Lan tỏa độ biến thiên từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khoán Việt Nam

Bài viết trình bày kiểm định tác động lan tỏa độ biến thiên từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động lan tỏa có ý nghĩa thống kê từ thị trường chứng khoán Mỹ lên thị trường chứng khoán Việt Nam.

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ Lan tỏa độ biến thiên từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khoán Việt Nam Nguyễn Minh Kiều Lê Đình Nghi Ngày nhận: 02/10/2017 Ngày nhận sửa: 12/03/2018 Ngày duyệt đăng: 22/03/2018 Bài báo kiểm định tác động lan tỏa độ biến thiên từ thị trường chứng khoán (TTCK) Mỹ sang TTCK Việt Nam Nghiên cứu sử dụng liệu số TTCK Mỹ Việt Nam, cụ thể số S&P 500 VN-Index theo ngày, giai đoạn từ 01/01/2012 đến 31/12/2015 Về phương pháp, nghiên cứu sử dụng mơ hình GARCH để ước lượng độ biến thiên phương pháp nhân Granger để kiểm định tác động lan tỏa độ biến thiên Kết nghiên cứu cho thấy tác động lan tỏa có ý nghĩa thống kê từ TTCK Mỹ lên TTCK Việt Nam Từ khóa: GARCH, độ biến thiên, lan tỏa độ biến thiên, thị trường chứng khoán Giới thiệu phận thị trường tài đóng vai trị quan trọng kinh tế Một yếu tố cần quan tâm hàng đầu nhà đầu tư TTCK rủi ro Rủi ro định lượng thông qua độ biến thiên (volatility) đo phương sai có điều kiện chuỗi suất sinh lợi (SSL) cổ phiếu GARCH mơ hình hiệu sử dụng © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X rộng rãi để ước lượng độ biến thiên SSL cổ phiếu Trong bối cảnh toàn cầu hóa nay, hệ thống tài nước giới có phụ thuộc tác động qua lại lẫn Vì vậy, nghiên cứu mối liên hệ độ biến thiên TTCK giúp nhà đầu tư có thêm thơng tin để dự báo rủi ro gặp phải đầu tư, có chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư (porfolio diversification) phù hợp Lan tỏa độ biến thiên (volatility spillover) khái niệm sử dụng để đánh giá phụ thuộc lẫn (interdependence) thị trường Theo Abou-Zaid (2011), lan tỏa có nghĩa lan truyền biến động thị trường từ nước sang nước khác (Abou-Zaid, 2011) Hiện nay, thị trường phát triển ngày đóng vai trị quan trọng kinh tế tồn cầu Vì vậy, nhà kinh tế khơng quan tâm đến thị trường phát triển mà ý đến thị Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 190- Tháng 2018 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ trường phát triển Nghiên cứu mối liên hệ nhóm thị trường phát triển thị trường phát triển đưa nhiều hàm ý quan trọng cho doanh nghiệp, nhà đầu tư nhà hoạch định sách Cụ thể, thị trường phát triển có mối liên hệ yếu với thị trường phát triển, nghĩa cú sốc hay thay đổi từ thị trường phát triển ảnh hưởng đến thị trường phát triển, nhà đầu tư thị trường phát triển đa dạng hóa danh mục đầu tư thơng qua đầu tư thị trường phát triển để giảm thiểu rủi ro (Li, 2007) Ngược lại, thị trường phát triển có mối liên hệ chặt chẽ với thị trường phát triển nhà đầu tư thị trường phát triển nên tìm thị trường khác để đa dạng hóa danh mục đầu tư nhằm giảm thiểu rủi ro Mặt khác, nhà đầu tư thị trường phát triển dự báo rủi ro dựa vào phân tích biến động thị trường phát triển nhà hoạch định sách thị trường phát triển cần ý vào biến động thị trường giới để quản trị rủi ro thị trường nước nhằm đảm bảo cho thị trường phát triển ổn định Mặc dù có nhiều nghiên cứu đánh giá lan tỏa độ biến thiên từ thị trường phát triển sang thị trường phát triển, theo tìm hiểu chúng tơi chưa có nghiên cứu kiểm định tác động lan tỏa TTCK Việt Nam TTCK Việt Nam Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng thị trường non trẻ thành lập năm 2000, với qui mơ vốn cịn nhỏ so với thị trường khác giới hoạt động kinh tế chuyển đổi từ kinh tế bao