BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  30,442,373
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kinh doanh và quản lý

Đồng Mạnh Cường, Trần Minh Châu(1)

Tìm hiểu mối tương quan động giữa vn-index và các thị trường chứng khoán lớn trên thế giới thông qua mô hình bayesian dcc-garch

The dynamic interrelation of vn-index and major world stock markets: bayesian dcc-garch approach

Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2021

9

30-37

1859-2171

Mô hình DCC-GARCH, VN-index, Ước lượng Bayesian, Tương quan động, Thị trường chứng khoán

DCC-GARCH model, VN-index, Bayesian estimation, Time-varying correlation, Stock markets

Nghiên cứu này xem xét mối tương quan thay đổi theo thời gian của chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam (VN-index) với các thị trường chứng khoán lớn trên thế giới bao gồm chỉ số chứng khoán New York (NYSE), thị trường chứng khoán Nhật Bản (Nikkei) và chỉ số chứng khoán Châu Âu (Euronext). Bài báo sử dụng ý tưởng về mối tương quan động trong đó mối quan hệ giữa các thị trường chứng khoán thay đổi theo thời gian. Cách tiếp cận này giúp xác định sự biến động của mối tương quan giữa các tài sản trong các chu kỳ thị trường chứng khoán khác nhau. Để đạt được điều này, chúng tôi sử dụng mô hình chuỗi thời gian đa biến (DCC-GARCH), trong đó mô hình GARCH được sử dụng với từng chuỗi thời gian đơn biến và phần dư chuẩn hóa được sử dụng để tìm mối tương quan điều kiện động giữa từng chuỗi thời gian. Chúng tôi cải thiện quy trình ước lượng của mô hình này bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng Bayes. Kết quả cho thấy mối tương quan giữa VN-index và ba thị trường chứng khoán lớn luôn dương và các mối liên hệ được chuyển giao mạnh mẽ hơn trong thời kỳ khó khăn của tài chính toàn cầu.

This study examined the time-varying interrelation of the Vietnam stock market index (VN-index) and other major stock markets in the world including the New York Stock Exchange (NYSE), Japanese stock market (Nikkei), and European New Exchange Technology (Euronext). Instead of using a constant correlation, we employed the idea of a dynamic correlation in which the relationships between stock markets change overtime. This approach helps to identify the volatility of assets’ interrelation in different stock market cycles. To achieve this, we employed the multivariate time series model, DCC-GARCH model, which fits GARCH model to each of univariate time series and uses their standardized residuals to find the dynamic conditional correlation between each time series. We improved the estimation process of this model by using the Bayesian estimation approach. Our empirical results found that the linkages between VN-index and three major stock markets were always positive and the contagions were consistently transferred stronger during the distress time of global finance.

TTKHCNQG, CTv 178

Xem toàn văn