Luận văn thạc sĩ các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các ttck tiếp cận từ mô hình spatial econometrics

Luận văn thạc sĩ phân tích các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các ttck tiếp cận từ mô hình spatial econometrics, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Hiến
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Yếu Tố Tác Động Đến Sự Đồng Biến Giữa Các Thị Trường Chứng Khoán - Tiếp Cận Từ Mô Hình Spatial Econometrics
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
• 2.1. Biến động cùng hướng (co-movement) và lây lan (contagion)
• 2.2. Cơ chế liên kết các quốc gia (linkages)
• 2.3. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.3.1. Nghiên cứu, bằng chứng về tồn tại lây lan (contagion), đồng biến (co-movement) giữa các thị trường chứng khoán
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: LỰA CHỌN VÀ XÂY DỰNG BIẾN
• 5. CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ THỐNG KÊ CƠ BẢN
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÌNH LUẬN
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TƯƠNG LAI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố tác động đến đồng biến thị trường chứng khoán

Sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán là một hiện tượng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Nó phản ánh mối quan hệ chặt chẽ giữa các thị trường, cho thấy rằng khi một thị trường tăng hoặc giảm, các thị trường khác cũng có xu hướng tương tự. Nghiên cứu này sẽ xem xét các yếu tố tác động đến sự đồng biến này, từ các yếu tố kinh tế vĩ mô đến các yếu tố tâm lý thị trường.

1.1. Định nghĩa và tầm quan trọng của đồng biến thị trường chứng khoán

Đồng biến thị trường chứng khoán được hiểu là sự biến động cùng chiều giữa các thị trường. Tầm quan trọng của hiện tượng này không chỉ nằm ở việc giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư mà còn ảnh hưởng đến chính sách tài chính của các quốc gia.

1.2. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến đồng biến thị trường chứng khoán

Các yếu tố như lãi suất, chính sách tài chính, và tâm lý thị trường đều có thể tác động đến sự đồng biến. Nghiên cứu sẽ phân tích từng yếu tố này để làm rõ cách thức chúng ảnh hưởng đến các thị trường chứng khoán.

II. Vấn đề và thách thức trong việc nghiên cứu đồng biến thị trường chứng khoán

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về đồng biến thị trường chứng khoán, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc xác định chính xác các yếu tố tác động. Các vấn đề như thiếu dữ liệu, sự phức tạp của các mối quan hệ giữa các thị trường, và sự thay đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô là những thách thức lớn.

2.1. Thiếu dữ liệu và độ tin cậy của thông tin

Việc thiếu dữ liệu chính xác và đầy đủ có thể dẫn đến những kết luận sai lệch về sự đồng biến giữa các thị trường. Điều này đặc biệt đúng trong các giai đoạn khủng hoảng khi thông tin thường không đầy đủ.

2.2. Sự phức tạp của các mối quan hệ giữa các thị trường

Các mối quan hệ giữa các thị trường chứng khoán không chỉ đơn giản là tương quan mà còn có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả các yếu tố bên ngoài như chính trị và kinh tế toàn cầu.

III. Phương pháp nghiên cứu đồng biến thị trường chứng khoán hiệu quả

Để nghiên cứu sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán, các nhà nghiên cứu thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các phương pháp này bao gồm phân tích tương quan, mô hình GARCH, và kiểm định đồng liên kết.

3.1. Phân tích tương quan giữa các thị trường

Phân tích tương quan là một trong những phương pháp phổ biến nhất để xác định sự đồng biến. Phương pháp này giúp đo lường mức độ tương quan giữa các thị trường trong các giai đoạn khác nhau.

3.2. Mô hình GARCH trong nghiên cứu đồng biến

Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để phân tích sự biến động của các thị trường chứng khoán. Mô hình này giúp xác định mức độ lan tỏa của các cú sốc từ thị trường này sang thị trường khác.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu đồng biến thị trường chứng khoán

Nghiên cứu về sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin này để xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả hơn.

4.1. Xây dựng danh mục đầu tư dựa trên sự đồng biến

Việc hiểu rõ sự đồng biến giữa các thị trường giúp các nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hơn, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.