cấp sang kinh tế thị trường nên có khác biệt so với thị trường nghiên cứu trước Đây điểm khác biệt mà báo mong muốn góp phần đánh giá ảnh hưởng tác động lan tỏa từ TTCK Mỹ đến TTCK Việt Nam Cơ sở lý thuyết Độ biến thiên (volatility) đại lượng đo độ phân tán (dispersion) mật độ xác suất (probability density) (Alexander, 2001) Chỉ tiêu thường dùng để đo độ phân tán độ lệch chuẩn, nghĩa bậc hai phương sai biến ngẫu nhiên Cụ thể hơn, xét thị trường với liệu số chứng khoán, độ biến thiên đại lượng thống kê đo độ phân tán SSL (returns) chứng khoán hay số thị trường Độ biến thiên đo độ lệch chuẩn (standard deviation) hay phương sai (variance) SSL Như vậy, độ biến thiên lớn, độ rủi ro cổ phiếu cao Nói cách khác, độ biến thiên đánh giá mức độ không chắn hay rủi ro thay đổi giá trị cổ phiếu Độ biến thiên cao phản ánh giá trị cổ phiếu tiềm ẩn khả biến thiên khoảng rộng giá trị; có nghĩa giá cổ phiếu thay đổi đột ngột khoảng thời gian ngắn Độ biến thiên nhỏ nghĩa giá trị cổ phiếu không dao động cách đột ngột mà thay đổi từ từ theo thời gian (Lê Đình Nghi, 2012) Như vậy, thấy độ biến thiên đóng vai trị quan trọng đánh giá độ rủi ro danh mục đầu tư Lan tỏa (spillover) khái niệm sử dụng để đánh giá phụ thuộc lẫn (interdependence) kinh tế Sự phụ thuộc lẫn có nghĩa thay đổi hay cú sốc (shocks), dù tồn cầu hay quốc gia, lan truyền sang nước khác kinh tế thường có mối quan hệ tài với Như vậy, lan tỏa có nghĩa lan truyền biến động thị trường từ nước sang nước khác (Abou-Zaid, 2011) Từ đó, lan tỏa độ biến thiên (volatility spillover) khái niệm để đánh giá mối liên hệ độ biến thiên TTCK Cơ chế lan tỏa đề xuất Engle ctg (1990) thông qua hai giả thuyết sóng nhiệt (heat wave) mưa băng (meteor showers) Nghiên cứu xây dựng lý thuyết tương tự khí tượng học (meteorological) Cụ thể, giả thuyết sóng nhiệt (heat wave hypothesis) giả định thông tin (news) xử lý tương tự sóng nhiệt, nghĩa ngày nóng New York theo sau ngày nóng New York, khơng phải ngày nóng Tokyo, hay nói cách khác, tin tức Số 190- Tháng 2018 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ khơng lan truyền Ngược lại, giả thuyết mưa băng (meteor showers hypothesis) cho thông tin lan truyền, tương tự tượng mưa băng xảy New York trước xảy Tokyo Như vậy, giả thuyết Sóng nhiệt cho thay đổi lớn xảy làm tăng độ biến thiên nước mà khơng ảnh hưởng đến nước khác Ngược lại, giả thuyết Mưa băng cho thay đổi lớn xảy nước ảnh hưởng đến nước khác Các kết nghiên cứu báo bác bỏ giả thuyết sóng nhiệt, nghĩa đồng quan điểm rằng, tin tức từ thị trường lan truyền sang thị trường khác Dựa dạng khác mơ hình GARCH mơ hình phân tích lan tỏa độ biến thiên, có nhiều nghiên cứu thực nhằm đánh giá độ biến thiên, lan tỏa độ biến thiên yếu tố liên quan khác nhiều thị trường khác trình bày Engle (1982) người xây dựng mơ hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) sử dụng mơ hình để ước lượng độ biến thiên lạm phát Anh Tiếp đến, Bollerslev (1986) cải tiến mơ hình ARCH thành mơ hình GARCH (Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) ứng dụng vào ước lượng độ biến thiên lạm phát Sau 10 Số 190- Tháng 2018 đó, nhiều nghiên cứu khác sử dụng dạng khác mô hình để đánh giá nhiều khía cạnh độ biến thiên lan tỏa độ biến thiên quốc gia Kate Phylaktis ctg (1999) sử dụng mơ hình GARCH để đánh giá tác động biện pháp thu hẹp biên độ dao động giá lên độ biến thiên giá cổ phiếu TTCK Athens (Hy Lạp) Shih-Yung Wei ctg (2011) sử dụng mơ hình EGARCH CGARCH để phân tích độ biến thiên bất đối xứng (asymmetric volatility) thời kỳ trước sau khủng hoảng tài tồn cầu 08 thị trường châu Á Hong Kong, Singapore, Nhật, Malaysia, Thái