Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Rủi ro đuôi (tail risk) trên thị trường chứng khoán là hiện tượng nhận được sự quan tâm sâu sắc từ các nhà đầu tư, nhà quản trị rủi ro và các nhà hoạch định chính sách kinh tế - tài chính. Rủi ro đuôi xuất hiện khi thị trường trải qua giai đoạn tăng trưởng mạnh nhưng đột ngột sụt giảm sâu trong thời gian ngắn do quy luật cung cầu bị phá vỡ, dẫn tới những thiệt hại tài chính nghiêm trọng cho các bên tham gia thị trường. Nền tảng nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro đuôi đã bắt đầu từ cuối thập niên 1980 và đầu thập niên 1990, tiêu biểu với các công trình của Wurgler (2000), Kelly và Jiang (2014). Các nghiên cứu này chỉ ra rằng rủi ro đuôi thường gắn liền với sự biến động của các yếu tố kinh tế vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng chậm), sự kiện chính trị - địa chính trị (chiến tranh, thay đổi chính sách) và yếu tố tâm lý đám đông (sự hoảng loạn, sợ hãi hoặc lòng tham).

Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán được đánh giá là một thị trường cận biên với tiềm năng tăng trưởng lớn nhưng cũng đi kèm rủi ro thanh khoản và biến động vốn tương đối cao. Phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào một vài phân ngành riêng lẻ (khoảng 2 đến 3 ngành trọng điểm) hoặc nghiên cứu tại các quốc gia phát triển mà thiếu vắng các đánh giá toàn diện về mức độ kết nối rủi ro đuôi trên toàn bộ các ngành tại Việt Nam. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đỗ Ngọc Anh (Chương trình Đào tạo Chất lượng cao ngành Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Hồng Thái, năm 2023) được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống này.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là phân tích và đánh giá ảnh hưởng của các sự kiện có khả năng tạo ra rủi ro đuôi lên giá cổ phiếu của các phân ngành khác nhau trên thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế tác động tiêu cực của rủi ro đuôi đến các nhà đầu tư và các định chế tham gia thị trường.

Để đạt được mục tiêu nêu trên, khóa luận thực hiện 3 nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Xác định và tính toán mức độ rủi ro đuôi giữa các phân ngành cổ phiếu.
  2. Kiểm tra và phân tích mức độ kết nối rủi ro đuôi (tail risk connectedness) giữa các ngành cổ phiếu trên thị trường.
  3. Đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của sự lan tỏa rủi ro đuôi đối với các ngành trên thị trường chứng khoán trong nước và quốc tế.

Khóa luận giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Biến động giá cổ phiếu của các nhóm ngành khác nhau trên thị trường chứng khoán Việt Nam diễn ra như thế nào trong giai đoạn từ tháng 2/2022 đến tháng 10/2022?
  • Câu hỏi 2: Có tồn tại mối liên kết trong rủi ro đuôi giữa các phân ngành cổ phiếu hay không?
  • Câu hỏi 3: Những giải pháp nào có thể được thực hiện để giảm thiểu các tác động tiêu cực từ sự kết nối rủi ro đuôi trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro đuôi trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu: 10 nhóm ngành cổ phiếu niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán HOSE và HNX trong khoảng thời gian từ tháng 2/2022 đến tháng 10/2022. Đây là giai đoạn thị trường đối mặt với nhiều cú sốc vĩ mô như xung đột Nga - Ukraine, biến chủng Omicron của đại dịch COVID-19, lạm phát toàn cầu gia tăng, chính sách thắt chặt tiền tệ của FED và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, cùng các sai phạm kinh tế lớn trên thị trường trong nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Rủi ro đuôi được định nghĩa là loại rủi ro có xác suất xuất hiện rất thấp (thường dưới 1% hoặc 5% ở hai đầu của hàm phân phối xác suất), nhưng khi xảy ra lại mang đến những hậu quả tài chính đặc biệt nghiêm trọng và khó lường. Theo Temelkov (2021), Gordon (2022) và Hayes (2022), sự kiện rủi ro đuôi phát sinh khi giá trị đầu tư biến động vượt quá 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình, lớn hơn nhiều so với dự báo của phân phối chuẩn đối xứng thông thường.

