Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán tiếp cận từ mô hình Spatial Econometrics

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ ĐỒNG BIẾN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN – TIẾP CẬN TỪ MÔ HÌNH SPATIAL ECONOMETRICS

Tác giả: NGUYỄN NGỌC HIẾN

Lĩnh vực: Kinh tế

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích sự phụ thuộc và biến động cùng hướng giữa các thị trường chứng khoán, đồng thời xác định các yếu tố tác động đến mối quan hệ này. Luận văn sử dụng phương pháp Spatial Econometrics với dữ liệu thị trường chứng khoán và kinh tế vĩ mô của 18 quốc gia Châu Á Thái Bình Dương trong giai đoạn 2004-2013, bao gồm các giai đoạn trước, trong và sau khủng hoảng. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán tồn tại và có xu hướng gia tăng theo thời gian, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng. Các yếu tố kinh tế song phương được khẳng định là có vai trò giải thích quan trọng đối với sự đồng biến này, trong đó, chỉ số KaOpen được đề xuất có sức mạnh giải thích cao nhất. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của phương pháp Spatial Econometrics trong việc phân tích các hiệu ứng lan tỏa, sự phụ thuộc và tính đồng biến giữa các thực thể trong không gian nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

• Trang phụ bìa
• Lời cam đoan
• Mục lục
• Danh mục chữ viết tắt
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục hình vẽ, biểu đồ
• TÓM TẮT
• CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
• CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
• 2.1. CÁC KHÁI NIỆM
• 2.1.1. Biến động cùng hướng (co-movement ) và lây lan (contagion)
• 2.1.2. Cơ chế liên kết các quốc gia (linkages)
• 2.2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.2.1. Nghiên cứu, bằng chứng về tồn tại lây lan (contagion), đồng biến (co-movement) giữa các thị trường chứng khoán
• 2.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố quyết định đến tính đồng biến (co-movement) hay tính liên phụ thuộc (interdependence, dependence) giữa các thị trường.
• CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình phụ thuộc không gian (spatial dependence) cho dữ liệu chéo(cross-sectional)
• 3.1.1. Khái niệm về phụ thuộc không gian và mô hình spatial econometrics
• 3.1.2. Ma trận trọng số không gian- spatial weight matrix, ma trận liền kề – contiguity matrix
• 3.1.3. Kiểm định sự tồn tại của spatial autocorrelation hay spatial dependence (Moran’s I test)
• 3.1.4. Hiệu ứng lan toả trực tiếp, gián tiếp (direct, indirect [spillover] effect)
• 3.1.5. Vấn đề bỏ sót biến và lựa chọn mô hình phụ thuộc không gian
• 3.2. Mô hình phụ thuộc không gian với dữ liệu bảng (Spatial Panel Data)
• 3.2.1. Kiểm định sự tồn tại của phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng
• 3.2.2. Mô hình, phương trình ước lượng
• 3.2.3. Kỹ thuật ước lượng
• 3.3. Mô hình đo lường sự đồng biến, so sánh các mối liên kết trong tác động đối với sự đồng biến
• CHƯƠNG 4. LỰA CHỌN VÀ XÂY DỰNG BIẾN
• 4.1. Biến phụ thuộc
• 4.2. Nhóm biến đo lường mối liên kết tài chính
• 4.2.1. Dao động tỷ giá song phương
• 4.2.2. Thương mại song phương
• 4.2.3. Đầu tư trực tiếp FDI
• 4.2.4. Nợ ngân hàng nước ngoài Foreign claim
• 4.2.5. Đầu tư gián tiếp FPI
• 4.2.6. Hội tụ lạm phát
• 4.2.7. Hội tụ lãi suất
• 4.2.8. Mở cửa thị trường vốn, Hội nhập tài chính – KaOpen song phương (Bilateral KaOpen)
• 4.2.9. Khoảng cách địa lý
• 4.3. Nhóm biến giải thích
• 4.3.1. Giá dầu
• 4.3.2. Giá vàng
• 4.3.3. Tỷ lệ tăng trưởng GDP
• 4.3.4. Tăng trưởng sản lượng công nghiệp
• 4.3.5. Lạm phát
• 4.3.6. Tỷ giá hối đoái
• 4.3.7. Thay đổi lãi suất
• 4.3.8. Thay đổi xếp hạng tín dụng đồng nội tệ
• CHƯƠNG 5. DỮ LIỆU
• CHƯƠNG 6. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 6.1. Kết quả từ mô hình Spatial Durbin Panel Model (SDM)
• 6.2. Phân tích với mô hình SAR(2)+SEM
• 6.3. Kết quả từ mô hình SAR(2) – so sánh trực tiếp từng cặp pWy
• CHƯƠNG 7. KẾT LUẬN
• 7.1. Phát hiện và đóng góp của nghiên cứu:
• 7.2. Giới hạn và định hướng nghiên cứu
• TÀI LIỆU THAM KHẢO