Nghiên cứu này áp dụng phương pháp được đề xuất bởi Bandt và Pompe (2002) trên dữ liệu về chỉ số chứng khoán hằng ngày thu thập trên thị trường chứng khoán của 6 quốc gia Đông Nam Á, bao gồm Philippines, Việt Nam, Malaysia, Indonesia, Thái Lan và Singapore trong giai đoạn tháng 01/2000–11/2018 để tìm sự tồn tại của hình mẫu khuyết và tính toán Entropy hoán vị chuẩn hóa. Kết quả tính toán của bài viết cho thấy có sự tồn tại của hình mẫu khuyết trên cả 6 thị trường chứng khoán. Xác suất xuất hiện của các hình mẫu hoán vị khác nhau cũng khác nhau. Đây là những dấu hiệu cho thấy tính không hiệu quả của thông tin trên thị trường. Kết quả tính toán Entropy hoán vị chuẩn hóa trên chuỗi chỉ số chứng khoán cũng cho thấy sự không hiệu quả của thị trường khi giá trị này không đạt được giá trị cực đại. Bài viết cũng cho thấy rằng việc sử dụng chuỗi chỉ số chứng khoán sẽ giúp tìm ra bằng chứng của thị trường không hiệu quả là rõ rệt hơn rất nhiều so với khi sử dụng chuỗi tỷ suất sinh lợi thị trường.

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

Bài viết nghiên cứu ảnh hưởng của giao dịch mua bán cổ phiếu của nhà đầu tư tổ chức đến tính thông tin của giá cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam. Kết quả chỉ ra rằng giao dịch của nhà đầu tư tổ chức truyền tải các thông tin nội bộ của doanh nghiệp đến thị trường, từ đó làm tăng tính thông tin của giá cổ phiếu. Bên cạnh đó, giao dịch mua của nhà đầu tư tổ chức chứa đựng các tín hiệu tích cực về giá cổ phiếu. Tín hiệu này làm gia tăng giao dịch mua của các nhà đầu tư khác, dẫn đến lợi suất bất thường sau ngày thông báo mua cổ phiếu của nhà đầu tư tổ chức. <br> <br> Abstract <br> This paper studies the effect of institutional investors' trading on the stock price informativeness of Vietnamese listed companies. Using two-stage regressions with 4,495 observations of 592 listed enterprises, we show that institutional investors transmit private information through their trading activities, thereby increasing the informativeness of the stock price. Notably, purchases by institutional investors contain positive signals, resulting in abnormal positive returns after the announcement day.

Download