Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kinh tế học (chuyên ngành Toán kinh tế, mã số 62310101) của nghiên cứu sinh Nguyễn Thu Thủy, được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Trần Trọng Nguyên và PGS. TS Nguyễn Văn Quý (năm 2018), mang tiêu đề: "Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam".

Luận án xuất phát từ tính cấp thiết trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu, đặc biệt sau khi gia nhập WTO và trải qua các biến động lớn từ khủng hoảng tài chính toàn cầu (2007–2008) hay khủng hoảng nợ công Châu Âu (2010). Sự biến động trên một thị trường tài chính có thể tác động lan tỏa sang các thị trường khác, đòi hỏi phải nhận diện, đo lường chính xác mức độ và cấu trúc phụ thuộc nhằm phục vụ công tác quản trị rủi ro danh mục đầu tư và điều hành chính sách vĩ mô. Về mặt học thuật, các công cụ đo lường tương quan tuyến tính truyền thống (như hệ số tương quan Pearson) bộc lộ nhiều hạn chế do giả thiết phân phối chuẩn không phù hợp với chuỗi lợi suất tài chính thực tế vốn có hiện tượng đuôi dày, bất đối xứng và phương sai thay đổi. Luận án xác định khoảng trống nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam khi các nghiên cứu trong nước về cấu trúc phụ thuộc phi tuyến, cấu trúc phụ thuộc đuôi và hiệu ứng lan tỏa giữa thị trường chứng khoán trong nước với thị trường quốc tế, cũng như giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối nội địa còn rất hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của tác giả là phân tích cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán với thị trường ngoại hối tại Việt Nam, và giữa thị trường chứng khoán Việt Nam với một số thị trường chứng khoán trên thế giới bằng phương pháp copula và hồi quy phân vị, từ đó ứng dụng vào việc đo lường rủi ro danh mục đầu tư. Mục tiêu này được cụ thể hóa thông qua 4 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính đối xứng hay không đối xứng?
  2. Có hay không cấu trúc phụ thuộc đuôi giữa các thị trường; nếu có, sự phụ thuộc đuôi đó là sự phụ thuộc đuôi trên hay đuôi dưới, mức độ phụ thuộc là mạnh hay yếu?
  3. Có hay không hiệu ứng lan tỏa từ các thị trường chứng khoán thế giới đến thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ khủng hoảng tài chính toàn cầu?
  4. Các giá trị VaR (Value at Risk) và CVaR (Conditional Value at Risk) của một số danh mục đầu tư tối ưu trên các thị trường là bao nhiêu?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án được xác định rõ:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng kết quả nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào thị trường cổ phiếu (đại diện cho thị trường vốn) thông qua chỉ số VN-Index, và thị trường hối đoái (đại diện cho thị trường tiền tệ) thông qua tỷ giá VND/USD cùng một số tỷ giá ngoại tệ khác.
  • Phạm vi không gian: Thị trường chứng khoán Việt Nam và thị trường chứng khoán của các quốc gia đại diện cho các nhóm thị trường phát triển (Mỹ: S&P500, Dow Jones, Nasdaq; Anh: FTSE100; Pháp: CAC40; Nhật Bản), thị trường đang phát triển (Úc, Singapore: STI; Hàn Quốc: Kospi; Trung Quốc: SSE; Đài Loan: Taiex), và thị trường mới nổi (Indonesia: JCI). Đối với thị trường ngoại hối, tác giả xem xét tỷ giá giữa VND với các đồng tiền: USD, CNY, JPY, EUR, CHF, DKK, GBP, NOK, SEK, CAD, AUD, HKD, MYR, SGD, THB.
  • Phạm vi thời gian: Số liệu chuỗi thời gian hàng ngày giai đoạn 2004–2015. Trong đó, cặp dữ liệu chứng khoán Việt Nam và thế giới thu thập từ ngày 21/06/2004 đến 19/06/2014 (được chia thành 3 giai đoạn: trước khủng hoảng 21/06/2004 – 11/02/2008, trong khủng hoảng 12/02/2008 – 13/10/2009, và sau khủng hoảng 14/10/2009 – 19/06/2014). Số liệu giữa chứng khoán Việt Nam và thị trường ngoại hối thu thập trong giai đoạn 2007–2015.
Thành phần phạm vi Chi tiết triển khai trong luận án
Thị trường vốn Chỉ số VN-Index (Việt Nam) và các chỉ số S&P500, Dow Jones, Nasdaq, FTSE100, CAC40, Kospi, SSE, JCI, STI, Taiex
Thị trường tiền tệ Tỷ giá giao ngay giữa VND và các ngoại tệ chính: USD, EUR, GBP, JPY, CNY, SGD, AUD, CAD, CHF, HKD, MYR, THB, DKK, NOK, SEK
Thời gian khảo sát Cặp thị trường chứng khoán: 2004–2014; Cặp chứng khoán - ngoại hối: 2007–2015
Phân kỳ dữ liệu Trước khủng hoảng (2004–2008), Khủng hoảng (2008–2009), Sau khủng hoảng (2009–2014)

