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

Khám phá phản ứng của thị trường chứng khoán Việt Nam trước biến động từ thị trường quốc tế, ảnh hưởng và xu hướng đầu tư hiện tại.

• Người hướng dẫn: PGS.TS
• Trường học: Trường Đại Học Cần Thơ
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Phản Ứng Của Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Đối Với Biến Động Của Thị Trường Chứng Khoán Quốc Tế
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Cần Thơ

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Một vài khái niệm liên quan
• 2.2. Cơ sở lý thuyết về sự phụ thuộc và sự lây lan
• 2.3. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm về sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan
• 2.4. Tương quan tuyến tính
• 2.5. Tương quan có điều kiện
• 2.6. Lý thuyết giá trị cực trị
• 2.7. Các nghiên cứu vận dụng phương pháp copula tại Việt Nam
• 2.8. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình phân phối biên
• 3.2. Kiểm định tính phù hợp của mô hình phân phối biên
• 3.3. Mô hình copula hai biến và một số tính chất
• 3.4. Một số họ copula hai biến
• 3.5. Dữ liệu và phương pháp ước lượng mô hình copula
• 4. CHƯƠNG 4: PHẢN ỨNG CỦA TTCK VIỆT NAM ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘNG TTCK QUỐC TẾ
• 4.1. Giới thiệu khái quát về TTCK Việt Nam và TTCK quốc tế
• 4.2. Thống kê mô tả và các thuộc tính của dữ liệu nghiên cứu
• 4.3. Hệ số tương quan
• 4.4. Kết quả ước lượng mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của TTCK quốc tế
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Đối với nhà đầu tư
• 5.2. Đối với nhà quản lý
• 5.3. Hạn chế của luận án
• 5.4. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1. Hàm phân phối xác suất Skewed Student-t, GED
• Phụ lục 2. Lý thuyết copula và các độ đo phụ thuộc
• Phụ lục 3. Dạng mô hình biên và tham số ước lượng của 3 giai đoạn trước, trong và sau khủng hoảng
• Phụ lục 4. Kết quả ước lượng

Tóm tắt

I. Tổng Quan Phản Ứng Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam 2003 2021

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng với thị trường quốc tế. Sự liên kết này mang lại cơ hội đầu tư đa dạng, nhưng đồng thời cũng làm tăng rủi ro từ các biến động bên ngoài. Việc hiểu rõ mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với các cú sốc từ thị trường quốc tế là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu này tập trung vào giai đoạn 2003-2021, một giai đoạn chứng kiến nhiều biến động kinh tế toàn cầu, để đánh giá mức độ nhạy cảm của TTCK Việt Nam trước các yếu tố bên ngoài. Mục tiêu là cung cấp thông tin chi tiết và hàm ý chính sách để giúp nhà đầu tư và nhà quản lý giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội. Theo Chinn và Forbes (2004), liên kết thương mại và tự do hóa thương mại là kênh truyền dẫn các cú sốc giữa các thị trường chứng khoán.

1.1. Tầm quan trọng của việc phân tích phản ứng thị trường

Việc phân tích phản ứng của thị trường chứng khoán Việt Nam đối với biến động quốc tế là vô cùng quan trọng. Sự biến động tỷ giá, sự dịch chuyển của dòng vốn quốc tế và sự tăng giá của hàng hóa đầu vào sản xuất như năng lượng và nguyên vật liệu, lương thực đều có thể ảnh hưởng đến thị trường Việt Nam. Phân tích này cung cấp thông tin giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt hơn, đồng thời hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc điều chỉnh chính sách kinh tế vĩ mô nhằm ổn định thị trường và bảo vệ nền kinh tế trước các cú sốc từ bên ngoài.

1.2. Giai đoạn nghiên cứu 2003 2021 Bối cảnh kinh tế vĩ mô

Giai đoạn 2003-2021 là một giai đoạn đầy biến động đối với nền kinh tế thế giới, bao gồm cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, khủng hoảng nợ công châu Âu và đại dịch COVID-19. Những sự kiện này đã gây ra những tác động lớn đến các thị trường chứng khoán trên toàn thế giới, bao gồm cả thị trường Việt Nam. Việc phân tích phản ứng của thị trường Việt Nam trong giai đoạn này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khả năng phục hồi và khả năng thích ứng của thị trường trước các cú sốc lớn.

