Phản Ứng Của Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Đối Với Biến Động Của Thị Trường Chứng Khoán Quốc Tế..pdf

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

LÊ VĂN THỨ

PHẢN ỨNG CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
VIỆT NAM ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘNG CỦA THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN QUỐC TẾ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
MÃ NGÀNH: 62340201

NĂM 2023


TĨM TẮT

Hiểu biết chính xác cấu trúc phụ thuộc giữa các tài sản tài chính giúp cải thiện hiệu
quả danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro. Mơ hình hóa cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị
trường là một nhiệm vụ đầy thách thức khi các chuỗi lợi suất tài sản tài chính khơng có
phân phối chuẩn. Do đó, việc giải thích cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường chứng
khoán (TTCK) thường cho kết quả sai lệch. Luận án này vận dụng phương pháp copula
có điều kiện (ARMA-GJR-GARCH Copula), một công cụ thống kê mạnh, để xem xét
cấu trúc phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và TTCK quốc tế gồm gồm Mỹ, Anh, Pháp,
Đức, Trung Quốc, Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan, Singapore, Thái Lan,
Malaysia, và Indonesia. Qua đó, xác định mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối
với biến động của TTCK quốc tế. Ưu điểm của mơ hình copula là khơng giả định các
chuỗi lợi suất chứng khốn có phân phối chuẩn, cho phép mơ hình hóa sự phụ thuộc bất
đối xứng, sự phụ thuộc đuôi khi một trong hai thị trường xảy ra các cú sốc giảm giá hoặc
tăng giá. Luận án sử dụng dữ liệu theo tần suất ngày với cỡ mẫu dao động từ 4.449 đến

4.710 quan sát cho mỗi chuỗi lợi suất chứng khoán, được thu thập từ Datastream cho
giai đoạn từ ngày 01/01/2003 đến ngày 31/12/2021. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng,
TTCK Việt Nam ít nhạy cảm đối với các biến động từ các TTCK quốc tế ngay cả trong
điều kiện thị trường biến động bình thường và cả khi thị trường hứng chịu cú sốc âm.
Không tồn tại hiệu ứng lây lan biến động từ các TTCK quốc tế được xem xét đến TTCK
Việt Nam dưới tác động của một loạt các sự kiện tiêu cực xảy ra trong giai đoạn khủng
hoảng tài chính thế giới năm 2008. Sau khủng hoảng, mức độ phụ thuộc giữa giữa TTCK
Việt Nam và TTCK quốc tế có sự gia tăng đáng kể.
Từ khóa: Copula, phụ thuộc đi, thị trường chứng khoán, Việt Nam

iii


ABSTRACT

Accurately understanding the dependency structure between financial assets helps
to improve portfolio performance and minimize risk investment. Modelling the
dependence structure is a challenging task when the densities of returns are non-normal
distributions. An interpretation of the dependency structure based on the assumption of
a normal distribution often has biased results. This study applies the conditional copula
models (ARMA-GJR-GARCH Copula), powerful statistical tools, to examine the
dependency structure between Vietnam and thirteen stock markets: the U.S., the UK,
France, Germany, China, Hong Kong, Japan, Korea, Taiwan, Singapore, Thailand,
Malaysia, and Indonesia. The conditional copula functions reflect the time variation of
the returns and capture the asymmetric and tail dependence in bearish markets or bullish
markets. This dissertation utilizes daily frequency data with a sample size ranging from
4,449 to 4,710 observations for each stock return series, collected from Datastream for
the period from January 1st, 2003 to December 31th, 2021. The results show that the
Vietnamese stock market is less sensitive to fluctuations from international stock
markets even in normal market conditions and in bearish markets. There is no contagion

effect from international stock markets to the Vietnam stock market during the Global
Financial Crisis. The degree of dependence between the Vietnamese stock market and
the international stock market has increased significantly.
Keywords: Copula, tail dependence, stock markets, Vietnam

iv


MỤC LỤC
Trang
i
ii
iii
iv
v
vii
viii
ix

LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
TÓM TẮT
ABSTRACT
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
DANH TỪ VIẾT TẮT
Chương 1. Giới thiệu
1.1 Đặt vấn đề
1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu chung
1.2.2 Mục tiêu cụ thể
1.3 Câu hỏi nghiên cứu
1.4 Đối tượng nghiên cứu
1.5 Phạm vi nghiên cứu
1.5.1 Phạm vi nội dung
1.5.1 Phạm vi không gian
1.5.2 Phạm vi thời gian
1.6 Phương pháp nghiên cứu
1.7 Những đóng góp của luận án
1.8 Bố cục luân án
Chương 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
2.1 Cơ sở lý luận
2.1.1 Một vài khái niệm liên quan
2.1.2 Cơ sở lý thuyết về sự phụ thuộc và sự lây lan
2.1.3 Khung lý thuyết
2.2 Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm về sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan
2.2.1 Tương quan tuyến tính
2.2.2 Tương quan có điều kiện
2.2.3 Lý thuyết giá trị cực trị
2.2.4 Hàm copula
2.2.5 Các nghiên cứu vận dụng phương pháp copula tại Việt Nam
2.2.6 Khoảng trống nghiên cứu
Chương 3. Mơ hình và phương pháp nghiên cứu
3.1 Mơ hình phân phối biên
3.1.1 Mơ hình phân phối biên có điều kiện của chuỗi lợi suất
3.1.2 Kiểm định tính phù hợp của mơ hình phân phối biên
v

1

1
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
7
8
10
10
10
14
26
27
28
32
36
38
44
47
51
51
52
53

3.2 Lý thuyết copula
54
3.2.1 Mơ hình copula hai biến và một số tính chất
55
3.2.2 Một số họ copula hai biến
57
3.3 Dữ liệu và phương pháp ước lượng mơ hình copula
72
3.3.1 Dữ liệu thu thập
72
3.3.2 Phương pháp ước lượng mơ hình copula có điều kiện
75
Chương 4. Phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động TTCK quốc tế
80
4.1 Giới thiệu khái quát về TTCK Việt Nam và TTCK quốc tế
80
4.1.1 Giới thiệu chung về TTCK Việt Nam
80
4.1.2 Giới thiệu sơ lược về đặc điểm của một vài TTCK quốc tế
94
4.2 Thống kê mơ tả và các thuộc tính của dữ liệu nghiên cứu
101
4.3 Hệ số tương quan
106
4.4 Kết quả ước lượng mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của
TTCK quốc tế
107
4.4.1 Phản ứng của của TTCK Việt Nam đối với biến động của TTCK quốc tế, giai đoạn
2003-2021

107
4.4.2 Sự lây lan của TTCK quốc tế đến TTCK Việt Nam dưới tác động của cuộc khủng
hoảng tài chính thế giới năm 2008
123
Chương 5. Kết luận và hàm ý chính sách
134
5.1 Kết luận
134
5.2 Hàm ý
135
5.2.1 Đối với nhà đầu tư
136
5.2.2 Đối với nhà quản lý
138
5.3 Hạn chế của luận án
139
5.4 Hướng nghiên cứu tiếp theo
140
Tài liệu tham khảo
141
Phụ lục
151
Phụ lục 1: Hàm phân phối xác suất Skewed Student-t, GED
151
Phụ lục 2: Lý thuyết copula và các độ đo phụ thuộc
153
Phụ lục 3: Dạng mơ hình biên và tham số ước lượng của 3 giai đoạn trước, trong và sau
khủng hoảng
159
Phụ lục 4: Kết quả ước lượng

165

vi


DANH MỤC BẢNG
Trang
Bảng 3.1: Ký hiệu và thông số của các copula họ Elip

70

Bảng 3.2: Ký hiệu và tính chất của các copula họ Archimedean

70

Bảng 3.3: Các dạng cấu trúc phụ thuộc và ý nghĩa của các copula tương ứng

71

Bảng 4.1: Các lần thay đổi biên độ giao dịch trên TTCK Việt Nam

93

Bảng 4.2: Tỷ lệ vốn hóa thị trường trên GDP (%), giai đoạn 2010-2020

95

Bảng 4.3: Tổng giá trị cổ phiếu giao dịch CP trên GDP (%), giai đoạn 2010-2020

96

Bảng 4.4: Tổng giá trị giao dịch cổ phiếu trên vốn hóa thị trường (%), giai đoạn 20102020
98
Bảng 4.5 Thương mại của Việt Nam với các nước có TTCK được khảo sát, giai đoạn
2010-2021
99
Bảng 4.6: Thống kê mô tả các chuỗi lợi suất giai đoạn 2003-2021

103

Bảng 4.7: Hệ số tương quan giữa các chuỗi lợi suất chứng khoán, 2003-2021

107

Bảng 4.8 Mơ hình biên phù hợp nhất cho mỗi chuỗi lợi suất, giai đoạn 2003-2021 108
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng tham số mơ hình biên của mỗi chuỗi lợi suất

109

Bảng 4.10: Kiểm định sự phù hợp của các mơ hình phân phối biên

111

Bảng 4.11: Kết quả ước lượng tham số mơ hình copula giữa VNI và S&P500

112

Bảng 4.12: Kết quả ước lương tham số mơ hình copula Gauss và Student-t trong điều
kiện thị trường biến động bình thường
113

Bảng 4.13: Kết quả lựa chọn mơ hình copula phù hợp và tham số ước lượng

114

Bảng 4.14: Dạng hàm phân phối biên của mỗi chuỗi lợi suất giai đoạn trước, trong và
sau cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008
125
Bảng 4.15 Cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế
trước, trong và sau khủng hoảng 2008
127

vii


DANH MỤC HÌNH
Trang
Hình 2.1: Khung lý thuyết giải thích sự phụ thuộc và sự lây lan giữa các TTCK

