Khảo sát dòng chảy thông tin từ các thị trường tài chính thế giới đến thị trường chứng khoán Việt Nam - Tiếp cận bằng Transfer Entropy

Bài viết sử dụng số liệu giả đóng cửa hàng ngày của thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Thượng Hải của Trung Quốc, thị trường chứng khoán Mỹ và các chỉ số chứng khoán của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 2 năm 2012 đến tháng 6 năm 2019 để khảo sát dòng chảy thông tin từ các thị trường của thế giới đến Việt Nam bằng cách tính toán transfer entropy. Mời các bạn cùng tham khảo!

KHẢO SÁT DỊNG CHẢY THƠNG TIN TỪ CÁC THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH THẾ GIỚI ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM: TIẾP CẬN BẢNG TRANSFER ENTROPY Trần Thị Tuấn Anh Trường Đại học Kinh tể Thành phổ Hồ Chí Minh Email: anhttt@ueh.edu.vn Ngày nhận: 13/01/2020 Ngày nhận sùa: 27/02/2020 Ngày duyệt đăng: 05/01/2021 Tóm tắt Bài viêt sử dụng số liệu giá đóng cửa hàng ngày thị trường dầu thơ, thị trường vàng, thị trường chứng khốn Thượng Hải Trung Quốc, thị trường chứng khoán Mỹ chi sổ chứng khoản Việt Nam giai đoạn từ tháng năm 2012 đến tháng năm 2019 để khảo sát dịng chảy thơng tin từ thị trường giới đến Việt Nam cách tinh toán transfer entropy Kêt tinh toán cho thấy thị trường chứng khốn Việt Nam, đại diện chì sơ VN-index gân khơng phản ứng với dịng thơng tin từ thị trường dầu thơ có phản ứng với thông tin từ thị trường vàng giao với độ trề ngày Bên cạnh đó, chứng thống kê thông qua transfer entropy cho thấy thị trường chứng khốn Việt Nam tiep nhận thơng tin nhanh mạnh từ thị trường Mỹ, thị trường vốn động lớn giới Thị trường chứng khoán Trung Quốc có tác động đến thị trường Việt Nam yếu hom có độ trễ từ ngày Từ khóa: Dịng chảy thơng tin, thị trường dầu thơ, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Thượng Hải, thị trường chứng khoán Mỹ Mã JEL: COO, G15, F00 Investigating the information flow from world financial markets to Vietnam stock market: A transfer entropy approach Abstract: This study employs daily closing price data of crude oil, gold market, China’s Shanghai stock market, US stock market and Vietnam’s stock market in the period from February from 2012 to June 2019 to investigate the information flow from the world’s markets to Vietnam by calculating transfer entropy The results demonstrate that Vietnam s stock market almost does not react to information flowfrom the crude oil market In addition, the results also reveal that Vietnam stock market responses quickly and strongly to information from the US market The Chinese stock market also has an impact on the Vietnam s, but the impact is weaker than that of US and has a delay of days Keywords: Information flow, crude oil market, gold market, Shanghai stock market, US stock market JEL Codes: coo, G15, FOO SỔ 283 tháng 01/2021 21 Kinh Mát triến l.Giói thiệu Một đề tài thu hút quan tâm nghiên cứu tài quốc tế nghiên cứu mối liên hệ thị trường tài Giữa thị trường có mối liên hệ với thơng tin từ thị trường giúp phân tích dự báo cho thị trường khác ngược lại Vì xác định đo lường dịng thơng tin di chuyển thị trường tài đóng vai trị quan trọng nghiên cứu tài Đê xác định mối liên hệ thị trường, nhiều kỳ thuật phân tích mối liên hệ chuôi thời gian áp dụng hệ số tương quan, mơ hình vector tự hồi quy (VAR - Vector Autoregressive), kiêm định nhân quà Granger Tuy nhiên, kỳ thuật dự giả định mối quan hệ tun tính chi thời gian khơng xác định nguồn đích dịng di chuyên thông tin Đê khăc phục nhược diêm này, nhà nghiên cứu tìm cách