Sử dụng dữ liệu rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu cho 713 doanh nghiệp trên các sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010-2023, nghiên cứu tìm thấy bằng chứng bất ổn chính sách kinh tế (BOCSKT) Trung Quốc làm gia tăng rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu của các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả nghiên cứu thống nhất cho các thành phần của chính sách kinh tế Trung Quốc và các cách đo rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu khác nhau. Tác động của BOCSKT Trung Quốc đến rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu của các công ty Việt Nam diễn ra thông qua ba kênh truyền dẫn: sự khác biệt kỳ vọng nhà đầu tư, sự khác biệt tỉ lệ sở hữu cổ đông tổ chức hay sự khác biệt của tỉ lệ thành viên hội đồng quản trị độc lập. Bài báo hàm ý rằng để giảm rủi ro sụp đổ giá cổ phiếu, các doanh nghiệp Việt Nam cần cải thiện các cơ chế giúp nâng cấp năng lực quản trị và giảm khác biệt kỳ vọng nhà đầu tư. <br><br>Abstract <br> With dataset on stock price crash risk for 713 companies listed on Vietnamese stock exchanges from 2010 to 2023, we find evidence that economic policy uncertainty in China increases the risk of stock price crash of Vietnamese listed firms. The results are robust across various components of economic policies in China and with different measures of stock price crash risk. The impact of policy uncertainty in China on stock price crash risk of Vietnamese firms occurs through three channels, including investor expectation discrepancy, the proportion of institutional shareholder ownership, or the proportion of independent board members. The paper suggests that to reduce the risk of stock price crash, Vietnamese firms need to improve mechanisms to enhance corporate governance and reduce discrepancies in investor expectations.

Download

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.

Download

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

Rủi ro biến đổi khí hậu (BĐKH) đã được xem là một trong những rủi ro trọng yếu trong hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của rủi ro chuyển đổi, đo lường bằng tỷ lệ cho vay các lĩnh vực liên quan đến chính sách khí hậu (CPRS) trên tổng dư nợ cho vay, đến rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại (NHTM). Dữ liệu của 23 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2015-2023 được sử dụng cho phân tích. Phương pháp hồi qui dữ liệu bảng mô-men tổng quát dạng sai phân (Difference Generalized Method of Moments – DGMM) được sử dụng cho ước lượng. Kết quả nghiên cứu khẳng định rủi ro chuyển đổi là nguyên nhân của RRTD. Do vậy, các NHTM cần đưa các vấn đề của rủi ro chuyển đổi nói riêng và rủi ro BĐKH nói chung vào qui trình quản trị RRTD, đồng thời xây dựng hệ thống dữ liệu cho vay chi tiết theo ngành và tiểu ngành thuộc CPRS để theo dõi và đánh giá rủi ro này. <br><br>Abstract<br> Climate change risk has been considered one of the major risks in banking operations. The study analyzes the impact of climate transition risk, measured by the ratio of lending to climate policy relevant sectors (CPRS) to total loans, on credit risk of commercial banks. The Difference Generalized Method of Moments (DGMM) is employed to analyze data of 23 Vietnamese commercial banks in the period between 2015 and 2023. The results indicate that exposure to climate transition risk is positively associated with credit risk across banks. Therefore, banks need to incorporate the issues of transition risk as well as climate change risk into the credit risk management process, and build high granular lending data to monitor and assess climate risk.

Download