Nghiên cứu phân tích đặc tính trú ẩn an toàn với một số tài sản tài chính điển hình đối với thị trường cổ phiếu Việt Nam trong giai đoạn 2020–2025, trên 2 giai đoạn chính là đại dịch COVID-19 và giao tranh quốc tế. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS với gần 1.400 quan sát biến động của 04 nhóm tài sản hàng hóa, trái phiếu chính phủ, ngoại tệ, và tiền mã hóa trong giai đoạn thị trường Việt Nam suy giảm mạnh. Kết quả cho thấy, tại một thị trường cận biên như Việt Nam, vàng không thể hiện đặc tính trú ẩn an toàn. Trái phiếu chỉnh phủ và đồng USD thể hiện rõ ràng đặc tính trú ẩn an toàn với thị trường cổ phiếu Việt Nam. Đa phần các nhóm tài sản còn lại không thể hiện đặc tính trú ẩn an toàn, chỉ có thể đóng vai trò phòng ngừa rủi ro yếu. <br><br>Abstract <br> This study investigates the safe haven properties of several typical financial assets against the Vietnamese stock market during the 2020–2025 period, examining two distinct sub-periods: the COVID-19 pandemic and the periods of global geopolitical tensions. Using an OLS regression model with nearly 1,400 observations, the authors analyze fluctuations across four asset classes: Commodities, government bonds, foreign currencies, and cryptocurrencies, during periods of sharp declines in the Vietnamese market. The findings indicate that in a frontier market such as Vietnam, gold does not exhibit safe haven characteristics. Conversely, government bonds and the USD demonstrate strong safe-haven properties against the Vietnamese stock market. Most of the remaining assets fail to provide safe havens, acting only as weak hedges

Download

Nghiên cứu này khám phá phản ứng của VN-Index trước các tin tức kinh tế vĩ mô bằng cách áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy hiện đại. Chúng tôi phân tích 18.253 bài báo kinh tế từ Cafef.vn, thu thập từ 01/09/2021 đến 31/08/2024, để đánh giá sentiment của 12 yếu tố kinh tế quan trọng và cảm xúc tổng thể. Dùng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) như GPT và Gemini, sentiment được định lượng và tích hợp với dữ liệu lịch sử VN-Index để xây dựng mô hình XGBoost. Mô hình dự đoán giá đóng cửa VN-Index với R² đạt 0.81, thể hiện khả năng dự báo tốt. Các công cụ AI Giải thích (XAI) như SHAP và LIME được sử dụng để phân tích, cho thấy ‘Báo cáo thu nhập và cổ tức’, ‘Chính sách đầu tư nước ngoài’ và ‘Ổn định chính trị’ là yếu tố chính tác động đến VN-Index. Nghiên cứu xác nhận ảnh hưởng mạnh mẽ của tin tức kinh tế lên thị trường và bổ sung cho lý thuyết ‘noise trader behavior’ bằng cách chứng minh phản ứng nhà đầu tư thay đổi theo loại tin tức. Kết quả nâng cao hiểu biết về động lực thị trường tại các nước mới nổi như Việt Nam và cung cấp khung minh bạch hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định. <br><br> Abstract <br> This study examines the VN-Index's response to macroeconomic news through advanced natural language processing (NLP) and machine learning techniques. We analyzed 18,253 economic news articles from Cafef.vn, collected from September 1, 2021, to August 31, 2024, to evaluate sentiment across 12 key economic factors and overall news tone. Utilizing Large Language Models (LLMs) such as GPT-4o-mini (for primary sentiment scoring) and Gemini-1.5-flash (for validation with 70% correlation), we quantified sentiment and integrated it with VN-Index historical data to build an XGBoost model. The model predicts VN-Index closing prices with an R² of 0.9879, demonstrating superior forecasting accuracy. Explainable AI (XAI) tools like SHAP and LIME were applied to interpret results, identifying 'Earnings Reports and Dividends', 'Foreign Investment Policies', and 'Political Stability' as the main drivers of VN-Index volatility. This research confirms the strong impact of macroeconomic news on stock market dynamics, enriches the 'noise trader behavior' theory by illustrating category-specific investor reactions, and provides actionable insights for market dynamics in emerging economies like Vietnam, offering investors a transparent AI framework for decision-making.

