Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết sử dụng thông tin về tỷ suất sinh lợi chứng khoán hằng ngày của thị trường chứng khoán các nước ASEAN6 để khảo sát mối liên hệ giữa các thị trường thông qua kiểm định Granger truyền thống và kiểm định Granger dạng phổ. Kết quả kiểm định Granger truyền thống cho thấy giữa các quốc gia ASEANs có sự kết nối khá chặt chẽ, không có quốc gia rào bị tách rời khỏi mạng lưới liên kết với các quốc gia còn lại. Tuy nhiên, vai trò của từng quốc gia trong mạng lưới kết nối này là khác nhau. Việt Nam đóng vai trò là quốc gia nhận tác động Granger nhiều nhất trong khi Philippines là quốc gia có mức độ hội nhập với thị trường chứng khoán khu vực nhiều nhất. Kiểm định Granger dạng phổ để xem xét chi tiết tác động Granger ở nhiều tần số ω khác nhau. Vai trò của các quốc gia trong mạng lưới thay đổi rất nhiều khi xem xét ở các độ dài chu kỳ tuần hoàn khác nhau. Indonesia là quốc gia có sự kết nối thay đổi nhiều nhất giữa các chu kỳ tuần hoàn, chuyển từ vai trò quốc gia truyền thông tin ở khi xét ở chu kỳ tuần hoàn ngắn sang vai trò nhận thông tin ở chu kỳ tuần hoàn dài. Thái Lan và Singapore đóng vai trò chủ động truyền thông tin đến các thị trường khác trong tất cả các chu kỳ tuần hoàn được xem xét trong bài, trong khi ở hầu hết các trường hợp thì Việt Nam là quốc gia nhận thông tin.
Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 30 Mối liên hệ thị trường chứng khoán nước ASEAN: Tiếp cập kiểm định nhân Granger dạng phổ The relationships between ASEAN stock markets: A spectral Granger causality approach Trần Thị Tuấn Anh1* Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam * Tác giả liên hệ, Email: anhttt@ueh.edu.vn THÔNG TIN DOI:10.46223/HCMCOUJS econ.vi.17.1.1791.2022 Ngày nhận: 05/04/2021 Ngày nhận lại: 08/06/2021 Duyệt đăng: 03/07/2021 Từ khóa: kiểm định nhân Granger; kiểm định nhân Granger dạng phổ; thị trường chứng khốn nước ASEAN TĨM TẮT Bài viết sử dụng thơng tin tỷ suất sinh lợi chứng khốn ngày thị trường chứng khoán nước ASEAN6 để khảo sát mối liên hệ thị trường thông qua kiểm định Granger truyền thống kiểm định Granger dạng phổ Kết kiểm định Granger truyền thống cho thấy quốc gia ASEANs có kết nối chặt chẽ, khơng có quốc gia rào bị tách rời khỏi mạng lưới liên kết với quốc gia lại Tuy nhiên, vai trò quốc gia mạng lưới kết nối khác Việt Nam đóng vai trị quốc gia nhận tác động Granger nhiều Philippines quốc gia có mức độ hội nhập với thị trường chứng khốn khu vực nhiều Kiểm định Granger dạng phổ để xem xét chi tiết tác động Granger nhiều tần số ω khác Vai trò quốc gia mạng lưới thay đổi nhiều xem xét độ dài chu kỳ tuần hoàn khác Indonesia quốc gia có kết nối thay đổi nhiều chu kỳ tuần hoàn, chuyển từ vai trị quốc gia truyền thơng tin xét chu kỳ tuần hồn ngắn sang vai trị nhận thơng tin chu kỳ tuần hồn dài Thái Lan Singapore đóng vai trị chủ động truyền thơng tin đến thị trường khác tất chu kỳ tuần hoàn xem xét bài, hầu hết trường hợp Việt Nam quốc gia nhận thông tin ABSTRACT Keywords: ASEAN stock markets; Granger causality test; spectral Granger causality This article collects data of ASEAN6’s daily stock returns to investigate the relationships among them by traditional Granger causality test in combination with spectral Granger causality test Traditional Granger test results show that there exists close relationships among ASEAN6’s stock markets, in which no country is isolated from the others However, the role of each country in this network is quite different Vietnam receives Granger effects from all other countries Philippines has the most intergrated stock market Spectral Granger causality test also reveals Granger effect in many different frequencies of stock