II. Thách Thức Đo Lường Phản Ứng Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Việc đo lường chính xác mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động quốc tế gặp phải nhiều thách thức. Các phương pháp truyền thống như hệ số tương quan Pearson có nhiều hạn chế, đặc biệt là trong việc nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính và phụ thuộc đuôi. Các mô hình VAR và VECM, mặc dù phổ biến, giả định mối tương quan tuyến tính không đổi theo thời gian, bỏ qua sự biến động thực tế của thị trường. Do đó, cần phải sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến hơn, như mô hình copula, để khắc phục những hạn chế này và đưa ra đánh giá chính xác hơn. Các phương pháp truyền thống bỏ qua sự khác biệt giữa lợi nhuận cực đại và cực tiểu (Jeon và Furstenberg, 1990; King và Wadhwani, 1990; Zivot và Wang, 2006).

2.1. Hạn chế của phương pháp tương quan tuyến tính Pearson

Hệ số tương quan tuyến tính Pearson, mặc dù đơn giản và dễ sử dụng, không thể hiện đầy đủ mối quan hệ giữa các thị trường chứng khoán. Hệ số này chỉ đo lường mối quan hệ tuyến tính và không thể nắm bắt được các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp hơn, đặc biệt là trong các giai đoạn thị trường biến động mạnh. Bên cạnh đó, Pearson chỉ đại diện cho mức trung bình của độ lệch chuẩn, bỏ qua sự khác biệt giữa lợi nhuận cực đại và cực tiểu.

2.2. Khó khăn khi sử dụng mô hình VAR và VECM truyền thống

Mô hình VAR (Vector Autoregression) và VECM (Vector Error Correction Model) là những công cụ phân tích phổ biến trong kinh tế lượng. Tuy nhiên, các mô hình này có một số hạn chế khi áp dụng vào việc phân tích phản ứng của thị trường chứng khoán. Giả định mối tương quan tuyến tính không đổi theo thời gian là một điểm yếu lớn của các mô hình này, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường tài chính luôn biến động và có nhiều yếu tố tác động.

2.3. Sự cần thiết của các phương pháp phân tích tiên tiến

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp truyền thống, các nhà nghiên cứu cần sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến hơn, như mô hình copula. Mô hình copula cho phép mô tả mối quan hệ phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất tài sản tài chính với các ưu điểm như không giả định phân phối xác suất của chuỗi lợi suất là phân phối chuẩn, cho phép mô hình hóa sự phụ thuộc đối xứng khi thị trường biến động bình thường và phụ thuộc đuôi của hàm phân phối đồng thời khi thị trường biến động cực biên.

III. Copula Giải Pháp Ưu Việt Phân Tích Phản Ứng Thị Trường Chứng Khoán

Mô hình copula, dựa trên định lý Sklar (1959), là một công cụ mạnh mẽ để phân tích mối quan hệ phụ thuộc giữa các thị trường chứng khoán. Ưu điểm chính của phương pháp này là khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính, phụ thuộc đuôi và không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của dữ liệu. Copula có điều kiện, đặc biệt là GARCH-copula, cho phép xem xét sự biến động của lợi suất chứng khoán theo thời gian và phản ánh hiệu ứng đòn bẩy trong đánh giá rủi ro khi thị trường sụp đổ. Đây là công cụ phù hợp để đánh giá mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với các cú sốc từ thị trường quốc tế.

3.1. Ưu điểm của mô hình copula so với các phương pháp khác

Mô hình copula vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống nhờ khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính và phụ thuộc đuôi. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc phân tích thị trường chứng khoán, nơi các biến động cực đoan có thể xảy ra thường xuyên. Ngoài ra, mô hình copula không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của dữ liệu, giúp tăng tính linh hoạt và độ chính xác của phân tích.

3.2. Vai trò của copula có điều kiện GARCH copula

Copula có điều kiện, đặc biệt là GARCH-copula, cho phép xem xét sự biến động của lợi suất chứng khoán theo thời gian và phản ánh hiệu ứng đòn bẩy trong đánh giá rủi ro khi thị trường sụp đổ. Điều này giúp nhà đầu tư và nhà quản lý rủi ro có được cái nhìn toàn diện hơn về thị trường chứng khoán và đưa ra quyết định đầu tư và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

3.3. Khả năng ứng dụng của Copula trong bối cảnh thị trường Việt Nam

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng hội nhập với thị trường quốc tế, mô hình copula trở thành một công cụ phân tích vô cùng hữu ích. Phương pháp này cho phép đánh giá chính xác mức độ phản ứng của thị trường Việt Nam đối với các cú sốc từ bên ngoài, giúp nhà đầu tư và nhà quản lý rủi ro đưa ra quyết định dựa trên thông tin chính xác và toàn diện hơn.

