghiên cứu EMH đối với số liệu trên báo cáo tài chính ........................ 24 2.2. Kiểm định EMH đối với sự kiện công bố thông tin lợi nhuận: hiệu ứng PEAD ... 26 2.2.1. Sự hiện diện của hiệu ứng PEAD trong nghiên cứu hàn lâm ....................... 26 2.2.2. PEAD và rào cản giao dịch........................................................................... 34 2.2.3. PEAD và loại hình nhà đầu tư ...................................................................... 37 2.2.4. PEAD và sự chú ý của nhà đầu tư ................................................................ 45 iii 2.2.5. PEAD và sự không chắc chắn về thông tin ................................................... 46 2.2.6. PEAD và các bất thường khác ...................................................................... 49 2.3. Kiểm định EMH đối với chỉ số tài chính: Chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F- Score ................................................................................................................................. 51 2.4. Mối liên hệ giữa PEAD và F-Score ......................................................................... 56 2.5. Kết luận chương ...................................................................................................... 59 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP .................................................................................. 65 3.1. Kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng PEAD ............................................................... 65 3.1.1. Khung phân tích nghiên cứu sự kiện ............................................................. 65 3.1.2. Phương pháp thiết lập danh mục ................................................................... 69 3.1.3. Phương pháp hồi quy .................................................................................... 71 3.2. Kiểm định yếu tố tác động đến hiệu ứng PEAD ..................................................... 73 3.3. Kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược F-Score ............................................. 76 3.4. Kiểm định mối liên hệ giữa F-Score và hiệu ứng PEAD ........................................ 77 3.5. Kết luận chương ...................................................................................................... 78 CHƯƠNG 4. ĐO LƯỜNG .......................................................................................... 79 4.1. Lợi nhuận bất thường .............................................................................................. 79 4.2. Hệ số F-Score .......................................................................................................... 80 4.3. Tỷ suất sinh lợi bất thường ...................................................................................... 83 4.3.1. Kiểm định PEAD và các yếu tố tác động ...................................................... 83 4.3.2. Kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược F-Score ................................... 86 4.4. Các biến giải thích ................................................................................................... 86 4.4.1. Rào cản giao dịch .......................................................................................... 86 iv 4.4.2. Loại hình nhà đầu tư ..................................................................................... 88 4.4.3. Sự chú ý của nhà đầu tư ................................................................................ 88 4.4.4. Sự không chắc chắn về mặt thông tin ............................................................ 89 4.5. Các biến kiểm soát .................................................................................................. 90 CHƯƠNG 5. DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................... 