Tác động của mức độ không đồng nhất giữa ESG và xếp hạng tín nhiệm quốc gia đến biến động dòng vốn danh mục tại các nền kinh tế mới nổi châu Á
DOI:
https://doi.org/10.33301/JED.VI.2793Từ khóa:
Châu Á, Bayesian ridge regression, không đồng nhất ESG-SCR, biến động dòng vốn danh mụcTóm tắt
Nghiên cứu phân tích tác động của mức độ không đồng nhất giữa ESG và xếp hạng tín nhiệm quốc gia (SCR) đến biến động dòng vốn danh mục tại các nền kinh tế mới nổi châu Á giai đoạn 2000-2023. Nghiên cứu sử dụng mô hình Bayesian ridge regression trên dữ liệu đã được chuẩn hóa và loại bỏ trung bình theo quốc gia nhằm kiểm soát hiệu ứng cố định và hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy mức độ không đồng nhất ESG-SCR có tác động âm lên biến động dòng vốn danh mục, phản ánh xu hướng nhà đầu tư danh mục trở nên thận trọng hơn trong bối cảnh tín hiệu thể chế thiếu nhất quán. Khi phân rã theo từng trụ cột ESG, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng hậu nghiệm rõ ràng, hàm ý rằng tác động quan sát được chủ yếu mang tính tổng hợp. Kết quả nghiên cứu góp phần làm rõ vai trò của tính nhất quán giữa các tín hiệu thể chế trong việc định hình biến động dòng vốn danh mục.
Tài liệu tham khảo
Ahmed, S., Curcuru, S., Warnock, F. & Zlate, A. (2016, September). Decomposing international portfolio flows. Paper presented at the SUERF/PSE/CEPII Conference “Rethinking Capital Controls and Capital Flows”.
Akerlof, G.A. (1978). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. In Uncertainty in economics (pp. 235-251). Academic Press.
Berg, F., Koelbel, J.F. & Rigobon, R. (2022). Aggregate confusion: The divergence of ESG ratings. Review of Finance, 26(6), 1315-1334.
Christensen, D.M., Serafeim, G. & Sikochi, A. (2022). Why is corporate virtue in the eye of the beholder? The case of ESG ratings. The Accounting Review, 97(1), 147-175.
Claessens, S. & Ghosh, S.R. (2013). Capital flow volatility and systemic risk in emerging markets: The policy toolkit. In Acharya, V., Canuto, O., Cavallari, M., Claessens, S., Ghosh, S., Harris, R.E., Lee, J.K., Mihet, R., Shin, H.S. & da Silva, L.A.P. (Eds.). Dealing with the challenges of macro financial linkages in emerging markets (pp. 91-118). World Bank.
Emara, N. & El Said, A. (2021). Sovereign ratings, foreign direct investment and contagion in emerging markets: Does being a BRICS country matter?. International Journal of Finance & Economics, 26(4), 5217-5234.
Forbes, K.J. & Warnock, F.E. (2012). Capital flow waves: Surges, stops, flight, and retrenchment. Journal of international economics, 88(2), 235-251.
Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S. & Rubin, D.B. (1995). Bayesian data analysis. Chapman and Hall/CRC.
Ghosh, A.R., Qureshi, M.S., Kim, J.I. & Zalduendo, J. (2014). Surges. Journal of International Economics, 92(2), 266-285.
Kacperczyk, M., Nosal, J. & Wang, T. (2025). Global volatility and firm-level capital flows. Journal of Financial Economics, 169, 104078.
Luo, H. & Tan, J. (2024). The “Butterfly effect” of volatility in net international capital flows: An analysis of co-movement characteristics and influencing factors. Sustainability, 16(17), 7302.
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
Neumann, R.M., Penl, R. & Tanku, A. (2009). Volatility of capital flows and financial liberalization: Do specific flows respond differently?. International review of economics & finance, 18(3), 488-501.
Opperman, P. & Adjasi, C.K.D. (2017). The determinants of private capital flow volatility in Sub-Saharan African countries. Research in International Business and Finance, 42, 312-320.
Pagliari, M.S. & Hannan, S.A. (2024). The volatility of capital flows in emerging markets: Measures and determinants. Journal of International Money and Finance, 145, 103095.
Spence, M. (1978). Job market signaling. In Uncertainty in economics (pp. 281-306). Academic Press.
