Tác động của các biến động tài chính toàn cầu đến rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam

ThS. Nguyễn An Phú

Văn phòng Bộ Tài chính; Email: nguyenanphu110@gmail.com

PGS.TS. Nguyễn Lê Cường, PGS.TS. Cao Minh Tiến

Học viện Tài chính

Tóm tắt

Trong bối cảnh hội nhập tài chính quốc tế, thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng chịu ảnh hưởng từ các cú sốc tài chính toàn cầu. Nghiên cứu phân tích tác động của các yếu tố trong nước và quốc tế đến rủi ro của VN-Index dựa trên 1.369 quan sát dữ liệu ngày trong giai đoạn 01/2020–06/2025, sử dụng mô hình AR(1)-GARCH(1,1)-X với phân phối Student-t. Kết quả cho thấy tỷ giá USD/VND là kênh truyền dẫn quan trọng nhất: VND mất giá so với USD làm gia tăng đáng kể rủi ro thị trường, trong khi diễn biến tích cực của S&P 500 góp phần giảm bất ổn. Ngược lại, chỉ số VIX không có tác động có ý nghĩa thống kê. Khi bổ sung các yếu tố tài chính quốc tế, mức độ dai dẳng của biến động giảm đáng kể, với α + β = 0.8068, đồng thời mô hình cải thiện khả năng giải thích các biến động cực đoan. Kết quả cho thấy việc bỏ qua các yếu tố quốc tế có thể dẫn đến đánh giá chưa đầy đủ về rủi ro thị trường. Nghiên cứu hàm ý cơ quan quản lý cần tăng cường giám sát các kênh truyền dẫn quốc tế, quản trị rủi ro và duy trì ổn định thị trường chứng khoán.

Từ khóa: Chu kỳ tài chính toàn cầu, hiện tượng cụm biến động, mô hình GARCH-X, rủi ro tỷ giá, chính sách an toàn vĩ mô

Abstract

In the context of increasing international financial integration, the Vietnamese stock market has become increasingly exposed to global financial shocks. This study examines the effects of domestic and international factors on VN-Index market risk using 1,369 daily observations from January 2020 to June 2025 and an AR(1)-GARCH(1,1)-X model with a Student-t distribution. The results indicate that the USD/VND exchange rate is the most important transmission channel: depreciation of the Vietnamese dong against the US dollar significantly increases market risk, while positive movements in the S&P 500 contribute to reducing market instability. In contrast, the VIX index does not have a statistically significant effect. Incorporating international financial factors into the model substantially reduces the persistence of market volatility, with α + β = 0.8068, while also improving the model’s ability to explain extreme market fluctuations. These findings suggest that excluding international factors may lead to an incomplete assessment of market risk. From a policy perspective, regulators should strengthen monitoring of international risk transmission channels, risk management, and stock market stability.

Keywords: Global financial cycle, volatility clustering, GARCH-X Model, exchange rate risk, macroprudential policy

GIỚI THIỆU

Thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng gắn kết chặt chẽ với các thị trường tài chính quốc tế. Vì vậy, những biến động từ bên ngoài không chỉ ảnh hưởng đến xu hướng giá cổ phiếu mà còn tác động mạnh đến mức độ rủi ro của thị trường trong nước. Các biến động từ thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, tỷ giá hối đoái hay những thay đổi lớn trong chính sách kinh tế toàn cầu đều có thể làm gia tăng hoặc làm giảm mức độ bất ổn của VN-Index. Trong bối cảnh đó, việc xác định thị trường Việt Nam nhạy cảm đến đâu trước các cú sốc bên ngoài có ý nghĩa quan trọng đối với công tác điều hành kinh tế vĩ mô cũng như bảo đảm ổn định tài chính. Mặc dù chủ đề lan truyền rủi ro giữa các thị trường tài chính đã được nghiên cứu khá rộng rãi, các bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam vẫn còn tương đối hạn chế, đặc biệt là những nghiên cứu xem xét trực tiếp tác động của các yếu tố quốc tế đến mức độ biến động của thị trường chứng khoán theo thời gian. Phần lớn các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào mối liên hệ giữa các chỉ số hoặc đánh giá tác động ngắn hạn của các cú sốc bên ngoài.

Trong khi đó, dữ liệu tài chính thường xuất hiện các biến động cực lớn với tần suất cao hơn dự kiến, nhưng nguyên nhân của hiện tượng này chưa được phân tích đầy đủ dưới góc độ các điều kiện tài chính quốc tế. Xuất phát từ khoảng trống này, nghiên cứu tập trung làm rõ 2 vấn đề: xác định yếu tố trong điều kiện tài chính toàn cầu có tác động mạnh nhất đến rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời đánh giá liệu việc đưa các yếu tố quốc tế vào mô hình có giúp giải thích đầy đủ hơn những biến động bất thường của thị trường hay không.

