Bài tiểu luận phân tích sự tương quan giữa chỉ số thị trường chứng khoán vnindex và chỉ số Đánh giá thị trường thái lan bằng phần mềm r

Dựa trên bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phức tạp, biến động không ngừng mang tính toàn cầu ngày nay, việc hiểu rõ mối quan hệ tương quan giữa các chỉ số thị trường chứng khoán đ

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING

KHOA KINH TE - LUAT

DeLee]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC

TAI CHINH - MARKETING

BAI TIEU LUAN PHAN TICH SU TUONG QUAN GIUA CHI SO THI TRUONG CHUNG KHOAN VNINDEX VA CHI SO DANH GIA THI

TRUONG THAI LAN BANG PHAN MEMR

Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS Nguyễn Tuan Duy Sinh viên thực hiện : Ta Cong Dat

Chuyén nganh : Tài chính định lượng

Mã số sinh viên : 2221000294

TP.HCM, ngày 10 tháng 08 năm 2024

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING

KHOA KINH TE - LUAT

DeLee]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC

TAI CHINH - MARKETING

BAI TIEU LUAN PHAN TICH SU TUONG QUAN GIUA CHI SO THI TRUONG CHUNG KHOAN VNINDEX VA CHI SO DANH GIA THI TRUONG THAI LAN BANG PHAN MEMR

Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS Nguyễn Tuan Duy Sinh viên thực hiện : Ta Cong Dat

Chuyén nganh : Tài chính định lượng

Mã số sinh viên : 2221000294

TP.HCM, ngày 10 tháng 08 năm 2024

LỜI CẢM ƠN

Lời nói đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Tuấn Duy - thây trực tiếp giảng dạy bộ môn Các mô hình ngẫu nhiên Với sự tận tỉnh, nhiệt huyết chỉ dẫn cũng như hé tro em hét minh trong quá trình học tập và thực hiện bài tiểu luận, sẵn sảng giải đáp mọi thắc mắc cũng như

sự truyền đạt tận tình để em có thê hoàn thành được bài báo cáo một cách tốt nhất Cuối cùng em xin gửi lời tri ân đến thay

Kính chúc thầy có nhiều sức khỏe, thành công trên chặng đường giảng đạy và nghiên cứu Em xin chân thành cảm ơn

Sinh viên thực hiện bảo cáo

Tạ Công Đạt

LOI CAM KET

Tôi xin cam đoan với những số liệu và kết quả nghiên cứu trong bài báo cáo thực hành nghề nghiệp là trung thực và các thông tin trích đẫn trong báo cáo là có nguồn gốc cụ thê, rõ ràng va được phép công bô trên website Imvesting.com

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Họ và tên giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Tuấn Duy

Nhận xét quá trình thực hiện báo cáo của sinh viên: Tạ Công Đạt

MSSV: 2221000294

Lớp: 22DTL0I

Chuyên ngành: Tài chính định lượng

Đề tài: “PHÂN TÍCH SỰ TƯƠNG QUAN GIỮA CHỈ SÓ THỊ TRƯỜNG CHUNG KHOAN VNINDEX VA CHi SO ĐÁNH GIÁ THỊ TRƯỜNG THÁI LAN BANG PHAN MEMR

NOI DUNG NHAN XET

1 Tinh thần, thái độ học tập của sinh viên trong quá trình thực hành báo cáo

Điểm thực hành nghề nghiệp I

Điểm số:

Điểm chữ:

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2024

Giảng viên hướng dẫn

PGS.TS Nguyễn Tuấn Duy

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ÁNH 5-5 se se CC ErvEEv ưerrvcrcervere rersereree vii DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮTT 2-2 << sex eEzseeerseeczxcsze viii CHUONG I GIỚI THIỆU TÓNG QUAN NGHIÊN CỨU -.5- 5 5° < 1 1.1 Lý do chọn đề tài nghiên cứu - -s- + 2s 1EE1221115212151111121111111111 101 xe l 1.2 Mục tiêu nghién cứu - - - 2 1 2010 120111011101 1111111111111 111111111 1111111111111 1 kg 3 1.2.1 Mối quan hệ tương quan giữa hai chỉ số thị trường - 7sccscszzczse: 3 1.2.2 Ứng dụng phần mềm R trong nghiên cứu -.- 2+ c2 22221 222212215222222Exze2 3 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu s- s21 xE1EE1E7121112111112111111 21111 ru 3 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu - s11 1 111111111111111 11 1.11111121211122 sa 3 1.3.2 Pham vi n@hién Cu -.4 4 1.4 Phương pháp nghiên cứu - ccc ccnte cence ceseteseesesessesesessesesessseessesesenaes 4

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VẺ VN-INDEX VÀ MSCI THAILAND 6 2.1 Tông quan về thị trường VN-INDEX - 1 1 111 1111 11 1 1 212111 tr 6 2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của VN-INDEX S22 6 2.1.2 Cầu trúc và thành phần của chỉ số VN-ITNDEX - 5c Ssncte srsssrez 7 2.1.3 Vai trò của chỉ số VN-INDEX trong thị trường Việt Nam 7 2.2 Tông quan về thị trường MSIC Thailand - - - s S 1E EE E821 11221212212112122 x52 8 2.2.1 Lịch sử hình thành và phát triên của MSIC Thailand 52222 8 2.2.2 Vai trò và chức năng của MSTIC Thailand - 5 2252222222222 2zzzsss2 10 CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYÉT VÀ TỐNG QUAN NGHIÊN CỨU 11 3.1 Co so ly thuyét về thị truong ching Khoa ccc ccs eseseseeseseesecsesesseeees II 3.1.1 Thị trường chứng khoản - L E222 2222112311121 11 121115111211 115 21111122 k42 II 3.1.2 Vai trò và chức năng của thị trường chứng khoán 5: - 12 3.1.3 Nguyên tắc hoạt động 5s St 1 12111111111111 111121111 1E 111gr ng 12 3.2 Cơ sở lý thuyết về phương pháp COPULA ¿- S11 E111 1 1111111121222 2x2 13 3.2.1 Giới thiệu sơ lược về Copula - - s1 11111111111 1171117111111 x2 13 3.2.2 Khái niệm và các họ CopulÌa - 1 20111201121 1121111211151 1 18111181 v2 14

3.2.3 Ham Copula và ứng dụng của CopulÌa - c2: 2 2212211121112 21 122 15

3.2.4 Mô hình nghiên cứu - 2: - 20 2201112111221 1 1211112111511 1151811111181 11 1112k 17 3.2.5 Hàm Copula CGumbel L2 2222112111123 1 152311511 11511 1221118111181 1 182118 kk 21

CHƯƠNG 4 PHƯƠNG PHÁP VÀ KÉT QUÁ NGHIÊN CỨU 22

4.1 Dữ liệu nghiên cứu - . - L2 010220112011 1201 112111111 11111 1511111111115 11 111 ng k chay 22 4.2 Thống kê mô tả - St S111 11111E11E1111 111111 111121111011211112111111E 1 nu 22 4.3 Kiêm định mô hình 222-252222%2211122111227112271122211121111212112101 11.1 23 4.4 Phân tích hệ số tương quan -s -Sscc SE 22121221211112111111111111 11111 1E re 25 4.5 Phân tích sự biến động của chuỗi tỷ suất lợi nhuận 2221 SE 2E 52112512 szz2 27 4.6 Kết quả ước lượng cấu trúc phụ thuộc dựa trên phương pháp Copula có điều

| sL-;ắầắaầaầaắaắaầaáaẳaẳaaắaẢảaẢắẢảẢẢảẢẳÄẲÄẮÄẮÄẮẶIĨŨ 30

4.6.1 Xác định mô hình phân phối biên 52-5 S111 1E 12187117171 11E2122 22122222 30 4.6.2 Kiểm định tính phù hợp của mô hình phân phối biên - 25s z2 42

4.6.3 Ước lượng tham số mô hình Copula 5s + s2E115212152121111122 2xx 43

4.6.4.Các họ hàm cơ bản của Copulla - - 2: 2221112511151 1 111111155211 111211 1322 45 4.6.5 Lựa chọn và ước lượng hàm Coupla - - - c1 2222121321111 12 15111 ce 51

5.2 Khuyến ngÌị 5 T1 1 E111 E11112112111121 111 11 1 1 xe g2 g tàu 6l TÀI LIỆU THAM KHẢO 2-2 5< 2 ©S<SS£ EeEEseEsEExEreersereerserereereree 62

