Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam.
Trang 1Bộ giáo dục và đào tạo
Bộ giáo dục và đào tạo Trường đại học kinh tế quốc dân Trường đại học kinh tế quốc dân Trường đại học kinh tế quốc dân
- -
Nguyễn thu thủy
Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong
đo lường rủi ro trên thị trường
tài chính việt nam
Trang 2LỜI CAM ĐOAN
Nghiên cứu sinh đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật Nghiên cứu sinh cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do nghiên cứu
sinh tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật
Người hướng dẫn khoa học
PGS.TS Trần Trọng Nguyên
Hà Nội, ngày … tháng … năm 2018
Nghiên cứu sinh
Nguyễn Thu Thủy
Trang 3LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình thực hiện luận án, tôi đã nhận được sự giúp đỡ nhiệt tình, tạo điều kiện thuận lợi của giáo viên hướng dẫn, đồng nghiệp, gia đình và bạn bè
Tôi xin chân thành cảm ơn PGS TS Trần Trọng Nguyên và PGS TS Nguyễn
Văn Quý về sự hướng dẫn nhiệt tình trong suốt quá trình tôi làm luận án
Tôi xin cảm ơn đến các thầy, cô trong khoa Toán kinh tế, trường Đại học Kinh
tế Quốc dân đã giúp đỡ và có những góp ý quý báu để tôi hoàn thành luận án
Tôi xin cảm ơn các cán bộ thuộc Viện đào tạo Sau đại học, trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã tạo điều kiện về các thủ tục hành chính và hướng dẫn chi tiết cho
tôi quy trình thực hiện luận án
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn những người đã sinh thành và nuôi dạy tôi trưởng thành, gia đình, bạn bè, các đồng nghiệp đã động viên, giúp đỡ tôi vượt qua những khó
khăn trong quá trình học tập và hoàn thành luận án
Dù đã cố gắng rất nhiều trong thời gian nghiên cứu nhưng bản Luận án này không thể tránh khỏi thiếu sót Tôi rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý
báu của quý thầy cô và đồng nghiệp để bản luận án này được hoàn thiện hơn
Tôi xin trân trọng cảm ơn
Trang 41.1.1 Khái niệm thị trường tài chính 61.1.2 Phân loại thị trường tài chính 7
1.2 Lý luận cơ bản về nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro 9
1.2.1 Khái niệm cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính 91.2.2 Ứng dụng kết quả nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc trong độ đo rủi ro 10
1.3 Tổng quan các nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính 11
1.3.1 Tổng quan các nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán một nước và thị trường chứng khoán các nước khác 141.3.2 Tổng quan các nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán
và thị trường ngoại hối một nước 17
1.4 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến Việt Nam 21
1.4.1 Tổng quan các nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và thị trường chứng khoán các nước khác 211.4.2 Tổng quan các nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán
và thị trường ngoại hối Việt Nam 24
1.5 Tổng quan về các chính sách trên thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 27
1.5.1 Tổng quan về chính sách trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2004-2014 271.5.2 Tổng quan về chính sách trên thị trường ngoại hối của Việt Nam giai đoạn 2007-2015 35
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 38
Trang 5CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 39
2.1 Phương pháp copula 39
2.2 Phương pháp hồi quy phân vị 47
2.2.1 Phân vị 47
2.2.2 Hồi quy phân vị 47
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 51
CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CẤU TRÚC PHỤ THUỘC GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH 52
3.1 Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới 52
3.1.1 Mô tả số liệu 52
3.1.2 Kết quả thực nghiệm sử dụng phương pháp copula 57
3.1.3 Kết quả thực nghiệm sử dụng phương pháp hồi quy phân vị 73
3.1.4 So sánh và bình luận về kết quả thực nghiệm 79
