Performance of stochastic option pricing models and construction of volatility smiles for option pricing in an emerging derivatives market

Khám phá hiệu suất của các mô hình định giá quyền chọn ngẫu nhiên và cách xây dựng đường cong độ biến động trong thị trường phái sinh mới nổi.

• Tác giả: Nguyen Tri Minh
• Người hướng dẫn: Prof. Tran Ngoc Tho
• Trường học: University of Economics Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Finance and Banking
• Đề tài: Mô Hình Định Giá Quyền Chọn Ngẫu Nhiên và Xây Dựng Nụ Cười Biến Động Trong Thị Trường Tài Chính Mới Nổi
• Loại tài liệu: PhD thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• OPENING DECLARATION
• 1. ABSTRACT
• 2. THEORETICAL FRAMEWORK AND LITERATURE REVIEW
• 2.1. What is an option
• 2.2. Option price/premium
• 2.3. The classic Black-Scholes option pricing model. Risk-neutral pricing
• 2.4. Stochastic volatility and stochastic option pricing models
• 2.5. Heston model’s process
• 2.6. The implied volatility surface
• 2.7. Implied volatility and volatility smile. Deriving an expression of implied volatility
• 2.8. Basic facts about machine learning
• 2.9. Literature review and research contributions
• 2.9.1. Stochastic option pricing models
• 2.9.2. Methods of determining implied volatility surface
• 2.9.3. Option pricing in illiquid markets
• 2.9.4. Application of machine learning in option pricing
• 3. METHODOLOGY AND DATA
• 3.1. Performance of stochastic option pricing models
• 3.2. Stochastic volatility models
• 3.3. The Heston model for European options
• 3.4. Heston and Heston++ models’ characteristic functions
• 3.5. Bates model’s characteristic function
• 3.6. Heston-Hull-White’s characteristic function
• 3.7. Risk-neutral moments
• 3.8. Construction of implied volatility smiles for illiquid options
• 4. RESULTS AND DISCUSSIONS
• 4.1. Performance of stochastic option pricing models
• 4.2. In-sample pricing performance
• 4.3. Out-of-sample pricing performance
• 4.4. Implied volatility surface characteristics
• 4.5. Risk-neutral return distribution characteristics
• 4.6. Construction of implied volatility smiles
• 4.7. Result figures for Correlation method
• 4.8. Result figures for K-nearest neighbor method (KNN)
• 4.9. Result figures for weighted K-nearest neighbor method (WKNN)
• LIST OF THESIS-RELATED PUBLICATIONS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Tổng Quan Định Giá Quyền Chọn và Thị Trường Mới Nổi 55

Bài viết này khám phá sâu về định giá quyền chọn trong bối cảnh thị trường tài chính mới nổi, đặc biệt là Việt Nam. Việt Nam đang nỗ lực trở thành một trung tâm kinh tế hàng đầu khu vực Đông Nam Á, đòi hỏi sự hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu. Mặc dù đã đạt được những thành tựu đáng kể trong lĩnh vực thương mại, thị trường tài chính của Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế so với các nước láng giềng. Cần phải có những biện pháp để phát triển và hiện đại hóa thị trường tài chính Việt Nam, thu hút vốn đầu tư từ nước ngoài, thúc đẩy sự cạnh tranh của các doanh nghiệp Việt Nam trên thị trường quốc tế. Theo Vu (2022), tổng tài sản của các tổ chức tài chính Việt Nam chỉ đạt khoảng 219% GDP vào cuối năm 2020, thấp hơn so với mức trung bình 320% của top 5 nước ASEAN.