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4.I Thống kê mô tả s2 S191 1E E11 11E1151111211112111111 1111 121 1g xe 22 Bảng 4.2 Bảng kết quả các chỉ số kiểm định 5 11 E1 2211121711111 2111111 te 24 Bảng 4.3 Kết quả hệ số tương quan - - 5s 9121 E12E111521211111111111111 1.11 Etrre 25 Bảng 4.4 Kết quả dạng mô hình phân phối biên - s1 E11 EEEEESEEEEE2E22222212222 e2 39 Bảng 4.5 Kết quả mô hình ARMA(0,0,2)-GJR-Garch(1,1)-Skewed Stuđent của biến

l⁄IÚÚ 39 Bảng 4.6 Kết quả mô hình ARMA(5,0,2)-GJR-Garch(1,1)-Student của biến TL 41 Bảng 4.7 Kết quả các kiếm định cho mô hình phân phối biên", 2 5s s25 43 Bảng 4.8 Kết quả ước lượng mô hình Copula tối ưu - 5221 2E SE222252E2E£Ezzzzxg 32

VỊ

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 4.1 Biểu đồ Box-plot - - c2 1181121 1112111111121111211111211 11 112tr tri 23 Hình 4.2 Trực quan hóa hệ số tương quan - 5-5 tt EE121E2121111211111 112111121 xe 26 Hình 4.3 Biến động theo ngày của TSLN chỉ số VNI 2 5c S2 1 22221212212 6 27 Hình 4.4 Biến động theo ngày của TSLN Thái Lan - 52 S2 E111 1112 xee 28 Hình 4.5 Biêu đồ Scatter TSLN của VNI và MSIC Thái Lan 2-55-5222 5522 29 Hình 4.6 Biêu đồ phân tán và phối cảnh PDF của Copula họ Elip 5-5s: 47 Hình 4.7 Biêu đỗ phân tán và PDF của Copula Clayton và Gumbel -5¿ 49 Hình 4.8 Biểu đỗ phân tán và PDF của Copula Sur Clayton và Gumbel 50 Hình 4.9 Biêu đồ phân tán và PDF của Copula Frank và Joe - 5-52 se s52 51

Hình 4.0 Phối cảnh PDF của mô hình Copula Gumbel 2 s2 2E£2£+E£2E££zzzz 53

Hinh 4.11 Phan phối mật độ xác suất của Copula Gumbel - 2252222 xc+<s2 55 Hình 4.12 Dé thi mat d6 Gumbel Copula 5 S111 E1 EE1EEEE1E21212712111121 E2 1x re 56 Hình 4.13 Biêu đồ Mật độ của Copula Gumbel - 52s E111 1821717127122 xe2 58

VII

DANH MUC KY HIEU VIET TAT

TEN VIET TAT

AR

MA ACF AIC HOSE NHNN TICK

GIAI THICH

M6 hinh ty héi quy

Mô hình trung bình trượt

Sự tương quan giữa chuỗi và độ trễ chính nó

Đo lường sự phủ hợp mô hình

Sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh

Ngân hàng nhà nước Thị trường chứng khoán

Vill

CHUONG 1 GIOI THIEU TONG QUAN NGHIEN CUU

1.1 Lý do chọn đề tài nghiên cứu

Hiện nay, có đến hơn 70 công ty chứng khoán lớn nhỏ đang hoạt động trên thị trường Việt Nam và đang ngày càng được mở rộng và phát triển Như chúng ta được biết, thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua một năm 2023 đây biến động, tuy nhiên, vẫn kết thúc với nhiều dấu ấn tích cực Năm 2024 được dự đoán sẽ tiếp tục là một năm đầy triển vọng với sự phục hồi kinh tế toàn cầu và những chính sách hỗ trợ mạnh mẽ từ Chính phủ

Năm 2023 là một năm đây biến động của nền kinh tế thế giới cùng với những ảnh hưởng địa chính trị, Việt Nam đã thể hiện sự ổn định, duy trỉ mức tăng trưởng GDP ấn tượng ở mức 5,05% Trong đó, tông vốn hóa thị trường chứng khoán Việt

Nam đến hết năm 2023 đạt hơn 240 tỉ USD, tương đương 56,4% GDP, riêng sản Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) là 185 tỉ USD Quan trọng hơn là

những giải pháp quyết liệt từ các cơ quan quản lí nhằm tháo gỡ những vấn đề khó khăn của thị trường bất động sản, thị trường trái phiêu doanh nghiệp đã mang lại kết quả tích cực, không đề ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lí các nhà đầu tư

Theo đữ liệu của HOSE, trong 12 tháng của năm 2023, khối ngoại đã bán ròng

hơn 985,8 triệu cổ phiếu, tương ứng rút ròng 24.830,9 tỉ đồng (khoảng | ti USD)

Trước đó, trong năm 2022, khối ngoại đã mua ròng 26.674 tỉ đồng trên sàn HOSE Như vậy, sau khi mua ròng mạnh trong năm 2022, khối ngoại đã đây mạnh bán ròng trong năm 2023

Ba tháng đầu năm 2024, thị trường chứng khoán cũng đã có những khởi đầu tích cực khi kết thúc phiên giao dịch ngày 25/3/2024, chỉ số VN-Index dat 1.267,9 điểm, với giá trị giao dịch khớp lệnh sàn HOSE đạt 27,2 nghìn tỉ đồng

Thị trường chứng khoán Việt Nam được dự báo có thể thu hút thêm 25 tỉ USD từ nhà đầu tư nước ngoài đến năm 2030 sau khi được nâng hạng Sự phát triển của thị trường tài chính này sẽ góp phần giảm sự phụ thuộc của nên kinh tế vào tín dụng ngân hàng, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng tiềm ân Khi thị trường chứng khoán Việt Nam được nâng hạng thành công, vai trò và cơ hội kinh doanh đối với ngân hàng thương mại, chỉ nhánh ngân hàng nước ngoài sẽ được mở rộng ở cả thị trường sơ cấp và thứ cấp Những tổ chức này sẽ được hưởng lợi ích từ việc cung cấp các địch vụ tài chính

1

liên quan đến phát hành, đầu tư trực tiếp, phân phối và phát hành bảo lãnh, cũng như những sản phâm như kinh đoanh trái phiếu, phái sinh, cho vay, tiền gửi, lưu ký chứng khoán, ngoại hối Năm 2024 được kỳ vọng sẽ là năm đánh dấu bước phát triển quan trọng của thị trường chứng khoán Việt Nam trong trung và dai han, gop phan thu hut dòng vốn quỹ ngoại một cách bền vững hơn

Hơn thế nữa, trong năm 2023, Ngân hàng Nhà nước đã triển khai nhiều biện pháp chính sách tiền tệ nhăm hỗ trợ nền kinh tế Cụ thể, ngân hàng trung ương đã liên tục điều chỉnh giảm các mức lãi suất điều hành từ 0,5% đến 2% trong bối cảnh lãi suất thế giới ở mức cao Việc nới lỏng chính sách tiền tệ đã kích thích các nhà đầu tư quay lại thị trường và giúp thị trường chứng khoán phục hồi đáng kế trong năm qua

Ngoài ra, Ngân hàng Nhà nước cũng ban hành các văn bản pháp luật mới như Thông tư số 02/2023/TT-NHNN và Thông tư số 03/2023/TT-NHNN nhằm hỗ trợ khách hàng và tô chức tín dụng gặp khó khăn Cụ thể, các tổ chức tín dụng được phép

cơ cấu lại thời hạn trả nợ và giữ nguyên nhóm nợ để hỗ trợ khách hàng Đồng thời, ngân hàng trung ương cũng đình chỉ hiệu lực của quy định về việc mua, bán trái phiếu doanh nghiệp Những chính sách này đã góp phần tháo gỡ khó khăn và thúc đây hoạt động kinh tế trong năm 2023.Đây là những yếu tố quan trọng trong điều tiết về thanh khoản, giúp bảo vệ sự ôn định của thị trường chứng khoán Cùng với đó, các biện pháp giám sát chặt chẽ cũng đã giúp ngăn chặn các rủi ro và tạo điều kiện cho sự phát triển của thị trường Đối với mục tiêu nâng hạng thị trường chứng khoán Việt Nam đến cuối năm 2025, sự tham gia quyết liệt, sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan quản lí, bao gồm: Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, NHNN, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước trong việc sớm ban hành những quy định đề hoàn thiện 2 tiêu chí còn lại trong

số 9 tiêu chí sẽ quyết định thành công của việc nâng hạng thị trường tài chính đúng thời hạn mà Chính phủ Việt Nam đề ra

Dựa trên bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phức tạp, biến động không ngừng mang tính toàn cầu ngày nay, việc hiểu rõ mối quan hệ tương quan giữa các chỉ

số thị trường chứng khoán đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc đưa ra quyết định đầu tư và phát triển Sự tương quan này không chỉ giúp các nhà đầu tư hay các doanh nghiệp nhận diện được xu hướng đi chuyền, biến động của cô phiếu mà còn hỗ trợ tích cực trong việc phân bồ tài sản và quản lý rủi ro Sự tương quan giữa các chỉ số chứng khoán có thê tương đồng giữa hai sàn giao dịch khác nhau Điều này cho thấy

mối liên hệ không chỉ tồn tại giữa các thị trường mả còn giữa các sản giao dịch như VNINDEX và MSCI Thailand Phân tích sự tương quan giữa các chỉ số chứng khoán cũng như giữa các sàn giao dịch sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện hơn vẻ thị trường, từ

đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định và chiến lược hiệu quả hơn Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu đề tài “ Phân tích sự tương quan giữa chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam và chỉ số thị trường chứng khoán Thái Lan băng phần mềm R.”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mối quan hệ tương quan giữa hai chi số thị trường

Xem xét các yếu tố có thế ảnh hưởng đến mối quan hệ này, chăng hạn như chính sách kinh tế, tình hình chính trị, sự biến động của thị trường toàn cầu, và các sự kiện kinh tế quốc tế Nghiên cứu mối quan hệ tương quan trong các khoảng thời gian khác nhau để xem xét liệu mối quan hệ này có thay đổi theo thời gian hay không Ví dụ, tương quan giữa VNI và MSCI Thailand có thê mạnh hơn trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế toàn cầu so với các giai đoạn bình thường Sử dụng thông tin về mối quan hệ tương quan đề hỗ trợ trong việc ra quyết định đầu tư, quản lý rủi ro, và xây dựng các chiên lược đầu tư quốc tê

1.2.2 Ứng dụng phần mềm R trong nghiên cứu

Mục tiêu của việc tìm hiểu và ứng dụng các phương pháp, công cụ phân tích

trong ngôn ngữ lập trình R là đề sử dụng R một cách hiệu quả nhất trong phân tích, dự báo và trực quan hóa dữ liệu tài chính Thông qua việc tìm hiểu và ứng dụng các kỹ

thuật phân tích trong R„ bạn sẽ có thế thê hiện khả năng ứng dụng thực tiễn của R

trong các lĩnh vực liên quan đến tài chính, như phân tích xu hướng, dự báo giá ca, va

trực quan hóa đữ liệu đề hỗ trợ việc ra quyết định Cụ thể hơn, nghiên cứu sẽ tập trung chủ yếu vào việc sử dụng phương pháp Copula và phân tích cận biên đề khai thác cũng như hiểu rõ hơn về mối quan hệ phức tạp giữa các biến số tài chính

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng: Chỉ số giá cô phiêu của 2 thị trường VNI và MSCI Thailand

Mục tiêu: Hiểu rõ về các yêu tố ảnh hưởng cũng như tác động trực tiếp hay gián tiếp đên sự biên động và hiệu suât tài chính của cả hai quôc gia khác nhau

Bên cạnh việc phân tích riêng biệt các chỉ s6 nhu VNI va MSCI Thailand, nghién cứu còn mở rộng phạm vi đề khám phá toàn cảnh thị trường tài chính và chứng khoán Điều này bao gồm việc đánh giá các chỉ số thị trường chung cũng như những yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến diễn biến của thị trường chứng khoán Sự phân tích toàn diện này giúp cung cấp bối cảnh cần thiết để hiểu rõ hơn về hành vi của hai thị trường VNI và MSCI Thailand trong các điều kiện kinh tế phát triển khác nhau Băng cách đánh giá các chỉ số thị trường chung và yếu tô kinh tế vĩ mô, nghiên cứu sẽ cung cấp một cái nhìn toàn cảnh về thị trường tài chính, từ đó giúp giải thích và dự đoán sự biến động của các thị trường chứng khoán cụ thể như VNI và MSCI Thailand Việc tiếp cận theo hướng này sẽ mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về động lực và mối quan hệ giữa các thị trường, góp phần nâng cao chất lượng phân tích và hỗ trợ ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu

Tác giả sử dụng đữ liệu giá cuối ngày của hai chỉ số chứng khoán tại hai quốc gia

từ 05/01/2015 đến 30/01/2024 Nguồn gốc bộ dữ liệu được lấy từ trang chính thống của trang website investine đồng thời được so sánh với các trang khác nhằm mục đích tăng độ chính xác của dữ liệu hiện có

Dữ liệu của giá được tính theo tỷ suất lợi nhuận với P, là giá cô phiết tại thời điểm t

P,

R,=1001n =

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Đề ước lượng được mô hình Copula có điều kiện về cơ bản bốn bước sau: e_ Xác định mô hình phân phối biên

e Kiém dinh tính phù hợp của mô hình phân phối biên

® Ước lượng tham số mô hình Copula

® - Lựa chọn mô hình Copula phù hợp

1.5 Kết cấu đề tài

Chương I: Giới thiệu tổng quan nghiên cứu

Chương 2: Giới thiệu sơ lược vé VN-INDEX va MSCI THAILAND

Chương 3: Cơ sở lý thuyết và tông quan nghiên cứu

Chương 4: Phương pháp và kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VẺ VN-INDEX VÀ MSCI

THAILAND

2.1 Tông quan về thị trường VN-INDEX

VN-Index (Chỉ số Giá cô phiếu Việt Nam) là chỉ số chứng khoán chính của thị

Ä¡¡!t

trường chứng khoán Việt Nam VN-Index được xem là "dấu hiệu" quan trọng phản ánh diễn biến và tình hình hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam

VN-Inđex được tính toán đựa trên giá đóng cửa của các cô phiếu niêm yết trên

Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HoSE) được xem là san giao dịch lớn nhất và quan trọng nhất của thị trường chứng khoán Việt Nam Cụ thể, VN- Index theo dõi và đo lường sự biến động của giá cô phiếu của khoảng 300 doanh nghiệp hàng đầu niêm yết trên HOSE

Chỉ số này được công bố hàng ngày và được xem là một trong những chỉ số quan trọng nhất đề đánh giá về diễn biến và tình hình hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam Sự tăng giảm của VN-Index phản ánh tâm lý và kỳ vọng của nhà đầu tư đối với nền kinh tế và thị trường

Theo dõi và phân tích diễn biến của VN-Index giúp các nhà đầu tư, tổ chức tài chính và các cơ quan quản lý có những đánh giá và dự báo chính xác hơn về thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của VN-INDEX

Chỉ số VN-Index chính thức ra đời vào ngày 28/7/2000, với mức giá khởi điểm

là 100 điểm Lúc này, thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, mới chỉ được thành lập vài năm trước đó Sự ra đời của VN-Index đánh dấu một bước phát triển quan trọng, cung cấp một chỉ số tham chiếu chính thức cho diễn biến của thị trường Trong những năm đầu, từ 2000 đến 2006, VN-Index có sự tăng trưởng khá ôn định, phản ánh sự phát triển sôi động của thị trường chứng khoán Việt Nam thời kỳ này Chỉ số liên tục lập đỉnh mới, đạt mức kỷ lục 609,5 điểm vào năm 2006 Đây là giai đoạn thị trường chứng khoán Việt Nam có bước phát triển mạnh mẽ, thu hút được nhieu dong von dau tu, ca trong va ngoai nước

Tuy nhiên, giai đoạn 2007-2011 lại chứng kiến những biến động lớn của VN- Index Chỉ số tăng vọt lên mức đỉnh I.170,67 điểm vào tháng 3/2007, nhưng sau đó do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, VN-Index đã lao dốc mạnh, chỉ còn 235,5 điểm vào tháng 2/2009 Đây là thời kỳ khó khăn đối với thị trường chứng khoán Việt Nam

Từ 2011 đến nay, VN-Inđex đã có sự tăng trưởng khá ôn định, liên tục lập những đỉnh mới Điền hình là vào tháng 4/2022, chỉ số này đã đạt mức ký lục mới 1.528,76 điểm, phản ánh sự phát triển tích cực của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn gần đây Có thê thấy, trong suốt quá trình hơn 20 năm hình thành và phát triển, VN-Index đã trải qua nhiều giai đoạn với những biến động lớn, nhưng luôn là chỉ số tham chiếu chính cho diễn biến của thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.2 Cấu trúc và thành phần của chỉ số VN-INDEX

Chỉ số VN-Index trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) được xây dựng dựa trên cấu trúc và thành phần cụ thê Rổ chỉ số hiện bao gồm khoảng 370 cô phiếu của các công ty niêm yết, được lựa chọn theo các tiêu chí như thanh khoản, vốn hóa thị trường và tính đại diện cho các ngành

Phương pháp tính toán chỉ số dựa trên công thức chỉ số giá trị thị trường có trọng

số Cụ thể, giá trị chỉ số được xác định bằng cách lay tong giá trị thị trường của các cô phiếu trong rồ chia cho một hệ số điều chỉnh, nhằm loại trừ ảnh hưởng của những thay đổi về số lượng cô phiếu Mỗi cô phiếu có trọng số khác nhau, phụ thuộc vào giá trị vốn hóa, với những cô phiêu lớn có ảnh hưởng lớn hơn đến diễn biến của chi sé Danh sách các cổ phiếu trong rô chỉ số được rà soát và điều chỉnh định kỳ 6 tháng một lần, nhằm đảm bảo rõ chỉ số luôn phản ánh chính xác diễn biến của thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.3 Vai trò của chỉ số VN-INDEX trong thị trường Việt Nam

