Nội dung của luận án kiểm định tác động lan tỏa suất sinh lợi và độ biến thiên ứng với các thành phần tần số khác nhau; cụ thể, thành phần tần số thấp ứng với các biến thiên trong dài hạn và thành phần tần số cao ứng với các biến thiên trong ngắn hạn (bằng phân tích trong miền tần số). Kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ cung cấp bằng chứng cho thấy tác động lan tỏa có thể khác nhau ở các thành phần tần số khác nhau. Khi đó, luận án cho thấy việc mở rộng các kết quả sang miền tần số là cần thiết để cung cấp các thông tin chính xác hơn cho các nhà đầu tư ngắn hạn và dài hạn.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỚ HỜ CHÍ MINH LÊ ĐÌNH NGHI LAN TỎA SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BIẾN THIÊN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỚ HỜ CHÍ MINH LÊ ĐÌNH NGHI LAN TỎA SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BIẾN THIÊN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN Chuyên ngành : Quản trị kinh doanh Mã số chuyên ngành : 62 34 01 02 LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN MINH KIỀU Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan luận án “Lan tỏa suất sinh lợi độ biến thiên thị trường chứng khoán” là bài nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận án này, cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận án này chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm/nghiên cứu nào người khác sử dụng luận án này mà không trích dẫn theo quy định Luận án này chưa nộp để nhận cấp nào trường đại học sở đào tạo khác Thành phớ Hồ Chí Minh, năm 2019 LÊ ĐÌNH NGHI ii LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô giảng dạy trường Đại học Mở thành phố Hồ Chí Minh tận tình bảo, cung cấp kiến thức bổ ích suốt thời gian em học tiến sĩ Đặc biệt, xin cảm ơn thầy Nguyễn Minh Kiều tận tình hướng dẫn, đưa góp ý có giá trị, giúp em hoàn thành luận án Tiến sĩ Xin cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp ủng hộ, chia sẻ động viên suốt q trình học tập hồn thiện luận án TP Hồ Chí Minh, năm 2019 Lê Đình Nghi iii TĨM TẮT Một yếu tớ then chốt quản trị doanh nghiệp là quản trị tài chính, có định đầu tư Thị trường chứng khoán (TTCK) là kênh đầu tư phổ biến doanh nghiệp và cá nhân Vì vậy, TTCK là thành phần quan trọng thị trường tài và có vị trí quan trọng kinh tế Suất sinh lợi và rủi ro là thành tố quan trọng cần quan tâm đối với nhà đầu tư (NĐT) TTCK Suất sinh lợi (SSL) đo lường thơng qua biến đổi giá cổ phiếu Rủi ro định lượng thông qua độ biến thiên (volatility) SSL, đo độ lệch chuẩn có điều kiện chuỗi SSL GARCH (Bollerslev, 1986) mơ hình sử dụng để ước lượng độ biến thiên Trong điều kiện toàn cầu hóa nay, hệ thớng tài q́c gia giới có phụ thuộc và tác động qua lại lẫn Lan tỏa (spillover) là khái niệm sử dụng để đánh giá phụ thuộc lẫn kinh tế Sự phụ thuộc lẫn (interdependence) này có nghĩa là các kiện hay biến động dù là toàn cầu hay q́c gia, lan truyền sang nước khác kinh tế thường có mới quan hệ tài với Vì vậy, nghiên cứu lan tỏa SSL và độ biến thiên TTCK giúp NĐT có thêm thơng tin để dự báo SSL và rủi ro gặp phải đầu tư có chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư (porfolio diversification) phù hợp Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu kiểm định tác động lan tỏa SSL và độ biến thiên nhiều TTCK khác giới, theo tìm hiểu tác giả chưa có nghiên cứu nào kiểm định tác động này TTCK Việt Nam Việc nghiên cứu tác động lan tỏa từ TTCK giới và khu vực lên TTCK Việt Nam là cần iv thiết, giúp NĐT nhà quản lý có thêm thơng tin để định Vì vậy, nghiên cứu phân tích