Báo Cáo Tổng Hợp Kết Quả Nghiên Cứu Hiệu Ứng Lan Truyền Rủi Ro Biến Động Giữa Các Ngành

Chuyên khảo phân tích Hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành bằng chứng thực nghiệm từ thị trường chứng, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu

• Tác giả: Đặng Hoàng Nhật Tâm
• Trường học: Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh
• Đề tài: Nghiên Cứu Hiệu Ứng Lan Truyền Rủi Ro Biến Động Giữa Các Ngành Từ Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: báo cáo
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỤC LỤC
• 1. GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.1.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
• 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan khái niệm và định nghĩa
• 2.2. Lý thuyết về rủi ro biến động
• 2.3. Lý thuyết về hiệu ứng lan truyền
• 2.4. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 2.5. Tổng quan tình hình nghiên cứu tại Việt Nam
• 3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Tính toán rủi ro biến động của từng ngành bằng mô hình ARMA-GARCH
• 3.2.2. Tính toán chỉ số lan truyền biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình VAR
• 3.2.3. Mô hình hồi quy phân tích tác động của đại dịch Covid-19 đến hiệu ứng lan truyền biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Mức độ lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4.2. Kiểm định tác động qua lại về rủi ro biến động giữa các ngành
• 4.3. Tác động của Covid-19 đến mức độ lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành
• 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Hiệu Ứng Lan Truyền Rủi Ro Biến Động

Nghiên cứu về hiệu ứng lan truyền rủi ro và rủi ro biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng trở nên quan trọng. Các biến động kinh tế, đặc biệt là sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và đại dịch COVID-19, đã thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và hoạch định chính sách. Nghiên cứu tập trung vào việc ước tính và dự báo rủi ro hệ thống và mức độ lan truyền rủi ro giữa các thị trường tài chính hoặc giữa các ngành kinh tế trong một thị trường. Một cú sốc rủi ro trong một ngành có thể tác động đến các ngành khác, thậm chí lan truyền đến toàn bộ thị trường tài chính của một quốc gia. Nghiên cứu này sẽ xác định tương quan giữa các ngành và đo lường độ trễ lan truyền rủi ro.

1.1. Vai trò của Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp vốn cho tăng trưởng và phát triển kinh tế. Việc nghiên cứu hiệu ứng lan truyền rủi ro giúp đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của thị trường. "Thị trường chứng khoán Việt Nam luôn được xem là huyết mạch của nền kinh tế để đảm bảo cung cấp nguồn vốn đáng kể cho sự tăng trưởng và phát triển kinh tế bền vững tại Việt Nam."

1.2. Tác động của Đại Dịch COVID 19

Đại dịch COVID-19 đã gây ra nhiều biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các chính sách phong tỏa và hạn chế đi lại đã ảnh hưởng tiêu cực đến nhiều ngành kinh tế. Nghiên cứu này sẽ phân tích tác động của đại dịch đến mô hình lan truyền rủi ro và sự thay đổi trong tương quan giữa các ngành. "Ở Việt Nam, nhiều hoạt động kinh tế đã bị đình trệ do chính sách phong tỏa và hạn chế đi lại trong suốt 4 đợt dịch Covid-19 vừa qua."

II. Vấn Đề Nghiên Cứu Xác Định Cơ Chế Lan Truyền Rủi Ro Ngành

Việc tìm hiểu cơ chế lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành kinh tế trong một thị trường tài chính đóng vai trò quan trọng đối với cả nhà đầu tư và nhà tạo lập chính sách. Hiểu được cơ chế này giúp nhà đầu tư đánh giá lại chiến lược đầu tư, tránh rủi ro hệ thống. Phân tích hiệu ứng lan truyền rủi ro giúp các nhà chính sách xác định nguồn gốc và lan truyền rủi ro, từ đó đưa ra các giải pháp phòng ngừa. Nghiên cứu này sẽ góp phần vào việc xây dựng chính sách và chiến lược đầu tư hiệu quả hơn. Cần phân tích nguyên nhân lan truyền rủi ro và ảnh hưởng của tin tức kinh tế.

2.1. Tầm Quan Trọng Đối Với Nhà Đầu Tư

Hiểu rõ cơ chế lan truyền rủi ro giữa các ngành giúp nhà đầu tư điều chỉnh danh mục đầu tư, giảm thiểu thiệt hại khi thị trường biến động. Nhà đầu tư có thể xác định các ngành có khả năng lan truyền rủi ro cao và giảm tỷ trọng đầu tư vào các ngành này. "Hiểu được cơ chế lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành có thể giúp nhà đầu tư đánh giá lại các chiến lược đầu tư của mình một cách kịp thời nhằm tránh rủi ro hệ thống."

2.2. Tầm Quan Trọng Đối Với Nhà Tạo Lập Chính Sách

Việc phân tích hiệu ứng lan truyền rủi ro giúp nhà tạo lập chính sách xác định các ngành có vai trò quan trọng trong việc lan truyền rủi ro. Từ đó, họ có thể đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời để ngăn chặn sự lan truyền rủi ro và bảo vệ sự ổn định của thị trường tài chính. Cần xem xét ảnh hưởng của chính sách tiền tệ và tác động của khủng hoảng tài chính.