mở rộng mơ hình định lượng mơi liên hệ chi thời gian, phương pháp có thê khắc phục hữu hiệu nhược diêm cách làm truyên thơng, ứng dụng khái niệm transfer entropy kinh tế học vật lý (econophysics) vào đo lường phân tích dịng di chuyển thơng tin thị trường Transfer entropy giới thiệu Schreiber (2000) dựa khái niệm phổ biến khác Shannon Entropy Shannon (1948) Transfer entropy phản ánh mối liên hệ mặt thông tin chuỗi thời gian, xác định chuỗi nguồn chuỗi đích mối liên hệ thông tin không phụ thuộc vào giả thuyết liên hệ tuyến tính chuỗi; vậy, transfer entropy ngày ứng dụng rộng rãi đo lường dịng di chuyển thơng tin Transfer entropy ngày áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, khoa học máy tính, thơng tin mạng xã hội, hệ động lực kinh tế đặc biệt chuỗi thời gian tài Dầu thơ nguồn lượng đầu vào quan trọng cho hoạt động kinh tê khác Bên cạnh đó, vàng là tài sản tài quan trọng nên biến động thị trường dâu thô thị trường vàng đóng vai trị loại rủi ro ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tê tồn câu Thị trường chứng khốn, đặc biệt quốc gia nối củng bị tác động nhiêu từ thị trường Vì vậy, nghiên cứu dịng di chuyển thơng tin tài chính, xu hướng quan trọng xác định mức độ tiếp nhận thị trường thông tin xuât phát từ thị trường tài quan trọng dầu thô vàng, thông tin từ thị trường chứng khoán lớn thê giới thị trường Mỹ, châu Âu, Nhật Bản Trung Quốc Nếu mối liên hệ chặt chẽ, mức độ hội nhập cao thị trường mở cửa, quốc gia nối bị ảnh hưởng thông tin rât nhiêu từ thị trường lớn Việt Nam quốc gia nhận nhiều quan tâm nhà đầu tư Vì vậy, viết sử dụng transfer entropy để khảo sát mối liên hệ thị trường chứng khoán Việt Nam với thị trường tài quan trọng giới thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Mỹ thị trường chứng khoán Trung Quốc Đã có nhiều nghiên cứu khảo sát mơi liên hệ công cụ thống kê truyền thống chưa có nghiên cứu khảo sát đo lường dịng di chun thơng tin từ thị trường tài quan trọng vào thị trường Việt Nam băng transfer entropy Với mục tiêu nghiên cứu này, phần lại kêt câu sau: Mục tóm tăt tơng quan nghiên cứu trước có ứng dụng transfer entropy để xác định dịng thơng tin tài nghiên cứu mối liên hệ thị trường vàng, dầu thô đến thị trường chứng khoán thê giới; Mục giới thiệu dừ liệu phương pháp tính tốn transfer entropy; Mục trình bày thảo luận kêt nghiên cứu Mục kết luận số hàm ý từ kết nghiên cứu l.Tổng quan nghiên cứu có liên quan Mối liên hệ có tính nhân dựa thơng tin chung chuỗi thời gian thường xác định băng hai cách tiếp cận Cách tiếp cận thứ thông qua kiểm định nhân Granger (1969) cách tiếp cận thứ hai thông qua đo lường transfer entropy chuỗi thời gian, phát triên dựa lý thuyêt thông tin theo hướng nghiên cứu entropy tương đối Kullback-Leibler (1951) Khái niệm transfer entropy đề xuất Schreiber (2000) nhằm đo lường phụ thuộc hai biến ngẫu nhiên ghi nhận chiều hướng di chuyển thơng tin từ biến đóng vai trị nguồn phát đến biến ngẫu nhiên đóng vai trị tiếp nhận Transfer entropy phương pháp định lượng phi tham sơ, đo lường dịng thơng tin hai chuỗi thời gian; ưu điểm bật transfer entropy đại lượng không phụ thuộc vào giả định tuyến tính mối quan hệ hai chuồi thê bât đôi xứng môi quan hệ chúng với Kiểm định Granger mở rộng cho trường hợp phi tuyên thực phức tạp transfer entropy tính tốn thuận lợi cho hai trường Số 283 tháng 01/2021 22 Kinh tOhat triển hợp Hơn nữa, transfer entropy không dựa kiểm định tham số thống kê kiểm định Granger Bamett cộng (2009) chứng tỏ chuỗi thời gian có mối liên hệ tuyến tíhh thỏa mãn giả thiết phân