Nghiên cứu này kiểm định vai trò của cường độ tìm kiếm trên Google trong việc phản ánh hành vi nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bằng cách đối chiếu hai giả thuyết đối lập là cường độ tìm kiếm đại diện cho sự chú ý hoặc cho sự không chắc chắn. Dữ liệu bảng theo tuần của 88 cổ phiếu trên sàn HOSE giai đoạn 2019–2023 được phân tích với mô hình Fama-French năm nhân tố, kết hợp biến trễ để kiểm định phản ứng theo thời gian. Kết quả cho thấy cường độ tìm kiếm có tác động dương đến suất sinh lời trong tuần hiện tại và tác động âm ở tuần kế tiếp, phù hợp với giả thuyết sự chú ý của nhà đầu tư. Phân tích theo quy mô cổ phiếu và tương tác với giai đoạn hậu COVID-19 góp phần củng cố tính ổn định của kết quả. Nghiên cứu gợi ý rằng cường độ tìm kiếm có thể được sử dụng như một chỉ báo giám sát hành vi thị trường. <br><br>Abstract<br> This study examines whether the Google search volume reflects investor attention or uncertainty in the Vietnamese stock market by testing two competing hypotheses within a unified framework. Using weekly panel data from 88 HOSE-listed stocks during 2019–2023, we apply the Fama-French five-factor model with lagged variables to capture short-term behavioral responses. The findings indicate that search volume positively affects stock returns in the current week but has a negative effect one week later, supporting the investor attention hypothesis. Robustness is confirmed through subsample analysis by firm size and post COVID-19 interaction. The results suggest that Google search volume primarily reflects attention-driven behavior rather than uncertainty, and may serve as a behavioral indicator for market monitoring in frontier markets.

Nghiên cứu này khám phá vai trò của AI khả diễn (eXplainable AI hay XAI) ứng dụng thúc đẩy chiến lược đầu tư bền vững trong lĩnh vực công nghệ tài chính (FinTech) tại Việt Nam. Trong khi các mô hình AI góp phần nâng cao hiệu quả trong quá trình ra quyết định đầu tư, thì những hạn chế về tính minh bạch đang là rào cản đáng kể đối với việc tích hợp các tiêu chí Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG). XAI được xem là giải pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề này bằng việc tăng cường tính minh bạch, cải thiện khả năng diễn giải, và có trách nhiệm giải trình nhằm củng cố niềm tin của nhà đầu tư trong quá trình ra quyết định. Với bối cảnh đang thay đổi của Việt Nam về AI và Dữ liệu lớn, cùng với tiềm năng tăng trưởng của công nghệ và ứng dụng FinTech. Nghiên cứu này dựa trên phân tích dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tài chính và ESG, đồng thời ứng dụng các mô hình AI tân tiến kết hợp nền tảng toán học SHAP nhằm làm rõ cách thức XAI được sử dụng để nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn lực, quản lý rủi ro và thúc đẩy phát triển bền vững trong dài hạn. <br><br>Abstract <br> This study explores the role of eXplainable AI (XAI) in driving sustainable investment strategies in the financial technology (FinTech) sector in Vietnam. While AI models contribute to improving the efficiency of investment decision-making, transparency constraints are a significant barrier to the integration of Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria. XAI is seen as a potential solution to address this issue by enhancing transparency, improving explainability, and accountability to strengthen investor confidence in the decision-making process. Given Vietnam’s changing landscape of AI and Big Data, along with the growth potential of FinTech technology and applications. This study is based on secondary data analysis from financial and ESG reports, and applies advanced AI models combined with the SHAP mathematical platform to clarify how XAI is used to improve resource allocation efficiency, manage risks, and promote long-term sustainable development.

Biến đổi khí hậu đang ngày càng rõ rệt và có ảnh hưởng sâu rộng lên hoạt động kinh tế và xã hội. Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của rủi ro khí hậu lên chính sách cổ tức của các doanh nghiệp. Sử dụng dữ liệu của các doanh nghiệp thuộc 23 quốc gia châu Á, trong giai đoạn nghiên cứu từ 2010-2022, kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro khí hậu đưa đến việc giảm chi trả cổ tức của các doanh nghiệp. Kết quả này nhất quán qua nhiều kiểm định tính vững. Bài nghiên cứu cũng xem xét vai trò của phát triển tài chính và tìm thấy phát triển tài chính làm giảm nhẹ tác động của rủi ro khí hậu lên chính sách cổ tức. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư trong việc đánh giá chính sách cổ tức của công ty, và giúp hiểu thêm về lý do lựa chọn chính sách cổ tức của nhà quản lý khi công ty đối diện với rủi ro biến đổi khí hậu. <br><br>Abstract <br> Climate change is becoming increasingly evident and has far-reaching impacts on economic and social aspects. This study examines the impact of climate change risks on corporate dividend policies. Using data from 23 Asian countries over the period 2010-2022, the study finds that climate risks lead to lower corporate dividend payments. This result is consistent across multiple robustness tests. Also, the paper provides insights into the role of financial market development in mitigating the impact of climate risk on dividend policy. The study provides useful information for investors in evaluating corporate dividend policies and improves the understanding of the reasons behind the managers’ dividend policy choices when companies face climate change risks.