Chỉ số VN-Index được thiết lập dựa trên giá trị vốn hóa thị trường tại ngày 28/07/2000, khi thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào hoạt động Từ đó, VN-Index sẽ liên tục được điều chỉnh đề phản ánh sự thay đổi về giá trị cô phiếu của các doanh nghiệp niêm yết

Thông qua việc so sánh giá trị vốn hóa thị trường hiện tại với ngày gốc, VN- Index giúp nhà đầu tư và các tổ chức năm bắt được mức độ tăng trưởng của thị trường

7

chứng khoán Việt Nam qua từng thời kỳ Điều này cung cấp thông tin quan trọng về quy mô và sự phát triển của thị trường, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định đầu tư và hoạch định chiến lược kinh doanh

Ngoài ra, VN-Index còn là cơ sở để tính toán và xây dựng các sản phẩm phái sinh, như hợp đồng tương lai, giúp thị trường chứng khoán Việt Nam ngày cảng hoàn thiện và da dạng hóa các công cụ đầu tư

2.2 Tông quan về thị trường MSIC Thailand

MSCI Thailand là một phần của bộ chỉ số MSCI Emerging Markets Index, được thiết kế để đo lường hiệu suất của các thị trường mới nổi Chỉ số này bao gồm các công ty lớn và vừa niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thái Lan (SET) SET, là sàn giao dịch chứng khoán lớn và duy nhất ở Thái Lan SET là sàn giao dịch chứng khoán lớn thứ hai ASEAN tính theo vốn hóa thị trường ở mức 473.000.000.000 USD tính đến tháng 6 năm 2020, nhưng nó đã trở thành thị trường IPO lớn nhất trong khu vực với số tiền tích lũy lên tới 17,8 tỷ USD được huy động từ năm 2015 đến tháng 6 năm 2020 SET cũng là thị trường chứng khoán hoạt động tích cực nhất của ASEAN với kim ngạch giao dịch trung bình hàng ngày là 2,16 tỷ USD tính đến tháng 6 năm

2020

Vào ngày 25 tháng 9 năm 2021, có 580 công ty được niêm yết trên SET, 180 trên Thị trường Đầu tư Thay thế (mai) Các Sở giao dịch, hay hình thức chứng khoán khác bao gồm Sở giao địch trái phiếu Thái Lan (TBX), chứng quyền, chứng quyền phái sinh (DW), biên lai ký quỹ (DR)., quỹ giao dịch hoán đối (ETF), ủy thác đầu tư bất động sản (REIT) và quỹ cơ sở hạ tầng cũng được liệt kê trên SET Chủ tịch SET Pakorn Peetathawatchai đã nắm quyên lãnh đạo kê từ ngày l tháng 6 năm 2018

2.2.1 Lịch sử hình thành và phát triển của MSIC Thailand

Thị trường vốn Thái Lan hiện đại bắt nguồn từ đầu những năm 1960 Năm 1961, Chính phủ Thái Lan thực hiện Kế hoạch phát triển kinh tế và xã hội Quốc gia 5 năm đầu tiên (1961-1966) nhằm thúc đây tăng trưởng và ôn định kinh tế cũng như nâng cao mức sống của người dân Sau đó, Kế hoạch Phát triển Kinh tế và Xã hội Quốc gia lần thứ hai (1967-1971) đã khởi xướng việc thành lập thị trường chứng khoán đầu tiên của Thái Lan nhằm đóng vai trò quan trọng trong việc huy động vốn đề hỗ trợ phát triển kinh tê và công nghiệp của quốc g1a

Kỷ nguyên hiện đại của thị trường vốn Thái Lan có thể được chia thành hai giai đoạn, bắt đầu từ Sở giao địch chứng khoán Bangkok (BSE) thuộc sở hữu tư nhân đến

Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan hiện nay

Sở giao dịch chứng khoán đầu tiên của Thái Lan được thành lập vào tháng 7 năm

1962 dưới hình thức công ty hợp danh hữu hạn Năm 1963, Sở đã đăng ký thành công

ty trách nhiệm hữu hạn và tên của nó được đổi thành Công ty TNHH Sở giao dịch Chứng khoán Bangkok (BSE Ltd.)

Mặc dù BSE cung cấp một địa điểm tốt dé giao dịch cổ phiếu, nó đã thu hút được

sự chú ý hạn chế Doanh thu hang nam chi la 160 triéu THB vào năm 1968 va 114

triệu THB vao nam 1969 Khối lượng giao dịch tiếp tục giảm mạnh xuống còn 46 triệu

THB vào năm 1970, và sau đó giảm tiếp xuống 28 triệu THB vào năm 1971 Trong khi doanh thu trên giấy nợ đạt 87 triệu THB vào năm 1972, giao dịch chứng khoán tiếp tục hoạt động kém hiệu quả, với doanh thu chạm mức thấp nhất mọi thời đại là 26 triệu THB ít oi BSE cuối cùng đã ngừng hoạt động vào đầu những năm 1970

Sự thất bại của BSE có thể là do thiếu sự hỗ trợ của chính phủ vả sự hiểu biết hạn chế của người Thái về thị trường chứng khoán tại thời điểm đó

Bất chấp sự thất bại của BSE, khái niệm liên quan đến việc thiết lập một thị trường chứng khoán được quản lý tốt với sự hỗ trợ của chính phủ đã nhận được sự quan tâm rộng rãi của công chúng Do đó, Kế hoạch Phát triển Kinh tế và Xã hội Quốc gia lần thứ hai (1967-1971) lần đầu tiên đề xuất việc thành lập thị trường vốn nhằm cung cấp các biện pháp và công cụ thích hợp để tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch chứng khoán

Năm 1969, theo khuyến nghị của Ngân hàng Thế giới, chính phủ đã bổ nhiệm Giáo sư Sidney M Robbins từ Đại học Columbia sang nghiên cứu sự phát triển của thị trường vốn Thái Lan Giáo sư Robbins trước đây đã từng là Chuyên gia kinh tế trưởng tại Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Ky Củng năm đó là một năm đây sự kiện đối với thị trường vốn Thái Lan, khi Ngân hàng Trung ương Thái Lan cũng thành lập một nhóm làm việc về phát triển thị trường vốn, có nhiệm vụ thành lập thị trường chứng khoán Một năm sau, vào năm 1970, Gido su Robbins da dua ra m6t bao cao toàn diện mang tên "Một thị trường vốn ở Thái Lan" Báo cáo nay da tro thanh ké hoạch tổng thé cho sự phát triển trong tương lai của thi trường vốn Thái Lan

9

Năm I972, chính phủ Thái Lan đã tiến một bước xa hơn trong việc tạo ra thị trường vốn băng cách sửa đôi "Thông báo của Hội đồng điều hành số 58 về việc kiểm soát các cam kết thương mại ảnh hưởng đến an toàn và phúc lợi công cộng" Những thay đổi đã mở rộng sự kiêm soát và quy định của chính phủ đối với hoạt động của các công ty tài chính và chứng khoán, cho đến thời điểm đó vẫn hoạt động khá tự đo Sau

do vao thang 5 năm 1974, luật được mong đợi từ lâu về việc thành lập SET đã được ban hành đề cung cấp giao dịch chứng khoán nhằm thúc đây tiết kiệm và huy động vốn trong nước Tiếp theo là các sửa đổi đối với Bộ luật Doanh thu vào cuối năm, cho phép đầu tư tiết kiệm trên thị trường vốn Đến năm 1975, khung pháp lý cơ bản đã có hiệu lực vào ngày 30 tháng 4 năm 1975 Không lâu sau, phiên giao dịch đầu tiên của Sở Giao dịch Chứng khoán Thái Lan (Thailand Stock Exchange hay TSE) chính thức diễn

ra Cái tên này cũng đã tồn tại cho đến ngày | thang | nam 1991, khi tên tiếng Anh chính thức được đôi thành Sở Giao dịch Chứng khoán Thái Lan (Stock Exchange of Thailand, hay SET)

2.2.2 Vai trò và chức năng của MSTIC Thailand

Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan có 3 vai trò chính, như được định nghĩa trong Đạo luật Chứng khoán và Cao dịch năm 1992