Kết quả nghiên cứu kỳ vọng mang lại 3 đóng góp quan trọng đối với cả lý thuyết tài chính và thực tiễn quản lý rủi ro tại các thị trường mới nổi.

Thứ nhất, dựa trên bộ dữ liệu gồm 1.369 quan sát, nghiên cứu xác nhận chuỗi dữ liệu đáp ứng các điều kiện cần thiết cho phân tích kinh tế lượng và cho thấy lợi suất VN-Index có xu hướng xuất hiện các giai đoạn biến động mạnh kéo dài, phân phối lợi suất nghiêng về phía bất lợi và thường xuất hiện các biến động cực đoan.

Thứ hai, thay vì chỉ xem xét mối liên hệ giữa các biến ở mức trung bình, nghiên cứu đồng thời đưa bốn kênh tác động quốc tế quan trọng gồm tỷ giá, diễn biến thị trường chứng khoán Hoa Kỳ (SP500), chỉ số tâm lý rủi ro toàn cầu (VIX) và các cú sốc kinh tế đặc biệt (Shock) vào mô hình AR(1)-GARCH(1,1)-X với phân phối Student-t. Cách tiếp cận này cho phép đánh giá trực tiếp mức độ ảnh hưởng tương đối của từng yếu tố đối với rủi ro thị trường, đồng thời bảo đảm mô hình phản ánh tốt đặc điểm của dữ liệu thực tế.

Thứ ba, khi các yếu tố quốc tế được đưa vào mô hình, mức độ kéo dài của các đợt biến động trên thị trường giảm đáng kể và phần lớn các biến động cực đoan trước đây đã được giải thích tốt hơn. Kết quả này mang lại nhiều hàm ý chính sách quan trọng. Thay vì chỉ tập trung vào việc ổn định mức tăng giảm của thị trường trong ngắn hạn, cơ quan quản lý cần quan tâm nhiều hơn đến việc kiểm soát các nguồn rủi ro có thể làm gia tăng biến động của hệ thống tài chính. Đồng thời, các phát hiện này cũng giúp nhà đầu tư xây dựng chiến lược quản trị rủi ro và phòng vệ danh mục hiệu quả hơn trước những cú sốc từ bên ngoài.

TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU

Chu kỳ tài chính toàn cầu và sự lan truyền rủi ro giữa các thị trường

Lý thuyết chu kỳ tài chính toàn cầu cho rằng chính sách tiền tệ Hoa Kỳ có thể tác động đáng kể đến điều kiện tài chính và giá tài sản tại các nền kinh tế mới nổi thông qua dòng vốn, tỷ giá và tâm lý nhà đầu tư (Rey, 2015; Bhattarai et al., 2021).

Các chỉ số S&P 500 và VIX thường được sử dụng để phản ánh diễn biến thị trường tài chính quốc tế và mức độ chấp nhận rủi ro toàn cầu (Forbes & Warnock, 2012). Đối với Việt Nam, các nghiên cứu cho thấy biến động của thị trường quốc tế và tỷ giá có thể truyền dẫn vào thị trường chứng khoán trong nước, đặc biệt trong các giai đoạn căng thẳng tài chính (Thuan, 2011; Vo & Nguyen, 2016; Coudert et al., 2011).

Sự phát triển của các mô hình phân tích rủi ro thị trường

Để phân tích biến động rủi ro theo thời gian, các mô hình ARCH và GARCH được sử dụng rộng rãi trong tài chính (Engle, 1982; Bollerslev, 1986). Tuy nhiên, GARCH truyền thống chủ yếu dựa trên thông tin quá khứ của chính chuỗi dữ liệu, nên có thể đánh giá chưa chính xác mức độ dai dẳng của biến động khi bỏ qua các yếu tố bên ngoài (Lamoureux & Lastrapes, 1990). GARCH-X khắc phục hạn chế này bằng cách đưa trực tiếp các biến ngoại sinh vào phương trình phương sai, qua đó giúp đánh giá đồng thời tác động của các yếu tố trong nước và quốc tế đến rủi ro thị trường (Engle, 2001).