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án hệ thống hóa các trường phái và công trình nghiên cứu về liên kết thị trường, cấu trúc phụ thuộc và mối quan hệ liên thị trường theo các nhóm nội dung:

Về khái niệm sự phụ thuộc và hiệu ứng lan tỏa: Khái niệm phụ thuộc khởi nguồn từ Santos (1970) khi nhìn nhận kinh tế nội địa là bộ phận của kinh tế thế giới. Forbes và cộng sự (2002), Forbes và Rigobon (2002) định nghĩa sự lan tỏa (contagion) là sự gia tăng đáng kể các mối liên kết sau cú sốc tài chính, thể hiện qua sự sụt giảm giá trị và tỷ suất sinh lợi âm. Baur (2013) phân định rõ giữa mức độ phụ thuộc (degree of dependence - đo bằng độ lớn liên kết) và cấu trúc phụ thuộc (structure of dependence - mô tả bởi hàm phân phối đồng thời). Chen và cộng sự (2015) phân tích sự phụ thuộc thông qua phân phối FGM hai chiều.

Về các hạn chế của độ đo tương quan truyền thống và các công cụ thay thế: McNeil và cộng sự (2005) cùng Embrechts và cộng sự (2002) chứng minh hệ số tương quan Pearson không phản ánh đúng cấu trúc liên kết phi tuyến và mất hiệu lực khi chuỗi tài chính có phân phối đuôi dày. Các hệ số tương quan hạng phi tham số của Spearman và Kendall tau khắc phục được giả thiết phân phối chuẩn nhưng không phân tách được cấu trúc phụ thuộc ở các phần đuôi khác nhau. Lý thuyết giá trị cực trị (EVT) được Jan và cộng sự sử dụng để mô tả hành vi đuôi, tuy nhiên Longin và Solnik (2001) chỉ ra EVT không tái tạo được toàn diện mối tương quan vượt ngưỡng bất đối xứng. Sklar (1959), Nelsen (2006), Cherubini (2004), Frees và Valdez (1998), Patton (2012) khẳng định phương pháp copula là công cụ giải quyết triệt để vấn đề nối các phân phối biên để tạo hàm phân phối đồng thời.

Về liên kết giữa các thị trường chứng khoán quốc tế: Các nghiên cứu đồng tích hợp và mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM) của Ahlgren và Antell (2002), Taihai và cộng sự (2004), D’Ecclesia và Costantini (2006), Narayan và Smyth (2005), Wong và cộng sự (2004), Valadkhani và cộng sự (2008) phân tích mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa thị trường các nước phát triển và thị trường mới nổi Châu Á. Nghiên cứu thực nghiệm dùng copula của Bartram và cộng sự (2007) trên 17 thị trường Châu Âu, Turgutly và Ucer (2010) trên 3 thị trường lớn và 9 thị trường mới nổi, Boubaker và Salma (2011, 2012) trên S&P500 và các chỉ số quốc tế đã tìm thấy bằng chứng phụ thuộc đuôi dưới và hiệu ứng lan tỏa trong khủng hoảng. Về hồi quy phân vị, Baur (2013) phân tích 54 thị trường chứng khoán, chỉ ra cấu trúc phụ thuộc thay đổi rõ nét tại các phân vị cực trị trong khủng hoảng; Engle và Manganelli (2004), Bassett và Chen (2001) ứng dụng hồi quy phân vị trong quản trị rủi ro VaR. Nghiên cứu hiệu ứng lan tỏa còn có Baig và Goldfajn (1999), Bae và cộng sự (2003).

Về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối: Lý thuyết kinh tế chia thành hai hướng tiếp cận chính (theo tổng hợp của Nguyễn Thị Liên Hoa và cộng sự):

  • Hướng tiếp cận dòng chảy tiền tệ (flow-oriented): Tỷ giá biến động tác động đến cán cân thương mại, khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp xuất nhập khẩu, từ đó tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu.
  • Hướng tiếp cận chứng khoán (stock-oriented / mô hình cân bằng danh mục): Biến động giá cổ phiếu làm thay đổi tài sản nhà đầu tư, dẫn đến dòng chu chuyển vốn và nhu cầu nội tệ, tạo ra tác động ngược chiều lên tỷ giá.