Lan, Hàn Quốc, Trung Quốc Đài Loan Bài báo chia khoảng thời gian nghiên cứu thành hai giai đoạn trước khủng hoảng (từ 01/6/2006 đến 14/9/2008) sau khủng hoảng (15/9/2008 đến 31/12/2010) Kết nghiên cứu sau khủng hoảng tài giới, độ biến thiên ngắn hạn Trung Quốc Đài Loan giảm, điều không xảy thị trường Nhật, độ biến thiên thị trường khác lại tăng Ngoài ra, độ biến thiên dài hạn thị trường nghiên cứu giảm, ngoại trừ Thái Lan Hàn Quốc Việc kiểm định lan tỏa độ biến thiên thị trường thực từ lâu với thị trường phát triển Cụ thể, Hamao ctg (1990) sử dụng mơ hình GARCH để đánh giá lan tỏa SSL độ biến thiên thị trường New York (Mỹ), Tokyo (Nhật Bản) London (Anh) Kết nghiên cứu lan tỏa biến thiên có ý nghĩa thống kê từ thị trường Mỹ lên thị trường Nhật Bản, thị trường Anh lên thị trường Nhật Bản thị trường Mỹ lên thị trường Anh, khơng có chiều ngược lại Angela Ng (2000) nghiên cứu lan tỏa độ biến thiên từ thị trường Nhật (đại diện cho thị trường khu vực- regional) Mỹ (đại diện cho thị trường giới- world) lên nước lưu vực Thái Bình Dương (Pacific- Basin) Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Đài Loan Thái Lan Kết nghiên cứu cho thấy tồn lan tỏa có ý nghĩa thống kê từ thị trường giới thị trường khu vực đến nhiều thị trường lưu vực Thái Bình Dương, thị trường giới có tác động mạnh Tương tự, Miyakoshi (2003) nghiên cứu lan tỏa độ biến thiên từ thị trường Mỹ Nhật lên thị trường châu Á Hàn Quốc, Đài Loan, Singapore, Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Hong Kong Kết nghiên cứu lan tỏa có ý nghĩa thống kê từ thị trường Mỹ Nhật sang thị trường khác châu Á Tuy nhiên, khác với nghiên cứu Ng (2000), nghiên cứu lại độ biến thiên tại thị trường châu Á chịu tác động nhiều thị trường Nhật thị trường Mỹ tồn lan truyền ngược lại Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ từ thị trường châu Á sang thị trường Nhật Một nguyên nhân khác biệt tác giả giải thích thời điểm nghiên cứu, cụ thể năm nửa cuối thập niên 1990, kinh tế Nhật có mối liên hệ chặt chẽ với thị trường tài nước châu Á thông qua số lượng lớn danh mục đầu tư quốc gia Sau đó, Ugur Ergun Abu Hassan (2010) phân tích tương quan độ biến thiên TTCK Thổ Nhĩ Kỳ Mỹ Bài báo sử dụng mơ hình CGARCH, kiểm định đồng tích hợp (Cointegration Test) kiểm định nhân 02 biến Engle- Granger (bivariate Engle- Granger causality test) để phát mối tương quan tác động lan tỏa độ biến thiên (volatility spillover) cách có ý nghĩa thống kê TTCK Mỹ (NASDAQ) lên TTCK Thổ Nhĩ Kỳ (ISE) Tương tự, Iryna Kharchenko Plamen Tzvetkov (2013) kiểm định hiệu ứng lan tỏa SSL độ biến thiên kinh tế phát triển (developed economies) kinh tế (Emerging Economies) thơng qua phân tích liệu nước Trung Quốc, Nga, Ấn Độ, Pháp, Đức Mỹ Kết nghiên cứu tác động lan tỏa SSL chiều (unidirectional) có ý nghĩa thống kê từ thị trường phát triển (Pháp, Đức, Mỹ) lên thị trường Trung Quốc Ấn Độ; tác động lan tỏa không phát thị trường Nga Ngồi ra, nghiên Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng cứu tác động lan tỏa độ biến thiên có ý nghĩa thống kê từ thị trường Mỹ lên Trung Quốc, từ Pháp Đức lên Nga Gần đây, Yusaku Nishimura ctg (2015) nghiên cứu chế lan tỏa độ biến thiên lợi nhuận từ thị trường Trung Quốc sang thị trường Nhật Nghiên cứu TTCK Trung Quốc có tác động lan tỏa lên thị trường Nhật thông qua công ty liên quan đến Trung Quốc Nhật Tại TTCK Việt Nam, độ biến thiên SSL nghiên cứu Vương Quân Hoàng (2004) Bài báo kiểm định hiệu ứng GARCH TTCK Việt Nam thời kỳ đầu Tác giả kiểm định hiệu ứng GARCH tác động biến sách thơng tin, từ đưa kết luận TTCK Việt Nam nhạy cảm với sách, đặc biệt biên độ dao động