1.1. Tầm quan trọng của Định Giá Phái Sinh trong Thị Trường Mới Nổi

Việc phát triển thị trường phái sinh đầy đủ sẽ tạo động lực lớn cho việc đưa Việt Nam trở thành một trung tâm tài chính khu vực. Thị trường này cung cấp đa dạng các sản phẩm, công cụ tài chính, đáp ứng nhu cầu đầu tư và quản lý rủi ro của nhiều nhà đầu tư. Chính phủ Việt Nam đã nhận thức được tầm quan trọng của việc phát triển thị trường phái sinh, thể hiện qua Quyết định số 368/QĐ-TTg phê duyệt chiến lược tài chính quốc gia đến năm 2030. Trong đó, mục tiêu quan trọng là phát triển thị trường tài chính một cách đồng bộ, minh bạch và bền vững, bao gồm cả việc đa dạng hóa các sản phẩm phái sinh, đặc biệt là các sản phẩm dựa trên chỉ số chứng khoán, cổ phiếu đơn lẻ và trái phiếu chính phủ.

1.2. Những thách thức trong Định Giá Quyền Chọn ở Việt Nam

Mặc dù đã có những bước tiến ban đầu như hợp đồng tương lai chỉ số VN30 và chứng quyền có đảm bảo, thị trường quyền chọn chính thức vẫn chưa được triển khai tại Việt Nam. Điều này gây ra khó khăn trong việc định giá quyền chọn một cách chính xác và hiệu quả. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các mô hình định giá quyền chọn phù hợp với đặc điểm của thị trường Việt Nam là vô cùng cần thiết. Nghiên cứu này tập trung vào việc cung cấp các giải pháp định giá quyền chọn, bất kể loại quyền chọn, tính thanh khoản của thị trường và mức độ phát triển của thị trường quyền chọn. Phạm vi nghiên cứu có thể mở rộng cho bất kỳ thị trường mới nổi nào khác.

II. Vấn Đề với Mô Hình Black Scholes và Nụ Cười Biến Động 58

Để định giá quyền chọn, cần dựa vào các mô hình định giá quyền chọn. Mô hình Black-Scholes (1973) là một trong những mô hình nổi tiếng nhất, đã được áp dụng cho việc định giá chứng quyền có đảm bảo. Tuy nhiên, mô hình này có nhiều giả định đơn giản hóa điều kiện thị trường. Việc tính toán đòi hỏi phải có biến động giá của tài sản cơ sở, là biến số duy nhất không thể quan sát được của Black-Scholes và khó xác định nhất. Hơn nữa, mô hình yêu cầu biến số này phải không đổi trong suốt thời gian tồn tại của quyền chọn, nhưng biến động có thể thay đổi tùy thuộc vào điều kiện thị trường. Do đó, cần có các mô hình thay thế để mô phỏng tốt hơn các điều kiện thị trường, bao gồm cả mô hình ngẫu nhiên.

2.1. Hạn chế của Mô Hình Black Scholes trong Thị Trường Biến Động

Một trong những hạn chế lớn nhất của mô hình Black-Scholes là giả định về sự biến động không đổi. Trên thực tế, biến động thị trường thường xuyên thay đổi, dẫn đến sự khác biệt giữa giá lý thuyết do mô hình tính toán và giá thị trường thực tế. Điều này đặc biệt đúng trong thị trường tài chính mới nổi, nơi mà sự biến động có thể rất lớn và khó dự đoán. Do đó, việc sử dụng mô hình Black-Scholes một cách đơn thuần có thể dẫn đến sai sót nghiêm trọng trong việc định giá quyền chọn và quản lý rủi ro.

2.2. Sự xuất hiện của Nụ Cười Biến Động Volatility Smile và Các Mô Hình Khác

Thực tế cho thấy, nụ cười biến động là một hiện tượng phổ biến trên thị trường quyền chọn, trong đó các quyền chọn có giá thực hiện (strike price) khác nhau sẽ có mức biến động ngụ ý (implied volatility) khác nhau. Điều này cho thấy rằng giả định về biến động không đổi của mô hình Black-Scholes không còn phù hợp. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình ngẫu nhiên khác, chẳng hạn như mô hình Heston, Bates, Heston–Hull–White và Heston++. Các mô hình này cho phép biến động thay đổi ngẫu nhiên theo thời gian, giúp mô phỏng thị trường một cách chính xác hơn.