4.2. Ảnh hưởng đến chính sách tài chính

Các nhà hoạch định chính sách có thể sử dụng thông tin về sự đồng biến để điều chỉnh các chính sách tài chính nhằm ổn định thị trường và giảm thiểu rủi ro hệ thống.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu đồng biến thị trường chứng khoán

Nghiên cứu về sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển. Các yếu tố như toàn cầu hóa và sự phát triển của công nghệ thông tin sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến sự đồng biến này trong tương lai.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán, từ các yếu tố kinh tế vĩ mô đến tâm lý thị trường.

5.2. Định hướng nghiên cứu trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình mới để phân tích sự đồng biến, cũng như xem xét các yếu tố mới nổi ảnh hưởng đến các thị trường chứng khoán.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế ngày càng sâu rộng, sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán quốc tế trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Theo ước tính, từ năm 2004 đến 2013, các thị trường chứng khoán của 18 quốc gia thuộc khu vực Châu Á - Thái Bình Dương đã thể hiện mức độ đồng biến ngày càng tăng, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2009. Sự đồng biến này không chỉ phản ánh mối quan hệ tài chính chặt chẽ mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định đầu tư và quản lý rủi ro của các nhà đầu tư cũng như các nhà hoạch định chính sách.

Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán, sử dụng phương pháp spatial econometrics để khai thác dữ liệu bảng trong ba giai đoạn: trước khủng hoảng (2004-2006), khủng hoảng (2007-2009) và hậu khủng hoảng (2010-2013). Phạm vi nghiên cứu bao gồm 18 quốc gia APEC có quan hệ thương mại, đầu tư và tài chính với Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện về cơ chế liên kết và sự lan tỏa biến động giữa các thị trường.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc bổ sung lý thuyết tài chính quốc tế, đồng thời hỗ trợ các nhà quản trị tài chính trong việc phòng ngừa rủi ro, đa dạng hóa danh mục đầu tư và quản lý vĩ mô thị trường chứng khoán, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động đầu tư và ổn định thị trường tài chính khu vực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết về biến động cùng hướng (co-movement) và lây lan tài chính (financial contagion). Biến động cùng hướng được hiểu là sự biến động đồng thời và tương quan giữa các thị trường chứng khoán, trong khi lây lan tài chính là quá trình truyền dẫn các cú sốc tài chính từ thị trường này sang thị trường khác thông qua các cơ chế liên kết tài chính, thương mại và chính trị.

Mô hình spatial econometrics được áp dụng nhằm xử lý sự phụ thuộc không gian (spatial dependence) giữa các thị trường, vượt qua hạn chế của các mô hình kinh tế lượng truyền thống không xét đến sự phụ thuộc chéo giữa các thực thể. Các khái niệm chính bao gồm:

• Ma trận trọng số không gian (Spatial weight matrix - W): phản ánh mức độ liên kết giữa các thị trường dựa trên các chỉ tiêu kinh tế song phương như thương mại, đầu tư, tỷ giá…
• Mô hình Spatial Durbin Model (SDM): mô hình tổng quát cho phép đo lường cả tác động trực tiếp và gián tiếp (spillover) giữa các thị trường.
• Hiệu ứng lan tỏa trực tiếp và gián tiếp: cho phép phân tích mức độ ảnh hưởng của biến độc lập tại một thị trường lên chính thị trường đó và các thị trường khác.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng (panel data) gồm tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chỉ số chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô song phương của 18 quốc gia APEC trong giai đoạn 2004-2013, chia thành ba giai đoạn nghiên cứu. Cỡ mẫu bao gồm toàn bộ các quan sát của 18 quốc gia trong 10 năm, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy.

Phương pháp phân tích chính là mô hình spatial econometrics, trong đó mô hình SDM được lựa chọn do tính tổng quát và khả năng xử lý vấn đề bỏ sót biến cũng như sự phụ thuộc không gian. Các kiểm định như Moran’s I test, Breusch-Pagan LM test và Pesaran CD test được sử dụng để xác định sự tồn tại của phụ thuộc không gian và phụ thuộc chéo trong dữ liệu.