Các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế ghi nhận kết quả đa chiều: Solnik (1987) tìm thấy tương quan dương yếu theo tháng nhưng âm theo quý; Jorion (1991) dùng mô hình APT nhận thấy tỷ giá không tác động rõ đến lợi suất chứng khoán Mỹ; Roll (1992) ghi nhận tương quan mạnh tại 24 nước; Neih và Lee (2001) tại các nước G7 không tìm thấy quan hệ cân bằng dài hạn; Yang và Doong (2004) dùng VAR-EGARCH ghi nhận lan tỏa biến động bất đối xứng từ chứng khoán sang ngoại hối; Phylaktis và Ravazzolo (2005), Pan và cộng sự (2007) phân tích các nước Châu Á; Zhao (2010) tại Trung Quốc; Diamandis và Drakos (2011) tại 4 nước Mỹ Latinh; Ning (2010) ứng dụng copula nghiên cứu sự biến động cùng nhau giữa hai thị trường. Tại Việt Nam, các công trình của Cường và cộng sự, Nga (2014) đã bắt đầu khảo sát mối liên hệ liên thị trường nhưng chưa phân chia chi tiết các thời kỳ khủng hoảng và chưa tích hợp đầy đủ hai phương pháp copula kết hợp hồi quy phân vị.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án lựa chọn giải quyết là: Nghiên cứu một cách hệ thống cấu trúc phụ thuộc (tính đối xứng, phụ thuộc đuôi trên, đuôi dưới) và hiệu ứng lan tỏa giữa TTCK Việt Nam với các TTCK quốc tế cũng như với TTNH nội địa qua các chu kỳ kinh tế (trước, trong và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu), kết hợp cả hai phương pháp hiện đại là hàm copula và hồi quy phân vị, đồng thời ứng dụng cấu trúc phụ thuộc tối ưu đó vào bài toán đo lường rủi ro (VaR, CVaR) và tối ưu hóa danh mục đầu tư Mean-CVaR trên thị trường tài chính Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng trên nền tảng lý thuyết cấu trúc thị trường tài chính (theo quan điểm phân loại của Quỳnh và cộng sự, 2015), lý thuyết liên kết thị trường tài chính, lý thuyết giá trị cực trị (EVT) và lý thuyết độ đo rủi ro kết hợp (Coherent Risk Measures). Khung phân tích thực nghiệm dựa trên phương pháp định lượng với hai kỹ thuật chủ đạo:

  1. Phương pháp hàm Copula: Theo định lý Sklar (1959), với hàm phân phối tích lũy đồng thời $F(x,y)$ có các phân phối biên duyên liên tục $u = F_X(x)$ và $v = F_Y(y)$, tồn tại duy nhất một hàm copula $C(u, v)$ sao cho $F(x,y) = C(F_X(x), F_Y(y))$. Các họ copula được tác giả khảo sát gồm:
  • Copula elip: Copula Gauss (phân phối chuẩn đa biến, không có phụ thuộc đuôi, $\lambda_U = \lambda_L = 0$), Copula Student-t (đối xứng, có phụ thuộc đồng thời cả đuôi trên và đuôi dưới, $\lambda_U = \lambda_L > 0$).
  • Copula Archimedean: Copula Clayton (bất đối xứng, có phụ thuộc đuôi dưới $\lambda_L > 0, \lambda_U = 0$), Copula Gumbel (bất đối xứng, có phụ thuộc đuôi trên $\lambda_U > 0, \lambda_L = 0$), Copula Frank (đối xứng, không có phụ thuộc đuôi), cùng các dạng copula quay (Rotated/Survival copula).
  • Hệ số phụ thuộc đuôi trên ($\lambda_U$) và đuôi dưới ($\lambda_L$) được xác định bởi: $$\lambda_U = \lim_{u \to 1^-} P(Y > F_Y^{-1}(u) \mid X > F_X^{-1}(u)) = \lim_{u \to 1^-} \frac{1 - 2u + C(u,u)}{1 - u}$$ $$\lambda_L = \lim_{u \to 0^+} P(Y \le F_Y^{-1}(u) \mid X \le F_X^{-1}(u)) = \lim_{u \to 0^+} \frac{C(u,u)}{u}$$
  • Quy trình ước lượng tham số thực hiện theo phương pháp hàm suy diễn cho các biên duyên (Inference Functions for Margins - IFM) gồm 2 bước: Bước 1 ước lượng các phân phối biên (kết hợp phân phối Pareto tổng quát - GPD cho các phần đuôi, kiểm định Anderson-Darling); Bước 2 ước lượng tham số của copula bằng phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood). Lựa chọn mô hình copula tối ưu dựa trên Log-likelihood (LL), tiêu chuẩn Akaike (AIC) và tiêu chuẩn Bayes (BIC).