IV. Phân Tích Thực Nghiệm Phản Ứng Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Luận án này sử dụng dữ liệu hàng ngày từ năm 2003 đến 2021 để phân tích phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của 13 thị trường chứng khoán quốc tế lớn. Các kết quả cho thấy TTCK Việt Nam ít nhạy cảm hơn đối với biến động từ các thị trường quốc tế, ngay cả trong điều kiện thị trường biến động mạnh. Tuy nhiên, sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và thị trường quốc tế đã tăng lên đáng kể. Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mức độ liên kết giữa TTCK Việt Nam và thị trường toàn cầu.

4.1. Dữ liệu và phương pháp ước lượng mô hình copula

Dữ liệu sử dụng trong luận án được thu thập từ Datastream, bao gồm dữ liệu hàng ngày về lợi suất chứng khoán của Việt Nam và 13 thị trường chứng khoán quốc tế từ năm 2003 đến 2021. Mô hình copula có điều kiện (ARMA-GJR-GARCH Copula) được sử dụng để ước lượng mức độ phụ thuộc giữa các thị trường.

4.2. Kết quả nghiên cứu và phân tích chi tiết

Kết quả nghiên cứu cho thấy TTCK Việt Nam ít nhạy cảm hơn đối với biến động từ các thị trường quốc tế, ngay cả trong điều kiện thị trường biến động mạnh. Tuy nhiên, sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, mức độ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam và thị trường quốc tế đã tăng lên đáng kể. Điều này cho thấy TTCK Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng hơn với thị trường toàn cầu.

4.3. Mức độ phụ thuộc giữa thị trường Việt Nam và thị trường quốc tế

Nghiên cứu chỉ ra rằng, TTCK Việt Nam ít nhạy cảm đối với các biến động từ các TTCK quốc tế ngay cả trong điều kiện thị trường biến động bình thường và cả khi thị trường hứng chịu cú sốc âm. Không tồn tại hiệu ứng lây lan biến động từ các TTCK quốc tế được xem xét đến TTCK Việt Nam dưới tác động của một loạt các sự kiện tiêu cực xảy ra trong giai đoạn khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008. Sau khủng hoảng, mức độ phụ thuộc giữa giữa TTCK Việt Nam và TTCK quốc tế có sự gia tăng đáng kể.

V. Hàm Ý Chính Sách và Ứng Dụng Thực Tiễn cho Thị Trường Việt Nam

Kết quả nghiên cứu cung cấp hàm ý chính sách quan trọng cho nhà đầu tư, nhà quản lý rủi ro và nhà hoạch định chính sách. Nhà đầu tư nên xem xét mức độ liên kết giữa TTCK Việt Nam và thị trường quốc tế trong quá trình đa dạng hóa danh mục đầu tư. Nhà quản lý rủi ro cần sử dụng các mô hình phân tích tiên tiến để đánh giá và quản lý rủi ro hệ thống. Nhà hoạch định chính sách cần tiếp tục thúc đẩy quá trình hội nhập tài chính một cách thận trọng để tận dụng lợi ích và giảm thiểu rủi ro. Nghiên cứu này giúp đưa ra các quyết định đầu tư và chính sách dựa trên bằng chứng thực nghiệm.

5.1. Đa dạng hóa danh mục đầu tư và quản lý rủi ro hiệu quả

Nhà đầu tư cần xem xét mức độ liên kết giữa TTCK Việt Nam và thị trường quốc tế trong quá trình đa dạng hóa danh mục đầu tư. Việc phân bổ tài sản vào các thị trường khác nhau có thể giúp giảm thiểu rủi ro tổng thể của danh mục. Ngoài ra, nhà quản lý rủi ro cần sử dụng các mô hình phân tích tiên tiến để đánh giá và quản lý rủi ro hệ thống.

5.2. Thúc đẩy hội nhập tài chính một cách thận trọng

Nhà hoạch định chính sách cần tiếp tục thúc đẩy quá trình hội nhập tài chính một cách thận trọng để tận dụng lợi ích và giảm thiểu rủi ro. Cần có các biện pháp giám sát và quản lý rủi ro hiệu quả để đảm bảo sự ổn định của thị trường chứng khoán và nền kinh tế nói chung.