return series Indonesia is the country that changes role the most between different frequencies, shifting from a country that transmits Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 31 information at high frequencies to a role of receiving information at low frequencies Thailand and Singapore play active roles in transmitting information to other markets under all considered frequencies considered while in most cases Vietnam is the receiving country Giới thiệu Sự kiện cộng đồng kinh tế ASEAN (AEC) thức thành lập ngày 31 tháng 12 năm 2015 trở thành kiện quan trọng đánh dấu vượt bậc quan hệ kinh tế nước ASEAN Các mục tiêu quan trọng mà cộng đồng AEC hướng tới bao gồm hợp tác phát triển kinh tế, tự lưu chuyển thương mại lưu chuyển nguồn vốn, lan tỏa tri thức cơng nghệ, từ xây dựng khu vực kinh tế ổn định, thịnh vượng Thông qua AEC, quốc gia ASEAN chủ động hội nhập tốt vào kinh tế tồn cầu mà cịn phát triển động với khả cạnh tranh ngày củng cố trường quốc Sau 05 năm thành lập, cộng đồng Kinh tế ASEAN đạt bước hội nhập quan trọng kinh tế, có lĩnh vực tài Nhiều biện pháp để mở rộng liên kết thị trường đề xuất thực thi, việc thông qua Tiêu chuẩn công bố thông tin ASEAN (ASEAN Disclosure Standards) hay Kết nối thương mại ASEAN (ASEAN Trading Link) quốc gia có thị trường chứng khốn Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines, Việt Nam Singapore Kết nối thương mại ASEAN tạo kết nối linh hoạt thị trường chứng khoán 06 quốc gia ASEAN tạo mạng lưới lan truyền thơng tin nhanh chóng hiệu thị trường Để đánh giá thành hoạt hoạt động kết nối thị trường, việc xem xét đánh giá thành hội nhập kinh tế hội nhập tài quốc gia ASEAN vấn đề phủ nhà đầu tư quan tâm Với nhận định này, viết hướng tới khảo sát đo lường mức độ kết nối thị trường chứng khoán ASEAN thành viên Liên kết thương mại ASEAN từ năm 2015 đến Từ kết định lượng, viết thể kết nối dạng mạng lưới thảo luận mức độ kết nối quốc gia mạng lưới kết nối này, thay đổi mạng lưới chu kỳ thời gian khác Bài viết nêu hàm ý cho người làm quản ký cho nhà đầu tư từ kết nghiên cứu đạt Với mục tiêu nghiên cứu định lượng kết nối thị trường chứng khốn ASEAN6, phần cịn lại viết tổ chức sau: Mục viết thể tổng quan nghiên cứu có liên quan kết nối thị trường chứng khoán số kết nghiên cứu kết nối thị trường chứng khoán ASEAN công bố; Mục viết giới thiệu liệu phương pháp nghiên cứu; Mục thực phân tích số liệu thảo luận kết thực nghiệm đạt được; Mục tóm tắt kết báo đạt đề xuất số hàm ý sách từ kết Tổng quan nghiên cứu Các nhà nghiên cứu áp dụng nhiều công cụ định lượng khác để đo lường mức độ kết nối thị trường chứng khốn Trong cơng cụ định lượng sử dụng đề cập đến ba hướng tiếp cận truyền thống dụng phổ biến: (1) Kiểm định nhân Granger; (2) Đo lường kết nối động theo phương pháp Diebold Yilmaz (2009, 2012, 2014) (3) Đo lường thông tin chung truyền thông tin thị trường Tranfer entropy đề xuất Schreiber (2000) Mỗi hướng tiếp cận truyền thống đề có ưu điểm riêng phương pháp cách diễn giải kết đại Phương pháp kiểm định nhân Granger Granger (1969) đề xuất phương pháp sử dụng phổ biến tính đơn giản kiểm định, kết đạt trực quan dễ giải 32 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 thích sử dụng thơng tin q khứ chuỗi thời gian để dự báo tương lại chúng Nếu thông tin khứ chuỗi thời gian Xt hữu ích, sử dụng để dự báo giá trị tương lai Yt xem Xt có tác động đến Xt Tuy nhiên, hạn chế phương pháp kiểm định nhân qua Granger thể việc kiểm định địi hỏi tính dừng liệu, kiểm định quan hệ dạng tuyến tính giả định yếu tố đóng vai trị ngun nhân ln phải xảy trước yếu tố đóng vai trò kết Các nghiên cứu sử dụng phương pháp nhân Granger để đo lường mối quan hệ thị trường chứng khoán Atmadja (2005), Sum (2013), Mohamed Masih (2017) nhiều nghiên cứu khác Các tiếp cận kết nối động Diebold Yilmaz (2009, 2012, 2014) đề xuất dựa giả định tính dừng liệu mối quan hệ dạng tuyến tính chuỗi thời gian Hệ số kết nối động chuỗi thời gian thực thơng qua việc ước lượng mơ hình VAR kết phân rã phương sai mơ hình VAR thu Phương pháp áp dụng để phân tích hiệu ứng lan truyền thị trường chứng khoán quốc gia châu Á nghiên cứu Chow (2017), Joshi (2011), Tungsong, Caccioli, Aste (2018) hay Tran (2020a) áp dụng kỹ thuật để đo lường cho trường hợp quốc gia ASEAN Khác với hai phương pháp dựa mối quan hệ dạng tuyến tính chuỗi thời gian dừng kiểm định thông các mô hình hồi quy, phương pháp xác định mối quan hệ dựa đại lượng transfer entropy đề xuất Schreiber (2000) Transfer entropy thực đo lường lượng thông tin chung Yt chuỗi liệu khứ Xt, từ đánh giá mức độ truyền thông tin chuỗi thời gian X đến chuỗi thời gian Y Nếu đại lượng transfer entropy có tính trễ theo thời gian Xt Yt có ý nghĩa thống kê xem có di chuyển thơng tin từ Xt đến Yt Một số nghiên cứu tiếp cận theo để nghiên cứu thị trường chứng khốn ASEAN kể đến nghiên cứu Tungsong cộng (2018) hay Tran (2020b) Tuy nhiên, ba tiếp cận xem xét phân tích chuỗi thời gian theo nhìn truyền thống tính thứ tự thời điểm thu thập liệu cấu trúc thành phần chuỗi thời gian theo cách tiếp cận bao gồm tính xu thế, tính chu kỳ, tính mùa vụ thành phần sai số ngẫu nhiên Trong hướng phân tích chuỗi thời gian đại, chuỗi thời gian thay khảo sát theo chiều thời gian khảo sát theo tần số tính tuần hồn liệu Đặc tính tuần hồn chuỗi thời gian khảo sát thơng qua kỹ thuật phân tích phổ (spectral analysis) cho phép khám phá chu kỳ chuỗi Để thực phép phân tích phổ, chuỗi thời gian dừng phân rã thành tổ hợp chuỗi tuần hồn có tần số khác tương ứng với độ dài chu kỳ khác chuỗi Với ý tưởng này, Geweke (1982, 1984), Hosoya (1991) nghiên cứu Breitung Candelon (2006) thực kiểm định nhân Granger thành phần theo chu kỳ chuỗi thời gian, từ cho phép chi tiết hóa tác động nhân Granger chuỗi theo độ dài thời gian khác Các làm gọi kiểm định nhân Granger dạng phổ (spectral Granger causality) Kỹ thuật kiểm định nhân Granger dạng phổ Lemmens, Croux, Dekimpe (2008) sử dụng mô dự báo sản lượng kỳ vọng châu Âu so sánh kết với công cụ truyền thống Tiwari (2014) sử dụng kiểm định nhân Granger theo tần số để khảo sát mối quan hệ tiêu thụ lượng, tiêu thụ điện GDP Hoa Kỳ nhận thấy tần số khác quan hệ nhân Granger diễn với chiều hướng độ mạnh khác Prats Sandoval (2020) áp dụng kết hợp phương pháp kiểm định nhân Granger truyền thống, kiểm định Toda-Yamamoto kiểm định Granger dạng phổ phân tích mối quan hệ giá trị vốn hóa thị trường chứng khốn với GDP GDP thực tế 10 quốc gia Trung Đông Âu (CEEC) Các kết thu cho thấy chứng mối quan hệ nhân theo hai chiều biến số lượng đáng kể quốc gia, đặc biệt quốc gia mà biến thể rõ ràng đồng liên kết (Bulgaria, Hungary, Latvia, Romania, Slovakia, & Slovenia) Phương pháp kiểm định nhân Granger dạng phổ dần sử dụng rộng rãi giới khảo sát chi tiết mối liên hệ mặt thống kê chuỗi thời gian, đặc biệt Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 33 chuỗi thời gian tài Trong khí đó, Việt Nam, kỹ thuật kiểm định Granger dạng phổ dường mẻ; gần chưa có nghiên cứu áp dụng kỹ thuật phân tích kinh tế chuỗi thời gian thị trường Việt Nam Do vậy, thông qua báo thực nhằm giới thiệu công cụ nghiên cứu định lượng hữu hiệu phân tích tài làm rõ nét kết nối thị trường chứng khoán quốc gia ASEAN theo tần số khác Việc biết kết nối thị trường chứng khoán quốc gia ASEAN thay đổi theo độ dài chu kỳ tuần hoàn giúp nhà đầu tư có chiến lược xây dựng danh mục đầu tư hợp lý khoảng thời gian khác nhau, đồng thời định đáng tin cậy tùy điều kiện giới