Luận văn Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 
KHOA SAU ĐẠI HỌC 
----------WωX---------- 
LÊ AN KHANG 
ẢNH HƯỞNG CỦA THÔNG TIN BẤT CÂN XỨNG 
ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ TRÊN THỊ TRƯỜNG 
CHỨNG KHOÁN TP.HCM 
Chuyên ngành: Kinh tế phát triển 
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Trọng Hoài 
TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2008 
LỜI CẢM ƠN 
Trước tiên tôi xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Trọng Hoài đã tận tình 
chỉ bảo, góp ý và động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp 
này. 
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Hoàng Bảo đã nhiệt tình quan 
tâm và động viên tôi trong suốt thời gian vừa qua. Nhân đây tôi xin gửi lời cảm ơn 
đến quý Thầy Cô, những người đã tận tình truyền đạt kiến thức cho tôi trong hai 
năm học cao học vừa qua. 
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến em Khoa, bạn Chí, bạn Duy, anh Quy, anh 
Vũ, anh Thụy, anh Phúc và anh Quý đã cung cấp một số tài liệu rất hữu ích cho luận 
văn này. 
Những lời cảm ơn sau cùng con xin cảm ơn cha mẹ, em xin cảm ơn các anh 
trong gia đình đã hết lòng quan tâm và tạo điều kiện tốt nhất để con (em) hoàn 
thành được luận văn tốt nghiệp này. 
Lê An Khang 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ 
Thầy hướng dẫn và những người tôi đã cảm ơn. Các nội dung nghiên cứu và kết quả 
trong đề tài này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình 
nào. 
 TP.HCM, ngày 25 tháng 02 năm 2008 
 Tác giả 
 Lê An Khang 
TÓM TẮT 
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xác định mức độ thông tin bất cân 
xứng giữa nhà đầu tư và công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM, 
xem xét yếu tố nào tác động mạnh đến vấn đề thông tin bất cân xứng hiện nay và đề 
ra các gợi ý chính sách nhằm làm giảm mức độ thông tin bất cân xứng để nhà đầu tư 
đầu tư hiệu quả hơn. 
Kết quả nghiên cứu cho thấy thành phần chi phí lựa chọn bất lợi của nhà đầu 
tư trong sự biến thiên của giá rất cao. Vì vậy tác giả cho rằng mức độ thông tin bất 
cân xứng trên thị trường hiện nay rất cao. Kết quả đo lường chi phí lựa chọn bất lợi 
theo các biến thông tin cho thấy: tỷ lệ giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường (MB) 
có tương quan dương với chi phí lựa chọn bất lợi, giá trị thị trường của vốn cổ phần 
(MVE) có tương quan âm, giá cổ phiếu (PRI) có tương quan âm và sản lượng giao 
dịch (VOL) có tương quan dương. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến thì có MB và 
PRI là hai yếu tố gây ra vấn đề này. 
Hai trong số những gợi ý chính sách chính mà tác giả đưa ra để hạ thấp vấn 
đề thông tin bất cân xứng: thứ nhất là sàn lọc những công ty có đủ độ lớn mới được 
niêm yết trên thị trường, thực hiện bằng việc nâng cao qui định về vốn pháp định và 
đẩy nhanh tiến trình cổ phần hóa các tổng công ty, tập đoàn, công ty lớn hiện nay, 
các công ty niêm yết cần phải công bố thông tin đầy đủ và chính xác hơn (phát tín 
hiệu); thứ hai là khuyến khích người tham gia đầu tư trang bị kiến thức về chứng 
khoán để giảm hành vi bầy đàn trong giao dịch và để bình ổn thị trường. 