Kỹ thuật ước lượng sử dụng là Maximum Likelihood Estimation (MLE) nhằm đảm bảo tính nhất quán và không thiên lệch của các tham số ước lượng. Ngoài ra, mô hình SAR cũng được sử dụng để so sánh và đánh giá mức độ đồng biến giữa các thị trường.

Timeline nghiên cứu trải dài từ việc thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng ma trận trọng số không gian, thực hiện các kiểm định, ước lượng mô hình đến phân tích kết quả và đề xuất giải pháp trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến 2014.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tồn tại sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán: Kết quả mô hình SDM cho thấy hệ số phụ thuộc không gian δ có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chứng tỏ sự đồng biến giữa các thị trường là có thực. Mức độ đồng biến tăng lên đáng kể trong giai đoạn khủng hoảng (2007-2009), với hệ số δ tăng khoảng 25% so với giai đoạn trước khủng hoảng.

2. Ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế song phương: Các biến như thương mại song phương, đầu tư trực tiếp FDI, và chỉ số KaOpen song phương đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sự đồng biến giữa các thị trường. Trong đó, chỉ số KaOpen song phương có sức mạnh giải thích cao nhất, với hệ số tác động gián tiếp chiếm khoảng 40% tổng tác động.

3. Hiệu ứng lan tỏa gián tiếp rõ rệt: Ngoài tác động trực tiếp của các biến kinh tế tại mỗi quốc gia, các biến kinh tế của các quốc gia liên kết cũng ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán quốc gia khác, thể hiện qua các hệ số θ trong mô hình SDM có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

4. Tác động của dao động tỷ giá song phương và khoảng cách địa lý: Dao động tỷ giá song phương có tác động tích cực đến sự đồng biến, với hệ số tác động trực tiếp khoảng 0.15, trong khi khoảng cách địa lý có tác động ngược chiều, tức là các quốc gia gần nhau hơn có mức độ đồng biến cao hơn, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của sự đồng biến gia tăng trong giai đoạn khủng hoảng có thể được giải thích bởi sự lan tỏa các cú sốc tài chính qua các kênh liên kết tài chính và thương mại. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy trong thời kỳ khủng hoảng, mức độ tương quan giữa các thị trường chứng khoán tăng lên đáng kể.

Việc chỉ số KaOpen song phương có sức mạnh giải thích cao nhất cho thấy vai trò quan trọng của hội nhập tài chính và chính sách mở cửa thị trường vốn trong việc thúc đẩy sự đồng biến giữa các thị trường. Điều này cũng đồng thuận với các nghiên cứu của Beine và Candelon (2011) và Didier et al. (2011).

Hiệu ứng lan tỏa gián tiếp phản ánh tính chất phụ thuộc không gian bất cân xứng, cho thấy một số thị trường có ảnh hưởng lớn hơn đến các thị trường khác, điều này có thể được minh họa qua biểu đồ hệ số ρ theo từng ma trận trọng số không gian.

So sánh với các nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH hay VAR, phương pháp spatial econometrics cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cơ chế tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế song phương, đồng thời xử lý tốt vấn đề phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường hội nhập tài chính quốc tế: Các cơ quan quản lý nên thúc đẩy chính sách mở cửa thị trường vốn, giảm thiểu các rào cản kiểm soát vốn nhằm nâng cao chỉ số KaOpen, qua đó tăng cường sự liên kết và đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán, giúp nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro. Thời gian thực hiện đề xuất này nên trong vòng 3-5 năm tới.

2. Phát triển các kênh thương mại và đầu tư song phương: Chính phủ và các tổ chức kinh tế cần tạo điều kiện thuận lợi cho thương mại và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) giữa các quốc gia trong khu vực, nhằm củng cố các cầu nối kinh tế tài chính, giảm thiểu rủi ro lan tỏa tiêu cực trong khủng hoảng. Chủ thể thực hiện là Bộ Công Thương, Bộ Kế hoạch và Đầu tư.

3. Quản lý rủi ro tỷ giá hiệu quả: Các nhà hoạch định chính sách cần xây dựng các công cụ và chính sách ổn định tỷ giá song phương, giảm thiểu dao động tỷ giá nhằm hạn chế tác động tiêu cực đến sự đồng biến của thị trường chứng khoán, đặc biệt trong giai đoạn biến động kinh tế. Thời gian thực hiện trong 1-2 năm.

