Trong chương này, chúng ta đo lường mức độ thị trường cổ phiếu Việt Nam hội nhập với, hoặc bị phân khúc khỏi, các thị trường vốn toàn cầu. Chúng ta xây dựng nhiều thước đo hội nhập, gồm các thước đo dựa trên tương quan, dựa trên nhân tố và dựa trên sai số định giá, theo dõi diễn biến của chúng qua tiến trình tự do hóa của Việt Nam, và định lượng chi phí của phân khúc thị trường đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
Một thị trường hội nhập hoàn toàn khi tài sản của nó được định giá bởi một hệ số chiết khấu ngẫu nhiên toàn cầu: phần bù rủi ro chỉ phản ánh mức độ phơi nhiễm với các nhân tố rủi ro toàn cầu, và các dòng tiền giống hệt nhau đòi hỏi cùng một mức lợi nhuận kỳ vọng bất kể nơi đặt trụ sở của tổ chức phát hành. Một thị trường phân khúc hoàn toàn khi chỉ các nhân tố rủi ro trong nước quyết định giá cả, và sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận của quốc gia đó độc lập với phần còn lại của thế giới. Thực tế nằm đâu đó giữa hai cực này, và vị trí ấy thay đổi theo thời gian.
Việt Nam là một trường hợp đặc biệt thú vị. Sàn giao dịch chứng khoán của Việt Nam mở cửa vào tháng 7 năm 2000 với những hạn chế nặng nề đối với sự tham gia của nhà đầu tư nước ngoài. Giới hạn sở hữu nước ngoài (ban đầu là 20%, nâng lên 30% năm 2003, 49% năm 2015, và được bãi bỏ có chọn lọc đối với một số doanh nghiệp) đã dần được nới lỏng. Việt Nam gia nhập WTO năm 2007. FTSE Russell đã nâng hạng Việt Nam từ “unclassified” lên “secondary emerging” trong chỉ số frontier của mình vào năm 2018 và vẫn đang xem xét các đợt nâng hạng tiếp theo. Mỗi sự kiện này đều có thể đã làm dịch chuyển mức độ hội nhập.
Bekaert và Harvey (1995) và Bekaert và Harvey (2002) thiết lập khung phân tích hiện đại để đo lường hội nhập biến đổi theo thời gian. Errunza và Losq (1985) phát triển mô hình “phân khúc nhẹ” (mild segmentation), trong đó nhà đầu tư nước ngoài đối mặt với các rào cản nhưng vẫn có thể sao chép một phần lợi nhuận của thị trường mới nổi thông qua các chứng khoán toàn cầu. Pukthuanthong và Roll (2009) đề xuất một thước đo dựa trên mô hình nhân tố, tránh được những cạm bẫy của phân tích tương quan đơn giản. Chương này triển khai cả ba cách tiếp cận và áp dụng chúng vào quỹ đạo hội nhập của Việt Nam.
Trong điều kiện hội nhập hoàn toàn, lợi nhuận vượt mức kỳ vọng của cổ phiếu Việt Nam \(i\) là:
\[ E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \beta_{i,\text{world}} \cdot \lambda_{\text{world},t} \tag{38.1}\]
trong đó \(\beta_{i,\text{world}}\) là hệ số tải của cổ phiếu trên nhân tố thị trường toàn cầu và \(\lambda_{\text{world},t}\) là phần bù rủi ro toàn cầu. Chỉ rủi ro hệ thống toàn cầu được định giá; rủi ro đặc thù quốc gia có thể đa dạng hóa được và không đòi hỏi phần bù.
Trong điều kiện phân khúc hoàn toàn:
\[ E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \beta_{i,\text{local}} \cdot \lambda_{\text{local},t} \tag{38.2}\]
trong đó \(\beta_{i,\text{local}}\) là hệ số tải của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam và \(\lambda_{\text{local},t}\) là phần bù rủi ro trong nước. Về mặt định giá, thị trường trong nước thực chất là một nền kinh tế đóng.