hạn thời gian Ngoài ra, người làm sách có giải pháp khả thi chiến lược phát triển thị trường tương ứng với chu kỳ tuần hoàn thị trường Phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu Bài viết thu thập liệu giá đóng cửa số chứng khốn với tỷ suất sinh lợi ngày 06 quốc gia Đông Nam Á thành viên Kết nối thương mại ASEAN, bao gồm Việt Nam, Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Singapore Philippines Dữ liệu thu thập giai đoạn từ ngày 02/01/2015 đến 31/03/2021 Từ số chứng khoán thu thập Sáu số chứng khoán đại diện cho thị trường chứng khoán quốc gia theo thứ tự VNIndex (Vietnam Stock Index, Việt Nam), SET (Stock Exchange of Thailand SET Index, Thái Lan), JCT (Jakarta Stock Exchange Composite Index, Indonesia), FTSE (Bursa Malaysia KLCI Index, Malaysia), STI (FTSE Straits Times Index, Singapore), PSEI (Philippines Stock Exchange Index, Philippines) Số liệu thu thập từ trang Web investing.com tính tốn tương ứng thực phần mềm Stata Hình biểu diễn chuỗi tỷ suất sinh lợi tương ứng kiểm định Granger thông thường kiểm định Granger dạng phổ áp dụng chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi hàng ngày Các phương pháp trình bàytrong Mục 3.2 (a) Tỷ suất sinh lợi thị trường Indonesia (b) Tỷ suất sinh lợi thị trường Malaysia (c) Tỷ suất sinh lợi thị trường Philippines (d) Tỷ suất sinh lợi thị trường Singapore Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 34 (e) Tỷ suất sinh lợi thị trường Thái Lan (f) Tỷ suất sinh lợi thị trường Việt Nam Hình Đồ thị biến động tỷ suất sinh lợi hàng ngày 06 quốc gia ASEAN 3.2 Kiểm định nhân Granger tuyến tính Granger (1969) giới thiệu phương pháp kiểm định nhân Granger hai chuỗi thời gian giúp đo lường mối quan hệ dạng tuyến tính chúng Kiểm định nhân Granger hai chuỗi thời gian Xt Yt bao gồm kiểm định hai chiều: (1) Xt tác động Granger đến Yt (2) Yt tác động Granger đến Xt Trong kiểm định Xt tác động Granger đến Yt Xt đóng vai trị ngun nhân (cause) Y đóng vai trị kết (effect) Kiểm định tác động Granger (1969) Xt đến Yt thực thông qua việc kiểm định giả thuyết H : 1 p phương trình hồi quy: p p j 1 j 1 Yt jYt j j X t j t (1) Nếu giả thuyết H : 1 p bị bác bỏ chứng thống kê thấy Xt có tác động Granger đến Yt Cách nói “Xt có tác động Granger đến Yt.” thể hàm ý thông tin khứ Xt sử dụng để dự báo thông tin kỳ tương lai Yt, kết hợp với việc kiểm soát đầy đủ thơng tin q khứ Yt Việc kiểm định tác động Granger Yt lên Xt thực tương tự (1) với biến phụ thuộc mơ hình Xt 3.3 Kiểm định nhân Granger dạng phổ Breitung Candelon (2006) xây dựng kiểm định nhân Grange dạng phổ cho phép xác định tác động nhân Granger Xt đến Yt theo tần số chuỗi Việc xác định tác động Granger dạng phổ giúp khảo sát chi tiết việc thơng tin mang tính trễ thành phần theo tần số Xt có giúp dự báo thành phần tần số tương ứng Yt hay không Điều kiện để thực kiểm định Granger truyền thống kiểm định dạng phổ chuỗi thời gian Xt đến Yt đưa vào kiểm định phải chuỗi dừng Đặt Z t ( X t , Yt ) mơ hình VAR(p) Zt sau: ( I A1 L Ap Lp ) Z t t (2) Trong đó, L: Toán tử lùi; Ai: ma trận hệ số cấp độ trễ i, i = 1, 2,…, p; I2: ma trận đơn vị cấp 2; t (1t , 2t ) vecto sai số 1t , 2t chuỗi nhiễu trắng với E( t ) ma trận hiệp phương sai E ( t t) xác định dương Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 35 Thực phân rã Cholesky với ma trận hiệp phương sai , giả sử ta 1 H H 1 với H ma trận tam giác Mơ hình (1) biến đổi thành dạng VMA (Vector Moving Average) sau Z t ( L) t (3) Hay X t 11 ( L) 12 ( L) 1t Y ( L) ( L) 22 2t t 21 (4) Sau phân rã sai số thành cú sốc trực giao t 1t G t , E (t t) I 2t Mơ hình sau phân rã thành cú sốc trực giao có dạng X t 11 ( L) 12 ( L) 1t (5) Y ( L) ( L) 22 2t t 21 Với ký hiệu đặt tương ứng ( L) 12 ( L) ( L) 11 , 21 ( L) 22 ( L) ( L) ( I A1 L Ap Lp ) 1 , ( L) ( L).G1 Sử dụng phép biến đổi Fourier chuỗi thời gian dạng trung bình trượt thu hàm mật độ dạng phổ Xt sau: 2 f X ( ) 11 (ei ) 12 (ei ) (6) 2 Geweke (1982) đề xuất công thức để đo lường tác động từ Xt đến Yt sau: (ei ) 12 2 f X ( ) M X Y ( ) log log 1 2 i i 11 (e ) 11 (e ) (7) Nếu 12 (e i ) M X Y () 0, điều có nghĩa Xt khơng có tác động đến Yt tần số ω Vì vậy, giả thuyết H0 tương ứng kiểm định nhân Granger Xt đến Yt tần số ω H0 : M X Y () (8) Kết nghiên cứu thảo luận 4.1 Thống kê mô tả liệu Dữ liệu tỷ suất sinh lợi ngày thị trường chứng khoán sáu quốc gia ASEAN được thống kê mô tả Bảng Theo giá trị thống kê mơ tả, thấy giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2021, Thị trường chứng khốn Việt Nam có tỷ suất sinh lợi trung bình ngày cao số quốc gia nghiên cứu, tiếp đến thị trường chứng khoán Indonesia Ngược lại, thị trường chứng khốn có giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi mang dấu âm toàn giai đoạn thu thập số liệu Malaysia Khi thực thống kê mô tả, độ lệch chuẩn thể mức độ biến động tỷ suất sinh lợi thị trường quan tâm Thị trường Việt Nam có tỷ suất sinh lợi trung bình ngày cao khơng phải thị trường có độ biến động cao mà đứng thứ hai sau thị trường Philippins Ngược lại với trường hợp Việt Nam, thị trường chứng khoán Philippines có tỷ suất sinh lợi nằm số 02 quốc gia thấp độ biến động thể 42 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Chow, H K (2017) Volatility spillovers and linkages in Asian stock markets Emerging Markets Finance and Trade, 53(12), 2770-2781 doi:10.1080/1540496X.2017.1314960 Diebold, F X., & Yilmaz, K (2009) Measuring financial asset return and volatility spillovers, with application to global equity markets Economic Journal, 119, 158-171 Diebold, F X., & Yilmaz, K (2012) Better to give than to receive: Predictive measurement of volatility spillovers (with discussion) International Journal of Forecasting, 28(1), 57-66 Diebold, F X., & Yilmaz, K (2014) On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms Journal of Econometrics, 182(1), 119-134 Geweke, J (1982) Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series Journal of the American Statistical Association, 77(378), 304-313 Geweke, J (1984) Measures of conditional linear dependence and feedback between time series Journal of the American Statistical Association, 79(388), 907-915 Granger, C W J (1969) Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods Econometrica, 37(3), 424-438 Hosoya, Y (1991) The decomposition and measurement of the interdependence between secondorder stationary process Probability Theory and Related Fields, 88, 429-444 Jiang, Y., Nie, H., & Monginsidi, J Y (2017) Co-movement of ASEAN stock markets: New evidence from wavelet and VMD-based copula tests Economic Modelling, 64(C), 384-398 Joshi, P (2011) Return and volatility spillovers among asian stock markets SAGE Open, 1(1), 215824401141347 doi:10.1177/2158244011413474 Lemmens, A., Croux, C., & Dekimpe, M G (2008) Measuring and testing Granger causality over the spectrum: An application to European production expectation surveys International Journal of Forecasting, 24(3), 414-431 Lim, L K (2009) Convergence and interdependence between ASEAN-5 stock markets Mathematics and Computers in Simulation, 79(9), 2957-2966 Mohamed, H., & Masih, M (2017) Stock market comovement among the ASEAN-5: A causality analysis Retrieved May 10, 2021, from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/98781 Prats, M., & Sandoval, B (2020) Does stock market capitalization cause GDP? A causality study for Central and Eastern European countries? Economics - The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 14(2020-17), 1-29 Schreiber, T (2000) Measuring information transfer Physical Review Letter, 85(2), 461-464 Sum, V (2013) The ASEAN stock market performance and economic policy uncertainty in the United States Economic Papers A journal of Applied Economics and Policy, 32(4), 512-521 Tiwari, A K (2014) The frequency domain causality analysis between energy consumption and income in the United States Economia Aplicada, 18(1), 51-67 Tran, T T A (2020a) Determining the dynamic connectedness of stock returns across asean securities markets by spillover index approach Can Tho University Journal of Science, 56(3D), 223-235 Tran, T T A (2020b) Determining the information flow among vietnam stock market industries by transfer entropy matrix Asian Journal of Economics and Banking, 170(5), 25-38 Tungsong, S., Caccioli, F., & Aste, T (2018) Relation between regional uncertainty spillovers in the global banking system Journal of Network Theory in Finance, 4(2), 1-23 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 43 PHỤ LỤC Kết kiểm định nhân Granger truyền thống Granger dạng phổ chuỗi tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán ASEAN6 Quốc gia Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Indonesia Malaysia 16.480*** Malaysia Indonesia 31.178*** Indonesia Philippines 16.354*** Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 38 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 dự báo chuỗi kết Tuy nhiên, kết nghiên cứu chung thảo luận Mục 4.3 4.3 Thảo luận kết Với kết xử lý liệu thu mục 4,2, viết thực thảo luận kết nối thị trường chứng khoán ASEAN6 hai khía cạnh: (1) thảo luận kết nối thị trường chứng khoán ASEAN dựa kết kiểm định Granger truyền thống thấy tranh chung kết nối thị trường; (2) sau đề tài xem xét kết nối tần số cụ thể để có kết nghiên cứu chi tiết Mặc dù xét tần số ω khoảng (0, π) để kết luận tác động Granger chuỗi tỷ suất sinh lợi, viết thảo luận số tần số tiêu biểu bao gồm tần số ω = 3.14 (ứng với chu kỳ tuần hoàn 02 ngày giao dịch), ω = 1.26 (ứng với chu kỳ tuần hoàn 05 ngày giao dịch, nghĩa tuần hoạt động thị trường), ω = 0.628 (ứng với chu kỳ tuần hoàn 10 ngày giao dịch, tức 02 tuần hoạt động thị trường Kết kiểm định Granger truyền thống tóm tắt Hình kết theo tần số thể tương ứng từ Hình đến Hình 4.3.1 Kết chung mối quan hệ thị trường chứng khốn Hình Mối liên hệ thị trường chứng khoán ASEAN6 kiểm định Granger truyền thống Hình biểu diễn kết nối kiểm định tác động Granger thị trường chứng khoán sáu quốc gia Đông Nam Á theo kết thể Cột 03 Phụ lục Dấu mũi tên thể hướng tác động từ thị trường nguyên nhân đến thị trường nhận kết Giữa hai quốc gia mà tác động Granger có ý nghĩa thống kê biểu diễn mũi tên tương ứng thể chiều tác động Mũi tên hai chiều thể tác động Granger hai quốc gia có ý nghĩa thống kê theo hai hướng Theo Hình 2, thấy quốc gia ASEANs có kết nối chặt chẽ, khơng có quốc gia rào bị tách rời khỏi mạng lưới liên kết với quốc gia lại Tuy nhiên, vai trò quốc gia mạng lưới kết nối khác Trong mạng lưới này, Việt Nam đóng vai trị quốc gia nhận tác động Granger nhiều từ 05 quốc gia khác có tác động Granger theo chiều ngược lại, trừ Philippines Thái Lan Indonesia vị tương tự Việt Nam chịu nhận tác động Granger nhiều tác động theo chiều ngược lại Tuy nhiên, Việt Nam khơng có tác động Granger đến thị trường Indonesia mà ngược lại 44 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Quốc gia Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Philippines Indonesia 27.874*** Indonesia Singapore 3.149 Singapore Indonesia 34.621*** Indonesia Thailand 6.409 Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 40 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Granger