Giới thiệu dự án

Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCK) đã trải qua hơn hai thập kỷ phát triển vượt bậc, với mức vốn hóa thị trường từ mức chỉ chiếm khoảng 1% GDP giai đoạn 2000–2005 đã tăng trưởng mạnh mẽ đạt trên 82% GDP vào giai đoạn 2021–2022. Tuy nhiên, với đặc thù của một thị trường cận biên đang chuyển dịch sang mới nổi, độ nhạy cảm trước các cú sốc thông tin là rất lớn. Các biến động địa chính trị, chính sách tiền tệ quốc tế và sự kiện kinh tế vĩ mô trong nước thường tạo ra các làn sóng dịch chuyển dòng tiền và biến động giá tức thì.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               BỐI CẢNH BIẾN ĐỘNG VĨ MÔ & THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN                  |
|                                                                                   |
|  [Sự kiện Chính trị (PE)]     [Kinh tế Trong nước (DEE)]    [Kinh tế Quốc tế (FEE)]|
|        (17 Sự kiện)                 (21 Sự kiện)                (42 Sự kiện)     |
|              \                           |                           /            |
|               \                          |                          /             |
|                +---> [Mô hình Vector Autoregression (VAR)] <-------+              |
|                                          |                                        |
|                                          v                                        |
|              +-------------------------------------------------------+            |
|              | Hệ thống Biến số Vĩ mô & Thị trường (2012 - 2022)     |            |
|              | - MARKET (Vốn hóa / GDP)     - CPI (Chỉ số giá TD)   |            |
|              | - GDP (Tổng sản phẩm quốc nội)- TYGIA (Tỷ giá USD/VND)|            |
|              | - M2 (Cung tiền rộng)         - IRLNH (Lãi suất LNH)  |            |
|              | - LSTPCP (Lãi suất TPCP 10N)                          |            |
|              +-------------------------------------------------------+            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu thực tế

Phần lớn các nghiên cứu trong nước trước đây chỉ tiếp cận định tính hoặc phân tích biến động đơn lẻ xung quanh một sự kiện cục bộ (như đại dịch COVID-19 hoặc sự thay đổi lãi suất điều hành) mà thiếu đi mô hình định lượng tổng thể đánh giá tính chất tương hỗ động (dynamic interdependence). Nghiên cứu này giải quyết bài toán:

  • Định lượng chính xác độ trễ và mức độ ảnh hưởng của chuỗi sự kiện chính trị và kinh tế (cả nội tại lẫn quốc tế) lên TTCK Việt Nam.
  • Phân tách phản ứng của các biến số vĩ mô trung gian then chốt (CPI, GDP, M2, Tỷ giá, Lãi suất liên ngân hàng, Lãi suất trái phiếu Chính phủ 10 năm).
  • Dự báo mức độ tổn thương và phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD) trong ngắn hạn (Bước 2 - 2 quý) và dài hạn (Bước 16 - 16 quý).

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa dữ liệu chuỗi thời gian: Thu thập và lượng hóa 17 sự kiện chính trị nổi bật (PE), 63 sự kiện kinh tế gồm 21 sự kiện nội địa (DEE) và 42 sự kiện quốc tế (FEE) giai đoạn 2012–2022.
  2. Kiểm định tính dừng và quan hệ động: Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và xây dựng mô hình Vector Autoregression (VAR) đa biến.
  3. Phân tích phản ứng xung (IRF) và Phân rã phương sai (FEVD): Xác định tỷ lệ đóng góp của các cú sốc sự kiện vào phương sai biến động của chỉ số thị trường và hệ thống kinh tế vĩ mô.
  4. Xây dựng khung khuyến nghị chiến lược: Cung cấp cơ sở định lượng cho nhà đầu tư tái cơ cấu danh mục phòng thủ và hỗ trợ cơ quan quản lý điều hành chính sách tiền tệ - tài khóa.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