2.3. Vai trò của calibration quyền chọn trong việc cải thiện độ chính xác

Calibration quyền chọn đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác của các mô hình định giá quyền chọn, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường biến động và phức tạp. Quá trình này liên quan đến việc điều chỉnh các tham số của mô hình sao cho giá lý thuyết của quyền chọn do mô hình tạo ra phù hợp nhất với giá thị trường thực tế. Bằng cách điều chỉnh này, mô hình có thể nắm bắt tốt hơn động lực của thị trường và cung cấp các ước tính giá chính xác hơn, từ đó hỗ trợ các nhà đầu tư và nhà giao dịch đưa ra các quyết định sáng suốt.

III. Mô Hình Ngẫu Nhiên Heston Bates và Ứng Dụng 54

Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá hiệu quả thực nghiệm của bốn mô hình định giá quyền chọn ngẫu nhiên đối với quyền chọn cổ phiếu. Các mô hình được xem xét bao gồm Heston (1993), Bates (1996), mô hình Heston–Hull–White do Grzelak và Oosterlee (2011) đề xuất và mô hình Heston++ do Pacati et al. Các mô hình này sẽ được đánh giá về cả khả năng định giá và phòng ngừa rủi ro, sử dụng dữ liệu từ các quyền chọn cổ phiếu riêng lẻ. Từ kết quả, có thể đưa ra các đề xuất về mô hình định giá quyền chọn lý tưởng cho thị trường Việt Nam.

3.1. So sánh Hiệu Suất Các Mô Hình Heston Trong Thị Trường

Việc so sánh hiệu suất của các mô hình Heston khác nhau như Heston, Heston++, và Heston-Hull-White có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng nắm bắt các đặc điểm cụ thể của thị trường. Ví dụ, mô hình Heston có thể hoạt động tốt trong việc định giá trong mẫu (in-sample), trong khi Heston++ có thể vượt trội trong định giá ngoài mẫu (out-of-sample) và phòng ngừa rủi ro. Đánh giá này có thể giúp các nhà giao dịch và nhà quản lý rủi ro chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của họ.

3.2. Ưu điểm của Mô Hình Bates trong Việc Xử Lý Rủi Ro Biến Động

Mô hình Bates, so với các mô hình khác, có khả năng kết hợp cả biến động ngẫu nhiên và nhảy giá (jumps) trong quá trình giá tài sản cơ sở. Điều này làm cho nó trở nên hữu ích trong việc mô hình hóa các sự kiện bất ngờ và những thay đổi đột ngột trong biến động thị trường. Điều này đặc biệt quan trọng trong thị trường tài chính mới nổi, nơi mà những sự kiện như vậy có thể xảy ra thường xuyên hơn.

IV. Xây Dựng Nụ Cười Biến Động Cho Thị Trường Kém Thanh Khoản 57

Một khía cạnh khác mà nghiên cứu này muốn giải quyết là bề mặt biến động ngụ ý (IV), cho thấy IV thay đổi như thế nào theo giá thực hiện và thời gian đáo hạn. IV đóng vai trò quan trọng trong việc định giá quyền chọn cho thị trường Việt Nam và nhiều thị trường khác. Như được định nghĩa trong Li et al. (2021), IV của một quyền chọn là giá trị biến động được tính khi giá thị trường của quyền chọn đó được đưa vào mô hình Black-Scholes. Do thị trường quyền chọn ở Việt Nam chỉ tồn tại dưới dạng chứng quyền có đảm bảo và chưa thành lập được sàn giao dịch quyền chọn chính thức, nên IV hoặc là hoàn toàn không được biết hoặc không thể tìm thấy một cách đáng tin cậy.