27

Hình 3.1: Đồ thị phân tán, phối cảnh của copula Gauss

59

Hình 3.2: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của copula Student-t

61

Hình 3.3: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của copula Clayton

62

Hình 3.4: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của copula Gumbel

63

Hình 3.5: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF copula Rotated Clayton

64

Hình 3.6: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF - copula Rotated Gumbel

64

Hình 3.7: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của copula Frank

65

Hình 3.8: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của copula Joe

66

Hình 3.9: Đồ thị phân tán, phối cảnh của copula BB1

67

Hình 3.10: Đồ thị phân tán và phối cảnh của copula BB6

68

Hình 3.11: Đồ thị phân tán và phối cảnh của copula BB7

69

Hình 3.12: Đồ thị phân tán và phối cảnh PDF của BB8

69

Hình 3.13 Khung nghiên cứu

78

Hình 4.1: Biến động của VN-Index giai đoạn 2000-2021

81

Hình 4.2: Vốn hóa trên HOSE giai đoạn 2000-2017

82

Hình 4.3: Vốn FDI lũy kế đến 2021 của các đối tác đầu tư chủ yếu vào Việt Nam 100
Hình 4.4: Biến động của các chuỗi lợi suất chứng khốn

102

Hình 4.5: Đồ thị QQ-plot cho các chuỗi lợi suất, giai đoạn 2003-2021

106

Hình 4.6: Đồ thị hàm mật độ xác xuất của copula Student-t (VNI-S&P500) và copula

Rotated-BB8 (VNI-FTSE100, VNI-CAC40, VNI-DAX), giai đoạn 2003-2021
118
Hình 4.7: Đồ thị hàm mật độ xác xuất copula Rotated-BB1 (VNI-KOSPI), RotatedGumbel (VNI-Shanghai), giai đoạn 2003-2021
119
Hình 4.8: Đồ thị hàm mật độ xác suất của copula BB1 (VNI-HSI, VNI-Nikkei225),
giai đoạn 2003-2021

120

Hình 4.9: : Đồ thị hàm mật độ xác suất của copula BB1 (VNI-HSI, VNI-Nikkei225) và
copula Student-t (VNI-TAIEX), giai đoạn 2003-2021
121
Hình 4.10: Đồ thị hàm mật độ xác suất copula Rotated-Gumbel (VNI-STI); RotatedBB8 (VNI-SET), giai đoạn 2003-2021
122
Hình 4.11: Đồ thị hàm mật độ xác suất của copula Clayton (VNI-KLCI) và copula BB1
(VNI-IDX), giai đoạn 2003-2021
122
viii


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike information criterion)
APGARCH Asymmetric Power GARCH
APT
Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (Arbitrage Pricing Theory)
ARCH
Autoregressive conditional heteroskedasticity
ARMA
Trung bình di động tự hồi quy (Autoregressive Moving Average)
BEKK

The Baba, Engle, Kraft & Kroner model
BMW
Bayerische Motoren Werke
Nhóm nước có nền kinh tế mới nổi gồm Brasil, Nga, Ấn Độ
BRIC
và Trung Quốc
BRICS
Nhón nước mới nổi gồm Brasil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc và Nam Phi
CAC40
Chỉ số thị trường chướng khốn Pháp (Cotation Assistée en Continu)
CAPM
Mơ hình dịnh giá tài sản vốn
CCC
Tương quan có điều kiện tĩnh (Constant Conditional Correlation)
CPI
Chỉ số giá tiêu dùng
DAX
Chỉ số thị trường chứng khốn Đức (Deutscher Aktien Index)
DCC
Tương quan có điều kiện động (Dynamic Conditional Correlation)
EGARCH Mơ hình GARCH dạng mũ (Exponential GARCH)
EVT
Lý thuyết giá trị cực trị (Extreme Value Theory)
FDI
Đầu tư trực tiếp nước ngoài
FIGARCH Fractionally Integrated GARCH
FTA
Hiệp định thương mại tự do
Chỉ số 100 chứng khoán của Financial Times (Financial Times
FTSE100

Stock Exchange)
GARCH
Mơ hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát
GDP
Tổng sản phẩm quốc nội
GJR
Glosten, Jagannathan và Runkle
S&P500
Chỉ số chứng khoán Standard and Poor 500
SIC
Tiêu chuẩn thông tin SIC (Schwarz criterion of information)
TGARCH Threshold GARCH
TTCK
Thị trường chứng khoán
VAR
Tự hồi qui vectơ (Vector Autoregressive)
AIC

VaR

Giá trị rủi ro (Value at Risk)

VECH
VECM

Varying error correlation heteroskedasticity
Mơ hình vectơ hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model)

ix

CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Cho đến thời điểm hiện tại, dưới tác động của tồn cầu hóa, nền kinh tế của mỗi
quốc gia có sự phát triển lớn mạnh về quy mô và hội nhập sâu rộng với nền kinh tế thế
giới. Mối quan hệ thương mại song phương và đa phương tăng về khối lượng, vốn đầu
tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài tăng mạnh làm cho các
nền kinh tế gia tăng phụ thuộc lẫn nhau. Liên kết thương mại giữa các quốc gia và tự do
hóa thương mại là kênh truyền dẫn các cú sốc giữa các thị trường chứng khoán (TTCK)
(Chinn và Forbes, 2004; Moore và Wang, 2014). Mức độ phụ thuộc lẫn nhau giữa các
TTCK có liên quan với lượng vốn FDI và đầu tư gián tiếp mà mỗi quốc gia nhận được
(Hasthak, 1995). Hơn nữa, những tiến bộ của cuộc cách mạng công nghệ thông tin và
truyền thông giúp cho thông tin thị trường được chuyển tải nhanh hơn cũng thúc đẩy
liên kết các nền kinh tế chặt chẽ hơn (Calvo và Mendoza, 1998). Do đó, một cú sốc xảy
ra trên thị trường tài chính của một quốc gia sẽ dẫn đến sự biến động nhanh chóng đến
thị trường tài chính của các quốc gia cịn lại.
Hiểu biết chính xác cấu trúc phụ thuộc giữa các TTCK có vai trị rất quan trọng
đối với các nhà đầu tư và các nhà hoạch định chính sách trong lĩnh vực tài chính như đa
dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế, quản lý rủi ro và định giá tài sản. Tuy nhiên, mơ hình
hóa sự phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất chứng khốn là một cơng việc đầy thách thức.
Hệ số tương quan tuyến tính Pearson được sử dụng để đo lường mối quan hệ phụ thuộc
giữa các TTCK gây ra sự tranh cãi. Hệ số Pearson chỉ đại diện cho mức trung bình của
độ lệch chuẩn, bỏ qua sự khác biệt giữa lợi nhuận cực đại và cực tiểu. Do đó, khơng thể
giải thích chính xác sự phụ thuộc phi tuyến trong tình huống hai thị trường sụp đổ hoặc
bùng nổ cùng nhau (Jeon và Furstenberg, 1990; King và Wadhwani, 1990; Zivot và
Wang, 2006). Tương quan tuyến tính là thước đo được sử dụng phổ biến, đơn giản trong
ước lượng với giả định các chuỗi lợi suất có phân phối chuẩn trong khi thực tế các chuỗi
lợi suất tài chính có phân phối với các đặc điểm đi dày và bất đối xứng. Do đó, các
giải thích sự phụ thuộc giữa các tài sản tài chính dựa vào hệ số tương quan tuyến tính

có thể dẫn đến sai lệch. Các nghiên cứu khác áp dụng mơ hình vector tự hồi quy (VAR)
và mơ hình hiệu chỉnh sai số (VECM) (Syriopoulos, 2004; Do và Nguyen, 2010;
Kenourgios và Padhi, 2012; Bianconi và cộng sự, 2013; Wang, 2014). Tuy nhiên, các
mơ hình trên được giả định mối tương quan tuyến tính khơng đổi theo thời gian, dó đó
khơng phản ánh chính xác sự phụ thuộc giữa các thị trường.
Để khắc phục nhược điểm này, một lượng lớn các nghiên cứu gần đây sử dụng
tương quan có điều kiện để xem xét đến tính biến động của các chuỗi lợi suất theo thời
gian. Một loạt các nghiên cứu vận dụng mô hình phương sai sai số thay đổi có điều kiện
tự hồi quy tổng quát (GARCH) đa biến để xác định mối tương động giữa các chuỗi lợi
1


suất tài sản tài chính (Thuan, 2011; Ceilik, 2012; Gupta và Guidi, 2012; Wang, 2013;
Bekiros, 2013; Horvath và Petrovski, 2013; Karanasos và cộng sự, 2014; Jin và An,
2015; Luchtenberg và Vu, 2015; Vo và Ellis, 2018). Tuy nhiên, đa phần các mơ hình
GARCH đa biến giả định hàm phân phối của các chuỗi lợi suất có dạng phân phối chuẩn
Gauss hoặc phân phối đối xứng Student-t. Do đó, các phương pháp tương quan có điều
kiện chưa xem xét đến sự dao động bất đối xứng, đặc điểm đuôi dày của phân phối xác
suất, chưa phản ánh chính xác mối quan hệ phi tuyến giữa các chuỗi lợi suất chứng khoán.
Hiện nay, phương pháp copula dựa vào định lý Sklar (1959) được sử dụng rộng rãi
nhằm khắc phục các nhược điểm của tất cả các phương pháp nêu trên. Hàm số copula
cho phép mô tả mối quan hệ phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất tài sản tài chính với các
ưu điểm như không giả định phân phối xác suất của chuỗi lợi suất là phân phối chuẩn,
cho phép mơ hình hóa sự phụ thuộc đối xứng khi thị trường biến động bình thường và
phụ thuộc đi của hàm phân phối đồng thời khi thị trường biến động cực biên. Cụ thể,
hàm copula không điều kiện được Rockinger và Jondeau (2001), Ye và ctv. (2012);
Yang và ctv. (2015), Nguyen và Thuy (2016) và Nguyen và ctv. (2017) vận dụng. Tuy
nhiên, một vài nghiên cứu cho rằng copula không điều kiện là khơng thích hợp vì chưa
xem xét đến sự thay đổi theo thời gian của các chuỗi lợi suất tài chính. Do đó, Patton
(2006), Jondeau và Rockinger (2006) tiên phong ứng dụng các hàm copula có điều kiện