giá, chịu ảnh hưởng dịng thơng tin có tác động qua lại cổ phiếu theo kiểu “dầu loang” Các nghiên cứu độ biến thiên TTCK Việt Nam thực Nguyễn Thu Hiền Lê Đình Nghi (2010), sau bổ sung Lê Đình Nghi (2012) Các báo thực nghiên cứu với liệu cập nhật hơn, tìm hiểu vài khía cạnh khác độ biến thiên Cụ thể hơn, kết nghiên cứu Nguyễn Thu Hiền Lê Đình Nghi (2010) Lê Đình Nghi (2012) phát tồn hiệu ứng GARCH TTCK Việt Nam giai đoạn từ 3/2007 đến 02/2009, sử dụng dạng mơ hình GARCH để phân tích vài khía cạnh khác tác động biện pháp thu hẹp biên độ dao động giá lên độ biến thiên, hay ảnh hưởng khối lượng giao dịch lên độ biến thiên TTCK Việt Nam Tuy nhiên, đến thời điểm chưa tìm thấy nghiên cứu đánh giá tác động lan tỏa độ biến thiên từ thị trường phát triển đến thị trường Việt Nam Tóm lại, lan tỏa SSL độ biến thiên nghiên cứu nhiều hai thập kỷ vừa qua, chủ đề tiếp tục nghiên cứu ý nghĩa thực tiễn quan trọng chất thay đổi theo thời gian (Yarovaya, Brzeszczynski, & Lau, 2016) Vì lẽ đó, báo xem xét tác động lan tỏa độ biến thiên từ TTCK Mỹ lên TTCK Việt Nam Dữ liệu phương pháp nghiên cứu Dựa phương pháp nghiên cứu Chan, Lien, Weng (2008), Ciner (2011) Ozer & Kamisli (2016), nghiên cứu thực ước lượng độ biến thiên mơ hình GARCH, sau đánh giá lan tỏa độ biến thiên kiểm định nhân Granger Để thực ước lượng kiểm định, liệu nghiên cứu phương pháp ước lượng sử dụng mô tả đây: Số 190- Tháng 2018 11 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu sử dụng để phân tích số tổng hợp theo ngày S&P 500 (đại diện cho TTCK Mỹ) VN-Index (đại diện cho TTCK Việt Nam) giai đoạn từ 01/01/2012 đến 31/12/2015 Nghiên cứu thực đồng thời gian hai chuỗi liệu cách vào ngày khơng có liệu thị trường (các ngày khơng có giao dịch thị trường), số liệu lấy với ngày trước Sau hiệu chỉnh, chuỗi liệu có 1.044 quan sát SSL cổ phiếu thị trường tính tốn theo cơng thức sau: P SSL (rate of return) = ln P t t-1 Trong đó, ln(x) logarithm tự nhiên x, Pt Pt-1 số thị trường thời điểm t t - Cụ thể, Pt số S&P 500 đại diện cho TTCK Mỹ VN-Index đại diện cho TTCK Việt Nam Dữ liệu SSL kiểm tra tính dừng thơng qua kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) thực hồi quy theo mơ hình GARCH 3.2 Mơ hình GARCH Bollerslev (1986) người đưa mơ hình GARCH để mơ tả phương sai có điều kiện SSL, nghĩa độ biến thiên Với mơ hình dạng ARMA(p,q) để mơ tả SSL: k p i=1 i=1 rt = z + / b i xit + / z i rt - i q + / i i at - i + at i=1 12 Số 190- Tháng 2018 Trong k, p q số ngun khơng âm, xit biến nguyên nhân, rt-i at-i SSL sai số dự báo thời điểm t-i; mơ hình GARCH(m,s) mơ tả độ biến thiên, thơng qua phương sai có điều kiện có dạng: at = v t f t , m s i=1 j=1 v2t = a + / a i a t2- i + / b j v2t - j đó, σt2 phương sai có điều kiện, {εt} biến phân bố ngẫu nhiên (identically distributed) với trung bình phương sai 1, α0 > 0, αi ≥ 0, βj ≥ ⅀(i=1)^max(m, s)▒(αi + βj) < Ở đây, ta hiểu αi = với i > m bj = với j > s Ràng buộc sau αi + βj để phương sai không điều kiện at hữu hạn, phương sai có điều kiện σt2 thay đổi theo thời gian εt thường giả sử tuân theo phân bố chuẩn (normal distribution), phân bố Student-t (Student’s t distribution) hay phân bố lỗi tổng quát (generalized error distribution) Như vậy, mơ hình GARCH biểu diễn độ biến thiên yếu tố ảnh hưởng, theo hệ số αi βj có ý nghĩa thống kê chứng tỏ độ biến thiên chịu tác động độ biến thiên thành phần lỗi (đại diện cho tăng giảm ngồi kì vọng nhà đầu tư) giai đoạn trước Dữ liệu độ biến thiên có từ mơ hình GARCH kiểm định tính dừng Sau đó, nghiên cứu sử dụng kiểm định nhân Granger (Granger Causlity Test) để đánh giá tác động lan tỏa độ biến thiên thị trường