3.2 Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Việt Nam 82
3.2.1 Mô tả số liệu 82
3.2.2 Kết quả thực nghiệm sử dụng phương pháp copula 85
3.2.3 Kết quả thực nghiệm sử dụng phương pháp hồi quy phân vị 89
3.2.4 So sánh và bình luận về kết quả thực nghiệm 93
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 96
CHƯƠNG 4 ĐO LƯỜNG RỦI RO TRÊN THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH VIỆT NAM 97
4.1 Thủ tục ước lượng VaR, CVaR 97
4.2 Đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam và thế giới thời kỳ sau khủng hoảng 99
4.2.1 Mô tả số liệu 99
4.2.2 Đo lường VaR và CVaR của danh mục đầu tư chứng khoán trong nước và quốc tế 102
4.3 Đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Việt Nam 121
4.3.1 Mô tả số liệu 121
4.3.2 Đo lường VaR và CVaR của danh mục đầu tư chứng khoán và ngoại hối 122
4.4 Hậu kiểm mô hình VaR, CVaR 128
4.4.1 Hậu kiểm mô hình VaR 128
4.4.2 Hậu kiểm mô hình CVaR 130
4.5 Một số khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu 132
4.5.1 Một số khuyến nghị đối với nhà quản lý 132
Trang 64.5.2 Một số khuyến nghị đối với nhà đầu tư 135
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 139 KẾT LUẬN, HẠN CHẾ CỦA LUẬN ÁN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 140 CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 143 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 144 PHỤ LỤC
Trang 7DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Trang 8DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1 Một số ưu điểm và hạn chế của một số phương pháp nghiên cứu cấu trúc
phụ thuộc 13Bảng 1.2 So sánh ý tưởng của luận án với nghiên cứu của Cường và các c.s (2012) 23Bảng 1.3 So sánh ý tưởng của luận án với nghiên cứu của Nga (2014) 26Bảng 2.1 Một số họ copula và các hệ số phụ thuộc đuôi của chúng 42Bảng 3.1 Mô tả thống kê chuỗi lợi suất chỉ số chứng khoán theo ngày từ 21/6/2004
đến 19/6/2014 54Bảng 3.2 Hệ số tương quan tuyến tính giữa các chuỗi lợi suất chỉ số thị trường
chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới thời kỳ trước khủng hoảng (21/6/2004 đến 11/2/2008) 57Bảng 3.3 Hệ số tương quan tuyến tính giữa các chuỗi lợi suất chỉ số thị trường
chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới thời kỳ khủng hoảng (12/2/2008-13/10/2009) 58Bảng 3.4 Hệ số tương quan tuyến tính giữa các chuỗi lợi suất chỉ số thị trường
chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới thời kỳ sau khủng hoảng (14/10/2009-19/6/2014) 59Bảng 3.5 Tham số thể hiện sự phụ thuộc giữa chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng
khoán Việt Nam và một số chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán thế giới sử dụng copula Gauss thời kỳ trước khủng hoảng (21/06/2004-11/2/2008) 60Bảng 3.6 Tham số thể hiện sự phụ thuộc giữa chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng
khoán Việt Nam và một số chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán thế giới sử dụng copula Gauss thời kỳ khủng hoảng (12/2/2008-13/10/2009) 61Bảng 3.7 Tham số thể hiện sự phụ thuộc giữa chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng
khoán Việt Nam và một số chuỗi lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán thế giới sử dụng copula Gauss thời kỳ sau khủng hoảng (14/10/2009-19/6/2014) 61Bảng 3.8 Mức độ tăng/giảm (%) của hệ số phụ thuộc tính bởi copula Gauss so với
hệ số tương quan tuyến tính của các cặp lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam và thế giới trong từng thời kỳ 63Bảng 3.9 Sắp xếp theo chiều giảm dần mức độ phụ thuộc của thị trường chứng
khoán Việt Nam và thế giới 64Bảng 3.10 Ý nghĩa của các tham số của copula 68
Trang 9Bảng 3.11 Ước lượng các tham số của copula cho cặp lợi suất chỉ số chứng khoán
S&P500-Vnindex thời kỳ trước khủng hoảng và copula tốt nhất 69Bảng 3.12 Ước lượng các tham số của copula cho cặp lợi suất chỉ số chứng khoán