91 5.1. Dữ liệu nghiên cứu .................................................................................................. 91 5.2. Hiệu ứng PEAD ....................................................................................................... 91 5.2.1. Kiểm định hiệu ứng PEAD bằng phương pháp danh mục ............................ 91 5.2.2. Kiểm định hiệu ứng PEAD bằng phương pháp hồi quy ................................ 96 5.3. Các yếu tố tác động đến độ lớn của hiệu ứng PEAD .............................................. 98 5.3.1. PEAD và rào cản giao dịch........................................................................... 98 5.3.2. PEAD và loại hình nhà đầu tư .................................................................... 108 5.3.3. PEAD và sự chú ý của nhà đầu tư .............................................................. 117 5.3.4. PEAD và sự không chắc chắn về mặt thông tin .......................................... 120 5.4. Chiến lược đầu tư F-Score ..................................................................................... 123 5.4.1. Phương pháp thiết lập danh mục ................................................................ 123 5.4.2. Phương pháp hồi quy .................................................................................. 130 5.5. PEAD và F-Score .................................................................................................. 133 5.5.1. Phương pháp thiết lập danh mục ................................................................ 133 5.5.2. Phương pháp hồi quy .................................................................................. 135 5.6. Kết luận chương .................................................................................................... 137 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ......................................... 138 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................... 143 v PHỤ LỤC: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG TỪ STATA ....................................................... 1 vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BCTC: Báo cáo tài chính BM: Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường CAR: TSSL bất thường cộng dồn CBTT: Công bố thông tin EMH: Giả thuyết thị trường hiệu quả EPS: lợi nhuận mỗi cổ phần HNX: Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HOSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh IFRS: Chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế IO: Tỷ lệ sở hữu nhà đầu tư tổ chức IU: Mức độ không chắc chắn về thông tin NĐT: Nhà đầu tư PEAD: Hiệu ứng giá cổ phiếu chuyển động cùng chiều với lợi nhuận của doanh nghiệp sau khi công bố thông tin về kết quả hoạt động kinh doanh SUE: Lợi nhuận bất thường chuẩn tắc TAQ: dữ liệu Trades and Quotes TSSL: Tỷ suất sinh lợi TTCK: Thị trường chứng khoán VAS: chuẩn mực kế toán Việt Nam vii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1. Tỷ trọng giá trị giao dịch theo nhóm nhà đầu tư trên sàn HOSE ...................... 10 Hình 1.2. Sơ đồ thiết kế nghiên cứu .................................................................................. 15 Hình 3.1. Các bước trong nghiên cứu sự kiện ................................................................... 66 Hình 3.2. Các mốc sự kiện và các khung thời gian trong kiểm định hiệu ứng PEAD ...... 67 Hình 3.3. Sơ đồ định dạng mô hình trong kiểm định các yếu tố tác động PEAD ............. 75 Hình 5.1. TSSL cộng dồn của ngũ phân vị SUE theo số ngày nắm giữ ........................... 94 viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1. Phân nhóm cho từng biến quan tâm .................................................................. 73 Bảng 4.1. Đo lường chỉ số F-Score ................................................................................... 