4. Ứng dụng mô hình spatial econometrics trong quản lý thị trường: Các tổ chức nghiên cứu và quản lý thị trường nên áp dụng mô hình spatial econometrics để theo dõi và dự báo sự lan tỏa rủi ro giữa các thị trường, từ đó có các biện pháp phòng ngừa kịp thời, nâng cao hiệu quả quản lý vĩ mô. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu kinh tế và các cơ quan quản lý tài chính.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý và hoạch định chính sách tài chính: Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chính sách mở cửa thị trường vốn, quản lý rủi ro tỷ giá và thúc đẩy hội nhập tài chính quốc tế, giúp nâng cao hiệu quả quản lý vĩ mô.

2. Nhà đầu tư tài chính và quản lý danh mục đầu tư: Các nhà đầu tư có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để hiểu rõ hơn về mức độ đồng biến giữa các thị trường, từ đó xây dựng chiến lược đa dạng hóa danh mục và phòng ngừa rủi ro hiệu quả hơn.

3. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính quốc tế: Luận văn mở rộng ứng dụng phương pháp spatial econometrics trong nghiên cứu thị trường chứng khoán quốc tế, cung cấp mô hình và dữ liệu tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo.

4. Các tổ chức tài chính và ngân hàng: Kết quả nghiên cứu giúp các tổ chức này đánh giá mức độ rủi ro lan tỏa giữa các thị trường, từ đó thiết kế các sản phẩm tài chính phù hợp và nâng cao khả năng quản lý rủi ro.

Câu hỏi thường gặp

1. Spatial econometrics là gì và tại sao lại được sử dụng trong nghiên cứu này?
   Spatial econometrics là phương pháp kinh tế lượng kết hợp phân tích không gian, giúp xử lý sự phụ thuộc giữa các thực thể trong không gian nghiên cứu. Phương pháp này được sử dụng để đo lường và phân tích sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán quốc tế, vượt qua hạn chế của các mô hình truyền thống không xét đến phụ thuộc chéo.

2. Các yếu tố kinh tế nào ảnh hưởng mạnh nhất đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán?
   Theo kết quả nghiên cứu, chỉ số KaOpen song phương (hội nhập tài chính), thương mại song phương và đầu tư trực tiếp FDI là những yếu tố có tác động tích cực và mạnh mẽ nhất đến sự đồng biến giữa các thị trường.

3. Sự đồng biến giữa các thị trường có thay đổi theo thời kỳ không?
   Có, mức độ đồng biến tăng lên rõ rệt trong giai đoạn khủng hoảng tài chính 2007-2009, phản ánh sự lan tỏa các cú sốc tài chính qua các kênh liên kết kinh tế và tài chính trong thời kỳ bất ổn.

4. Mô hình SDM có ưu điểm gì so với các mô hình khác?
   Mô hình SDM là mô hình tổng quát, có khả năng xử lý vấn đề bỏ sót biến và sự phụ thuộc không gian, đồng thời đo lường được cả tác động trực tiếp và gián tiếp giữa các thực thể, giúp phân tích sâu sắc hơn về cơ chế lan tỏa và đồng biến.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý đầu tư?
   Nhà đầu tư có thể sử dụng các chỉ số và mô hình nghiên cứu để đánh giá mức độ liên kết và rủi ro lan tỏa giữa các thị trường, từ đó xây dựng chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư phù hợp, giảm thiểu rủi ro hệ thống và tối ưu hóa lợi nhuận.

Kết luận

• Nghiên cứu xác nhận sự tồn tại và gia tăng mức độ đồng biến giữa các thị trường chứng khoán khu vực Châu Á - Thái Bình Dương trong giai đoạn 2004-2013, đặc biệt trong thời kỳ khủng hoảng tài chính toàn cầu.
• Các yếu tố kinh tế song phương như thương mại, đầu tư trực tiếp FDI và chỉ số KaOpen song phương đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích sự đồng biến này.
• Mô hình spatial econometrics, đặc biệt là SDM, là công cụ hiệu quả để phân tích sự phụ thuộc không gian và tác động lan tỏa giữa các thị trường.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các chính sách mở cửa thị trường vốn, quản lý rủi ro tỷ giá và thúc đẩy hội nhập tài chính quốc tế.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật, áp dụng mô hình cho các khu vực khác và phát triển các công cụ dự báo rủi ro dựa trên spatial econometrics.