III. Phương Pháp Sử Dụng Mô Hình VAR và GARCH Đo Lường Rủi Ro

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích mối liên kết bằng mô hình VAR để nghiên cứu sự lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mô hình ARMA-GARCH được sử dụng để tính toán rủi ro biến động của từng ngành. Mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích tác động của đại dịch COVID-19 đến hiệu ứng lan truyền biến động giữa các ngành. Cần phân tích chuỗi thời gian và sử dụng các mô hình GARCH khác như DCC-GARCH và BEKK-GARCH. "Sử dụng phương pháp phân tích mối liên kết bằng mô hình vector tự hồi quy (VAR), đề tài này nghiên cứu sự lan truyền rủi ro biến động giữa 14 ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021."

3.1. Ước Tính Rủi Ro Biến Động Bằng ARMA GARCH

Mô hình ARMA-GARCH được sử dụng để ước tính rủi ro biến động của từng ngành. Mô hình này cho phép đo lường sự thay đổi của biến động theo thời gian và phản ánh các cú sốc trên thị trường. "Tính toán rủi ro biến động của từng ngành bằng mô hình ARMA-GARCH" là bước quan trọng.

3.2. Xác Định Lan Truyền Biến Động Bằng VAR

Mô hình VAR được sử dụng để xác định mức độ lan truyền rủi ro giữa các ngành. Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ tương hỗ giữa các ngành và đo lường tác động của một ngành đến các ngành khác. Mô hình này xác định tương quan giữa các ngành và đo lường risk spillover và volatility spillover.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Mức Độ Lan Truyền Rủi Ro Tăng Cao Sau COVID

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành có nhiều thay đổi lớn trong suốt giai đoạn nghiên cứu và đặc biệt tăng mạnh trong giai đoạn COVID-19. Chỉ số lan truyền tổng được ước tính xấp xỉ khoảng 64,23%, chỉ ra mức độ lan truyền rủi ro giữa các ngành tại Việt Nam tương đối lớn. Ngành Thực phẩm, Thủy sản và Dầu khí đóng vai trò là các ngành truyền rủi ro. Bất động sản và Dược phẩm là hai ngành hấp thụ rủi ro nhiều nhất. Cần đánh giá ảnh hưởng của COVID-19 và tác động của các yếu tố vĩ mô.

4.1. Các Ngành Truyền Tải và Hấp Thụ Rủi Ro

Nghiên cứu xác định các ngành có vai trò truyền tải và hấp thụ rủi ro. Điều này giúp nhà đầu tư và nhà tạo lập chính sách tập trung vào các ngành quan trọng để kiểm soát rủi ro hệ thống. Ngành thực phẩm, thủy sản và dầu khí đóng vai trò truyền rủi ro, trong khi bất động sản và dược phẩm hấp thụ rủi ro.

4.2. Ảnh Hưởng của COVID 19 Đến Lan Truyền Rủi Ro

Đại dịch COVID-19 đã làm gia tăng mức độ lan truyền rủi ro giữa các ngành. Nghiên cứu chỉ ra rằng các ngành Thương mại, Giao thông vận tải, Sản xuất kinh doanh và Dịch vụ - du lịch là các ngành nhạy cảm với đại dịch COVID-19 hơn so với các ngành còn lại. Cần xem xét tác động của các cú sốc kinh tế và phân tích cross-industry contagion.

V. Hàm Ý Chính Sách Để Giảm Thiểu Tác Động Lan Truyền Rủi Ro

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, một số hàm ý chính sách được đề xuất để Chính phủ Việt Nam cũng như các quốc gia mới nổi khác cân nhắc triển khai thực hiện. Các chính sách này nhằm mục đích tăng cường khả năng giám sát và quản lý rủi ro tài chính, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch và các biến động kinh tế toàn cầu. Nghiên cứu này có ứng dụng thực tiễn quan trọng trong việc xây dựng chính sách.

5.1. Giải Pháp Giám Sát và Quản Lý Rủi Ro

Các chính sách giám sát và quản lý rủi ro cần được tăng cường để đảm bảo sự ổn định của thị trường tài chính. Các biện pháp này có thể bao gồm việc nâng cao năng lực phân tích và dự báo rủi ro, cải thiện hệ thống cảnh báo sớm và tăng cường hợp tác quốc tế. Cần tập trung vào financial contagion và policy implications.

5.2. Ổn Định Thị Trường Chứng Khoán

Chính phủ cần có các biện pháp để ổn định thị trường chứng khoán trong bối cảnh biến động kinh tế. Các biện pháp này có thể bao gồm việc hỗ trợ thanh khoản cho thị trường, khuyến khích đầu tư dài hạn và tăng cường minh bạch thông tin. Cần phân tích Vietnam stock market và industry correlation.