lan tỏa SSL và độ biến thiên TTCK Mỹ, Nhật Hàn Quốc lên TTCK Việt Nam Trong thực tế, NĐT ngắn hạn và dài hạn có mục tiêu đầu tư khác Các NĐT ngắn hạn (short-horizon investors) tập trung quan tâm vào tương quan SSL cổ phiếu khác tần số cao (high frequencies), nghĩa là biến thiên ngắn hạn (chu kỳ chuỗi liệu nhỏ), NĐT dài hạn (long horizon investors) tập trung quan tâm vào tương quan SSL cổ phiếu khác tần số thấp (low frequencies), nghĩa là biến thiên dài hạn (chu kỳ chuỗi liệu là lớn) (Gradojevic, 2013) Như việc phân tích tương quan độ biến thiên thị trường ngắn hạn và dài hạn cách độc lập cần thiết cho NĐT ngắn hạn và dài hạn có thêm sở để phân tích tớt việc quản trị rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư Việc phân tích tương quan chuỗi liệu ngắn hạn và dài hạn thực thơng qua kỹ thuật phân tích liệu miền tần sớ (frequency domain) Mặc dù đã có từ lâu và đóng góp vai trị quan trọng việc phân tích liệu, nhiên nghiên cứu phân tích liệu miền tần sớ cịn tương đới gặp nghiên cứu thực nghiệm lĩnh vực liên quan đến kinh tế, tài (Gradojevic, 2013) Cho đến nay, có nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích miền tần số để đánh giá tác động lan tỏa TTCK Cho đến nay, tác giả tìm thấy Gradojevic (2013) sử dụng kỹ thuật phân tích nhân miền tần sớ để phân tích lan tỏa SSL năm thị trường khu vực bao gồm Serbia, Croatia, Slovenia, Hungary và Đức Như vậy, theo tìm hiểu tác giả chưa có nghiên cứu nào đánh giá lan tỏa độ biến thiên (volatility spillover) TTCK, dựa phân tích nhân miền tần sớ Vì vậy, luận án mở rộng kết nghiên cứu lan tỏa SSL và độ biến thiên từ TTCK Mỹ, Nhật và Hàn Quốc sang TTCK Việt Nam phân tích miền tần sớ v Luận án thực phương pháp định lượng Cụ thể hơn, với số liệu thứ cấp là số chứng khốn TTCK Mỹ, Nhật, Hàn Q́c và Việt Nam, nghiên cứu thực tính tốn SSL, ước lượng độ biến thiên mơ hình GARCH (Bollerslev, 1986), phân tích lan tỏa SSL và độ biến thiên bằng kiểm định nhân Granger (Granger, 1969) và mở rộng tác động này sang miền tần số phương pháp kiểm định nhân miền tần số (Breitung & Candelon, 2006) Kết nghiên cứu cho thấy tồn tác động lan tỏa SSL và độ biến thiên biến thiên từ TTCK Mỹ sang TTCK Việt Nam tất tần sớ khác Ngồi ra, mức ý nghĩa 10%, tác động lan tỏa SSL từ TTCK Nhật sang TTCK Việt Nam có ý nghĩa thành phần tần số cao (chu kỳ đầu tư ngày), chưa có chứng tác động lan tỏa độ biến thiên từ TTCK Nhật sang TTCK Việt Nam Cuối cùng, luận án mức ý nghĩa 5%, tác động lan tỏa SSL và độ biến thiên từ TTCK Hàn Quốc sang TTCK Việt Nam có ý nghĩa thành phần tần sớ cao, cụ thể là thành phần có chu kỳ từ ngày trở xuống với trường hợp lan tỏa SSL và ngày trở xuống với trường hợp lan tỏa độ biến thiên Như vậy, so với thị trường Nhật và Hàn Quốc, thị trường TTCK Mỹ có tác động lan tỏa lên TTCK Việt Nam rõ ràng hơn, và NĐT và nhà hoạnh định sách nên trọng vào thơng tin từ TTCK Mỹ để có thơng tin hỗ trợ việc định Ngoài ra, NĐT ngắn hạn và nhà quản lý dựa vào thay đổi ngắn hạn TTCK Nhật Hàn Quốc để bổ sung thông tin cho định đầu tư và quản lý vi MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU .1 1.1 Giới thiệu 1.2 Bối cảnh nghiên cứu và lý chọn đề tài 1.2.1 Nền kinh tế và thị trường chứng khoán Việt Nam 1.2.2 Bối cảnh nghiên cứu 10 1.2.3 Lý nghiên cứu .17 1.3 Vấn đề nghiên cứu 18 1.4 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu 18 1.4.1 Mục tiêu nghiên cứu 18 1.4.2 Câu hỏi nghiên cứu 19 1.5 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 20 1.6 Những đóng góp khoa học và thực tiễn đề tài 21 1.6.1 Đóng góp khoa học .21 1.6.2 Đóng góp thực tiễn 22 1.7 Kết cấu