Khoảng trống nghiên cứu

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của các yếu tố quốc tế đến kinh tế và thị trường tài chính Việt Nam, bằng chứng về tác động của các yếu tố này đến rủi ro chứng khoán vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu hiện chủ yếu Các nghiên cứu hiện chủ yếu sử dụng mô hình tự hồi quy vectơ Bayes (BVAR), mô hình tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) và mô hình GARCH tương quan có điều kiện động (DCC-GARCH) để phân tích chính sách tiền tệ, rủi ro địa chính trị và COVID-19 (Loan et al., 2025; Cao & Vo, 2025; Ngo et al., 2024; Nguyen et al., 2022). Tuy nhiên, còn thiếu nghiên cứu sử dụng GARCH-X để đánh giá đồng thời vai trò của USD/VND, S&P 500 và VIX đối với biến động VN-Index, đặc biệt trong giai đoạn nhiều cú sốc 2020–2025. Vì vậy, nghiên cứu này áp dụng AR(1)-GARCH(1,1)-X với phân phối Student-t trên dữ liệu ngày giai đoạn 2020–2025, nhằm xác định các kênh truyền dẫn quốc tế và đánh giá khả năng cải thiện giải thích biến động bất thường của thị trường.

GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Theo lý thuyết hội nhập tài chính, sự gia tăng dòng vốn xuyên biên giới làm các thị trường tài chính ngày càng liên kết, khiến các cú sốc từ các trung tâm tài chính lớn có thể nhanh chóng lan sang các nền kinh tế mới nổi. Chu kỳ tài chính toàn cầu phản ánh sự đồng biến của dòng vốn, giá tài sản và điều kiện tín dụng quốc tế, trong đó điều kiện tài chính và chính sách tiền tệ của Hoa Kỳ giữ vai trò quan trọng (Rey, 2015; Miranda-Agrippino & Rey, 2020). Thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, đại diện bởi S&P 500, do đó có thể tác động đến các thị trường mới nổi thông qua dòng vốn, tâm lý nhà đầu tư và hiệu ứng lan truyền. Khi thị trường Hoa Kỳ suy giảm, tâm lý né tránh rủi ro và xu hướng tái cơ cấu danh mục có thể gia tăng, làm giảm dòng vốn vào các thị trường mới nổi và gia tăng biến động; ngược lại, điều kiện tài chính thuận lợi có thể hỗ trợ dòng vốn và ổn định thị trường (Boubaker et al., 2016; Naeem et al., 2023). Từ lập luận này, giả thuyết đầu tiên được đề xuất:

H1: Tốc độ tăng trưởng của thị trường chứng khoán Hoa Kỳ (đại diện bởi chỉ số SP500) có tác động ngược chiều đến mức độ rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam (VN-Index).

Bên cạnh các yếu tố quốc tế, tỷ giá USD/VND và các cú sốc kinh tế – địa chính trị là những kênh quan trọng tác động đến rủi ro thị trường. Biến động tỷ giá có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận và dòng vốn của nhà đầu tư nước ngoài, đồng thời làm gia tăng biến động trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi (Hajilee & Al Nasser, 2014; Phylaktis & Ravazzolo, 2005). Bên cạnh đó, các cú sốc địa chính trị và bất định kinh tế làm gia tăng tâm lý né tránh rủi ro, qua đó thúc đẩy biến động thị trường chứng khoán, đặc biệt tại các nền kinh tế mới nổi (Salisu et al., 2022). Đối với Việt Nam, bằng chứng gần đây cũng cho thấy bất định kinh tế và rủi ro địa chính trị từ các đối tác lớn có khả năng truyền dẫn đáng kể đến biến động thị trường chứng khoán. Từ cơ sở đó, đề xuất giả thuyết:

H2: Sự mất giá của đồng nội tệ (ExchangeRate) và các cú sốc kinh tế vĩ mô (Shock) có tác động cùng chiều đến mức độ rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam.

Mặc dù các cú sốc bên ngoài có thể làm gia tăng biến động trong ngắn hạn, việc bỏ sót các yếu tố quốc tế có thể khiến mức độ dai dẳng của biến động bị đánh giá cao. Các nghiên cứu cho thấy những thay đổi về chế độ hoặc cú sốc bên ngoài có thể làm sai lệch ước lượng tính dai dẳng của biến động trong mô hình GARCH (Lamoureux & Lastrapes, 1990). Do đó, việc đưa S&P 500, tỷ giá USD/VND và các cú sốc quốc tế vào phương trình phương sai của mô hình GARCH-X giúp phản ánh trực tiếp các nguồn biến động bên ngoài và cải thiện khả năng giải thích rủi ro thị trường. Cách tiếp cận này phù hợp với bằng chứng về chu kỳ tài chính toàn cầu, trong đó các điều kiện tài chính quốc tế và dòng vốn có thể tạo ra sự lan truyền đáng kể giữa các thị trường (Rey, 2015; Miranda-Agrippino & Rey, 2020). Vì vậy, nếu các yếu tố quốc tế thực sự giải thích một phần biến động trước đây được quy cho động lực nội tại, hệ số dai dẳng của GARCH sẽ giảm và phần dư sẽ trở nên ổn định hơn.. Trên cơ sở đó, giả thuyết thứ ba được đề xuất:

H3: Việc đưa các yếu tố quốc tế vào mô hình GARCH-X giúp làm giảm mức độ kéo dài của biến động thị trường (tổng hệ số α + β) và giải thích tốt hơn các biến động cực đoan thường xuất hiện trong dữ liệu.