VI. Kết Luận Triển Vọng Hướng Nghiên Cứu Về Sau Về Rủi Ro

Nghiên cứu về hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam đóng góp vào cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về lĩnh vực nghiên cứu liên quan. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng đối với nhà đầu tư, nhà tạo lập chính sách và các nhà nghiên cứu. Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động đến mức độ lan truyền rủi ro và xây dựng các mô hình dự báo rủi ro chính xác hơn. Cần xem xét ứng dụng mô hình Copula và phân tích Ảnh hưởng của tin tức kinh tế và chính trị.

6.1. Đóng Góp vào Lý Thuyết và Thực Tiễn

Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hiệu ứng lan truyền rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam, một thị trường mới nổi. Điều này góp phần làm phong phú thêm cơ sở lý thuyết về tài chính và cung cấp thông tin hữu ích cho việc hoạch định chính sách. Đây là một bằng chứng thực nghiệm có giá trị.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động đến mức độ lan truyền rủi ro, xây dựng các mô hình dự báo rủi ro chính xác hơn và đánh giá hiệu quả của các chính sách can thiệp. Nghiên cứu cũng có thể mở rộng phạm vi phân tích sang các thị trường chứng khoán khác trong khu vực. Cần nghiên cứu thêm về độ trễ lan truyền rủi ro và xây dựng các mô hình lan truyền rủi ro phức tạp hơn.

Nội dung chính

Hiệu Ứng Lan Truyền Rủi Ro Biến Động Giữa Các Ngành: Bằng Chứng Thực Nghiệm Từ Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

---

Tóm tắt nghiên cứu (Research Summary)

• Câu hỏi nghiên cứu chính (Research Questions): Mức độ và hướng lan truyền rủi ro biến động giữa 14 nhóm ngành trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam diễn ra như thế nào trong thập kỷ qua (2012–2021)? Đại dịch COVID-19 cùng các biến số kinh tế vĩ mô và chỉ số bất ổn chính sách đã tái định hình mạng lưới liên kết rủi ro này ra sao?
• Phương pháp nghiên cứu (Methodology Snapshot): Đề tài kết hợp mô hình ARMA-GARCH để đo lường biến động chuỗi thời gian của từng ngành với khung phân tích mạng lưới dựa trên phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD) từ mô hình Vector tự hồi quy (VAR) theo phương pháp luận tiên tiến của Diebold & Yilmaz (2012, 2015). Tiếp đó, mô hình hồi quy OLS với sai số chuẩn hiệu chỉnh Newey-West (1987) được ứng dụng để kiểm định tác động của COVID-19, tỷ giá, lãi suất liên ngân hàng và chỉ số bất ổn chính sách kinh tế (EPU).
• Phát hiện chính (Key Findings):
  • Chỉ số lan truyền tổng (Total Spillover Index - TSI) toàn thị trường đạt mức cao 64,23%, phản ánh mức độ liên kết rủi ro liên ngành rất chặt chẽ.
  • Trong giai đoạn bùng phát đại dịch COVID-19, chỉ số TSI tăng vọt từ 60,28% lên 83,25%.
  • Ngành Thực phẩm, Thủy sản và Dầu khí đóng vai trò là "nguồn phát tán rủi ro" (Net Transmitters), trong khi Bất động sản (-37,46%) và Dược phẩm (-27,36%) là hai ngành "hấp thụ rủi ro" (Net Receivers) lớn nhất.
  • Các ngành Thương mại, Giao thông vận tải, Sản xuất kinh doanh và Dịch vụ - Du lịch thể hiện tính nhạy cảm đặc biệt khi đảo chiều trạng thái dẫn truyền trước và sau đại dịch.
• Hàm ý thực tiễn (Implications): Cung cấp cơ sở khoa học định lượng giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng cơ chế giám sát an toàn vĩ mô, đồng thời hỗ trợ các nhà đầu tư tổ chức tối ưu hóa chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư trong điều kiện thị trường chịu cú sốc ngoại sinh.

---

Bối cảnh và tầm quan trọng (Context & Significance)

1. Thực trạng nghiên cứu và khoảng trống học thuật (Research Gap)

Sự kết nối tài chính toàn cầu cùng các cuộc khủng hoảng liên tiếp (Khủng hoảng tài chính 2008, đại dịch COVID-19) đã chứng minh rằng rủi ro không tồn tại độc lập mà có xu hướng lây lan nhanh chóng qua các kênh liên kết tài chính. Phần lớn các công trình nghiên cứu quốc tế trước đây tập trung vào hiệu ứng lan truyền giữa các quốc gia hoặc giữa các loại tài sản (cổ phiếu - dầu - vàng - tiền mã hóa).

Tuy nhiên, cơ chế lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành nội tại (Sectoral Volatility Spillover) tại các thị trường mới nổi (Emerging Markets) — đặc biệt là một nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng nhanh và độ mở cao như Việt Nam — vẫn còn là một khoảng trống nghiên cứu lớn chưa được khám phá toàn diện và hệ thống.