phối chuẩn, kiểm định nhân Granger mang lại kết giống hệt transfer entropy Với giả định tuyến tính, kiểm định nhân Granger đơn giản tính tốn thuận lợi giải thích kết điều kiện thực tế giả định tuyến tính thỏa mãn việc sử dụng transfer entropy việc đo lường môi liên hệ chuỗi thời gian, đặc biệt chuỗi thời gian tài ngày mở rộng Bài viết lựa chọn trình bày tóm tắt số nghiên cứu thường gặp Marschinski Kantz (2000) tính tốn dịng thơng tin di chuyển số Dow Jones số DAC để khảo sát sâu mối liên hệ hai thị trường lớn Các tác giả nhận có chuyển giao thơng tin dạng phi tuyên hai thị trường này; đồng thời giới thiệu cải tiến transfer entropy, đặt tên transfer entropy hiệu nhăm loại bỏ bớt tác động nhiễu chuỗi thời gian có độ biến động lớn Kwon Yang (2008) tính tốn transfer entropy 135 cổ phiếu thị trường chứng khoán NYSE xác định cơng ty đóng vai trị dẫn đạo thị trường thơng qua việc chứng khốn chúng đóng vai trị ngn phát thơng tin ban đâu chứng khốn cịn lại tiếp nhận thơng tin Trong báo khác Kwon cộng (2016), họ phân tích dịng thơng tin 25 thị trường chứng khoán giới kêt nguôn thông tin lớn nhât thị trường thị trường Mỹ Kyrtsou (2016) cân nhắc tính chất phức tạp mối liên hệ phi tuyến chuỗi thời gian thị trường tài thị trường lượng Các tác giả sử transfer entropy riêng phần kết hợp với phần thử nghiệm quan hệ nhân Mackey-Glass không đối xứng để xem xét mối liên hệ chuỗi thời gian dâu khí (dâu thơ, xăng dâu đơt sưởi), số S&P500 mức chênh lệch giá giao với giá giao sau kỳ hạn tháng thị trường dầu thô Các tác giả phát vai trị dẫn đầu thơng tin S&P500 đơi với thị trường liên quan đến dầu thô giai đoạn từ năm 2004 đến 2009 Bekiros cộng (2017) nghiên cứu mối liên kết động thị trường cổ phiếu thị trường hàng hóa tương lai Mỹ thông qua việc sử dụng lý thuyết mạng phức tạp (complex network theory) Cụ thể hơn, tác giả sừ dụng transfer entropy ma trận hệ số tương quan Pearson cho liệu giai đoạn trước sau khủng hoảng; tìm hai phương pháp khác để xây dựng mạng kết nối thị trường Ji cộng (2019) xem xét mối quan hệ tài sản truyền thống lượng, kim loại, hàng hóa nơng nghiệp đơi với tiền tệ số dựa chuỗi transfer entropy động thay đổi theo thời gian Các tác giả tìm thây kêt nôi ngày mạnh mẽ thị trường tiền tệ số với thị trường lại tác giả thị trường hàng hóa thị trường nơng nghiệp đóng vai trp trung tâm mạng lưới kêt nối thị trường Trong ứng dụng nghiên cứu transfer entropy giới ngày đa dạng phương pháp mẻ Việt Nam Vì vậy, viết hướng đến ứng dụng transfer entropy vào thị trường Việt Nam nhăm giới thiệu công cụ nghiên cứu định lượng bên cạnh công cụ truyền thông khảo sát môi liên hệ thị trường chứng khoán Việt Nam với thị trường tài quan trọng thê giới theo cách tiêp cận dịng chuyển thơng tin Dữ liệu phưong pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu Bài viết thu thập giá đóng cưa hàng ngày thị trường dầu thô thị trường vàng theo giá giao giá giao sau giai đoạn từ tháng năm 2012 đến tháng năm 2019 Thị trường chứng khốn Mỹ đại diện băng sơ S&P500 thị trường chứng khoári Trung Quốc đại diện số thị trường chứng khoán Thượng Hải (Shanghai Stock Exchange Composite Index) Đối với thị trường Việt Nam, số chung đại diện cho thị trường VN-index; viết cịn sử dụng sơ thị trường chứng khoán Hà Nội (HNX-index) Việc sử dụng nhiều chuỗi số Việt Nam giúp làm rõ mối liên hệ thông tin thị trường Việt Nam thị trường giới Đồng thời việc so sánh kêt tính tốn chuỗi cho biết mức độ nhạy cảm số thị trường Việt Nam với thị trường thê giới, từ cung cấp thơng tin hữu ích cho nhà đầu tư để khai thác thông tin