MỤC LỤC 
Chương I. Giới thiệu ----------------------------------------------------------------------------- 1 
1.1. Mở đầu ----------------------------------------------------------------------------------------- 1 
1.2. Vấn đề nghiên cứu---------------------------------------------------------------------------- 4 
1.3. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu------------------------------------------------------------- 7 
1.3.1. Mục tiêu ----------------------------------------------------------------------------------- 7 
1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu ---------------------------------------------------------------------- 8 
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ---------------------------------------------------------- 8 
1.4.1. Đối tượng nghiên cứu-------------------------------------------------------------------- 8 
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu ---------------------------------------------------------------------- 9 
1.5. Giả thiết nghiên cứu -------------------------------------------------------------------------- 9 
1.6. Kết cấu của đề tài ----------------------------------------------------------------------------- 9 
Chương II. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước ---------------------------------- 10 
2.1. Lý thuyết về thị trường chứng khoán---------------------------------------------------- 10 
2.1.1. Khái niệm về thị trường chứng khoán ----------------------------------------------- 10 
2.1.2. Thành phần tham gia thị trường chứng khoán-------------------------------------- 10 
2.2. Vai trò của thông tin trên TTCK---------------------------------------------------------- 12 
2.3. Lý thuyết về thông tin bất cân xứng------------------------------------------------------ 13 
2.3.1. Giới thiệu sơ lược về thông tin bất cân xứng --------------------------------------- 13 
2.3.2. Các khái niệm về thông tin bất cân xứng-------------------------------------------- 14 
2.3.3. Hệ quả của thông tin bất cân xứng --------------------------------------------------- 15 
2.3.4. Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư ----------------------- 16 
2.3.5. Giải pháp lý thuyết hạn chế thông tin bất cân xứng ------------------------------- 17 
2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường thông tin bất cân xứng ----------------------- 19 
2.4.1. Mô hình xác định chi phí lựa chọn bất lợi ------------------------------------------ 19 
2.4.2. Hàm hồi qui và biến đo lường thông tin bất cân xứng ---------------------------- 23 
2.5. Mô hình nghiên cứu đề nghị--------------------------------------------------------------- 26 
2.5.1. Lựa chọn mô hình đo lường chi phí lựa chọn bất lợi ------------------------------ 26 
2.5.2. Lựa chọn mô hình và biến đo lường thông tin bất cân xứng --------------------- 27 
2.6. Kết luận -------------------------------------------------------------------------------------- 31 
Chương III. Hiện trạng thông tin trên thị trường chứng khoán ----------------------------- 31 
3.1. Sơ lược về thị trường chứng khoán ------------------------------------------------------- 31 
3.2. Thực trạng công bố thông tin của các công ty niêm yết ------------------------------- 38 
3.2.1. Thực trạng công bố thông tin theo qui định hiện hành ---------------------------- 38 
3.2.2. Thực trạng các nhân tố tác động đến tình trạng thông tin của thị trường ------- 40 
3.3. Kết luận -------------------------------------------------------------------------------------- 42 
Chương IV. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu--------------------------------------------- 43 
4.1. Mô hình đo lường--------------------------------------------------------------------------- 43 
4.1.1. Xác định chi phí lựa chọn bất lợi----------------------------------------------------- 43 
4.1.2. Mô hình đo lường mức độ thông tin ------------------------------------------------- 44 
4.2. Chọn mẫu và dữ liệu ----------------------------------------------------------------------- 45 
4.2.1. Chọn mẫu-------------------------------------------------------------------------------- 45 
4.2.2. Dữ liệu ----------------------------------------------------------------------------------- 45 
4.3. Kết quả thực nghiệm và giải thích kết quả ---------------------------------------------- 47 
