Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cuộc xung đột quân sự giữa Nga và Ukraine chính thức bùng nổ vào ngày 24 tháng 02 năm 2022, diễn ra ngay sau giai đoạn kinh tế toàn cầu chịu ảnh hưởng nặng nề từ đại dịch COVID-19. Biến cố địa chính trị này đã kích hoạt hàng loạt biện pháp trừng phạt tài chính, gây đứt gãy chuỗi cung ứng quốc tế và đẩy giá các mặt hàng chiến lược như năng lượng (dầu thô, khí đốt), kim loại (thép), lương thực (lúa mì, ngô) và phân bón lên mức cao. Dưới áp lực lạm phát gia tăng, các ngân hàng trung ương buộc phải thắt chặt chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi suất, tạo nên sự bất ổn diện rộng trên thị trường tài chính và làm thay đổi tâm lý chấp nhận rủi ro của giới đầu tư toàn cầu.

Đối với Việt Nam, dù nằm ở vị trí địa lý xa khu vực giao tranh và không có biên giới tiếp giáp trực tiếp, thị trường chứng khoán trong nước vẫn chịu những tác động lan tỏa do tính hội nhập kinh tế sâu rộng và sự phụ thuộc vào nguồn nguyên liệu nhập khẩu. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu đương thời về xung đột Nga - Ukraine chủ yếu tập trung vào các thị trường phát triển như Hoa Kỳ, châu Âu hoặc nhóm quốc gia G20. Bối cảnh phản ứng của thị trường cận biên và mới nổi như Việt Nam, đặc biệt là sự phân hóa mức độ tác động trên từng phân ngành cụ thể, vẫn còn thiếu vắng các khảo sát thực nghiệm chuyên sâu. Do đó, đề tài khóa luận được thực hiện nhằm lượng hóa mức độ ảnh hưởng của biến cố này đến thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua việc đo lường phản ứng giá cổ phiếu của các nhóm ngành có liên quan mật thiết.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích ảnh hưởng của cuộc xung đột Nga - Ukraine đến thị trường chứng khoán Việt Nam; xác định chiều hướng tác động thông qua các thông tin công bố; từ đó đề xuất các khuyến nghị và giải pháp hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định phù hợp.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định tác động của cuộc xung đột chính trị Nga - Ukraine tới thị trường chứng khoán Việt Nam.
    2. Đo lường sự phản ánh của giá cổ phiếu qua các thông tin công bố liên quan đến chiến sự.
    3. Đề xuất các giải pháp hỗ trợ nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro khi giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Tương ứng với các mục tiêu trên, khóa luận đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu:

  1. Cuộc xung đột chính trị giữa hai nước Nga và Ukraine có tác động như thế nào đến thị trường chứng khoán Việt Nam?
  2. Giá cổ phiếu phản ánh như thế nào qua các thông tin được công bố liên quan đến chiến sự Nga và Ukraine?
  3. Cần đưa ra những kiến nghị và giải pháp nào giúp cho nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro khi quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
  • Đối tượng nghiên cứu: Sự kiện xung đột chính trị quân sự Nga - Ukraine và biến động giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc 06 nhóm ngành liên quan niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm: Vận tải biển, Dầu khí, Thép, Phân bón, Nông nghiệp và Hàng không.
  • Phạm vi không gian: Các công ty cổ phần thuộc 06 ngành nêu trên đang niêm yết giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập trong giai đoạn từ tháng 08 năm 2021 đến tháng 03 năm 2022, bao quát chuỗi ngày giao dịch trước và sau thời điểm chiến sự nổ ra vào ngày 24 tháng 02 năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng phân tích dựa trên ba lý thuyết tài chính kinh điển và các công trình thực nghiệm liên quan:

  • Lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis - EMH): Phát triển bởi Fama (1969, 1970) và Bodie cùng cộng sự (2018), phân loại thị trường thành ba dạng: dạng yếu (giá phản ánh dữ liệu giao dịch lịch sử), dạng trung bình (giá phản ánh toàn bộ thông tin công khai) và dạng mạnh (giá phản ánh cả thông tin nội bộ). Lý thuyết này giải thích cơ chế thị trường điều chỉnh giá tức thì khi xuất hiện thông tin bất ngờ về chiến tranh.
  • Lý thuyết tài chính hành vi (Behavioral Finance): Theo Barberis và Thaler (2003), tâm lý nhà đầu tư không hoàn toàn duy lý mà chịu chi phối bởi cảm xúc, sự hoảng loạn hoặc kỳ vọng thái quá trước các sự kiện "thiên nga đen", dẫn đến hiện tượng bán tháo hoặc đẩy giá vượt giá trị nội tại.
  • Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên của giá chứng khoán (Random Walk Theory): Đề xuất bởi Paul Samuelson và Eugene Fama (1965, 1970), khẳng định biến động giá cổ phiếu trong ngắn hạn diễn ra độc lập và không thể dự đoán chỉ dựa vào dữ liệu quá khứ.
  • Khái niệm và định giá cổ phiếu: Tác giả hệ thống hóa các khái niệm về cổ phiếu phổ thông, cổ phiếu ưu đãi, cổ phiếu ưu tiên; đồng thời phân định bốn hình thức giá trị: giá trị thị trường, mệnh giá, giá trị sổ sách và giá trị nội tại.

Về phương pháp thực nghiệm, tác giả sử dụng Phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study Methodology) được khởi xướng bởi Fama cùng cộng sự (1969), phát triển bởi Brown và Warner (1985) cùng Campbell và cộng sự (1997). Quy trình thực hiện gồm 4 bước:

  1. Xác định sự kiện nghiên cứu: Ngày diễn ra sự kiện ($t=0$) là ngày 24 tháng 02 năm 2022.
  2. Xác định các khung cửa sổ:
    • Cửa sổ ước tính (Estimation Window): Gồm 120 ngày giao dịch trước cửa sổ sự kiện, dùng để ước tính các tham số của mô hình thị trường.
    • Cửa sổ sự kiện (Event Window): 21 ngày giao dịch, ký hiệu $[t_{-10}, t_{+10}]$ (từ 10 ngày trước đến 10 ngày sau sự kiện).
  3. Đo lường tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi bất thường:
    • Sử dụng Mô hình thị trường (Market Model) thiết lập bằng hồi quy OLS: $$R_{i,t} = \alpha_i + \beta_i R_{m,t} + \varepsilon_{i,t}$$ Trong đó $R_{i,t}$ là tỷ suất sinh lợi thực tế của cổ phiếu $i$ tại ngày $t$; $R_{m,t}$ là tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường VN-Index; $\alpha_i, \beta_i$ là các hệ số hồi quy; $\varepsilon_{i,t}$ là sai số ngẫu nhiên.
    • Tỷ suất sinh lợi bất thường (Abnormal Return - AR): $$AR_{i,t} = R_{i,t} - (\hat{\alpha}_i + \hat{\beta}i R{m,t})$$
    • Tỷ suất sinh lợi bất thường tích lũy (Cumulative Abnormal Return - CAR): $$CAR_i(t_1, t_2) = \sum_{t=t_1}^{t_2} AR_{i,t}$$
  4. Kiểm định giả thuyết thống kê:
    • Giả thuyết $H_1: AR_t \neq 0$ (Kiểm định sự xuất hiện của lợi nhuận bất thường tại ngày $t$).
    • Giả thuyết $H_2: CAR(t_1, t_2) \neq 0$ (Kiểm định tổng lợi nhuận bất thường tích lũy trong giai đoạn quan sát).
    • Công cụ kiểm định: Thống kê kiểm định tham số Student $t$-test tại các mức ý nghĩa 10% (), 5% () và 1% ().

Nguồn dữ liệu thứ cấp gồm chuỗi giá đóng cửa hàng ngày được điều chỉnh của chỉ số VN-Index và 30 mã cổ phiếu thuộc 06 nhóm ngành trong giai đoạn từ tháng 08/2021 đến tháng 03/2022.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương này thiết lập cơ sở khoa học cho nghiên cứu. Tác giả phân tích tính cấp thiết của việc đánh giá tác động từ xung đột Nga - Ukraine lên thị trường chứng khoán Việt Nam trong bối cảnh các chuỗi cung ứng toàn cầu bị xáo trộn. Chương 1 xác định rõ mục tiêu tổng quát, 03 mục tiêu cụ thể, 03 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (biến động giá cổ phiếu 6 ngành), phạm vi thời gian (08/2021 - 03/2022), tóm tắt phương pháp nghiên cứu sự kiện và nêu bật đóng góp của đề tài về mặt lý luận lẫn thực tiễn đối với nhà đầu tư tại thị trường mới nổi.