Bekaert và Harvey (1995) mô hình hóa sự chuyển đổi giữa hai trạng thái này như một quá trình chuyển đổi chế độ, trong đó trọng số trộn \(\omega_t \in [0, 1]\) biến động theo thời gian:
\[ E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \omega_t \cdot \beta_{i,\text{world}} \lambda_{\text{world},t} + (1 - \omega_t) \cdot \beta_{i,\text{local}} \lambda_{\text{local},t} \tag{38.3}\]
Trọng số \(\omega_t\) là mức độ hội nhập: \(\omega_t = 1\) là hội nhập hoàn toàn, \(\omega_t = 0\) là phân khúc hoàn toàn.
Khi một thị trường chuyển từ phân khúc sang hội nhập, chi phí vốn của thị trường đó giảm vì rủi ro liên quan đến định giá thu hẹp từ tổng rủi ro trong nước xuống chỉ còn phần tương quan với thị trường toàn cầu (Henry 2000; Bekaert, Harvey, và Lundblad 2005). Phần bù phân khúc là lợi nhuận kỳ vọng vượt mức mà nhà đầu tư trong một thị trường phân khúc đòi hỏi:
\[ \text{Segmentation premium} = (1 - \omega_t) \cdot (\lambda_{\text{local}} - \beta_{\text{local,world}} \cdot \lambda_{\text{world}}) \tag{38.4}\]
Phần bù này đại diện cho một tổn thất vô ích (deadweight cost): nó làm tăng chi phí vốn của các doanh nghiệp Việt Nam, giảm đầu tư và làm giảm phúc lợi so với chuẩn mực hội nhập.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats, optimize
from arch import arch_model
from arch.univariate import ConstantMean, GARCH
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams.update({
'figure.figsize': (12, 6),
'figure.dpi': 150,
'font.size': 11,
'axes.spines.top': False,
'axes.spines.right': False
})from datacore import DataCoreClient
client = DataCoreClient()
# Vietnamese market returns
vn_index = client.get_index_returns(
index='VNINDEX',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
fields=['date', 'return', 'total_return_index']
)
vn_index['date'] = pd.to_datetime(vn_index['date'])
vn_index = vn_index.set_index('date')
# Global and regional indices (USD-denominated for comparability)
global_indices = client.get_global_indices(
indices=[
'MSCI_WORLD', 'MSCI_EM', 'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP',
'MSCI_FM', # Frontier markets
'SP500', 'STOXX600',
'MSCI_CHINA', 'MSCI_THAILAND', 'MSCI_INDONESIA',
'MSCI_PHILIPPINES', 'MSCI_MALAYSIA'
],
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
currency='USD'
)
global_indices['date'] = pd.to_datetime(global_indices['date'])
global_indices = global_indices.pivot(index='date', columns='index', values='return')
# Vietnam returns in USD for apples-to-apples comparison
vn_usd = client.get_index_returns(
index='VNINDEX',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
currency='USD'
)
vn_usd['date'] = pd.to_datetime(vn_usd['date'])
global_indices['VIETNAM'] = vn_usd.set_index('date')['return']
# VND/USD exchange rate
fx = client.get_exchange_rates(
pair='USD_VND',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly'
)
fx['date'] = pd.to_datetime(fx['date'])
fx = fx.set_index('date')
# Global factor returns (Fama-French global)
global_factors = client.get_global_factor_returns(
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
factors=['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world', 'wml_world']
)
global_factors['date'] = pd.to_datetime(global_factors['date'])
global_factors = global_factors.set_index('date')
# Vietnamese factor returns (local)
local_factors = client.get_factor_returns(
market='vietnam',
start_date='2008-01-01',
end_date='2024-12-31',
factors=['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma', 'wml']
)
local_factors['date'] = pd.to_datetime(local_factors['date'])
local_factors = local_factors.set_index('date')
print(f"Vietnam index: {len(vn_index)} months")