từ thị trường giới để dự báo cho thị trường Việt Nam có định kinh doanh phù hợp 3.2 Phương pháp nghiên cứu Trong lý thuyết thông tin, khái niệm Shannon entropy đề xuất Shannon (1948) sử dụng để SỐ 283 tháng 01/2021 23 Kinh t ẽj*hỉit t riến đo lường mức độ ngẫu nhiên {randomness) độ phức tạp {complexity) biến số Neu X biến ngẫu nhiên rời rạc, Shannon entropy Xđược tính tốn cơng thức: H{X) = p{x) log p{x) = -Ep (log p{X)) (1) Trong '■ p(x) = Pr(X = x) xác suất để biến ngẫu nhiên Xnhận giá trị; T miền giá trị X, tập họp tất giá trị có X Shannon entropy biến X đạt giá trị lớn xác suất xảy tất giá trị T nhau, nghĩa đó, chuỗi đạt tính ngẫu nhiên cao nhất, khó dự đốn giá trị xảy kết đồng khả Khi ta có thêm thông tin biến X, cụ thể thơng tin giúp ta dự đốn kết X entropy X giảm Vì vậy, Shannon entropy giúp đo lường hàm lượng thông tin biến ngẫu nhiên X Tương tự, xét hai biến ngẫu nhiên X Y, hàm entropy đồng thời (joint entropy) hai biến là: Xy _ H{X,Y)~- p{x,y)\ữgp{x,y) = -E{\ữgp{X,Y)) (2) xeTA re'ỉ'ị Entropy có điều kiện X theo Y cho biết entropy X có thơng tin Y với thông tin cụ thể y sau: H{X I y) = - p{x) í p{x I y) logp(x ị y) = -E(log p{x I y)) (3) 'K Theo tính chất liên hệ xác suất đồng thời xác suất có điều kiện, ta quy tắc mắt xích {chain rule) entropy sau: H{X,Y) = H{X) +H{Y \ X) = H{Y) +H{X\Y) (4) Khi hai biến ngẫu nhiên có hàm chứa thơng tin chung, cách thức để đo lường mức độ chung thông tin {mutual information) hai biến, ký hiệu I(X, Y) là: -£ y -y y X Hỵ {X, Y) = H2 {X, Y) = p{x, y) ìogp{x, y) (5) p{x, y) ỉogp{x)p{y) (6) ye'Yy ỉ(X,Y) = H,(X,Y)-H1ịX,Y) = -ỵ log fff = p(x)p{y) ì í log £ p{X)p{Y) Ị xịz giúp đo lường dịng chảy thơng tin từ Y vào X Tuy vậy, đại lượng transfer entropy khơng giúp tìm chế truyền thơng tin thơng tin truyền cách Trong viết này, transfer entropy sử dụng để đo lường dòng chảy thơng tin từ thị trường tài quan trọng giới thị trường dầu thô, vàng, thị trường chứng khốn Mỹ Trung Qc đên Số 283 tháng 01/2021 24 killll le.vPllill Irieil thị trường chứng khoán Việt Nam để xem xét liệu thị trường Việt Nam có thực tiếp nhận thơng tin tù thị trường tài quan trọng Kêt đo lường góp phần thể tính hội nhập Việt Nam tài kinh tê Biến ngẫu nhiên sử dụng để xác định đo lường dịng chảy thơng tin thị trường tỷ suât sinh lợi tài sản tài chính, tính cơng thức sau: r - lOOxln-^— (10) Trong đó: rit tỷ suất sinh lợi tài sản i thời điểm t; Pit giá tài sản i thời điểm t; Pit! giá tài sản i thời điểm t-ỉ; Chuôi tỷ suât sinh lợi giường lựa chọn để nghiên cứu theo cơng thức (10), chuỗi có dạng sai phân hàm logarit (vì In " = In Pịt - In Pị t ! = A In Pit) Do vậy, chuỗi thường có tính dừng, chi tài khác nhtF-ehuoi giá chứng khoán chuỗi khối lượng giao dịch thường chuỗi khơng dừng Đe xác định dịng chảy thơng tin từ thị trường tài lớn giới đến thị trường Việt Nam, công thức (9) áp dụng với chuỗi nguồn dịng thơng tin, tỷ suất sinh lợi thị trường dâu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khốn Mỹ thị trường chứng khốn Trung Quốc Chi X, đóng vai trị chuỗi tiếp nhận thơng tin, chuỗi tỷ suất sinh lợi VN-index Kết thơng kê mơ tả giá đóng cửa hàng ngày thị trường với tỷ suất sinh lợi hàng ngày thể Bảng Kết thảo luận 4.1 Thống kê mô tả liệu Bảng thể kết thống kê mô tả chuỗi giá đóng cửa hàng ngày tỷ suất sinh lợi giá dầu thô giao giao sau, giá vàng giao giao sau, số chứng khoán thị trường Thượng Hải, chi số S&P500 số đại diện cho thị trường Việt Nam bao gồm số VN-index, số HNX-index Biên động cụ thê chuỗi giá tỷ suất sinh lợi thể Hình Kêt mơ tả cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình giai đoạn từ tháng năm 2012 c n năm 2019 Bảng 1: Bảng thống kê mô tả chuỗi giá đóng cửa tỷ suất sinh lợi hàng ngày thị trường tài Thị trường Giá dầu giao Giá dầu giao sau Giá vàng giao Giá vàng giao sau Chỉ số TTCK Thượng Hải Chi số S&P500 VN-index HNX-index Số quan sát Giá trị ] Độ lệch trung chuẩn bình Chuỗi giá đóng cửa 1493 72.913 25.955 1493 66.169 21.262 1492 1319.833 167.742 1493 1370.895 150.733 1493 2876.816 583.758 2147.132 458.925 1493 681.782 202.040 1493 87.938 17.853 Chuỗi tỷ suất sinh lọi 1492 Giá dầu giao -0.039 2.235 1492 Giá dầu giao sau -0.037 2.351 1492 Giá vàng giao -0.014 0.972 1492 Giá vàng giao sau -0.014 0.971 1492 Chỉ số TTCK Thượng Hải 0.016 1.551 Chỉ số S&P500 1492 0.052 0.913 VN-index 1492 0.057 1.122 HNX-index 1492 0.033 1.266 Ngn: Tinh tốn tác giá từ số liệu thu thập SỐ 283 tháng 01/2021 1493 25 Giá trị nhỏ 26.010 26.550 1058.810 1096.500 1959.770 1278.040 375.260 50.660 Giá trị lớn Kiểm định ADF 2954.180 -1.753 -1.709 -2.471 -2.601 -1.769 -0.810 Không dừng Không dừng Không dừng 1204.330 137.780 -0.748 -1.392 Không dừng Không dừng Dừng Dừng 128.140 109.770 1785.850 1787.000 5166.350 -30.075 -22.160 12.052 11.643 -15.127 -13.831 4.693 6.833 -37.56*** -41.57*** -39 27*** -40.12*** -15.619 -9.705 9.917 6.530 4.201 6.088 -37.54*** -39.87*** -36.77*** -38.33*** -6.640 -10.046 Khơng dửng Khơng dìmg Khơng dừng Dừng Dừng Dừng Dừng Dừng Dừng Kinliíyhatlriến Hình Đồ thị chuỗi giá đóng cửa tỷ suất sinh lọi hàng ngày thị trường 1000 500 Thòi gian Thời gian 500 1000 1500 1500 Thời gian Thời gian “I I r 1000 500 1500 Thời gian 1000 500 1500 Thời gian SỔ 283 tháng 01/2021 26 kinlitd’hiitlrien s ố 283 tháng 01/2021 Giá đóng cứa VN-lndex Chì sỗ chứng khốn thị trường Thượng Hải Thờỉ gian Tỷ suất sinh lợi số s&p 500 Hình 1: (Tiếp) 27 ỷ suât sinh lợi thị trường Thượng Hải Tỷ suất sinh lợi VN-lndex Thời gian ty liattriến K inh Bảng 2: Kết tính tốn transfer entropy từ thị trường dầu thô vào thị trường chứng khoán Việt Nam Thị trường hàng hóa Transfer entropy _ Giá dầu giao Độ trễ Độ trễ Độ trễ Độ trễ Độ trễ TSSL giá dầu giao -> TSSL VN-index 0.0021 TSSL giá dầu giao -> TSSL HNX-index 0.0089* Giá dầu giao sau Độ trễ TSSL giá dầu giao sau -> TSSL VN-index 0.0060 TSSL giá dầu giao sau-> TSSL HNX-index 0.0092* Ngn: Tính tốn tác giá từ so liệu thu thập *****♦, ý nghĩa thống kê tương ứng ỡ mức 10%, 5% vả % 0.0093 0.0213** Độ trễ 0.0095 0.0140 0.021 0.0315 Độ trễ 0.0198 0.0229 0.0379 0.0461 Độ trễ 0.0341 0.0333 0.0524 0.0588 Độ trễ 0.0472 0.0436 dầu thô vàng mang dấu âm, kể thị trường giao thị trường giao sau Độ lệch chuẩn khoảng biến thiên từ giá trị nhỏ đến giá trị lớn tỷ suất sinh lợi dầu thô lớn cho thấy mức độ rủi ro cao đầu tư vào tư vào thị trường Tương tự với thị trường dầu thô, thị trường vàng củng có tỷ suất sinh lợi âm độ lệch chuẩn nhỏ so với thị trường dầu khoảng biến thiên rộng Ngoài thị trường vàng dầu thơ, thị trường cịn lại có tỷ suất sinh lợi dương Tỷ suất sinh lợi trung bình so S&P500 cao số thị trường thường Thượng Hải nhiều; độ lệch chuẩn khoảng biến thiên S&P500 lại nhỏ Tất chì số thị trường chứng khốn Việt Nam có tỷ suất sinh lợi trung bình lớn 0; tỷ suất sinh lợi trung bình VN-index cao độ lệch chuẩn thấp số số xét Bảng thống kê mơ tả chi giúp có thông tin ban đầu thị trường, chưa thể mối liên hệ dòng chảy thơng tin thị trường với Vì vậy, mục 4.2 với nội dung kiểm định dịng chảy thơng tin transfer entropy làm rõ mối liên hệ 4.2 Ket kiểm định dịng chảy thơng tin bang transfer entropy Bài viết