S&P500-Vnindex thời kỳ khủng hoảng và copula tốt nhất 70Bảng 3.13 Ước lượng các tham số của copula cho cặp lợi suất chỉ số chứng khoán
S&P500-Vnindex thời kỳ sau khủng hoảng và copula tốt nhất 70Bảng 3.14 Kết quả lựa chọn copula tốt nhất mô tả sự phụ thuộc giữa các cặp lợi suất
chỉ số chứng khoán thế giới và Vnindex từng thời kỳ và các hệ số phụ thuộc đuôi tương ứng 71Bảng 3.15 Sự thay đổi cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa các cặp lợi suất chỉ số
S&P500 và Vnindex từng thời kỳ 72Bảng 3.16 Kết quả hồi quy phân vị mô hình 75Bảng 3.17 Kết quả mô tả cấu trúc phụ thuộc giữa các cặp lợi suất chỉ số chứng
khoán thế giới và Vnindex từng thời kỳ 76Bảng 3.18 Kết quả mô tả sự thay đổi cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa các cặp lợi
suất chỉ số chứng khoán thế giới và Vnindex thời kỳ thị trường bình ổn
và khủng hoảng 82Bảng 3.19 Thống kê mô tả các chuỗi lợi suất 83Bảng 3.20 Hệ số tương quan tuyến tính giữa các chuỗi lợi suất chỉ số thị trường
chứng khoán Việt Nam và các chuỗi lợi suất tỷ giá 85Bảng 3.21 Ước lượng các tham số của copula cho cặp lợi suất chỉ số chứng khoán
Vnindex và tỷ giá VND/USD 86Bảng 3.22 Ước lượng các tham số của copula cho từng cặp lợi suất chỉ số chứng
khoán Vnindex và lợi suất tỷ giá và copula tốt nhất 87Bảng 3.23 Ước lượng các tham số của copula cho từng cặp lợi suất chỉ số chứng
khoán Vnindex và lợi suất tỷ giá và copula tốt nhất 89Bảng 3.24 Kết quả hồi quy phân vị mô hình 90Bảng 3.25 Kết quả mô tả cấu trúc phụ thuộc giữa từng cặp lợi suất chỉ số chứng
khoán Việt Nam và lợi suất từng tỷ giá trên thị trường ngoại hối 91Bảng 3.26 Kết quả mô tả cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa các cặp lợi suất chỉ số
chứng khoán và ngoại hối 94Bảng 4.1 Kết quả lựa chọn copula tốt nhất mô tả sự phụ thuộc giữa các cặp lợi suất
chỉ số chứng khoán thế giới và Vnindex thời kỳ sau khủng hoảng 102Bảng 4.2 Kết quả ước lượng tham số của GPD cho đuôi dưới và đuôi trên cho các
chuỗi lợi suất Vnindex, FTSE100, Kospi, SSE 102
Trang 10Bảng 4.3 Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Anderson-Darling cho các chuỗi
URVnindex, URFTSE100, URKospi, URSSE 104Bảng 4.4 Các tham số của copula Student cho từng cặp lợi suất Vnindex với
FTSE100, Kospi và SSE 104Bảng 4.5 VaR và CVaR cho các danh mục có trọng số bằng nhau tính nhờ Copula
Student cho từng cặp lợi suất VNindex với FTSE100, Kospi và SSE 106Bảng 4.6 Một số danh mục tối ưu theo mô hình M-CVAR của lợi suất Vnidex với
FTSE100, Kospi, SSE 107Bảng 4.7 Kết quả đo lường rủi ro một số danh mục của lợi suất Vnidex với
FTSE100, Kospi, SSE nhờ Copula Student 108Bảng 4.8 Kết quả ước lượng tham số của GPD cho đuôi dưới và đuôi trên của các
chuỗi lợi suất CAC40, Dowjones, Hangseng và S&P500 109Bảng 4.9 Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Anderson-Darling cho các chuỗi
URCAC40, URDowjones, URHangseng, URS&P500 110Bảng 4.10 Các tham số của Copula Gumbel cho từng cặp lợi suất Vnindex với
CAC40, Dowjones, Hangseng và S&P500 111Bảng 4.11 VaR và CVaR cho các danh mục có trọng số bằng nhau tính nhờ Copula
Gumbel cho từng cặp lợi suất VNindex với CAC40, Dowjones, Hangseng và S&P500 112Bảng 4.12 Một số danh mục tối ưu theo mô hình M-CVAR của lợi suất Vnidex với
CAC40, Dowjones, Hangseng, S&P500 113Bảng 4.13 Kết quả đo lường rủi ro một số danh mục Vnidex với CAC40, Dowjones,
Hangseng, S&P500 nhờ Copula Gumbel 114Bảng 4.14 Kết quả ước lượng tham số của GPD cho đuôi dưới và đuôi trên của các
chuỗi lợi suất JCI, Nasdaq, Sti, Taiex 115Bảng 4.15 Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Anderson-Darling cho các chuỗi
URJCI, URNasdaq, URSti, URTaiex 116Bảng 4.16 Các tham số của Copula Student cho từng cặp lợi suất Vnindex với JCI,
Nasdaq, Sti, Taiex 117Bảng 4.17 VaR và CVaR cho các danh mục có trọng số bằng nhau tính nhờ Copula