Dự án kết hợp phương pháp định tính (phân loại sự kiện, phân tích chính sách) và phương pháp định lượng nâng cao (Kinh tế lượng chuỗi thời gian - Time Series Econometrics). Kết quả đầu ra là hệ thống phương trình VAR đồng thời, bảng phân rã phương sai ngắn hạn - dài hạn với độ tin cậy $p < 0.05$ và hệ số xác định $R^2$ đạt từ $0.5464$ đến $0.9995$.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: Thị trường chứng khoán Việt Nam (toàn bộ 3 sàn HOSE, HNX, UPCoM) gắn với các chỉ số vĩ mô Việt Nam và các cú sốc tài chính toàn cầu.
  • Thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian theo quý (Quarterly Data) từ Q1/2012 đến Q4/2022 ($N = 44$ quý, 10 biến số, tổng cộng 440 quan sát).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trong phân tích định lượng tài chính, việc lựa chọn mô hình quyết định độ chính xác của dự báo trước các cú sốc phi cấu trúc.

Tiêu chí Phương pháp Event Study cổ điển Mô hình ARDL (Dao et al., 2022) Mô hình VAR Đa biến (Đề tài)
Bản chất biến số Biến giả (Dummy) quanh cửa sổ sự kiện hẹp Phân tích hồi quy đơn/đa biến có trễ Hệ phương trình đồng thời nội sinh hóa
Xử lý tính tương hỗ Kém; coi sự kiện là ngoại sinh độc lập Trung bình; phụ thuộc biến phụ thuộc Tối ưu; mọi biến đều ảnh hưởng qua lại
Phân tích truyền dẫn Chỉ đo lường lợi nhuận bất thường (CAR) Đo lường tác động dài hạn/ngắn hạn Đo lường lan truyền qua IRF và FEVD
Khả năng dự báo Thấp; không dự báo được cú sốc tương lai Khá; hạn chế khi có sốc hệ thống Cao; mô phỏng được đường đi của cú sốc

Ưu tiên triển khai theo ma trận MoSCoW:

  • Must Have: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF; Ước lượng mô hình VAR; Kiểm tra điều kiện ổn định Eigenvalue; Phân tích hàm phản ứng xung (IRF) và phân rã phương sai (FEVD).
  • Should Have: Phân tách độc lập biến DEE và FEE; Chuẩn hóa biến đại diện thị trường $MARKET = \frac{\text{Vốn hóa 3 sàn}}{\text{GDP}}$.
  • Could Have: Mở rộng phân tích mô hình GARCH để đo lường phương sai thay đổi theo thời gian.
  • Won't Have (Giai đoạn này): Xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán tần suất cao (HFT) thời gian thực.

Thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu kinh tế lượng

Technology Stack

  • Ngôn ngữ & Nền tảng: Python 3.10 / Stata 17 MP.
  • Thư viện tính toán: statsmodels v0.14.0, pandas v2.0.3, numpy v1.24.3, scipy v1.11.0.
  • Cơ sở dữ liệu đầu vào: FiinPro-X API Database, Cơ sở dữ liệu Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV).
  • Yêu cầu hiệu năng: Xử lý hồi quy ma trận nghịch đảo tức thì (< 200ms) với bộ dữ liệu ma trận hiệp phương sai bậc cao, đảm bảo không suy biến ma trận (Singular Matrix Error).

Quy trình phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình 4 giai đoạn chuẩn Box-Jenkins kết hợp kiểm định chuỗi thời gian đa biến:

  1. Identification (Nhận dạng): Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc $Y_t$, lấy sai phân bậc $d$ để đưa về dạng tích hợp $I(0)$.
  2. Estimation (Ước lượng): Thiết lập ma trận tham số VAR với độ trễ tối ưu $p$ được lựa chọn qua kiểm định tỷ số khả như (Likelihood Ratio).
  3. Diagnostic Checking (Chẩn đoán mô hình): Đánh giá phần dư là nhiễu trắng (White Noise), kiểm tra tính ổn định thông qua nghiệm của đa thức đặc trưng (Eigenvalues nằm trong vòng tròn đơn vị).
  4. Forecasting (Dự báo): Phân rã phương sai sai số dự báo tại các mốc thời gian $t+2$ và $t+16$.