4.1. Phương pháp xây dựng nụ cười biến động cho thị trường Việt Nam

Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp đáng tin cậy để xác định "nụ cười IV" ban đầu của cổ phiếu khi giới thiệu các quyền chọn đối với cổ phiếu của một công ty Việt Nam. Do thị trường Việt Nam còn non trẻ và kém thanh khoản, nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ thị trường Mỹ (một thị trường phát triển và thanh khoản hơn) để xây dựng nụ cười biến động cho thị trường Việt Nam. Phương pháp này dựa trên việc tìm kiếm mối tương quan giữa các yếu tố thị trường ở cả hai quốc gia, từ đó suy ra nụ cười biến động phù hợp cho thị trường Việt Nam. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc khởi đầu thị trường quyền chọn tại Việt Nam.

4.2. Các phương pháp tiếp cận Tương quan KNN và WKNN

Nghiên cứu đề xuất ba phương pháp xây dựng nụ cười biến động: tương quan (correlation), K-nearest neighbor (KNN) và weighted KNN (WKNN). Ba phương pháp này đều dựa trên việc sử dụng dữ liệu từ thị trường Mỹ để ước tính nụ cười biến động cho thị trường Việt Nam. Kết quả cho thấy cả ba phương pháp đều hoạt động khá tốt, với WKNN được coi là tốt nhất. Các phương pháp này cung cấp một công cụ hữu ích cho các nhà giao dịch và nhà quản lý rủi ro trong việc định giá quyền chọn và quản lý rủi ro trong thị trường tài chính mới nổi.

V. Đánh Giá và So Sánh Hiệu Quả Của Các Mô Hình Option Pricing 59

Nghiên cứu tiến hành so sánh hiệu quả giữa bốn mô hình định giá quyền chọn ngẫu nhiên (Heston, Heston++, Bates và Heston-Hull-White) dựa trên việc định giá một loạt các quyền chọn cổ phiếu từ các ngành khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình Heston hoạt động tốt nhất trong việc định giá trong mẫu, cũng như nắm bắt các đặc điểm của thị trường. Trong khi đó, Heston++ hoạt động tốt nhất trong định giá ngoài mẫu và phòng ngừa rủi ro. Nghiên cứu cũng đề xuất ba phương pháp xây dựng IV smiles, đó là tương quan, K-nearest neighbor (KNN) và weighted KNN. Kết quả cho thấy cả ba phương pháp đều hoạt động khá tốt, với weighted KNN được coi là tốt nhất.

5.1. So sánh hiệu quả định giá quyền chọn châu Âu bằng các mô hình

Nghiên cứu tập trung vào so sánh hiệu quả của các mô hình trong việc định giá quyền chọn châu Âu, một loại quyền chọn phổ biến và dễ giao dịch hơn so với các loại quyền chọn phức tạp khác. Việc so sánh hiệu quả này cung cấp một cơ sở để đánh giá khả năng của các mô hình trong việc nắm bắt các đặc điểm cơ bản của thị trường quyền chọn. Kết quả cho thấy các mô hình có khả năng nắm bắt khác nhau các yếu tố như nụ cười biến động, độ lệch và độ nhọn của phân phối lợi nhuận trung lập rủi ro.

5.2. Kết quả kiểm định lại Backtesting cho phương pháp KNN và WKNN

Kết quả kiểm định lại cho thấy phương pháp KNN và WKNN có khả năng dự đoán nụ cười biến động trong tương lai một cách tương đối chính xác. Tuy nhiên, WKNN có xu hướng hoạt động tốt hơn KNN, đặc biệt là trong việc giảm thiểu sai số dự đoán. Điều này cho thấy việc sử dụng trọng số trong KNN có thể giúp cải thiện khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố thị trường và nụ cười biến động.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Định Giá Quyền Chọn 51

Nghiên cứu này có hai mục tiêu chính. Thứ nhất, so sánh hiệu quả giữa bốn mô hình định giá quyền chọn ngẫu nhiên dựa trên việc định giá quyền chọn cổ phiếu. Thứ hai, đề xuất một phương pháp xây dựng nụ cười biến động cho quyền chọn cổ phiếu ở thị trường kém thanh khoản, sử dụng dữ liệu từ thị trường đã có. Kết quả cho thấy mô hình Heston hoạt động tốt nhất trong việc định giá trong mẫu và nắm bắt đặc điểm thị trường, trong khi Heston++ hoạt động tốt nhất trong định giá ngoài mẫu và phòng ngừa rủi ro. Các phương pháp xây dựng IV smiles (tương quan, KNN và WKNN) đều hoạt động khá tốt, với weighted KNN là tốt nhất.