để khắc phục vấn đề trên. Copula có điều kiện, cụ thể là GARCH-copula, là phương
pháp có thể mơ tả tốt nhất cấu trúc phụ thuộc giữa các TTCK, cho phép mô tả cấu trúc
phụ thuộc đối xứng và bất đối xứng, sự phụ thuộc đuôi, xem xét đến sự biến động của
lợi suất chứng khốn theo thời gian, phản ánh hiệu ứng địn bẩy trong đánh giá rủi kho
khi thị trường sụp đổ. Từ nghiên cứu mang tính nền tảng này, một loạt các nghiên cứu
vận dụng mơ hình GARCH-copula để xem xét mối quan hệ phụ thuộc giữa các TTCK
phát triển với các TTCK mới nổi và cận biên như Ning (2010), Wang và ctv. (2011),
Aloui và ctv. (2011), Ghorbel và Trabelsi (2013), Basher (2014), Chebbi và Hedhli
(2014), Mensah và Alagidede (2017), Mokni và Mansouri (2017), Hussain và Li (2017),
Jiang và ctv. (2017).
Trong bối cảnh hiện nay, TTCK Việt Nam ngày càng hội nhập với sự chuyển động
của nền kinh tế thế thế giới cũng như TTCK quốc tế. Độ mở nền kinh tế Việt Nam là
hơn 200% quy mô nền kinh tế, đây là độ mở rất lớn, chứng tỏ Việt Nam đã hội nhập sâu
rộng với kinh tế thế giới. Độ mở nền kinh tế Việt Nam càng lớn, càng dễ chịu ảnh hưởng
của những biến động của nền kinh tế thế giới như biến động tỷ giá; sự dịch chuyển của
dòng vốn quốc tế; sự tăng giá của hàng hóa đầu vào sản xuất như giá năng lượng, nguyên
vật liệu, lương thực v.v. Sự tích cực và chủ động tham gia nhiều hiệp định thương mại
tự do (FTA) góp phần tích cực vào q trình hội nhập thị trường tài chính giữa Việt Nam
với các nền kinh tế tồn cầu. Việt Nam hiện nay cũng là điểm sáng thu hút FDI từ các
nền kinh tế lớn có TTCK phát triển, lượng vốn FDI nhận được đứng hàng thứ ba tại khu
vực ASEAN. Sự tiếp cận và ứng dụng tiến bộ công nghệ mạnh mẽ của nhà đầu tư và
nhà quản lý trong TTCK giúp thị trường hoạt động hiệu quả hơn và thông tin thị trường
2


được truyền tải nhanh chóng. Nền kinh tế Việt Nam với độ mở thương mại lớn, thu hút
FDI cao, hội nhập tài chính, sự biến động của các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế thế giới
v.v. làm gia tăng mức độ phụ thuộc giữa giữa TTCK Việt Nam với TTCK thế giới. Do
đó, sự sụp đổ của TTCK quốc tế bởi tác động của các sự kiện tiêu cực của thị trường tài
chính quốc tế, yếu tố địa chính trị v.v. có khả năng gây ra mất mát lớn cho nhà đầu tư

chứng khoán cũng như nền kinh tế Việt Nam về quy mô và mức độ tổn thất. Do đó, xác
định mức độ liên kết giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế là cần thiết trong bối cảnh
nền kinh tế thế giới xảy ra nhiều biến động như cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm
2008, khủng hoảng nợ công châu Âu, tác động tiêu cực của dịch Covid-19 đến nền kinh
tế toàn cầu v.v. Xuất phát từ tính cần thiết về thực tiễn và ưu nhược điểm của các phương
pháp đo lường nêu trên, luận án tiến hành nghiên cứu chủ đề “Phản ứng của thị trường
chứng khoán Việt Nam đối với biến động của thị trường chứng khoán quốc tế” nhằm
xác định mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và TTCK quốc tế, khả năng lây lan
biến động của TTCK quốc tế khi hứng chịu các cú sốc cực đoan đến TTCK Việt Nam
bằng phương pháp copula, một phương pháp tương đối mới được vận dụng trong thời
gian gần đây.
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu chung
Đo lường mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của TTCK
quốc tế trong giai đoạn 2003-2021 nhằm đề xuất hàm ý chính sách giúp các nhà đầu tư
và nhà quản lý giảm thiểu rủi ro khi thị trường biến động mạnh.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể
Để đạt được mục tiêu chung, luận án có các mục tiêu cụ thể như sau:
Mục tiêu 1: Xác định mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với các TTCK
quốc tế nhằm xác định mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam trước biến động của
TTCK quốc tế.
Mục tiêu 2: Kiểm định hiệu ứng lây lan biến động từ các TTCK quốc tế đến TTCK
Việt Nam dưới tác động của khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008.
Mục tiêu 3: Đề xuất hàm ý quản trị đối với nhà đầu tư và hàm ý chính sách đối
với nhà quản lý nhằm giảm thiểu rủi ro cũng như gia tăng lợi nhuận khi thị trường biến
động mạnh.
1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Căn cứ vào các mục tiêu cụ thể, các câu hỏi nghiên cứu cần được trả lời trong nội
dung luận án gồm:
Câu hỏi 1: Trong điều kiện thị trường biến động bình thường, mức độ phụ thuộc

giữa TTCK Việt Nam và các TTCK thế giới là bao nhiêu?

3


Câu hỏi 2: Trong điều kiện TTCK thế giới biến động cực đoan, khả năng TTCK
Việt Nam giản bao nhiêu phần trăm khi TTCK quốc tế hứng chịu cú sốc âm? Tương tự,
khi TTCK quốc tế đón nhận thơng tin cực kỳ tích cực (cú sốc dương), khả năng TTCK
Việt Nam tăng bao nhiêu phần trăm?
Câu hỏi 3: Tồn tại hiệu ứng lây lan biến động từ TTCK quốc tế đến TTCK Việt
Nam không? Nếu tồn tại hiệu ứng lây lan thì mức độ lây lan mạnh hay yếu?
1.4 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu của luận án là mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam đối
với biến động của TTCK quốc tế giai đoạn 2003-2021 và hiệu ứng lây lan của TTCK
quốc tế đến TTCK Việt Nam dưới tác động của các sự kiện cực đoan từ cuộc khủng
hoảng tài chính thế giới năm 2008.
1.5 PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.5.1 Phạm vi nội dung
Sự biến động của TTCK Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố trong nước như
các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế1, tâm lý và hành vi nhà đầu tư, hiệu quả hoạt động của
doanh nghiệp v.v. và các yếu tố bên ngoài như giá dầu, giá vàng, giá nguyên vật liệu,
yếu tố địa chính trị, sự biến động mạnh của TTCK quốc tế trước các sự kiện cực đoan
như khủng hoảng kinh tế, khủng hoảng tài chính, dịch bệnh và chiến tranh v.v. Luận án
này giới hạn ở khía cạnh xem xét mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến
động của TTCK Quốc tế. Cụ thể, luận án xác định mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt
Nam với TTCK quốc tế và kiểm định hiệu ứng lây lan của TTCK quốc tế đến TTCK
Việt Nam trong bối cảnh TTCK toàn cầu hứng chịu một loạt các sự kiện cực đoan của
cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008.
1.5.2 Phạm vi không gian
Không gian dữ liệu nghiên cứu về các chỉ số chứng khoán để xem xét mối tương

quan gồm TTCK Việt Nam (VNI); Mỹ (S&P 500); TTCK châu Âu (gồm Anh (FTSE
100), Pháp (CAC 40), Đức (DAX); TTCK Đông Bắc Á (gồm Trung Quốc (SSEC), Hồng
Kông (HSI), Nhật Bản (Nikkei 225), Hàn Quốc (KOSPI), Đài Loan (TAIEX)) và TTCK
Đông Nam Á (gồm Singapore (STI), Thái Lan (SET), Malaysia (KLCI), Indonesia
(IDX)).
Các TTCK quốc tế được đề cập như trên được lựa chọn dựa trên các nguyên tắc
cơ bản. Các nguyên tắc cơ bản bao gồm liên kết thực và liên kết tài chính giữa hai nền
kinh tế. Liên kết thực bao gồm dao động của tỷ giá song phương, thương mại quốc tế và
cầu tiêu dùng hàng hóa, quy mơ nền kinh tế, vốn hóa thị trường, khoảng cách địa lý.
Liên kết tài chính bao gồm FDI, lạm phát, lãi suất và mức độ hội nhập tài chính. Đây là
các kênh truyền dẫn làm gia tăng sự phụ thuộc lẫn nhau giữa hai TTCK (Forbes và
Các yếu tố vĩ mô tác động đến sự biên động của TTCK gồm xuất nhập khẩu, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi
suất thực, lạm phát, cung tiền M2, tỷ giá hối đoái v.v.
1