Kiểm định nhân Granger Granger (1969) xây dựng lý thuyết để kiểm định mối tương quan “nhân quả” (causality) chuỗi liệu Phương pháp đánh giá biến x tác động lên y dựa việc kiểm định xem biến y giải thích giá trị y khứ giá trị có độ trễ x Biến y xem kết Granger x (Grangercaused by x) x góp phần dự báo giá trị y, hay nói cách khác hệ số biến trễ x có ý nghĩa thống kê Kiểm định nhân Granger (Granger Causality test) theo mơ hình VAR (Gujarati, 2004) Bảng Kết thống kê mô tả SSL danh mục đầu tư thị trường Mỹ Việt Nam S&P500 VN-Index Trung bình (Mean) 0.000466 0.000478 Trung vị (Median) 0.000195 0.000101 Độ lệch chuẩn (Std Dev) 0.007916 0.011053 Độ nghiêng (Skewness) -0.256127 -0.609907 Độ nhọn (Kurtosis) 5.054130 5.787362 Nguồn: Kết tính tốn tác giả phần mềm Eviews Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ Bảng Kiểm định ADF thị trường Giả thuyết H0 S&P500 VN-Index Chuỗi không dừng Chuỗi không dừng -31.79130 -30.07468 Bác bỏ mức 1% Bác bỏ mức 1% t-Statistic Kết luận Bảng Kết kiểm định cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ mức ý nghĩa 1%, nghĩa hai chuỗi liệu dừng Ngoài ra, vẽ đồ thị hàm tự tương quan (ACF) tự tương quan phần (PACF) cho kết liệu có tính dừng Tuy nhiên, hàm tự tương quan tự tương quan phần bình phương suất sinh lợi tồn tự tương quan mạnh chuỗi Nguồn: Kết tính tốn tác giả phần mềm Eviews có dạng: yt = α0 + α1yt-1 + + α1yt-l + β1xt-1 + + β1xt-l + εt xt = α0 + α1xt-1 + + α1xt-l + β1yt-1 + + β1yt-l + ut giả thuyết kiểm định sau: β1 = β2 = = βl = cho phương trình Giả thuyết H0 là: x không tác động nhân Granger lên y (x does not Granger-cause y) phương trình hồi quy bên y khơng tác động nhân Granger lên x (y does not Granger-cause x) phương trình hồi quy bên Như vậy, phương trình phía (y biến phụ thuộc), giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa x tác động nhân Granger lên y Như vậy, dùng kiểm định nhân Granger chuỗi liệu độ biến thiên hai thị trường giúp xác định mối liên hệ chiều tác động hai TTCK Mỹ Việt Nam Trước hết kết thống kê mô tả SSL danh mục đầu tư thị trường Mỹ, đại diện số S&P500 Việt Nam, đại diện số VN-Index (Bảng 1) Từ kết trên, thấy giá trị trung bình SSL hai thị Bảng Kết ước lượng trường dương, GARCH p q nhiên giá trị / / rt = z + z i rt - i + i i at - i + at nhỏ Điều hợp lý i=1 i=1 thời kỳ nghiên cứu v2t = a + a1 a t2- + b1 v2t - giai đoạn phục hồi S&P500 VN-Index thị trường sau giai đoạn khủng khoảng kinh Mean Equation tế giới Độ nghiêng ϕ0 0.000623*** 0.000517** (Skewness) hai ϕ1 0.141121*** 0.122741*** TTCK âm chứng tỏ phân bố SSL ϕ2 -0.029437** 0.062826*** thị trường bất đối ϕ3 -0.045338*** xứng có ‘đuôi trái dài’ ϕ4 -0.245122*** 0.228897*** (long left tail) Độ nhọn (Kurtosis) hai sàn ϕ5 0.904299*** -0.084530*** lớn chứng tỏ phân -0.053319*** ϕ6 bố liệu ‘nhọn’ 0.730323*** ϕ7 (peak) so với phân bố θ1 -0.177991*** 0.193849*** chuẩn Kết nghiên cứu 4.2 Kiểm định tính dừng chuỗi liệu Với liệu phương pháp ước lượng vừa trình bày đây, sau thực nghiên cứu thu nhận kết trình bày đây: 4.1 Thống kê mơ tả Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Sau kết thống kê mơ tả, chúng tơi thực kiểm định tính dừng liệu Kết kiểm định tính dừng liệu kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) trình bày cụ thể θ4 θ5 θ7 0.229896*** -0.309842*** -0.944644*** -0.703064*** Variance Equation α0 α1 β1 0,00001*** 0.000021*** 0,2020*** 0.199256*** 0,7537*** 0.619890*** Nguồn: Kết tính tốn tác giả phần mềm Eviews Ghi chú: *, **, *** đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% 1% Số 190- Tháng 2018 13 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ Bảng