2. Tính thời sự và ý nghĩa kinh tế

Thị trường chứng khoán Việt Nam đóng vai trò huyết mạch dẫn vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế. Dù đạt mức tăng trưởng ấn tượng (nằm trong top 7 thị trường tăng mạnh nhất toàn cầu năm 2021 với mức tăng 36%), thị trường vẫn phải đối mặt với áp lực thanh khoản và biến động mạnh từ các đợt bùng phát dịch bệnh. Việc làm rõ mạng lưới tương quan rủi ro giữa 14 nhóm ngành kinh tế là yêu cầu cấp thiết nhằm:

• Dự báo sớm nguy cơ rủi ro mang tính hệ thống (Systemic Risk).
• Nhận diện các ngành đầu mối kích hoạt phản ứng dây chuyền.
• Xây dựng kịch bản ứng phó chính sách tiền tệ và tài khóa có trọng tâm, hạn chế nguy cơ đổ vỡ thị trường.

---

Phương pháp luận và tiếp cận nghiên cứu (Methodology & Approach)

Nghiên cứu ứng dụng khung phân tích chuỗi thời gian hiện đại kết hợp lý thuyết mạng lưới tài chính, đảm bảo tính chuẩn xác và độ tin cậy thực nghiệm cao:

1. Dữ liệu và nguồn thu thập

• Mẫu nghiên cứu: Dữ liệu theo ngày giao dịch liên tục từ 03/01/2012 đến 15/09/2021 (gần 10 năm), bao gồm chỉ số giá của 14 nhóm ngành đại diện trên sàn HOSE và HNX.
• Các biến vĩ mô và dịch tễ:
  • Số ca nhiễm mới COVID-19 hàng ngày (Newcase) & Chỉ số kiểm soát y tế (Containment) (Nguồn: Our World in Data).
  • Chỉ số bất ổn chính sách kinh tế (EPU) (Nguồn: FRED).
  • Tỷ giá VND/USD (Exchange) và Lãi suất liên ngân hàng 3 tháng (Interbank) (Nguồn: NHNN Việt Nam, Refinitiv, Vietstock).

2. Kỹ thuật phân tích định lượng

1. Kiểm định tiền đề: Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP), xác nhận toàn bộ chuỗi tỷ suất sinh lợi và các biến số đều đạt tính dừng tại bậc sai phân tích hợp I(0).
2. Đo lường rủi ro biến động: Áp dụng mô hình ARMA(r, s) - GARCH(p, q) để bóc tách và ước lượng phương sai có điều kiện ($\hat{\sigma}_{it}^2$) cho từng ngành.
3. Phân rã phương sai và tính toán lan truyền (Diebold - Yilmaz Framework):
   • Thiết lập hệ phương trình Vector Autoregressive (VAR) bậc $p=3$.
   • Dự báo phương sai sai số (FEVD) với kỳ dự báo $h = 12$ ngày và cửa sổ cuộn (Rolling Window) 200 ngày.
   • Xác định chỉ số lan truyền toàn phần (TSI), lan truyền định hướng (From Others, To Others) và lan truyền ròng (Net Spillover): $$C_i = C_{\bullet \leftarrow i} - C_{i \leftarrow \bullet}$$
4. Hồi quy OLS hiệu chỉnh Newey-West: Kiểm soát triệt để hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) và phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), bảo đảm các ước lượng không bị chệch.
5. Kiểm tra độ bền vững (Robustness Checks): Thử nghiệm với các bậc trễ khác nhau ($p = 1 \div 5$), kỳ dự báo ($h = 5, 10, 15$ ngày) và khung cửa sổ cuộn ($250, 500, 750$ ngày), cho thấy các kết luận giữ nguyên tính nhất quán.

---

Phát hiện thực nghiệm chính (Major Empirical Findings)

Nghiên cứu mang lại 4 phát hiện quan trọng có giá trị khoa học và thực tiễn:

1. Mức độ lan truyền rủi ro cao và tăng vọt trong đại dịch

• Chỉ số lan truyền tổng thể (TSI) giai đoạn 2012–2021 đạt trung bình 64,23%, khẳng định mối liên hệ chéo giữa các ngành kinh tế trên thị trường Việt Nam là rất lớn.
• Khi đối chiếu hai giai đoạn, TSI đã tăng mạnh từ 60,28% (giai đoạn trước ngày 23/01/2020) lên tới 83,25% (giai đoạn bùng phát COVID-19). Điều này chứng minh rằng khi xảy ra khủng hoảng ngoại sinh, biên giới phòng thủ rủi ro giữa các ngành gần như bị xóa nhòa, hiện tượng lây lan bùng nổ trên diện rộng.

