Nghiên cứu này kiểm định ảnh hưởng của phát triển nguồn nhân lực đa cấp độ đến kết quả kinh doanh phi tài chính của doanh nghiệp, thông qua vai trò trung gian của chiến lược kinh doanh. Dữ liệu khảo sát được thu thập từ 343 nhà quản lý và nhân viên cấp trung tại các doanh nghiệp Việt Nam. Mô hình phương trình cấu trúc theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (Partial Least Squares - Structural Equation Modeling ‒ PLS-SEM) được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết. Kết quả cho thấy phát triển nguồn nhân lực đa cấp độ có tác động tích cực và gián tiếp đến kết quả kinh doanh phi tài chính thông qua chiến lược kinh doanh; qua đó làm rõ cơ chế chuyển hóa năng lực nhân lực thành giá trị tổ chức phi tài chính như sự hài lòng khách hàng, năng lực đổi mới, và danh tiếng doanh nghiệp. Nghiên cứu này đóng góp vào việc mở rộng lý thuyết quan điểm dựa trên nguồn lực (Resource-based View – RBV) và năng lực động (Dynamic Capabilities Theory) trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển, đồng thời cung cấp hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp Việt Nam trong việc tích hợp phát triển nhân lực vào chiến lược kinh doanh nhằm nâng cao hiệu quả phi tài chính và phát triển bền vững. <br><br>Abstract<br> This study examines the impact of multi-level human resource development on firms’ non-financial business performance through the mediating role of business strategy. Data were collected from 343 managers and middle-level employees across Vietnamese enterprises. The partial least squares - structural equation modeling (PLS-SEM) approach was employed to test the research model and hypotheses. The results reveal that multi-level human resource development positively and indirectly influences non-financial business performance via business strategy; thereby elucidating how human resource capabilities are transformed into non-financial outcomes such as customer satisfaction, innovation capability, and corporate reputation. The study extends the resource-based view (RBV) and dynamic capabilities theories within the context of an emerging economy, offering both theoretical and managerial implications for integrating human resource development into strategic management practices to enhance sustainable non-financial performance.

Do vòng đời sản phẩm ngắn và xu hướng biến động nhanh, thương mại điện tử trong ngành thời trang đòi hỏi khả năng dự đoán chính xác thời điểm và khả năng mua lại của khách hàng nhằm nâng cao hiệu quả chiến lược tiếp thị cá nhân hóa. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào dự báo mua lặp lại trong dài hạn và còn hạn chế trong việc xem xét khả năng mua hàng ngắn hạn từ dữ liệu hành vi rời rạc. Nghiên cứu này đề xuất mô hình dự đoán khả năng mua lại của khách hàng, được lượng hóa bằng xác suất trong ngắn hạn (30 ngày), dựa trên dữ liệu hành vi rời rạc thông qua việc kết hợp các đặc trưng hành vi khách hàng (Recency-Frequency-Monetary ‒ RFM), sự đa dạng danh mục sản phẩm và các chỉ số tương tác trong phiên truy cập. Mô hình được thực nghiệm bằng hai thuật toán học máy LightGBM và XGBoost trên tập dữ liệu giao dịch trực tuyến trong ngành thời trang. Kết quả cho thấy các mô hình đề xuất đạt hiệu năng phân loại tốt với chỉ số ROC-AUC xấp xỉ 0,8830. Đồng thời, nghiên cứu xác định lần mua hàng gần đây (R) và tần suất mua hàng (F) là hai yếu tố có tác động mạnh nhất đến quyết định mua hàng trong ngắn hạn. Những phát hiện này góp phần mở rộng hướng nghiên cứu về dự đoán thời điểm mua hàng và hỗ trợ triển khai các chiến lược tái tiếp thị hiệu quả. <br><br>Abstract<br> Due to short product life cycles and rapidly changing trends, e-commerce in the fashion industry requires accurate prediction of the timing and probability of repurchase to enhance the effectiveness of personalized marketing strategies. However, a research gap persists as most studies prioritize long-term repurchase prediction, often overlooking short-term purchase likelihood, especially when dealing with discrete behavioral data. This study proposes a model to predict short-term repurchase likelihood, quantified as a probability over a 30-day period by integrating Recency-Frequency-Monetary (RFM) features with product category diversity and session interaction metrics. Validated using LightGBM and XGBoost algorithms on an online fashion dataset, the proposed models achieved strong classification performance, yielding an ROC-AUC score of approximately 0.8830. Furthermore, R and F were identified as the most influential predictors of short-term purchasing behavior. These findings not only extend the literature on purchase timing prediction but also enable businesses to identify high-potential customers for implementing more effective remarketing strategies.