82 Bảng 4.2. Các mô hình được sử dụng để tính toán TSSL bất thường ............................... 83 Bảng 5.1. Cách chọn mẫu cho nghiên cứu ........................................................................ 91 Bảng 5.2. Kiểm định hiệu ứng PEAD bằng phương pháp thiết lập danh mục ................. 93 Bảng 5.3. Độ lớn của hiệu ứng PEAD trong các nghiên cứu trước đây ........................... 94 Bảng 5.4. Hiệu ứng PEAD với các cách đo lường TSSL bất thường khác nhau .............. 96 Bảng 5.5. Kết quả hồi quy kiểm định hiệu ứng PEAD ..................................................... 97 Bảng 5.6. Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và chí phí giao dịch bằng phương pháp thiết lập danh mục ................................................................................................... 100 Bảng 5.7. Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và rủi ro kinh doanh chênh lệch giá bằng phương pháp thiết lập danh mục ............................................................................. 102 Bảng 5.8. Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và rủi ro thanh khoản bằng phương pháp thiết lập danh mục ................................................................................................... 104 Bảng 5.9. Kết quả hồi quy giữa hiệu ứng PEAD và các yếu tố rào cản giao dịch .......... 107 Bảng 5.10. Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và sự hiện diện của các loại hình nhà đầu tư bằng phương pháp thiết lập danh mục ........................................................... 113 Bảng 5.11. Kết quả hồi quy giữa hiệu ứng PEAD và loại hình nhà đầu tư ..................... 116 Bảng 5.12. Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và sự chú ý của nhà đầu tư bằng phương pháp thiết lập danh mục ..................................................................................... 118 Bảng 5.13. Kết quả hồi quy kiểm định quan hệ giữa độ lớn PEAD và Google SVI ...... 119 Bảng 5.14. TSSL điều chỉnh quy mô của các danh mục được thiết lập dựa vào các biến đại diện cho rào cản giao dịch ......................................................................................... 121 Bảng 5.15. Kết quả hồi quy kiểm định mối quan hệ giữa PEAD và sự không chắc chắn thông tin ........................................................................................................................... 122 Bảng 5.16. TSSL của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score .................................... 124 Bảng 5.17. TSSL của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score theo quy mô ............... 126 ix Bảng 5.18. TSSL của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score theo thị giá cổ phiếu .. 128 Bảng 5.19. TSSL của chiến lược F-Score theo khối lượng giao dịch ............................. 130 Bảng 5.20. Kết quả hồi quy kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược F-Score ......... 132 Bảng 5.21. Kết quả thiết lập danh mục hai chiều giữa hiệu ứng PEAD và F-Score ....... 134 Bảng 5.22. Kết quả hồi quy mối liên hệ giữa hiệu ứng PEAD và F-Score ..................... 136 1 THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ VÀ VIỆC SỬ DỤNG THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA NHÀ ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TÓM TẮT Luận án này đánh giá sự hữu dụng của thông tin báo cáo tài chính thông qua việc kiểm định sự tồn tại của hai bất thường được xem là vững trong nghiên cứu hàn lâm bao gồm hiệu ứng giá chuyển động theo đà lợi nhuận sau khi công bố (post-earnings- announcement-drift-PEAD) và tỷ suất sinh lợi bất thường của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số tài chính tổng hợp F-Score. Sử dụng đồng thời phân tích hồi quy và phân tích xây dựng danh