Giai đoạn	Chỉ số lan truyền tổng (TSI)	Trạng thái thị trường
Toàn kỳ (2012 – 2021)	64,23%	Liên kết liên ngành cao
Trước COVID-19 (01/2012 – 01/2020)	60,28%	Tương đối ổn định
Trong COVID-19 (01/2020 – 09/2021)	83,25%	Lây lan rủi ro cực mạnh (Tăng +22,97%)

Mức độ lan truyền tổng (TSI):
Trước COVID-19: [████████████░░░░░░░░] 60.28%
Trong COVID-19: [████████████████░░░░] 83.25%  (+22.97%)

2. Phân hóa rõ rệt: Ngành phát tán vs. Ngành hấp thụ rủi ro

• Nhóm phát tán rủi ro (Net Transmitters): Thực phẩm (Food), Thủy sản (Fisheries) và Dầu khí (Oil & Gas) liên tục duy trì giá trị lan truyền ròng dương ($Net > 0$). Bất kỳ biến động hay đứt gãy nào tại các chuỗi cung ứng nông sản - năng lượng này đều nhanh chóng kích hoạt biến động lan tỏa sang các ngành khác.
• Nhóm hấp thụ rủi ro lớn nhất (Net Receivers): Bất động sản ($Net = -37,46%$) và Dược phẩm ($Net = -27,36%$). Đây là hai ngành có mức độ nhạy cảm cao nhất, chịu sức ép tích tụ từ toàn bộ các cú sốc bên ngoài dồn về.

3. Sự đảo chiều cấu trúc và tính nhạy cảm đặc thù của 4 nhóm ngành

Nghiên cứu phát hiện hiện tượng đảo chiều ngoạn mục về vai trò dẫn truyền của 4 nhóm ngành:

• Thương mại (chuyển từ $+6,95%$ sang nhận rủi ro) và Giao thông vận tải (chuyển từ $+2,82%$ sang nhận rủi ro) chịu tác động tức thì bởi các đợt giãn cách xã hội nghiêm ngặt.
• Sản xuất kinh doanh (từ $-14,36%$ sang truyền rủi ro) và Dịch vụ - Du lịch (từ $-4,68%$ sang truyền rủi ro) do đứt gãy logistics và đóng băng du lịch đã biến thành các ổ phát tán bất ổn mới trong giai đoạn 2020–2021.

4. Tác động của dịch tễ, chính sách và biến số kinh tế vĩ mô

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Newey-West chỉ ra:

• Số ca nhiễm COVID-19 mới (Newcase): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê cao đối với chỉ số TSI. Số ca nhiễm tăng làm tâm lý hoảng loạn gia tăng, khuếch đại tốc độ lan truyền rủi ro.
• Bất ổn chính sách kinh tế (EPU): Khi chỉ số bất ổn chính sách giảm, mức độ liên kết rủi ro thị trường cũng giảm theo.
• Tín hiệu lãi suất: Việc cắt giảm lãi suất liên ngân hàng trong khủng hoảng, dù hỗ trợ thanh khoản, lại vô tình phát đi "tín hiệu xấu" về sức khỏe nền kinh tế, khiến thị trường phản ứng e ngại và làm tăng tính lan truyền rủi ro trong ngắn hạn.

---

Đóng góp khoa học và Hàm ý chính sách (Scientific & Policy Contributions)

1. Về mặt học thuật và lý thuyết

• Đóng góp bằng chứng thực nghiệm quan trọng về lý thuyết "lây lan tài chính" (Contagion Theory) và bác bỏ giả thuyết "tách biệt" (Decoupling) tại một thị trường cận biên/mới nổi tiêu biểu ở Châu Á.
• Cung cấp một mô hình phân tích toàn diện, kết hợp thành công giữa phương pháp chuỗi thời gian ekonomet và lý thuyết mạng lưới tài chính đa tầng.

2. Về mặt chính sách quản lý kinh tế vĩ mô

1. Ưu tiên ổn định ngành phát tán rủi ro: Chính phủ và các cơ quan quản lý cần tập trung nguồn lực ổn định chuỗi cung ứng thực phẩm, thủy sản và hoàn thiện khung pháp lý ngành năng lượng (đặc biệt là sửa đổi căn bản Luật Dầu khí) để chặn đứng nguồn gốc phát sinh rủi ro hệ thống.
2. Bảo vệ các ngành tổn thương lớn: Thiết lập các cơ chế giám sát chặt chẽ thị trường bất động sản nhằm ngăn chặn bong bóng tài sản và rủi ro thanh khoản chéo; chuẩn hóa chuỗi cung ứng và phân phối dược phẩm.
3. Chính sách hỗ trợ có mục tiêu: Với các ngành nhạy cảm cao (Thương mại, Vận tải, Dịch vụ - Du lịch), cần áp dụng các gói hỗ trợ tài khóa cụ thể (miễn giảm thuế, giãn nợ) thay vì chỉ nới lỏng tiền tệ đại trà nhằm tránh gây nhiễu tín hiệu thị trường.
4. Quản trị kỳ vọng và minh bạch thông tin: Kiểm soát tốt chỉ số bất ổn chính sách kinh tế (EPU) thông qua việc nhất quán trong truyền thông và ban hành chính sách công khai, minh bạch.