5.3. Kết luận và kiến nghị chính sách dựa trên bằng chứng nghiên cứu

Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mức độ phản ứng của TTCK Việt Nam đối với biến động của thị trường quốc tế. Kết quả nghiên cứu giúp đưa ra các quyết định đầu tư và chính sách dựa trên thông tin chính xác và toàn diện hơn, góp phần vào sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán Việt Nam.

VI. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Phản Ứng Thị Trường Chứng Khoán

Mặc dù nghiên cứu này cung cấp nhiều thông tin giá trị, vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai. Có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu để bao gồm nhiều thị trường chứng khoán hơn, sử dụng dữ liệu tần suất cao hơn hoặc xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô khác có thể ảnh hưởng đến mức độ liên kết giữa các thị trường. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình phân tích rủi ro tiên tiến hơn để giúp nhà đầu tư và nhà quản lý rủi ro quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

6.1. Mở rộng phạm vi nghiên cứu và sử dụng dữ liệu tần suất cao

Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi để bao gồm nhiều thị trường chứng khoán hơn, đặc biệt là các thị trường mới nổi và cận biên. Việc sử dụng dữ liệu tần suất cao hơn (ví dụ: dữ liệu theo phút hoặc theo giờ) có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn về mối quan hệ giữa các thị trường.

6.2. Xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô và phát triển mô hình rủi ro

Nghiên cứu cũng có thể xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô khác có thể ảnh hưởng đến mức độ liên kết giữa các thị trường, chẳng hạn như tỷ giá hối đoái, lãi suất và lạm phát. Ngoài ra, có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình phân tích rủi ro tiên tiến hơn để giúp nhà đầu tư và nhà quản lý rủi ro quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

6.3. Phát triển các mô hình phân tích rủi ro tiên tiến hơn

Phát triển các mô hình phân tích rủi ro tiên tiến hơn là một hướng đi quan trọng trong nghiên cứu về phản ứng của thị trường chứng khoán. Các mô hình này có thể giúp nhà đầu tư và nhà quản lý rủi ro đánh giá và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phức tạp và biến động.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 cũng mô tả kết cấu các chương và chỉ ra một vài đóng góp mới của luận án về mặt thực tiễn. 9 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Mức độ phản ứng hay độ biến động của TTCK Việt Nam đối với biến động của TTCK quốc tế được giải thích dựa vào hệ số phụ thuộc và cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường. Chương này trình bày một số khái niệm liên quan về sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế. Các khái niệm chủ yếu liên quan đến sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK khi một trong hai thị trường biến động cực biên.

Hơn nữa, chương này cũng trình bày một cách có hệ thống các lý thuyết giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK. Trong đó, cơ chế truyền dẫn gây ra sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK được luận giải, giúp các nhà đầu tư cũng như các nhà nghiên cứu tham khảo giải thích nguồn gốc của sự cùng dao động của hai thị trường. Thông qua các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và hiện nay về mối tương quan giữa các TTCK, các ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp sẽ được phân tích và đánh giá. Từ các ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp, luận án đề xuất lựa chọn mô hình nghiên cứu thực nghiệm phù hợp nhất nhằm nắm bắt chính xác mối quan hệ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với TTCK quốc tế.

Khoảng trống nghiên cứu về chủ đề này cũng được chỉ rõ trong nội dung của chương này.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Phần này giới thiệu các khái niệm, một vài thuật ngữ mang tính học thuật có liên quan đến chủ đề nghiên cứu nhằm giải thích rõ hơn các nội dung được trình bày trong luận án; các khái niệm liên quan đến sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây giữa các TTCK, nguồn gốc của sự lây lan; phân biệt sự khác nhau giữa sự lây lan và sự phụ thuộc lẫn nhau, và cuối cùng là cơ chế truyền dẫn giải thích sự phụ thuộc lẫn nhau và sự lây lan giữa các TTCK.1 Một vài khái niệm liên quan Sự biến động (Volatility) của TTCK, theo Gregoriou (2009), đề cập đến phạm vi biến động giá trong một thời kỳ nhất định của thị trường. Độ biến động liên quan đến mức độ không chắc chắn, rủi ro của thị trường. Đây là một thước đo thống kê về sự phân tán lợi nhuận của bất kỳ tài sản nào. Về mặt thống kê, biến động là độ lệch chuẩn hay phương sai của lợi nhuận theo tần suất ngày, tháng hoặc năm của một cổ phiếu hay chỉ số chứng khoán trong một khoảng thời gian nhất định và cho thấy phạm vi mà giá của nó có thể tăng hoặc giảm.