đề tài 23 1.8 Tóm tắt chương 25 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 26 2.1 Giới thiệu 26 2.2 Suất sinh lợi 26 2.3 Độ biến thiên (volatility) 28 2.3.1 Khái niệm độ biến thiên 28 2.3.2 Độ biến thiên không đổi và thay đổi theo thời gian 29 2.3.3 Mô hình hóa độ biến thiên 32 2.3.4 Mơ hình ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) 33 2.3.5 Mơ hình GARCH .35 vii 2.4 Lan tỏa (spillover) 37 2.5 Các nghiên cứu trước độ biến thiên và lan tỏa SSL và độ biến thiên 42 2.6 Miền thời gian và miền tần số 48 2.6.1 Giới thiệu 48 2.6.2 Biểu diễn liệu miền tần số 52 2.6.3 Biến đổi Fourier .53 2.7 Phân tích liệu miền tần số 57 2.8 Các nghiên cứu dựa phân tích miền tần sớ lĩnh vực kinh tế tài 57 2.9 Tóm tắt chương 61 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 62 3.1 Giới thiệu 62 3.2 Mơ hình nghiên cứu 62 3.3 Thu thập liệu 69 3.4 Phân tích tác động lan tỏa SSL thị trường 70 3.4.1 Kiểm định nhân Granger 70 3.4.2 Phân tích tác động lan tỏa kiểm định nhân Granger 71 3.5 Phân tích tác động lan tỏa độ biến thiên thị trường 71 3.5.1 Ước lượng độ biến thiên mơ hình GARCH 71 3.5.2 Phân tích tác động lan tỏa độ biến thiên thị trường 73 3.6 Phân tích tác động lan tỏa SSL và độ biến thiên miền tần sớ 73 3.6.1 Phân tích nhân miền tần số 73 3.6.2 Phân tích lan tỏa SSL miền tần số 76 3.6.3 Phân tích lan tỏa độ biến thiên miền tần sớ 76 3.7 Tóm tắt chương 77 CHƯƠNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 78 4.1 Giới thiệu 78 4.2 Các số thị trường thời kì nghiên cứu 78 4.3 SSL thị trường và thống kê mô tả 81 viii 4.4 Kiểm định tác động lan tỏa SSL TTCK 84 4.4.1 Kiểm định tính dừng 84 4.4.2 Kiểm định lan tỏa SSL TTCK 84 4.5 Kiểm định lan tỏa độ biến thiên TTCK 89 4.5.1 Kết ước lượng GARCH thị trường 89 4.5.2 Kiểm định lan tỏa độ biến thiên TTCK 96 4.6 Lan tỏa SSL miền tần số 100 4.7 Lan tỏa độ biến thiên miền tần số 106 4.8 Thảo luận kết nghiên cứu 111 4.9 Tóm tắt chương 118 CHƯƠNG KẾT LUẬN .120 5.1 Giới thiệu 120 5.2 Kết nghiên cứu đề tài 120 5.3 Đóng góp khoa học đề tài 121 5.4 Hàm ý quản trị 123 5.5 Đóng góp luận án 124 5.6 Hạn chế đề tài và hướng nghiên cứu 125 5.6.1 Hạn chế đề tài 125 5.6.2 Hướng nghiên cứu 125 5.7 Tóm tắt chương 126 135 PHỤ LỤC CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TỪ CÁC PHẦN MỀM THỐNG KÊ - Thống kê mô tả cho SSL thị trường - Kiểm định tính dừng ADF - Kiểm định lan tỏa SSL - Ước lượng độ biến thiên mơ hình GARCH - Kiểm định tính dừng cho liệu độ biến thiên - Kiểm định lan tỏa độ biến thiên - Lan tỏa SSL miền tần số - Lan tỏa độ biến thiên miền tần số 136 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TỪ CÁC PHẦN MỀM THỚNG KÊ Thống kê mơ tả cho SSL thị trường Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis DLNSP500 0.000466 0.000195 0.038291 -0.040211 0.007916 -0.256127 5.054130 DLNNIKKEI_225 DLNKOSPI 0.000778 6.83E-05 0.000278 0.000000 0.074262 0.029124 -0.075974 -0.034615 0.013154 0.007830 -0.356637 0.010041 6.255896 4.601093 DLNVNINDEX 0.000478 0.000101 0.039278 -0.060512 0.011053 -0.609907 5.787362 Jarque-Bera Probability 194.7739 0.000000 482.8056 0.000000 111.4230 0.000000 402.3081 0.000000 Sum Sum Sq Dev 0.485674 0.065302 0.811412 0.180291 0.071282 0.063892 0.499002 0.127304 Observations 1043 1043 1043 1043 t-Statistic Prob.* -31.79130 -3.436407 -2.864103 -2.568186 0.0000 Kiểm định tính dừng ADF Chỉ số S&P 500 Null Hypothesis: DLNSP500 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values 137 Chỉ số Nikkei 225 Null Hypothesis: DLNSP500 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -31.79130 -3.436407 -2.864103 -2.568186 0.0000 t-Statistic Prob.