---

Đối tượng thụ hưởng và Giá trị ứng dụng (Target Audience & Benefits)

• Cơ quan quản lý Nhà nước & Ngân hàng Trung ương (SBV, SSC, Bộ Tài chính):
  • Sở hữu công cụ định lượng để theo dõi "bản đồ nhiệt" lan truyền rủi ro tài chính theo thời gian thực.
  • Nâng cao hiệu quả điều hành giám sát an toàn vĩ mô (Macroprudential Surveillance), chủ động phòng ngừa rủi ro sụp đổ hệ thống.
• Nhà đầu tư tổ chức, Quỹ đầu tư (Mutual Funds, Hedge Funds) & CTCK:
  • Hiểu rõ cơ chế tương quan bất đối xứng để tái cơ cấu danh mục đầu tư (Portfolio Optimization).
  • Tránh đa dạng hóa ảo tưởng: Trong giai đoạn khủng hoảng, việc nắm giữ đồng thời các ngành có tính lan truyền cao (như Thực phẩm, Dầu khí kèm Bất động sản) sẽ không mang lại lợi ích giảm thiểu rủi ro như mong đợi.
• Giới học thuật và chuyên gia phân tích tài chính:
  • Cung cấp nguồn tài liệu tham khảo giá trị cao đã được bảo chứng chất lượng khoa học (công bố trên tạp chí quốc tế SSCI/Scopus Q2 - Economic Change and Restructuring).
  • Mở rộng hướng nghiên cứu phân tích rủi ro biến động tần số cao và mạng lưới liên kết tài chính.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Phát hiện quan trọng nhất của công trình này là gì?

Trả lời: Mức độ lan truyền rủi ro biến động trên TTCK Việt Nam rất lớn (64,23%) và tăng vọt lên 83,25% khi xuất hiện cú sốc như COVID-19. Đặc biệt, nghiên cứu đã định danh chính xác 3 ngành nguồn phát tán rủi ro (Thực phẩm, Thủy sản, Dầu khí) và 2 ngành chịu rủi ro nặng nề nhất (Bất động sản, Dược phẩm).

2. Khung phương pháp luận Diebold & Yilmaz có ưu điểm gì vượt trội?

Trả lời: Khác với các mô hình tương quan tĩnh hay hồi quy tuyến tính cổ điển, phương pháp Diebold & Yilmaz dựa trên phân rã phương sai của mô hình VAR cho phép đo lường đồng thời cả độ lớn lẫn hướng lan truyền rủi ro (chiều đi và chiều đến) theo chuỗi thời gian động (Time-varying dynamic connectedness).

3. Kết quả nghiên cứu có thể khái quát hóa (generalize) cho các thị trường khác không?

Trả lời: Có. Cơ chế truyền dẫn từ các ngành nguyên liệu cơ bản/năng lượng sang các ngành dịch vụ và bất động sản có thể tổng quát hóa cho các thị trường mới nổi có cấu trúc kinh tế dựa trên nông nghiệp, xuất khẩu và đang trong quá trình chuyển đổi số hóa tài chính tương đồng với Việt Nam.

4. Đâu là những hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu (Next Steps)?

Trả lời: Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng phân tích bằng mô hình TVP-VAR (Time-Varying Parameter VAR) hoặc phân rã rủi ro trên miền tần số (Frequency Domain Decomposition) của Baruník & Křehlík để phân định rõ rủi ro lan truyền ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

5. Nhà đầu tư cá nhân có thể ứng dụng kết quả này như thế nào?

Trả lời: Nhà đầu tư cá nhân nên chủ động cắt giảm tỷ trọng cổ phiếu thuộc các nhóm ngành hấp thụ rủi ro cao (như Bất động sản) khi thị trường xuất hiện dấu hiệu rung lắc từ các ngành nguồn phát (như Dầu khí, Lương thực), đồng thời theo dõi sát các thông báo chính sách vĩ mô để hạn chế bắt đáy sớm trong các giai đoạn chỉ số lan truyền đang ở đỉnh.

---

Kết luận (Conclusion)

Đề tài nghiên cứu của ThS. Đặng Hoàng Nhật Tâm cùng các cộng sự là một công trình khoa học công phu, giải quyết thỏa đáng khoảng trống nghiên cứu về cơ chế lan truyền rủi ro ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Thông qua việc định lượng hóa mạng lưới lây lan rủi ro và đánh giá tác động thực tế của đại dịch COVID-19 cùng các biến số vĩ mô, nghiên cứu đã mang lại những đóng góp vượt bậc cả về mặt lý thuyết học thuật lẫn các giải pháp quản trị rủi ro ứng dụng. Kết quả công trình là tài liệu định hướng giá trị cho các nhà hoạch định chính sách trong việc thiết lập hàng rào an toàn tài chính quốc gia, đồng thời mở ra kim chỉ nam chiến lược cho cộng đồng đầu tư tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trong những năm gần đây, thị trường tài chính thế giới đã và đang trải qua nhiều giai đoạn có biến động lớn, đặc biệt kể từ lúc xảy ra khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và sự sụp đổ của các thị trường tài chính khắp thế giới vào năm 2020 được châm ngòi bởi sự bùng nổ của đại dịch Covid-19. Hiện tượng này đã thu hút nhiều sự quan tâm từ các học giả, thôi thúc họ ước tính và dự báo rủi ro hệ thống cũng như mức độ lan truyền rủi ro giữa các thị trường tài chính, hoặc giữa các ngành kinh tế trong một thị trường (Zhang et al. Rủi ro hệ thống đã gây ra nhiều tác động tiêu cực đến khả năng vận hành của hệ thống tài chính, từ đó làm xói mòn niềm tin của công chúng và đe dọa sự ổn định của hệ thống tài chính (Billio et al. Chỉ số VN-Index và chỉ số các ngành tại Việt Nam, tháng 01/2020 - 09/2021 (02/01/2020 = 100%) Nguồn: Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM và Cophieu68.

