Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam chính thức vận hành từ ngày 28/7/2000 với phiên giao dịch đầu tiên tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (nay là Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh - HOSE), sau khi Ủy ban Chứng khoán Nhà nước được thành lập vào ngày 28/11/1996. Trải qua hai thập kỷ phát triển, TTCK Việt Nam đã khẳng định vai trò là kênh huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế. Chỉ số VN-Index đóng vai trò đại diện cho biến động giá của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE, chịu sự chi phối liên tục từ các yếu tố kinh tế, dòng tiền và thông tin thị trường trong nước lẫn quốc tế.

Về bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài, tác giả chỉ ra rằng đa số các công trình nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam trước đây chủ yếu tập trung vào mối quan hệ giữa TTCK với các biến số kinh tế vĩ mô truyền thống như lãi suất, tỷ giá hối đoái, lạm phát, tăng trưởng GDP, cung tiền hoặc giá vàng. Trong khi đó, việc đánh giá tác động từ sự biến động của các chỉ số chứng khoán quốc tế lớn—như S&P 500 (Mỹ), CAC 40 (Pháp) hay Shanghai Composite/SSEC (Trung Quốc)—đến chỉ số VN-Index vẫn còn thiếu vắng các nghiên cứu chuyên sâu, dù bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế sâu rộng tạo ra sự phụ thuộc lẫn nhau rất lớn giữa các thị trường tài chính. Việc phân tích định lượng tác động của các chỉ số quốc tế này là cần thiết nhằm cung cấp cơ sở cho các quyết định đầu tư và hoạch định chính sách.

Khóa luận xác định mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

  1. Mục tiêu chung: Vận dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model - ECM) để đo lường ảnh hưởng của các chỉ số giá TTCK quốc tế đến chỉ số chứng khoán VN-Index đại diện cho TTCK Việt Nam trong cả ngắn hạn và dài hạn; trên cơ sở đó đề xuất một số khuyến nghị về chiến lược cho các nhà đầu tư.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Hệ thống hóa cơ sở lý luận về ảnh hưởng giữa TTCK các nước và đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp.
    • Đánh giá tác động thực nghiệm của các chỉ số TTCK quốc tế đến chỉ số chứng khoán VN-Index.
    • Đưa ra một số khuyến nghị về chiến lược đầu tư dựa trên kết quả nghiên cứu định lượng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn rõ ràng:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các TTCK lớn trên thế giới đến chỉ số giá của TTCK ở các quốc gia có quy mô nhỏ hơn, cụ thể là tác động của chứng khoán Mỹ, Pháp và Trung Quốc tới chứng khoán Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: TTCK Việt Nam, với dữ liệu đại diện là chỉ số VN-Index niêm yết tại sàn HOSE.
  • Phạm vi thời gian: Số liệu chuỗi thời gian theo ngày giao dịch trong giai đoạn 5 năm, từ ngày 01/01/2015 đến ngày 31/12/2019 (tổng số 1.094 quan sát).
  • Phạm vi nội dung: Đánh giá mối quan hệ tương quan và tác động giữa ba chỉ số giá quốc tế gồm S&P 500 (Mỹ), CAC 40 (Pháp), SSEC (Thượng Hải - Trung Quốc) và chỉ số VN-Index của Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận xây dựng trên nền tảng lý thuyết thị trường vốn và cơ chế truyền dẫn thông tin, lan tỏa cú sốc tài chính quốc tế (spillover and contagion effects). Trong bối cảnh tự do hóa tài chính, TTCK của các nền kinh tế phát triển có thể dẫn dắt và phản ánh trước các biến động giá, tạo ra phản ứng dây chuyền tới các thị trường mới nổi. Nghiên cứu kế thừa và tham chiếu khung phân tích từ nhiều công trình thực nghiệm quốc tế và trong nước:

  • Nghiên cứu trong nước của Tôn Hoàng Thanh Huệ và Nguyễn Văn Duy (2015) về tác động trễ một ngày của S&P 500 và VN-Index; nghiên cứu của Nguyễn Trần Thanh Thanh (2016) khẳng định ảnh hưởng dương dài hạn của S&P 500 và SSEC đến TTCK Việt Nam.
  • Nghiên cứu quốc tế về tính tương quan và sự lây lan khủng hoảng của Ramchand & Susmel (1998), Rigobon (2002), Yang & Min (2003), Yan Shang (2007), Malliaris & Urrutia (1992), Masih và cộng sự (2009), cùng luận điểm về lợi nhuận dự báo giữa các thị trường của Oliveira (2009).

