--

12 (2) 2017

Lan tỏa suất sinh lợi từ thị trường chứng khoán Mỹ sang thị trường chứng khoán Việt Nam: Phân tích trong miền tần số


Tác giả - Nơi làm việc:
Nguyễn Minh Kiều - Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh , Việt Nam
Lê Đình Nghi - Đại học Sài Gòn , Việt Nam
Tác giả liên hệ, Email: Nguyễn Minh Kiều - kieu.nm@ou.edu.vn

Tóm tắt
Dùng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong miền tần số, bài báo phân tích tác động lan tỏa suất sinh lợi (SSL) từ thị trường chứng khoán (TTCK) Mỹ sang thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo ngày của S&P 500 và VN-Index đại diện cho TTCK Mỹ và Việt Nam trong giai đoạn 01/01/2012 đến 31/12/2015. Phân tích nhân quả Granger được sử dụng để đánh giá tác động lan tỏa suất sinh lợi, và phương pháp phân tích nhân quả trong miền tần số của Breitung và Candelon (2006) được sử dụng để đánh giá tác động lan tỏa SSL ứng với các thành phần tần số khác nhau. Kết quả nghiên cứu đưa ra bằng chứng về tác động lan tỏa SSL có ý nghĩa thống kê từ TTCK Mỹ lên TTCK Việt Nam tại tất cả các thành phần tần số. Tuy nhiên, các giá trị thống kê của tác động lan tỏa này ở các thành phần tần số khác nhau là khác nhau. Đây là một bằng chứng cho thấy tác động lan tỏa SSL giữa các thị trường là không phải giống nhau ứng với các thành phần tần số khác nhau.

Từ khóa
lan tỏa suất sinh lợi; miền tần số.

Toàn văn:
PDF

Tài liệu tham khảo

Agmon, T. (1972). The Relations Among Equity Markets: A Study of Share Price Co-Movements in the United States , United Kingdom , Germany and Japan. The Journal of Finance, 27(4), 839–855.


Ahmed S. Abou-Zaid. (2011). Volatility Spillover Effects In Emerging MENA Stock Markets. Review Of Applied Economics, 7(1–2).


Ali, S., Butt, B. Z., & Kashif ur Rehman. (2011). Comovement Between Emerging and Developed Stock Markets: An Investigation Through Cointegration Analysis. World Applied Sciences Journal, 12(4), 395–403.


Baxter, M., & King, R. G. (1999). Measuring Business Cycles : Approximate Band-Pass Filters For Economic Time Series. The Review of Economics and Statistics, 81(November), 575–593.


Breitung, J., & Candelon, B. (2006). Testing for short- and long-run causality : A frequency-domain approach. Journal of Econometrics, 132, 363–378. http://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.02.004


Buss, G. (2010). Asymmetric Baxter- King filter. Scientific Journal of Riga Technical University, 42, 95–99.


Chan, L., Lien, D., & Weng, W. (2008). Financial interdependence between Hong Kong and the US : A band spectrum approach. International Review of Economics and Finance, 17, 507–516. http://doi.org/10.1016/j.iref.2007.02.001


Ciner, C. (2011). International Review of Financial Analysis Information transmission across currency futures markets : Evidence from frequency domain tests. International Review of Financial Analysis, 20(3), 134–139. http://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.02.010


Geweke, J. (1982). Measurement of Linear Dependence and Feedback Betwveen Multiple Time Series. Journal of the American Statistical Association, 77(378), 304–313.


Gradojevic, N. (2013). Causality between Regional Stock Markets: A Frequency Domain Approach. Panoeconomicus, 76(February 2012), 633–647. http://doi.org/10.2298/PAN1305633G


Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438.


Granger, C. W. J., & Lin, J. (1995). Causality in the long run. Econometric Theory, 11(3), 530–536.


Gujarati. (2004). Basic Econometrics. The McGraw−Hill.


Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar U . S . Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 1–16.


Hosoya, Y. (1991). The decomposition and measurement of the interdependency between second-order stationary processes. Probability Theory and Related Fields, 88, 429–444.


Kharchenko, I. & P. T. (2013). Estimation of Volatilities and Spillover Effects Between Developed and Emerging Market Economies. Master Thesis.


Ko, K.-S., & Lee, S.-B. (1991). A comparative analysis of the daily behavior of stock returns : Japan , the US and the Asian NICS. Journal of Business Finance & Accounting, 18(January), 219–234.


Larsson, G., & Vasi, T. (2012). Comparison of detrending methods. Uppsala University.


Li, H. (2007). International linkages of the Chinese stock exchanges: a multivariate GARCH analysis International linkages of the Chinese stock exchanges: a multivariate GARCH analysis. Applied Financial Economics, 17, 285–297. http://doi.org/10.1080/09603100600675557


Ozer, M., & Kamisli, M. (2016). Frequency Domain Causality Analysis of Interactions between Financial Markets of Turkey. International Business Research, 9(1), 176–186. http://doi.org/10.5539/ibr.v9n1p176


Ravn, M. O., & Uhlig, H. (2002). Notes on adjusting the Hodrick-Prescott filter for the frequency of observations. The Review of Economics and Statistics, 84(May), 371–380.


Yanfeng, W. (2013). The Dynamic Relationships between Oil Prices and the Japanese Economy: A Frequency Domain Analysis. Review of Economics & Finance, (1993), 57–67.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.