Ha Lan MDE Lecture 3: Information Asymmetry
Nguyen Trong Hoai 1
Bấtcânxứng vềthông tin
trên các thịtrường tài chính
Tài chính phát triển 2006
Kinh tếhọcvi môtâncổđiển
Các giảđịnh vềthịtrường hòan hảo
9Thông tin hòan hảo
9Chi phí giao dịch bằng không
Ba trụctrặctrongthựctếcho các thịtrường
tài chính
9Môi trường họat động rủirovàbấtđịnh
9Thông tin bấtcânxứng (AI)
9Chi phí giao dịch tồntạitấtyếu(TC)
¾Muốn có thông tin phảitốnchi phí
¾Tồntạicácđịnh chếtài chính khác nhau nhằm
giảmTC
Ha Lan MDE Lecture 3: Information Asymmetry
Nguyen Trong Hoai 2
Thông tin bấtcânxứng (AI)
Thông tin bấtcânxứng xảyrakhimộtbên
đốitácnắmgiữthông tin còn bên khác thì
không biếtđích thựcvềthông tin ở mứcđộ
nào đó.
Thường xuyên xảyratrongthựctếcho các
lọai thịtrường:
9Thịtrường lao động
9Thịtrường hàng hóa
9Thịtrường bảohiểm
9Thịtrường tín dụng
AI trong các nềnkinhtếđang phát triển
Mứcđộ AI cao: Ví dụđiển hình Mexico là một
trong những nguyên nhân tạorakhủng
hỏang tiềntệvào năm 1994
Tính minh bạch yếu: các nguồn thông tin
phầnlớnđượctiếpcậnqua cácmốiquanhệ
trụclợi (rent seeking, lobby).
Các thịtrường tài chính còn non yếu(thị
trường chứng khóan ViệtNam)
Xửdụng các công cụtruyềntải thông tin hạn
chế.
Ha Lan MDE Lecture 3: Information Asymmetry
Nguyen Trong Hoai 3
Điệnthoạicốđịnh
0204060
Cambodia
Myanmar
Lao PDR
Indonesia
Philippines
Vie t n a m
Thailand
China
Average
Malaysia
Brunei
Singapore
So ut h Ko r ea
Japan
Mậtđộ điệnthoại trên 100 dân
Điệnthoạidiđộng
020406080
Myanmar
Lao PDR
Cambodia
Vie t n a m
Indonesia
China
Philippines
Average
Thailand
Malaysia
Brunei
Japan
So uh t h Ko r ea
Si n ga p o r e
Số ngườisửdụng Internet
0 102030405060
Cambodia
Lao PDR
Vie t n a m
Indonesia
Philippines
China
Thailand
Average
Brunei
Malaysia
Japan
Singapore
So ut h Ko r e a
Ha Lan MDE Lecture 3: Information Asymmetry
Nguyen Trong Hoai 4
Giao dịch trựctiếp> giaodịch điệntử
Công cụđăng tải thông tin hạnchếvềmứcđộ xử
dụng và thiếutínhtương tác:e-gov?
Ba cấpđộ (g – g), (g – b), và (g – c)
9ViệtNam ở cấpđộ 1 phôi thai nhất
9Các nướcdẫnđầuvềdịch vụcông trựctuyếnnhư
Đan Mạch, Đức, và Mỹ.
9Dịch vụtín dụng điệntửtạiĐứcđãgiatăng rất
nhanh tốcđộ cung cấptíndụng đếncácgiađình có
thu nhậpthấpvàtiếtkiệm4,5 tỉER.
9ViệtNam cóđề án 112, tuy nhiên khẳnăng sẵnsàng
vềe-gov chỉđứng trước Lào, Myanma, Campuchia và
Đông Timo.
AI trong các thịtrường tài chính mớinổi
(EFMs)
Mứcđộ tài trợcác dựán đầutưchủyếuqua ngân
hàng thay vì thông qua thịtrường vốnkémphát
triển.
Các hợpđồng tín dụng đượcthựchiệnchủyếudựa
vào thông tin riêng củatừng ngân hàng vớicon nợ.
Tín dụng chủyếulàngắnhạngiữangânhàngvà
ngườiđivayvàở đây ngân hàng có sứcmạnh và
ngườiđivaydễtrởthành con nợchồng chất.
Tín dụng chủyếudựavàocácbảođảmhoặcthế
chấpvànhưvậy ngân hàng vì lý do AI khó có thể
hướng đếncácđốitượng đi vay không có đảmbảo
(khu vựctư) hoặc không có khẳnăng thếchấp.
Ha Lan MDE Lecture 3: Information Asymmetry
Nguyen Trong Hoai 5
HệquảcủaAI
Thông tin bịche đậyÎLựachọnbấtlợi
(Adverse Selection - AS)
Hành vi che đậyÎTâm lý ỷlại(Moral
Hazard – MH)
Thông tin bịche đậy
và lựachọnbấtlợi(AS)
Xảyratrướckhithựchiệngiaodịch
AS?