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm đề xuất có dạng hàm logarit tự nhiên: $$LNVNI = F(LNS&P500, LNCAC40, LNSSEC)$$ Trong đó, các biến đều được kỳ vọng mang dấu dương (+), phản ánh tác động đồng biến của các thị trường tài chính quốc tế tới TTCK Việt Nam.

Quy trình phương pháp nghiên cứu định lượng gồm các bước tuần tự:

  1. Thu thập dữ liệu: Chỉ số VN-Index được trích xuất từ HOSE; dữ liệu các chỉ số quốc tế S&P 500, CAC 40 và SSEC được tổng hợp từ hệ thống dữ liệu tài chính Investing.com theo tần suất ngày.
  2. Thống kê mô tả và chuẩn hóa: Đưa các chuỗi dữ liệu gốc về dạng logarit tự nhiên ($LNVNI$, $LNS&P500$, $LNCAC40$, $LNSSEC$), tính toán các tham số trung bình (Mean), độ lệch chuẩn, độ nhọn (Kurtosis) và độ lệch (Skewness).
  3. Kiểm định tính dừng và bậc tích hợp (Unit Root Test): Vận dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF, 1979) trên chuỗi mức và chuỗi sai phân bậc 1, so sánh thống kê Tau ($\tau$) với giá trị tới hạn MacKinnon (1996) ở mức ý nghĩa 5% để khắc phục hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression).
  4. Xác định độ trễ tối ưu: Dựa trên các tiêu chuẩn thống kê bao gồm tỷ số hợp lý tuần tự hiệu chỉnh (LR), sai số dự báo cuối cùng (FPE), tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn Schwarz (SC) và tiêu chuẩn Hannan-Quinn (HQ).
  5. Kiểm định đồng liên kết (Cointegration Test): Thực hiện kỹ thuật Johansen & Juselius (1990) gồm kiểm định vết (Trace test) và kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue test) để xác định sự tồn tại của vectơ đồng liên kết dài hạn giữa các biến có bậc tích hợp $I(1)$.
  6. Ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM): Khi phát hiện quan hệ đồng tích hợp, mô hình ECM được thiết lập thông qua phương pháp bình phương bé nhất (OLS). Mô hình kết hợp cả các biến sai phân bậc 1 biểu thị quan hệ ngắn hạn và số hạng hiệu chỉnh sai số trễ ($ECT_{t-1}$) rút ra từ phương trình dài hạn để kiểm tra tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng. Phần mềm hỗ trợ xử lý là EViews 10 và Excel 2016.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận về ảnh hưởng giữa các TTCK

Chương này tập trung làm rõ bản chất kinh tế của TTCK là quá trình vận động chuyển hóa từ tư bản sở hữu sang tư bản kinh doanh, phản ánh cung cầu vốn và giá cả chi phí vốn. Tác giả trình bày phương pháp luận đo lường giá trị thị trường thông qua các chỉ số giá chứng khoán đại diện.

Chỉ số Quốc gia / Khu vực Mô tả quy mô danh mục Phương pháp tính trọng số Số lượng ETFs tham chiếu
FTSE MIB Ý 40 công ty lớn nhất nước Ý Trọng số thả nổi 3
DAX Đức 30 công ty lớn nhất nước Đức Trọng số thả nổi 5
EURO STOXX 50 Châu Âu 50 công ty lớn nhất Châu Âu Trọng số thả nổi 10
MSCI World Toàn cầu 1.600 công ty lớn nhất thị trường phát triển Trọng số thả nổi 13
S&P 500 Mỹ 500 công ty lớn nhất nước Mỹ Trọng số thả nổi 13
Dow Jones Mỹ 30 công ty lớn nhất nước Mỹ Trung bình theo giá 2
Nikkei 225 Nhật Bản 225 công ty lớn nhất của Nhật Trung bình theo giá 2