© Đóng vai trò là trung tâm giao dịch9 chứng khoán niêm yết và cung cấp các

hệ thống cần thiết đề tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch chứng khoán

e _ Thực hiện bất kỳ hoạt động kinh doanh nảo liên quan đến kinh doanh chứng khoán, chẳng hạn như công ty thanh toán bù trừ, lưu ký chứng khoán, công

ty đăng ký chứng khoán và các hoạt động tương tự

e Thực hiện bất kỳ hoạt động kinh doanh nào khác được Ủy ban Chứng khoán

và Giao dịch (SEC) của Thái Lan chấp thuận

10

CHUONG 3 CO SO LY THUYET VA TONG QUAN NGHIEN

CỨU 3.1 Cơ sở lý thuyết về thị trường chứng khoán

3.1.1, Thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán là nơi diễn ra hoạt động chào bán, niêm vết, giao dịch, kinh doanh, đầu tư chứng khoán, công bố thông tin, quản trị công ty đại chúng Thị trường chứng khoán hoạt động theo nguyên tắc tôn trọng quyền sở hữu, quyên tự do giao dịch và công khai, minh bach, nha đầu tư tự chịu trách nhiệm về rủi ro

Thị trường được hình thành khi có sự tham gia của bên bán là doanh nghiệp niêm vết, công ty quản lý quỹ; bên mua là nhà đầu tư tổ chức, cá nhân trong và nước ngoài: bên cung cấp dịch vụ là công ty chứng khoán; nơi niêm yết và điều hành thị trường là

Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội, TP HCM Bộ Tài chính là cơ quan chịu trách nhiệm quản lý nhà nước về thị trường chứng khoán Nhà đầu tư sẽ mua bán chứng khoán đã niêm yết thông qua nền tảng trực tuyến hoặc giao dịch tại quầy của công ty chứng khoán nơi họ đăng ký tài khoản Thông tin mua bán (gọi là lệnh giao dịch) được chuyên vào hệ thống của Sở Giao địch chứng khoán đề xử lý, sau đó trả kết quả cho nhà đầu tư

Đối với những doanh nghiệp chưa niêm yết hoặc chưa đăng ký giao dịch tại Sở Giao dịch chứng khoán thì giao dịch phi tập trung, tức giao dịch trên nguyên tắc

"thuận mua vừa bán" và không có địa điểm giao dịch thực tế Các công ty chứng khoán trong trường hợp này thường đóng vai trò nhà tạo lập thị trường bằng cách báo giá cho hai bên, sau đó thực hiện mua và bán chứng khoán

Bên cạnh đó, Thị trường chứng khoán là một hệ thống trao đổi mua bán các loại chứng khoán như cổ phiếu, trái phiếu, và công cụ nợ Nó được chia thành hai loại chính: thị trường chứng khoản tập trung và thị trường chứng khoán phi tập trung Thị trường chứng khoán tập trung, còn được gọi là Sở Giao Dịch Chứng Khoán,

là nơi các giao dịch mua bán chứng khoán được thực hiện công khai và tại một địa điểm cố định Tại đây, giá chứng khoán được xác định thông qua cơ chế đầu giá và có tính thanh khoản cao Các giao dịch trên thị trường này chịu sự điều phối của luật chứng khoán và cơ quan quản lý, do đó rủi ro thường thấp hơn

11

Ngược lại, thị trường chứng khoán phi tập trung (Over the Counter - TC) không

có địa điểm giao dịch cô định Các giao dịch được thực hiện thông qua mạng lưới các công ty chứng khoán kết nỗi với nhau bằng hệ thống máy tính Tại một thời điểm, có thê có nhiều giá khác nhau được hình thành thông qua thỏa thuận, và tính thanh khoản thường thấp hơn so với thị trường tập trung

Như vậy, mỗi loại thị trường chứng khoán đều có những đặc điểm riêng, phù hợp với nhu cầu vả mục tiêu của các nhà đầu tư khác nhau

3.1.2 Vai trò và chức năng của thị trường chứng khoán

Xu thế hội nhập kinh tế yêu cầu các quốc gia phải xây dựng một nền kinh tế vững mạnh, phát triển với tốc độ và hiệu quả cao Sự phát triển của nền kinh tế thường được phản ánh qua quy mô của thị trường chứng khoán, nơi đóng vai trò quan trọng trong nên kinh tế và hệ thống tài chính Thị trường chứng khoán có nhiều chức năng then chốt, góp phần thúc đây sự phát triển của một quốc gia Một số chức năng không thê thiểu bao gồm: định giá tài sản, huy động vốn đầu tư, tăng tính thanh khoản, cung cấp môi trường đầu tư, đánh giá hoạt động của đoanh nghiệp va tạo điều kiện đề Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế Các chức năng này giúp tạo nền tảng mạnh mẽ cho sự phát triên bên vững của nên kinh tê quốc g1a

3.1.3 Nguyên tắc hoạt động

Nguyên tắc trung gian: Mọi hoạt động giao dịch, mua bán chứng khoán trên thị trường chứng khoán đều được thực hiện thông qua các trung gian, hay còn gọi là các nhà môi giới Các nhà môi giới thực hiện g1ao dich theo lệnh của khách hàng và huởng hoa hồng Ngoài ra, nhà môi giới còn có thế cung cấp các dịch vụ khác như cung cấp thông tin và tu vấn cho khách hàng trong việc đầu tư

Theo nguyên tắc trung gian, các nhà đầu tư không thê trực tiếp thoả thuận với nhau đề mua bán chứng khoán Họ đều phải thông qua các nhà môi giới của mình để

đặt lệnh Các nhà môi giới sẽ nhập lệnh vào hệ thống đề khớp lệnh

Nguyên tác đấu giá: Giá chứng khoán được xác định thông qua việc đấu giá giữa các lệnh mua và các lệnh bán Tất cả các thành viên tham gia thị truờng đều không thể can thiệp vào việc xác định giá này Có hai hình thức đấu giá là đâu giá trực tiếp và đầu giá tự động

12

Đấu giá trực tiếp là việc các nhà môi giới gặp nhau trên sàn giao dịch và trực tiếp dau gia

Đấu giá tự động là việc các lệnh giao dịch từ các nhà môi giới đuợc nhập vào hệ thống máy chủ của Sở giao dịch chứng khoán Hệ thống máy chủ này sẽ xác định mức giá sao cho tại mức giá này, chứng khoán giao dịch với khối lượng cao nhất

Nguyên tắc công khai: Tất cả các hoạt động trên thị truờng chứng khoán đều phải đảm bảo tính công khai Sở giao địch chứng khoán công bố các thông tin về giao dịch chứng khoán trên thị trường Các tổ chức niêm yết công bố công khai các thông tin tài chính định kỳ hàng năm của công ty, các sự kiện bất thường xảy ra đối với công

ty, năm giữ cô phiếu của giám đốc, người quản lý, cô đông đa số Các thông tin càng được công bố công khai minh bạch, thì càng thu hút đuợc nhà đầu tư tham gia vào thị trường chứng khoán

Các nguyên tắc trên đây nhằm đảm bảo cho giá cả chứng khoán đuợc hình thành một cách thống nhất, công bằng cho tất cả các bên giao dịch Do đó, ở hầu hết các nước trên thế giới hiện nay, mỗi nước chỉ có một Sở giao dịch chứng khoán duy nhất (tuy nhiên, người dân mọi miền đất nuớc đều có thể tiếp cận thị trường thông qua các phòng giao dịch của công ty chứng khoán mở tới các điểm dân cư)

Một số nước khác còn tổn tại vài Sở giao dịch chứng khoán do lịch sử để lại thì đều nối mạng với nhau hoặc giao dịch những chứng khoán riêng biệt

3.2 Cơ sở lý thuyết về phương pháp COPULA

3.2.1 Giới thiệu sơ lược về Copula

Hàm copula lần đầu tiên được giới thiệu bởi Sklar vào năm 1959, người đã đặt nền móng cho lý thuyết này Từ "copula" bắt nguồn từ tiếng Latinh "copulare," có nghĩa là "liên kết" hoặc "kết nối." Công trình tiên phong trong lĩnh vực này bao gồm nghiên cứu của Schweizer và Wolff (1981), trong đó các tác giả đã trình bày các tính chất bất biến cơ bản của copula đưới các phép biến đôi đơn điệu của các biến ngẫu nhiên

Copula là một hàm phân phối tích lũy đa biến, được xác định trên không gian nhiều chiều với các phân phối biên trong khoảng [0,L] Công cụ này rất hiệu quả trong việc mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các biên ngầu nhiên băng cách mô tả môi quan hệ

13

nội tại giữa chúng Copula cho phép tạo ra hàm phân phối đa biến từ các phân phối biên khác nhau một cách độc lập, với cầu trúc phụ thuộc giữa các biến được mô tả bởi copula

Lý thuyết copula đã có những bước phát triển đáng kế nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ tính toán và phần mềm hỗ trợ, làm cho các ứng dụng của nó trở nên phô biến hơn Nhờ những đặc điểm này, copula đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc xác định sự phụ thuộc giữa các tài sản tài chính cũng như giữa tài sản tài chính vả tài sản thực