Khóa luận tổng thuật các cách tiếp cận đo lường rủi ro đuôi truyền thống và hiện đại:

  • Giá trị chịu rủi ro (Value at Risk - VaR) và Giá trị chịu rủi ro có điều kiện (Conditional Value at Risk - CVaR / Expected Shortfall).
  • Phương pháp mô phỏng Monte Carlo dựa trên mô hình ngẫu nhiên.
  • Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu giá hợp đồng quyền chọn (Bakshi và cộng sự, 2003; Bollerslev và cộng sự, 2009; Backus và cộng sự, 2012).
  • Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu chuỗi lợi suất tần suất cao (Bollerslev và Todorov, 2012; Almeida và cộng sự, 2022).

Phương pháp nghiên cứu

Để khắc phục hạn chế của việc giả định phân phối chuẩn đối xứng, tác giả áp dụng quy trình định lượng hai bước:

  1. Đo lường rủi ro đuôi bằng mô hình Asymmetric Slope CAViaR:
    Sử dụng mô hình CAViaR dốc bất đối xứng của Engle và Manganelli (2004) tại mức phân vị $\alpha = 5%$. Phương pháp này ước lượng trực tiếp VaR theo cơ chế tự hồi quy mà không cần giả định trước hàm phân phối của lợi suất, đồng thời tách biệt ảnh hưởng của lợi suất âm và lợi suất dương: $$f_t(\beta) = \beta_0 + \beta_1 f_{t-1}(\beta) + \beta_2 x_{t-1}^+ + \beta_3 x_{t-1}^-$$ Trong đó: $f_t$ là VaR tại mức phân vị 5% ở thời điểm $t$; $\beta_0, \beta_1, \beta_2, \beta_3$ là các tham số mô hình; $x_{t-1}^+$ và $x_{t-1}^-$ lần lượt đại diện cho các cú sốc lợi suất dương và âm trễ một kỳ.

  2. Đo lường mức độ kết nối lan tỏa bằng mô hình TVP-VAR:
    Áp dụng mô hình Vectơ Tự hồi quy Tham số Biến đổi theo Thời gian (Time-Varying Parameter Vector Autoregressive - TVP-VAR) do Antonakakis và Gabauer (2017) phát triển, tích hợp khung kết nối của Diebold và Yilmaz (2009, 2012, 2014) cùng Koop và Korobilis (2014). Mô hình sử dụng bộ lọc Kalman với hệ số suy giảm (forgetting factors) để ma trận phương sai - hiệp phương sai biến thiên liên tục theo thời gian.

    • Chuyển đổi mô hình TVP-VAR sang dạng Biểu diễn Wold (TVP-VMA).
    • Tính toán Hàm phản ứng đẩy suy rộng (GIRF) của Koop và cộng sự (1996), Pesaran và Shin (1998).
    • Thực hiện Phân rã phương sai sai số dự báo suy rộng (GFEVD) với bước dự báo $J = 10$.
    • Xác định Chỉ số kết nối tổng thể (Total Connectedness Index - TCI), mức độ kết nối định hướng truyền đi ($C_{i \to \cdot}(J)$), nhận về ($C_{i \leftarrow \cdot}(J)$), mức độ kết nối định hướng ròng ($C_{i,net}(J)$) và kết nối định hướng cặp ròng (NPDC).

Nguồn dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp gồm giá đóng cửa và khối lượng giao dịch hàng ngày của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE và HNX từ tháng 2/2022 đến tháng 10/2022. Doanh nghiệp được phân chia thành 10 nhóm ngành dựa trên hệ thống phân loại của Investing.com:

  1. Chứng khoán (Securities)
  2. Y tế (Healthcare)
  3. Bảo hiểm (Insurance)
  4. Dầu khí (Oil & Gas / Oil)
  5. Ngân hàng (Banking)
  6. Công nghệ thông tin (Technology)
  7. Hàng và Dịch vụ Công nghiệp (Industrial Goods and Services)
  8. Bất động sản (Real Estate)
  9. Bán lẻ (Retail)
  10. Thực phẩm & Đồ uống (Food and Beverage)

Lợi suất trung bình của từng ngành được tính theo công thức: $$R_t = \frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}} \times 100%$$

Nội dung chính theo từng chương

CHAPTER 1: INTRODUCTION

Chương 1 thiết lập nền tảng của nghiên cứu bằng việc trình bày tính cấp thiết của đề tài rủi ro đuôi trên thị trường chứng khoán trong bối cảnh bất ổn tài chính toàn cầu và trong nước năm 2022. Tác giả xác định mục tiêu tổng quát, 3 nhiệm vụ nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (rủi ro đuôi), phạm vi không gian (10 ngành niêm yết trên HOSE/HNX) và phạm vi thời gian (tháng 2/2022 đến tháng 10/2022). Chương 1 cũng nêu rõ 3 câu hỏi nghiên cứu và bố cục tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.

CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW

Chương 2 tổng hợp các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm liên quan đến biến động giá cổ phiếu và rủi ro đuôi:

  • Trình bày các nhân tố ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu: nhân tố ngành, quy luật cung cầu, chỉ số vĩ mô (GDP, lạm phát, lãi suất), sự kiện chính trị - địa chính trị và các chỉ tiêu nội tại của doanh nghiệp (đòn bẩy, khả năng sinh lời ROI/ROE, chính sách cổ tức, sở hữu tổ chức).
  • Làm rõ định nghĩa, nguyên nhân gây ra rủi ro đuôi (thảm họa tự nhiên, biến động thị trường quy mô lớn, khủng hoảng chính trị) và các phương pháp đo lường (VaR, CVaR, Monte Carlo, dữ liệu quyền chọn, dữ liệu tần suất cao).
  • Tổng thuật các công trình quốc tế tiêu biểu: Bhansali (2008) về quản trị rủi ro danh mục bằng phân tích kịch bản vĩ mô; Gonzalez-Pedraz và cộng sự (2014) về hành vi đuôi trong thị trường năng lượng; Jiang (2014) về năng lực dự báo lợi suất của rủi ro đuôi; Almeida và cộng sự (2022) về nhân tố rủi ro đuôi hàng ngày; Perotti và cộng sự (2011) về quy định an toàn vốn ngân hàng; Hattori và cộng sự (2016) về tác động của chính sách tiền tệ phi truyền thống (UMP) của FED; Chevapatrakul và cộng sự (2018) về hồi quy lượng phân tử.
  • Xác định khoảng trống nghiên cứu (Research gaps): Chưa có công trình nào đánh giá sự kết nối rủi ro đuôi giữa đầy đủ 10 phân ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn biến động đặc thù hậu COVID-19 và xung đột Nga - Ukraine.

CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY

Chương 3 chi tiết hóa phương pháp nghiên cứu định lượng:

  • Trình bày cơ sở toán học và ưu điểm của mô hình Asymmetric Slope CAViaR (Engle và Manganelli, 2004) tại mức phân vị $\alpha = 5%$.
  • Thiết lập khung phân tích mô hình TVP-VAR(p) kết hợp thuật toán lọc Kalman (Antonakakis và Gabauer, 2017) cùng các công thức tính GIRF, GFEVD, TCI, Directional Connectedness và NPDC.
  • Mô tả quy trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu của 10 nhóm ngành từ HOSE, HNX và Investing.com giai đoạn tháng 2/2022 - tháng 10/2022.

CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS

Chương 4 công bố toàn bộ kết quả thực nghiệm thông qua các phân tích thống kê và mô hình kinh tế lượng:

  • Thống kê mô tả (Table 4.1): Kiểm định tính dừng ERS (Stock và cộng sự, 1996) khẳng định các chuỗi dữ liệu rủi ro đuôi đều dừng và có tính chất ARCH/GARCH. Kiểm định Jarque-Bera chỉ ra hầu hết các chuỗi không tuân theo phân phối chuẩn (ngoại trừ ngành Chứng khoán). Giá trị trung bình rủi ro đuôi của tất cả 10 ngành đều mang dấu dương, trong đó Bất động sản có mức tăng rủi ro đuôi trung bình lớn nhất (0.506***). Ngành Bán lẻ có phương sai lớn nhất (0.007), tiếp đến là Thực phẩm & Đồ uống.
  • Ma trận tương quan Kendall (Table 4.2): Hệ số tương quan giữa các ngành nhìn chung ở mức thấp và đa số mang giá trị âm, phản ánh khả năng phân tán rủi ro khi kết hợp danh mục.
  • Diễn biến rủi ro đuôi từng ngành (Figures 4.1 - 4.10): Đánh giá chi tiết các cú sốc giá và rủi ro đuôi của từng ngành như Chứng khoán (ảnh hưởng bởi các vi phạm thị trường năm 2022), Y tế (sụt giảm 5% ngày 10/02/2020 rồi biến động năm 2022), Dầu khí (giảm sâu 8.3% ngày 28/01/2021, phục hồi tăng 6.x% ngày 18/11/2021), Ngân hàng (giảm 6.x% đầu đại dịch, chịu tác động từ sự kiện Tân Hoàng Minh và Vạn Thịnh Phát/SCB), Bất động sản (tăng mạnh 5.2% cuối quý 1/2022 sau sự việc bỏ cọc đấu giá đất Thủ Thiêm và sai phạm giao dịch cổ phiếu FLC), Bán lẻ và Thực phẩm - Đồ uống.
  • Kết nối lan tỏa động trung bình (Table 4.3): Chỉ số kết nối tổng thể TCI đạt 51.22%, cho thấy mức độ kết nối trung bình giữa các ngành. Ngành Y tế và Ngân hàng là hai ngành có đóng góp phương sai sai số lớn nhất sang các ngành khác (Y tế truyền đi 66.98%).
  • Chỉ số TCI biến đổi theo thời gian (Figure 4.11): TCI biến động mạnh, lập 2 đỉnh gần 80% vào cuối tháng 3/2022 khi thanh khoản thị trường đạt trên 26.414 tỷ đồng/ngày và FED bắt đầu tăng lãi suất 0,25%. TCI đạt mức đỉnh thứ hai khoảng 65% vào cuối tháng 4/2022 (xử lý hình sự các vụ án FLC, Tân Hoàng Minh) trước khi duy trì ở khoảng 20% - 50% trong quý 2 và quý 3/2022 dưới áp lực lạm phát và chiến sự Nga - Ukraine.
  • Kết nối định hướng ròng theo chuỗi thời gian (Figure 4.12) & Mạng lưới kết nối (Figure 4.13): Xác định rõ nhóm ngành truyền cú sốc ròng (Bảo hiểm, Y tế, Ngân hàng, Công nghệ, Bán lẻ, Chứng khoán) và nhóm ngành nhận cú sốc ròng (Bất động sản, Hàng và Dịch vụ Công nghiệp, Thực phẩm & Đồ uống, Dầu khí).

CHAPTER 5: CONCLUSION AND RECOMMENDATION

Chương 5 đúc kết toàn bộ kết quả nghiên cứu, khẳng định việc nhận diện các ngành truyền sốc và nhận sốc rủi ro đuôi là cơ sở khoa học quan trọng cho công tác quản trị rủi ro hệ thống. Tác giả đưa ra các hàm ý chính sách dành cho Chính phủ/cơ quan điều hành và các khuyến nghị chiến lược dành cho nhà đầu tư (đa dạng hóa, sử dụng lệnh stop-loss, hợp đồng quyền chọn bán put option, delta hedging), đồng thời chỉ ra các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính kèm số liệu

Chỉ tiêu / Phân ngành Vai trò chính trong mạng lưới Mức độ đóng góp TO others (%) Mức độ nhận về FROM others (%) Giá trị ròng NET (%) Phương sai biến động
Bảo hiểm (Insurance) Truyền cú sốc (Transmitter) > 40.00% - Dương (đỉnh 70%) Thấp
Y tế (Healthcare) Truyền cú sốc (Transmitter) 66.98% Trung bình Dương (> 40%) Thấp
Ngân hàng (Banking) Truyền cú sốc (Transmitter) 40.92% (hoặc ~66%) 52.85% Dương (đạt 70% vào T4) Thấp
Chứng khoán (Securities) Truyền cú sốc (Transmitter) > 40.00% 54.05% +6.35% (đỉnh 40% vào T4) Thấp
Công nghệ (Technology) Đổi vai trò (Truyền $\to$ Nhận) > 40.00% - Dương (đầu năm đạt ~90%) Thấp
Bán lẻ (Retail) Đổi vai trò (Truyền $\to$ Nhận) 26.xx% (thấp nhất) Cao Dương (T3-T4) $\to$ Âm (-10% đến -20%) 0.007 (Cao nhất)
Bất động sản (Real Estate) Nhận cú sốc (Receiver) 24.59% > 50.00% Âm (-40% từ giữa T3) 0.002
Hàng & Dịch vụ Công nghiệp Nhận cú sốc (Receiver) > 40.00% 38.xx% Âm (-10% đến -40%) Thấp
Thực phẩm & Đồ uống Nhận cú sốc (Receiver) - - Âm (-40% từ giữa T3) Cao
Dầu khí (Oil) Nhận cú sốc (Receiver) - - Âm (-40% từ T3-T8) $\to$ Dương (5-30%) 0.002
  • Chỉ số kết nối tổng thể rủi ro đuôi trung bình toàn thị trường (TCI) là 51.22%, biểu thị mức độ liên kết trung bình giữa 10 nhóm ngành.
  • TCI biến động mạnh theo thời gian: đạt đỉnh gần 80% vào cuối tháng 3/2022 (thời điểm giá trị giao dịch bình quân đạt trên 26.414 tỷ đồng và 806,8 triệu cổ phiếu/ngày) và đạt đỉnh thứ hai gần 65% vào cuối tháng 4/2022 gắn với các vụ xử lý sai phạm thị trường.