  1. Phương pháp Hồi quy phân vị (Quantile Regression): Phương pháp do Koenker và Bassett đề xuất, cho phép ước lượng tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc tại mọi mức phân vị $\tau \in (0, 1)$ thay vì chỉ ước lượng giá trị trung bình có điều kiện như OLS. Luận án ước lượng mô hình hồi quy tại 99 mức phân vị (từ 1% đến 99%), đưa thêm biến giả đại diện cho thời kỳ khủng hoảng và thị trường bình ổn để kiểm tra sự thay đổi của các hệ số hồi quy theo từng trạng thái thị trường, từ đó cung cấp bằng chứng trực quan về cấu trúc phụ thuộc và hiệu ứng lan tỏa.

  2. Ứng dụng đo lường rủi ro và tối ưu hóa danh mục:

  • Độ đo VaR (Value at Risk) tại mức tin cậy $\alpha$: Mức tổn thất tối đa trong khoảng thời gian xác định với xác suất $1-\alpha$.
  • Độ đo CVaR (Conditional Value at Risk / Expected Shortfall): Giá trị kỳ vọng của tổn thất với điều kiện tổn thất đã vượt ngưỡng VaR.
  • Tối ưu hóa danh mục theo mô hình Mean-CVaR (M-CVaR): Xây dựng biên hiệu quả (efficient frontier) để tìm tỷ trọng danh mục tối ưu giữa chỉ số VN-Index với từng chỉ số chứng khoán quốc tế và giữa VN-Index với tỷ giá ngoại tệ.
  • Thủ tục hậu kiểm mô hình (Backtesting): Sử dụng kiểm định tỷ lệ thất bại của Kupiec (Kupiec LR test), thống kê độ sai lệch tuyệt đối trung bình để đánh giá độ chính xác của các mô hình ước lượng VaR và CVaR tại mức tin cậy 95% ($\alpha = 0{,}05$).

Nguồn dữ liệu và công cụ xử lý: Dữ liệu chuỗi thời gian lợi suất ngày tính theo logarit thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (hnx.vn), Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (hsx.vn), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (sbv.gov.vn), Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (research.stlouisfed.org) và các hệ thống dữ liệu tài chính quốc tế. Các kỹ thuật kinh tế lượng được xử lý bằng phần mềm EViews và Matlab.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Lý luận chung về cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về thị trường tài chính, bao gồm khái niệm, cấu trúc thành viên (cá nhân, doanh nghiệp, chính phủ), phân loại thị trường (theo phương thức huy động vốn: thị trường nợ và thị trường vốn cổ phần; theo tính chất phát hành: thị trường sơ cấp và thị trường thứ cấp; theo thời hạn luân chuyển vốn: thị trường tiền tệ và thị trường vốn). Tác giả làm rõ khái niệm cấu trúc phụ thuộc, phân biệt giữa mức độ phụ thuộc (đo bằng hệ số tương quan) và cấu trúc phụ thuộc (đo bằng phân phối đồng thời), định nghĩa hiện tượng lan tỏa tài chính theo trường phái của Forbes và cộng sự (2002) cũng như Baur (2013).

Chương này tổng quan toàn diện các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về liên kết thị trường chứng khoán - chứng khoán và chứng khoán - ngoại hối. Đồng thời, tác giả trình bày bức tranh tổng quan về các chính sách quản lý trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2004–2014 (từ các mốc thành lập Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội năm 2005, ban hành Luật Chứng khoán 2006, Luật sửa đổi 2010, chuyển đổi mô hình sang Sở Giao dịch Chứng khoán, đến các quyết định nới lỏng tỷ lệ sở hữu nhà đầu tư nước ngoài, các biện pháp can thiệp biên độ giao dịch trong khủng hoảng 2008) và chính sách quản lý tỷ giá của Ngân hàng Nhà nước giai đoạn 2007–2015 (các quyết định điều chỉnh biên độ tỷ giá từ $\pm 0{,}25%$ lên $\pm 0{,}5%$, $\pm 0{,}75%$, $\pm 1%$, $\pm 3%$, $\pm 5%$, việc phá giá tiền đồng trong các năm 2008, 2011 và sự kiện nới biên độ trước biến động đồng Nhân dân tệ năm 2015).

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               BẢNG TỔNG HỢP SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU                   |
|                   CẤU TRÚC PHỤ THUỘC (BẢNG 1 TRONG LUẬN ÁN)                       |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+
| Phương pháp              | Ưu điểm                    | Hạn chế                   |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+
| Hồi quy tuyến tính       | Kỹ thuật đơn giản          | Mối quan hệ thường phi    |
|                          |                            | tuyến; vi phạm giả thiết  |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+
| Lý thuyết giá trị        | Mô tả tốt các sự kiện      | Không mô tả được cấu trúc |
| cực trị (EVT)            | ở đuôi phân phối           | ở các phần còn lại        |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+
| Phương pháp Copula       | Mô tả được cấu trúc (dạng  | Kỹ thuật phức tạp; khó    |
|                          | hàm) và mức độ phụ thuộc   | triển khai khi số chiều   |
|                          | qua các độ đo rủi ro       | từ 3 trở lên              |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+
| Hồi quy phân vị          | Bức tranh chi tiết theo    | Giả thiết khó thỏa mãn;   |
|                          | từng trạng thái biến phụ   | tốn nhiều thao tác        |
|                          | thuộc (từ phân vị 1%-99%)  | xử lý số liệu             |
+--------------------------+----------------------------+---------------------------+