6.1. Ứng dụng thực tiễn của định giá quyền chọn trong thị trường VN

Kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để phát triển các công cụ định giá quyền chọn cho thị trường Việt Nam, giúp các nhà đầu tư và nhà giao dịch đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Các mô hình và phương pháp được đề xuất có thể được điều chỉnh để phù hợp với các đặc điểm cụ thể của thị trường Việt Nam, bao gồm cả tính thanh khoản thấp và sự biến động cao.

6.2. Hướng nghiên cứu tương lai về rủi ro quyền chọn và thị trường mới

Các nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc khám phá các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến nụ cười biến động, chẳng hạn như các sự kiện kinh tế vĩ mô và tâm lý nhà đầu tư. Ngoài ra, cần có thêm nghiên cứu về hiệu quả của các chiến lược giao dịch quyền chọn khác nhau trong thị trường tài chính mới nổi, cũng như các phương pháp quản lý rủi ro quyền chọn một cách hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HO CHI MINH CITY NGUYEN TRI MINH PERFORMANCE OF STOCHASTIC OPTION PRICING MODELS AND CONSTRUCTION OF VOLATILITY SMILES FOR OPTION PRICING IN AN EMERGING DERIVATIVES MARKET PhD THESIS Ho Chi Minh City – 2023 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HO CHI MINH CITY PERFORMANCE OF STOCHASTIC OPTION PRICING MODELS AND CONSTRUCTION OF VOLATILITY SMILES FOR OPTION PRICING IN AN EMERGING DERIVATIVES MARKET Major: Finance and banking Code: 9340201 PhD THESIS Supervisor: Prof. Tran Ngoc Tho Ho Chi Minh City – 2023 OPENING DECLARATION I hereby declare that the PhD thesis “Performance of Stochastic Option Pricing Models and Construction of Volatility Smiles for Option Pricing in an Emerging Derivatives Market” is my independent research, conducted under supervision of Prof. Tran Ngoc Tho. The research was carried out with integrity and based on reliable data sources.

The referenced works are properly cited within the thesis. PhD student Nguyen Tri Minh Table of Contents ABSTRACT. Research objectives and contributions. Summary of methodology and results.

THEORETICAL FRAMEWORK AND LITERATURE REVIEW. What is an option. Option price/premium. The classic Black-Scholes option pricing model.

Risk-neutral pricing. Stochastic volatility and stochastic option pricing models. Heston model’s process. The implied volatility surface.

Implied volatility and volatility smile. Deriving an expression of implied volatility. Basic facts about machine learning. Literature review and research contributions.

Stochastic option pricing models. Methods of determining implied volatility surface. Option pricing in illiquid markets. Application of machine learning in option pricing.

METHODOLOGY AND DATA. Performance of stochastic option pricing models. Stochastic volatility models. The Heston model for European options.

Heston and Heston++ models’ characteristic functions. Bates model’s characteristic function. Heston-Hull-White’s characteristic function. Risk-neutral moments.

Construction of implied volatility smiles for illiquid options. RESULTS AND DISCUSSIONS. Performance of stochastic option pricing models. In-sample pricing performance.

Out-of-sample pricing performance. Implied volatility surface characteristics. Risk-neutral return distribution characteristics. Construction of implied volatility smiles.