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu, chính sách tiền tệ (CSTT) ngày càng trở nên khó đoán định bởi những biến động không ngừng của nền kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu này đi vào phân tích tác động của bất định CSTT đến chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp Việt Nam. Sử dụng phương pháp hồi quy với hiệu ứng cố định trên dữ liệu doanh nghiệp phi tài chính niêm yết, kết quả cho thấy bất định CSTT làm gia tăng đáng kể chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp, và tác động này được thể hiện lên cả chi phí nợ vay và chi phí vốn chủ sở hữu. Kết quả nghiên cứu này không thay đổi sau khi kiểm định tính vững bằng nhiều phương pháp khác nhau. Bên cạnh đó, chất lượng thể chế địa phương, cụ thể là tính minh bạch, chi phí thời gian, và chi phí không chính thức, đóng vai trò điều tiết tác động tiêu cực này. Các kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân nhắc hệ quả của CSTT tới chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp cũng như sự cần thiết của việc cải thiện tính minh bạch và thủ tục hành chính của môi trường kinh doanh nhằm tạo điều kiện ổn định cho doanh nghiệp phát triển. <br><br>Abstract<br> As Vietnam continues to deepen its integration into the global economy, monetary policy has become increasingly difficult to predict amid ongoing macroeconomic volatility. This study examines the impact of monetary policy uncertainty on the cost of capital of Vietnamese firms. Using fixed-effects regressions on a panel of listed non-financial companies, the results show that monetary policy uncertainty significantly increases firms’ cost of capital, reflected in both the cost of debt and equity. These findings remain robust across various alternative robustness checks. Moreover, local institutional quality, particularly transparency, time cost, and informal charges, plays a moderating role in this adverse effect. These results highlight the importance of considering the cost of capital implications of monetary policy and the necessity of improving the business environment to create stable conditions for firms to grow.

Vai trò của đồng tạo lập giá trị, cụ thể là sự tham gia của người tiêu dùng, đối với các kết quả tích cực và cơ chế dẫn đến các kết quả tích cực này vẫn chưa được làm rõ. Do đó, nghiên cứu này thiết lập và kiểm định một mô hình liên kết giữa sự tham gia của người tiêu dùng và giá trị trọn đời và giá trị tác động thông qua sự liên kết của gắn bó với địa điểm và trải nghiệm đáng nhớ. Kết quả kiểm định giả thuyết với kỹ thuật mô hình cấu trúc bình phương bé nhất bán phần (Partial Least Squares Structural Equation Modeling ‒ PLS-SEM) với phần mềm SmartPLS trên một mẫu nghiên cứu gồm 316 người tiêu dùng cho thấy các giả thuyết trực tiếp và gián tiếp được ủng hộ. Từ kết quả nghiên cứu, các hàm ý học thuật và quản trị được đề xuất để gia tăng sự tham gia của người tiêu dùng. <br><br>Abstract<br> The role of value co-creation, specifically consumer participation, in driving positive outcomes and the underlying mechanisms leading to these outcomes remain unclear. Therefore, this study establishes and empirically tests a model linking consumer participation to customer lifetime value and influence value through the mediating roles of place attachment and memorable experience. Hypotheses were tested using the partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) technique with SmartPLS software on a sample of 316 consumers. The results support both the direct and indirect hypotheses. Based on these findings, the study offers theoretical and managerial implications to enhance consumer participation.