Đề xuất và giải pháp của tác giả

  1. Đối với Chính phủ và cơ quan quản lý thị trường:

    • Thiết lập cơ chế cảnh báo sớm và giám sát đặc biệt đối với các nhóm ngành đóng vai trò truyền cú sốc chủ chốt (Bảo hiểm, Chứng khoán, Ngân hàng, Y tế) nhằm ngăn chặn hiện tượng sụp đổ dây chuyền (domino effect).
    • Tăng cường tính minh bạch của thị trường, hoàn thiện quy định pháp lý về giao dịch cổ phiếu của cổ đông nội bộ và hoạt động tư vấn phát hành trái phiếu doanh nghiệp sau các vụ việc FLC, Tân Hoàng Minh, Vạn Thịnh Phát.
    • Điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ nhằm ứng phó với áp lực lạm phát và các cú sốc lãi suất quốc tế từ FED.

  2. Đối với các nhà đầu tư:

    • Thực hiện đa dạng hóa danh mục đầu tư bằng cách kết hợp các nhóm ngành có hệ số tương quan âm hoặc rất thấp (ví dụ: Công nghệ với Ngân hàng/Bảo hiểm; Thực phẩm & Đồ uống với Dầu khí/Công nghệ).
    • Sử dụng các công cụ quản trị rủi ro đuôi chuyên biệt: thiết lập lệnh dừng lỗ tự động (Stop-loss orders), mua hợp đồng quyền chọn bán (Put options), hoặc áp dụng chiến lược phòng vệ Delta (Delta-hedged options).
    • Theo dõi chu kỳ chuyển dịch vai trò truyền - nhận sốc của các ngành cổ phiếu để chủ động tái cơ cấu tỷ trọng vốn.

Đóng góp mới của đề tài

  • Là một trong những nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam phân tích thực nghiệm sự lan tỏa rủi ro đuôi bao phủ toàn diện 10 phân ngành cổ phiếu trên hai sàn HOSE và HNX.
  • Kết hợp đồng thời phương pháp phi tham số Asymmetric Slope CAViaR và mô hình chuỗi thời gian tham số biến đổi TVP-VAR, giúp lượng hóa chính xác cả tính chất bất đối xứng của rủi ro đuôi và động thái biến đổi theo thời gian của mạng lưới liên kết tài chính.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế: Khung thời gian nghiên cứu tương đối ngắn, kéo dài trong 9 tháng (từ tháng 2/2022 đến tháng 10/2022). Mặc dù giai đoạn này phản ánh tập trung nhiều biến cố vĩ mô lớn nhưng chưa thể hiện được toàn diện sự vận động của rủi ro đuôi qua các chu kỳ kinh tế dài hạn. Ngoài ra, nghiên cứu chưa phân tích sâu tác động của giá dầu thế giới lên từng phân khúc cụ thể trong ngành chứng khoán Việt Nam.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Tác giả đề xuất mở rộng phạm vi dữ liệu theo chuỗi thời gian nhiều năm để so sánh mức độ kết nối rủi ro đuôi giữa các chu kỳ tăng trưởng và suy thoái; đồng thời tích hợp thêm các biến số vĩ mô quốc tế và nghiên cứu sâu hơn về cơ chế lan tỏa ở cấp độ từng doanh nghiệp đơn lẻ.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo học thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế đầu tư và Kinh tế lượng ứng dụng.
  • Các chuyên viên phân tích định lượng, nhà quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại, công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ và các cơ quan giám sát tài chính (UBCKNN, Ngân hàng Nhà nước).
  • Nội dung đáng tham khảo nhất là Chương 3 và Chương 4, cung cấp quy trình toán học hoàn chỉnh từ ước lượng CAViaR dốc bất đối xứng đến triển khai mô hình TVP-VAR để đo lường mạng lưới lan tỏa rủi ro tài chính theo thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