Student cho từng cặp lợi suất VNindex với JCI, Nasdaq, Sti, Taiex 118Bảng 4.18 Một số danh mục tối ưu theo mô hình M-CVAR của lợi suất Vnidex với
JCI, Nasdaq, Sti, Taiex 119Bảng 4.19 Kết quả đo lường rủi ro một số danh mục của lợi suất Vnidex với JCI,
Nasdaq, Sti, Taiex nhờ Copula Student 120
Trang 11Bảng 4.20 Kết quả ước lượng tham số của GPD cho đuôi dưới và đuôi trên cho các
chuỗi lợi suất vnindex và USD/VND 122Bảng 4.21 Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Anderson-Darling 123Bảng 4.22 Các tham số của copula Student 124Bảng 4.23 VaR và CVaR cho các danh mục có trọng số bằng nhau tính nhờ Copula
Student cho từng cặp lợi suất VNindex với lợi suất tỷ giá 125Bảng 4.24 Một số danh mục tối ưu theo mô hình M-CVAR của lợi suất Vnidex với
USD/VND 127Bảng 4.25 Kết quả đo lường rủi ro một số danh mục của lợi suất Vnidex với
USD/VND nhờ Copula Student 127Bảng 4.26 Tóm tắt kết quả hậu kiểm mô hình VaR(0,95) 129Bảng 4.27 Thống kê độ sai lệch tuyệt đối trung bình của các mô hình ước lượng
VaR(0.95) 129Bảng 4.28 Tóm tắt kết quả hậu kiểm mô hình CVaR(0,95) 131Bảng 4.29 Thống kê độ sai lệch tuyệt đối trung bình của các mô hình ước lượng
CVaR(0.95) 131
Trang 12DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 2.1 Đồ thị biểu diễn các kết quả hồi quy phân vị của Y theo X 50Hình 3.1 Đồ thị phân phối chuẩn Q-Q của các chuỗi lợi suất 56Hình 3.2 Đồ thị hệ số phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất thời kỳ trước khủng hoảng65Hình 3.3 Đồ thị hệ số phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất thời kỳ khủng hoảng 66Hình 3.4 Đồ thị hệ số phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất thời kỳ sau khủng hoảng 66Hình 3.5 Đồ thị so sánh hệ số phụ thuộc giữa các chuỗi lợi suất chứng khoán thế
giới và Việt Nam tính bằng copula Gauss trong 3 thời kỳ 67Hình 3.6 Minh họa hình học sự thay đổi cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa thị
trường chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới 78Hình 3.7 Đồ thị phân phối chuẩn Q-Q của các chuỗi lợi suất 84
Hình 3.8 Mật độ của t-copula Student mô tả cấu trúc phụ thuộc giữa hai thị trường 88
Hình 3.9 Minh họa hình học sự thay đổi cấu trúc và mức độ phụ thuộc giữa thị
trường chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán thế giới 92Hình 4.1 Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất Vnindex,
FTSE100, Kospi, SSE 103Hình 4.2 Biên hiệu quả của mô hình M-CVaR cho từng danh mục gồm lợi suất
Vnindex và FTSE100, Kospi, SSE 106Hình 4.3 Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất CAC40,
Dowjones, Hangseng và S&P500 109Hình 4.4 Biên hiệu quả của mô hình M-CVaR cho từng danh mục gồm lợi suất
Vnindex và CAC40, Dowjones, Hangseng, S&P500 112Hình 4.5 Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất JCI, Nasdaq, Sti,
Taiex 115Hình 4.6 Biên hiệu quả của mô hình M-CVaR cho từng danh mục gồm lợi suất
Vnindex và JCI, Nasdaq, Sti, Taiex 119Hình 4.7 Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất vnindex và tỷ giá 122Hình 4.8 Biên hiệu quả của M-CVaR cho từng danh mục gồm lợi suất Vnindex và tỷ giá 126
Trang 13suy giảm kinh tế toàn cầu
Ngoài mối quan hệ giữa nền kinh tế các quốc gia khác khau, ngay trong nền kinh tế mỗi quốc gia, các thị trường tài chính cũng có mối quan hệ mật thiết với nhau
Sự biến động trên mỗi thị trường (hoặc một nhóm các thị trường) này có thể tác động
mạnh mẽ đến sự biến động của các thị trường khác và ngược lại
Bởi vậy, việc nghiên cứu để nhận diện, đo lường và phòng hộ rủi ro nhằm giúp giảm thiểu tổn thất, đảm bảo hoạt động an toàn, hiệu quả của các tổ chức tài chính nói chung và của các nhà đầu tư cá nhân nói riêng ngày càng trở thành vấn đề quan trọng
và bức thiết, đặc biệt là thời kỳ kinh tế Việt Nam đang ngày càng hội nhập vào nền kinh tế thế giới Để làm tốt điều đó, nhất thiết phải nắm bắt và đo lường được mức độ
và cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính
Như vậy, nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính ở phạm
vi trong nước và trên thế giới đều cần thiết, giúp chúng ta nắm bắt được quy luật vận hành của nền kinh tế và lường trước được những rủi ro tiềm ẩn trong nó; đồng thời
có thể đánh giá được mức độ rủi ro khi đầu tư vào một danh mục đầu tư tài chính gồm nhiều loại tài sản trong đó có cả tài sản trên thị trường trong nước và trên thị trường quốc tế, từ đó ước lượng được tổn thất có thể xảy ra khi có biến động xấu trên
thị trường
Trong tầm hiểu biết của tác giả, cho đến nay còn rất ít nghiên cứu về cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính Việt Nam trong nước và giữa thị trường tài chính Việt Nam với thị trường tài chính thế giới Với sự cần thiết về nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính, đồng thời hi vọng làm giàu thêm các
nghiên cứu thực nghiệm trong lĩnh vực này tác giả lựa chọn đề tài “Nghiên cứu cấu
trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam” Luận án dự kiến sử dụng phương pháp nghiên cứu tiên
Trang 14tiến, hiện đại và ứng dụng thực nghiệm với số liệu về các thị trường tài chính Việt Nam và thế giới, giúp mô tả cấu trúc phụ thuộc theo nhiều phương diện với các kết quả ước lượng tốt Các thị trường được nghiên cứu trong thị trường chứng khoán và
TTNH ở Việt Nam; một số thị trường chứng khoán thế giới
Như chúng ta đã biết, mỗi mô hình hoặc phương pháp định lượng thường gắn với những giả thiết nhất định Việc đặt giả thiết này sẽ giúp chúng ta dễ dàng nghiên cứu mô hình hơn Tuy nhiên, hạn chế là có khi những giả thiết này lại không phù hợp với điều kiện thị trường thực tế Khi đó, rất cần phát triển những công cụ đo lường mới phù hợp hơn với điều kiện thực tế thị trường Nói riêng, bản chất phụ thuộc giữa tỷ suất sinh lợi trên các thị trường tài chính đã trở thành vấn đề nóng, gây nhiều tranh cãi giữa các nhà kinh tế học trên cả lĩnh vực hàn lâm và thực tiễn Các công cụ đo lường phụ thuộc tuyến tính đang được sử dụng phổ biến hiện nay thì khá đơn giản không thể
mô tả một cách chính xác phân phối của các tỷ suất sinh lợi trên thị trường tài chính trong những điều kiện nhất định Việc nghiên cứu các vấn đề này một cách chặt chẽ về mặt lý thuyết và minh chứng bằng các mô hình, các số liệu thực nghiệm trên thị trường tài chính Việt Nam sẽ là cơ sở khoa học, cung cấp những thông tin hữu ích và cần thiết cho các nhà nghiên cứu, nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách
2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2.1 Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa các thị trường tài chính và ứng dụng kết quả nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc trong đo lường rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam
2.2 Phạm vi nghiên cứu:
+ Về nội dung nghiên cứu: Thị trường tài chính bao gồm thị trường tiền tệ (thị trường cho vay ngắn hạn, thị trường hối đoái, thị trường liên ngân hàng) và thị trường vốn (thị trường tín dụng thuê mua, thị trường thế chấp và thị trường chứng khoán) Trong luận án này, tác giả tập trung nghiên cứu thị trường chứng khoán (chỉ xét thị trường cổ phiếu) và thị trường ngoại hối Thị trường chứng khoán là một cấu phần của thị trường vốn, được lựa chọn làm đại diện cho thị trường vốn Thị trường hối đoái là một cấu phần của thị trường tiền tệ, được lựa chọn làm đại diện cho thị trường tiền tệ Đây là một hạn chế của luận án do nguyên nhân khách quan về thu thập số liệu thực nghiệm Các thành phần thị trường này đảm bảo có số liệu theo ngày song hành, đáp ứng được yêu cầu của phương pháp nghiên cứu Bên cạnh đó, số liệu từ các thị trường này có kích thước mẫu nghiên cứu đủ lớn, góp phần nâng cao mức độ tin tưởng của kết quả thống kê khi phản ánh thực nghiệm
Trang 15Luận án đủ ở file: Luận án full