4.3.1. Thống kê mô tả ------------------------------------------------------------------------- 47 
4.3.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm----------------------------------------------------- 50 
4.4. Kết luận -------------------------------------------------------------------------------------- 53 
Chương V. Kết luận và gợi ý chính sách ----------------------------------------------------- 54 
5.1. Kết luận vấn đề nghiên cứu---------------------------------------------------------------- 54 
5.2. Gợi ý chính sách ---------------------------------------------------------------------------- 55 
5.3. Giới hạn của đề tài-------------------------------------------------------------------------- 58 
5.3.1. Mô hình đo lường chi phí lựa chọn bất lợi ------------------------------------------ 58 
5.3.2. Số lượng công ty niêm yết ------------------------------------------------------------ 58 
5.3.3. Biến đo lường--------------------------------------------------------------------------- 58 
5.3.4. Kiểm soát biến nội sinh---------------------------------------------------------------- 59 
5.3.5. Các lĩnh vực nghiên cứu tiếp tục ----------------------------------------------------- 59 
TÀI LIỆU THAM KHẢO -------------------------------------------------------------------------- 60 
PHỤ LỤC 1 --------------------------------------------------------------------------------------- 63 
PHỤ LỤC 2 --------------------------------------------------------------------------------------- 65 
PHỤ LỤC 3 --------------------------------------------------------------------------------------- 70 
DANH MỤC HÌNH VẼ 
Hình 2.1 : Tóm tắt mô hình thông tin bất cân xứng ----------------------------------- 19 
Hình 2.2: Tóm tắt quy trình nghiên cứu ------------------------------------------------ 29 
Hình 3.1a: Thực trạng VNIndex và Lệnh giao dịch từ 28/07/2000-25/06/2001 ---- 32 
Hình 3.1b: Thực trạng VNIndex và Lệnh giao dịch từ 25/6/2001-23/10/2003------ 33 
Hình 3.1c: Thực trạng VNIndex và Lệnh giao dịch từ 23/10/2003-25/04/2006 ---- 34 
Hình 3.1d: Thực trạng VNIndex và Lệnh giao dịch từ 25/04/2006-13/03/2007 ---- 35 
Hình 3.1e: Thực trạng VNIndex và Lệnh giao dịch từ 13/03/2007 đến nay ------ 36 
Hình 4.1a: Đồ thị và thống kê miêu tả biến DASC------------------------------------ 67 
Hình 4.1b: Đồ thị và thống kê miêu tả biến MB--------------------------------------- 67 
Hình 4.1c: Đồ thị và thống kê miêu tả biến MVE ------------------------------------- 67 
Hình 4.1d: Đồ thị và thống kê miêu tả biến VOL ------------------------------------- 68 
Hình 4.1e: Đồ thị và thống kê miêu tả biến PRI --------------------------------------- 68 
Hình 4.1f: Đồ thị và thống kê miêu tả biến VAR-------------------------------------- 68 
Hình 4.1g: Đồ thị và thống kê miêu tả biến SIGR------------------------------------- 69 
Hình 4.1h: Đồ thị và thống kê miêu tả biến SIGVOL -------------------------------- 69 
Hình 4.2: Đồ thị biểu diễn phương sai và biến giải thích----------------------------- 78 
DANH MỤC BẢNG BIỂU 
Bảng 2.1: Tóm tắt biến -------------------------------------------------------------------- 29 
Bảng 3a: Thực trạng các biến thông tin------------------------------------------------- 65 
Bảng 3b: Thống kê miêu tả các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ thông tin -------- 40 
Bảng 4.1a: Thành phần lựa chọn bất lợi của mỗi cổ phiếu--------------------------- 63 
Bảng 4.1b: Thành phần lựa chọn bất lợi ------------------------------------------------ 47 
Bảng 4.1c: Thành phần lựa chọn bất lợi có 0<ASC<1-------------------------------- 48 
Bảng 4.2a: Chi phí lựa chọn bất lợi trên mỗi cổ phiếu------------------------- ...  nhau (DASC^2). Đối với biến LVAR (log của suất sinh lợi hàng 
ngày), LSIGR (log của độ lệch chuẩn của suất sinh lợi hàng ngày) và LSIGVOL 
(log của độ lệch chuẩn sản lượng giao dịch), các biến này đều phản ảnh độ ổn định 
của cổ phiếu. Tuy nhiên, có thể thấy tình hình giao dịch của thị trường trong thời 
gian qua không theo qui tắc giao dịch thông thường là cổ phiếu tăng thì bán, giảm 
thì mua mà là càng tăng càng mua, càng giảm càng bán, đây là biểu hiện của tâm lý 
bầy đàn của thị trường trong giai đoạn này. Vì vậy các biến trên rất khó giải thích 
trong mô hình. 