* -32.05980 -3.436407 -2.864103 -2.568186 0.0000 t-Statistic Prob.* -30.07468 -3.436407 -2.864103 -2.568186 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Chỉ số KOSPI Null Hypothesis: DLNKOSPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Chỉ số VN-Index Null Hypothesis: DLNVNINDEX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values 138 Kiểm định lan tỏa SSL Kiểm định nhân Granger S&P 500 VN-Index Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/28/18 Time: 09:01 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob DLNVNINDEX does not Granger Cause DLNSP500 DLNSP500 does not Granger Cause DLNVNINDEX 1042 0.26645 34.3253 0.6058 6.E-09 Kiểm định Kiểm định nhân Granger Nikkei 225 VN-Index nhân Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/28/18 Time: 09:04 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Grange r Null Hypothesis: Obs F-Statistic DLNNIKKEI_225 does not Granger Cause DLNVNINDEX DLNVNINDEX does not Granger Cause DLNNIKKEI_225 1041 2.51135 1.96605 S&P 500 VNIndex Kiểm định nhân Granger KOSPI VN-Index Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/03/18 Time: 11:39 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob DLNVNINDEX does not Granger Cause DLNKOSPI DLNKOSPI does not Granger Cause DLNVNINDEX 1039 1.84195 2.55941 0.1186 0.0372 Prob 0.0817 0.1405 139 Ước lượng độ biến thiên mơ hình GARCH Ước lượng GARCH cho số S&P 500 Dependent Variable: DLNSP500 Method: ML - ARCH Date: 12/28/16 Time: 10:43 Sample (adjusted): 1/10/2012 12/31/2015 Included observations: 1038 after adjustments Convergence achieved after 48 iterations MA Backcast: 1/03/2012 1/09/2012 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(10) + C(11)*RESID(-1)^2 + C(12)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) MA(1) MA(4) MA(5) 0.000623 0.141121 -0.029437 -0.045338 -0.245122 0.904299 -0.177991 0.229896 -0.944644 0.000100 0.024983 0.013181 0.012489 0.018466 0.028344 0.015612 0.011289 0.020660 6.219253 5.648598 -2.233223 -3.630099 -13.27404 31.90406 -11.40065 20.36551 -45.72250 0.0000 0.0000 0.0255 0.0003 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4.434178 5.930533 14.85252 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots 7.92E-06 0.175706 0.697956 0.018493 0.010862 0.007878 0.063859 3624.719 1.892713 94 -.78-.62i 98 -.78-.62i 1.79E-06 0.029627 0.046992 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.000450 0.007921 -6.960923 -6.903755 -6.939234 38-.91i 38+.91i -.78+.62i 38-.91i 38+.91i -.78+.62i 140 Ước lượng GARCH cho số Nikkei 225 Dependent Variable: DLNNIKKEI_225 Method: ML - ARCH Date: 11/06/17 Time: 12:04 Sample (adjusted): 1/10/2012 12/31/2015 Included observations: 1038 after adjustments Convergence achieved after 144 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients MA Backcast: 1/03/2012 1/09/2012 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(12) + C(13)*RESID(-1)^2 + C(14)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) MA(5) 0.000804 0.318092 0.642558 -0.615162 -0.403616 0.922047 -0.311194 -0.636897 0.617673 0.372626 -0.944970 0.000271 0.043191 0.030378 0.022353 0.028484 0.041929 0.034935 0.024569 0.019114 0.023694 0.034736 2.960547 7.364791 21.15201 -27.52055 -14.16968 21.99080 -8.907690 -25.92233 32.31510 15.72677 -27.20465 0.0031 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 3.224759 5.844308 44.00556 0.0013 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots 5.18E-06 0.088706 0.881557 0.028905 0.019449 0.013043 0.174718 3115.395 2.128160 96 -.88-.46i 97 -.89-.46i 