thực tính tốn transfer entropy để đo lường dịng chảy thơng tin từ thị trường lớn giới đến thị trường Việt Nam, cụ thể thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Thượng Hải Trung Quốc thị trường chứng khoán Mỹ Transfer entropy viết tính tốn nhiều độ trễ khác nhau, cụ thể từ độ trễ đến độ trễ thấy tính trề (nếu có) việc truyền dẫn thông tin từ thị trường giới đến Việt Nam Độ trễ chọn thị trường chứng khốn tuần chi có ngày giao dịch độ trễ đủ để thể chu kỳ theo tuần thị trường Bảng thể kết Hình 2: Đồ thị transfer entropy từ thị trường dầu thô giao vào thị trường chứng khốn Việt Nam Nguồn: Tính tốn tác giả từ sô liệu thu thập SỐ 283 thảng 01/2021 28 kiiihhvPhiií triến Hình 3: Đồ thị transfer entropy từ thị trường dầu thơ giao sau vào thị trường chứng khốn Việt Nam 0.0500 0.0450 0.0400 0.0350 0.0300 0.0250 0.0200 0.0150 0.0100 0.0050 0.0000 Độ trễ Độ trễ Độ trễ ■ TSSL VN-Index Độ trễ Độ trễ □ TSSL HNX-Index Ngn: Tinh tốn tác giả từ sổ liệu thu thập transfer entropy thị trường dầu giới đến thị trường chứng khoán Việt Nam xét theo thị trường dầu giao thị trường dầu giao sau Xét độ lớn transfer entropy, Hình giúp dễ dàng so sánh giá trị transfer entropy đo lường mức độ truyền thông tin từ chuỗi tỷ suất sinh lợi thị trường dầu thô giao đến sổ chứng khoán Việt Nam theo độ trê khác từ độ trê đên độ trê Có thê thấy rằng, số chứng khốn thị trường Hà Nội tiêp nhận thơng tin nhiêu từ thị trường dầu thô giao ngay, điều xảy tất độ trễ; chênh lệch vê transfer entropy số không nhiều Kết kiểm định ý nghĩa thống kê vê transfer entropy từ thị trường dâu thô giao đến số chứng khoán Việt Nam cho thấy transfer entropy cua thị trường Hà Nội có ý nghĩa thông kê độ trê 2; độ trễ cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê Hình thể kết đo lường dịng thơng tin từ thị trường dầu thơ giao sau vào thị trường chứng khoán Việt Nam, thị trường Hà Nội khơng cịn nơi tiếp nhận thơng tin từ thị trường dầu giao sau nhiều nhát nữa, đặc biệt độ trễ 3,4,5 Tuy nhiên, tất transfer entropy tính tốn từ thị trường dầu thơ giao sau khơng có ý nghĩa thống kê Kêt hợp kết đo lường dịng chảy thơng tin từ thị trường dầu thô giao giao sau, viết kết luận thị trường chứng khoán Việt Nam gàn khơng bị ảnh hưởng dịng thơng tin từ thị trường dầu thô, ngoại trừ độ trễ ỉ thị trường Hà Nội chứng thống kê không đủ mạnh để đảm bảo cho lan truyền thông tin từ thị trường dầu thô vào thị trường Việt Nam Bảng 3: Ket tính tốn transfer entropy từ thị trường vàng vào thị trường chứng khoán Việt Nam Thị trường hàng hóa Giá vàng giao TSSL giá vàng giao TSSL giá vàng giao -> -> TSSL VN-Index TSSL HNX-Index Giá vàng giao sau Độ trễ o'oO4O Transfer entropy Độ trễ Độ trễ Độ trễ 0.0254 0.0685 0.0665 Độ trễ Độ trễ Độ trễ 0.0343** 0.0033 0.0166 Độ trễ Độ trễ 0*0173 0*0268 0*0416 TSSL giá vàng giao sau -> TSSL VN-Index 0.0039 TSSL giá vàng giao sau -> TSSL HNX-Index 0.0038 0.0126 0.0204 0.0312 Ngn: Tinh tốn tác giả từ sổ liệu thu thập *,**,♦* *■■ có ý nghĩa thông kê ticơng ứng mức 10%, 5%và 1% _ Số 283 tháng 01/2021 29 Độ trễ 0.0456 0.0409 0.0208** 0*0599 0.0421 kinh Mat triển Hình 4: Đồ thị transfer entropy từ thị trường vàng giao vào thị trường chứng khoán Việt Nam Nguồn: Tinh toán cua tác giả từ số liệu thu thập Bảng thê kết q tính tốn transfer entropy từ thị trường vàng giao giao sau vào thị trường Việt Nam Khác với dầu thô giao ngay, chì số VN-index có phản ứng với thông tin thị trường vàng giao ngay; phản ứng có tính trễ đến ngày; sô HNX-index không phàn ứng VỚI thị trường vàng giao Nhìn chung, có thê nhận thây chứng