3.2.2 Khái niệm và các họ Copula

Hàm copula đóng vai trò quan trọng trong việc mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến ngẫu nhiên trong thống kê và phân tích tài chính Các copula được chia thành hai nhóm chính: nhóm Elip và nhóm Archimedean

Nhóm Elip bao gồm hai loại chính là copula Gauss và copula Student-t Copula Gauss thường được sử dụng đề mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến trong điều kiện bình thường, khi các biến gần giá trị trung bình và có thể được coi là độc lập khi thị trường ôn định Ngược lại, copula Student-t phù hợp hơn trong các tình huống thị trường biến động, với mức độ phụ thuộc gia tăng khi số bậc tự do (df) giam

Nhóm Archimedean bao gdm nhiéu loai copula khác nhau, như Clayton, Gumbel, Frank, Joe, va các phiên bản mở rộng của chúng như Rot-Clayton, Rot- Gumbel, BB1, BB6, BB7, va BB8 Trong SỐ nay, copula Joe rất nỗi bat Copula Joe

mô hỉnh hóa sự phụ thuộc trong điều kiện thị trường biến động tăng, đặc biệt khi một biến tăng giá có thế dẫn đến sự gia tăng mạnh của biến khác Đây là công cụ hữu ích trong việc phân tích các tình huống mà mỗi quan hệ giữa các biến trở nên mạnh mẽ hơn khi một trong các biến có sự thay đôi lớn

Copula Joe, cùng với các loại copula khác như Clayton và Gumbel, giúp nhà nghiên cứu và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tô trong

môi trường tài chính biến động Chúng cho phép mô hình hóa các tình huống khi mối

quan hệ giữa các biến có thê thay đối theo chiều hướng mạnh mẽ hoặc yếu, tùy thuộc vào trạng thái của thị trường

14

3.2.3 Hàm Copula và ứng dụng của Copula

Hàm Copula cóx¿, X;,X;, X„ là các biến ngẫu nhiên có hàm phân phối biên liên

tục từ F¡,F;,F;, F„ Trong đó F là hàm phân phối đồng thời, khi đó Copula sẽ tồn

tại có dạng C:[0,1Ï

F(x,,X9, X35 0.X_)=C(Fy(X,), Fol xy), F3(X3), Fa (Xa) )

Hệ số phụ thuộc đuôi xác định xem khi một thị trường gặp khó khăn (sụp đô) hoặc bùng nô (tăng trưởng mạnh), thị trường khác có xu hướng theo sau như thế nào Nói cách khác, nó giúp chúng ta hiểu mức độ tương quan giữa các thị trường trong những điều kiện cực đoan Ví dụ thị trường có X¡›X; là hai biến ngẫu nhiên với F¿,F;

là hàm phân phối biên tương ứng Khi đó hệ số phụ thuộc đuôi giữa X;› X;như sau:

Àu=¿ lim é

U a1 P bébé

A,=é lim ¿ Lai Piled

Trong do gid triA, vaA, thudc giá trị trong khoảng (0,1), hai hệ số phụ thuộc này

đo lường mức độ xác suất đề xảy ra tình huống giá cô phiếu x; sẽ tăng (giảm) mạnh vượt qua một mức độ nào đó khi biết rằng giá cô phiếu %¡ đã tăng (giảm) mạnh vượt qua một mức độ lớn nào đó

Trong tài chính định lượng copula được áp đụng vào quản lý rủi ro , quản lý và tối ưu hóa danh mục đầu tư và định giá các sản phẩm tái sinh

Đối với trường hợp trước, copula được sử dụng để thực hiện các bài kiểm tra căng thắng và kiếm tra độ mạnh mẽ, đặc biệt quan trọng trong "chế độ suy thoái/khủng hoảng/hoảng loạn" khi các sự kiện suy thoái cực độ có thé xay ra (vi du, cudc khung hoảng tài chính toàn cầu năm 2007-2008) Công thức này cũng được điều chỉnh cho các thị trường tài chính và được sử dụng đề ước tính phân phối xác suất của các khoản

lỗ trên các nhóm cho vay hoặc trái phiêu

Trong chế độ suy thoái, một số lượng lớn các nhà đầu tư nắm giữ các vị thế trong các tài sản rủi ro hơn như cô phiếu hoặc bất động sản có thể tìm nơi ân náu trong các khoản đầu tư 'an toàn hơn' như tiền mặt hoặc trái phiếu Điều này cũng được gọi là hiệu ứng chạy trồn đến chất lượng và các nhà đầu tư có xu hướng thoát khỏi các vị thé của họ trong các tài sản rủi ro hơn với số lượng lớn trong một thời gian ngắn Do đó,

15

trong chế độ suy thoái, mối tương quan giữa các cô phiêu lớn hơn ở mức giảm so với mức tăng và điều nảy có thể gây ra những tác động thảm khốc cho nên kinh tế Ví dụ, theo giai thoại, chúng ta thường đọc các tiêu đề tin tức tài chính đưa tin về khoản lỗ hang trăm triệu đô la trên sản giao dịch chứng khoán chỉ trong một ngày; tuy nhiên, chúng ta hiếm khi đọc các báo cáo về mức tăng tích cực của thị trường chứng khoán

có cùng quy mô vả trong cùng một khung thời gian ngắn

Copula hỗ trợ phân tích tác động của chế độ giảm giá bằng cách cho phép mô hình hóa các biên độ và cấu trúc phụ thuộc của mô hỉnh xác suất đa biến riêng biệt Ví

du, hay coi san giao dich chứng khoán là một thị trường bao gồm một số lượng lớn các nhà giao dịch, mỗi người hoạt động với các chiến lược riêng của mình đê tối đa hóa lợi nhuận Hành vi cá nhân của mỗi nhà giao dịch có thể được mô tả bằng cách mô hình hóa các biên độ Tuy nhiên, vì tất cả các nhà giao dịch đều hoạt động trên cùng một sản giao dịch, nên hành động của mỗi nhà giao dịch đều có hiệu ứng tương tác với các nhà giao dịch khác Hiệu ứng tương tác này có thế được mô tả bằng cách mô hình hóa cầu trúc phụ thuộc Do đó, copula cho phép chúng ta phân tích các hiệu ứng tương tác đặc biệt quan trọng trong chế độ giảm giá vì các nhà đầu tư có xu hướng bay đàn

về hành vi giao dịch va quyét dinh cua ho

Những người sử dụng công thức này đã bị chỉ trích vì tạo ra "nền văn hóa đánh giá" tiếp tục sử dụng copula đơn giản mặc dù các phiên bản đơn giản được thừa nhận

là không đủ cho mục đích đó Do đó, trước đây, các mô hình copula có thế mở rộng cho các chiều lớn chỉ cho phép mô hình hóa các cấu trúc phụ thuộc hình elip (tức là copula Gaussian và Student-t) không cho phép có sự bất đối xứng tương quan khi các tương quan khác nhau ở chế độ tăng hoặc giảm Tuy nhiên, sự phát triển của Copula vine (còn được gọi là copula cặp) cho phép mô hình hóa linh hoạt cấu trúc phụ thuộc cho các danh mục đầu tư có chiều lớn Copula vine chuân của Clayton cho phép xảy ra các sự kiện giảm cực độ và đã được áp dụng thành công trong các ứng dụng tối ưu hóa danh mục đầu tư và quản lý rủi ro Mô hình này có thể giảm tác động của các tương quan giảm cực độ và tạo ra hiệu suất thống kê và kinh tế được cải thiện so với copula phụ thuộc hình elip có thê mở rộng như copula Gaussian và Student-t

Các mô hình khác được phát triển cho các ứng dung quan ly rui ro 1a copula hoảng loạn được gắn với các ước tính thị trường của các phân phối biên đề phân tích

1ó

tác động của chế độ hoảng loạn đối với phân phối lợi nhuận và thua lỗ của danh mục đầu tư Copula hoảng loạn được tạo ra băng mô phỏng Monte Carlo, kết hợp với việc cân nhắc lại xác suât của từng kịch bản

Về giá các sản phẩm phái sinh, mô hình phụ thuộc với hàm copula được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đánh giá rủi ro tài chính và phân tích bảo hiểm - ví dụ như trong việc định giá các nghĩa vụ nợ được thế chấp (CDO) Một số người tin rằng phương pháp luận áp dụng copula Gaussian vào các sản phẩm phái sinh tín dụng là một trong những lý do gây ra cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008-2009