Hành động ngay: Các nhà quản lý, nhà đầu tư và nhà nghiên cứu nên áp dụng kết quả và phương pháp nghiên cứu này để nâng cao hiệu quả quản lý và đầu tư trong bối cảnh thị trường tài chính toàn cầu ngày càng phức tạp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU Trong vài chục năm trở lại đây, thế giới ngày càng chứng kiến sự lớn mạnh và hội nhập của các nền kinh tế, cùng với nó là mối quan hệ thương mại đầu tư ngày càng rộng mở và phức tạp giữa các quốc gia. Toàn cầu hoá được nhắc đến nhiều và ảnh hưởng đến hầu hết mọi mặt đời sống kinh tế chính trị xã hội trên thế giới. Công nghệ thông tin truyền thông phát triển mạnh mẽ cũng là một yếu tố thúc đẩy phát triển kinh doanh quốc tế và thúc đẩy tiến trình toàn cầu hoá mạnh mẽ hơn.

Khởi nguồn từ khủng hoảng bong bóng nhà đất Mỹ năm 2007-2008, dẫn tới cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính quốc tế năm 2008-2009, thế giớiđã ghi nhận tác động tiêu cực đến hàng loạt các thị trường chứng khoán. Lịch sử tài chính quốc tế trong quá khứ cũng đã chứng kiến nhiều biến động tốt – xấu mang tính dây chuyền như vậy. Có thể kể đến các cuộc khủng hoảng lớn đều dẫn tới hậu quả tương tự như cuộc khủng hoảng Mỹ năm 1987, khủng hoảng tài chính Thái Lan 1997, tất cả thấy cho thấy sự vận động cùng xu hướng (co-movement) của các thị trường chứng khoán. Đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị trường chứng khoán, chỉ ra mối quan hệ biến thiên cùng hướng giữa chúng, song để đưa ra gốc rễ nguyên nhân hay các yếu tố tác động đến sự phụ thuộc ấy thì chưa nhiều và vẫn còn một khoảng trống nghiên cứu rất lớn.

Do vậy tôi chọn đề tài nghiên cứu về vấn đề này để thực hiện cho luận văn Thạc sỹ Kinh tế của mình, nghiên cứu xem xét phân tích mối quan hệ đồng biến giữa các thị trường chứng khoán và các yếu tố tác động đến mối quan hệ đó. Spatial Econometrics là một chuyên ngành nghiên cứu kinh tế khá mới mẻ, ra đời từ sự kết hợp của khoa học địa lý (geographics, geo-spatial analysis, regional analysis) và toán kinh tế lượng (econometrics). Nói chung, các mô hình kinh tế lượng thông thường được ước lượng qua hồi quy, không tính đến sự phụ thuộc giữa các thực thể (section). Ngay cả mô hình panel data sử dụng tập mẫu gồm các quan sát của các thực thể khác nhau (cross section) nhưng cũng không xem xét hay tính đến sự phụ thuộc chéo (cross section interdependence).

Spatial econometrics ra đời với sự kết TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3 hợp của chuyên ngành phân tích spatial analysis của khoa học địa lý bổ sung thêm cho yếu điểm trên của econometrics đơn thuần. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ thị trường chứng khoán 18 quốc gia APEC (Việt Nam và 17 quốc gia có quan hệ thương mại, đầu tư, tài chính với Việt Nam trong khối APEC). Với việc sử dụng các biến kinh tế song phương giữa các quốc gia trong mẫu, nghiên cứu được kỳ vọng sẽ (1) chỉ ra được các yếu tố có tác động đến tính chất biến động cùng xu hướng giữa các thị trường, (2) định lượng được mức độ tác động của các biến kinh tế song phương lên sự đồng biến ấy. Kết quả của nghiên cứu có thể đóng góp thêm cho lý thuyết kinh tế tài chính quốc tế và các quyết định quản trị của các nhà quản trị đầu tư tài chính trong việc thực hiện việc phòng ngừa rủi ro, đa dạng hoá danh mục đầu tư cũng như quản lý vĩ mô thị trường chứng khoán.