khốn cùa Việt Nam không co dau hiẹu tiep nhận thông tin từ thị trường vàng giao sau Hình Hình biểu thị độ lớn transfer entropy dịng thơng tin từ thị trường vàng giao thị trường vàng giao sau đến thị trường chứng khoán Việt Nam; ngồi kêt phân tích vê chì số VN-index; nhận thấy thị trường Hà Nội có mức độ tiếp nhận thơng tin từ thị trường vàng xem thấp số chi số chứng khoán cùa Việt Nam Hình 5: Đồ thị transfer entropy từ thị trường vàng giao sau vào thị trường chứng khoán Việt N Nguồn: Tính tốn tác giả từ số liệu thu thập Sổ 283 tháng 01/2021 30 Kinhtưháttripn Bảng 4: Ket tính tốn transfer entropy từ thị trường chứng khoán Thượng Hải vào thị trường chứng khoán Việt Nam TSSL thị trường chứng khoán Thượng Hải Độ trễ Độ trễ 0*0048 o'oi8O TSSL Thượng Hãi -> TSSL VN-Index TSSL Thượng Hai -> TSSL HNX-Index 0.0048 0.0124 Nguỏn: Tinh toán tác giả từ số liệu thu thập * ** ***.' có ý nghĩa thống kê tương ứng mức 10%, 5% 1% Độ trễ 0.0452** 0.0296 Độ trễ 0.0645** 0.0491 Độ trễ 0.0889** 0.0722 Hình 6: Đồ thị transfer entropy từ thị trường chứng khoán Thượng Hải vào thị trường chứng khoán Việt Nam 0.1000 0.0900 0.0800 0.0700 0.0600 0.0500 0.0400 0.0300 0.0200 0.0100 0.0000 Độ trề Độ trễ Độ trễ ■ TSSL VN-Index Độ trễ Độ trễ □ TSSL HNX-Index Nguồn: Tính tốn tác giả từ số liệu thu thập Bàng Hình kết đo lường transfer entropy vào từ thị trường chứng khoán Thượng Hải đên thị trường chứng khoán Việt Nam, viết này, số SSEC thị trường Thượng Hải chọn đê đại diện cho thị trường Trung Quốc việc xem xét dịng chảy thơng tin vào Việt Nam Kết tính tốn Bảng cho thấy số chứng khốn VN-index có bị tác động thơng tin từ thị trường Thượng Hải hệ sô transfer entropy chi đủ mạnh độ trề 3, Điều chứng thống kê cho thây dòng thông tin từ thị trường Trung Quốc vào Việt Nam có tác động đến thị trường tác động có độ trễ nhât định, theo kết tính tốn transfer entropy độ trễ ngày Mặc dù số thị trường VN-index có dấu hiệu đủ mạnh cho thấy tiếp nhận thông tin từ thị trường Trung Quốc, sô thị trường Hà Nội HNX-index xem khơng có phản ứng với dịng thơng tin từ thị trường Mặc dù phản ứng chậm với độ trễ ngày với dòng thòng tin từ thị trường Trung Quốc kết kiêm định transfer entropy cho thấy VN-index lại nhạy với dịng thơng tin từ thị trường chứng khốn Mỹ, đại diện băng số S&P500 Từ kết tính tốn Bảng Hình 8, transfer entropy từ S&P500 Bảng 5: Kết tính tốn transfer entropy từ thị trường chứng khoán Mỹ vào thị trường chứng khoán Việt Nam TSSL thị trường chứng khoán Mỹ Độ trễ Độ trề TSSL S&P500 0.0157*** 0.0276*** TSSL VN-Index TSSL S&P500 0.0088* -> TSSL HNX-Index 0.0201 Ngn: Tính toán cùa tác giá từ số liệu thu thập *■ **, ***- éóý nghĩa thắng kẽ tương ứng mức 10%i, 5% 1%> SỐ 283 tháng 01/2021 31 Độ trễ 0.0473** 0.0395 Độ trễ 0.0744*** 0.0593 Độ trễ 0.0992*** 0.0810* killll |yi||j|| Hình 7: Đồ thị transfer entropy từ thị trường chứng khoán Mỹ đến VN-index mạnh so với chi số khác có ý nghĩa thống kê mạnh tất độ trễ xét Điều thể đồ thị Hình Khác với chuỗi VN-index, chuỗi HN-index thị trường Hà Nội phản ứng với thông tin từ thị trường Mỹ không mạnh không rõ ràng Neu chọn VN-index số đại diện cho thị trường chứng khốn Việt Nam Hình giúp tổng họp so sánh transfer entropy từ thị trường lớn giới vào VN-index Ở tất độ trễ, thấy dịng thơng tin từ S&P500 đến VN-index mạnh Kết chứng thực nghiệm cho thấy thị trường chứng khốn Việt Nam chịu tác động thơng tin mạnh từ thị trường Mỹ, thị trường Hình 8: Biểu đồ transfer entropy từ thị trường tài giói vào VN-Index theo độ trễ Số 283 tháng 01/2021 32 KinhtếJ*hattriên Trung Quốc