Implementation và kết quả

Mô tả thuật toán và cấu trúc code

Mô hình Vector Autoregression tổng quát bậc $p$ được biểu diễn dưới dạng ma trận:

$$Y_t = c + \sum_{i=1}^{p} A_i Y_{t-i} + \epsilon_t$$

Trong đó:

  • $Y_t$ là vector $(8 \times 1)$ chứa các biến: $[DEE_t \text{ (hoặc } FEE_t, PE_t), MARKET_t, GDP_t, CPI_t, M2_t, TYGIA_t, IRLNH_t, LSTPCP_t]'$.
  • $c$ là vector hằng số $(8 \times 1)$.
  • $A_i$ là ma trận hệ số hồi quy $(8 \times 8)$ tại độ trễ $i$.
  • $\epsilon_t$ là vector nhiễu trắng đa biến thỏa mãn $E(\epsilon_t) = 0$ và ma trận hiệp phương sai $E(\epsilon_t \epsilon_t') = \Sigma$.

Đoạn mã triển khai phân tích mô hình VAR, kiểm định tính dừng và trích xuất FEVD bằng Python (statsmodels):

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.api import VAR

def run_econometric_pipeline(data_path: str):
    # 1. Nạp và tiền xử lý dữ liệu chuỗi thời gian
    df = pd.read_csv(data_path, index_col='Quarter', parse_dates=True)
    variables = ['DEE', 'MARKET', 'GDP', 'CPI', 'M2', 'TYGIA', 'IRLNH', 'LSTPCP']
    
    # 2. Kiểm định tính dừng Augmented Dickey-Fuller (ADF)
    stationarity_report = {}
    for var in variables:
        adf_res = adfuller(df[var].dropna(), autolag='AIC')
        stationarity_report[var] = {
            'Test_Statistic': adf_res[0],
            'p-value': adf_res[1],
            'Is_Stationary': adf_res[1] < 0.05
        }
        
    # 3. Ước lượng mô hình VAR với trễ p = 2
    model = VAR(df[variables])
    var_results = model.fit(maxlags=2, ic='aic')
    
    # 4. Kiểm tra điều kiện ổn định Eigenvalues
    is_stable = var_results.is_stable(verbose=False)
    
    # 5. Phân tích Phân rã Phương sai Sai số Dự báo (FEVD)
    fevd = var_results.fevd(periods=16)
    
    # Trích xuất kết quả tại Step 2 (ngắn hạn) và Step 16 (dài hạn)
    fevd_step2 = fevd.decomp[1, :, :]   # Index 1 = Step 2
    fevd_step16 = fevd.decomp[15, :, :] # Index 15 = Step 16
    
    return {
        'model_summary': var_results.summary(),
        'is_stable': is_stable,
        'fevd_step2': fevd_step2,
        'fevd_step16': fevd_step16
    }

Kiểm định và chất lượng mô hình

  • Kiểm định nghiệm đơn vị (ADF Test): Tất cả các biến số bao gồm $MARKET, GDP, M2, CPI, TYGIA, IRLNH, LSTPCP, DEE, FEE, PE$ (sau khi lấy sai phân phù hợp) đều đạt giá trị $p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$ chuỗi ngẫu nhiên không dừng.
  • Độ phù hợp mô hình ($R^2$): Hệ số xác định đạt mức cao trên tất cả các phương trình con, dao động từ $0.5464$ (đối với lãi suất liên ngân hàng $IRLNH$) đến $0.9995$ (đối với cung tiền $M2$).
  • Tính ổn định hệ thống: Tất cả các giá trị riêng (Eigenvalues) của ma trận hệ số đều có mô-đun (Modulus) nhỏ hơn 1, đảm bảo quá trình VAR là dừng tuyệt đối và các hàm phản ứng xung mang đầy đủ ý nghĩa thống kê.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH ỔN ĐỊNH VÀ ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH             |
|                                                                                   |
|  - Biến phụ thuộc: DEE / MARKET / Macro Variables                                |
|  - Hệ số R-squared: 0.5464 (IRLNH) --> 0.9995 (M2)                                |
|  - Kiểm định ADF p-value: 0.0000 (Tất cả các chuỗi đều đạt chuẩn Dừng)            |
|  - Kiểm định ổn định: Toàn bộ Modulus của Eigenvalues < 1.0000                    |
|  - Kiểm định Ljung-Box: Phần dư đạt chuẩn Nhiễu trắng (White Noise)              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Kết quả định lượng chi tiết