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tần suất ngày từ 02/01/2020 đến 30/6/2025, gồm 1.369 quan sát, nhằm phân tích tác động của các yếu tố tài chính quốc tế đến rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình GARCH-X.

Dữ liệu được thu thập từ các nguồn gồm HOSE, FRED, S&P Dow Jones Indices và CBOE. Để bảo đảm tính ổn định và phù hợp với mô hình, các chuỗi dữ liệu được chuyển đổi sang lợi suất logarit, sai phân logarit hoặc logarit tự nhiên.

Nghiên cứu sử dụng 5 biến chính:

- VNI: Biến phụ thuộc, đại diện cho lợi suất thị trường chứng khoán Việt Nam, được tính bằng sai phân logarit của VN-Index.

- ExchangeRate: Đại diện cho biến động tỷ giá USD/VND, được tính bằng sai phân logarit của tỷ giá.

- SP500: Đại diện cho diễn biến thị trường chứng khoán Hoa Kỳ và điều kiện tài chính quốc tế, được tính bằng sai phân logarit của S&P 500.

- VIX: Đại diện cho mức độ bất định và tâm lý rủi ro trên thị trường tài chính toàn cầu, được chuyển đổi sang logarit tự nhiên.

- Shock: Biến giả phản ánh các giai đoạn có cú sốc kinh tế và địa chính trị lớn, nhận giá trị 1 trong các giai đoạn bất ổn và 0 trong các giai đoạn còn lại.

Cụ thể, Shock = 1 trong 3 giai đoạn: 02/01/2020–30/6/2020 (COVID-19), 24/2/2022–31/5/2022 (xung đột Nga–Ukraine) và 03/10/2022–28/4/2023 (lạm phát cao, Fed tăng lãi suất và áp lực trên thị trường tài chính Việt Nam). Các khoảng thời gian còn lại được xác định Shock = 0.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ

Thống kê mô tả

Kết quả Bảng 1 cho thấy, lợi suất VNI và SP500 đều có giá trị trung bình xấp xỉ 0, với độ lệch chuẩn lần lượt là 0.013 và 0.014, cho thấy mức độ biến động tương đối cao. VNI có giá trị nhỏ nhất -0.069 và lớn nhất 0.065, trong khi SP500 dao động từ -0.128 đến 0.091. Đáng chú ý, cả hai biến đều có độ nhọn cao (8.215 đối với VNI và 16.956 đối với SP500), phản ánh sự xuất hiện của các biến động cực đoan và đặc trưng đuôi dày của dữ liệu tài chính.

Đối với VIX, giá trị trung bình là 3.006, độ lệch chuẩn 0.319, dao động từ 2.473 đến 4.415. Độ lệch phải (0.762) cho thấy VIX có xu hướng tập trung ở mức thấp và xuất hiện một số giai đoạn biến động cao.

ExchangeRate có giá trị trung bình xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn 0.002, với mức biến động từ -0.015 đến 0.012. Phân phối có độ lệch âm nhẹ (-0.136) nhưng độ nhọn cao (16.804), cho thấy tỷ giá nhìn chung biến động nhỏ nhưng vẫn xuất hiện một số thay đổi bất thường.

Cuối cùng, biến Shock có giá trị trung bình 0.242, nghĩa là khoảng 24.2% số quan sát thuộc các giai đoạn được xác định là có cú sốc. Độ lệch phải 1.206 phản ánh đặc điểm của biến giả khi phần lớn quan sát có giá trị 0, trong khi Kurtosis = 2.455 phù hợp với đặc trưng phân phối của biến nhị phân.

Bảng 1: Thống kê mô tả

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kiểm định nghiệm đơn vị

Trước khi tiến hành ước lượng mô hình GARCH-X, nghiên cứu kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu bằng hai phương pháp Dickey-Fuller mở rộng (ADF) và Phillips-Perron (PP). Các kiểm định được thực hiện ở cả bậc trễ 0 và bậc trễ 1 nhằm bảo đảm tính nhất quán của kết quả. Kết quả cho thấy các biến VNI, VIX, SP500 và ExchangeRate đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi biến Shock có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (Bảng 2). Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết tồn tại nghiệm đơn vị và khẳng định rằng tất cả các chuỗi dữ liệu đều dừng tại mức gốc I(0). Như vậy, bộ dữ liệu nghiên cứu không xuất hiện xu hướng biến động kéo dài theo thời gian và đáp ứng các yêu cầu cần thiết để thực hiện các ước lượng trong khuôn khổ mô hình GARCH-X.

