Khảo sát sự thay đổi về mối liên hệ giữa các thị trường chứng khoán Đông Nam Á trong giai đoạn COVID-19: Tiếp cận bằng lý thuyết thông tin

Trần Thị Tuấn Anh

doi:10.24311/jabes/2020.31.8.1147

Các tác giả

Trần Thị Tuấn Anh Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2020.31.8.1147

Tóm tắt

Bài viết sử dụng dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày trên thị trường chứng khoán của ASEAN6 để phân tích sự thay đổi trong mối liên hệ giữa các thị trường này gây ra bởi COVID-19. Để thực hiện mục tiêu này, bài viết áp dụng các công cụ định lượng của lý thuyết thông tin, cụ thể là đo lường lượng thông tin chung thể hiện sự phụ thuộc lẫn nhau, và đo lường dòng thông tin di chuyển giữa các thị trường bằng transfer entropy. Kết quả phân tích số liệu cho thấy có một sự thay đổi rõ rệt trong mối liên hệ giữa các thị trường trong giai đoạn COVID-19 diễn ra so với trước đó. Các thị trường trở nên phụ thuộc nhau nhiều hơn, số lượng kết nối giữa các thị trường gia tăng và độ mạnh của các kết nối cũng tăng lên rõ rệt. Khi xem xét các chuỗi tỷ suất sinh lợi, trong giai đoạn COVID-19, Singapore thể hiện vai trò là trung tâm tài chính của Đông Nam Á khi mà dòng thông tin từ thị trường Singapore truyền đến tất cả các thị trường khác. Việt Nam cũng chia sẻ nhiều thông tin chung với Malaysia và Philippines, trong khi gần như không có liên hệ với thị trường Indonesia và Thái Lan trong cả hai giai đoạn. Ngược lại, khi xem xét độ biến động, thị trường Thái Lan đóng vai trò là nguồn lan truyền thông tin biến động trong khi Singapore lại đóng vai trò nhận thông tin biến động từ các thị trường khác.

Tài liệu tham khảo

Chong, T. T. L., Li, X., & Yip, C., (2020). The impact of COVID-19 on ASEAN. Economic and Political Studies. doi: 10.1080/20954816.2020.1839166

Hansen, P. R., & Lunde, A. (2005). A forecast comparison of volatility models: Does anything beat a GARCH(1,1)?. Journal of Applied Economics, 20(7), 873–889. doi: 10.1002/jae.800

Lahmiri, S., & Bekiros, S. (2020a). The impact of COVID-19 pandemic upon stability and sequential irregularity of equity and cryptocurrency markets. Chaos, Solitons & Fractals, 138. doi: 10.1016/j.chaos.2020.109936

Lahmiri, S., & Bekiros, S. (2020b). Renyi entropy and mutual information measurement of market expectations and investor fear during the COVID-19 pandemic. Chaos, Solitons & Fractals, 139. doi: 10.1016/j.chaos.2020.110084

Nicola, F. D., Timmis, N., & Akhlaque, S. (2020). How is COVID-19 transforming global value chains? Lessons from Ethiopia and Vietnam. Truy cập ngày 19 tháng 01 năm 2021, từ https://blogs.worldbank.org/voices/how-covid-19-transforming-global-value-chains-lessons-ethiopia-and-vietnam

Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical Review Letters, 85(2), 461–464.

Wang, J., Shao, W., & Junseok, K. (2020). Analysis of the impact of COVID-19 on the correlations between crude oil and agricultural futures. Chaos, Solitons & Fractals, 136. doi: 10.1016/j.chaos.2020.109896

Wang, J., & Wang, X. (2021). COVID-19 and financial market efficiency: Evidence from an entropy-based analysis. Finance Research Letters. doi: 10.1016/j.frl.2020.101888