Căn cứ vào mức ý nghĩa thống kê t và lập luận chủ quan của tác giả, tác giả 
đã loại các biến không có ý nghĩa này ra khỏi mô hình. Như vậy mô hình hồi qui 
giới hạn được xem xét kế tiếp sẽ là: 
Mô hình giới hạn: 
DASC^2 = a0 + a2LMB + a3LMVE + a5LVOL + a6LPRI [4.2a] 
Bảng 4.4: Kết quả hồi qui theo mô hình giới hạn [4.2a] 
Dependent Variable: DASC^2 
Method: Least Squares 
Date: 01/16/08 Time: 18:31 
Sample: 1 85 
Included observations: 85 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 0.000704 0.000631 1.116430 0.2676
LMB 0.000299 0.000135 2.210792 0.0299
LMVE -0.000316 6.17E-05 -5.128069 0.0000
LVOL 0.000276 8.01E-05 3.451733 0.0009
LPRI 6.56E-05 0.000110 0.596953 0.5522
R-squared 0.316378 Mean dependent var 0.001600
Adjusted R-squared 0.282197 S.D. dependent var 0.000434
 73 
S.E. of regression 0.000368 Akaike info criterion -12.92028
Sum squared resid 1.08E-05 Schwarz criterion -12.77659
Log likelihood 554.1117 F-statistic 9.255924
Durbin-Watson stat 2.079590 Prob(F-statistic) 0.000003
Mô hình hồi qui giới hạn có hệ số: 
DASC^2 = 0.000704 + 0.000299LMB - 0.000316LMVE + 
 (1.116430) (2.210792) (-5.128069) 
0.000276LVOL + 0.0000656LPRI [4.2b] 
 (3.451733) (0.596953) 
Sử dụng kiểm định Wald (Nguyễn Hoàng Bảo, 2004) để kiểm tra việc giới hạn 
mô hình: 
Giả thiết : H0: a1 = a4 = a7 = a8 = a9 = 0 (Chọn mô hình giới hạn) 
H1: Ít nhất có ai ≠ 0 (Không chọn mô hình giới hạn) 
Từ bảng 4.3 và 4.4 ta có: 
m
1-k -n *
RSS
RSSRSS
 F
U
UR −= 
692613.1
5
1- 10 -85*
0.427453
0.4274530.316378 F =−= 
F(tính toán) = 1.692613 < F(0.05, m, n-ku) = 2.33492 nên không thể bác bỏ Ho. 
Vì vậy mô hình giới hạn là mô hình [4.2b]. 
Sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra khả năng giải thích của mô hình giới hạn 
Giả thiết : H0: a2 = a3 = a5 = a6 = 0 
H1: Ít nhất ai ≠ 0 
 Ta có F = 9.2559 (bảng 4.4) > F(0.05, 9, 76) = 2.00543 bác bỏ giả thiết Ho 
tức mô hình có biến giải thích hay mô hình [4.2b] được chấp nhận. 
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 
 74 
Hồi qui lần lượt từng biến giải thích LMB, LMVE, LVOL và LPR với các 
biến giải thích còn lại, kết quả có R2i của từng biến như sau: 
R2(LMB) 0.697990
R2(LMVE) 0.827145
R2(LVOL) 0.567963
R2(PRI) 0.633998
Vì R2 < R2 i nên có hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Hoàng Bảo, 2004). 