mục cho dữ liệu các công ty được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu cho thấy sự tồn tại của các bất thường. Một mặt, chiến lược đầu tư được thiết lập thông qua việc mua các công ty có lợi nhuận bất thường cao nhất và bán các công ty có SUE thấp nhất tạo ra tỷ suất sinh lợi vượt trội mức 2.74%, 3.99%, và 6.94% đối với kỳ hạn nắm giữ dài lần lượt 3 ngày, 30 ngày, và 60 ngày. Mặt khác, chiến lược đầu tư phòng ngừa bằng cách mua các công ty có chỉ số F-Score cao nhất và bán những công ty có chỉ số F-Score thấp nhất cũng tạo ra một tỷ suất sinh lợi vượt trội (sau khi điều chỉnh tỷ suất sinh lợi thị trường) có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế ở mức 18.10% mỗi năm. Cuối cùng, luận án tìm thấy mối liên hệ cùng chiều giữa chỉ số F-Score và độ lớn của hiệu ứng PEAD. Điều này có thể được lí giải bởi vai trò hạn chế của nhà đầu tư tổ chức trong việc thúc đẩy quá trình phản ánh thông tin vào giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả này cho thấy sự hữu dụng của thông tin trên báo cáo tài chính trong việc dự báo tỷ suất sinh lợi tương lai và phần nào ủng hộ lập luận rằng thị trường không hiệu quả trong việc phản ánh các thông tin nói trên một cách đầy đủ và lập tức vào giá cổ phiếu trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam. 2 ABSTRACT This study investigates the usefulness of accounting information in predicting future stock returns through empirical tests of the post-earnings-announcement-drift (PEAD) and the profitability of investment strategy based on the F-Score. While abnormal stock return following the earnings announcement, or PEAD, is considered one of the two most robust anomalies in academic research, the profitability of the investment strategy using F-Score as a simple filter is prospective for academic research and investing community. By using regression and portfolio formation approaches, this research confirms the existence of these two anomalies in the Vietnamese stock market. First, the SUE-based strategy of buying stocks in the highest deciles and selling stocks in the lowest deciles creates significantly abnormal returns of 2.74%, 3.99%, and 6.94% for 3-day, 30-day, and 60-day investing windows, respectively. Second, the hedging strategy that buys high F-Score stocks and sells low F-Score stocks earns an abnormal return of 18.10% per annual after adjusting for the market return. Third, this study points out the positive relationship between F-Score and the PEAD magnitude. I conjecture that the limited role of institutional investors in fastening the process of information dissemination contributes to the result. This empirical evidence supports the usefulness of the information in financial reports and, to some extent, disagrees with the hypothesis that investors incorporate fully and immediately available information into stock prices in the Vietnamese stock market. 3 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài Hiệu ứng PEAD là một trong số các bất thường vững vàng trong nghiên cứu hàn lâm trên TTCK Mỹ và được Fama (1998) xem là một trong những thách thức nổi bật đối với giả thuyết thị trường hiệu quả. Tuy nhiên, độ lớn của PEAD có xu hướng giảm dần theo thời gian bởi vì sự giảm bớt các hạn chế đối với hoạt động kinh doanh chênh lệch giá, sự cải thiện của môi trường thông tin, và nhà đầu tư (NĐT) xử lý thông tin lợi nhuận lý trí hơn (Fink, 2021). Trong các nghiên cứu gần đây, Ball và Brown (2019) tái khẳng định vai trò của bất thường này khi thực hiện lại các kiểm định trong nghiên cứu trước đó 50 năm và cho thấy cả ý nghĩa thống kê lẫn ý nghĩa kinh tế của hiệu ứng này. Thêm vào đó, Hou và cộng sự (2020), một trong các nghiên cứu nổi bật gần đây, tái kiểm định 452 bất thường trong nghiên cứu tài chính và phát hiện 65% trong số này thất bại sau khi các tác giả