Bảng 2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kiểm định hiệu ứng ARCH

Nghiên cứu này tiếp tục thực hiện kiểm định hiệu ứng ARCH (Bảng 3) nhằm đánh giá sự tồn tại của hiện tượng biến động thay đổi theo thời gian trong dữ liệu. Kết quả cho thấy toàn bộ các hệ số ARCH từ bậc 1 đến bậc 6 đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p < 0.01). Các giá trị thống kê z đạt mức cao, cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết về phương sai không đổi. Điều này khẳng định rằng rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam không ổn định theo thời gian mà có xu hướng tập trung thành từng giai đoạn. Kết quả cũng cho thấy những giai đoạn biến động mạnh thường được nối tiếp bởi các giai đoạn biến động mạnh khác. Nói cách khác, tác động của các cú sốc thị trường có xu hướng kéo dài thay vì nhanh chóng biến mất. Đây là đặc điểm phổ biến của dữ liệu tài chính và là cơ sở để sử dụng mô hình GARCH-X trong các phân tích tiếp theo.

Bảng 3: Kết quả kiểm định hiệu ứng ARCH

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

So sánh các cấu trúc ARIMA(p,q)

nghiên cứu tiến hành so sánh các cấu trúc ARIMA(p,q) nhằm xác định dạng phù hợp cho phương trình trung bình của chuỗi lợi suất. Kết quả Bảng 4 cho thấy ARIMA(1,0), tương đương cấu trúc AR(1), là mô hình tối ưu khi đồng thời đạt giá trị AIC (-8024.708) và BIC (-8009.043) thấp nhất, cùng với giá trị Log-Likelihood cao hơn so với mô hình ARIMA(0,0). Việc lựa chọn AR(1) cho thấy lợi suất hiện tại vẫn chịu ảnh hưởng nhất định từ lợi suất của giai đoạn trước, đồng thời giúp loại bỏ phần phụ thuộc tuyến tính trong dữ liệu. Đây là bước chuẩn bị cần thiết trước khi ước lượng GARCH-X, qua đó cho phép mô hình tập trung phân tích sự thay đổi của rủi ro thị trường theo thời gian và đánh giá tác động của các yếu tố tài chính quốc tế lên mức độ biến động của VN-Index.

Bảng 4: Lựa chọn mô hình ARIMA

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kiểm định sau ước lượng

Các kiểm định chẩn đoán sau ước lượng cho thấy mô hình AR(1)-GARCH(1,1)-X đáp ứng tốt các yêu cầu về mặt thống kê (Bảng 5). Cụ thể, kiểm định Ljung-Box Q(24) trên phần dư chuẩn hóa cho p-value = 0.8894, trong khi kiểm định Ljung-Box Q(12) trên bình phương phần dư chuẩn hóa cho p-value = 0.2598. Cả hai kết quả đều không cho thấy bằng chứng về sự tương quan chuỗi hoặc hiện tượng biến động chưa được mô hình giải thích. Điều này cho thấy cấu trúc GARCH-X kết hợp phân phối Student-t đã mô tả phù hợp động thái biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Phần sai số còn lại chủ yếu mang tính ngẫu nhiên, hàm ý rằng mô hình không bỏ sót các đặc điểm quan trọng của dữ liệu và các kết quả ước lượng có thể được sử dụng một cách tin cậy trong các phân tích tiếp theo.

Bảng 5: Kiểm định chẩn đoán sau ước lượng

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Động lực biến động nội tại của thị trường