Nghiên cứu phân tích mối quan hệ phi tuyến hai chiều giữa tạo thanh khoản và tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam bằng cách sử dụng hồi quy ngưỡng dành cho dữ liệu bảng với mẫu gồm 24 NHTM trong giai đoạn 2007–2023. Kết quả ước lượng cho thấy tác động của tỷ lệ an toàn vốn đến tạo thanh khoản và ngược lại, ảnh hưởng của tạo thanh khoản đến tỷ lệ an toàn vốn đều mang tính phi tuyến, cho thấy ngưỡng tồn tại. Tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn ngưỡng làm giảm tạo thanh khoản, nhưng khi vượt qua ngưỡng lại làm tăng. Ở chiều ngược lại, tạo thanh khoản thấp hơn ngưỡng làm giảm tỷ lệ an toàn vốn nhưng cao hơn mức ngưỡng lại làm tăng. Những phát hiện này cho thấy chính sách quản lý Nhà nước cần có sự phối hợp giữa tạo thanh khoản và mức độ đầy đủ vốn để thúc đẩy sự phát triển vững mạnh của hệ thống ngân hàng. <br><br>Abstract <br> This study investigates the bidirectional nonlinear relationship between liquidity creation (LC) and the capital adequacy ratio (CAR) in Vietnamese commercial banks by employing panel threshold regression (PTR) with a sample of 24 banks from 2007 to 2023. The empirical results reveal a nonlinear impact of CAR on LC and vice versa, indicating the existence of threshold effects. Specifically, when the capital adequacy ratio falls below a certain threshold, liquidity creation decreases; however, once CAR exceeds the threshold, liquidity creation increasesn. Conversely, when liquidity creation falls below its threshold, the capital adequacy ratio decreases, whereas exceeding the liquidity creation threshold leads to an increase in CAR. These findings highlight the need for policymakers to coordinate liquidity creation and capital adequacy policies to foster a sound banking system.

Download

Đánh giá rủi ro tín dụng là yếu tố cốt lõi trong quản lý tài chính, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng. Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin không chắc chắn trong quá trình đánh giá tín dụng bao gồm tính chủ quan trong quá trình ra quyết định và tính mờ của các tiêu chí, dẫn đến hạn chế khả năng giải thích kết quả. Mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất mô hình kết hợp BWM mờ và TOPSIS mờ cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý thông tin không chắc chắn trong đánh giá tín dụng. Bộ dữ liệu từ Home Credit được sử dụng để thực nghiệm và đánh giá mô hình. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng mô hình đề xuất đạt độ chính xác 92,31%, cao hơn so với các phương pháp như Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định. Việc tích hợp lý thuyết tập mờ giúp xử lý hiệu quả thông tin không chắc chắc trong quá trình phân loại khách hàng vay thành. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc nâng cao chất lượng quản lý rủi ro tín dụng, đồng thời đề xuất tích hợp tính năng hiển thị điểm tín dụng vào ứng dụng ngân hàng di động tại Việt Nam. <br><br>Abstract <br> Credit risk assessment represents a fundamental component of financial management, impacting the operational efficiency of credit institutions. Traditional multi-criteria decision-making methods often face difficulties in handling fuzzy information in credit assessment, including the fuzziness of evaluation criteria and subjectivity in decision-making processes, leading to limited result interpretation. The target of this study is to propose a hybrid model combining fuzzy BWM and fuzzy TOPSIS to improve both accuracy and capability in handling uncertain information in credit assessment. A dataset from Home Credit is used for experimentation and model evaluation. The experimental results show that the proposed model achieves an accuracy of 92.31%, which is higher than that of methods such as Random Forest and Decision Tree. The integration of fuzzy set theory effectively handles uncertainty in classifying loan applicants. The research findings contribute to the advancement of credit risk management practices and advocate for the integration of a credit score display feature within mobile banking applications in Vietnam.

Download