kiểm soát tác động của yếu tố cổ phiếu siêu nhỏ (microcaps). Tuy nhiên, hiệu ứng PEAD vẫn vững vàng bất chấp các kỹ thuật kiểm định tính vững được các tác giả thực hiện. Điều này hàm ý rằng phản ứng của thị trường đối với thông tin lợi nhuận bất thường không có nhiều thay đổi mặc dù nó đã được giới thiệu tới đông đảo cộng đồng nghiên cứu lẫn cộng đồng đầu tư từ những năm 70. Trên cơ sở này, luận án tiến hành kiểm định PEAD trên TTCK Việt Nam nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho tranh luận về sự tồn tại và độ lớn của hiệu ứng này. Các tranh luận về sự tồn tại và độ lớn của PEAD bắt đầu tăng lên khi mẫu nghiên cứu có xu hướng chuyển sang các thị trường chứng khoán bên ngoài Mỹ. Tuy nhiên, nguyên nhân của hiệu ứng PEAD thậm chí còn thu hút nhiều sự quan tâm hơn từ cộng đồng nghiên cứu. Các nghiên cứu lí giải cho quá trình phản ánh dần dần của giá cổ phiếu đối với lợi nhuận bất thường dựa vào rủi ro (Ball và cộng sự, 1993; Chordia và Shivakumar, 2005; Kim và Kim, 2003; Mendenhall, 2004; Chordia và cộng sự, 2009) hoặc sự không hiệu quả của thị trường (Bernard và Thomas, 1989, 1990; Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và Ramalingegowda, 2005; Hirshleifer và cộng sự, 2009; Drake, 2012, Cai và cộng sự, 2021). Mặc dù các tranh cãi này diễn ra trong một thời gian dài, số lượng nghiên 4 cứu thực hiện kiểm định khả năng giải thích của các yếu tố khác nhau trên cùng một mẫu dữ liệu là hạn chế. Điều này thúc đẩy luận án này thực hiện kiểm định các cách giải thích khác nhau như rào cản giao dịch, loại hình NĐT, sự không chắn chắn về mặt thông tin, và sự chú ý của NĐT trên cùng một mẫu dữ liệu các công ty niêm yết trên sàn HOSE và sàn HNX trong giai đoạn 2008-2021. Vai trò của các loại hình NĐT (tổ chức, nước ngoài, nội bộ) đối với độ lớn của hiệu ứng PEAD ngày càng trở nên tranh cãi. Các nghiên cứu ban đầu trên thị trường Mỹ cho rằng NĐT tổ chức thúc đẩy quá trình phản ánh hàm ý của lợi nhuận bất thường vào giá bởi vì đối tượng này có lợi thế trong việc thu thập và xử lý thông tin (Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và Ramalingegowda, 2005). Các nghiên cứu đưa ra kết luận ngược lại bắt đầu nổi lên trong thời gian gần đây, đặc biệt khi các kiểm định được thực hiện bên ngoài TTCK Mỹ với các bối cảnh định chế khác biệt (Chen và cộng sự, 2017; Voronkova và Bohl, 2005; Jiang và Kim,2015; Dasgupta và cộng sự, 2011). Cai và cộng sự (2021) tìm thấy rằng NĐT tổ chức trên TTCK Trung Quốc làm gia tăng (thay vì thuyên giảm) độ lớn của hiệu ứng PEAD. Các tác giả lập luận NĐT tổ chức ở Trung Quốc có quyền lực hạn chế trong việc quản thúc, giám sát các quyết định của ban lãnh đạo doanh nghiệp và có xu hướng hành xử giống như NĐT ngắn hạn. Do đó, những NĐT này sẽ giao dịch theo xu hướng thay vì khai thác các sai giá và tăng tốc quá trình phản ánh thông tin. Sự đối lập trong kết quả kiểm định vai trò của NĐT tổ chức đối với độ lớn PEAD thúc đẩy luận án kiểm định mối liên hệ giữa hai yếu tố này trên một TTCK cụ thể như Việt Nam. Bên cạnh đó, vai trò của NĐT nước ngoài ngày càng nhận được sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu lẫn cộng đồng đầu tư, đặc biệt trên các thị trường mới nổi. Các nghiên cứu tìm thấy rằng NĐT nước ngoài có xu hướng tăng tốc quá trình phản ánh thông tin vào giá trên TTCK Trung Quốc (Chen và cộng sự, 2001; Truong, 2011), Hàn Quốc (Shin và cộng sự, 2018), và Việt Nam (Vo và cộng sự, 2017). Tuy nhiên, NĐT nước ngoài cũng được tìm thấy có xu hướng làm gia tăng bất cân xứng thông tin và do đó cản trở quá trình phản ánh vào giá (Choi và cộng sự, 2013). Các kết luận đối lập này thúc đẩy luận án tiến 5 hành kiểm định vai trò của NĐT nước ngoài trong việc phản ánh thông tin vào giá đối với một loại hình thông tin cụ thể đó là lợi nhuận bất thường. Vai trò của cổ đông nội bộ được đề cập trong các