Kiểm định ADF chuỗi liệu độ biến thiên thị trường S&P500 VN-Index Chuỗi không dừng Chuỗi không dừng t-Statistic -8.277654 -10.21809 Kết luận Bác bỏ mức 1% Bác bỏ mức 1% Giả thuyết H0 Nguồn: Kết tính tốn tác giả phần mềm Eviews liệu này, nghĩa là chuỗi phụ thuộc, dấu hiệu cho thấy tồn hiệu ứng GARCH Như vậy, ta dùng mơ hình GARCH để đánh giá độ biến thiên SSL TTCK Mỹ Việt Nam 4.3 Kết ước lượng GARCH hai thị trường Qui tắc Box-Jenkin (Gujarati, 2004) sử dụng để xác định bậc mơ hình mơ tả SSL mơ hình GARCH(1,1) với độ trễ mơ hình m=s=1 dùng để mô tả độ biến thiên Lý chọn mơ hình GARCH (1,1) mơ hình phù hợp sử dụng hầu hết nghiên cứu tương tự Các trường hợp mơ hình GARCH (m,s) với hệ số m,s lớn thường dùng chuỗi liệu dài, ví dụ liệu vài năm (Engle, 2001) Lần lượt ước lượng mơ hình GARCH(1,1) với cơng thức mơ tả SSL có dạng ARMA(p,q), p,q xác định theo qui tắc Box-Jenkin để lựa chọn mơ hình thỏa mãn điều kiện tất hệ số có ý nghĩa thống kê khử tượng phương sai thay đổi Từ đó, lựa chọn mơ hình tốt dựa tiêu chuẩn AIC (Akaike Info Criterion) Sau nhiều lần thử, ta thu mơ hình tốt mơ hình GARCH (1,1) với cơng thức trung bình trình bày Bảng Kết ước lượng mơ hình GARCH hai thị trường cho thấy hệ số α (thành phần ARCH) β (thành phần GARCH) cho hai thị trường có ý nghĩa thống kê mức 1%, chứng tỏ độ biến thiên TTCK Mỹ Việt Nam phụ thuộc vào độ biến thiên thành phần lỗi (đại diện cho tăng giảm ngồi kì vọng nhà đầu tư) Bảng Kiểm định tác động lan tỏa thị trường Kiểm định nhân Granger Giả thuyết H0 F-Statistic Kết luận Độ biến thiên TTCK Mỹ không tác động nhân Granger lên độ biến thiên TTCK Việt Nam 4.41116 Độ biến thiên TTCK Việt Nam không tác động nhân Granger lên độ biến thiên TTCK Mỹ 1.03185 Không bác bỏ mức Bác bỏ mức 1% 10% Nguồn: Tính tốn tác giả phần mềm Eviews 14 Số 190- Tháng 2018 giai đoạn trước Nghĩa tăng giảm SSL ngồi kì vọng nhà đầu tư với độ biến thiên thời gian giao dịch trước góp phần chi phối hành vi định đầu tư thị trường (Nghi, 2012) Ngồi ra, từ mơ hình GARCH trên, ta ước lượng độ biến thiên thị trường 4.4 Kiểm định tác động lan tỏa độ biến thiên thị trường Trước hết, kiểm định tính dừng liệu độ biến thiên thị trường thực kiểm định ADF Kết kiểm định trình bày Bảng Như vậy, chuỗi liệu độ biến thiên hai thị trường dừng mức ý nghĩa 1% Từ đó, ta kiểm định tác động lan tỏa độ biến thiên hai thị trường kiểm định nhân Granger Dùng tiêu chuẩn AIC, nghiên cứu xác định bậc phù hợp mơ hình VAR Từ đó, nghiên cứu thực kiểm định nhân Granger với độ trễ Kết kiểm định trình bày Bảng Kết Bảng cho thấy độ biến thiên TTCK Mỹ có tác động lan tỏa lên độ biến thiên TTCK Việt Nam, khơng có chiều ngược lại, nghĩa TTCK Việt Nam khơng có tác động lan tỏa lên TTCK Mỹ Như vậy, mối quan hệ độ biến thiên hai thị trường tuân theo giả thuyết mưa băng (Engle, Ito, & Lin, 1990), nghĩa có Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ lan truyền độ biến thiên từ thị trường Mỹ sang Việt Nam Điều phù hợp với thực tế Mỹ quốc gia có kinh tế lớn giới gây ảnh hưởng đến nước phát triển Việt Nam Đây xem chứng cho việc hội nhập giới TTCK Việt Nam Qui mô thị trường ngày tăng việc tạo nhiều hội tốt cho nhà đầu tư nước giúp TTCK Việt Nam hội nhập liên kết chặt chẽ với thị trường giới Kết phù hợp với hầu hết nghiên cứu trước, nhận định Tsutsui Hirayama (2005) hầu hết, tất cả, nghiên cứu đưa chứng tồn mối liên hệ thị trường Kết cho thấy độ biến thiên TTCK Mỹ sở để dự báo độ biến thiên TTCK Việt Nam Như nhà đầu tư cần trọng biến động TTCK Mỹ để quản trị rủi ro đầu tư TTCK Việt Nam, biến động TTCK Mỹ gây nên tác động lan tỏa đến Việt Nam Kết nghiên cứu đề xuất nhà hoạch