print(f"Global indices: {global_indices.shape}")
print(f"Global factors: {len(global_factors)} months")liberalization_events = pd.DataFrame([
('2000-07-28', 'HOSE opens', 'Institutional'),
('2002-03-01', 'FOL raised to 30%', 'Ownership'),
('2005-03-01', 'HNX opens', 'Institutional'),
('2006-01-01', 'Securities Law enacted', 'Legal'),
('2007-01-11', 'WTO accession', 'Trade'),
('2007-06-01', 'FOL raised to 49%', 'Ownership'),
('2009-06-24', 'UPCoM opens', 'Institutional'),
('2012-01-01', 'SSC restructuring', 'Regulatory'),
('2015-09-01', 'FOL selectively removed', 'Ownership'),
('2017-08-01', 'Derivatives market opens', 'Institutional'),
('2018-09-01', 'FTSE Frontier Secondary', 'Index'),
('2021-01-01', 'New Securities Law', 'Legal'),
('2023-06-01', 'KRX trading system', 'Infrastructure'),
], columns=['date', 'event', 'category'])
liberalization_events['date'] = pd.to_datetime(liberalization_events['date'])
print("Vietnam Liberalization Timeline:")
for _, row in liberalization_events.iterrows():
print(f" {row['date'].strftime('%Y-%m')}: {row['event']} [{row['category']}]")Thước đo hội nhập đơn giản nhất là tương quan giữa lợi nhuận của thị trường Việt Nam và thị trường toàn cầu. Tương quan càng cao hàm ý hội nhập càng lớn (lợi nhuận được dẫn dắt bởi cùng các nhân tố toàn cầu). Tuy nhiên, tương quan đơn giản bị nhiễu bởi các thay đổi về biến động (tức là tương quan có xu hướng tăng lên một cách cơ học trong các giai đoạn biến động cao (Longin và Solnik 2001)).
# Align all series
indices_aligned = global_indices.dropna(subset=['VIETNAM', 'MSCI_WORLD']).copy()
# Rolling 36-month correlations
rolling_window = 36
corr_series = {}
for idx in ['MSCI_WORLD', 'MSCI_EM', 'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP',
'SP500', 'MSCI_CHINA', 'MSCI_THAILAND']:
if idx in indices_aligned.columns:
corr = (
indices_aligned[['VIETNAM', idx]]
.rolling(rolling_window)
.corr()
.unstack()['VIETNAM'][idx]
)
corr_series[idx] = corr
corr_df = pd.DataFrame(corr_series)fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
colors_idx = {
'MSCI_WORLD': '#2C5F8A', 'MSCI_EM': '#C0392B',
'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP': '#27AE60', 'SP500': '#8E44AD',
'MSCI_CHINA': '#E67E22', 'MSCI_THAILAND': '#1ABC9C'
}
for idx, color in colors_idx.items():
if idx in corr_df.columns:
ax.plot(corr_df.index, corr_df[idx], color=color,
linewidth=1.5, label=idx.replace('MSCI_', '').replace('_', ' '),
alpha=0.85)
# Add liberalization events
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] >= corr_df.index.min():
ax.axvline(x=event['date'], color='gray', linewidth=0.5,
linestyle=':', alpha=0.6)
ax.axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
ax.set_ylabel('Correlation with Vietnam')
ax.set_title('Rolling 36-Month Correlation: Vietnam vs Global Markets')
ax.legend(fontsize=8, ncol=3)
ax.set_ylim([-0.3, 0.8])
plt.tight_layout()
plt.show()Để tách các thay đổi về tương quan khỏi các thay đổi về biến động, chúng ta ước lượng mô hình tương quan có điều kiện động (Dynamic Conditional Correlation, DCC) (Engle 2002). DCC phân rã ma trận hiệp phương sai biến đổi theo thời gian thành các độ biến động biến đổi theo thời gian và một ma trận tương quan biến đổi theo thời gian:
\[ H_t = D_t R_t D_t \tag{38.5}\]
trong đó \(D_t = \text{diag}(\sigma_{1,t}, \ldots, \sigma_{n,t})\) và \(R_t\) là ma trận tương quan có điều kiện biến đổi theo:
\[ Q_t = (1 - a - b) \bar{Q} + a \epsilon_{t-1} \epsilon_{t-1}' + b Q_{t-1} \tag{38.6}\]
\[ R_t = \text{diag}(Q_t)^{-1/2} Q_t \text{diag}(Q_t)^{-1/2} \tag{38.7}\]
def estimate_dcc(y1, y2, p=1, q=1):
"""
Two-step DCC-GARCH estimation.