Chương 1 phân tích chi tiết cơ chế tính toán của các chỉ số tham gia mô hình:

  • VN-Index: Áp dụng công thức bình quân gia quyền theo kỳ gốc Paasche, so sánh giá trị vốn hóa thị trường hiện hành của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE so với thời kỳ gốc (100 điểm tại phiên 28/7/2000).
  • S&P 500: Sử dụng tổng vốn hóa của 500 công ty đại chúng tại Mỹ chia cho số chia Divisor (thường xấp xỉ mức 8,9 tỷ, điều chỉnh khi có chia tách cổ phiếu hoặc tái cơ cấu).
  • CAC 40: Đại diện 40 cổ phiếu vốn hóa hàng đầu trên sàn Euronext Paris, áp dụng hệ số tỷ trọng thả nổi tự do và hệ số giới hạn trần 15%.
  • SSEC (Shanghai Composite): Tính toán theo công thức Paasche cho toàn bộ cổ phiếu giao dịch tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải với mốc cơ sở ngày 19/12/1990.

Tác giả lập luận việc lựa chọn 3 chỉ số đại diện của Mỹ, Pháp và Trung Quốc xuất phát từ quy mô vượt trội của các thị trường này so với quy mô non trẻ của Việt Nam, cùng mối quan hệ kinh tế, lịch sử và thương mại sâu sắc tác động trực tiếp đến tâm lý giới đầu tư trong nước.

Chương 2: Tác động của các chỉ số TTCK Mỹ, Pháp và Trung Quốc đến chỉ số TTCK Việt Nam

Chương 2 trình bày bức tranh toàn cảnh về tiến trình hoàn thiện khung khổ pháp lý của TTCK Việt Nam (Luật Chứng khoán 2006, Luật sửa đổi 2010 và Luật Chứng khoán số 54/2019/QH14 được Quốc hội thông qua với 92,13% tán thành; sự vận hành của TTCK phái sinh năm 2017). Diễn biến các thị trường trong giai đoạn 2015–2019 được phân tích chi tiết:

  • Việt Nam: VN-Index phục hồi năm 2015 đạt 579,4 điểm; năm 2016 đạt 664,87 điểm (vốn hóa 1,64 triệu tỷ đồng); năm 2017 tăng 48% lên 984,2 điểm (giá trị giao dịch bình quân đạt trên 5.000 tỷ đồng/ngày); năm 2018 lập đỉnh 1.200 điểm ngày 10/4/2018 rồi thoái lùi về 892,54 điểm; năm 2019 tăng 7,7% đạt 960,99 điểm (vốn hóa HOSE đạt 3,29 triệu tỷ đồng, tương đương 143 tỷ USD). Tính đến 30/6/2020, sàn HOSE có 380 mã cổ phiếu, tổng vốn hóa đạt trên 2,8 triệu tỷ đồng (chiếm 57% GDP), quy mô vẫn còn khiêm tốn so với Philippines (gấp 5 lần), Indonesia (gấp 7 lần) và Thái Lan (gấp 8 lần).
  • Thị trường quốc tế: S&P 500 tăng 29% trong năm 2019, vượt mốc 3.200 điểm nhờ sự tăng trưởng vốn hóa của các tập đoàn công nghệ (Apple tăng thêm 497 tỷ USD, Microsoft tăng 408 tỷ USD lên 1.190 tỷ USD, Google, Facebook, Amazon); CAC 40 tăng 26,37% năm 2019 sau khi giảm gần 11% năm 2018; Shanghai Composite chịu ảnh hưởng nặng nề từ căng thẳng thương mại năm 2018 (mất gần 2.300 tỷ USD giá trị) trước khi phục hồi 14% vào tháng 2/2019 khi MSCI công bố nâng tỷ trọng cổ phiếu loại A lên 4 lần.