Loại bỏ các biến có hiện tượng đa cộng tuyến 
Để loại bỏ những biến có hiện tượng đa cộng tuyến cần tiến hành theo 3 
bước sau (Nguyễn Hoàng Bảo, 2004): 
Bước 1: Xác định hệ số từng phương trình hồi qui sau: 
1) DASC^2 = a0 + a2LMB 
2) DASC^2 = a0 + a3LMVE 
3) DASC^2 = a0 + a5LVOL 
4) DASC^2 = a0 + a6LPRI 
5) DASC^2 = a0 + a2LMB + a3LMVE 
6) DASC^2 = a0 + a2LMB + a5LVOL 
7) DASC^2 = a0 + a2LMB + a6LPRI 
8) DASC^2 = a0 + a3LMVE + a5LVOL 
9) DASC^2 = a0 + a3LMVE + a6LPRI 
10) DASC^2 = a0 + a5LVOL + a6LPRI 
11) DASC^2 = a0 + a2LMB + a3LMVE + a5LVOL 
12) DASC^2 = a0 + a2LMB + a5LVOL + a6LPRI 
13) DASC^2 = a0 + a2LMB + a3LMVE + a6LPRI 
 75 
14) DASC^2 = a0 + a3LMVE + a5LVOL + a6LPRI 
15) DASC^2 = a0 + a2LMB + a3LMVE + a5LVOL + a6LPRI 
Kết quả hồi qui bước 1 xem bảng 4.5. 
Bảng 4.5: Hệ số hồi qui từng phương trình 
Phương trình LMB (Hệ số) 
LMVE 
(Hệ số) 
LVOL 
(Hệ số) 
LPRI 
(Hệ số) 
R2 
1 -0.00021 0.07010
2 -0.00012 0.19734
3 -0.00008 0.01780
4 -0.00021 0.08699
5 0.00017 -0.00017 0.21455
6 -0.00020 -0.00002 0.07133
7 -0.00008 -0.00016 0.09143
8 -0.00019 0.00020 0.25759
9 -0.00014 0.00005 0.19984
10 -0.00002 -0.00020 0.08769
11 0.00033 -0.00030 0.00027 0.31333
12 0.00017 -0.00017 0.00000 0.21457
13 -0.00008 -0.00001 -0.00016 0.09166
14 -0.00024 0.00023 0.00015 0.27461
15 0.00030 -0.00032 0.00028 0.00007 0.31638
Trung bình 
trị tuyệt đối 0.00019 0.00021 0.00014 0.00012 
Bước 2: Chia từng hệ số cho trung bình trị tuyệt đối. 
Bước 3: Xác định khoảng biến thiên Max - Min 
Kết quả bước 2 và bước 3 cho bảng 4.6: 
Bảng 4.6: Giá trị trung bình trị tuyệt đối của từng hệ số 
Phương trình LMB LMVE LVOL LPRI 
1 -1.1076 
2 -0.5971 
3 -0.5576 
4 -1.6978
5 0.8788 -0.8204 
6 -1.0504 -0.1585 
7 -0.4202 -1.2653
8 -0.9175 1.4308 
9 -0.6748 0.4268
10 -0.1189 -1.6337
 76 
11 1.6953 -1.4660 1.9664 
12 0.8892 -0.8155 -0.0325
13 -0.4035 -0.0699 -1.2493
14 -1.1748 1.6729 1.1692
15 1.5549 -1.5340 2.0251 0.5253
Max 1.6953 -0.5971 2.0251 1.1692
Min -1.1076 -1.5340 -0.5576 -1.6978
Max-min 2.8029 0.9369 2.5827 2.8670
Từ bảng 4.6 cho chúng ta thấy: biến LMB, LVOL và LPRI là 3 biến có hiện 
tượng đa cộng tuyến vì sự biến thiên của ba biến này là rất lớn, tương ứng là 2.0829, 
2.5827 và 2.8670, gần gấp ba lần sự biến thiên của biến LMVE (0.9369). Bằng 
chứng là từ các hàm hồi qui, hệ số tương ứng của mỗi biến có lúc âm, lúc dương 
trong từng hàm hồi qui. Chẳng hạn, để dễ phân biệt hiện tượng này, ta xét phương 
trình 11 và 15 của bảng 4.5 ta thấy dù có hay không có LPRI thì R2 không thay đổi 
bao nhiêu. 