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết toán học của hai phương pháp trọng tâm là phương pháp Copula và phương pháp Hồi quy phân vị. Đối với copula, chương nêu rõ các định lý nền tảng, tính chất của các họ copula elip (Gauss, Student-t) và copula Archimedean (Clayton, Gumbel, Frank), công thức tính hệ số phụ thuộc đuôi trên $\lambda_U$ và đuôi dưới $\lambda_L$. Quy trình ước lượng hai bước IFM được thiết lập: ước lượng phân phối biên kết hợp phân phối GPD cho vùng đuôi ngoài ngưỡng, kiểm định độ phù hợp bằng Anderson-Darling, sau đó tối đa hóa hàm hợp lý để tìm tham số copula tốt nhất dựa trên tiêu chuẩn AIC, BIC.

Đối với hồi quy phân vị, chương thiết lập hàm mục tiêu tối thiểu hóa tổng độ lệch có trọng số không đối xứng tại phân vị $\tau$, quy trình ước lượng hệ số góc và hệ số biến giả đại diện cho các pha thị trường. Chương 2 cũng trình bày cơ sở toán học của mô hình tối ưu danh mục Mean-CVaR (M-CVaR) và phương pháp hậu kiểm mô hình rủi ro (backtesting).

Chương 3: Kết quả nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm định lượng về cấu trúc phụ thuộc:

  • Giữa TTCK Việt Nam và một số TTCK thế giới: Tác giả phân tích dữ liệu chuỗi lợi suất VN-Index với 11 chỉ số quốc tế (S&P500, Dow Jones, Nasdaq, FTSE100, CAC40, Kospi, SSE, JCI, STI, Taiex, Hang Seng) qua 3 thời kỳ: trước khủng hoảng (21/06/2004 – 11/02/2008), khủng hoảng (12/02/2008 – 13/10/2009) và sau khủng hoảng (14/10/2009 – 19/06/2014).
    • Kết quả ước lượng copula chỉ ra: Trước khủng hoảng, mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và thế giới ở mức rất thấp; trong khủng hoảng, hệ số phụ thuộc tăng vọt ở tất cả các cặp chỉ số, thể hiện rõ hiệu ứng lan tỏa (contagion); sau khủng hoảng, mức độ phụ thuộc có xu hướng giảm nhẹ nhưng vẫn duy trì cao hơn giai đoạn trước khủng hoảng.
    • Cấu trúc phụ thuộc tối ưu: Thời kỳ sau khủng hoảng, các cặp lợi suất giữa VN-Index với FTSE100, Kospi, SSE, JCI, Nasdaq, STI, Taiex phù hợp nhất với copula Student-t (thể hiện cấu trúc đối xứng, có phụ thuộc cả đuôi trên và đuôi dưới); trong khi các cặp VN-Index với S&P500, Dow Jones, CAC40, Hang Seng phù hợp nhất với copula Gumbel (thể hiện cấu trúc phụ thuộc đuôi trên chiếm ưu thế).
    • Kết quả hồi quy phân vị khẳng định: Hệ số phụ thuộc có xu hướng tăng mạnh ở các phân vị đuôi (phân vị thấp < 10% và phân vị cao > 90%), xác nhận sự biến động mạnh của thị trường chứng khoán thế giới có tác động lan tỏa rõ rệt đến TTCK Việt Nam tại các trạng thái thị trường biến động cực đoan.
  • Giữa TTCK Việt Nam và TTNH Việt Nam: Khảo sát cặp lợi suất VN-Index và tỷ giá VND/USD cùng các ngoại tệ giai đoạn 2007–2015. Kết quả thực nghiệm bằng copula chỉ ra mô hình copula Student-t là dạng hàm phù hợp nhất để mô tả sự phụ thuộc giữa VN-Index và tỷ giá VND/USD, phản ánh cấu trúc phụ thuộc có tính đối xứng với đuôi dày. Hồi quy phân vị cho thấy sự phụ thuộc giữa TTCK và TTNH thay đổi theo từng trạng thái thị trường, phản ánh sự tương tác qua lại giữa chính sách điều hành tỷ giá của NHNN và niềm tin của dòng vốn đầu tư trên sàn chứng khoán.