Nội dung chính luận văn này được trình bày tiếp theo, với: - Chương 2 trình bày các khái niệm liên quan và xem xét tổng quan lý thuyết nghiên cứu về sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán. - Chương 3 nói về phương pháp, mô hình nghiên cứu spatial econometrics cho dữ liệu chéo, dữ liệu bảng. - Chương 4 phân tích, lựa chọn và xây dựng biến. - Chương 5 trình bày chi tiết dữ liệu và các phân tích thống kê cơ bản.

- Chương 6 trình bày kết quả nghiên cứu và bình luận. - Chương 7 là kết luận và định hướng nghiên cứu tương lai. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 4 NỘI DUNG CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.

Biến động cùng hướng (co-movement ) và lây lan (contagion) Vận động cùng hướng có thể hiểu như là sự biến động giống nhau, cùng chiều tăng giảm. Nó cũng là sự phụ thuộc chéo (interdependence). Không có một định nghĩa thống nhất cho khái niệm lây lan tài chính (financial contagion), tuy nhiên World Bank đưa ra 3 định nghĩa theo mức độ chặt chẽ. - Mức độ tổng quát, lây lan tài chính là sự lan truyền các cú sốc hay đơn giản hơn là hiệu ứng lan toả xuyên quốc gia.

Lây lan có thể diễn ra ở cả ở thời kỳ “tốt” hay “xấu”. Lây lan tài chính không nhất thiết phải gắn với khủng hoảng, tuy nhiên trong lý thuyết, người ta hay nhấn mạnh sự lan tỏa qua các thời kỳ khủng hoảng. - Mức chặt chẽ, lây lan tài chính là sự truyền dẫn các cú sốc hay tính chất tương quan chéo giữa các quốc gia thông qua một cơ chế liên kết nào đó, giống như cơ chế lây bệnh trong y học. - Mức chặt chẽ nhất, lây lan xảy ra khi mức độ tương quan tăng cao giữa các quốc gia về vấn đề nào đó trong thời kỳ khủng hoảng so với thời kỳ bình yên.

Cơ chế liên kết các quốc gia (linkages) Cũng theo World Bank, sở dĩ có sự lây lan và biến động cùng hướng giữa các quốc gia là do có cơ chế truyền dẫn qua các mối liên kết. Có ba nhóm liên kết cơ bản. - Liên kết tài chính (financial linkages): Liên kết tài chính tồn tại giữa hai quốc gia khi hai quốc gia cùng được kết nối qua một hệ thống tài chính quốc TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Ví dụ, một định chế quốc có tài trợ bằng vốn vay, khi tài sản của họ ở một quốc gia bị giảm giá hoặc chịu một cú sốc có ảnh hưởng tiêu cực, định chế đó buộc phải bán tài sản của họ ở một quốc gia khác không bị ảnh hưởng bởi cú sốc ấy để có vốn dự phòng.

Hành động này tác động như sự nhân giống hay truyền dẫn cú sốc từ quốc gia ban đầu sang các quốc gia khác. - Liên kết thực (real linkages): Là loại liên kết kinh tế cơ bản chủ yếu giữa các quốc gia, thông qua hoạt động thương mại quốc tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Giữa các quốc gia có quan hệ thương mại, nếu một bên giảm giá đồng tiền để tạo lợi thế so với các quốc gia khác sẽ kích thích một cuộc chạy đua tương tự bởi các quốc gia này để lấy lại lợi thế. Một cú sốc kích thích khủng hoảng ở chính quốc làm cho hoạt động đầu tư suy giảm khiến các công ty đa quốc gia cũng phải thu hẹp đầu tư ở các quốc gia không/chưa chịu ảnh hưởng.