Nếu giá của một cổ phiếu biến động nhanh chóng trong một thời gian ngắn, chạm mức cao và mức thấp mới, nó được cho là có độ biến động cao. Trong thị trường tài chính, qui trình GARCH, đề xuất bởi Engle (1982), được tiếp cận để ước tính sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu, trái phiếu và các chỉ số thị trường. Các mô hình GARCH đơn biến mô tả biến động lợi nhuận thị trường trong thời kỳ biến 10 động cực đoan như khủng hoảng tài chính, dịch bệnh v. và trong giai đoạn thị trường ổn định như thời kỳ tăng trưởng kinh tế.

Trong luận án này, mô hình ARMA(p,q)-GJR- GARCH(r,m) được vận dụng để mô tả biến động của mỗi chuỗi lợi suất chứng khoán. Gọi rt ,  t2 lần lượt đại diện cho lợi suất chứng khoán và phương sai có điều kiện tại thời điểm t. Mô hình biên của chuỗi lợi suất có dạng: p q rt = c +  i rt −i +  t + i t −i , (2.2) i =1 i =1 i =1 trong đó, 𝛾 thể hiện hiệu ứng đòn bẩy; st −i = 1 khi  t −i  0 và st −i = 0 trong trường hợp ngược lại;  t đại diện cho sai số. Sự phụ thuộc (Dependence) được đưa ra bởi Santos (1970).

Khi đó, sự phụ thuộc được hiểu là tình huống nền kinh tế của một hay một số quốc gia chịu ảnh hưởng bởi các nước phát triển hay đang phát triển, bao gồm cả chiều hướng tích cực và tiêu cực. Khái niệm phụ thuộc cho phép chúng ta nhìn nhận nền kinh tế nội địa như một bộ phận của nền kinh tế thế giới (Santos, 1970). Thuật ngữ sự phụ thuộc giữa các thị trường tài chính trong các nghiên cứu hiện đại thừa kế và mở rộng khái niệm của Santos (1970). Sự phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence/Co-movement) giữa các thị trường tài chính có nghĩa là sự biến động của một thị trường (hay một nhóm thị trường) này ở một mức độ nào đó có tác động làm cho một thị trường (hay một nhóm thị trường) khác cũng biến động ở một mức độ nhất định.

Sự phụ thuộc lẫn nhau hay sự đồng chuyển động thường đề cập đến mối tương quan giữa hai thị trường trong bối cảnh thị trường tĩnh hoặc biến động bình thường (Longin và Solnik, 2001; Poon và ctv, 2004). Trong trường hợp này, mức độ phụ thuộc giữa hai thị trường được đo bằng hệ số tương quan tuyến tính Pearson trong các mô hình ước lượng bình phương bé nhất, mô hình VECM v. hoặc thông qua hệ số tương quan có điều kiện cố định như mô hình CCC-GARCH, hệ số tương quan có điều kiện động như mô hình DCC-GARCH v. Trong luận án này, sự phụ thuộc lẫn nhau và mức độ phụ thuộc được tiếp cận thông qua hàm copula.

Copula có nhiều dạng hàm khác nhau để đo lường phụ thuộc giữa hai thị trường trong cả thị trường biến động bình thường và thị trường biến động cực đoan dưới tác động của các cú sốc âm và cú sốc dương. Hệ số phụ thuộc được xác định thông hàm copula đã được trình bày sơ lược ở Mục 1. Để làm rõ cách đo lường mức độ phụ thuộc, hàm copula Gumbel được lấy làm ví dụ minh họa. Copula Gumbel được sử dụng để xác định hệ số phụ thuộc đuôi trên khi một trong hai thị trường tăng giá mạnh do đón nhận thông tin cực kỳ tích cực.3) 11 trong đó,  là tham số copula, được ước lượng bằng hàm suy luận cận biên (Inference Function of Margins - IFM) được trình bày chi tiết trong Mục 3.