4


Rigobon, 2002). Các nước và vùng lãnh thổ bao gồm Mỹ, Anh, Pháp, Đức, Trung Quốc,
Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan và Singapore đều có vốn FDI lớn vào Việt
Nam và cũng là các đối tác thương mại lớn nhất của Việt Nam. Nhiều hiệp định FTA
song phương và đa phương đã ký kết giữa Việt Nam và các quốc gia này.
Hơn nữa, theo định luật vạn vật hấp dẫn của Newton (1848), các nền kinh tế với
quy mơ thị trường lớn có xu hướng dẫn dắt và ảnh hưởng đến các nền kinh tế còn lại;
các thị trường cùng khu vực địa lý có xu hướng phụ thuộc hay lây lan càng lớn2 (Flavin
và ctv., 2001; Huang và Ates, 2006; Chitu và ctv., 2012; Aksoy, 2014). Như vậy, các
nước có quy mơ GDP lớn và/hoặc vốn hóa thị trường lớn như Mỹ, Anh, Pháp, Đức,
Trung Quốc, Hồng Kơng, Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore có thể đại diện cho TTCK
thế giới và khu vực, dẫn dắt và tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ đối với TTCK nội địa các
nước. Ngoài yếu tố FDI, xuất nhập khẩu cao với Việt Nam, các nước khu vực Đơng

Nam Á có trình độ phát triển tương đồng, vị trí địa lý gần gũi như Thái Lan, Malaysia,
Indonesia được lựa chọn để kiểm định sự phụ thuộc hoặc lây lan giữa các thị trường mới
nổi/cận biên.
1.5.3 Phạm vi thời gian
Phạm vi thời gian của dữ liệu nghiên cứu để xem xét mức độ biến động của TTCK
Việt Nam đối với biến động của TTCK quốc tế là 19 năm, từ ngày 01 tháng 01 năm
2003 đến ngày 30 tháng 12 năm 2021. Trong giai đoạn này, nền kinh tế và thị trường tài
chính thế giới xảy ra hàng loạt sự kiện cực đoan có khả năng gia tăng sự phụ thuộc lẫn
nhau hoặc tồn tại xác suất lây lan từ các TTCK thế giới đến TTCK Việt Nam, tiêu biểu
như cuộc khủng hoảng tài chính thế giới (2007-2009), khủng hoảng nợ cơng châu Âu
(2010-2011), sự lao dốc của giá dầu (2014-2016), bong bóng và đổ vỡ của TTCK Trung
Quốc năm 20153, đại dịch COVID-19 lan ra toàn cầu (2020-2021).
1.6 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Ý tưởng về phương pháp nghiên cứu của luận án là vận dụng phương pháp copula
có điều kiện (GARCH-copula) như là công cụ đo lường để trả lời các câu hỏi nghiên
cứu được đặt ra. Mơ hình GARCH-copula có hai cấu phần gồm mơ hình GARCH và
hàm copula. Trong đó, mơ hình GARCH đơn biến dùng để mơ tả quy luật biến động của
mỗi chuỗi lợi suất chứng khoán và cũng là đầu vào của hàm copula hai biến. Hàm copula
là hàm liên kết nhằm mô tả mối tương quan giữa hai chuỗi lợi suất chứng khốn, khơng
giả định tính phân phối chuẩn của các chuỗi lợi suất. Copula chỉ ra được mức độ phụ
thuộc trong điều kiện thị trường biến động bình thường, khả năng TTCK Việt Nam giảm
(tăng) bao nhiêu phần trăm khi TTCK quốc tế hứng chịu cú sốc âm (dương); mức độ

Vị trí địa lý liên quan đến các yếu tố như chi phí giao dịch, văn hóa và ngơn ngữ.
Bong bóng TTCK Trung Quốc bắt đầu hình thành từ tháng 6/2014 và chính thức đổ vỡ kể từ ngày 12/6/2015,
vốn hóa thị trường bốc hơi gần 4.000 tỷ USD trên cả hai sàn SSEC và sàn giao dịch Thâm Quyến (SZEC). Thị
trường chứng khoán tăng trưởng nóng khơng đi kèm tăng trưởng kinh tế là ngun nhân gây ra sự đổ vỡ này.
2
3

5


phụ thuộc đuôi dưới trong giai đoạn trước khủng hoảng và giai đoạn khủng hoảng nhằm
kiểm định hiệu ứng lây lan4.
Định lý Sklar (1959) về cơ bản được xem là nền tảng để xây dựng phương pháp
nghiên cứu trong luận án này. Định lý Sklar được giới thiệu một cách khái quát để cung
cấp hiểu biết tổng quát cách xác định các tham số trong hàm copula để trả lời các câu
hỏi nghiên cứu đã đặt ra.
Định lý Sklar: Gọi Z1 và Z 2 là hai biến ngẫu nhiên đại diện cho phần dư chuẩn hóa
của mỗi chuỗi lợi suất chứng khốn, có hàm phân phối biên lần lượt là
F1 ( z1 t −1 ) = Pr ( Z1  z1 t −1 ) = u và F2 ( z2 t −1 ) = Pr ( Z 2  z2 t −1 ) = v 5 và hàm phân phối
đồng thời có điều kiện H ( z1 , z2 t −1 ) = Pr ( Z1  z1; Z 2  z2 t −1 ) , trong đó t −1 đại diện cho

tập hợp các thông tin tại thời điểm t-1 và hàm phân phối đồng thời có điều kiện:
H ( z1 , z2 t −1 ) = Pr ( Z1  z1; Z 2  z2 t −1 ) .

(1.1)

Khi đó, tồn tại một copula có điều kiện duy nhất C :  0,1 →  0,1 sao cho
2

H ( z1 , z2 t −1 ) = C (u, v t −1 ) = C  F1 ( z1 t −1 ), F2 ( z2 t −1 )  ,

(1.2)

với biến u, v là độc lập và có phân phối đồng nhất trên  0,1 .
Hệ số phụ thuộc đuôi là thước đo mức độ phụ thuộc giữa hai thị trường khi xảy ra
các sự kiện cực đoan.
U = lim P( Z 2  F2−1 (u ) Z1  F1−1 (u )) = limu →1

−

−

u →1

L = lim P( Z 2  F2−1 (u ) Z1  F1−1 (u )) = limu →0
u →0

+

+

1 − 2u + C (u, u )
,
1− u

(1.3)

C (u, u )
,
u

(1.4)

trong đó, U , L  (0,1) lần lượt là hệ số phụ thuộc đuôi trên, đuôi dưới. Hệ số phụ thuộc
đuôi trên (dưới) đo lường xác suất để xảy ra tình huống giá chứng khoán sẽ tăng (giảm)
mạnh vượt qua một ngưỡng lớn nào đấy khi biết rằng giá chứng khoán đã tăng (giảm)
mạnh vượt qua một ngưỡng lớn nào đó.

Để đơn giản và dễ hiểu hơn, một vài copula được minh họa để giải thích mối quan
hệ giữa các TTCK.
Trong điều kiện thị trường biến động bình thường, copula Student-t được vận dụng
để giải thích. Copula Student-t có dạng:

Hiệu ứng lây lan tồn tại khi độ lớn của hệ số phụ thuộc đuôi dưới ở giai đoạn khủng hoảng gia tăng đáng kể so
với hệ số phụ thuộc đuôi dưới giai đoạn trước khủng hoảng.
5
Phân phối biên F1, F2 có thể tuân theo một trong các dạng phân phối dựa vào tiêu chuẩn lựa chọn mơ hình AIC,
BIC như Normal, Student, t-Student (Skewed student-t), phân phối lỗi tổng quát GED (Generalized Error
Distribution) và phân phối lệch lỗi tổng quát sGED (Skewed Generalized Error Distribution).
4

6


CST (u, v;  , d ) = Td ,  (td−1 (u ), td−1 (v);   (−1,1) , d  (2, )

(1.5)

trong đó  , d lần lượt là hệ số phụ thuộc và độ tự do. Mức độ phụ thuộc giữa hai thị
trường căn cứ vào độ lớn của  .
Trong điều kiện TTCK quốc tế giảm giá mạnh và đột ngột bởi một hay một loạt
cú sốc âm, copula Clayton được áp dụng để xác định khả năng biến động của TTCK
Việt Nam. Copula Clayton có dạng:
C (u , v;  ) = ( u − + v − − 1)

−1



,   ( 0,  )