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước

Chương 2 trình bày có hệ thống các lý thuyết nền tảng: Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH với ba dạng hiệu quả yếu, trung bình, mạnh), Lý thuyết tài chính hành vi và Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên. Tác giả làm rõ bản chất, chức năng của thị trường chứng khoán và các hình thái giá trị cổ phiếu. Phần tiếp theo tổng hợp kênh truyền dẫn tác động từ chiến sự Nga - Ukraine qua thị trường năng lượng (Nga đứng thứ ba thế giới về sản xuất dầu thô với 11,3 triệu thùng/ngày, xuất khẩu 7,8 triệu thùng/ngày; đứng thứ hai về khí đốt với 638 tỷ $m^3$/năm), thị trường thép (Nga xuất khẩu hơn 28 triệu tấn/năm, Ukraine xuất khẩu 15 triệu tấn/năm), nông nghiệp (Nga và Ukraine chiếm gần 30% thương mại lúa mì toàn cầu), phân bón (Nga sản xuất hơn 50 triệu tấn/năm, chiếm 13% thị phần thương mại toàn cầu) và hàng không (lệnh cấm không phận qua lại giữa Nga và 36 quốc gia). Cuối cùng, chương 2 tổng thuật các nghiên cứu quốc tế (Rima Assaf và ctg, 2023; Oyadeyi và ctg, 2024; Imran Yousaf và ctg, 2022) cùng các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Đức Trung và ctg, 2022; Nguyễn Thị Hoa Hồng và ctg, 2023; Nguyễn Hữu Quỳnh Như, 2022) nhằm chỉ ra khoảng trống nghiên cứu thực nghiệm chi tiết theo ngành tại Việt Nam.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa mô hình định lượng. Tác giả phân tích ưu thế của Mô hình thị trường (Market Model) so với mô hình điều chỉnh trung bình và mô hình điều chỉnh chỉ số. Các công thức xác định tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường $R_{m,t}$, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng $E(R_{i,t})$, lợi nhuận bất thường $AR_{i,t}$, lợi nhuận bất thường tích lũy $CAR$ và kiểm định $t$-test được cụ thể hóa. Cửa sổ ước tính được ấn định 120 ngày, cửa sổ sự kiện là 21 ngày giao dịch quanh mốc 24/02/2022. Mẫu nghiên cứu gồm 30 doanh nghiệp (5 doanh nghiệp mỗi ngành) được tác giả lựa chọn và lập danh mục như sau:

Ngành Mã cổ phiếu Tên doanh nghiệp niêm yết
Vận tải biển GMD Công ty Cổ phần Gemadept
VSC Công ty Cổ phần Tập đoàn Container Việt Nam
TCL Công ty Cổ phần Đại lý Giao nhận Vận tải Xếp dỡ Tân Cảng
VOS Công ty Cổ phần Vận tải biển Việt Nam
HAH Công ty Cổ phần Vận tải và Xếp dỡ Hải An
Dầu khí GAS Tổng Công ty Khí Việt Nam
PVS Tổng Công ty Cổ phần Dịch vụ Kỹ thuật Dầu khí Việt Nam
PVD Tổng Công ty Cổ phần Khoan và Dịch vụ Khoan Dầu khí
PLX Tập đoàn Xăng dầu Việt Nam
PVT Tổng Công ty Cổ phần Vận tải Dầu khí
Thép HPG Công ty Cổ phần Tập đoàn Hòa Phát
NKG Công ty Cổ phần Thép Nam Kim
HSG Công ty Cổ phần Tập đoàn Hoa Sen
POM Công ty Cổ phần Thép Pomina
TLH Công ty Cổ phần Tập đoàn Thép Tiến Lên
Phân bón DCM Công ty Cổ phần Phân bón Dầu khí Cà Mau
DPM Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí
BFC Công ty Cổ phần Phân bón Bình Điền
VAF Công ty Cổ phần Phân lân nung chảy Văn Điển
SFG Công ty Cổ phần Phân bón Miền Nam
Nông nghiệp HAG Công ty Cổ phần Hoàng Anh Gia Lai
HNG Công ty Cổ phần Nông nghiệp Quốc tế Hoàng Anh Gia Lai
HSL Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Thực phẩm Hồng Hà
NSC Công ty Cổ phần Tập đoàn Giống cây trồng Việt Nam
SSC Công ty Cổ phần Giống cây trồng Miền Nam
Hàng không VJC Công ty Cổ phần Hàng không VietJet
HVN Tổng Công ty Hàng không Việt Nam
SGN Công ty Cổ phần Phục vụ Mặt đất Sài Gòn
AST Công ty Cổ phần Dịch vụ Hàng không Taseco
NCT Công ty Cổ phần Dịch vụ Hàng hóa Nội Bài