Kết quả ước lượng từ mô hình AR(1)-GARCH(1,1)-X tại Bảng 6 cho thấy, cả hệ số phản ánh tác động của các cú sốc trong ngắn hạn (α = 0.1980) và hệ số phản ánh mức độ kéo dài của biến động theo thời gian (β = 0.6088) đều mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0.000). Kết quả này cho thấy những giai đoạn biến động mạnh trên thị trường chứng khoán Việt Nam thường có xu hướng xuất hiện liên tiếp. Khi thị trường chịu tác động từ một cú sốc lớn, ảnh hưởng của cú sốc đó không biến mất ngay mà còn kéo dài sang các giai đoạn tiếp theo. Tuy nhiên, một phát hiện đáng chú ý của nghiên cứu nằm ở tổng hệ số α + β chỉ đạt 0.8068. Mức này thấp hơn đáng kể so với nhiều nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH truyền thống, nơi tổng hệ số thường tiện cận đến 1 và hàm ý rằng biến động có xu hướng kéo dài trong thời gian rất lâu. Kết quả trên cho thấy khi các yếu tố tài chính quốc tế được đưa trực tiếp vào mô hình, một phần đáng kể biến động của thị trường đã được giải thích bởi các yếu tố bên ngoài thay vì chỉ xuất phát từ các đặc điểm nội tại của thị trường trong nước. Nói cách khác, mức độ kéo dài của biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể đã được đánh giá cao hơn thực tế nếu bỏ qua vai trò của các điều kiện tài chính quốc tế. Khi các yếu tố này được xem xét đầy đủ, thị trường cho thấy khả năng điều chỉnh và ổn định trở lại nhanh hơn so với kết quả từ các mô hình không có biến ngoại sinh.

Bảng 6: Kết quả ước lượng mô hình

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Tác động của các yếu tốt tài chính quốc tế

Kết quả thực nghiệm cho thấy các yếu tố tài chính quốc tế ảnh hưởng không đồng đều đến rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam. Trong số các biến được xem xét, biến động tỷ giá USD/VND là yếu tố có tác động mạnh nhất đến mức độ biến động của thị trường. Hệ số ước lượng của biến này mang giá trị dương lớn (+264.0755) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy khi đồng Việt Nam mất giá so với USD, mức độ rủi ro trên thị trường chứng khoán có xu hướng gia tăng đáng kể. Kết quả này phù hợp với lập luận cho rằng biến động tỷ giá làm gia tăng rủi ro đối với nhà đầu tư nước ngoài, từ đó ảnh hưởng đến quyết định phân bổ vốn và mức độ ổn định của thị trường. Ngược lại, biến SP500 có hệ số âm (-43.03969) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.

Kết quả này cho thấy khi thị trường chứng khoán Hoa Kỳ diễn biến tích cực, mức độ rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam có xu hướng giảm xuống. Điều này phản ánh vai trò của môi trường tài chính quốc tế trong việc cải thiện tâm lý đầu tư và hỗ trợ dòng vốn tại các thị trường mới nổi và cận biên. Bên cạnh đó, biến Shock có hệ số dương (+0.5487) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0.009), cho thấy các sự kiện bất thường như đại dịch Covid-19, căng thẳng địa chính trị hoặc các cú sốc kinh tế lớn đều làm gia tăng rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Trong khi đó, biến VIX không có ý nghĩa thống kê (p = 0.184). Kết quả này cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam phản ứng rõ rệt hơn trước những thay đổi thực tế của dòng vốn, tỷ giá và diễn biến thị trường quốc tế, thay vì trước các chỉ báo phản ánh tâm lý rủi ro toàn cầu.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết quả ước lượng từ mô hình GARCH-X cho thấy rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam chịu tác động đồng thời từ các yếu tố nội tại và điều kiện tài chính quốc tế. Trong đó, tỷ giá USD/VND, diễn biến thị trường chứng khoán Hoa Kỳ và các cú sốc kinh tế – địa chính trị là những yếu tố có khả năng ảnh hưởng đáng kể đến biến động của VN-Index. Phát hiện này cho thấy ổn định thị trường cần được tiếp cận theo hướng quản trị rủi ro và tăng cường khả năng chống chịu trước các cú sốc bên ngoài, thay vì chỉ tập trung vào biến động của chỉ số chứng khoán.

Thứ nhất, tỷ giá USD/VND là kênh truyền dẫn rủi ro quan trọng nhất. Kết quả cho thấy biến động tỷ giá có tác động mạnh đến mức độ biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó phản ánh vai trò của tỷ giá đối với ổn định tài chính. Những biến động lớn của tỷ giá có thể tác động đến kỳ vọng của nhà đầu tư, chi phí tài chính và dòng vốn quốc tế, từ đó khuếch đại rủi ro thị trường. Do đó, cơ quan quản lý cần tăng cường giám sát rủi ro tỷ giá và xây dựng cơ chế cảnh báo sớm đối với các giai đoạn biến động bất thường. Đồng thời, doanh nghiệp cần chủ động quản trị rủi ro tỷ giá và sử dụng các công cụ phòng ngừa phù hợp nhằm hạn chế tác động của các cú sốc bên ngoài.