16 Ngày càng có nhiều nghiên cứu xác nhận rằng Covid-19 đã gây ra nhiều tác động xấu lên các nền kinh tế và các thị trường tài chính khắp thế giới. Ở Việt Nam, nhiều hoạt động kinh tế đã bị đình trệ do chính sách phong tỏa và hạn chế đi lại trong suốt 4 đợt dịch Covid-19 vừa qua. Kết quả là, nền kinh tế Việt Nam đã bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi đại dịch (Ho et al. Mặc dù Việt Nam vẫn đạt mức tăng trưởng GDP dương (2,91%) trong năm 2020, nhưng đây lại là mức tăng trưởng thấp nhất trong cả giai đoạn 2011-2020 (General Statistics Office, 2021).

Hơn nữa, thị trường chứng khoán Việt Nam cũng đã chứng kiến những biến động giá khá lớn trong suốt 4 đợt dịch Covid-19 vừa qua (xem Hình 1. Chỉ số VN-Index sụt giảm đáng kể từ mức đỉnh, giảm 33,5% trong đợt dịch đầu tiên (từ tháng 01 đến tháng 4/2020), giảm 9,7% trong đợt 2 (từ tháng 7 đến tháng 12/2020) và giảm hơn 12% trong đợt 3 và 4 (kể từ tháng 01/2021). Như chúng ta có thể thấy từ Hình 1.1, các chỉ số ngành cũng có nhiều biến động về giá trong các đợt Covid-19 tại Việt Nam, đặc biệt trong đợt thứ 4. Hầu hết các ngành đều hứng chịu tác động tiêu cực từ đại dịch.

Liên quan đến mối quan hệ gắn kết giữa các ngành bên trong một thị trường, Zhang và các cộng sự (2020) đã chỉ ra rằng, sau khi một cú sốc rủi ro xảy ra trong một ngành, thì rủi ro đó dường như sẽ tác động đến các ngành khác do các ngành có mối liên hệ với nhau và do cơ chế lan truyền, thậm chí rủi ro còn có thể lan truyền đến toàn bộ thị trường tài chính của cả một quốc gia. Vì thế, việc tìm hiểu cơ chế mà rủi ro lan truyền giữa các ngành kinh tế trong một thị trường tài chính đóng vai trò vô cùng quan trọng, không những đối với các nhà đầu tư mà còn đối với các nhà tạo lập chính sách. Thực vậy, hiểu được cơ chế lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành có thể giúp nhà đầu tư đánh giá lại các chiến lược đầu tư của mình một cách kịp thời nhằm tránh rủi ro hệ thống. Hơn nữa, việc phân tích hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành có thể giúp các nhà chính sách xác định được nguồn gốc phát sinh và lan truyền 17 rủi ro, từ đó họ có thể kịp thời đưa ra các giải pháp phù hợp nhằm phòng ngừa thị trường sụp đổ hoặc ít ra sẽ hạn chế các tác động tiêu cực của sự lan truyền rủi ro đến nền kinh tế (Wu và các cộng sự, 2019).

Kể từ khi thực hiện Đổi mới vào năm 1986, Việt Nam đã và đang đạt được tăng trưởng kinh tế nhanh và bền vững (Vo & Ho, 2021). Nhờ vào nền tảng kinh tế vững chắc, Việt Nam vẫn giữ được khả năng hồi phục nhanh khi trải qua nhiều cuộc khủng hoảng, bao gồm cả đại dịch Covid-19. Việt Nam là một trong số ít các nền kinh tế đạt được mức tăng trưởng dương (2,91%) vào năm 2020 khi đại dịch Covid-19 bùng phát, và tăng trưởng GDP trong năm 2022 được kỳ vọng sẽ đạt mức 5,5% (World Bank, 2022). Trong năm 2021, mặc dù đa số các thị trường chứng khoán ở Châu Á đều giảm mạnh, nhưng thị trường Việt Nam lại gia tăng 36% (Reuters, 2021).