Thống kê mô tả từ 1.094 quan sát chuỗi dữ liệu logarit trong 5 năm:

  • $LNVNI$: Giá trị trung bình 6,648805; giá trị lớn nhất 7,093679; độ lệch $Skewness < 0$ (lệch trái); độ nhọn $Kurtosis < 3$ (phân phối platykurtic, biến động thấp).
  • $LNS&P500$: Giá trị trung bình 7,795922; giá trị lớn nhất 8,083335; $Skewness > 0$ (lệch phải); $Kurtosis < 3$.
  • $LNCAC40$: Giá trị trung bình 8,522376; lớn nhất 8,705727; nhỏ nhất 8,053435; $Skewness < 0$; $Kurtosis < 3$.
  • $LNSSEC$: Giá trị lớn nhất 8,549922; $Skewness > 0$; $Kurtosis > 3$ (phân phối leptokurtic, đỉnh nhọn, đuôi hẹp, thể hiện thị trường Trung Quốc có những biến động mạnh và bất thường).

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) xác nhận toàn bộ các chuỗi số liệu ở cấp độ mức đều không dừng do giá trị tuyệt đối thống kê $\tau$ tính toán đều nhỏ hơn giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5% (-2,864). Khi lấy sai phân bậc 1, tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận các chuỗi dừng tại bậc tích hợp $I(1)$:

Chuỗi biến số Kiểm định ADF chuỗi mức ($\tau$) Kết luận chuỗi mức Kiểm định ADF sai phân bậc 1 ($\tau$) Kết luận sai phân bậc 1
LNVNI -1,187 Chấp nhận $H_0$ (Không dừng) -20,850* Bác bỏ $H_0$ (Dừng)
LNS&P500 -0,464 Chấp nhận $H_0$ (Không dừng) -33,244* Bác bỏ $H_0$ (Dừng)
LNCAC40 -2,343 Chấp nhận $H_0$ (Không dừng) -32,132* Bác bỏ $H_0$ (Dừng)
LNSSEC -2,197 Chấp nhận $H_0$ (Không dừng) -32,046* Bác bỏ $H_0$ (Dừng)

(Ghi chú: Giá trị tới hạn MacKinnon ở mức ý nghĩa 5% là -2,864; dấu * thể hiện mức ý nghĩa 5%)

Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho thấy các tiêu chuẩn thống kê LR, FPE, AIC, SC và HQ đều thống nhất lựa chọn trễ bậc 1 ($Lag = 1$). Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen (cả Trace Test và Maximum Eigenvalue Test) xác nhận tồn tại 1 vectơ đồng tích hợp ở mức ý nghĩa 5%, chứng minh sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng bền vững trong dài hạn giữa VN-Index và 3 chỉ số quốc tế.

Kiểm định tính dừng đối với phần dư của phương trình dài hạn bằng kiểm định ADF cho thống kê $\tau = -21,0000$ (giá trị tới hạn mức 1% là -3,568120; xác suất $Prob. = 0,0000$), khẳng định phần dư dừng tuyệt đối và củng cố độ tin cậy của mối quan hệ đồng liên kết dài hạn. Từ đó, mô hình hiệu chỉnh sai số ngắn hạn ECM được ước lượng bằng phương pháp OLS với trễ 1 cho các biến sai phân và biến số dư hiệu chỉnh $ECT_{t-1}$.

Chương 3: Thảo luận kết quả nghiên cứu và một số khuyến nghị

Chương 3 tổng hợp và thảo luận ý nghĩa kinh tế từ các hệ số hồi quy:

  • Ước lượng dài hạn: Cả 3 biến độc lập $LNS&P500$, $LNCAC40$ và $LNSSEC$ đều có tác động có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa 5%) đến biến phụ thuộc $LNVNI$. Kết quả này hoàn toàn tương thích với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam (như Nguyễn Trần Thanh Thanh, 2016), củng cố luận điểm rằng xu hướng tăng trưởng dài hạn của các trung tâm tài chính lớn hỗ trợ tích cực cho sự gia tăng chỉ số giá chứng khoán Việt Nam.
  • Ước lượng ngắn hạn: Mô hình ECM chỉ ra cơ chế lan tỏa biến động ngắn hạn với độ trễ 1 ngày. Hệ số của số hạng hiệu chỉnh sai số ($ECT_{t-1}$) đóng vai trò then chốt phản ánh tốc độ điều chỉnh của thị trường về trạng thái cân bằng sau những cú sốc ngắn hạn.
  • Khuyến nghị chiến lược: Nhà đầu tư trên TTCK Việt Nam cần theo dõi sát các chỉ số thị trường quốc tế, đặc biệt là TTCK Mỹ (S&P 500) và Trung Quốc (SSEC), bởi những thay đổi chính sách tiền tệ quốc tế và các biến cố thương mại (như căng thẳng thương mại Mỹ - Trung giai đoạn 2018–2019) có sự truyền dẫn trực tiếp đến tâm lý giao dịch và biến động điểm số của VN-Index.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Khóa luận đạt được các kết quả định lượng cụ thể:

  • Xác lập bằng chứng thực nghiệm về tính dừng của các chuỗi chỉ số chứng khoán tại sai phân bậc 1, $I(1)$, với các thống kê ADF dao động từ -20,850 đến -33,244.
  • Kiểm định Johansen khẳng định tồn tại 1 vectơ đồng tích hợp giữa VN-Index, S&P 500, CAC 40 và SSEC ở mức ý nghĩa 5%.
  • Phần dư mô hình dài hạn đạt tính dừng hoàn toàn với thống kê ADF là -21,0000 ($p = 0,0000$), loại bỏ rủi ro hồi quy giả mạo.
  • Xác định độ trễ tối ưu của mô hình là 1 ngày giao dịch dựa trên đồng thuận của 5 tiêu chuẩn thống kê (LR, FPE, AIC, SC, HQ).

Về mặt đóng góp, nghiên cứu đã khắc phục khoảng trống của các đề tài trước đây vốn chỉ tập trung vào các yếu tố vĩ mô nội địa (lãi suất, lạm phát, cung tiền). Bằng việc sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian tần suất ngày trong 5 năm (1.094 phiên) kết hợp mô hình ECM, tác giả đã lượng hóa đồng thời cả tác động cân bằng dài hạn và cơ chế bù trừ sai số ngắn hạn giữa TTCK Việt Nam với các trung tâm tài chính hàng đầu thế giới (Mỹ, Pháp, Trung Quốc).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận ghi nhận các giới hạn nghiên cứu:

  • Phạm vi biến số độc lập mới chỉ dừng lại ở 3 chỉ số quốc tế (S&P 500, CAC 40, SSEC), chưa mở rộng bao quát các chỉ số lớn khác trong khu vực châu Á như Nikkei 225 (Nhật Bản), KOSPI (Hàn Quốc) hoặc các thị trường mới nổi trong khối ASEAN (Thái Lan, Indonesia, Philippines).
  • Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn từ 2015 đến 2019, chưa bao hàm các giai đoạn biến động bất thường do cú sốc y tế toàn cầu (đại dịch COVID-19 năm 2020) vốn có thể làm biến đổi cấu trúc truyền dẫn tài chính.
  • Chưa kết hợp mô hình đa biến lồng ghép đồng thời cả các chỉ số quốc tế và các biến số kinh tế vĩ mô nội địa.

Hướng phát triển tiếp theo được đề xuất:

  • Mở rộng chuỗi số liệu thời gian sang các năm tiếp theo để đánh giá tính ổn định của các hệ số hồi quy trong các điều kiện thị trường biến động mạnh.
  • Bổ sung các chỉ số thị trường khu vực lân cận và áp dụng thêm các phương pháp kinh tế lượng như mô hình ARDL (Autoregressive Distributed Lag), mô hình VAR, hoặc VECM đa chiều để kiểm định quan hệ nhân quả Granger hai chiều và hiệu ứng lan tỏa phương sai (volatility spillover).