1.60E-06 0.015178 0.020033 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.000789 0.013172 -5.975713 -5.909016 -5.950409 56+.81i 56-.81i -.88+.46i 56+.82i 56-.82i -.89+.46i 141 Ước lượng GARCH cho số KOSPI Dependent Variable: DLNKOSPI Method: ML - ARCH Date: 10/14/18 Time: 14:56 Sample (adjusted): 1/16/2012 12/31/2015 Included observations: 1034 after adjustments Failure to improve likelihood (non-zero gradients) after 158 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients MA Backcast: 1/03/2012 1/13/2012 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(18) + C(19)*RESID(-1)^2 + C(20)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) AR(6) AR(8) AR(9) MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) MA(5) MA(6) MA(8) MA(9) 6.24E-05 0.550223 -0.081564 -0.101270 0.712944 0.447716 -0.123228 0.288685 -0.710330 -0.565391 0.111903 0.059585 -0.725181 -0.485928 0.135357 -0.330039 0.800083 1.16E-05 0.030155 0.031104 0.027043 0.027786 0.041145 0.024385 0.027558 0.022052 0.020480 0.011351 0.011418 0.007114 0.024997 0.007218 0.015330 0.002894 5.372082 18.24660 -2.622302 -3.744836 25.65875 10.88137 -5.053510 10.47544 -32.21143 -27.60711 9.858773 5.218488 -101.9326 -19.43935 18.75359 -21.52968 276.4540 0.0000 0.0000 0.0087 0.0002 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2.612545 4.248727 37.10238 0.0090 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots 2.19E-06 0.057708 0.903936 0.058751 0.043942 0.007611 0.058915 3617.830 1.984361 98+.03i 06+.98i -.96 1.00 06-1.00i -.96 8.40E-07 0.013582 0.024363 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 4.32E-05 0.007784 -6.959053 -6.863478 -6.922787 98-.03i 06-.98i 42-.86i -.71-.60i 42+.86i -.71+.60i 1.00 06+1.00i 43-.86i -.72+.61i 43+.86i -.72-.61i 142 Ước lượng GARCH cho số VN-Index Dependent Variable: DLNVNINDEX Method: ML - ARCH Date: 12/28/16 Time: 10:28 Sample (adjusted): 1/12/2012 12/31/2015 Included observations: 1036 after adjustments Convergence achieved after 113 iterations MA Backcast: 1/03/2012 1/11/2012 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(11) + C(12)*RESID(-1)^2 + C(13)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) AR(2) AR(4) AR(5) AR(6) AR(7) MA(1) MA(4) MA(7) 0.000517 -0.122741 0.062826 0.228897 -0.084530 -0.053319 0.730323 0.193849 -0.309842 -0.703064 0.000250 0.046374 0.022211 0.053778 0.025594 0.017960 0.048091 0.054101 0.061155 0.049292 2.064344 -2.646768 2.828603 4.256310 -3.302771 -2.968732 15.18614 3.583089 -5.066507 -14.26318 0.0390 0.0081 0.0047 0.0000 0.0010 0.0030 0.0000 0.0003 0.0000 0.0000 4.583377 5.604539 9.244638 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots Kiểm 2.12E-05 0.199256 0.619890 0.044246 0.035863 0.010843 0.120630 3285.402 2.027182 96 -.21+.97i 97 -.21+.97i 4.63E-06 0.035553 0.067054 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter .57-.71i -.90+.36i 52+.72i -.90+.36i 57+.71i -.90-.36i 52-.72i -.90-.36i 0.000493 0.011043 -6.317379 -6.255352 -6.293845 -.21-.97i -.21-.97i 143 Kiểm định tính dừng cho liệu độ biến thiên Kiểm định ADF cho độ biến thiên S&P 500 Null Hypothesis: SP500_VOLATILITY has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -8.277654 -3.436438 -2.864116 -2.568193 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Kiểm định ADF cho độ biến thiên Nikkei 225 Null Hypothesis: NIKKEI225_VOLATILITY_MAIN has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -4.646951 -3.436438 -2.864116 -2.568193 0.0001 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Kiểm định ADF cho độ biến thiên KOSPI Null Hypothesis: KOSPI_VOLATILIY has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values t-Statistic Prob.