Hậu quả là sự lây lan suy giảm đầu tư từ một quốc gia sang các quốc gia có mối liên kết này. - Liên kết chính trị (political linkages): Mối liên kết này ít được nhắc đến trong lý thuyết so với hai mối liên kết trên. Nó tồn tại khi một quốc gia có tham gia một hiệp ước hay câu lạc bộ với các ràng buộc về kinh tế chính trịchẳng hạn như cơ chế đồng tiền chung. TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.

Nghiên cứu, bằng chứng về tồn tại lây lan (contagion), đồng biến (co-movement) giữa các thị trường chứng khoán Trong mấy chục năm qua, lý thuyết tài chính đã ghi nhận sự biến đổi cùng hướng giữa các thị trường chứng khoán quốc tế. Theo Forbes and Rigobon (1999), nghiên cứu kiểm định sự tồn tại của sự lây lan thậm chí còn nhiều hơn lý thuyết nghiên cứu giải thích cơ chế lây lan. Có bốn phương pháp tiếp cận định lượng: Phân tích tương quan chéo giữa các thị trường (cross market correlation analysis), mô hình phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát GARCH, đồng liên kết (co- TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 6 integration), và probit. Hầu hết các nghiên cứu đề chỉ ra có sự lây lan trong thời kỳ khủng hoảng.

Kiểm định dựa trên tương quan chéo giữa các quốc gia được sử dụng nhiều nhất. Phương pháp này đo lường tương quan song phương trong thời kỳ ổn định và kiểm định so sánh với tương quan trong và sau thời kỳ khủng hoảng. Nếu hệ số tương quan sau này tăng đáng kể so với trước đó thì chứng tỏ tồn tại sự lây lan hay tồn tại sự đồng biến. King and Wadhwani (1990) kiểm định hệ số tương quan chéo giữa các thị trường Mỹ, Nhật và Anh cho thấy hệ số này tăng đáng kể sau đổ vỡ của thị trường Mỹ.

Lee and Kim (1993) dùng phương pháp tương tự, nhưng mở rộng với 12 thị trường cho thấy trước đổ vỡ thị trường Mỹ 1987, hệ số tương quan trung bình là 0.23, sau 1987, nó tăng lên 0.39, tất nhiên có kiểm định để khẳng định 2 con số này khác biệt có ý nghĩa thống kê.Solnik et al. (1996) nghiên cứu tương quan thị trường chứng khoán Mỹ và các quốc gia lớn khác cho thấy dao động thị trường (volatility) có xu hướng lây lan và mức độ tương quan (correlation) tăng cao trong thời kỳ có dao động mạnh. Hamao et al. (1990) ghi nhận sự lan toả của thay đổi và dao động giá từ thị trường chứng khoán Mỹ và Anh với thị trường Nhật.

Hiệu ứng đó là hiệu ứng hai chiều, song chiều từ thị trường Mỹ và Anh qua Nhật mạnh hơn nhiều so với chiều ngược lại. Kết quả tương tự cũng được khẳng định trong nghiên cứu của Longin and Solnik(1995), hệ số tương quan tăng trong và sau khủng hoảng. Ramchand and Susmel (1998) cho thấy hệ số tương quan của thị trường Mỹ với các thị trường chính khác tăng khoảng 2.5 đến 3 lần ở thời kỳ khủng hoảng. Phương pháp thứ hai: ARCH hay GARCH cũng hay được dùng.

Phương pháp này đo lường cơ chế lan toả variance và covariance (variance, covariance matrix). Chou et al. (1994) và Hamao et al. (1990) bằng cách này đã cho thấy bằng chứng về sự lây lan sau sự kiện 1987 của chứng khoán Mỹ tới các quốc gia.

Longin and Solnik (1995) cho thấy ma trận variance, covariance không ổn định theo thời gian mà nó có xu hướng tăng trong và sau thời kỳ có khủng hoảng. Savva (2009) bằng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 7 mô hình GARCH với dynamic conditional correlation đã tìm ra và đo lường được mức độ lan toả (spillover) biến động giá giữa thị trường Mỹ với các nước Châu Âu theo từng cặp (lan toả Mỹ → Châu Âu và ngược lại). Cho and Parhizgari (2008) nghiên cứu 14 thị trường cổ phiếu Đông Á bằng DDC GARCH cho kết luận có tồn tại sự lây lan tài chính. Alper et al.