Bất chấp nhận thức này, có những nỗ lực được ghi nhận trong ngành tài chính, diễn ra trước cuộc khủng hoảng, nhằm giải quyết những hạn chế của copula Gaussian

và các hàm copula nói chung, cụ thê là thiểu động lực phụ thuộc Copula Gaussian còn thiếu vì nó chỉ cho phép cấu trúc phụ thuộc hình elip, vì sự phụ thuộc chỉ được mô hình hóa bằng ma trận phương sai-hiệp phương sai Phương pháp này bị hạn chế đến mức không cho phép sự phụ thuộc phát triển vì thị trường tài chính thê hiện sự phụ thuộc không đối xứng, theo đó các mối tương quan giữa các tài sản tăng đáng kế trong thời kỳ suy thoái so với thời kỳ tăng trưởng Do đó, các phương pháp tiếp cận mô hình hoa su dung copula Gaussian thể hiện sự thể hiện kém các sự kiện cực đoạn Đã có những nỗ luc dé xuat các mô hình khắc phục một số hạn chê của copula

Ngoài CDO, copula đã được áp dụng cho các loại tài sản khác như một công cụ linh hoạt trong việc phân tích các sản phẩm phái sinh đa tài sản Ứng dụng đầu tiên như vậy bên ngoài tín dụng là sử dụng copula đề xây dựng bề mặt biến động ngụ ý của

rô, có tính đến nụ cười biến động của các thành phần rô Copula kế từ đó đã trở nên phố biến trong việc định giá và quản lý rủi ro của các quyền chọn trên nhiều tài sản khi

có nụ cười biến động, trong các sản phâm phái sinh cô phiếu, ngoại hối và thu nhập cô định

3.2.4 Mô hình nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng các mô hình copula để ước lượng và phân tích cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường chứng khoán Đầu tiên, tác giả xác định các phân phối biên cho từng thị trường, vì đây chính là đầu vào cho các hàm copula Sau đó, tác giả áp đụng bén ham copula phé bién: copula Gaussian, copula

17

Stuđent-t, copula Clayton và copula Gumbel, nhằm tìm hiểu cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường

Tuy nhiên, để có được kết quả chính xác hơn, tác giả đã chọn sử dụng copula Joe Copula Gumbel có ưu điểm là có thể xác định mối quan hệ phụ thuộc giữa các thị trường chứng khoán trong các tình huống cực đoan, như khi một thị trường chứng khoán biến động mạnh có thê dẫn đến những biến động tương tự ở thị trường tại hai quốc gia Điều này rất quan trọng trong việc đánh giá và quản lý rủi ro trong đầu tư chứng khoán liên quốc gia

Việc sử dụng mô hình copula đã giúp tác giả phân tích sâu sắc hơn mối quan hệ phụ thuộc giữa hai thị trường chứng khoán, từ đó đưa ra những nhận định và để xuất giá trị cho các nhà đầu tư và quản lý rủi ro

3.2.4.1 Mô hình phân phối biên chuỗi lợi suất

a) Xác định hàm phân phối biên

Xác định mô hình biên phù hợp nhất cho đữ liệu chuỗi lợi suất, cần thực hiện một loạt các bước cụ thê như sau:

Đầu tiên, kiếm tra sự tồn tại của hiệu ứng ARCH bằng cách sử dụng kiêm định Lagrange Multiplier (LM) Kiếm định này giúp xác định liệu đữ liệu có hiệu ứng biến động không đều qua thời gian hay không Tiếp theo, chúng ta xác định bậc p và q cho

mô hình ARMA dựa vào các tiêu chuẩn thông tin như AIC (Akaike Information Criterion) va BIC (Bayesian Information Criterion) Cac gia tri p va q duoc chon dé đặc trưng cho phần tự hồi quy (AR) và phần trung bình chuyển động (MA) của chuỗi loi suat

Sau đó, xây dung m6 hinh ARMA (p,q) — GIR — GARCH (r,m) bang cách

thêm phần GJR - GARCH đề mô hình hóa hiệu ứng GARCH và hiệu ứng don bay Tiếp theo, xác định phân phối phù hợp cho phần dư của mô hình GIR - GARCH Các phân phối kha thi bao gồm Normal, Student-t, Skewed Student-t, GED (Generalized Error Distribution), va sGED (Skewed Generalized Error Distribution) M6 hinh cé dạng như sau:

r=c+Ồ, Or, j+£,+, Oe;

18

=o) B; oy a; ed Vi St i8 ei =1 ¡=1 j=1 Trong đó: r,: lợi suất tại thời điểm t

£¿ sai số tại thời điểm ¢

ơ?: phương sai có điều kiện tại thoi diém t

S;-¡=1 khi £,_;<0„và Š,_¡;=Ũ trong trường hợp ngược lại thê hiện hiệu ứng đòn

bay

Đề lựa chọn mô hình biên phù hợp nhất, cần sử dụng các tiêu chuẩn thông tin như AIC, BIC, SIC và HQIC Mô hình có giá trị tiêu chuân thông tin thấp nhất được xem xét là phù hợp nhất với đữ liệu Cuối cùng, mô hình biên ARMA - GJR - GARCH hoàn chỉnh mô tả các đặc tính quan trọng của chuỗi lợi suất, bao gồm đuôi dày, đối xứng và bất đối xứng, và hiệu ứng đòn bây Quá trình này giúp xác định mô hinh biên phủ hợp nhất để mô tả các đặc điểm quan trọng của dữ liệu chuỗi lợi suất b) Kiểm định tính phù hợp của mô hình phân phối biên

Sau khi đã xác định mô hình biên tối ưu cho mỗi chuỗi lợi suất, tác giả tính toán phần dư chuẩn hóa từ mô hình này Phần dư chuân hóa được ký hiệu bằng cặp dữ liệu

s va d tai thoi diémt Sau đó chúng ta sử dụng hàm phân phối biên thực nghiệm dé chuyên đôi s và đ thành giá trị xác suất hoặc giá trị tích phân

\ u,=F,|s|9,_,]vàk,=EF;|s|9,_,

Xây đựng mô hình Copula dựa trên tham số C với độ phụ thuộc giữa 1, vàk, mà

không cần xác định tham số cụ thế của Copula Điều nay sẽ giúp mô linh hoạt hơn và thích hợp trong điều kiện chuỗi giá trị thay đi liên tục Tiếp theo thực hiện kiểm định

mô hình băng các kiểm định sau:

Kiểm định Anderson — Darling (A — D): Kiểm định này giúp đánh giá mức độ

phủ hợp giữa phân phối biên dự kiến và phân phối biên thực nghiệm Nếu giá trị p của

kiểm định là lớn, điều đó có nghĩa là không có đủ bằng chứng đề bác bỏ tính phủ hợp của phân phôi biên dự kiên

19

Kiém dinh Cramer — von Mises (Cv — M): Kiém dinh nay đo lường sự khác biệt giữa phân phối biên dự kiến và phân phối biên thực nghiệm Giá trịp của kiếm định cho biết mức độ phù hợp của phân phối biên dự kiến

Kiém dinh Kolmogorov — Smirnov (K - S): Kiểm định này cũng kiểm tra sự

khác biệt giữa phân phối biên dự kiến và phân phối biên thực nghiệm Tương tự như

kiêm định A - D va Cv — M, gia trị p của kiếm định K - § giúp đánh giá tính phù hợp của phân phối biên dự kiến

e) Ước lượng tham số mô hình Copula

Tham số của hàm phân phối biên được ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại Trong đó ! là hàm log-likelihood của hàm phân phối biên F, như sau:

T 0,=argmax!(0,)=agrmax > log f;(x,0;),i=1,n

ưu tiên các mô hình đơn giản hơn Tương tự như AIC, BIC cũng tìm kiếm mô hình có giá trị BIC thấp nhất, cho thấy mô hình đó là tôi ưu hơn trong việc cân băng giữa độ phủ hợp và độ phức tạp của mô hình

AIC=—2Iog llikehood]+2 k ; với k làtham số BIC=—2log likehood ]+logLn| k; với n làcở mẫu

20

3.2.5 Ham Copula Gumbel

3.2.5.1 Công thức và tính chất của ham Copula Gumbel

Hàm Copula Gumbel có dạng tông quát:

C{u,v ;8) =exp(—[(—logu)0+{(—logv)0]1/0)

3.2.5.2, Ứng dụng của Copula Gumbel trong phân tích tài chính

Copula Gumbel là một công cụ phân tích tài chính vô cùng hữu ích, cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số tải chính Ứng dụng chính của Copula Gumbel năm trong hai lĩnh vực chính: Phân tích Rủi ro và Định giá Phái sinh Trong phân tích Rủi ro, Copula Gumbel có thế được sử dụng đề đo lường rủi ro tích hợp giữa các đanh mục đầu tư hoặc tài sản tài chính Điều này rất quan trọng vì rủi

ro tích hợp thường không được phản ánh đây đủ trong các phương pháp truyền thống dựa trên hệ số tương quan Ngoài ra, Copula Gumbel rất hữu ích trong việc định lượng rủi ro cực đoan như rủi ro đột biến (tail risk) hoặc giá tri trong rui ro (Value-at-Risk), nhờ khả năng thê hiện tốt mối quan hệ phụ thuộc ở đuôi phân phối Việc sử dung Copula Gumbel cũng giúp nhà phân tích đánh giá mức độ đa dạng hóa của danh mục đầu tư thông qua việc đo lường mức độ phụ thuộc g1ữa các tài sản