Thứ hai, thị trường chứng khoán Việt Nam có sự nhạy cảm nhất định với diễn biến của thị trường Hoa Kỳ, trong khi VIX không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê. Kết quả này hàm ý rằng các biến động thực tế của điều kiện tài chính quốc tế có thể quan trọng hơn sự thay đổi đơn thuần trong tâm lý rủi ro toàn cầu. Vì vậy, công tác giám sát cần kết hợp các chỉ báo về thị trường chứng khoán quốc tế, tỷ giá, dòng vốn và điều kiện tài chính toàn cầu, thay vì phụ thuộc vào một chỉ số tâm lý riêng lẻ.

Thứ ba, việc đưa các yếu tố quốc tế vào mô hình làm giảm đáng kể mức độ dai dẳng của biến động thị trường. Điều này cho thấy một phần biến động trước đây có thể được quy cho động lực nội tại thực chất liên quan đến các cú sốc từ bên ngoài. Do đó, nâng cao khả năng chống chịu của thị trường trước các cú sốc quốc tế cần được xem là một nội dung quan trọng trong chính sách ổn định tài chính. Việc phát triển nhóm nhà đầu tư tổ chức dài hạn, như quỹ bảo hiểm, quỹ hưu trí và các quỹ đầu tư quy mô lớn, có thể góp phần ổn định dòng vốn, cải thiện thanh khoản và hạn chế tác động của các biến động ngắn hạn.

Nhìn chung, nghiên cứu khẳng định tỷ giá USD/VND và diễn biến thị trường chứng khoán Hoa Kỳ là những chỉ báo quan trọng cần được theo dõi trong giám sát rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc kết hợp giám sát các yếu tố trong nước với điều kiện tài chính quốc tế sẽ giúp cơ quan quản lý nhận diện sớm các nguồn rủi ro và nâng cao hiệu quả chính sách ổn định thị trường trong bối cảnh hội nhập tài chính ngày càng sâu rộng..

KẾT LUẬN

Trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam ngày càng gắn kết với hệ thống tài chính toàn cầu, việc nhận diện các yếu tố bên ngoài tác động đến rủi ro thị trường trở thành yêu cầu quan trọng đối với cả nghiên cứu học thuật và công tác điều hành chính sách. Xuất phát từ vấn đề này, nghiên cứu tập trung đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tài chính quốc tế đến rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời xem xét liệu việc đưa các yếu tố này vào mô hình có giúp giải thích tốt hơn các biến động bất thường của thị trường hay không.

Dựa trên bộ dữ liệu tần suất ngày gồm 1.369 quan sát trong giai đoạn 2020-2025, nghiên cứu sử dụng mô hình AR(1)-GARCH(1,1)-X kết hợp phân phối Student-t để phân tích tác động của các yếu tố bên ngoài đến mức độ biến động của VN-Index.

Kết quả cho thấy tỷ giá USD/VND là kênh truyền dẫn rủi ro quan trọng nhất. Khi đồng Việt Nam mất giá so với USD, mức độ biến động của thị trường chứng khoán gia tăng đáng kể. Ngược lại, diễn biến tích cực của thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, đại diện bởi chỉ số S&P 500, có tác dụng làm giảm rủi ro trên thị trường trong nước. Trong khi đó, chỉ số VIX không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đối với biến động của VN-Index. Một phát hiện đáng chú ý là khi các yếu tố tài chính quốc tế được đưa vào mô hình, mức độ kéo dài của biến động thị trường giảm đáng kể, thể hiện qua tổng hệ số α + β chỉ còn 0.8068. Kết quả này cho thấy một phần đáng kể rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam có liên quan đến các điều kiện tài chính quốc tế thay vì hoàn toàn xuất phát từ các yếu tố nội tại. Đồng thời, các kiểm định chẩn đoán sau ước lượng cho thấy mô hình đã phản ánh tốt các đặc điểm quan trọng của dữ liệu và không còn dấu hiệu của các biến động chưa được giải thích.

Về mặt học thuật, nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về vai trò của các kênh truyền dẫn tài chính quốc tế đối với thị trường chứng khoán tại một nền kinh tế mới nổi có độ mở cao như Việt Nam. Kết quả cũng cho thấy việc đưa các yếu tố bên ngoài vào mô hình giúp cải thiện đáng kể khả năng giải thích rủi ro thị trường và hạn chế hiện tượng đánh giá quá cao mức độ kéo dài của biến động.

Về mặt chính sách, nghiên cứu gợi ý rằng cơ quan quản lý cần chú trọng hơn đến việc giám sát các nguồn rủi ro từ bên ngoài, đặc biệt là biến động tỷ giá và các thay đổi của điều kiện tài chính quốc tế. Bên cạnh đó, việc phát triển các nhà đầu tư tổ chức dài hạn như quỹ hưu trí, quỹ bảo hiểm và các quỹ đầu tư chuyên nghiệp có thể góp phần nâng cao khả năng chống chịu của thị trường trước các cú sốc từ bên ngoài, đồng thời hỗ trợ duy trì sự ổn định của dòng vốn trong những giai đoạn biến động mạnh.