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 tính toán các chỉ số $AR$, $CAR$ và thực hiện kiểm định $t$-test cho từng cổ phiếu thuộc 06 ngành trong cửa sổ sự kiện $[t_{-10}, t_{+10}]$. Dữ liệu thực nghiệm của nhóm ngành vận tải biển phản ánh sự xuất hiện rõ rệt của lợi nhuận bất thường. Cụ thể:

  • Cổ phiếu GMD xuất hiện $AR$ dương có ý nghĩa thống kê tại ngày $t=+5$ ($AR = 0,0579$; $t = 2,8006^{}$), $t=+9$ ($AR = 0,0691$; $t = 3,3415^{}$) và $AR$ âm tại $t=+8$ ($AR = -0,0452$; $t = -2,1881^{}$). Lợi nhuận bất thường tích lũy $CAR$ đạt giá trị dương liên tục từ $t=-6$ đến $t=+10$, tại ngày sự kiện $t=0$ đạt $CAR = 0,0723$ ($t = 4,2042^{*}$).
  • Cổ phiếu VSC không có giá trị $AR$ riêng lẻ nào đạt ý nghĩa thống kê, nhưng $CAR$ dương có ý nghĩa xuất hiện từ $t=-5$ đến $t=-1$ và từ $t=+1$ đến $t=+10$ (đạt đỉnh tại $t=+9$ với $CAR = 0,2339$; $t = 7,6413^{***}$).
  • Cổ phiếu TCL có 5 phiên xuất hiện $AR$ có ý nghĩa: $t=-8$ ($AR = 0,0360$; $t = 2,3106^{}$), $t=-5$ ($AR = 0,0376$; $t = 2,4138^{}$), $t=+5$ ($AR = 0,0552$; $t = 3,5427^{}$), $t=+8$ ($AR = -0,0340$; $t = -2,1813^{}$) và $t=+9$ ($AR = 0,0339$; $t = 2,1724^{*}$). $CAR$ dương có ý nghĩa thống kê xuất hiện từ $t=-8$ đến $t=-1$ và từ $t=+5$ đến $t=+10$.
  • Cổ phiếu VOS có $AR$ dương tại $t=-8$ ($AR = 0,0855$; $t = 2,2078^{}$) và $t=+9$ ($AR = 0,0669$; $t = 1,7281^{}$); $CAR$ dương xuất hiện từ $t=-8$ đến $t=-4$ và duy trì liên tục từ $t=+3$ đến $t=+10$ với mức ý nghĩa 1% (tại $t=+10$ đạt $CAR = 0,2332$; $t = 7,8981^{}$).
  • Cổ phiếu HAH ghi nhận $AR$ dương tại $t=-5$ ($AR = 0,0566$; $t = 1,9457^{}$), $t=+2$ ($AR = 0,0605$; $t = 2,081^{**}$), $t=+5$ ($AR = 0,0574$; $t = 1,9724^{}$) và $t=+9$ ($AR = 0,0674$; $t = 2,3161^{}$). Chỉ số $CAR$ của HAH dương và đạt ý nghĩa thống kê liên tục trong suốt 19 phiên từ $t=-8$ đến $t=+10$, tại ngày sự kiện $t=0$ đạt $CAR = 0,0954$ ($t = 4,2934^{}$) và đạt $CAR = 0,3022$ ($t = 13,6059^{**}$) vào ngày $t=+10$.

Tác giả giải thích nguyên nhân phản ứng tích cực của ngành vận tải biển: Dù chi phí nhiên liệu chiếm 35–45% chi phí hoạt động, vận tải biển nội địa Việt Nam được vận hành chủ yếu bởi các doanh nghiệp trong nước giúp giá cước duy trì ổn định. Đồng thời, việc các hãng tàu quốc tế ngừng nhận hàng đến và đi từ Nga cùng tình trạng phong tỏa các cảng Biển Đen tại Ukraine tạo cơ hội cho các doanh nghiệp tàu biển Việt Nam gia tăng thị phần vận chuyển hàng hóa xuất nhập khẩu giữa Việt Nam và Liên bang Nga. Nhìn chung trên toàn bộ 6 ngành khảo sát, có 5/6 ngành (vận tải, dầu khí, phân bón, thép và hàng không) ghi nhận phản ứng tích cực trước sự kiện.