(1.6)

trong đó,  là tham số tương quan, L = 2−1  và U = 0.
Độ lớn của hệ số phụ thuộc đuôi dưới L cho biết mức độ phản ứng của TTCK
Việt Nam khi TTCK quốc tế hứng chịu cú sốc âm. Hiệu ứng lây lan tồn tại khi có sự
khác biệt đáng kể về độ lớn của L ở giai đoạn khủng hoảng so với giai đoạn trước
khủng hoảng. Các bước ước lượng tham số mơ hình copula có điều kiện được trình bày
chi tiết trong mục 3.3.2 ở Chương 3.
1.7 ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN ÁN
Vài năm trở lại đây, copula nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu
vì các ưu điểm của chúng mang lại6. Copula được nhiều nghiên cứu trên thế giới vận
dụng để kiểm định mối tương quan, đánh giá rủi ro danh mục đầu tư giữa các tài sản tài
chính và một vài lĩnh vực khác như bảo hiểm, y học, dự báo thời tiết, giá cả nông sản
v.v. Phương pháp copula có điều kiện khơng phải là phương pháp mới nếu xét trên khía
cạnh nghiên cứu quốc tế hiện nay, tuy nhiên đối với trường hợp của Việt Nam, nhất là
đối với TTCK Việt Nam, chưa có nhiều nghiên cứu vận dụng. Luận án vận dụng phương
pháp copula có điều kiện để xem xét mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và TTCK
quốc tế có thể đóng góp một vài kết quả hữu ích về mặt thực nghiệm như sau:
Thứ nhất, căn cứ vào hệ số phụ thuộc đuôi dưới (đuôi trên) được xác định bởi tham
số ước lượng của hàm copula có điều kiện, nghiên cứu chỉ ra được khả năng TTCK Việt
Nam biến động giảm (tăng) bao nhiêu % trong tình huống các TTCK quốc tế hứng chịu
cú sốc âm (dương). Trong khi các nghiên cứu trước đây sử dụng hệ số tương quan tuyến
tính, tương quan có điều kiện động chỉ cho thấy mối tương quan trong điều kiện thị
trường biến động bình thường, chưa xem xét đến tình huống biến động của TTCK Việt
Nam khi TTCK quốc tế hứng chịu cú sốc lớn.
Thứ hai, phương pháp copula có điều kiện (GJR-GARCH copula) được vận dụng
trong luận án này có xem xét đến tính biến động của các chuỗi lợi suất theo thời gian,

giúp cải thiện mức độ tin cậy của các tham số phụ thuộc của hàm copula khi so sánh với

6

Copula và các ưu điểm của chúng được trình bày chi tiết ở Chương 3, mục 3.2

7


với các nghiên cứu khác vận dụng hàm copula không điều kiện (tĩnh) đối với TTCK
Việt Nam.
Thứ ba, nghiên cứu chỉ ra rằng TTCK Việt Nam ít nhạy cảm đối với sự biến động
từ TTCK quốc tế. Sự phụ thuộc yếu có thể do nền kinh tế, tài chính Việt Nam trong giai
đoạn đầu hội nhập với thế giới. Tuy nhiên, nguyên nhân chủ yếu từ yếu tố chủ quan của
cơ quan quản lý điều chỉnh biên độ giao dịch khi TTCK lao dốc mạnh, nhất là trong giai
đoạn khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008, nhằm giảm thiểu thiệt hại. Sự can thiệp
của cơ quan quản lý, cụ thể là UBCKNN, đối với biên độ giao dịch của TTCK Việt Nam
làm giảm tính đồng biến của TTCK Việt Nam khi TTCK quốc tế hứng chịu cú sốc bất
lợi. Đây là điểm khác biệt dẫn tới sự phụ thuộc yếu của TTCK Việt Nam khi so sánh
với mức độ phụ thuộc của các TTCK khác trong khu vực như Thái Lan, Malaysia,
Philipin, Indonesia với TTCK quốc tế.
Kết quả này củng cố kết quả từ các nghiên cứu khác khi xem xét mối quan hệ phụ
thuộc giữa TTCK cận biên với các TTCK phát triển như trường hợp của TTCK các nước
châu Phi, Đông Nam Âu với Mỹ và châu Âu. Mức độ phụ thuộc giữa TTCK cận biên
như Việt Nam với TTCK phát triển là yếu hoặc bằng không, trong khi mối tương quan
giữa TTCK mới nổi 7 với các TTCK phát triển là lớn hơn.
Thứ tư, không tồn tại hiệu ứng lây lan của các TTCK quốc tế được khảo sát đến
TTCK Việt Nam trong giai đoạn khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008. Sự khơng
đồng chuyển động trong giai đoạn này có lẽ đến từ sự điều chỉnh biên độ giao dịch trong
giai đoạn này. Sự điều chỉnh biên độ giao dịch làm cho sự lan tỏa sự biến động của

TTCK quốc tế gây ra bởi các cú sốc đến TTCK Việt Nam bị yếu đi. Trong thực tế,
TTCK Việt Nam vẫn bị ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng nhưng theo cách gián tiếp
thông qua sự bất ổn của các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam.
Cuối cùng, giá trị VaR đo lường rủi ro danh mục đầu tư bằng cách vận dụng hàm
copula có điều kiện (VaR có điều kiện – CvaR) cải thiện độ tin cậy khi so với phương
pháp VaR truyền thống. Do đó, kết quả trong nghiên cứu này có thể được ứng dụng để
xác định giá trị rủi ro danh mục đầu tư bao gồm cổ phiếu niêm yết TTCK Việt Nam với
TTCK quốc tế. Hầu hết các nghiên cứu trước đây vận dụng phương pháp VaR truyền
thống để tính giá trị rủi ro của danh mục. VaR khơng thỏa mãn tính chất 2 của độ đo rủi
ro chặt chẽ (Artzner, 1999), nó chỉ thỏa mãn khi danh mục có phân phối chuẩn. Vì vậy
quy tắc đa dạng hóa trong đầu tư bị phá vỡ, mức độ tổn thất thực tế có thể lớn hơn nhiều
so với ước tính VaR. Phương pháp CvaR phù hợp để ước tính giá trị rủi ro danh mục
đầu tư khi các chuỗi lợi suất chứng khốn khơng tn theo phân phối chuẩn.
1.8 BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN
Bên cạnh Danh mục tài liệu tham khảo và Phụ lục, luận án bao gồm 5 chương, với
nội dung cụ thể như sau:
7

như trường hợp của TTCK của Thái Lan, Malaysia và Indonesia
8


Chương 1: Giới thiệu. Giới thiệu khái quát các nội dung chính của luận án như tầm
quan trọng của nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm
vi nội dung, phạm vi không gian và thời gian, giới thiệu phương pháp nghiên cứu, đóng
góp của luận án và cuối cùng là bố cục của luận án.
Chương 2: Cơ sở lý luận và tổng quan tài liệu. Dựa vào mục tiêu ở Chương 1,
chương này hệ thống cơ sở lý thuyết về sự lây lan và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị
trường tài chính; trình bày các cơ chế truyền dẫn sự lây lan và sự phụ thuộc lẫn nhau
giữa các thị trường. Phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp ước lượng hệ số

tương quan được vận dụng trong các nghiên cứu trong và ngồi nước, từ đó lựa chọn
phương pháp tốt nhất. Rút ra các quy luật phụ thuộc lẫn nhau giữa các loại thị trường từ
các nghiên cứu thực nghiệm. Khoảng trống nghiên cứu cũng được chỉ ra trong chương
này. Các nội dung trong chương này một phần dùng để luận giải kết quả về sự phụ thuộc
và sự lây lan giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Dựa vào các phân tích tổng hợp ở Chương
2, chương này sẽ trình bày tổng quan về lý thuyết copula; tính chất và cơng thức của các
họ copula có điều kiện và các độ đo phụ thuộc được sử dụng để ước lượng hệ số phụ
thuộc giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp
ước lượng mơ hình copula cũng được trình bày.
Chương 4: Mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của TTCK
quốc tế. Để kết quả nghiên cứu phản ánh đúng bản chất của vấn đề, chương này phân
tích tổng quan biến động của TTCK Việt Nam đối với tác động của các yếu tố ảnh hưởng
trong nước và quốc tế, cách chính sách điều hành thị trường của cơ quan quản lý. Hơn
nữa, chương này cũng trình bày sơ lược về các TTCK quốc tế ở các khía cạnh như: Quy
mơ vốn hóa thị trường; tổng giá trị giao dịch. Yếu tố ảnh hưởng tính liên kết giữa hai
thị trường như vốn FDI và thương mại song phương cũng được phân tích. Mục tiêu
chính của chương này là trình bày kết quả ước lượng mối quan hệ phụ thuộc giữa TTCK
Việt Nam với các TTCK được xem xét; kiểm định có tồn tại hay không hiệu ứng lan tỏa
biến động của các TTCK quốc tế đến TTCK Việt Nam dưới tác động của cuộc khủng
hoảng tài chính thế giới.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách. Trên cơ sở kết quả đạt được ở các chương
trước, luận án rút ra kết luận và đề xuất các hàm ý chính sách có liên quan đối nhà đầu
tư nhằm đa dạng hóa danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro; gợi ý cho các nhà quản lý
đề xuất các giải pháp điều hành thị trường khi TTCK biến động cực biên.
Tóm tắt Chương 1
Chương này trình bày những vấn đề cơ bản có liên quan đến luận án bao gồm tầm
quan trọng, mục tiêu, nội dung, phạm vi nghiên cứu. Đồng thời Chương 1 cũng mô tả
kết cấu các chương và chỉ ra một vài đóng góp mới của luận án về mặt thực tiễn.