1. Tác giả sử dụng phương pháp nào để đo lường rủi ro đuôi (VaR) và vì sao lựa chọn phương pháp đó?
Tác giả sử dụng mô hình Asymmetric Slope CAViaR của Engle và Manganelli (2004) tại mức phân vị 5%. Phương pháp này được chọn vì ước lượng trực tiếp VaR thông qua quá trình tự hồi quy mà không cần giả định trước phân phối của chuỗi lợi suất, đồng thời cho phép nắm bắt các tác động bất đối xứng giữa lợi suất âm và lợi suất dương.

2. Chỉ số kết nối tổng thể (TCI) giữa 10 ngành chứng khoán Việt Nam đạt kết quả bao nhiêu?
Chỉ số kết nối tổng thể trung bình (TCI) giữa 10 ngành trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu là 51.22%, thể hiện mức độ kết nối và lan tỏa rủi ro đuôi ở mức trung bình (moderate connectedness).

3. Những ngành nào giữ vai trò là bên truyền cú sốc (shock transmitters) và nhận cú sốc (shock receivers) chính trên thị trường?

  • Các ngành truyền cú sốc ròng (Shock transmitters, NET > 0) bao gồm: Bảo hiểm, Y tế (truyền đi 66.98%), Ngân hàng, Công nghệ (trong nửa đầu năm), Bán lẻ (trong tháng 3 - tháng 4) và Chứng khoán (NET = +6.35%).
  • Các ngành nhận cú sốc ròng (Shock receivers, NET < 0) bao gồm: Bất động sản, Hàng và Dịch vụ Công nghiệp, Thực phẩm & Đồ uống, và Dầu khí (nhận sốc ròng từ tháng 3 đến tháng 8/2022).

4. Những sự kiện nào đã làm chỉ số TCI biến động mạnh và đạt đỉnh trong giai đoạn nghiên cứu?
Chỉ số TCI đạt hai đỉnh lớn:

  • Đỉnh gần 80% vào cuối tháng 3/2022: Do thanh khoản thị trường tăng vọt (trên 26.414 tỷ đồng/ngày), FED nâng lãi suất điều hành 0,25% và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam điều chỉnh chính sách tiền tệ ứng phó lạm phát.
  • Đỉnh gần 65% vào cuối tháng 4/2022: Gắn liền với các vụ khởi tố, bắt giữ lãnh đạo tập đoàn lớn do thao túng thị trường chứng khoán và sai phạm phát hành trái phiếu doanh nghiệp (chủ tịch FLC Trịnh Văn Quyết, chủ tịch Tân Hoàng Minh Đỗ Anh Dũng).

5. Kết quả ma trận tương quan giữa 10 ngành mang lại ý nghĩa gì cho việc quản lý danh mục đầu tư?
Ma trận tương quan Kendall cho thấy phần lớn hệ số tương quan giữa 10 ngành mang giá trị âm hoặc giá trị dương rất nhỏ. Điều này chỉ ra rằng giá cổ phiếu giữa các ngành có xu hướng vận động phân kỳ khi xuất hiện biến cố, cung cấp cơ sở để nhà đầu tư xây dựng danh mục đa dạng hóa nhằm phân tán rủi ro đuôi hiệu quả.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đỗ Ngọc Anh đã lượng hóa thành công cấu trúc phụ thuộc và mức độ lan tỏa rủi ro đuôi giữa 10 ngành chứng khoán tại Việt Nam giai đoạn tháng 2/2022 - tháng 10/2022 bằng việc kết hợp mô hình Asymmetric Slope CAViaR và TVP-VAR. Kết quả nghiên cứu xác định chỉ số kết nối rủi ro đuôi toàn thị trường đạt 51.22% với sự phân định rõ nét giữa nhóm ngành truyền sốc (Bảo hiểm, Y tế, Ngân hàng, Chứng khoán) và nhóm ngành nhận sốc (Bất động sản, Hàng công nghiệp, Thực phẩm - Đồ uống). Đây là công trình nghiên cứu định lượng có giá trị thực tiễn cao, cung cấp căn cứ khoa học cho các cơ quan điều hành trong việc giám sát an toàn hệ thống và hỗ trợ nhà đầu tư thiết lập các chiến lược phòng ngừa rủi ro đuôi hiệu quả.