Dữ liệu phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD) cho thấy tác động rõ rệt của sự kiện kinh tế trong nước (DEE) tới các biến số vĩ mô và thị trường chứng khoán qua các khung thời gian:

Bảng kết quả phân rã phương sai tác động ngắn hạn và dài hạn của DEE

Biến phản ứng (Variable B) Tác động ngắn hạn (Bước 2: 2 Quý)
% Phương sai do sốc từ DEE		 Tác động dài hạn (Bước 16: 16 Quý)
% Phương sai do sốc từ DEE		 Xu hướng thay đổi
MARKET (TTCK) 1.83% 4.18% Tăng +128.4% (Tác động tích lũy)
GDP (Tăng trưởng) 2.44% 10.51% Tăng mạnh +330.7% (Đóng góp lớn nhất)
CPI (Lạm phát) 9.12% 7.92% Giảm nhẹ -13.2% (Tác động nhanh nhất)
M2 (Cung tiền) 0.001% 2.15% Tăng mạnh (Độ trễ phản ứng chính sách)
TYGIA (Tỷ giá) 0.04% 5.41% Tăng mạnh (Tác động lan truyền trễ)
IRLNH (Lãi suất LNH) 0.21% 3.68% Tăng dần theo chu kỳ can thiệp
LSTPCP (Trái phiếu CP) 1.68% 9.90% Tăng mạnh +489.3% (Tái định giá rủi ro)
Tự giải thích (DEE) 84.63% 56.21% Giảm dần theo thời gian

Đánh giá tương quan giữa các nhóm sự kiện

  1. Sự kiện kinh tế trong nước (DEE): Trong ngắn hạn, DEE tác động mạnh nhất lên chỉ số giá tiêu dùng CPI ($9.12%$), phản ánh tâm lý thị trường hàng hóa phản ứng ngay lập tức với các quyết định kinh tế nội địa. Trong dài hạn, DEE tác động chi phối lên GDP ($10.51%$) và Lãi suất trái phiếu ($9.90%$). Tác động lên TTCK tăng từ $1.83%$ lên $4.18%$.
  2. Sự kiện kinh tế quốc tế (FEE): Các sự kiện ngoại sinh (như chu kỳ thắt chặt tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ - FED, khủng hoảng nợ công quốc tế, căng thẳng thương mại Mỹ - Trung) có cường độ tác động và tính lan truyền mạnh hơn đáng kể lên biến số thị trường so với sự kiện nội địa.
  3. Sự kiện chính trị (PE): Các sự kiện chính trị trong nước có tính ổn định cao, do đó mức độ giải thích phương sai trực tiếp lên TTCK ở mức thấp hơn, chủ yếu đóng vai trò duy trì nền tảng thể chế và ổn định dài hạn.

Đổi mới và đóng góp

  • Đổi mới phương pháp luận: Khắc phục triệt để nhược điểm của mô hình hồi quy đơn giản bằng cách tích hợp hệ thống ma trận VAR 8 biến số, lượng hóa đồng thời chuỗi 80 sự kiện (17 PE + 63 DEE & FEE) trong giai đoạn lịch sử 11 năm đầy biến động.
  • Chuẩn hóa biến số đại diện thị trường: Thay vì chỉ sử dụng điểm số VN-Index thuần túy (vốn dễ bị bóp méo bởi các cổ phiếu vốn hóa lớn), nghiên cứu sử dụng tỷ lệ $\frac{\text{Vốn hóa toàn thị trường}}{\text{GDP}}$ bao phủ cả 3 sàn (HOSE, HNX, UPCoM), phản ánh trung thực quy mô và độ sâu tài chính.
  • So sánh đóng góp khoa học:
    • So với Dao Van Hung et al. (2021) (chỉ phân tích sự kiện COVID-19): Mở rộng toàn diện bức tranh vĩ mô giai đoạn 2012–2022.
    • So với Dao Hoang Tuan et al. (2022) (mô hình ARDL): Tách biệt được cú sốc nội sinh/ngoại sinh và đo lường phân rã phương sai chính xác tại các bước trễ dự báo cụ thể ($t+2, t+16$).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế

  1. Quản trị danh mục quỹ đầu tư (Asset Management): Khi xuất hiện sự kiện kinh tế quốc tế (FEE) như FED tăng lãi suất, mô hình dự báo áp lực lan tỏa đến tỷ giá và thanh khoản trong 2–4 quý tiếp theo, kích hoạt chiến lược tái phân bổ sang các nhóm ngành phòng thủ (tiện ích, năng lượng, doanh nghiệp tiền mặt cao và đòn bẩy thấp).
  2. Stress Testing trong ngân hàng thương mại: Sử dụng hàm phản ứng xung để mô phỏng kịch bản biến động của Lãi suất liên ngân hàng (IRLNH) và Lãi suất trái phiếu (LSTPCP) khi xảy ra các cú sốc pháp lý doanh nghiệp lớn (như vụ việc xử lý sai phạm trái phiếu, bất động sản năm 2022).
  3. Hoạch định chính sách vĩ mô: Giúp cơ quan quản lý tính toán độ trễ chính sách (thời gian truyền dẫn từ DEE sang M2 và GDP mất từ 2 đến 16 quý) để điều tiết cung tiền linh hoạt.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI HỆ THỐNG DỰ BÁO VĨ MÔ & THỊ TRƯỜNG              |
|                                                                                   |
|  [Quý 1: Xây dựng Pipeline] --> [Quý 2: Tự động hóa Dữ liệu]                     |
|  - Chuẩn hóa Schema dữ liệu     - Tích hợp FiinPro API                            |
|  - Đóng gói Module VAR          - Pipeline ETL tự động                            |
|                                                                                   |
|  [Quý 3: Tích hợp Dashboard] --> [Quý 4: Stress Testing & Backtest]               |
|  - Trực quan hóa IRF/FEVD       - Kiểm thử kịch bản khủng hoảng                   |
|  - Cảnh báo ngưỡng rủi ro       - Tối ưu hóa phân bổ danh mục                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế dữ liệu: Do số liệu GDP, CPI và Cung tiền M2 của Việt Nam được công bố chính thức theo quý/tháng, số lượng quan sát dừng ở mức 44 quý, giới hạn bậc trễ tối đa của mô hình VAR để tránh mất bậc tự do (Degrees of Freedom).
  • Hướng phát triển tương lai:
    • Ứng dụng kỹ thuật phân tích xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP / Sentiment Analysis) để cào dữ liệu tin tức báo chí hàng ngày, gán trọng số định lượng cho từng sự kiện thay vì phân loại nhị phân.
    • Mở rộng sang mô hình VAR Tham số thay đổi theo thời gian (Time-Varying Parameter VAR - TVP-VAR) kết hợp mô hình GJR-GARCH để đo lường tính bất đối xứng giữa tin tốt và tin xấu.

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                         CÁC NHÓM ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                              |
|                                                                                   |
|  +-----------------------------------+   +------------------------------------+   |
|  | Sinh viên & Học viên cao học      |   | Chuyên viên Phân tích Định lượng   |   |
|  | - Khung phương pháp luận chuẩn    |   | - Bộ tham số ước lượng thực nghiệm |   |
|  | - Tài liệu tham khảo VAR/FEVD     |   | - Code template xử lý chuỗi vĩ mô  |   |
|  +-----------------------------------+   +------------------------------------+   |
|                                                                                   |
|  +-----------------------------------+   +------------------------------------+   |
|  | Quỹ đầu tư & Định chế Tài chính   |   | Nhà Hoạch định Chính sách          |   |
|  | - Khung Stress Testing danh mục   |   | - Đo lường độ trễ truyền dẫn vĩ mô |   |
|  | - Tối ưu hóa phân bổ rủi ro       |   | - Căn chỉnh biên độ điều hành      |   |
|  +-----------------------------------+   +------------------------------------+   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  • Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận quy trình nghiên cứu chuẩn mực, từ mã hóa sự kiện thực tế đến kiểm định kinh tế lượng định lượng cao cấp.
  • Chuyên viên Phân tích Định lượng (Quant Analysts): Nhận bộ tham số thực nghiệm về độ nhạy của thị trường chứng khoán Việt Nam trước các cú sốc trong nước và quốc tế.
  • Quỹ đầu tư & Tổ chức tài chính: Sở hữu công cụ lượng hóa rủi ro sự kiện phục vụ lập chiến lược đầu tư phòng thủ trong các giai đoạn biến động mạnh.
  • Cơ quan quản lý: Nắm bắt bằng chứng thực nghiệm về độ trễ tác động của chính sách lên lạm phát (ngắn hạn) và tăng trưởng (dài hạn).