Trong định giá Phái sinh, Copula Gumbel có thê được ứng đụng đề định giá các công cụ phái sinh như hợp đồng tùy chọn đa biến, hợp đồng swaption, và trái phiếu có nhiều đợt thanh toán Việc mô hình hóa mối quan hệ giữa các tài sản cơ sở hoặc các tỷ suất lãi suất bằng Copula Gumbel là rất quan trọng đề xác định giá trị công bằng của các hợp đồng này

Ngoài ra, Copula Gumbel còn có thê được sử dụng trong các lĩnh vực khác của tài chính như quản lý danh mục đầu tư, phân tích tín dụng, và lập mô hình bát đối xứng Việc hiểu và vận dụng tốt Copula Gumbel có thê mang lại nhiều lợi ích cho các nhà phân tích và quản lý tải chính

Trong bối cảnh ngày càng phức tạp của thị trường tài chính, Copula Gumbel đứng ra là một công cụ phân tích mạnh mẽ, giúp các chuyên gia tài chính hiểu sâu hơn

về môi quan hệ giữa các biên sô và đưa ra các quyết định đâu tư hiệu quả hơn

21

CHƯƠNG 4 PHƯƠNG PHÁP VÀ KÉT QUÁ NGHIÊN CỨU

4.1 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được sử đụng trong bài tiêu luận là hai chuỗi tỷ suất lợi nhuận của TTCK Việt Nam được đại diện bởi chỉ số giá VNINDEX và TTCK Thái Lan được đại diện bởi chỉ số giá MSIC Thailand Giai đoạn nghiên cứu là tử đầu năm

2015 đến cuối tháng 12 năm 2021 Với mục đích đo lường mức độ tác động của các cú sốc kinh tế nên nghiên cứu được thiết kế chia thành 2 giai đoạn chính là giai đoạn trước các cú sốc kinh tế bắt đầu từ đầu 2018 đến cuối năm 2019, giai đoạn thứ hai là trong dịch Covid - 19 từ đầu 2020 đến cuối năm 2021 Giá của hai chỉ số chứng khoán được thu thập từ trang web (investing.com) Tỷ suất lợi nhuận được tính theo công thire Rt = In(Pt) - In(Pt-1), voi Pt là giá chỉ số chứng khoán ở thời điểm t

0.0004976 và của TL là -0.0000457 Chỉ số VNI có độ biến động (0.0109334) nhỏ hơn

chỉ số TL (0.0118501), điều này chứng tỏ TTCK Thái Lan dao động khá lớn và không

én định so với TTCK Việt Nam, qua đó cho thấy rủi ro của TTCK Việt Nam thấp hơn

Hệ số Skewness của cả hai chỉ số đều nhỏ hơn 0 chứng tỏ rằng phân phối của cả hai chuỗi lợi suất đều lệch trái Bên cạnh đó, các gia tri Kurtosis cua ca hai đều lớn hơn rất nhiều so với mức 3, điều này chỉ ra rằng phân phối của cả hai chỉ số có đuôi dài và nhiều giá trị cực trị hơn so với phân phối chuẩn Ta có thể trực quan hóa các mô tả cơ ban của hai chỉ số lợi suất thông qua biêu đỗ hộp (Box-plot)

22

4.3 Kiếm định mô hình

library (tseries)

# Các kiểm định

#Kiểm định tính dừng

adf_vni <- adf.test (mhnn$VNI)

## Warning in adf.test(mhnn$VNI): p-value smaller than printed p-

value

adf_tl <- adf.test(mhnn$TL)

## Warning in adf.test(mhnn$TL): p-value smaller than printed p-

value

#Kiê`m định phân phô “1 chuâ”*n

jq_vni <- ]jarque.bera test (mhnn$VNT)

jq_tl <- jarque.bera.test(mhnn$TL)

# Ước lượng và trích xuâ t phâ`n dư từ mô hình ARMA tô “1 ưu

arima_VNI <- autoarfima(mhnn$VNI,ar.max = 2, ma.max = 2, criterion =

"AIC', method = "full")

arima_tl <- autoarfima(mhnn$TL,ar.max = 2, ma.max = 2, criterion =

"AIC', method = "full")

re_VNI <- arima_VNI$fit@fit$ residuaLs

23

re_TL <- arima_ tL$fit@fit$ residuaLs

#Kiê`m định tương quan chuô”i bậc 2 cho phâ`n dư

Lj vni <- Box.test(re_VNI,type = 'Ljung-Box', lag = 2)

Lj_tl <- Box.test(re_TL, type = 'Ljung-Box', lag = 2)

#Kié’m dinh tuong quan chuô”i bậc 2 cho phâ`n du binh phương

Lj_vni2 <- Box.test(re_VNI“*2,type = 'Ljung-Box', lag = 2)

Lj_tl2 <- Box.test(re_TL*2,type = 'Ljung-Box', lag = 2)

#Kiê`m định hiệu ứng ARCH

ar_vni <- ArchTest(re VNI, lags = 2)

ar_tl <- ArchTest(re_TL, lags = 2)

#Trinh bay ké’t qua’

test_result <- data.frame(Test = c("ADF","J-B","Q(2)","Q(2)*2",

"ARCH(2)"),

P_value_VNI = c(adf_vni$p.value, jg_vni$p.value, lj_vni$p.value, 1lj_vni2$p.value, ar_vni$p.value),

P_vaLue_TL = c(adf_tL$p.vaLue, jg_tl$p.value, 1j_tl$p.value, 1j_tl2$p.value, ar_tl$p.value))

kable(test_result,

caption = "Bang: Két quả các kiêm định",

label = 'Ghi chi: Q (2) and 02 (2) Lâ8 tượt Là kiêÌh định Ljung-Box

02 cho tương quan chuôi bậc 2 của phâ8 dư và bình phương phâ8 dư của loi suat',

format = 'pandoc') %>% kable_styling(

bootstrap options = c("striped", "hover", "condensed"), full_width = F)

Bảng 4.2 Bảng kết quả các chỉ số kiêm định Test P value VNI P value TL

Q(2)^2 0.0000000 0.0000000 ARCH(2) 0.0000000 0.0000000 Bảng trình bảy các kết quả kiêm định của chuỗi tỷ suất sinh lợi và phần du mô hình ARMA của nó Kết quả cho thấy cả hai chuỗi tỷ suất đều là chuỗi dừng và không

có phân phối chuẩn dựa trên kiểm định Augmented - Dickey - Fuller (ADE) và Jarque

- Bera Kiểm định Ljung-Box chứng tỏ phần dư của chuỗi VNI không có hiện tượng tương quan chuỗi ở cả chuỗi gốc và bình phương Với phần dư chuỗi VNI và TL, kiểm định Ljung-Box cho chuỗi gốc (Q(2)) cho thấy không có hiện tượng tương quan chuỗi

và kiếm định cho chuỗi bình phương (Q(2)^2) cho thấy hiện tượng tương quan chuỗi Hiệu ứng ARCH được phát hiện ở phần dư của chuỗi TL và chuỗi VNI cũng tồn tại

hiệu ứng ARCH

24

4.4 Phân tích hệ số tương quan

Trong phạm vi bài tiêu luận này, em thực hiện tính toán các hệ số tương quan bao gồm tương quan tuyến tính Pearson, tương quan hạng Spearman và Kendall

pearson <- cor(mhnn$VNI,mhnn§TL, method="pearson")

spearman <- cor (mhnn$VNI,mhnn$TL, method="spearman")

kendall <- cor (mhnn§$VNI,mhnn$TL, method="kendall")

#Trinh bay két qua

relat <— data.frame('Tucng quan’ = 'VNI-TL',

Pearson = pearson, spearman = spearman,

Kendall = kendall) kable (relat,

col.names = Œ("Phương pháp", "Pearson", "Spearman", "Kendall"),

caption = "Bảng 4: Kết quả hệ số tương quan",

format = 'pandoc"',

align = er cae He MGH)) s>ès$

kable_styling (bootstrap_options = e("striped", "hover",

"condensed"), full_width = FALSE)

Bảng 4.0.3 Kết quả hệ số tương quan Phương pháp Pearson Spearman Kendall

VNI-TL 0.3421649 0.2286002 0.1575133

Ta tién hành trực quan hóa hệ số tương quan với phương pháp Pearson

# Trực quan hóa hệ số tương quan

colors = e("lightblue", "white", "blue"),

lab = TRUE, lab_col = 'white’,title = 'Hinh: Truc quan héa hé số

tương quan với phương pháp Pearson')

25