9


CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Mức độ phản ứng hay độ biến động của TTCK Việt Nam đối với biến động của
TTCK quốc tế được giải thích dựa vào hệ số phụ thuộc và cấu trúc phụ thuộc giữa các
thị trường. Chương này trình bày một số khái niệm liên quan về sự phụ thuộc lẫn nhau
và sự lây lan giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế. Các khái niệm chủ yếu liên quan
đến sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK khi một trong hai thị trường
biến động cực biên. Hơn nữa, chương này cũng trình bày một cách có hệ thống các lý
thuyết giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK. Trong đó, cơ chế
truyền dẫn gây ra sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK được luận giải,
giúp các nhà đầu tư cũng như các nhà nghiên cứu tham khảo giải thích nguồn gốc của
sự cùng dao động của hai thị trường. Thông qua các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
và hiện nay về mối tương quan giữa các TTCK, các ưu và nhược điểm của mỗi phương
pháp sẽ được phân tích và đánh giá. Từ các ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp,
luận án đề xuất lựa chọn mơ hình nghiên cứu thực nghiệm phù hợp nhất nhằm nắm bắt
chính xác mối quan hệ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế. Khoảng
trống nghiên cứu về chủ đề này cũng được chỉ rõ trong nội dung của chương này.
2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Phần này giới thiệu các khái niệm, một vài thuật ngữ mang tính học thuật có liên
quan đến chủ đề nghiên cứu nhằm giải thích rõ hơn các nội dung được trình bày trong
luận án; các khái niệm liên quan đến sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây giữa các TTCK,
nguồn gốc của sự lây lan; phân biệt sự khác nhau giữa sự lây lan và sự phụ thuộc lẫn
nhau, và cuối cùng là cơ chế truyền dẫn giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan
giữa các TTCK.
2.1.1 Một vài khái niệm liên quan
Sự biến động (Volatility) của TTCK, theo Gregoriou (2009), đề cập đến phạm vi
biến động giá trong một thời kỳ nhất định của thị trường. Độ biến động liên quan đến

mức độ không chắc chắn, rủi ro của thị trường. Đây là một thước đo thống kê về sự phân
tán lợi nhuận của bất kỳ tài sản nào.
Về mặt thống kê, biến động là độ lệch chuẩn hay phương sai của lợi nhuận theo
tần suất ngày, tháng hoặc năm của một cổ phiếu hay chỉ số chứng khoán trong một
khoảng thời gian nhất định và cho thấy phạm vi mà giá của nó có thể tăng hoặc giảm.
Nếu giá của một cổ phiếu biến động nhanh chóng trong một thời gian ngắn, chạm mức
cao và mức thấp mới, nó được cho là có độ biến động cao.
Trong thị trường tài chính, qui trình GARCH, đề xuất bởi Engle (1982), được tiếp
cận để ước tính sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu, trái phiếu và các chỉ số thị trường.
Các mơ hình GARCH đơn biến mô tả biến động lợi nhuận thị trường trong thời kỳ biến
10


động cực đoan như khủng hoảng tài chính, dịch bệnh v.v. và trong giai đoạn thị trường
ổn định như thời kỳ tăng trưởng kinh tế. Trong luận án này, mô hình ARMA(p,q)-GJRGARCH(r,m) được vận dụng để mơ tả biến động của mỗi chuỗi lợi suất chứng khoán.
Gọi rt ,  t2 lần lượt đại diện cho lợi suất chứng khoán và phương sai có điều kiện
tại thời điểm t. Mơ hình biên của chuỗi lợi suất có dạng:
p

q

i =1

i =1

rt = c +  i rt −i +  t + i t −i ,

(2.1)

r

m

m

i =1

i =1

i =1

 t2 =  +  i t2−i +   i t2−i +   i st −i t2−i ,

(2.2)

trong đó, 𝛾 thể hiện hiệu ứng đòn bẩy; st −i = 1 khi  t −i  0 và st −i = 0 trong trường hợp
ngược lại;  t đại diện cho sai số.
Sự phụ thuộc (Dependence) được đưa ra bởi Santos (1970). Khi đó, sự phụ thuộc
được hiểu là tình huống nền kinh tế của một hay một số quốc gia chịu ảnh hưởng bởi
các nước phát triển hay đang phát triển, bao gồm cả chiều hướng tích cực và tiêu cực.
Khái niệm phụ thuộc cho phép chúng ta nhìn nhận nền kinh tế nội địa như một bộ phận
của nền kinh tế thế giới (Santos, 1970). Thuật ngữ sự phụ thuộc giữa các thị trường tài
chính trong các nghiên cứu hiện đại thừa kế và mở rộng khái niệm của Santos (1970).
Sự phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence/Co-movement) giữa các thị trường tài
chính có nghĩa là sự biến động của một thị trường (hay một nhóm thị trường) này ở một
mức độ nào đó có tác động làm cho một thị trường (hay một nhóm thị trường) khác cũng
biến động ở một mức độ nhất định. Sự phụ thuộc lẫn nhau hay sự đồng chuyển động
thường đề cập đến mối tương quan giữa hai thị trường trong bối cảnh thị trường tĩnh
hoặc biến động bình thường (Longin và Solnik, 2001; Poon và ctv, 2004). Trong trường
hợp này, mức độ phụ thuộc giữa hai thị trường được đo bằng hệ số tương quan tuyến

tính Pearson trong các mơ hình ước lượng bình phương bé nhất, mơ hình VECM v.v.
hoặc thơng qua hệ số tương quan có điều kiện cố định như mơ hình CCC-GARCH, hệ
số tương quan có điều kiện động như mơ hình DCC-GARCH v.v. Trong luận án này, sự
phụ thuộc lẫn nhau và mức độ phụ thuộc được tiếp cận thơng qua hàm copula. Copula
có nhiều dạng hàm khác nhau để đo lường phụ thuộc giữa hai thị trường trong cả thị
trường biến động bình thường và thị trường biến động cực đoan dưới tác động của các
cú sốc âm và cú sốc dương. Hệ số phụ thuộc được xác định thơng hàm copula đã được
trình bày sơ lược ở Mục 1.6. Để làm rõ cách đo lường mức độ phụ thuộc, hàm copula
Gumbel được lấy làm ví dụ minh họa.
Copula Gumbel được sử dụng để xác định hệ số phụ thuộc đuôi trên khi một trong
hai thị trường tăng giá mạnh do đón nhận thơng tin cực kỳ tích cực. Theo Gumbel (1960),
copula Gumbel có dạng:



CG (u, v; ) = exp − (− log u ) + (− log v) 
11

1




,

 1,  ) .

(2.3)

trong đó,  là tham số copula, được ước lượng bằng hàm suy luận cận biên (Inference
Function of Margins - IFM) được trình bày chi tiết trong Mục 3.3.2.3. Từ tham số 
thu được, hệ số phụ thuộc đuôi trên được tính bởi cơng thức U = 2 − 2−1  .
Hơn nữa, copula chỉ ra cấu trúc phụ thuộc8 mô tả tốt nhất tương quan biến động
giữa hai thị trường, có thể được vận dụng để dự đốn mức độ phụ thuộc khi một trong
hai thị trường biến động cực đoan. Phương trình (2.3) là cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị
trường khi một trong hai thị trường hứng chịu cú sốc âm (Baur, 2013).
Một cách tiếp cận khác khác để xem xét mức độ phụ thuộc giữa hai biến ngẫu
nhiên X và Y thông qua phân phối Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) được Johnson
và Kotz giới thiệu (1977) giới thiệu. Lin (1987) xây dựng hàm phân phối hai chiều
Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) với hàm phân phối biên của biến X và Y lần lượt
là F và G. Sự phụ thuộc của hai biến ngẫu nhiên X và Y được mô tả thông qua phân phối
Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) hai chiều có dạng:

(

)

H ( x, y ) = F ( x)G ( y ) 1 +  F ( x)G ( y ) ,

(2.4)

trong đó, F = 1 − F (.) trên R = (−, ) và G = 1 − G(.) trên R+ = 0,  ) là các phân phối
biên của biến X, Y;  =  −1;1 là tham số thể hiện mức độ phụ thuộc. Tuy nhiên, hàm
phân phối FGM mô tả mức độ phụ thuộc chung cho giai đoạn dữ liệu nghiên cứu, không
chỉ ra được mức độ giảm (tăng) của thị trường X khi thị trường Y sụp đổ (bùng nổ).
Luận án này sử dụng khái niệm cấu trúc phụ thuộc được định nghĩa bởi Baur
(2013), trong đó xem xét mức độ phụ thuộc gắng liền với các biến cố hiếm hay trong
thời kỳ thị trường hứng chịu cú sốc lớn. Cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường được
biểu thị qua hàm copula giúp trả lời cho các câu hỏi như: Cấu trúc nào là phù hợp nhất

với cho mối quan hệ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với các TTCK quốc tế? Tham số
của copula9 chỉ ra mức độ phụ thuộc giữa hai TTCK trong điều kiện thị trường biến
động bình thường là bao nhiêu? Thơng qua hệ số phụ thuộc đuôi trái (đuôi phải) của
hàm phân phối xác suất của hàm copula, khả năng TTCK Việt Nam giảm (tăng) bao
nhiêu khi TTCK quốc tế sụp đổ (bùng nổ)?
Sự phụ thuộc đuôi (Tail dependence)
Khái niệm này liên quan đến thống kê, sự phụ thuộc đuôi của các biến ngẫu nhiên
liên quan chủ yếu đến phần đuôi của hàm phân phối xác suất đồng thời của chúng. Phụ
thuộc đuôi là xác suất khi một biến vượt quá một giá trị cho trước khi một biến khác đã
vượt quá một giá trị cho trước nào đó (Joe, 1997)10. Khái niệm và công thức đo lường

Cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường được mô tả bởi hàm phân phối xác suất đồng thời của hai chuỗi lợi suất
của chỉ số đại diện cho hai thị trường đó. Trong luận án này, cấu trúc phụ thuộc là dạng hàm copula.
9
Copula và các thuộc tính của chúng được trình bày chi tiết trong mục 3.2
8