Kiểm tra sự tương quan của các biến giải thích và biến phụ thuộc 
Bảng 4.7: Ma trận tương quan 
Correlation Matrix 
 DASC^2 LMB LVOL LPRI 
DASC^2 1 -0.26476 -0.13342 -0.29494 
LMB -0.26476 1 0.381454 0.747618 
LVOL -0.13342 0.381454 1 0.368892 
LPRI -0.29494 0.747618 0.368892 1 
Bảng 4.7 cho chúng ta thấy biến LPRI và LMB có tương quan mạnh nhất 
(0.747618) trong số 3 biến có hiện tượng đa cộng tuyến. Biến LMB có tương quan 
với biến phụ thuộc DASC^2 là -0.26476 thấp hơn biến LPRI. Vì vậy ta có thể loại 
bỏ biến LMB ra vì đã gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, tác giả tiếp tục 
kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của hàm hồi qui DASC^2 theo ba biến LMVE, 
LVOL và LPRI thì LPRI là biến có hiện tượng gây ra cộng tuyến nên hàm hồi qui 
đo lường lúc này chỉ còn hai biến là LMVE và LVOL. 
 77 
Hồi qui biến phụ thuộc DASC^2 sau khi loại bỏ biến cộng tuyến 
Bảng 4.8: Kết quả hồi qui biến phụ thuộc sau khi loại bỏ biến LMB và LPRI 
Dependent Variable: DASC 
Method: Least Squares 
Date: 02/15/08 Time: 14:21 
Sample: 1 85 
Included observations: 85 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 0.001129 0.000487 2.318078 0.0229
LMVE -0.000189 3.68E-05 -5.145653 0.0000
LVOL 0.000195 7.55E-05 2.578087 0.0117
R-squared 0.257568 Mean dependent var 0.001600
Adjusted R-squared 0.239460 S.D. dependent var 0.000434
S.E. of regression 0.000379 Akaike info criterion -12.88493
Sum squared resid 1.18E-05 Schwarz criterion -12.79872
Log likelihood 550.6095 F-statistic 14.22394
Durbin-Watson stat 2.090719 Prob(F-statistic) 0.000005
Từ bảng 4.8 chúng ta có hàm hồi qui ước đoán sau khi loại bỏ các biến đa 
cộng tuyến: 
DASC^2 = 0.001129 - 0.000189LMVE + 0.000195LVOL [4.3] 
 (2.318078) (-5.145653) (2.578087) 
Kiểm tra hiện tượng phương sai không đồng nhất 
Sử dụng phương pháp kiểm định White (Nguyễn Hoàng Bảo (2004), 
Nguyễn Quang Dong (2003)) 
Giả thiết : H0: phương sai của sai số đồng nhất. 
H1: phương sai của sai số không đồng nhất. 
Tạo biến: genr RESID^2 = resid*resid 
Hồi qui RESID^2 theo các biến giải thích, kết quả hồi qui xem bảng 4.9. 
 78 
Bảng 4.9: Kết quả hồi qui phần dư bình phương 
Dependent Variable: RESID^2 
Method: Least Squares 
Date: 02/15/08 Time: 14:19 
Sample: 1 85 
Included observations: 85 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 1.78E-07 2.77E-07 0.642212 0.5225
LMVE 6.12E-08 2.10E-08 2.919697 0.0045
LVOL -4.89E-08 4.30E-08 -1.138133 0.2584
R-squared 0.109516 Mean dependent var 1.38E-07
Adjusted R-squared 0.087797 S.D. dependent var 2.26E-07
S.E. of regression 2.16E-07 Akaike info criterion -27.82659
Sum squared resid 3.81E-12 Schwarz criterion -27.74038
Log likelihood 1185.630 F-statistic 5.042393
Durbin-Watson stat 1.963510 Prob(F-statistic) 0.008603
Từ bảng 4.9 chúng ta có nR2 = 0.109516*85 = 9.3089 > χ2(0.05, 2) = 5.9915, 
nên bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy hàm số ước lượng đã có hiện tượng phương sai 
không đồng nhất. 