định sách Việt Nam cần có biện pháp phù hợp nhằm trấn an thị trường kịp thời xảy biến động mạnh TTCK Mỹ, giúp giảm thiểu rủi ro TTCK Việt Nam, đảm bảo phát triển ổn định thị trường Ngoài ra, phụ thuộc TTCK Việt Nam vào TTCK Mỹ, chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư nhà đầu tư Mỹ thông qua đầu tư Việt Nam mang lại hiệu Vì vậy, nhà đầu tư tìm thị trường khác để giúp chiến lược giảm thiểu rủi ro thơng qua đa dạng hóa danh mục đầu tư thực mang lại hiệu Kết luận Trong bối cảnh tồn cầu hóa nay, hệ thống tài nước giới có phụ thuộc tác động qua lại lẫn Nghiên cứu lan tỏa độ biến thiên giúp đánh giá mối quan hệ độ biến thiên thị trường, làm sở để nhà đầu tư định xác đa dạng hóa danh mục đầu tư nhằm giảm thiểu rủi ro Kết nghiên cứu giúp nhà hoạch định sách có định phù hợp để đánh giá mức độ biến động thị trường, từ đưa biện pháp phù hợp kịp thời để bình ổn, đảm bảo phát triển ổn định thị trường Nghiên cứu sử dụng liệu ngày số S&P 500 TTCK Mỹ VN-Index TTCK Việt Nam giai đoạn từ 01/01/2012 đến 31/12/2015, ước lượng độ biến biên thị trường mơ hình GARCH kiểm định nhân Granger để kiểm định tác động lan tỏa thị trường Kết nghiên cứu cho thấy có lan tỏa biến thiên từ TTCK Mỹ sang TTCK Việt Nam, khơng có chiều ngược lại Điều phù hợp với thực tế nay, Mỹ quốc gia có kinh tế lớn giới biến động Mỹ ảnh hưởng đến thị trường nước khác, có Việt Nam Kết cho thấy độ biến thiên TTCK Mỹ sở để dự báo độ biến thiên TTCK Việt Nam Như vậy, nhà đầu tư quản lý sách Việt Nam cần ý biến động TTCK Mỹ để có chiến lược đầu tư quản lý thị trường hiệu ■ Tài liệu tham khảo Abou-Zaid, A S (2011) Volatility spillover effects in emerging MENA stock markets Review of applied economics, 7, 107-127 Alexander, C (2001) Market models- A guide to Financial Data Analysis John Wiley & Sons Bollerslev Tim (1986) Generalized Autoregressive conditional heteroskedasticity Journal of Econometrics, 31 Chan, L., Lien, D., & Weng, W (2008) Financial interdependence between Hong Kong and the US: A band spectrum approach International Review of Economics and Finance, 507-516 Ciner, C (2011) Information transmission across currency futures markets: Evidence from frequency domain tests International Review of Financial Analysis, 134-139 Engle Robert F (1982, 7) Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation Econometrica, 50(4), 987-1007 Engle, R (2001) The use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics Journal of Economic Perspectives, 15, 157-168 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 190- Tháng 2018 15 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ Engle, R F., Ito, T., & Lin, W.-L (1990) Meteor Showers or Heat Waves? Heteroskedastic Intra-Daily Volatility in the Foreign Exchange Market Econometrica, 58(3), 525-542 Gujarati, D N (2004) Basic Econometrics (McGraw-Hill ed.) Singapore 10 Hamao, Y., Masulis, R W., & Ng, V (1990) Correlations in price changes and volatility across international stock markets The Review of Financial Studies, 3, 281-307 11 Iryna Kharchenko, & Plamen Tzvetkov (2013) Estimation of Volatilities and Spillover Effects Between Developed and Emerging Market Economies Master Thesis, Lunds Universitet 12 Kate Phylaktis, Manolis Kavussanos, & Gikas Manalis (1999) Price limits and stock market volatility in the Athens Stock Exchange European Financial Management, 5(1), 69-84 13 Lê Đình Nghi (2012, 9) Đánh giá tác động biện pháp thu hẹp biên độ dao động giá lên rủi ro giá cổ phiếu Thị trường Chứng khốn Việt Nam Tạp chí Phát triển Kinh tế, 263 14 Li, H (2007, 3) International linkages of the Chinese stock exchanges: a multivariate GARCH analysis Applied Financial Economics, 17, 285-297 15 Miyakoshi, T (2003) Spillovers of stock return volatility to Asian equity markets from Japan and the US Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 383-399 16 Ng, A (2000) Volatility spillover effects from Japan and the US to the Pacific-Basin Journal of International Money and Finance, 207-233 17 Nghi, L Đ (2012, 10) Evaluating Impacts of Reduction in Fluctuation Limit on Stock Price Risks in Vietnam Journal of Economic Development, 214, 116-128 18 Nguyễn Thu Hiền, & Lê Đình Nghi (2010, Q2) Kiểm chứng mơ hình GARCH Thị trường Chứng khốn Việt Nam Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ, 13 19 Nishimura, Y., Tsutsui, Y., & Hirayama, K (2015) Intraday return and volatility spillover mechanism from Chinese to Japanese stock market Journal of The Japanese and International Economies, 23-42 20 Ozer, M., & Kamisli, M (2016) Frequency Domain Causality Analysis of Interactions between Financial Markets of Turkey International Business Research, 176-186 21 Shih-Yung Wei, Jack J W Yang, Jen-Tseng Chen, & Wei-Chiang Hong (2011) The Volatility for Pre and Post Global Financial Crisis: An Application of Computational Finance International Journal of Applied Evolutionary Computation, 82-95 22 Tsutsui, Y., & Hirayama, K (2005) Estimation of the common and country-specific shock to stock prices Journal of the Japanese and International Economies, 322-337 23 Ugur Ergun, & Abu Hassan Shaari Mohd Nor (2010) The stock market relationship between Turkey and the United States under unionisation Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance, 6, 19-33 24 Vương Quân Hoàng (2004) Hiệu ứng GARCH dãy lợi suất chứng khoán Việt Nam 2000-2003 Tạp chí ứng dụng tốn học, II(1) 25 Yarovaya, L., Brzeszczynski, J., & Lau, M (2016) Intra- and inter-regional return and volatility spillovers across Emerging and Developed Markets: Evidence from Stock Indices and Stock Index Futures International Review of Financial Analysis, 96-114 Thông tin tác giả Nguyễn Minh Kiều Khoa Tài chính- Ngân hàng, Đại học Mở TP Hồ Chí Minh Email: kieu.nm@ou.edu.vn Lê Đình Nghi Khoa Quản trị Kinh doanh, Đại học Sài Gòn Email: ldnghi@gmail.com Summary Volatility spillover from the us stock market to Vietnamese stock market This paper examines the volatility spillovers from US to Vietnamese stock markets Daily data of S&P 500 and VNIndex from 01/01/2012 to 31/12/2015 is used In term of estimation, GARCH model is used to estimate volatilities in these stock markets, and Granger Causatility Test is used to examine volatility spillover The empirical results show that there is a significant spillover from US to Vietnamese stock markets Keywords: GARCH, volatility, volatility spillover Kieu Minh Nguyen Faculty of Finance-Banking, Open University Ho Chi Minh City Nghi Dinh Le Faculty of Business Administration, Saigon University 16 Số 190- Tháng 2018 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ... tức từ thị trường lan truyền sang thị trường khác Dựa dạng khác mơ hình GARCH mơ hình phân tích lan tỏa độ biến thiên, có nhiều nghiên cứu thực nhằm đánh giá độ biến thiên, lan tỏa độ biến thiên. .. (Mỹ) , Tokyo (Nhật Bản) London (Anh) Kết nghiên cứu lan tỏa biến thiên có ý nghĩa thống kê từ thị trường Mỹ lên thị trường Nhật Bản, thị trường Anh lên thị trường Nhật Bản thị trường Mỹ lên thị. .. Thái Lan Hàn Quốc Việc kiểm định lan tỏa độ biến thiên thị trường thực từ lâu với thị trường phát triển Cụ thể, Hamao ctg (1990) sử dụng mơ hình GARCH để đánh giá lan tỏa SSL độ biến thiên thị trường