với độ trề định, ngày giao dịch thị trường Ket luận gợi ý sách Bài viết sử dụng số liệu giá đóng cửa hàng ngày thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Thượng Hải, thị trường chứng khoán Mỹ số chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ tháng năm 2012 đên tháng năm 2019 để khảo sát dịng chảy thơng tin từ thị trường giới đên Việt Nam băng kỹ thuật tính tốn transfer entropy Kết tính tốn cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam, đại diện băng chì số VN-index gần khơng phản ứng với dịng thơng tin từ thị trường dầu thơ có phàn ứng phản ứng với thông tin từ thị trường vàng giao với độ trễ ngày Bên cạnh đó, thị trường chứng khốn Việt Nam tiêp nhận thơng tin nhanh mạnh từ thị trường Mỹ, thị trường vốn động lớn nhât thê giới Tuy nhiên, thị trường chứng khốn Trung Quốc có tác động đến thị trường Việt Nam yếu hon có độ trề từ ngày Kết nghiên cún góp phần khuyến cáo nhà đầu tư vấn đề đưa định kinh doanh Khi nhà đâu tư dựa thơng tin tình hình biến động thị trường giới để nhận định vê thị trường Việt Nam cân lưu ý dịng lưu chuyển thơng tin mà nghiên cứu ghi nhận Những thông tin từ thị trường Mỹ, thị trường Trung Quốc cần quan tâm thông tin từ thị trường dầu thô thị trường vàng Và sô VN-index Việt Nam thi nhạy cảm đại diện tốt cho thị trường chứng khoán Việt Nam so với chi số HNX-index Tài liệu tham khảo Barnett, L„ Barrett, B A., & Seth K A (2009), ‘Granger Causality and Transfer Entropy Are Equivalent for Gaussian Variables’, Physical Review Letters, 103, DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevLett 103.238701 Bekiros, s., Nguyen, D.K., Sandoval Junior, L & Uddin, G.s (2017), ‘Information diffusion, cluster formation and entropy-based network dynamics in equity and commodity markets’, European Journal of Operational Research, 256(3), 945-961 Granger, C.W.J (1969), ‘Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods’, Econometrica 37(3), 424-438 Kullback, s & Leibler, R.A (1951), ‘On information and sufficiency’ Annals of Mathematical Statistics, 22 (1), 79-86 Kwon, O.& Yang, J.-S (2008), ‘Informationflow between stock indices’, Europhysics Letters, 82(6), DOI: 10.1209/02955075/82/68003 Kyrtsou, c., Mikropoulou, c., & Papana, A (2016), ‘Does the S&P500 index lead the crude oil dynamics? A complexity-based approach' Energy Economics, 56, 239-246 Ji, Q., Bouri, E., Roubaud, D., & Kristoufek, L (2019), ‘Information interdependence among energy, cryptocurrency and major commodity markets’ Energy Economics 81,1042-1055 Marschinski, R & Kantz, H (2002), ‘Analysing the Information Flow Between Financial Time Series: An Improved Estimator for Transfer Entropy’, European Physical Journal, 30(2), 275-81 Schreiber, T (2000), ‘Measuring Information Transfer' Physical Review Leiters 85(2), 461-64 Shannon, C.E (1948), ‘A Mathematical Theory of Communication”, Bell System Technical Journal, 27, 379-423 So 283 thảng 01/2021 33 kiiỊỈiiiứLíỉrÌHi ... hệ thị trường chứng khoán Việt Nam với thị trường tài quan trọng giới thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Mỹ thị trường chứng khoán Trung Quốc Đã có nhiều nghiên cứu khảo. .. thơng tin tài chính, xu hướng quan trọng xác định mức độ tiếp nhận thị trường thông tin xuât phát từ thị trường tài quan trọng dầu thô vàng, thông tin từ thị trường chứng khoán lớn thê giới thị trường. .. từ thị trường lớn giới đến thị trường Việt Nam, cụ thể thị trường dầu thô, thị trường vàng, thị trường chứng khoán Thượng Hải Trung Quốc thị trường chứng khoán Mỹ Transfer entropy viết tính tốn