Nghiên cứu này nhằm mục tiêu xác định sự lan tỏa giá giữa tài chính phi tập trung (DeFi – Decentralized Finance) và cổ phiếu của các ngân hàng thương mại Việt Nam bằng mô hình chỉ số lan tỏa theo phân vị (τ) trong giai đoạn 2018–2025. Kết quả cho thấy sự kết nối giữa DeFi và các cổ phiếu ngân hàng thương mại là không đáng kể trong điều kiện thị trường ổn định (τ=0,50) nhưng trở nên chặt chẽ hơn trong điều kiện thị trường giảm giá (τ=0,05) và tăng giá (τ=0,95). Trong đó, DeFi đóng vai trò là nguồn nhận lan tỏa cú sốc từ các cổ phiếu ngân hàng thương mại trong cả ba điều kiện thị trường. Ngoài ra, phân tích chỉ số lan tỏa theo thời gian còn cho thấy kết nối giữa DeFi và các cổ phiếu ngân hàng thương mại tăng lên trong giai đoạn thị trường tài chính biến động cao. Những phát hiện này là kênh thông tin quan trọng đối với nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách trong bối cảnh chuyển đổi số của ngành ngân hàng tại Việt Nam.
Abstract
This study aims to identify the price spillover effects between decentralized finance (DeFi) and the stocks of Vietnamese commercial banks using a quantile spillover index model (τ) during the period 2018–2025. The results indicate that the connectedness between DeFi and commercial bank stocks is insignificant under stable market conditions (τ = 0.50), but becomes stronger during bearish (τ = 0.05) and bullish (τ = 0.95) market conditions. Notably, DeFi acts as a recipient of shock spillovers from commercial bank stocks across all three market conditions. Furthermore, the time-varying spillover analysis reveals that the connection between DeFi and commercial bank stocks intensifies during periods of high financial market volatility. These findings serve as an important source of information for investors and policymakers amid the ongoing digital transformation of Vietnam’s banking sector.
Từ khóa
Tài chính phi tập trung; Cổ phiếu ngân hàng; Mô hình QVAR; Hiệu ứng lan tỏa. Decentralized Finance; Banking Stocks; QVAR model; Spillover effect.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Bài viết sử dụng dữ liệu từ năm 2017 đến 2023 và tính toán transfer entropy để đo lường dòng thông tin giữa 10 ngành kinh tế trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các ngành được xem xét bao gồm Hàng tiêu dùng không thiết yếu, Hàng tiêu dùng thiết yếu, Năng lượng, Tài chính, Sức khỏe, Công nghiệp, Công nghệ thông tin, Nguyên vật liệu, Bất động sản, và Tiện ích công cộng. Những phân tích trong bài cho thấy ngành có liên hệ thông tin kết nối hai chiều nhiều nhất trên thị trường là ngành Tài chính. Ngành Tài chính có thông tin truyền đi mạnh mẽ đến nhiều ngành khác như Công nghiệp, Công nghệ thông tin, Hàng tiêu dùng không thiết yếu, và nhiều ngành khác. Ngành nhận thông tin nhiều nhất là ngành Năng lượng và ngành ít liên hệ với ngành khác nhất là ngành Sức khỏe. Sau độ trễ 2 ngày giao dịch, mạng lưới thông tin giữa các ngành bắt đầu lan truyền mạnh mẽ và dày đặc hơn. Mức độ lan truyền thông tin lớn nhất là ở độ trễ 3 và 4 ngày giao dịch. Sau 5 ngày, các dòng thông tin chuyển giao bắt đầu suy yếu và rời rạc hơn. <br><br>Abstract <br>
The article employs transfer entropy to measure the flows of information among 10 sectoral indices in the Vietnamese stock market from 2017 to 2023. The considered sectors include Consumer Discretionary, Consumer Staples, Energy, Financials, Health Care, Industrials, Information Technology, Materials, Real Estate, and Utilities. The analyses in the article reveal that the sector with the most significant two-way information relationship is the Financials. The Financial sector exhibits robust outgoing information to various other sectors, including Industrials, Information Technology, Consumer Discretionary, and several others. The sector that receives the most information is the Energy sector, while the sector with the least interaction with other sectors is the Healthcare. In addition, after 2 trading days, the information flows among sectors become stronger and more widespread. The greatest spread of information occurs after 3 to 4 trading days. After 5 days, the flow of information becomes weaker.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
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.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
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.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
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.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Phép lọc là công cụ phổ biến để phân tích một chuỗi thời gian thành các thành phần xu hướng và chu kỳ. Tính chất chung của các phép lọc là giữ lại một số thành phần trong chuỗi thời gian gốc, đồng thời làm ảnh hưởng đến biên độ dao động và pha của chuỗi dữ liệu nhận được sau phép lọc. Bài viết phân tích các tính chất đặc trưng của các phép lọc tuyến tính phổ biến: phép lấy sai phân, phép trung bình trượt, phép lọc thông cao, thông thấp, thông dải, Hodrick - Prescot và Baxter - King thông qua phân tích hàm truyền và hàm lợi ích. Với mục đích tách thành phần xu hướng của một chuỗi thời gian, chỉ các phép lọc thông cao (HF), Hodrick-Prescott (HPF) và Baxter - King (BKF) có thể được sử dụng. Bên cạnh đó, ba loại phép lọc này không làm thay đổi pha và biên độ dao động của thành phần chu kỳ so với chuỗi dữ liệu gốc. Từ một nghiên cứu thực nghiệm các phép lọc HF, HPF, BKF trên chuỗi chỉ số giá chứng khoán VN-Index tần số tuần, chúng tôi đã tìm được các tham số hợp lý cho các phép HF, HPF và BKF.
Download