12


hệ số phụ thuộc đuôi của hàm copula được giới thiệu sơ lược trong phương trình (1.3)
và (1.4) ở Mục 1.6 và trình bày một cách chi tiết ở Mục 3.2.1.2.
Khủng hoảng tài chính chỉ trạng thái sụt giảm mạnh trong ngắn hạn về giá trị
của các tài sản tài chính, gây mất khả năng thanh khoản của các tổ chức tài chính, dẫn
đến sự sụp đổ và phá sản dây chuyền trong hệ thống tài chính (Kindleberger và Charles,
2005).
Kenton (2023) cho rằng một cuộc khủng hoảng tài chính có thể có nhiều ngun
nhân. Thơng thường, cuộc khủng hoảng có thể xảy ra nếu các tổ chức hoặc tài sản được
định giá quá cao và có thể được làm trầm trọng hơn bởi hành vi đầu tư không hợp lý
hoặc theo đám đơng. Ví dụ, một loạt hành vi bán tháo nhanh có thể dẫn đến giá tài sản

giảm, thúc đẩy cá nhân bán tài sản hoặc rút tiền tiết kiệm khi có tin đồn về sự cố ngân
hàng lan truyền.
Các yếu tố góp phần gây ra khủng hoảng tài chính bao gồm những thất bại mang
tính hệ thống, hành vi con người khơng được dự đốn hoặc khơng thể kiểm sốt, sự
khuyến khích để mang đến q nhiều rủi ro, sự vắng mặt hoặc thất bại của các quy định,
hoặc sự lây lan có thể lan rộng giống như một loại virus từ một tổ chức hay quốc gia
sang các tổ chức hay quốc gia khác. Nếu không kiểm sốt được, một khủng hoảng có
thể khiến nền kinh tế rơi vào suy thối hoặc khủng hoảng. Thậm chí khi các biện pháp
được thực hiện để ngăn ngừa khủng hoảng tài chính, chúng vẫn có thể xảy ra, tăng tốc
hoặc và làm trầm trọng thêm (Kenton, 2023).
Sự kiện cực đoan (Extreme events) hay các cú sốc (Shocks)
Longin (2016) cho rằng sự kiện cực đoan/các cú sốc hay sự kiện rủi ro đi (tail
risk events) trong tài chính được đặc trưng bởi sự biến động giá rất lớn trên thị trường
tài chính. Những sự sụp đổ của TTCK ln xảy ra trong những khoảng thời gian rất
ngắn, một ngày hoặc thậm chí vài phút với những sự sụp đổ chớp nhống.
Cú sốc kinh tế là bất kỳ sự kiện không lường trước nào tạo ra tác động đột ngột và
đáng kể đến nền kinh tế cũng như thị trường tài chính. Tác động có thể là tích cực (cú
sốc dương) hoặc tiêu cực (cú sốc âm). Khi cú sốc âm xảy ra sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến
nền kinh tế, đất nước phải đối mặt với thiệt hại tài chính nghiêm trọng, TTCK đi xuống.
Một ví dụ gần đây là cú sốc do sự bùng phát của Covid-19 đã ảnh hưởng đến nhiều nền
kinh tế cũng như TTCK thế giới biến động mạnh.
Trong thị trường tài chính, một sự kiện cực đoan/cú sốc hay sự kiện rủi ro đuôi
xảy ra khi lợi nhuận tài sản sai lệch nhiều hơn một số độ lệch chuẩn so với giá trị trung
bình (Kelly và Jiang, 2014). Các sự kiện cực đoan, mặc dù xác suất xảy ra thấp, là
nguyên nhân dẫn đến sự biến động của các thị trường tiếp theo (Gkillas và Longin, 2018;
Kapadia và Du, 2011, Rossi và De Magistris, 2013).
Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và sự suy thối kinh tế do COVID-19 đã
cho thấy những hạn chế của các chiến thuật tài chính truyền thống khi đối phó với những
13

thảm họa như vậy (Agarwalla và ctv., 2021; Gao và ctv., 2019; Orlowski, 2012). Những
vấn đề này đặt câu hỏi về việc đánh giá thấp lợi nhuận và rủi ro của mơ hình với giả
định phân phối chuẩn, nhấn mạnh tầm quan trọng của rủi ro đuôi trái (left tail risk)
(Andersen và ctv., 2020; Embrechts và ctv., 2013; Hartmann và ctv., 2004; Longin,
2016). Như vậy, căn cứ vào các sự kiện cực đoan hay sự kiện rủi ro đuôi cho phép xác
định mức độ biến động của thị trường này trước sự kiện cực đoan xảy ra ở thị trường
kia. Hay nói cách khác, để kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng lan tỏa giữa hai thị trường
khi một trong hai thị trường xuất hiện sự kiện cực đoan, độ lớn của hệ số phụ thuộc đuôi
của hàm phân phối xác suất đồng thời được sử dụng như đại lượng để giải thích.
Sự sụp đổ của thị trường chứng khoán
Sự sụp đổ của TTCK (Stock market crash) là một sự sụt giảm nhanh chóng và
khơng lường trước được của giá cổ phiếu. Sự sụp đổ của TTCK có thể là hệ quả của một
sự kiện thảm khốc lớn, khủng hoảng kinh tế hoặc sự sụp đổ của bong bóng đầu cơ dài
hạn. Phản ứng hoảng loạn của công chúng về sự sụp đổ của TTCK cũng có thể là nguyên
nhân chính gây ra sự sụp đổ này, thậm chí sự hoảng loạn bán ra làm cho giá giảm sâu
hơn nữa (Moore, 2012). Sự sụp đổ của TTCK có liên quan đến tình huống thị trường
gấu (Bear market). Các sự kiện sụp đổ của TTCK nổi tiếng bao gồm cuộc Đại suy thoái
năm 1929, Thứ hai Đen (Black Monday) ngày 19 tháng 10 năm 1987, vụ nổ bong bóng
dotcom năm 2001, cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008 và giai đoạn đại dịch
COVID-19 vào cuối năm 2019, năm 2020 và kéo dài đến hết năm 2021.
Sự bùng nổ đề cập đến một thời kỳ gia tăng hoạt động thương mại của một doanh
nghiệp, thị trường, ngành hoặc toàn bộ nền kinh tế. Đối với một công ty riêng lẻ, sự
bùng nổ có nghĩa là tăng trưởng doanh số nhanh chóng và đáng kể, trong khi sự bùng
nổ đối với một quốc gia được đánh dấu bằng mức tăng trưởng GDP đáng kể. Trên
TTCK, sự bùng nổ của TTCK (stock market boom) ngụ ý thị trường tăng giá mạnh khi
có những sự kiện cực kỳ tích cực (Western, 2004).
2.1.2 Cơ sở lý thuyết về sự phụ thuộc và sự lây lan giữa các thị trường chứng
khoán
2.1.2.1 Lý thuyết sự lây lan

a) Nguồn gốc lý thuyết về sự lây lan (Contagion theory)
Sự lây lan hay lây nhiễm (contagion) là một thuật ngữ rất cũ dùng để chỉ bất cứ
thứ gì lây lan từ người này sang người khác, chẳng hạn như bệnh thủy đậu hoặc cúm.
Xét trên phương diện xã hội học, lý thuyết này chỉ sự truyền tải ý tưởng hoặc thậm chí
là hành vi bất hợp lý do một cá nhân thể hiện khi tham gia vào một nhóm. Thuyết lây
nhiễm là một lý thuyết về hành vi tập thể giải thích rằng đám đơng có thể gây ra tác
động thôi miên đối với các cá nhân. Lý thuyết này lần đầu tiên được nhà sử học và triết
học người pháp Gustave Le Bon phát triển trong cuốn sách của ơng có tên “Đám đơng:
một nghiên cứu về tâm trí phổ biến ở Pháp” vào năm 1885 và được tái bản trong Le Bon
14


(2002). Lý thuyết của tác giả Gustave Le Bon còn được biết đến với tên gọi “Tâm lý
học đám đông”. Lý thuyết của ông đã được nhà xã hội học Robert Park và sau đó là
Herbert Blumer cải tiến và giải thích cách đám đơng ảnh hưởng đến các cá nhân trong
một nhóm ở khía cạnh tâm lý xã hội. Toàn bộ lý thuyết này chia sẻ một ý tưởng cơ bản
về cách cá nhân có thể hành động khơng hợp lý hoặc không nhất quán trong một thời
gian ngắn trong một nhóm và trở nên bình thường khi họ khơng ở trong nhóm đó.
Quan điểm của Robert Park
Robert Park (1972) sau đó đã phát triển lý thuyết của Gustave Le Bon và làm cho
nó hợp lý hơn, có tính ứng dụng cao hơn. Ông cho rằng trong một xã hội, tâm lý mọi
người có xu hướng bắt chước và hỗ trợ lẫn nhau. Do đó, những suy nghĩ, thái độ và hành
vi như vậy bị ảnh hưởng bởi các thành viên trong nhóm và hành động của cá nhân phản
ánh hành động của nhóm. Các thành viên trong một nhóm có thể bị ảnh hưởng bởi một
cá nhân và làm theo hành vi của họ một cách bản năng. Bất kỳ người nào có khả năng
lãnh đạo, nắm giữ quyền hành của nhóm thì đều có thể tạo nên một “tâm trí tập thể” và
“hành vi tập thể”.
Quan điểm của Herbert Blumer
Herbert Blumer, một nhà xã hội học người Mỹ, tiếp nối lý thuyết của Robert Park
(1939) đã đưa ra khái niệm “Hành vi tập thể” (Collective behavior) một cách cụ thể hơn.