đến quốc gia nào khác Philippines quốc gia có mức độ hội nhập rộng kết nối với hầu hết quốc gia khác Vai trị Singapore khơng thay đổi nhiều so với trường hợp ω = 3.14 Việt Nam quốc gia kết nối xét độ dài chu kỳ tuần hoàn Thái Lan thị trường chủ động truyền thông tin để dự báo thị trường khác Hình Mối liên hệ thị trường chứng khoán ASEAN6 tần số ω = 1.26 4.3.4 Tại mức tần số ω = 0.628 (tương ứng với độ dài thời gian 10 ngày giao dịch) Tại mức tần số ω = 0.628 tương ứng với chu kỳ tuần hoàn 02 tuần giao dịch, nghĩa xét chu kỳ tuần hoàn dài hơn, mức độ kết nối Việt Nam Indonesia có thay đổi rõ rệt biểu diễn Hình Thị trường Việt Nam nhận tác động Granger từ tất thị trường chứng khoán ASEAN khác tác động Granger đến thị trường lân cận Thái Lan Indonesia thay đóng vai trị chủ động truyền thông tin để dự báo thị trường khác trường hợp trước lúc lại dự báo từ thơng tin thị trường khác ngoại trừ Việt Nam Thông tin từ thị trường Thái Lan Singapore sử dụng để dự báo tất thị trường khác Thông tin từ thị trường Malaysia dùng để dự báo thị trường quốc gia khác ngoại trừ Thái Lan dự báo từ thơng tin khứ Thái Lan Singapore Hình Mối liên hệ thị trường chứng khoán ASEAN6 tần số ω = 0.628 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 41 Bên cạnh kết vừa thảo luận từ tần số tiêu biểu ω = 3.14; ω = 1.26 ω = 0.628 ; tương ứng với độ dài chu kỳ tuần hoàn 02 ngày, 05 ngày 10 ngày giao dịch Người đọc thiết lập mạng lưới thể kết nối thị trường ASEAN tần số từ thông tin Phụ lục 1, tùy theo yêu cầu quản lý định sách đầu tư Kết luận gợi ý sách Với thơng tin tỷ suất sinh lợi chứng khốn ngày thị trường chứng khoán nước ASEAN6, kết hợp với kiểm định Granger truyền thống kiểm định Granger dạng phổ, viết cho thấy kết nối thị trường chứng khoán nước Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Indonesia, Malaysia, Philli Kết kiểm định Granger truyền thống cho thấy quốc gia ASEANs có kết nối chặt chẽ, khơng có quốc gia rào bị tách rời khỏi mạng lưới liên kết với quốc gia lại Tuy nhiên, vai trò quốc gia mạng lưới kết nối khác Trong mạng lưới này, Việt Nam đóng vai trị quốc gia nhận tác động Granger nhiều từ 05 quốc gia khác có tác động Granger theo chiều ngược lại Indonesia vị tương tự Việt Nam nhận tác động nhiều truyền tác động Quốc gia có mức độ hội nhập với thị trường chứng khoán khu vực nhiều Philippines Malaysia Thái Lan Singapore xem hai quốc gia đóng vai trị chủ động cao khu vực quốc gia nguồn truyền thông tin giúp dự báo thị trường khác nhiều dự báo với thông tin từ thị trường khác Bên cạnh kiểm định Granger truyền thống, viết áp dụng kiểm định Granger dạng phổ để xem xét chi tiết tác động Granger nhiều tần số ω khác khoảng (0,π) – tương ứng với nhiều chu kỳ tuần hồn có độ dài khác Mặc dù tác động Granger truyền thống xảy hầu hết cặp quốc gia xem xét tần số khác mối liên kết xảy khác Vai trò quốc gia mạng lưới thay đổi nhiều tần số Indonesia quốc gia thay đổi nhiều tần số Khi xem xe, quốc gia tách biệt đóng vai trị truyền thơng tin xét tần số thấp, Indonesia lại quốc gia dự đốn từ thơng tin hầu hết thị trường khác Philippines hầu hết trường hợp quốc gia hội nhập kết nối nhiều Thái Lan Singapore đóng vai trị chủ động truyền thông tin đến thị trường khác tất tần số xem xét hầu hết trường hợp Việt Nam quốc gia nhận thông tin Với kết việc nguồn thơng tin từ thị trường chứng khốn hữu ích để dự báo thị trường chứng khốn cụ thể tùy theo độ dài chu kỳ tuần hồn giúp ích nhiều cho đầu tư dự đoán thị trường Việc biết kết nối thị trường chứng khoán quốc gia ASEAN thay đổi theo độ dài chu kỳ tuần hồn giúp nhà đầu tư có chiến lược xây dựng danh mục đầu tư hợp lý khoảng thời gian khác nhau, đồng thời định đáng tin cậy tùy điều