Rủi ro danh mục đầu tư giữa thị trường chứng khoán việt nam và quốc tế: Tiếp cận bằng phương pháp value at risk và spillover index
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Bài báo nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc và rủi ro danh mục đầu tư giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và các thị trường chứng khoán quốc tế, gồm Hoa Kỳ, Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, Trung Quốc và Đài Loan, dữ liệu từ 2007 đến2024. Nghiên cứu áp dụng khung copula có điều kiện để mô hình hóa cấu trúc phụ thuộc phi tuyến và phụ thuộc đuôi giữa các thị trường, kết hợp với phương pháp mô phỏng Monte Carlo nhằm ước lượng Value at Risk (VaR) cho các danh mục đầu tư song thị trường và sử dụng chỉ số lan tỏa Diebold–Yilmaz để đánh giá mức độ và hướng lan truyền rủi ro trong toàn bộ hệ thống thị trường. Kết quả cho thấy mức độ phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và các thị trường quốc tế gia tăng đáng kể trong giai đoạn có cú sốc, phản ánh sự khuếch đại của rủi ro hệ thống trong bối cảnh khủng hoảng toàn cầu. Phân tích lan tỏa chỉ ra rằng thị trường chứng khoán Việt Nam chủ yếu đóng vai trò là bộ nhận lan tỏa ròng, chịu tác động mạnh từ các cú sốc bên ngoài, đặc biệt là từ thị trường Hoa Kỳ. Kết quả VaR cho thấy các danh mục đầu tư kết hợp giữa thị trường Việt Nam và thị trường Hoa Kỳ tiềm ẩn mức rủi ro cao nhất dưới các kịch bản bất lợi. Từ kết quả đề xuất hàm ý quan trọng cho nhà đầu tư và cơ quan quản lý trong việc tăng cường quản trị rủi ro và nâng cao khả năng chống chịu của thị trường chứng khoán Việt Nam trước các cú sốc tài chính quốc tế.
Abstract
The paper studies the dependency structure and portfolio risk between the Vietnamese stock market and international stock markets, including the United States, Japan, South Korea, Singapore, China and Taiwan, data from 2007 to 2024. The study applies a conditional copula framework to model the nonlinear and tail-dependent structures between markets, combined with the Monte Carlo simulation method to estimate the Value at Risk (VaR) for dual-market portfolios, and uses the Diebold–Yilmaz spillover index to assess the extent and direction of risk spread across the board market system. The results show that the level of dependence between the Vietnamese stock market and international markets increased significantly during the shock period, reflecting the amplification of systemic risk in the context of the global crisis. Spillover analysis indicates that Vietnam's stock market mainly acts as a net spillover receiver, strongly impacted by external shocks, especially from the US market. The VaR results show that portfolios that combine the Vietnamese market and the US market have the highest potential risk under adverse scenarios. From the proposed results, it is important for investors and regulators to strengthen risk management and improve the resilience of the Vietnamese stock market to international financial shocks.
Từ khóa
Tác động lan tỏa; Thị trường chứng khoán Việt Nam; Thị trường chứng khoán quốc tế; Rủi ro danh mục đầu tư
Chi tiết bài viết
Lĩnh vực kinh tế (JEL Codes)
D53 - Financial Markets - General Equilibrium and Disequilibrium, G01 - Financial Crises - General, G11 - Portfolio Choice • Investment Decisions - General Financial Markets
Tài liệu tham khảo
Chancharat, S., & Chancharat, N. (2024). Asymmetric spillover and quantile linkage between the United States and ASEAN+ 6 stock returns under uncertainty. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 100317. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100317
Chen, M. P., Chen, P. F., & Lee, C. C. (2014). Frontier stock market integration and the global financial crisis. The North American Journal of Economics and Finance, 29, 84-103. https://doi.org/10.1016/j.najef.2014.05.004
Cherubini, U., Luciano, E. & Vecchiato, W. (2004), Copula Methods in Finance, John Wiley & Sons, New Jersy. https://doi.org/10.1002/9781118673331
Forbes, K. J., & Rigobon, R. (2002). No contagion, only interdependence: Measuring stock market comovements. Journal of Finance, 57(5), 2223–2261.
Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. The journal of finance, 48(5), 1779-1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
IMF. (2023). World Economic Outlook. International Monetary Fund.
Joe, H. (1997), Multivariate Models and Multivariate Dependence Concepts, Chapman and Hall/CRC, London. https://doi.org/10.1201/9780367803896
Lê Văn Thứ, & Trần Ái Kết. (2022). Mối quan hệ phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và thị trường chứng khoán Mỹ: Tiếp cận bằng mô hình copula-gjr-garch. Tạp Chí Kinh Tế Và Phát triển, (296), 10–22. https://js.ktpt.edu.vn/index.php/jed/article/view/308
Mohti, W., Dionísio, A., Ferreira, P., & Vieira, I. (2019). Contagion of the subprime financial crisis on frontier stock markets: A copula analysis. Economies, 7(1), 15. https://doi.org/10.3390/economies7010015
Nguyễn Thị Cẩm Vân. (2022). Toàn cầu hoá tài chính, toàn cầu hoá thương mại và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 297, 2-12. https://js.ktpt.edu.vn/index.php/jed/article/view/512
Phan Thị Hằng Nga. (2024). Nghiên cứu sự phụ thuộc lợi nhuận của tiền kỹ thuật số: tiếp cận phương pháp Copula có điều kiện. Tạp Chí Kinh Tế Và Phát triển, (323), 35–44. https://js.ktpt.edu.vn/index.php/jed/article/view/1553
Thomas, N. M., Kashiramka, S., Yadav, S. S., & Paul, J. (2022). Role of emerging markets vis-à-vis frontier markets in improving portfolio diversification benefits. International Review of Economics & Finance, 78, 95-121. https://doi.org/10.1016/j.iref.2021.11.012
Trần Thị Tuấn Anh. (2023). Lan truyền rủi ro từ thị trường chứng khoán Mỹ vào thị trường chứng khoán Việt Nam: Bằng chứng thực nghiệm từ VAR-DCC-GARCH và hồi quy phân vị. Tạp Chí Kinh Tế Và Phát triển, (313), 15–29. https://js.ktpt.edu.vn/index.php/jed/article/view/1095
Stiglitz, J. E. (2002). Globalization and Its Discontents. W.W. Norton & Company.
Wang, Y., Wu, J., & Shi, Y. (2023). Stock index prediction using global market indices: A Granger causality-based graph representation learning method. Procedia Computer Science, 221, 797-804. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.053