Ông giới thiệu thuật ngữ “xây xát” (milling) mà theo đó mọi người trở nên có ý thức
mãnh liệt và đưa ra phản ứng một cách hợp lý, tránh các hành động khiêu khích từ bên
ngồi. Hành động độc lập của mỗi người được quyết định thông qua “xây xát”, khơng
bị tác động bởi tâm lý tị mị hay nhận thức thụ động, thiếu hợp lý. Vì vậy, trong một
đám đông, các hành vi cá nhân của mỗi thành viên được tập hợp, hội tụ lại và đám đơng
đó nhất trí, quyết định làm những điều mà họ cho là đúng đắn, là có thể. Quan điểm của
Herbert Blumer được trình bày chi tiết trong bài viết của McPhail (1989).
b) Lý thuyết lây lan trong tài chính
Nhiều người cho rằng mỗi khi một quốc gia phát triển hắt hơi, phần còn lại của các
thị trường phát triển và mới nổi trên thế giới có khả năng bị viêm phổi cấp tính. Bất kể
tình hình tài chính của họ tốt đến mức nào hay tài khoản vãng lai cân bằng đến mức nào,
khi một cuộc khủng hoảng tài chính xảy ra ở đâu đó trên tồn cầu, tất cả các quốc gia
đều bị ảnh hưởng, ít nhất là ở một mức độ nào đó. Hiện tượng này được gọi là “sự lây
lan tài chính”. Một cách giải thích đơn giản về khái niệm này có thể là các cú sốc tài
chính được truyền qua các thị trường và quốc gia trên thế giới (Rigobon, 2002).
Câu hỏi được đặt ra là tại sao, khi nào và làm thế nào các cú sốc được truyền dẫn
vẫn còn là một câu hỏi mở trong tài liệu học thuật đối với các nhà nghiên cứu. Các kênh
mà các cú sốc được truyền dẫn tiếp tục là một câu đố đối với nhiều người. Mức độ và
sự ổn định của các mối quan hệ quốc gia giải thích cho sự lây lan vẫn còn phải được
15


kiểm tra. Phần này sẽ cố gắng làm rõ một số câu hỏi như: Sự lây lan trong tài chính là
gì? Các kênh truyền tải các cú sốc lây lan là gì?
Định nghĩa về sự lây lan trong tài chính
Rogibon (2002), Pericoli và Sbracia (2003), Dungey và Tambakis (2005) và hầu
hết các nhà kinh tế học định nghĩa sự lây lan như sau:
Sự lây lan là sự lan truyền của các cú sốc giữa các thị trường vượt quá sự lan
truyền được giải thích bằng các nguyên tắc cơ bản.
Các kênh chính giải thích sự lây lan tài chính có thể được chia thành bốn loại lớn

theo các loại liên kết hoặc kênh truyền tải bao gồm: liên kết thực, liên kết tài chính, hành
vi của nhà đầu tư và dựa trên tính thanh khoản. Các nguyên tắc cơ bản bao gồm liên kết
thực và liên kết tài chính giữa hai nền kinh tế. Liên kết thực bao gồm các kênh truyền
tải thương mại và các chính sách tiền tệ và tài khóa. Các liên kết tài chính tập trung vào
các kênh liên kết với tổ chức và hoạt động của thị trường tài chính. Ví dụ, những ràng
buộc pháp lý hiện có có thể dẫn đến việc cho vay xuyên biên giới trở nên khó khăn hơn
đáng kể. Các lý thuyết về niềm tin và kỳ vọng của nhà đầu tư và cách chúng thúc đẩy
sự lây lan được xếp vào loại lý thuyết hành vi của nhà đầu tư. Cuối cùng, các lý thuyết
dựa trên tính thanh khoản tập trung vào những ràng buộc đối với hoạt động của những
người tham gia TTCK và những ràng buộc này ảnh hưởng như thế nào đến định giá và
hoạt động chung của TTCK. Các kênh truyền tải này sẽ được trình bày chi tiết trong
phần tiếp theo.
Phân biệt sự lây lan và sự phụ thuộc lẫn nhau trong tài chính
Sự lây lan xảy ra khi sự lan truyền các cú sốc giữa các thị trường khơng thể giải
thích bằng các nguyên tắc cơ bản. Trong thực nghiệm, sự lây lan được xác định là sự
gia tăng đáng kể trong mối tương quan giữa các thị trường trong giai đoạn khủng hoảng
(Forbes và Rigobon, 2002). Do đó, cần phải so sánh mối tương quan giữa hai thị trường
tài chính trong thời kỳ tương đối ổn định (trước khủng hoảng) và thời kỳ thị trường rối
loạn (giai đoạn khủng hoảng). Theo cách tiếp cận này, nếu hai thị trường có tương quan
tương đối trong thời gian ổn định và đến khi một trong hai thị trường chịu cú sốc lớn
dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong sự đồng chuyển động của cả hai thị trường, điều này
sẽ gây ra sự lây lan.
Tuy nhiên, nếu hai thị trường có lịch sử tương quan cao với nhau và chúng tiếp tục
có mối tương quan cao ngay cả sau cú sốc với một trong hai thị trường thì điều này sẽ
khơng tạo ra sự lây lan mà là sự phụ thuộc lẫn nhau. Hay nói cách khác, sự phụ thuộc
lẫn nhau xảy ra khi mối tương quan giữa hai thị trường không tăng rõ rệt sau cú sốc. Sự
phụ thuộc lẫn nhau có liên quan đến mối liên kết chặt chẽ thực sự giữa hai nền kinh tế
(Forbes và Rigobon, 2002). Hay nói cách khác, sự phụ thuộc lẫn nhau được giải thích
dựa trên các nguyên tắc cơ bản.
16

Sự phụ thuộc lẫn nhau (dependence) hay đồng biến động (co-movement) có thể
hiểu như là sự biến động giống nhau, cùng chiều tăng hoặc cùng chiều giảm.
2.1.2.2 Các kênh truyền dẫn giải thích cơ chế phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan
Sự phụ thuộc lẫn nhau giữa hai hay một nhóm các thị trường được giải thích gắn
liền bởi các nguyên tắc cơ bản về kinh tế vĩ mô (Forbes và Rigobon, 2002). Nghĩa là,
sự xáo trộn ở một thị trường này được truyền sang các thị trường khác thông qua các
liên kết cơ bản, chẳng hạn như thương mại quốc tế, sự biến động của tỷ giá hối đối,
dịng vốn quốc tế và các liên kết tài chính được tạo ra bởi hệ thống ngân hàng, các tổ
chức cho vay và các công ty quản lý quỹ đầu tư quốc tế.
Sự lây lan xảy ra khi các cú sốc lan truyền làm cho hai thị trường đồng chuyển
động vượt q ngưỡng nào đó mà khơng được giải thích bởi các nguyên tắc cơ bản. Sự
đồng chuyển động vượt quá này có thể liên quan chặt chẽ hơn đến hành vi hợp lý hoặc
không hợp lý của nhà đầu tư và tính thanh khoản của thị trường. Các nguyên do gây ra
sự lan truyền vượt quá ngưỡng này bao gồm sự bất cân xứng và không đồng nhất của
thông tin, nhiều điểm cân bằng (multiple equilibriums) và giao dịch theo động lượng
(momentum trading) (Dungey và Tambakis, 2005). Hơn nữa, Dornbusch và ctv. (2000)
coi hiệu ứng thanh khoản là một trong các nguyên nhân của sự lây lan không dựa trên
nguyên tắc cơ bản. Các kênh truyền dẫn giải thích mối quan hệ phụ thuộc và sự lây lan
được trình bày chi tiết ở phần ngay sau đây.
a) Các kênh truyền dẫn giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau dựa trên các nguyên
tắc cơ bản
Các nguyên tắc cơ bản giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau bao gồm các yếu tố vĩ mô
như dao động của tỷ giá song phương, thương mại song phương, đầu tư trực tiếp nước
ngoài (FDI), nợ nước ngoài, hội tụ lạm phát, hội tụ lãi suất, mở cửa thị trường vốn và
hội nhập tài chính, khoảng cách địa lý, quy mô nền kinh tế.
Các nguyên tắc cơ bản giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau giữa hai thị trường thường
được giải thích bởi mơ hình Lực hấp dẫn (Gravity model). Mơ hình Lực hấp dẫn có
nguồn gốc từ Định luật Vạn vật Hấp dẫn của Newton (1848) và được Flavin và ctv.

(2001); Huang và Ates (2006); Chitu và ctv. (2012); Aksoy (2014) vận dụng để giải
thích các yếu tố ảnh hưởng đến mối tương quan giữa hai TTCK, tương tự như các mơ
hình dùng giải thích trong thương mại quốc tế (Tinbergen, 1962; Linnemann, 1966).
Theo mơ hình Lực hấp dẫn, sự tương quan hay sự phụ thuộc giữa hai TTCK, cũng giống
như lực hấp dẫn giữa hai đối tượng, phụ thuộc trực tiếp vốn hóa thị trường của hai TTCK
(Sizei , Size j ) (tương tự như khối lượng của hai đối tượng) và tỷ lệ nghịch với khoảng
cách giữa hai quốc gia (yếu tố liên quan đến chi phí giao dịch). Vì vậy, phương trình
Lực hấp dẫn giải thích mối tương quan giữa hai TTCK có dạng:
F =G

Sizei .Size j
m1.m2
 Corrij =  .
,
2
r
Distij
17

(2.5)