kiện giới hạn thời gian Ngồi ra, người làm sách có giải pháp khả thi chiến lược phát triển thị trường tương ứng với chu kỳ tuần hoàn thị trường Tài liệu tham khảo Atmadja, A (2005) The Granger causality tests for the five asean countries stock markets and macroeconomic variables during and post the 1997 Asian financial crisis Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, 7(1), 1-21 Baek, S., Jung, W S., Kwon, O., & Moon, H T (2005) Transfer entropy analysis of the stock market Retrieved May 10, 2021, from https://arxiv.org/pdf/physics/0509014.pdf Breitung, J., & Candelon, B (2006) Testing for short and long-run causality: A frequency domain approach Journal of Econometrics, 132(2), 363-378 46 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Philippines Malaysia 27.901*** Malaysia Singapore 15.724*** Singapore Malaysia 22.821*** Malaysia Thailand 5.786 Quốc gia Kết phân tích tác động Granger dạng phổ Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 43 PHỤ LỤC Kết kiểm định nhân Granger truyền thống Granger dạng phổ chuỗi tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán ASEAN6 Quốc gia Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Indonesia Malaysia 16.480*** Malaysia Indonesia 31.178*** Indonesia Philippines 16.354*** Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 44 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Quốc gia Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Philippines Indonesia 27.874*** Indonesia Singapore 3.149 Singapore Indonesia 34.621*** Indonesia Thailand 6.409 Kết phân tích tác động Granger dạng phổ Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Quốc gia Độ trễ Thailand Indonesia Tác động Granger tuyến tính 52.240*** Indonesia Vietnam 29.984*** Vietnam Indonesia 5.070 Malaysia Philippines 23.912*** Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 45 46 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Philippines Malaysia 27.901*** Malaysia Singapore 15.724*** Singapore Malaysia 22.821*** Malaysia Thailand 5.786 Quốc gia Kết phân tích tác động Granger dạng phổ Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Thailand Malaysia 62.943*** Malaysia Vietnam 18.503*** Vietnam Malaysia 5.0199 Philippines Singapore 63.280*** Quốc gia Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 47 48 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Quốc gia Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Singapore Philippines 34.308*** Phlippines Thailand 26.488*** Thailand Philippines 92.827*** Philippines Vietnam 8.233** Kết phân tích tác động Granger dạng phổ Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Vietnam Philippines 6.680* Singapore Thailand 14.079*** Thailand Singapore 81.169*** Singapore Vietnam 24.370*** Quốc gia Kết phân tích tác động Granger dạng phổ 49 50 Trần Thị Tuấn Anh HCMCOUJS-Kinh tế Quản trị Kinh doanh, 17(1), 30-50 Độ trễ Tác động Granger tuyến tính Vietnam Singapore 1.650 Thailand Vietnam 55.946*** Vietnam Thailand 18.449** Quốc gia Kết phân tích tác động Granger dạng phổ Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ... Kết chung mối quan hệ thị trường chứng khốn Hình Mối liên hệ thị trường chứng khoán ASEAN6 kiểm định Granger truyền thống Hình biểu diễn kết nối kiểm định tác động Granger thị trường chứng khốn... dụng kết hợp phương pháp kiểm định nhân Granger truyền thống, kiểm định Toda-Yamamoto kiểm định Granger dạng phổ phân tích mối quan hệ giá trị vốn hóa thị trường chứng khoán với GDP GDP thực tế... với kiểm định Granger truyền thống kiểm định Granger dạng phổ, viết cho thấy kết nối thị trường chứng khoán nước Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Indonesia, Malaysia, Philli Kết kiểm định Granger