Result figures for Correlation method. Result figures for K-nearest neighbor method (KNN). Result figures for weighted K-nearest neighbor method (WKNN) .132 LIST OF THESIS-RELATED PUBLICATIONS .135 LIST OF ABBREVIATIONS AR: autoregressive GDP: gross domestic product IV: implied volatility KNN: K-nearest neighbor LIBOR: London interbank offered rate RMSE: root-mean-square error RNK: risk-neutral kurtosis RNS: risk-neutral skewness RNV: risk-neutral variance TED: Treasury-Eurodollar WKNN: weighted K-nearest neighbor LIST OF TABLES Table 3.1: Starting values and parameter bounds .2: Descriptive statistics per calibration .1: Median calibrated model parameters .2: AR(1) coefficients of the model parameters .3: Model performance and implied volatility surface characteristics ($RMSE) .4: Model performance and implied volatility surface characteristics (%RMSE) .5: Model performance and risk-neutral return distribution characteristics ($RMSE) .6: Model performance and risk-neutral return distribution characteristics (%RMSE) .7: Model performance and industry characteristics ($RMSE) .8: Model performance and industry characteristics (%RMSE) .9: Early exercise premium and bid-ask spread .10: Early exercise premium and bid-ask spread relative to the market option prices .11: Backtesting results for the correlation method .12: Backtesting results for the KNN method .13: Backtesting results for the Weighted KNN method .131 LIST OF FIGURES Figure 3.1: Number of call options .2: Number of put options .3: Average call moneyness .4: Average put moneyness .6: Average implied volatility .8: Average trading volume .9: Average open interest .1: Median root mean square error .2: Median 1-day ahead change in the root mean square error .3: Median hedging error .4: IV smile for low realized skewness and low realized kurtosis.5: IV smile for low realized skewness and high realized kurtosis .6: IV smile for high realized skewness and low realized kurtosis .7: IV smile for high realized skewness and high realized kurtosis .8: IV smile for low realized skewness and low realized kurtosis.9: IV smile for low realized skewness and high realized kurtosis .10: IV smile for high realized skewness and low realized kurtosis .11: IV smile for high realized skewness and high realized kurtosis .12: IV smile for low realized skewness and low realized kurtosis.13: IV smile for low realized skewness and high realized kurtosis .14: IV smile for high realized skewness and low realized kurtosis .15: IV smile for high realized skewness and high realized kurtosis .127 1 ABSTRACT This thesis has two objectives. The first objective is carrying out a comparison of performance between four stochastic option pricing models (Heston, Heston++, Bates and Heston-Hull-White), based on pricing a cross-section of stock options across various industries.

The second is proposing a method of constructing implied volatility (IV) smiles for stock options in a new or illiquid option market (Vietnam in this case), using data from an existing market to do so (the US in this case). For the first objective, the results show that the Heston model performs the best in in- sample pricing, as well as capturing the characteristics of the market, while Heston ++ performs the best in out-of-sample pricing and hedging. For the second objective, the three proposed methods for constructing IV smiles, namely correlation, K-nearest neighbor (KNN) and weighted KNN, perform reasonably well, with weighted KNN considered the best among them. Research background Vietnam is striving to be a prominent economic center, at least for the region of Southeast Asia, in terms of both trading and finance.

Therefore, global integration is very important for the Vietnamese economy as a whole. This is the general direction of the country as a whole since 1986, when the reformation policies led to the opening of Vietnamese economy. Furthermore, in 1995, normalization of diplomatic relations with the US has left the country with no more antagonistic relationship with the rest of the world, paving the way for Vietnam to take the necessary steps for joining the global community and establishing cooperative relationships with every country around the world. Regarding trading, the country has been doing well, with joining the World Trade Organization being a major stepping stone.

For many years, Vietnam has been diligent in developing trading relationships around the world, both bilateral and multilateral, as shown by various free trade agreements at various levels being signed. This makes Vietnam become one of the most open economies in the world, with trade equaling 186% of gross domestic product, the tenth highest value of the world and second highest in Southeast Asia (behind Singapore which has 338%, the third highest globally) according to the World Bank. In general, Vietnam has undergone a drastic transformation in terms of trading in the past decades, as evident by the fact that the trade to GDP value of the country was only 43% back in 1995. On a global scale, Vietnam has made themselves a trustworthy trading partner to every other nation, with mutual benefits forming the core of Vietnam’s trading relationships, and become an attractive destination for multinational corporations to open their businesses in, thanks to the country’s stable political climate and accommodating policies.