nghiên cứu trước đó theo chiều hướng làm gia tăng độ lớn của hiệu ứng PEAD. Dargenidou và cộng sự (2018) cho thấy những giao dịch của cổ đông nội bộ nếu cùng (ngược) chiều sẽ làm tăng (giảm) độ lớn của TSSL cổ phiếu sau khi thông tin được công bố. Trong khi Huang và cộng sự (2013) cho rằng các giám đốc với tỷ lệ sở hữu lớn sẽ dẫn đến “lạm quyền quản lý” (managerial entrenchment) và khiến cho lợi nhuận doanh nghiệp trở nên “mờ ám” hơn. NĐT sẽ cần nhiều thời gian hơn để nắm bắt hàm ý dự báo của số liệu lợi nhuận được công bố. Lập luận này có vẻ phù hợp với TTCK Việt Nam với một tỷ lệ lớn NĐT cá nhân tham gia và các giao dịch nội bộ được quản lý bởi các quy định lỏng lẻo (Vo và cộng sự, 2017). Điều này khiến việc kiểm định sự hiện diện của NĐT đối với độ lớn của hiệu ứng PEAD là cần thiết. Các nghiên cứu nổi bật trên thị trường Mỹ đều cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa sự không chắc chắn về mặt thông tin (IU) và độ lớn của hiệu ứng PEAD. IU có thể đo lường bằng độ biến động trong dự báo của chuyên viên phân tích (Ayers và cộng sự, 2011; Imhoff và Lobo, 1992; Liang, 2003), độ biến động của TSSL (Jiang và cộng sự, 2005), khối lượng giao dịch bất thường (Garfinkel và Sokobin, 2006), phần dư trong mối quan hệ giữa lợi nhuận và dồn tích (Francis và cộng sự, 2007). Kimbrough (2005) cho rằng các hoạt động bổ sung thông tin đến thị trường (như giải trình kết quả kinh doanh, báo cáo cập nhật của phân tích viên) diễn ra sau khi thông tin lợi nhuận được công bố sẽ làm giảm tác động của IU lên độ lớn của hiệu ứng PEAD. Điều này càng có ý nghĩa trong bối cảnh các TTCK non trẻ nơi các dịch vụ của công ty môi giới và hoạt động quan hệ NĐT của doanh nghiệp đang trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển. Lý do này thúc đẩy luận án tìm hiểu vai trò của IU đối với độ lớn của hiệu ứng PEAD nhằm cho thấy hiện trạng và nhu cầu phát triển của các dịch vụ bổ sung, lý giải thông tin BCTC trên TTCK. Một nhánh nghiên cứu gần đây sử dụng mức độ chú ý của NĐT để giải thích cho phản ứng của thị trường trong và sau khi thông tin lợi nhuận được công bố. Theo đó, Các nghiên cứu tâm lý học hành vi chỉ ra rằng việc xử lý nhiều thông tin cùng một lúc là rất khó. Các thông 6 tin gây nhiễu tác động đến sự chú ý hữu hạn của NĐT và khiến họ phản ứng chậm trước thông tin liên quan. Kết quả nghiên cứu nhìn chung cho thấy sự mất tập trung của NĐT sẽ khiến phản ứng xung quanh ngày công bố thông tin (CBTT) yếu đi và độ lớn của hiệu ứng PEAD tăng lên. Sự tập trung của NĐT đối với một cổ phiếu cụ thể sẽ giảm xuống vào Thứ Sáu (DellaVigna và Pollet, 2009), có nhiều thông tin lợi nhuận được công bố trong cùng một ngày (Hirshleifer và cộng sự, 2009), thị trường chung biến động mạnh (Jacobs và Weber, 2016; Kottimukkalur, 2019). Nổi bật trong số các nghiên cứu về mối liên hệ giữa hai yếu tố này, Drake (2012) cho rằng nhu cầu thông tin trong và sau khi lợi nhuận được công bố thể hiện sự chú ý của NĐT đối với cổ phiếu. Sử dụng lượng tìm kiếm bất thường trên Google (SVI) cho từng cổ phiếu riêng lẻ làm đại diện cho sự chú ý của NĐT đối với cổ phiếu đó, các tác giả cho thấy SVI có quan hệ cùng chiều với phản ứng giá trong thời gian công bố và ngược chiều với độ lớn của hiệu ứng PEAD. Chúng tôi mở rộng các bằng chứng thực nghiệm cho dự đoán này của các tác giả bằng cách tái kiểm định mối quan hệ này trên TTCK Việt Nam, một trong 20 quốc gia có lượng người dùng internet cao nhất thế giới trong năm 2020 (theo CIA’s The World Factbook). Bên cạnh hiệu ứng PEAD, chiến lược đầu tư dựa vào (các) chỉ số tài chính, điển hình như chỉ số F-Score, là một trong những nhánh nghiên cứu được cho là triển vọng trong thời gian gần đây được sử dụng phổ biến bởi các quỹ phòng hộ (Kothari, 2001; Richardson và cộng sự, 2010; Novy-Marx 2014). Các nghiên cứu nổi bật trong lĩnh vực kế toán cho thấy