Bài viết sử dụng dữ liệu giai đoạn từ tháng 2/2012 đến tháng 9/2025 để kiểm định tác động Granger của giá vàng thế giới đến giá vàng trong nước. Kết quả kiểm định Granger trong miền tần số cho thấy trước giai đoạn COVID-19, giá vàng thế giới có tác động nhân quả mạnh mẽ đến giá vàng trong nước trên toàn bộ các dải tần số, bao gồm ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Điều này phản ánh sự gắn kết chặt chẽ giữa thị trường vàng quốc tế và thị trường vàng trong nước trong giai đoạn ổn định trước khủng hoảng. Tuy nhiên, sau COVID-19, quan hệ nhân quả Granger không có ý nghĩa thống kê ở tất cả các tần số, cho thấy sự tác động giá vàng thế giới đến giá vàng trong nước đã suy yếu hoặc biến mất. Sự thay đổi này gợi ý rằng cú sốc COVID-19 đã tạo ra sự đứt gãy cấu trúc, khiến cho giá vàng trong nước không còn phản ứng nhất quán với biến động của giá vàng thế giới. Đối với nhà đầu tư, việc dự báo giá vàng trong nước chỉ dựa trên biến động giá vàng thế giới trở nên kém tin cậy. Các chiến lược giao dịch dựa trên tín hiệu quốc tế cần được điều chỉnh hoặc kết hợp thêm yếu tố nội địa. <br><br>Abstract<br> This paper employs data from February 2012 to September 2025 to test the spectral Granger causality effect of world gold prices on domestic gold prices. The frequency-domain Granger causality results indicate that prior to the COVID-19 period, world gold prices exerted a strong causality on domestic gold prices across all frequencies, including short-, medium-, and long-term horizons. This finding reflects the close integration between international and domestic gold markets during the relatively stable pre-COVID-19 period. However, in the post-COVID-19 period, no statistically significant Granger causality is detected at any frequency, suggesting that the impact of global gold prices on domestic gold prices has weakened or vanished. This change implies that the COVID-19 shock created a structural break, leading domestic gold prices to no longer respond consistently to fluctuations in world gold prices. For investors, this means that forecasting domestic gold prices based solely on world gold price movements becomes less reliable. Trading strategies relying on international signals should therefore be adjusted or supplemented with domestic factors.

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 và máy học tiên tiến. Nhóm tác giả phân tích 18.253 bài báo kinh tế từ trang cafef.vn, thu thập từ ngày 01/09/2021 đến 31/08/2024, để đánh giá mức độ tác động của 12 yếu tố kinh tế quan trọng và cảm xúc tổng thể. Sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4o-mini (dùng để đánh giá mức độ tác động chính) và Gemini-1.5-flash (đối chiếu với độ tương đồng 70%), mức độ tác động 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 0,9879, thể hiện khả năng dự báo vượt trội. Các công cụ trí tuệ nhân tạo giải thích 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 biến động VN-Index. Nghiên cứu xác nhận ảnh hưởng mạnh mẽ của tin tức kinh tế lên thị trường, bổ sung lý thuyết nhà đầu tư bất hợp lý bằng cách chứng minh phản ứng nhà đầu tư thay đổi theo loại tin tức, đồng thời nâng cao hiểu biết về động lực thị trường tại các nước mới nổi như Việt Nam và cung cấp khung AI 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. The authors analyzed 18,253 economic news articles from Cafef.vn, collected from September 1, 2021, to August 31, 2024, to evaluate the impact of 12 key economic factors and overall sentiment. Utilizing Large Language Models (LLMs) such as GPT-4o-mini (for primary sentiment scoring) and Gemini-1.5-flash (for validation with 70% correlation), the authors 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 xem xét tác động bất đối xứng của chất lượng thể chế đối với tạo thanh khoản của các ngân hàng tại các quốc gia mới nổi khu vực châu Á. Sử dụng mô hình hồi quy phân vị bảng với dữ liệu bảng không cân bằng tại 15 quốc gia trong giai đoạn 2010–2023, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa chất lượng thể chế và tạo thanh khoản mang tính bất đối xứng. Cụ thể, chất lượng thể chế có tác động