Nghiên cứu này phân tích tác động của bất ổn toàn cầu đến rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu của 565 ngân hàng niêm yết thuộc khu vực Châu Á – Thái Bình Dương (APAC) trong giai đoạn 1995–2023. Nghiên cứu cho thấy bất ổn toàn cầu làm gia tăng nguy cơ sụp đổ giá cổ phiếu ngành ngân hàng, đặc biệt rõ rệt ở các ngân hàng có mức độ bất đồng kỳ vọng giữa các nhà đầu tư cao, có định giá thị trường thấp, hoặc hoạt động tại các quốc gia có cơ chế bảo vệ nhà đầu tư yếu kém. Hàm ý chính sách từ nghiên cứu đề xuất các chính phủ trong khu vực APAC tăng cường giám sát rủi ro hệ thống và hoàn thiện khung bảo vệ nhà đầu tư, đồng thời thúc đẩy phối hợp chính sách ở cấp độ khu vực nhằm ổn định thị trường và nâng cao khả năng chống chịu của hệ thống ngân hàng trước các cú sốc bất ổn toàn cầu. <br><br> Abstract <br> This study investigates the impact of global uncertainty on the stock price crash risk (SPCR) of 565 listed banks across the Asia–Pacific (APAC) region during the period 1995–2023. We find that SPCR in the banking sector tends to increase during periods of high WUI. The positive effect of global uncertainty on SPCR is significantly stronger for banks with higher levels of investor expectation divergence, lower market value, or those operating in countries with relatively weaker investor protections. These findings have important implications for governments across the APAC region in strengthening risk oversight systems and investor protection frameworks, as well as enhancing regional policy coordination to stabilize financial markets and bolster the banking system’s resilience to uncertainty shocks.

Download

Sự ổn định của hệ thống ngân hàng bị đe dọa bởi hậu quả của đại dịch COVID-19 khi nợ xấu tăng, doanh thu giảm và các rủi ro phá sản tiềm ẩn của doanh nghiệp. Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang chịu ảnh hưởng của dịch bệnh khi nguồn vốn huy động tồn dư và nhu cầu vay vốn giảm dần. Bài viết này nhằm mục đích đo lường hiệu quả của hệ thống ngân hàng Việt Nam trong hai giai đoạn, trước và trong đại dịch COVID-19 bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu. Ngoài ra, các yếu tố ảnh hưởng đến sự hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn này được phân tích bằng mô hình hồi quy Tobit. Bài nghiên cứu chỉ ra rằng, hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô của 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giảm mạnh trong giai đoạn dịch bệnh. Hơn thế nữa, bài viết đã tìm ra mối liên hệ giữa hiệu quả của hệ thống ngân hàng và số ngày giãn cách xã hội tại Việt Nam.

Download

Sự ổn định của hệ thống ngân hàng là chủ đề thu hút được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý và hoạch định chính sách trong nhiều năm qua. Tuy nhiên, câu hỏi liệu rằng xu hướng đầu tư vào công nghệ thông tin (CNTT) đang phát triển chóng mặt trên toàn cầu có tác động đến sự ổn định của ngành ngân hàng hay không vẫn chưa được nghiên cứu kĩ càng. Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa đầu tư CNTT và sự ổn định của ngân hàng trên bảng dữ liệu của các ngân hàng Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2020. Bằng phương pháp SGMM, kết quả nghiên cứu đề xuất rằng chi tiêu cho CNTT có thể cải thiện sự ổn định của ngân hàng nói chung. Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy đầu tư CNTT giúp các ngân hàng lớn ổn định hơn nhưng lại khiến các ngân hàng nhỏ gặp nhiều rủi ro hơn. <br><br>Abstract <br> Banking stability is a critical issue that has received a host of interest from researchers, regulators, and policymakers over the years. However, the impact of the information technology (IT) trend, which is recently fast improving on a global scale, on banks’ stability has not yet been adequately investigated. This study examines the nexus of IT investment on bank stability based on balanced panel data from Vietnam, a bank-based emerging economy, between 2010 and 2020. Using the SGMM method, this paper suggests that IT expenditure can improve banks’ stability in general. Moreover, the results also show that technology investment increases the stability of large banks, however, it also pushes small banks to more instability.

Download