Từ tham số  thu được, hệ số phụ thuộc đuôi trên được tính bởi công thức U = 2 − 2−1 . Hơn nữa, copula chỉ ra cấu trúc phụ thuộc8 mô tả tốt nhất tương quan biến động giữa hai thị trường, có thể được vận dụng để dự đoán mức độ phụ thuộc khi một trong hai thị trường biến động cực đoan. Phương trình (2.3) là cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường khi một trong hai thị trường hứng chịu cú sốc âm (Baur, 2013). Một cách tiếp cận khác khác để xem xét mức độ phụ thuộc giữa hai biến ngẫu nhiên X và Y thông qua phân phối Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) được Johnson và Kotz giới thiệu (1977) giới thiệu.

Lin (1987) xây dựng hàm phân phối hai chiều Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) với hàm phân phối biên của biến X và Y lần lượt là F và G. Sự phụ thuộc của hai biến ngẫu nhiên X và Y được mô tả thông qua phân phối Farlie–Gumbel–Morgenstern (FGM) hai chiều có dạng: ( ) H ( x, y ) = F ( x)G ( y ) 1 +  F ( x)G ( y ) , (2.) trên R+ = 0,  ) là các phân phối biên của biến X, Y;  =  −1;1 là tham số thể hiện mức độ phụ thuộc. Tuy nhiên, hàm phân phối FGM mô tả mức độ phụ thuộc chung cho giai đoạn dữ liệu nghiên cứu, không chỉ ra được mức độ giảm (tăng) của thị trường X khi thị trường Y sụp đổ (bùng nổ). Luận án này sử dụng khái niệm cấu trúc phụ thuộc được định nghĩa bởi Baur (2013), trong đó xem xét mức độ phụ thuộc gắng liền với các biến cố hiếm hay trong thời kỳ thị trường hứng chịu cú sốc lớn.

Cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường được biểu thị qua hàm copula giúp trả lời cho các câu hỏi như: Cấu trúc nào là phù hợp nhất với cho mối quan hệ phụ thuộc giữa TTCK Việt Nam với các TTCK quốc tế? Tham số của copula9 chỉ ra mức độ phụ thuộc giữa hai TTCK trong điều kiện thị trường biến động bình thường là bao nhiêu? Thông qua hệ số phụ thuộc đuôi trái (đuôi phải) của hàm phân phối xác suất của hàm copula, khả năng TTCK Việt Nam giảm (tăng) bao nhiêu khi TTCK quốc tế sụp đổ (bùng nổ)? Sự phụ thuộc đuôi (Tail dependence) Khái niệm này liên quan đến thống kê, sự phụ thuộc đuôi của các biến ngẫu nhiên liên quan chủ yếu đến phần đuôi của hàm phân phối xác suất đồng thời của chúng. Phụ thuộc đuôi là xác suất khi một biến vượt quá một giá trị cho trước khi một biến khác đã vượt quá một giá trị cho trước nào đó (Joe, 1997)10. Khái niệm và công thức đo lường 8 Cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường được mô tả bởi hàm phân phối xác suất đồng thời của hai chuỗi lợi suất của chỉ số đại diện cho hai thị trường đó. Trong luận án này, cấu trúc phụ thuộc là dạng hàm copula.

9 Copula và các thuộc tính của chúng được trình bày chi tiết trong mục 3.2 12 hệ số phụ thuộc đuôi của hàm copula được giới thiệu sơ lược trong phương trình (1.6 và trình bày một cách chi tiết ở Mục 3. Khủng hoảng tài chính chỉ trạng thái sụt giảm mạnh trong ngắn hạn về giá trị của các tài sản tài chính, gây mất khả năng thanh khoản của các tổ chức tài chính, dẫn đến sự sụp đổ và phá sản dây chuyền trong hệ thống tài chính (Kindleberger và Charles, 2005). Kenton (2023) cho rằng một cuộc khủng hoảng tài chính có thể có nhiều nguyên nhân. Thông thường, cuộc khủng hoảng có thể xảy ra nếu các tổ chức hoặc tài sản được định giá quá cao và có thể được làm trầm trọng hơn bởi hành vi đầu tư không hợp lý hoặc theo đám đông.

Ví dụ, một loạt hành vi bán tháo nhanh có thể dẫn đến giá tài sản giảm, thúc đẩy cá nhân bán tài sản hoặc rút tiền tiết kiệm khi có tin đồn về sự cố ngân hàng lan truyền.