However, global integration of the economy is not decided by trade alone. The transformation of the Vietnamese financial market to become globally integrated is 3 also very important. The reason is that such a financial market can help Vietnamese firms reach out to a vast pool of potential investors around the world, freeing them from the bounds of the local capital market. Unfortunately, regarding that aspect of global integration, Vietnam is still rather lacking and still needs catching up, compared to her neighbors.

In particular, the size of the Vietnamese financial market is still small compared to other Southeast Asian countries. According to Vu (2022), at the end of 2020, the total assets of Vietnamese financial institutions is approximately 219% of the country’s GDP, while the average value of the top five ASEAN countries is 320%; market capitalization of the Vietnamese stock market is about 84% of GDP, only higher than Indonesia (the rest of Southeast Asia have values ranging from 93% to 243%). The values of stocks traded in Vietnam compared to GDP is also modest compared to the other ASEAN countries. According to the World Bank, in 2020, the value of stocks traded to GDP of Vietnam is only 16.4%, which is higher than the Philippines (9%) and Indonesia (12.4%), but significantly lower than those of Malaysia (73.

Those are the signs that the Vietnamese financial market is still lagging behind the major players in the region, and has not fully tapped its potential to flourish and compete on equal ground with those countries. In other words, there are still a lot of measures to be taken in order to further develop, and modernize, the Vietnamese financial market. Even though Vietnam has a very prominent advantage of being politically stable, meaning that foreign investors are welcome and able conduct their activities without security concerns, that factor alone is not sufficient for a developed financial market. The potential global investors are going to require more than that in order to participate in the Vietnamese financial market and stay there for the long term.

Hence, similar to how the Vietnamese industries seek to attract new customers globally and retain them, the Vietnamese financial market need to do the same to international investors. In other words, the Vietnamese financial market has to make itself attractive in many ways, to show that global investors can see the country as not only a safe destination, 4 but also a flexible and profitable one which can help fulfil their diverse investment needs. Therefore, developing the Vietnamese financial market further remains a key role in improving the country’s standing in both regional and global stages. There have been a number of proposals to transform the country into a prominent financial center, where investors from around the world are welcome to inject capital to the Vietnamese financial market.

The establishment of such a financial center can be a major stepping stone for Vietnamese firms introduce themselves to the global financial market, attract financing from overseas and make themselves more competitive worldwide. However, such proposals are still on paper and subject to debate, hence there has not been much progress on that matter. However, this highlights the fact that modernizing the Vietnamese financial market and establishing a global financial center is not a simple matter, and such goals require efforts from all the relevant authorities. There are many things to be done in order to achieve this goal: keeping the business environment stable and friendly to foreign investors, investing in advanced technology, educating a capable workforce, giving out attractive tax policies for potential international investors, refining policies regarding the flow of capital in and out of the country, removing regulatory barriers that hinder investment activities.

Last but not least, the Vietnamese financial market has to provide a wide variety of products, or financial assets and tools, in order to draw in investors. The reason is that various investors has various preferences. More products being offered means that there are more choices available to them to fulfil their investment objectives, as well as carry out various risk management strategies that suit their preferences. Furthermore, modernizing the financial market does not simply involve investing in state-of-the-art technology (even that measure by itself is very beneficial in its own right, as it helps in improving the speed of transaction, increasing security of financial transactions, encouraging investors from around the world to participate in the market 5 activities, etc.

Modernization also means that the market has to be able to many alternative tools and products to satisfy the needs of as many potential investors as possible, enabling various investment and risk management strategies, from simple to complex. In other words, the market has to show investors that there are many possibilities for them to explore, and there are many things that they can do within that market.