Chương 4: Đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam

Chương 4 vận dụng các hàm copula tối ưu tìm được ở Chương 3 để giải quyết bài toán quản trị rủi ro danh mục:

  • Xây dựng danh mục và đo lường VaR, CVaR: Tác giả tiến hành kết hợp mô hình biên duyên GPD (được kiểm định đạt yêu cầu qua tiêu chuẩn Anderson-Darling) với copula Student-t và copula Gumbel tương ứng cho từng nhóm tài sản để tính toán giá trị tổn thất rủi ro VaR và CVaR tại mức phân vị 95%.
  • Tối ưu hóa danh mục Mean-CVaR:
    • Đối với danh mục kết hợp cổ phiếu quốc tế: Thiết lập biên hiệu quả tối ưu hóa M-CVaR cho các danh mục gồm VN-Index kết hợp với từng chỉ số quốc tế (nhóm Student-t: FTSE100, Kospi, SSE, JCI, Nasdaq, STI, Taiex; nhóm Gumbel: S&P500, Dow Jones, CAC40, Hang Seng). Kết quả chỉ ra việc đa dạng hóa danh mục nắm giữ cổ phiếu quốc tế giúp giảm đáng kể giá trị rủi ro CVaR so với việc chỉ nắm giữ đơn lẻ chỉ số VN-Index.
    • Đối với danh mục kết hợp chứng khoán và ngoại hối: Xây dựng danh mục tối ưu giữa VN-Index và tỷ giá USD/VND theo mô hình M-CVaR, xác định tỷ trọng phân bổ vốn nhằm phòng hộ rủi ro tỷ giá cho danh mục chứng khoán.
  • Hậu kiểm mô hình (Backtesting): Kết quả kiểm định tỷ lệ thất bại Kupiec và thống kê độ sai lệch tuyệt đối trung bình cho thấy các mô hình đo lường rủi ro VaR(0,95) và CVaR(0,95) dựa trên phương pháp Copula kết hợp GPD đều vượt qua các bài kiểm định thống kê, có sai lệch dự báo thấp và phản ánh chính xác rủi ro thực tế hơn các mô hình truyền thống dựa trên phân phối chuẩn.
  • Khuyến nghị: Đề xuất các hàm ý chính sách cho nhà quản lý (Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Ngân hàng Nhà nước) trong việc giám sát hiệu ứng lan tỏa rủi ro hệ thống, điều phối chính sách tiền tệ - ngoại hối gắn liền với thị trường vốn; đồng thời khuyến nghị các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân phương pháp phân bổ tỷ trọng danh mục tối ưu để giảm thiểu rủi ro đuôi trong điều kiện thị trường tài chính biến động mạnh.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

  1. Luận án kế thừa và phát triển phương pháp nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc bằng cách phân chia dữ liệu thành 3 giai đoạn rõ rệt (trước, trong và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008), tạo cơ sở phương pháp luận chặt chẽ để kiểm định và lượng hóa hiệu ứng lan tỏa tài chính quốc tế sang thị trường mới nổi như Việt Nam.
  2. Đề xuất phương pháp tiếp cận mới kết hợp giữa mô hình hàm Copula và mô hình Hồi quy phân vị (Quantile Regression) tại 99 mức phân vị để nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với TTCK thế giới, cũng như giữa TTCK và TTNH Việt Nam.
  3. Hoàn thiện khung lý thuyết ứng dụng phân phối đuôi Pareto tổng quát (GPD) kết hợp với các họ copula phù hợp để mô hình hóa phân phối xác suất đồng thời, giải quyết bài toán đo lường rủi ro đuôi (VaR, CVaR) và tối ưu hóa danh mục Mean-CVaR trên thị trường tài chính.

Đóng góp về mặt thực tiễn

  1. Cung cấp bức tranh thực nghiệm chi tiết về cấu trúc phụ thuộc: Xác định rõ tính chất đối xứng/bất đối xứng và hệ số phụ thuộc đuôi giữa VN-Index với từng chỉ số quốc tế (các thị trường như FTSE100, Kospi, SSE tuân theo copula Student-t có phụ thuộc hai đuôi; S&P500, CAC40, Dow Jones tuân theo copula Gumbel có phụ thuộc đuôi trên).
  2. Đưa ra bằng chứng thực nghiệm về sự tồn tại của hiệu ứng lan tỏa từ các thị trường chứng khoán phát triển sang thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008–2009.
  3. Xác định dạng hàm copula Student-t mô tả chính xác cấu trúc phụ thuộc giữa tỷ suất sinh lợi chỉ số VN-Index và tỷ giá VND/USD.
  4. Lượng hóa thành công các giá trị VaR, CVaR và xác lập tỷ trọng phân bổ tài sản tối ưu trên biên hiệu quả Mean-CVaR, được kiểm chứng độ tin cậy thông qua thủ tục hậu kiểm thống kê.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               TỔNG HỢP CÁC KẾT QUẢ MÔ HÌNH HÓA THỰC NGHIỆM CHÍNH                  |
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+
| Cặp thị trường khảo sát     | Mô hình Copula tốt nhất  | Đặc trưng cấu trúc đuôi  |
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+
| VN-Index & FTSE100, Kospi,  | Copula Student-t         | Đối xứng; tồn tại phụ    |
| SSE, JCI, Nasdaq, STI, Taiex|                          | thuộc cả đuôi trên/dưới  |
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+
| VN-Index & S&P500, Dowjones,| Copula Gumbel            | Bất đối xứng; phụ thuộc  |
| CAC40, Hang Seng            |                          | đuôi trên chiếm ưu thế   |
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+
| VN-Index & Tỷ giá USD/VND   | Copula Student-t         | Đối xứng; đuôi dày       |
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+
| Tối ưu hóa danh mục rủi ro  | Mô hình Mean-CVaR        | Giảm thiểu tổn thất CVaR |
|                             | (với phân phối biên GPD) | tối ưu hơn đa dạng hóa OLS|
+-----------------------------+--------------------------+--------------------------+

