Phân tích hiệu ứng bất cân xứng tin tức đối với chứng chỉ quỹ ETF niêm yết tại Việt Nam: Bằng chứng thực nghiệm từ E1VFVN30 và FUESSV50
DOI:
https://doi.org/10.33301/JED.VI.3034Từ khóa:
hiệu ứng bất cân xứng tin tức, tỷ suất lợi nhuận của ETF, rủi ro, EGARCH, TARCHTóm tắt
Trong bối cảnh thị trường chứng chỉ quỹ ETF tại Việt Nam đang còn sơ khai, đây là bài nghiên cứu đầu tiên áp dụng mô hình EGARCH và TARCH để khám phá hiệu ứng bất cân xứng của một số chứng chỉ quỹ ETF niêm yết tiêu biểu tại Việt Nam (E1VFVN30, FUESSV50). Thông qua việc thu thập giá cả hàng ngày của các chứng chỉ quỹ trên, bài nghiên cứu đã chỉ ra sự tồn tại hiệu ứng bất cân xứng tin tức theo hướng tích cực với E1VFVN30 và không tồn tại hiệu ứng bất cân xứng tin tức với FUESSV50 dựa trên kết quả từ mô hình phù hợp hơn TARCH(1,1). Kết quả từ bài nghiên cứu là một gợi ý quan trọng cho nhà đầu tư trong việc tiếp cận sản phẩm tài chính dựa vào các chỉ số chứng khoán uy tín, và là định hướng cho cơ quan quản lý xây dựng thêm các bộ chỉ số chứng khoán chuyên đề, từ đó cung cấp thêm đa dạng các chứng chỉ quỹ ETF.
Tài liệu tham khảo
Akaike, H. (1987). Factor analysis and AIC. Psychometrika, 52(3),317-332. https://doi.org/10.1007/BF02294359
Bekaert, G. & Wu, G. (2000). Asymmetric Volatility and Risk in Equity Markets. Review of Financial Studies, 13(1), 1-42. https://doi.org/10.1093/rfs/13.1.1
Black, F. (1976). Studies of stock market volatility changes. Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section, 177-181.
Chandrasekaran, B., & Acharya, R. H. (2020). A study on volatility and return spillover of exchange-traded funds and their benchmark indices in India. Managerial Finance, 46(1), 19–39. https://doi.org/10.1108/MF-01-2019-0025
Chen, A.S. & Anh, P.T. (2020). The firm’s asset volatility, effective tax rate and leverage effect: Evidence from Taiwan. Investment Analysts Journal, 49(1), 16-33. https://doi.org/10.1080/10293523.2019. 1707457
Chen, J.-H., & Huang, C.-Y. (2010). An analysis of the spillover effects of exchange-traded funds. Applied Economics, 42(9), 1155–1168. https://doi.org/10.1080/00036840701721182
Choi, J. & Richardson, M. (2016). The volatility of a firm’s assets and the leverage effect. Journal of Financial Economics, 121(2), 254-277. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.05.009
Christie, A.A. (1982). The stochastic behavior of common stock variances. Journal of Financial Economics, 10(4), 407-432. https://doi.org/10.1016/0304-405X(82)90018-6.
Corsi, F. & Reno, R. (2012). Discrete-time volatility forecasting with persistent leverage effect and the link with continuous-time volatility modeling. Journal of Business and Economic Statistics, 30(3), 368-380. https://doi.org/10.1080/07350015.2012.663261
Dickey, D.A. & Fuller, W.A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431. https://doi.org/10.2307/2286348
Enders, W. (2015). Applied Econometric Time Series (4th ed.). John Wiley & Sons, New York, USA.
Engle, R.F. & Ng, V.K. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x
Forde, C.C. & Marta, T. (2025). ETF effects: The role of primary versus secondary market activities. Journal of Financial Markets, 75, 100983. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2025.100983
Glosten, L.R., Jagannathan, R. & Runkle, D.E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess returns on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
Hồ Thủy Tiên, Hồ Thu Hoài & Ngô Văn Toàn (2017). Mô hình hóa biến động thị trường chứng khoán: Thực nghiệm từ Việt Nam. Tạp chí Khoa học Đại học quốc gia Hà Nội: Kinh tế và Kinh doanh, 33(3), 21-31.
Hussain, S., & Chen, J.-H. (2025). The spillover and leverage effects and trading volume of FinTech Exchange-Traded Funds. Investment Analysts Journal, 54(2), 139–166. https://doi.org/10.1080/10293523.2024.2379097
Krause, T., & Tse, Y. (2013). Volatility and return spillovers in Canadian and U.S. industry ETFs. International Review of Economics & Finance, 25, 244–259. https://doi.org/10.1016/j.iref.2012.07.009
McLeod, A.I. & Li, W.K. (1983). Diagnostic checking ARMA time series models using squared-residual autocorrelations. Journal of Time Series Analysis, 4(4), 269-273. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.1983.tb00373.x
Nelson, D.B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. https://doi.org/10.2307/2938260
Nguyen-Trang, T., Lethi-Thu, T., & Vo-Van, T. (2025). Interval-Valued Time Series Prediction for Vietnam Stock Indicators Based on Ensemble Long Short-Term Memory Networks. Computational Economics. https://doi.org/10.1007/s10614-025-10924-1
Phạm Tuấn Anh (2021). Phân tích hiệu ứng bất cân xứng của tin tức trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Công Thương, 15, 444-449.
Rabemananjara, R. & Zakoian, J.M. (1993). Threshold ARCH models and asymmetries in volatility. Journal of Applied Econometrics, 8(1), 31-49. https://doi.org/10.1002/jae.3950080104
Umar, M., Mirza, N., Rizvi, S.K.A & Furquan, M. (2023). Asymmetric volatility structure of equity returns: Evidence from an emerging market. The Quarterly Review of Economics and Finance, 87(2023), 330-336. https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.04.016
Yu, J. (2005). On leverage in a stochastic volatility model. Journal of Econometrics, 127(2), 165-178. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.08.002