Chương 5: Kết luận và các khuyến nghị

Chương tổng kết các phát hiện thực nghiệm để trả lời 03 câu hỏi nghiên cứu. Tác giả khẳng định xung đột Nga - Ukraine tạo ra tác động bất thường và phân hóa rõ rệt trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nhà đầu tư phản ứng sớm từ giai đoạn trước sự kiện và duy trì kỳ vọng hưởng lợi tích cực ở nhóm cổ phiếu hàng hóa, nguyên vật liệu và vận tải. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các khuyến nghị giúp nhà đầu tư cơ cấu danh mục, quản trị rủi ro trước các cú sốc địa chính trị, đồng thời nêu rõ các hạn chế nghiên cứu và đề xuất hướng mở rộng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chi tiết ngành vận tải biển

Bảng dữ liệu thực nghiệm trích xuất từ khóa luận phản ánh chi tiết các chỉ số tỷ suất sinh lợi bất thường ($AR$) và tỷ suất sinh lợi bất thường tích lũy ($CAR$) cùng giá trị kiểm định $t$-test tại các mốc thời gian tiêu biểu trong cửa sổ sự kiện $[t_{-10}, t_{+10}]$:

Mã Chỉ tiêu $t = -8$ $t = -5$ $t = 0$ (Sự kiện) $t = +2$ $t = +5$ $t = +9$ $t = +10$
GMD $AR$ 0,0294 0,0277 -0,0027 -0,0101 0,0579*** 0,0691*** -0,0239
$t(AR)$ 1,4234 1,3414 -0,1286 -0,4870 2,8006 3,3415 -1,1560
$CAR$ 0,0299* 0,0572*** 0,0723*** 0,0430** 0,1289*** 0,1867*** 0,1628***
$t(CAR)$ 1,7407 3,3224 4,2042 2,5003 7,4928 10,8534 9,4644
VSC $AR$ 0,0092 0,0493 -0,0308 0,0046 0,0692 0,0733 -0,0059
$t(AR)$ 0,2189 1,1682 -0,7288 0,1080 1,6400 1,7361 -0,1387
$CAR$ 0,0042 0,0564* 0,0457 0,0786** 0,1373*** 0,2339*** 0,2281***
$t(CAR)$ 0,1383 1,8427 1,4938 2,5659 4,4848 7,6413 7,4501
TCL $AR$ 0,0360** 0,0376** -0,0077 -0,0063 0,0552*** 0,0339** -0,0251
$t(AR)$ 2,3106 2,4138 -0,4924 -0,4022 3,5427 2,1724 -1,6090
$CAR$ 0,0317** 0,0621*** 0,0187 0,0062 0,0710*** 0,0747*** 0,0496***
$t(CAR)$ 2,3412 4,5934 1,3804 0,4619 5,2478 5,5237 3,6698
VOS $AR$ 0,0855** 0,0120 -0,0335 0,0430 0,0504 0,0669* -0,0289
$t(AR)$ 2,2078 0,3097 -0,8653 1,1100 1,3021 1,7281 -0,7474
$CAR$ 0,0677** 0,0443 -0,0104 0,0328 0,1549*** 0,2621*** 0,2332***
$t(CAR)$ 2,2916 1,4993 -0,3537 1,1106 5,2475 8,8781 7,8981
HAH $AR$ 0,0444 0,0566* -0,0221 0,0605** 0,0574* 0,0674** 0,0065
$t(AR)$ 1,5247 1,9457 -0,7581 2,0810 1,9724 2,3161 0,2217
$CAR$ 0,0719*** 0,1055*** 0,0954*** 0,1719*** 0,2321*** 0,2958*** 0,3022***
$t(CAR)$ 3,2346 4,7481 4,2934 7,7387 10,4503 13,3155 13,6059

Ghi chú: *, **, *** biểu thị mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 10%, 5% và 1%.