Kiến nghị, giải pháp đề xuất

  • Đối với cơ quan quản lý (UBCKNN, NHNN, Bộ Tài chính): Cần thiết lập hệ thống giám sát rủi ro hệ thống có tính đến hiệu ứng lan tỏa liên thị trường; theo dõi sát diễn biến từ các thị trường chứng khoán lớn (Mỹ, Châu Âu, Châu Á) để chủ động phương án điều hành; phối hợp nhịp nhàng giữa chính sách tỷ giá của NHNN và chính sách phát triển thị trường vốn nhằm hạn chế các cú sốc rút vốn ngoại; hoàn thiện khung pháp lý cho các công cụ phái sinh nhằm hỗ trợ phòng ngừa rủi ro.
  • Đối với nhà đầu tư và các định chế tài chính: Áp dụng mô hình copula kết hợp GPD và M-CVaR thay cho các phương pháp đo lường tương quan truyền thống trong quản trị rủi ro; thực hiện đa dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế và phòng hộ rủi ro tỷ giá dựa trên các tỷ trọng tối ưu được xác lập trên biên hiệu quả.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ theo những nội dung được tác giả trình bày trong luận án:

  • Hạn chế về phạm vi dữ liệu: Luận án mới chỉ tập trung nghiên cứu thị trường cổ phiếu (đại diện cho thị trường vốn) và thị trường hối đoái giao ngay giữa VND với một số ngoại tệ chính (đại diện cho thị trường tiền tệ). Các cấu phần quan trọng khác như thị trường nợ (trái phiếu chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp), thị trường tín dụng ngân hàng, thị trường liên ngân hàng và thị trường công cụ phái sinh chưa được đưa vào mô hình do rào cản về tính sẵn có và tính đồng bộ của chuỗi dữ liệu hàng ngày.
  • Hạn chế về không gian nghiên cứu: Do điều kiện thu thập số liệu thực nghiệm song hành, luận án chưa thể bao quát toàn bộ các thị trường tài chính trên toàn cầu mà chỉ dừng lại ở 11 chỉ số chứng khoán quốc tế và 15 cặp tỷ giá tiêu biểu.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc đa chiều (với số chiều lớn hơn 2 bằng các cấu trúc D-vine hoặc C-vine copula); tích hợp thêm thị trường hàng hóa, thị trường trái phiếu và thị trường phái sinh; cập nhật chuỗi số liệu thời gian thực và kiểm nghiệm các mô hình copula biến đổi theo thời gian (time-varying copulas).

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo chuyên môn phục vụ các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Toán kinh tế, Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo về quy trình ứng dụng các mô hình kinh tế lượng tài chính nâng cao: kỹ thuật ước lượng IFM hai bước, lý thuyết giá trị cực trị (EVT) kết hợp phân phối GPD cho vùng đuôi, kiểm định Anderson-Darling, kỹ thuật hồi quy phân vị 99 mức và tối ưu hóa danh mục đầu tư Mean-CVaR.
  • Nhà hoạch định chính sách (Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Bộ Tài chính): Cung cấp các bằng chứng định lượng về mức độ phụ thuộc và cơ chế lan tỏa cú sốc tài chính giữa thị trường quốc tế với Việt Nam, hỗ trợ việc xây dựng kịch bản điều hành tỷ giá và giám sát an toàn hệ thống tài chính quốc gia.
  • Chuyên viên phân tích rủi ro, nhà quản lý quỹ tại các công ty chứng khoán, ngân hàng thương mại, quỹ đầu tư: Cung cấp công cụ và thông số thực nghiệm để tính toán chính xác các độ đo VaR, CVaR và thiết lập tỷ trọng danh mục đầu tư đa tài sản tối ưu trong thực tiễn.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án sử dụng phương pháp Copula và Hồi quy phân vị thay vì hệ số tương quan Pearson truyền thống?