Với mức tăng trưởng ấn tượng như thế, Việt Nam đã xếp nằm trong top 7 thị trường chứng khoán có mức tăng mạnh nhất trên thế giới trong năm 2021 (VnExpress, 2022). Ở Châu Á, thị trường chứng khoán Việt Nam đứng thứ nhất về mức độ tăng trưởng, vượt mặt cả Đài Loan (29%) và Ấn Độ (23%) (Vietnam News, 2022). Trước những số liệu đó, chúng ta có thể thấy rằng Việt Nam và thị trường chứng khoán ở nước này đóng một vai trò ngày càng quan trọng ở Châu Á, vì thế đây là một thị trường rất đáng để quan tâm và thực hiện nghiên cứu tìm hiểu về hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành. Mục tiêu nghiên cứu 1.

Mục tiêu tổng quát Công trình nghiên cứu này phân tích hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động (còn gọi là hiệu ứng lan truyền biến động tỷ suất sinh lợi) giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012 - 2021. Trong đó, tác 18 động của đại dịch Covid-19 đến cấu trúc lan truyền biến động giữa các ngành cũng sẽ được xem xét. Mục tiêu cụ thể Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đạt được một số mục tiêu cụ thể như sau: - Tính toán chỉ số lan truyền rủi ro biến động (còn gọi là chỉ số lan truyền biến động tỷ suất sinh lợi) cho từng ngành và cho cả thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012 - 2021. Đồng thời, xác định độ lớn và hướng lan truyền giữa các nhóm ngành kinh tế với nhau nhằm xác định xem ngành nào là ngành lan truyền rủi ro, ngành nào là ngành nhận rủi ro.

- Xem xét thêm tác động của đại dịch Covid-19 và các yếu tố kinh tế vĩ mô đến hiệu ứng lan truyền biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình hồi quy. - Đề xuất hàm ý chính sách phù hợp cho thị trường chứng khoán tại Việt Nam. Câu hỏi nghiên cứu Các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra gồm: (i) Mức độ lan truyền rủi ro biến động của từng ngành và cho cả thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 là như thế nào? (ii) Tác động của đại dịch Covid-19 và các yếu tố kinh tế vĩ mô đến hiệu ứng lan truyền biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam ra sao? 19 1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là mức độ lan truyền rủi ro biến động của từng ngành và cả thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Phạm vi nghiên cứu là chỉ số 14 ngành được thu thập trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Thời gian nghiên cứu từ tháng 01/2012 đến tháng 9/2021. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Việc nghiên cứu hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam có ý nghĩa quan trọng không những đối với các nhà tạo lập chính sách mà còn đối với nhà đầu tư tổ chức và cá nhân trên thị trường. Xác định đúng được cơ chế dẫn truyền rủi ro biến động giữa các ngành kinh tế có thể nâng cao hiệu quả trong việc giám sát và quản trị rủi ro tài chính.

Công trình nghiên cứu sẽ đề xuất hàm ý chính sách phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, nghiên cứu này còn tập trung xem xét vào giai đoạn Covid-19, từ đó so sánh sự thay đổi của mức độ lan truyền rủi ro trước và trong giai đoạn đại dịch. Nghiên cứu cũng sẽ giúp xác định các ngành gây lan truyền rủi ro trước và sau khi bùng nổ Covid-19. Tác động của Covid-19 và các yếu tố vĩ mô đến mức độ lan truyền giữa các ngành cũng sẽ được xem xét.

Từ đó, các hàm ý chính sách sẽ được đề xuất nhằm giúp Chính phủ Việt Nam triển khai các giải pháp phù hợp để kiểm soát mức độ lan truyền rủi ro giữa các ngành. Thị trường chứng khoán Việt Nam luôn được xem là huyết mạch của nền kinh tế để đảm bảo cung cấp nguồn vốn đáng kể cho sự tăng trưởng và phát triển kinh tế bền vững tại Việt Nam. Kể từ khi đại dịch Covid-19 bùng phát đến nay, mặc dù đã rất thành công trong công tác phòng - chống dịch bệnh, nhưng Việt Nam vẫn hứng chịu hậu quả nghiêm trọng bởi làn sóng thứ 4 của đại dịch 20 Covid-19, thị trường chứng khoán cũng như nhiều ngành nghề kinh tế đã bị ảnh hưởng tiêu cực, một cách trực tiếp hoặc gián tiếp. Do vậy, công trình nghiên cứu này hướng đến việc phân tích hiệu ứng lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam, trước và trong khi đại dịch Covid- 19 xảy ra.

Bài nghiên cứu sẽ xác định độ lớn và hướng lan truyền giữa các nhóm ngành kinh tế với nhau. Về mặt khoa học, đề tài này sẽ đóng góp vào cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến cơ chế lan truyền rủi ro biến động giữa các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam, một quốc gia mới nổi, có nhiều phát triển vượt bật trong những năm gần đây và được ghi nhận là một trong những quốc gia thành công trong việc khống chế làn sóng đầu tiên của đại dịch Covid-19. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2. Tổng quan khái niệm và định nghĩa 2.

Lý thuyết về rủi ro biến động Rủi ro biến động trên thị trường tài chính được xem như một thước đo về độ không chắc chắn hoặc rủi ro tài chính liên quan đến các khoản đầu tư vào các tài sản tài chính (Baek và cộng sự, 2020).