Tổng hợp kết quả các ngành và giải pháp đề xuất

  • Kết quả tổng quát: Nghiên cứu chỉ ra rằng có 5/6 nhóm ngành (vận tải, dầu khí, thép, phân bón và hàng không) có phản ứng tích cực, biểu hiện qua tỷ suất sinh lợi bất thường tích lũy ($CAR$) dương với ý nghĩa thống kê cao. Kết quả này phản ánh kỳ vọng của nhà đầu tư Việt Nam vào việc các doanh nghiệp trong nước được hưởng lợi gián tiếp khi giá hàng hóa thế giới tăng và chuỗi cung ứng quốc tế qua Nga - Ukraine bị gián đoạn.
  • Giải pháp và kiến nghị: Tác giả khuyến nghị nhà đầu tư cần theo dõi sát sao diễn biến địa chính trị để dự báo biến động giá nguyên liệu hàng hóa; chủ động cơ cấu danh mục đầu tư hướng vào các nhóm ngành có khả năng phòng vệ lạm phát hoặc hưởng lợi thế thương mại ngắn hạn; đồng thời tránh tâm lý hoảng loạn bán tháo theo số đông trong những phiên giao dịch đầu tiên khi xung đột bùng phát.
  • Đóng góp của nghiên cứu: Về mặt lý luận, khóa luận bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của biến cố địa chính trị toàn cầu đối với thị trường chứng khoán của một quốc gia đang phát triển; mở rộng ứng dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study) tại Việt Nam. Về mặt thực tiễn, đề tài cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng cụ thể hỗ trợ nhà đầu tư và các định chế tài chính xây dựng chiến lược ứng phó rủi ro trước các cú sốc bên ngoài.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự xác định các hạn chế nội tại và định hướng nghiên cứu tiếp theo như sau:

  • Về khoảng thời gian: Nghiên cứu mới chỉ tập trung đo lường phản ứng trong ngắn hạn quanh ngày diễn ra sự kiện (cửa sổ sự kiện 21 ngày giao dịch từ $t=-10$ đến $t=+10$). Tác động dài hạn và tính ổn định của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn chiến sự kéo dài chưa được đánh giá toàn diện.
  • Về quy mô mẫu và tài liệu tham chiếu: Số lượng doanh nghiệp phân tích giới hạn ở 5 công ty đại diện cho mỗi ngành (tổng cộng 30 công ty). Đồng thời, số lượng công trình nghiên cứu sự kiện về chiến sự Nga - Ukraine tại Việt Nam ở thời điểm tác giả thực hiện còn hạn chế, làm giảm tính phong phú của tài liệu đối sánh.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả đề xuất các nghiên cứu sau này cần mở rộng khung thời gian phân tích trung và dài hạn; gia tăng số lượng mã cổ phiếu khảo sát; bổ sung các biến kiểm soát vi mô/vĩ mô và áp dụng thêm các mô hình định lượng khác nhằm đo lường mức độ lan tỏa rủi ro một cách toàn diện hơn.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế quốc tế: Cung cấp tài liệu mẫu về việc áp dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study) với đầy đủ quy trình tính toán hệ số hồi quy OLS, xác định tỷ suất sinh lợi bất thường ($AR$), tỷ suất sinh lợi bất thường tích lũy ($CAR$) và kiểm định giả thuyết bằng thống kê $t$-test.
  • Nhà nghiên cứu tài chính thực nghiệm: Tham khảo cách thức phân đoạn cửa sổ ước tính (120 ngày) và cửa sổ sự kiện ($[-10, +10]$) khi đánh giá các sự kiện địa chính trị bất ngờ ("thiên nga đen").
  • Nhà đầu tư và chuyên viên phân tích chứng khoán: Cung cấp số liệu định lượng về mức độ nhạy cảm và chiều hướng phản ứng của từng nhóm ngành (vận tải, dầu khí, thép, phân bón, nông nghiệp, hàng không) trước biến động thị trường quốc tế, làm căn cứ xây dựng chiến lược phòng vệ rủi ro danh mục.

Câu hỏi thường gặp

1. Ngày diễn ra sự kiện và khung thời gian quan sát trong khóa luận được xác định cụ thể như thế nào?

Ngày diễn ra sự kiện ($t=0$) được xác định là ngày 24 tháng 02 năm 2022, thời điểm quân đội Nga chính thức phát động chiến dịch quân sự nhắm vào Ukraine. Khung thời gian nghiên cứu gồm hai giai đoạn: Cửa sổ ước tính (Estimation Window) dài 120 ngày giao dịch trước cửa sổ sự kiện để thiết lập tham số cho mô hình thị trường; Cửa sổ sự kiện (Event Window) gồm 21 ngày giao dịch, kéo dài từ 10 ngày trước sự kiện đến 10 ngày sau sự kiện (ký hiệu $[t_{-10}, t_{+10}]$).