thông tin BCTC có thể dự báo thành quả hoạt động của doanh nghiệp và giá cổ phiếu. Ou và Penman (1989) cho thấy các chỉ báo được xây dựng từ thông tin BCTC có thể dự báo thay đổi lợi nhuận tương lai. Lev và Thiagarajan (1993) chỉ ra các chỉ báo tài chính được sử dụng bởi chuyên viên phân tích có thể dự báo TSSL cùng kỳ và lợi nhuận trong tương lai. Sloan (1996) đưa ra bằng chứng rằng thành phần dòng tiền và thành phần dồn tích trong lợi nhuận có mức bền vững khác nhau và chiến lược đầu tư phòng ngừa bằng cách bán các cổ phiếu có thành phần dồn tích cao và mua các cổ phiếu có thành phần dồn tích thấp tạo ra TSSL bất thường. Piotroski (2000) chỉ ra có thể phân biệt được cổ phiếu tốt và cổ phiếu xấu thông qua việc sử dụng chỉ báo tài chính tổng hợp F-Score và qua đó cải thiện khả 7 năng sinh lời của chiến lược đầu tư giá trị (value investing). Chỉ số F-Score được xây dựng từ các chỉ báo đo lường khả năng sinh lời (profitability), thanh khoản (liquidity), đòn bẩy (leverage), và hiệu quả hoạt động (operating efficiency). Mohanram (2005) sử dụng phương pháp luận tương tự như Piotroski (2000) nhưng áp dụng cho các công ty tăng trưởng (công ty có hệ số BM thấp) và tạo ra chỉ số G-Score. Tác giả chỉ ra chỉ số G-Score có thể phân biệt được công ty tăng trưởng “tốt” và công ty tăng trưởng “xấu”. Mohanram, Saiy, và Vyas (2018) tạo ra chỉ số B-Score từ 14 chỉ số định giá của các ngân hàng và tìm thấy rằng B-Score có thể dự báo thay đổi khả năng sinh lời và TSSL một năm tiếp theo. Đồng thời, các tác giả cho thấy chiến lược phòng ngừa dựa vào chỉ số B-Score cũng tạo ra TSSL bất thường dương. Nếu như các thông tin trên BCTC hữu ích, thì các chiến lược đầu tư dựa vào số liệu BCTC có thể tạo ra TSSL bất thường và điều này có ý nghĩa rất lớn đối với cộng đồng đầu tư. Có rất nhiều cổ phiếu giá trị trên TTCK Việt Nam không được các NĐT chú ý đến bởi vì rất ít hoặc không có chuyên viên phân tích nào theo dõi những cổ phiếu này. Đối với những cổ phiếu này, BCTC là nguồn thông tin sẵn có và giá trị nhất. Khi những thông tin hàm chứa trong BCTC bị bỏ qua vì môi trường thông tin yếu kém thì đây là cơ hội cho các chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số tài chính tạo ra lợi nhuận vượt trội. Các nghiên cứu gần đây cung cấp các bằng chứng thực nghiệm thúc đẩy tôi kiểm định mối liên hệ giữa hiệu ứng PEAD và chỉ số F-Score. Thứ nhất, Turtle và Wang (2017) cho thấy rằng chiến lược đầu tư dựa vào F-Score đạt thành quả tốt trong môi trường có mức độ không chắc chắn về thông tin (information uncertainty - IU) cao. Trong khi IU khiến NĐT phản ứng dưới mức với thông tin lợi nhuận và dẫn đến hiệu ứng PEAD (Jiang và cộng sự, 2005; Francis và cộng sự, 2007; Ayers và cộng sự, 2011; Fink, 2021). Do đó, mối liên hệ giữa hiệu ứng PEAD và chỉ số F-Score cần được kiểm định. Thứ hai, sự hiện diện của nhà đầu tư tổ chức có thể là cầu nối cho mối quan hệ giữa chỉ số F-Score và hiệu ứng PEAD. Một mặt, Choi và Sias (2012) cho rằng một công ty có chỉ số F-Score cao sẽ làm gia tăng nhu cầu tổ chức (institutional demand) và do đó thông tin sẽ dần dần phản ánh vào giá. Mặt khác, NĐT tổ chức có xu hướng tăng mức độ giao 8 dịch xung quanh ngày CBTT và đẩy nhanh quá trình phản ánh hàm ý dự báo của số liệu lợi nhuận bất thường vào giá (Bhusan, 1994; Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và cộng sự, 2005; Ng và cộng sự, 2008; Chen và cộng sự, 2017; Son và cộng sự, 2018). Do đó, F-Score có thể dự báo khả năng sinh lời của chiến lược PEAD. Cụ thể, những công ty có F-Score cao sẽ có nhu cầu tổ chức cao và sự hiện diện của loại hình nhà đầu tư thông thái này sẽ làm tăng tốc quá trình phản ánh thông tin lợi nhuận vào giá cổ phiếu. Thứ ba, F-Score dự báo lợi nhuận doanh nghiệp tương lai (Piotroski, 2000; Piotroski và So, 2012), trong khi mẫu hình tự tương quan của lợi nhuận doanh