Tài liệu tham khảo:

1. Bhattarai, S., Chatterjee, A., & Park, W. Y. (2021). Effects of US quantitative easing on emerging market economies. Asian Development Bank Institute Working Paper Series.

2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307–327.

3. Bollerslev, T. (1987). A conditionally heteroskedastic time series model for speculative prices and rates of return. The Review of Economics and Statistics, 69(3), 542–547.

4. Boubaker, S., Jouini, J., & Lahiani, A. (2016). Financial contagion between the US and selected developed and emerging countries: The case of the subprime crisis. The Quarterly Review of Economics and Finance, 61, 14–28. https://doi.org/10.1016/j.qref.2015.11.001.

5. Cao, P. T.-H., & Vo, D. H. (2025). Effects of geopolitical risk and economic policy uncertainty from major trade partners on the Vietnamese stock market: A time-varying parameter vector autoregressive frequency connectedness approach. Heliyon, 11(2), e42703.

6. Coudert, V., Couharde, C., & Mignon, V. (2011). Exchange rate volatility across financial crises. Journal of Banking & Finance, 35(11), 3010–3018.

7. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007.

8. Engle, R. F. (2001). GARCH 101: The use of ARCH/GARCH models in applied econometrics. Journal of Economic Perspectives, 15(4), 157–168.

9. Forbes, K. J., & Warnock, E. E. (2012). Capital flow waves: Surges, stops, flight, and retrenchment. Journal of International Economics, 88(2), 235–251.

10. Hajilee, M., & Al Nasser, O. M. (2014). Exchange rate volatility and stock market development in emerging economies. Journal of Post Keynesian Economics, 37(1), 163–180. https://doi.org/10.2753/PKE0160-3477370110.

11. Han, H. (2015). Asymptotic properties of the GARCH-X model with a non-stationary covariate. Economics Letters, 127, 33–36.

12. Lamoureux, C. G., & Lastrapes, W. D. (1990). Persistence in variance, structural change, and the GARCH model. Journal of Business & Economic Statistics, 8(2), 225–234. https://doi.org/10.1080/07350015.1990.10509794.

13. Loan, P. T., Linh, N. T., Lan, N. H., Ngoc, T. T. B., & Diep, L. T. N. (2025). Monetary policy spillovers from the U.S. and China to Vietnam: A Bayesian vector autoregressive model. Economics - Innovative and Economics Research Journal, 13(1), 423–445.

14. Miranda-Agrippino, S., & Rey, H. (2020). U.S. monetary policy and the global financial cycle. Review of Economic Studies, 87(6), 2754–2776. https://doi.org/10.1093/restud/rdaa019.

15. Naeem, M. A., et al. (2023). Global factors and the transmission between United States and emerging stock markets. International Journal of Finance & Economics. https://doi.org/10.1002/ijfe.2604.

16. Ngo, N., Nguyen, H., Nguyen, Y., & Le, S. (2024). How does the Vietnamese stock market react when the Fed gives an announcement in time at the zero lower bound? Heliyon, 10(11), e32962.

17. Nguyen, T. N., Phan, T. K. H., & Nguyen, T. L. (2022). Financial contagion during global financial crisis and COVID-19 pandemic: The evidence from DCC-GARCH model. Cogent Economics & Finance, 10(1), 2051824.

18. Phylaktis, K., & Ravazzolo, F. (2005). Stock prices and exchange rate dynamics. Journal of International Money and Finance, 24(7), 1031–1053. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2005.08.001.

19. Rey, H. (2013). Dilemma not trilemma: The global financial cycle and monetary policy independence. Proceedings - Economic Policy Symposium - Jackson Hole, 285–333.

20. Rey, H. (2015). Dilemma not trilemma: The global financial cycle and monetary policy independence (NBER Working Paper No. 21162). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w21162.

21. Salisu, A. A., Ogbonna, A. E., Lasisi, L., & Olaniran, A. (2022). Geopolitical risk and stock market volatility in emerging markets: A GARCH-MIDAS approach. The North American Journal of Economics and Finance, 62, 101755. https://doi.org/10.1016/j.najef.2022.101755.

22. Thuan, L. T. (2011). The relationship between the United States and Vietnam stock markets. The International Journal of Business and Finance Research, 5(1), 77–89.

23. Vo, X. V., & Nguyen, P. C. (2016). Impacts of the US monetary policy on the Vietnamese stock market. Afro-Asian Journal of Finance and Accounting, 6(2), 119–134.