* -4.099615 -3.436468 -2.864130 -2.568201 0.0010 144 Kiểm định ADF cho độ biến thiên VN-Index Null Hypothesis: VNINDEX_VOLATILITY has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=21) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -10.21809 -3.436462 -2.864127 -2.568199 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Kiểm định lan tỏa độ biến thiên Kiểm định nhân Granger độ biến thiên S&P 500 VN-Index Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/28/18 Time: 09:22 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob SP500_VOLATILITY does not Granger Cause VNINDEX_VOLATILITY VNINDEX_VOLATILITY does not Granger Cause SP500_VOLATILITY 1033 4.41116 1.03185 0.0043 0.3776 Kiểm định nhân Granger độ biến thiên Nikkei 225 VN-Index Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/28/18 Time: 09:24 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob VNINDEX_VOLATILITY does not Granger Cause NIKKEI225_VOLATILITY_MAIN NIKKEI225_VOLATILITY_MAIN does not Granger Cause VNINDEX_VOLATILITY 1033 1.29219 0.54608 0.2757 0.6509 145 Kiểm định nhân Granger độ biến thiên KOSPI VN-Index Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/03/18 Time: 12:00 Sample: 1/02/2012 12/31/2015 Lags: Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob VNINDEX_VOLATILITY does not Granger Cause KOSPI_VOLATILIY KOSPI_VOLATILIY does not Granger Cause VNINDEX_VOLATILITY 1031 4.14700 3.72983 0.0062 0.0110 Lan tỏa SSL miền tần số Kiểm định lan tỏa SSL từ S&P 500 sang VN-Index phân tích miền tần số 146 Kiểm định lan tỏa SSL từ Nikkei 225 sang VN-Index phân tích miền tần số Kiểm định lan tỏa SSL từ KOSPI sang VN-Index phân tích miền tần số 147 Lan tỏa độ biến thiên miền tần số Kiểm định lan tỏa độ biến thiên từ S&P 500 sang VN-Index phân tích miền tần số Kiểm định lan tỏa độ biến thiên từ Nikkei 225 sang VN-Index phân tích miền tần số 148 Kiểm định lan tỏa độ biến thiên từ KOSPI sang VN-Index phân tích miền tần số 149 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CƠNG BỚ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN - Minh Kieu Nguyen, Dinh Nghi Le (2018), Return Spillover from the US and Japanese Stock Markets to the Vietnamese Stock Market: A FrequencyDomain Approach, Emerging Markets Finance and Trade, 2018 - Nguyễn Minh Kiều, Lê Đình Nghi (2018), Lan tỏa độ biến thiên từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khốn Việt Nam, Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng, Số 190, Tháng 3/2018 - Nguyễn Minh Kiều, Lê Đình Nghi (2017), Mơ hình phân tích lan tỏa độ biến thiên thị trường chứng khoán, Tạp chí Tài chính, Số 669, Kỳ 2, Tháng 11/2017 - Nguyễn Minh Kiều, Lê Đình Nghi (2017), Lan tỏa suất sinh lợi từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khốn Việt Nam: Phân tích miền tần sớ, Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP HCM, Số 55(4), 2017 ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỚ HỜ CHÍ MINH LÊ ĐÌNH NGHI LAN TỎA SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BIẾN THIÊN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN Chuyên ngành : Quản trị kinh doanh... ? ?Lan tỏa suất sinh lợi và độ biến thiên thị trường chứng khoán” làm luận án tiến sĩ Đề tài sử dụng kỹ thuật phân tích liệu miền tần sớ và mơ hình GARCH để đánh giá tác động lan tỏa SSL và. .. hợp lan tỏa SSL và ngày trở xuống với trường hợp lan tỏa độ biến thiên Như vậy, so với thị trường Nhật và Hàn Q́c, thị trường TTCK Mỹ có tác động lan tỏa lên TTCK Việt Nam rõ ràng hơn, và