Hệ số tương quan Pearson giả định phân phối chuẩn đa biến, chỉ đo lường liên kết tuyến tính trung bình và không phản ánh được tính bất đối xứng cũng như hiện tượng đuôi dày của chuỗi lợi suất tài chính thực tế. Phương pháp Copula cho phép tách biệt phân phối biên duyên với cấu trúc liên kết, mô tả chính xác phụ thuộc phi tuyến và hệ số phụ thuộc đuôi. Phương pháp Hồi quy phân vị cho phép quan sát sự thay đổi của mối quan hệ phụ thuộc tại mọi trạng thái thị trường (từ phân vị 1% đến 99%), đặc biệt là ở các vùng cực trị khi xảy ra khủng hoảng.

2. Dữ liệu nghiên cứu của luận án được phân kỳ thành những giai đoạn nào?

Đối với cặp thị trường chứng khoán Việt Nam và thế giới (giai đoạn 2004–2014), dữ liệu được chia làm 3 giai đoạn:

  • Giai đoạn trước khủng hoảng: Từ 21/06/2004 đến 11/02/2008.
  • Giai đoạn khủng hoảng: Từ 12/02/2008 đến 13/10/2009.
  • Giai đoạn sau khủng hoảng: Từ 14/10/2009 đến 19/06/2014. Đối với cặp thị trường chứng khoán và ngoại hối Việt Nam, dữ liệu được khảo sát liên tục trong giai đoạn 2007–2015.

3. Cấu trúc phụ thuộc giữa VN-Index và các chỉ số chứng khoán quốc tế sau khủng hoảng tuân theo dạng hàm Copula nào?

Kết quả thực nghiệm của luận án chỉ ra hai nhóm cấu trúc:

  • Nhóm phù hợp nhất với Copula Student-t (cấu trúc đối xứng, có phụ thuộc cả đuôi trên và đuôi dưới): Cặp VN-Index với FTSE100 (Anh), Kospi (Hàn Quốc), SSE (Trung Quốc), JCI (Indonesia), Nasdaq (Mỹ), STI (Singapore), Taiex (Đài Loan).
  • Nhóm phù hợp nhất với Copula Gumbel (cấu trúc bất đối xứng, phụ thuộc đuôi trên chiếm ưu thế): Cặp VN-Index với S&P500 (Mỹ), Dow Jones (Mỹ), CAC40 (Pháp), Hang Seng (Hồng Kông).

4. Kết quả nghiên cứu có tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng lan tỏa tài chính sang Việt Nam không?

Có. Kết quả ước lượng tham số copula và hồi quy phân vị đều ghi nhận sự gia tăng vượt bậc của hệ số phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và các thị trường chứng khoán thế giới trong giai đoạn khủng hoảng (12/02/2008 – 13/10/2009) so với giai đoạn trước khủng hoảng. Điều này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tồn tại của hiệu ứng lan tỏa (contagion) từ khủng hoảng tài chính toàn cầu sang thị trường chứng khoán Việt Nam.

5. Cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Việt Nam được mô hình hóa như thế nào?

Giữa tỷ suất sinh lợi chỉ số VN-Index và tỷ suất sinh lợi tỷ giá USD/VND, mô hình Copula Student-t được xác định là dạng hàm phù hợp nhất, thể hiện cấu trúc phụ thuộc có tính đối xứng với đuôi phân phối dày. Kết quả hồi quy phân vị cho thấy mối quan hệ phụ thuộc có sự biến động rõ rệt giữa các phân vị biên, phản ánh sự tác động qua lại mật thiết giữa thị trường cổ phiếu và chính sách điều hành tỷ giá của Ngân hàng Nhà nước qua các thời kỳ.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thu Thủy là công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh về cấu trúc phụ thuộc liên thị trường tài chính tại Việt Nam bằng việc kết hợp đồng thời hai công cụ kinh tế lượng là hàm Copula và Hồi quy phân vị. Công trình đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hiệu ứng lan tỏa từ các thị trường chứng khoán quốc tế sang Việt Nam trong thời kỳ khủng hoảng toàn cầu, đồng thời chỉ ra bản chất đối xứng và phi đối xứng trong cấu trúc phụ thuộc đuôi của từng cặp tài sản. Việc ứng dụng phân phối biên GPD kết hợp với copula tối ưu trong mô hình tối ưu hóa danh mục Mean-CVaR và quy trình hậu kiểm thống kê đã mang lại cơ sở khoa học tin cậy cho công tác đo lường rủi ro và quản trị danh mục đầu tư. Các kết quả và đề xuất trong luận án có giá trị tham khảo thực tiễn đối với các cơ quan quản lý vĩ mô trong việc hoạch định chính sách an toàn tài chính cũng như đối với các nhà đầu tư trên thị trường tài chính Việt Nam.