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật để tái lập mô hình VAR trong nghiên cứu là gì?

Cần môi trường Python 3.8+ (hoặc Stata 15+) với các thư viện statsmodels, pandas, numpy. Dữ liệu yêu cầu chuỗi thời gian tối thiểu 30–40 quan sát liên tục cho mỗi biến số vĩ mô để đảm bảo bậc tự do khi ước lượng ma trận hiệp phương sai.

2. Tại sao nghiên cứu phân tách sự kiện kinh tế thành nội địa (DEE) và quốc tế (FEE)?

Bởi vì độ mở kinh tế của Việt Nam rất lớn (tổng kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP vượt 180%). Sự kiện quốc tế (FEE) mang tính ngoại sinh hoàn toàn và có sức lan tỏa nhanh qua tỷ giá và dòng vốn FII/FDI, trong khi sự kiện nội địa (DEE) chịu sự điều tiết chủ động của chính sách tài khóa và tiền tệ.

3. Làm thế nào để giải quyết vấn đề chuỗi thời gian không dừng trong mô hình VAR?

Trước khi đưa vào ước lượng VAR, tất cả các chuỗi dữ liệu đều được kiểm định tính dừng bằng Augmented Dickey-Fuller (ADF). Nếu chuỗi có nghiệm đơn vị ($p \ge 0.05$), tiến hành lấy sai phân bậc 1 ($d=1$) để triệt tiêu xu thế đơn điệu, đảm bảo hệ thống hồi quy không rơi vào hiện tượng hồi quy giả mạo (Spurious Regression).

4. Kết quả FEVD bước 2 và bước 16 có ý nghĩa gì trong thực tế đầu tư?

Bước 2 (ngắn hạn - 2 quý) phản ánh phản ứng tâm lý tức thì của dòng tiền và lạm phát trước sự kiện. Bước 16 (dài hạn - 16 quý / 4 năm) phản ánh sự thẩm thấu toàn diện của sự kiện vào cấu trúc sản xuất kinh doanh thực tế (GDP) và chi phí vốn dài hạn của Chính phủ (LSTPCP).

5. Chi phí triển khai hệ thống phân tích định lượng tương tự cho doanh nghiệp là bao nhiêu?

Hệ thống sử dụng nền tảng mã nguồn mở (Python) nên chi phí phần mềm là $0. Chi phí chủ yếu tập trung vào việc thuê bao dữ liệu tài chính vĩ mô chất lượng cao (FiinPro-X / Bloomberg / LSEG) và nhân sự phân tích dữ liệu chuyên sâu.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành xuất sắc việc xây dựng mô hình Vector Autoregression (VAR) đa biến nhằm định lượng hóa tác động của chuỗi 80 sự kiện chính trị và kinh tế lên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2012–2022.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chứng minh rằng:

  • Sự kiện kinh tế quốc tế (FEE) có ảnh hưởng chi phối và sâu rộng nhất tới thị trường tài chính Việt Nam.
  • Sự kiện kinh tế nội địa (DEE) tác động tức thì mạnh nhất lên chỉ số giá tiêu dùng CPI ($9.12%$) trong ngắn hạn và tác động tích lũy lên tăng trưởng GDP ($10.51%$) trong dài hạn.
  • Tính lan truyền sang thị trường chứng khoán gia tăng từ $1.83%$ trong ngắn hạn lên $4.18%$ trong dài hạn.

Công trình cung cấp cơ sở dữ liệu và khung phân tích thực nghiệm giá trị, đóng góp thiết thực cho công tác quản trị rủi ro đầu tư và hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.