tiêu cực đến tạo thanh khoản ngân hàng tại các phân vị thấp nhưng chuyển sang tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê tại các phân vị cao hơn. Để kiểm tra tính vững của kết quả, nghiên cứu sử dụng các thước đo thay thế cho cả chất lượng thể chế và tạo thanh khoản. Sự nhất quán về kết quả nghiên cứu khẳng định độ tin cậy của kết luận. Phân tích chênh lệch giữa các phân vị cũng làm rõ hơn tính phi tuyến trong mối quan hệ giữa chất lượng thể chế và tạo thanh khoản. Kết quả nghiên cứu hàm ý khi xây dựng và thực hiện chính sách cải cách thể chế, các nhà hoạch định tại các quốc gia mới nổi cần xem xét kỹ đặc điểm và khả năng thích ứng của từng nhóm ngân hàng, nhất là trong bối cảnh hệ thống tài chính chưa phát triển đồng đều. <br><br>Abstract<br> This study examines the asymmetric impact of institutional quality on banks' liquidity creation in emerging Asian countries. Using a panel quantile regression model with unbalanced data for 15 countries over the period 2010–2023, the results indicate that the relationship between institutional quality and liquidity creation is asymmetric. Specifically, institutional quality has a negative impact at lower quantiles but turns positive and statistically significant at higher quantiles. To test the robustness of the results, the study uses alternative measures of both institutional quality and liquidity creation. The consistency of the results confirms the reliability of the conclusions. The analysis of differences between quantiles further clarifies the nonlinearity in the relationship between institutional quality and liquidity creation. The research results imply that when developing and implementing institutional reform policies, policymakers in emerging countries need to carefully consider the characteristics and adaptability of each banking group, especially in the context of an unevenly developed financial system.

Nghiên cứu này tiếp cận theo phương pháp trắc lượng thư mục toàn diện về quá trình chuyển đổi carbon - khí hậu trong lĩnh vực ngân hàng. Sử dụng hướng dẫn chuẩn mực về báo cáo tổng quan hệ thống và phân tích gộp (Preferred Reporting Items For Systematic Reviews And Meta-analyses – PRISMA) để đảm bảo tính hệ thống của dữ liệu, tác giả đã tổng hợp được 42 nghiên cứu chính từ 193 công bố thuộc cơ sở dữ liệu Scopus trong giai đoạn 2010–2024. Từ đó, thông qua công cụ VOSviewer, nghiên cứu đã xác định sáu cụm nghiên cứu mới nổi: (1) đánh giá rủi ro khí hậu, (2) hệ thống tài chính và ổn định, (3) tài chính carbon, (4) biến đổi khí hậu và chuyển đổi, (5) hoạt động ngân hàng, và (6) chính sách và quy định. Các xu hướng nghiên cứu này làm nổi bật sự đa dạng của lĩnh vực hiện tại, đồng thời nhấn mạnh hàm ý chính sách ứng dụng cho khu vực cũng như vấn đề rủi ro hệ thống. Ngoài ra, các xu hướng nghiên cứu mới nổi được xác định từ sự giao thoa giữa các cụm chủ đề đã gợi ý các hướng đi trong tương lai, nhấn mạnh nhu cầu đổi mới phương pháp liên tục, và các ứng dụng thực tế để giải quyết hiệu quả các rủi ro tài chính liên quan đến khí hậu. <br><br>Abstract<br> This study takes a comprehensive bibliometric approach to the carbon - climate transition in the banking sector. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) screening process to ensure the systematicity of the data, the author synthesized 42 main studies from 193 publications in the Scopus database during the period 2010 to 2024. From there, through the VOSviewer tool, the study has identified six emerging research clusters: (1) climate risk assessment, (2) financial system and stability, (3) carbon finance, (4) climate change and transition, (5) banking operations, and (6) policy and regulation. These research trends highlight the diversity of the current field while emphasizing policy implications for the region as well as systemic risk issues. Additionally, the emerging research themes identified from the intersection of topic clusters suggest future directions, highlighting the need for continuous methodological innovation, and practical applications to effectively address climate-related financial risks.