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Kinh tế, Tài chính – Ngân hàng đang thực hiện các đề tài nghiên cứu định lượng ứng dụng kinh tế lượng chuỗi thời gian.
  • Người nghiên cứu cần tham khảo quy trình thực hành kiểm định nghiệm đơn vị ADF, xác định độ trễ tối ưu, kiểm định đồng liên kết Johansen và xây dựng mô hình ECM trên phần mềm EViews 10.
  • Các chuyên viên phân tích tài chính và nhà đầu tư cá nhân quan tâm đến mức độ nhạy cảm của VN-Index trước các biến động từ Phố Wall, thị trường chứng khoán châu Âu và sàn Thượng Hải.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các biến số cụ thể nào và khung thời gian nghiên cứu ra sao?
Nghiên cứu sử dụng biến phụ thuộc là logarit tự nhiên chỉ số VN-Index ($LNVNI$) niêm yết tại sàn HOSE, cùng 3 biến độc lập là logarit tự nhiên của các chỉ số chứng khoán quốc tế: S&P 500 của Mỹ ($LNS&P500$), CAC 40 của Pháp ($LNCAC40$) và Shanghai Composite của Trung Quốc ($LNSSEC$). Dữ liệu được thu thập theo ngày giao dịch trong giai đoạn 5 năm, từ ngày 01/01/2015 đến ngày 31/12/2019, gồm 1.094 quan sát.

2. Tại sao tác giả phải kiểm định nghiệm đơn vị (ADF) và kết quả kiểm định cho thấy điều gì?
Việc kiểm định nghiệm đơn vị nhằm kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu thời gian, tránh hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression). Kết quả kiểm định ADF cho thấy ở chuỗi số liệu gốc dạng logarit, tất cả các biến đều có nghiệm đơn vị (không dừng) ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, khi lấy sai phân bậc 1, toàn bộ các biến đều dừng (bác bỏ giả thuyết $H_0$ với giá trị $\tau$ từ -20,850 đến -33,244), chứng minh các chuỗi số liệu đều tích hợp bậc 1, ký hiệu $I(1)$.

3. Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen mang lại kết luận gì về mối quan hệ giữa các thị trường?
Cả hai phương pháp kiểm định vết (Trace test) và kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue test) theo kỹ thuật Johansen & Juselius đều khẳng định tồn tại 1 vectơ đồng tích hợp ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng minh giữa VN-Index và 3 chỉ số chứng khoán Mỹ, Pháp, Trung Quốc có mối quan hệ cân bằng bền vững trong dài hạn.

4. Độ trễ tối ưu của mô hình được xác định như thế nào?
Tác giả đã chạy kiểm định độ trễ trên EViews 10 dựa trên 5 tiêu chuẩn thống kê gồm LR, FPE, AIC, SC và HQ. Tất cả các tiêu chuẩn này đều thống nhất chọn độ trễ là 1 ($Lag = 1$). Điều này chỉ ra rằng các biến số tài chính quốc tế có sự tác động trễ 1 ngày giao dịch đối với sự biến động của VN-Index.

5. Cơ sở nào để tác giả lựa chọn 3 chỉ số chứng khoán của Mỹ, Pháp và Trung Quốc làm biến giải thích?
Thứ nhất, xét về quy mô vốn hóa và lịch sử hoạt động, các thị trường chứng khoán Mỹ, Pháp và Trung Quốc là những thị trường phát triển hoặc có quy mô hàng đầu thế giới, vượt trội so với quy mô thị trường non trẻ của Việt Nam. Thứ hai, cả 3 quốc gia này đều có mối quan hệ đặc biệt về lịch sử, kinh tế và giao thương với Việt Nam, khiến diễn biến thị trường tài chính của các nước này tác động trực tiếp và rõ nét đến tâm lý kỳ vọng của các nhà đầu tư trong nước.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Hồ Công Hiếu đã thực hiện kiểm định định lượng toàn diện về tác động của các chỉ số chứng khoán quốc tế (S&P 500, CAC 40, SSEC) đến chỉ số VN-Index thông qua chuỗi dữ liệu 1.094 ngày trong giai đoạn 2015–2019. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng chuỗi thời gian gồm kiểm định nghiệm đơn vị ADF, đồng liên kết Johansen và mô hình hiệu chỉnh sai số ECM trên phần mềm EViews 10, công trình đã chứng minh sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn ổn định và cơ chế truyền dẫn biến động ngắn hạn giữa các thị trường tài chính lớn với Việt Nam. Kết quả nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn cho việc tham khảo học thuật về phân tích chuỗi thời gian, đồng thời gợi mở cơ sở khoa học để các nhà đầu tư theo dõi tín hiệu thị trường quốc tế trong việc quản trị danh mục đầu tư.