nghiệp được các nghiên cứu PEAD kiểm chứng (Foster, 1977; Bernard và Thomas, 1989, 1990; Milan, 2015). Vì chỉ số F-Score có thể dự báo lợi nhuận doanh nghiệp nên giá cổ phiếu sẽ có xu hướng phản ánh dần dần thông qua các khía cạnh như khả năng sinh lời, khả năng tạo ra dòng tiền, mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản, và cấu trúc tài chính lành mạnh. Do đó, mối liên hệ giữa PEAD và F-Score là bổ sung hay triệt tiêu lẫn nhau là câu hỏi cần được xem xét. Bên cạnh các lập luận dựa trên kết quả thực nghiệm của những nghiên cứu trước đó, bối cảnh TTCK Việt Nam mang những đặc điểm riêng biệt thúc đẩy nghiên cứu thực hiện kiểm định phản ứng của NĐT đối với thông tin BCTC. Thứ nhất, mặc dù kiểm định thị trường hiệu quả về mặt thông tin BCTC đã trở nên phổ biến trong các nghiên cứu trên thị trường Mỹ, nhưng cách thức NĐT phản ánh loại hình thông tin này vào quyết định đầu tư của họ là một câu hỏi còn tương đối mới trong bối cảnh Việt Nam (World Bank, 2016; Vo và Phan, 2019; Le và cộng sự, 2021). Phần lớn các nghiên cứu trên thị trường Mỹ ủng hộ sự hữu dụng của thông tin BCTC trong việc dự báo lợi nhuận và TSSL tương lai. Bằng chứng thực nghiệm từ các nghiên cứu này cho thấy rằng chiến lược đầu tư dựa vào thông tin trên BCTC, như lợi nhuận (Ball và Brown, 1968; Bernard và Thomas, 1989), các thành phần của lợi nhuận (Sloan, 1996), chỉ số tổng hợp F-Score (Piotroski, 2000), tạo ra TSSL bất thường. Sự hữu dụng của thông tin BCTC trong đầu tư càng có ý nghĩa hơn trong bối cảnh TTCK cận biên như Việt Nam, nơi BCTC được xem là nguồn thông tin đáng tin cậy và khả dĩ nhất đối với NĐT. 9 Thứ hai, mặc dù Bộ Tài Chính, vào ngày 16 tháng 3 năm 2020, đã ban hành Quyết định 345/QĐ-BTC (có hiệu lực thi hành kể từ ngày ký) phê duyệt đề án áp dụng chuẩn mực kế toán quốc tế (International Financial Reporting Standards - IFRS) tại Việt Nam, các doanh nghiệp niêm yết vẫn sử dụng chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) trong việc trình bày thông tin BCTC. Hung, Li, và Wang (2015) sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm các công ty từ 30 quốc gia cho thấy rằng độ lớn của PEAD giảm xuống sau khi các quốc gia chuyển sang áp dụng IFRS. Do đó, việc kiểm định phản ứng thông tin của NĐT đối với thông tin lợi nhuận nói riêng, và thông tin kế toán nói chung, đối với một TTCK trong đó các công ty niêm yết sử dụng chuẩn mực kế toán quốc gia sẽ cung cấp thêm các bằng chứng thực nghiệm cho quá trình chuyển đổi. VAS, một mặt, được rộng rãi cộng đồng NĐT đánh giá yếu hơn IFRS về mức độ cụ thể trong việc công bố các khoản mục trên BCTC và dẫn đến hạn chế trong việc nắm bắt thông tin của NĐT. Tuy nhiên, sự yếu kém này cũng gợi ý lợi ích từ việc nắm bắt, phân tích, và khai thác thông tin cho NĐT chuyên nghiệp. Điều này khiến việc kiểm định EMH về mặt thông tin BCTC trở nên có ý nghĩa đối với cộng đồng đầu tư. Thứ ba, việc bổ sung thông tin thông qua các sự kiện của doanh nghiệp và công ty chứng khoán như giải trình kết quả kinh doanh (conference call) hay đánh giá lại dự báo của chuyên viên phân tích (analyst’s forecast revision) ở TTCK Việt Nam còn hạn chế và sơ khai. Điều này dẫn đến sự phản ánh dưới mức (underreaction) của NĐT đối với các thông tin trên BCTC. Yếu tố này được xem là nguyên nhân phổ biến trong các giải thích cho những bất thường kế toán như hiệu ứng PEAD, hiệu ứng đảo ngược dồn tích, và TSSL bất thường của các chiến lược đầu tư dựa vào thông tin BCTC (Bernard và cộng sự, 1990; Piotroski, 2000; Sloan, 1996). Thứ tư, các nghiên cứu có sức ảnh hưởng trong lĩnh vực kiểm định EMH về mặt thông tin BCTC kết luận rằng NĐT không phản ánh hoàn toàn và ngay lập tức thông tin trên BCTC vào trong giá (Bernard và cộng sự, 1990; Sloan, 1996). Tuy nhiên, các nghiên cứu về hành vi của từng loại hình NĐT cụ thể lại đưa ra các bằng chứng khác nhau.