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

Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR và phương pháp kiểm định nhân quả Granger để phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến rủi ro hệ thống của các tổ chức tài chính (TCTC) tại Việt Nam giai đoạn 2010-2020. Đo lường rủi ro hệ thống được tính bằng chỉ số mức tổn thất kỳ vọng biên (Marginal Expected Shortfall-MES) với số liệu thu thập từ báo cáo tài chính của 29 TCTC chính. Chính sách tiền tệ được đo bằng lãi suất chính sách và hoạt động kinh tế thực được đại diện bởi lạm phát và chênh lệch sản lượng thực và sản lượng tiềm năng của nền kinh tế. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chính sách tiền tệ có tác động nhân quản Granger đến rủi ro hệ thống của các TCTC tại Việt Nam, đồng thời phản ứng của rủi ro hệ thống của các TCTC trước các cú sốc từ chính sách tiền tệ là khác nhau giữa hai giai đoạn 2010-2012 và 2013-2020. Với kết quả này, Ngân hàng nhà nước cần cân nhắc vai trò của chính sách tiền tệ đến rủi ro hệ thống của cácTCTC, từ đó góp phần thúc đẩy quá trình thăng hạng của thị trường chứng khoán Việt Nam trong tương lai.<br><br> <strong> Abstract </strong> <br> The study uses the VAR model and Granger causality test to analyze the impact of monetary policy on the systemic risk of financial institutions in Vietnam from 2010 to 2020. The systemic risk of 29 financial institutions in Vietnam is measured by the Marginal Expected Shortfall (MES) method. The Monetary policy data is represented by the monetary policy interest rate while the economic performance is measured by the inflation rate and output gap of Vietnam’s economy. Research results show that monetary policy has a Granger causal effect on the systemic risk of financial institutions in Vietnam. The response of systemic risk to monetary policy shocks is different between the 2010–2012 period and 2013–2020 period. Based on this result, the State Bank of Vietnam needs to consider the role of monetary policy on systemic risks of the financial institution; thereby contributing to promoting Vietnam's stock market promotion in the future.

Download

Ngân hàng trung ương (NHTW) đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ổn định kinh tế vĩ mô, tăng trưởng kinh tế thông qua việc thực hiện các chính sách tiền tệ (CSTT) hiệu quả. Một lĩnh vực mới nổi đã thu hút được sự chú ý trong những năm gần đây là Tiền tệ kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương (CBDC). CBDC là một phiên bản kỹ thuật số của tiền mặt được phát hành và quản lý bởi các NHTW, cung cấp tính bảo mật và ổn định cao hơn so với các tài sản tiền điện tử tư nhân. Việc áp dụng CBDC có thể mang lại những lợi ích cũng như rủi ro gì cho nền kinh tế là vấn đề được quan tâm trong thời gian qua. Nghiên cứu này sẽ tập trung phân tích những tác động của CBDC đến nền kinh tế của các quốc gia đang phát triển, đặc biệt là việc thực thi CSTT, sự ổn định của hệ thống tài chính cũng như các khía cạnh kỹ thuật khi được áp dụng. Chúng tôi cũng định hướng những hướng nghiên cứu tiếp theo có thể được tiến hành trong tương lai trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển, trong đó có Việt Nam. <br><br>Abstract<br> The central bank plays an important role in promoting macroeconomic stability and economic growth through effective monetary policies. A newly emerging field that has attracted attention in recent years is the Central Bank Digital Currency (CBDC). CBDC is a digital version of cash issued and managed by central banks, providing higher security and stability than private digital assets. The application of CBDC may bring both benefits and risks to the economy, which has been a concern in recent times. This research will focus on analyzing the impacts of CBDC on the economies of developing countries, particularly in the implementation of monetary policies, financial system stability, and technical aspects when applied. The author also aim to identify potential future research directions in the context of developing countries, including Vietnam.

Download