Khắc phục hiện tượng phương sai không đồng nhất 
Hình 4.2: Đồ thị biểu diễn phương sai và biến giải thích 
0
20
40
60
80
100
120
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 Quan sát
Đ
ơ
n 
vị LMVE 2^
LVOL 2^
RESID^2
 79 
Ghi chú: LMVE^2, LVOL^2 và RESID^2 lần lượt là bình phương, của 
LMVE, LVOL và RESID. Để dễ biểu diễn đồ thị, tác giả đã nhân trọng số của 
RESID^2 với 10,000. 
Hình 4.2 cho chúng ta thấy rằng phương sai của sai số rất có thể tỷ lệ với 
biến giải thích LMVE nên phương pháp có thể khắc phục hiện tượng phương sai 
không đồng nhất là dùng trọng số 1/LMVE (Nguyễn Quang Dong, 2003). 
Tác giả dùng trọng số (1/LMVE) để khắc phục hiện tượng phương sai không 
đồng nhất như sau: 
Tạo biến: genr DDASC = DASC^2/(LMVE) 
genr DLMVE = 1/(LMVE) 
genr DVOL = LVOL/LMVE 
Hồi qui DDASC theo DLMVE và DVOL. Kết quả hồi qui xem bảng 4.10 
Bảng 4.10: Kết quả hồi qui có trọng số 
Dependent Variable: DDASC 
Method: Least Squares 
Date: 02/15/08 Time: 14:33 
Sample: 1 85 
Included observations: 85 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -0.000212 3.44E-05 -6.150045 0.0000
DLMVE 0.001529 0.000458 3.339707 0.0013
DLVOL 0.000160 6.65E-05 2.412818 0.0181
R-squared 0.774245 Mean dependent var 0.000305
Adjusted R-squared 0.768739 S.D. dependent var 0.000135
S.E. of regression 6.48E-05 Akaike info criterion -16.41699
Sum squared resid 3.44E-07 Schwarz criterion -16.33078
Log likelihood 700.7222 F-statistic 140.6126
Durbin-Watson stat 1.869948 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ bảng 4.10 chúng ta có: 
DDASC = -0.000212 + 0.001529DLMVE + 0.000160DLVOL [4.4] 
 (-6.150045) (3.339707) (2.412818) 
Kiểm tra lại hiện tượng phương sai không đồng nhất 
 80 
Bảng 4.11: Kết quả hồi qui phương sai có trọng số 
Dependent Variable: RESID^2 
Method: Least Squares 
Date: 02/15/08 Time: 14:34 
Sample: 1 85 
Included observations: 85 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 3.26E-09 2.89E-09 1.126160 0.2634
DLMVE 5.58E-08 3.84E-08 1.452283 0.1502
DLVOL -6.48E-09 5.58E-09 -1.160522 0.2492
R-squared 0.029371 Mean dependent var 4.05E-09
Adjusted R-squared 0.005697 S.D. dependent var 5.45E-09
S.E. of regression 5.43E-09 Akaike info criterion -35.18841
Sum squared resid 2.42E-15 Schwarz criterion -35.10220
Log likelihood 1498.507 F-statistic 1.240654
Durbin-Watson stat 1.954641 Prob(F-statistic) 0.294566
Từ bảng 4.11 chúng ta có nR2 = 0.029371*85 = 2.4965 < χ2(0.05, 3) = 
5.9915. Như vậy phương trình [4.4] không có hiện tượng phương sai không đồng 
nhất.