2. Tác giả sử dụng mô hình nào để đo lường lợi nhuận bất thường và căn cứ lựa chọn là gì?

Tác giả sử dụng Mô hình thị trường (Market Model) dựa trên phương pháp nghiên cứu sự kiện của Fama cùng cộng sự (1969). Mô hình này giả định mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu với chỉ số thị trường VN-Index thông qua hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS). Mô hình được lựa chọn vì tính vững, khả năng dự báo tốt và khắc phục được nhược điểm có độ lệch lớn của mô hình điều chỉnh trung bình hoặc các giả định quá khắt khe của mô hình điều chỉnh theo chỉ số.

3. Những nhóm ngành và mã cổ phiếu nào được đưa vào mẫu nghiên cứu định lượng?

Nghiên cứu khảo sát 30 mã cổ phiếu thuộc 06 nhóm ngành niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (5 mã/ngành):

  • Vận tải biển: GMD, VSC, TCL, VOS, HAH.
  • Dầu khí: GAS, PVS, PVD, PLX, PVT.
  • Thép: HPG, NKG, HSG, POM, TLH.
  • Phân bón: DCM, DPM, BFC, VAF, SFG.
  • Nông nghiệp: HAG, HNG, HSL, NSC, SSC.
  • Hàng không: VJC, HVN, SGN, AST, NCT.

4. Kết quả kiểm định t-test của nhóm cổ phiếu ngành vận tải biển ghi nhận những điểm nổi bật nào?

Trong 5 cổ phiếu ngành vận tải biển, có 4 mã (GMD, TCL, VOS, HAH) xuất hiện lợi nhuận bất thường ($AR$) đạt ý nghĩa thống kê, tập trung chủ yếu vào các ngày $t=-8$, $t=+5$ và $t=+9$. Riêng mã VSC không có $AR$ đạt ý nghĩa thống kê nhưng lại xuất hiện lợi nhuận bất thường tích lũy ($CAR$) dương có ý nghĩa từ $t=+1$ đến $t=+10$. Vào đúng ngày diễn ra sự kiện ($t=0$), hai mã có $CAR$ dương đạt mức ý nghĩa 1% là GMD ($CAR = 0,0723$; $t = 4,2042^{}$) và HAH ($CAR = 0,0954$; $t = 4,2934^{}$). Cả 5 cổ phiếu đều duy trì $CAR$ dương có ý nghĩa thống kê cao trong giai đoạn sau sự kiện ($t=+5$ đến $t=+10$).

5. Vì sao giá cổ phiếu ngành vận tải biển Việt Nam lại phản ứng tích cực trước xung đột Nga - Ukraine theo lý giải của tác giả?

Theo tác giả, phản ứng tích cực này xuất phát từ hai nguyên nhân chính: Thứ nhất, đội tàu vận tải biển nội địa do các doanh nghiệp trong nước vận hành giúp giá cước vận chuyển nội địa duy trì ở mức thấp và ổn định, giảm thiểu tác động tiêu cực dù chi phí nhiên liệu chiếm từ 35% đến 45% chi phí hoạt động. Thứ hai, các cảng biển của Ukraine bị phong tỏa và các hãng tàu quốc tế lớn tạm dừng tiếp nhận hàng hóa tuyến Nga - châu Âu đã mở ra cơ hội lớn cho các chủ tàu Việt Nam gia tăng thị phần vận chuyển hàng hóa xuất nhập khẩu song phương giữa Việt Nam và Liên bang Nga.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Hoàng Long đã vận dụng chặt chẽ phương pháp nghiên cứu sự kiện để lượng hóa tác động của cuộc xung đột Nga - Ukraine đến thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2021–2022. Kết quả thực nghiệm khẳng định sự kiện chính trị này tạo ra tác động bất thường rõ rệt, trong đó 5/6 nhóm ngành khảo sát (vận tải, dầu khí, phân bón, thép, hàng không) có phản ứng tích cực nhờ kỳ vọng thị trường được hưởng lợi gián tiếp từ sự đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu. Công trình cung cấp hệ thống số liệu kiểm định thực nghiệm có giá trị khoa học, đóng góp tài liệu tham khảo thiết thực cho công tác phân tích tài chính và quản trị danh mục đầu tư tại các thị trường mới nổi.