Step 1: Univariate GARCH for each series.
Step 2: DCC parameters from standardized residuals.
"""
# Step 1: Univariate GARCH(1,1) for each series
models = []
std_resids = []
cond_vols = []
for y in [y1, y2]:
am = arch_model(y * 100, vol='GARCH', p=p, q=q,
mean='Constant', dist='normal')
res = am.fit(disp='off')
models.append(res)
std_resids.append(res.std_resid)
cond_vols.append(res.conditional_volatility / 100)
# Align residuals
e1 = std_resids[0]
e2 = std_resids[1]
common = e1.dropna().index.intersection(e2.dropna().index)
e1 = e1[common].values
e2 = e2[common].values
T = len(e1)
# Step 2: DCC estimation
# Q_bar = unconditional correlation of standardized residuals
Q_bar = np.corrcoef(e1, e2)
def dcc_loglik(params):
a, b = params
if a < 0 or b < 0 or a + b >= 1:
return 1e10
Q = np.zeros((T, 2, 2))
R = np.zeros((T, 2, 2))
Q[0] = Q_bar.copy()
ll = 0
for t in range(T):
if t > 0:
et = np.array([[e1[t-1]], [e2[t-1]]])
Q[t] = (1 - a - b) * Q_bar + a * (et @ et.T) + b * Q[t-1]
# Normalize
d = np.sqrt(np.diag(Q[t]))
if d[0] > 0 and d[1] > 0:
R[t] = Q[t] / np.outer(d, d)
else:
R[t] = np.eye(2)
# Clip correlation
R[t, 0, 1] = np.clip(R[t, 0, 1], -0.999, 0.999)
R[t, 1, 0] = R[t, 0, 1]
# Log-likelihood contribution
det_R = 1 - R[t, 0, 1] ** 2
if det_R > 0:
et_vec = np.array([e1[t], e2[t]])
ll += -0.5 * (np.log(det_R) +
et_vec @ np.linalg.inv(R[t]) @ et_vec -
et_vec @ et_vec)
return -ll
result = optimize.minimize(dcc_loglik, [0.05, 0.90],
method='Nelder-Mead',
options={'maxiter': 5000})
a_hat, b_hat = result.x
# Reconstruct dynamic correlations
Q = np.zeros((T, 2, 2))
dcc_corr = np.zeros(T)
Q[0] = Q_bar.copy()
for t in range(T):
if t > 0:
et = np.array([[e1[t-1]], [e2[t-1]]])
Q[t] = (1 - a_hat - b_hat) * Q_bar + a_hat * (et @ et.T) + b_hat * Q[t-1]
d = np.sqrt(np.diag(Q[t]))
if d[0] > 0 and d[1] > 0:
dcc_corr[t] = Q[t, 0, 1] / (d[0] * d[1])
else:
dcc_corr[t] = 0
return {
'a': a_hat, 'b': b_hat,
'persistence': a_hat + b_hat,
'dcc_corr': pd.Series(dcc_corr, index=common),
'cond_vol_1': cond_vols[0],
'cond_vol_2': cond_vols[1]
}
# Estimate DCC: Vietnam vs MSCI World
vn_ret = indices_aligned['VIETNAM'].dropna()
world_ret = indices_aligned['MSCI_WORLD'].dropna()
common_dates = vn_ret.index.intersection(world_ret.index)
dcc_result = estimate_dcc(vn_ret[common_dates], world_ret[common_dates])
print(f"DCC Parameters:")
print(f" a (news): {dcc_result['a']:.4f}")
print(f" b (persistence): {dcc_result['b']:.4f}")
print(f" a + b: {dcc_result['persistence']:.4f}")
print(f"\nDCC Correlation with MSCI World:")
print(f" Mean: {dcc_result['dcc_corr'].mean():.3f}")
print(f" Min: {dcc_result['dcc_corr'].min():.3f}")
print(f" Max: {dcc_result['dcc_corr'].max():.3f}")fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 8), sharex=True,
gridspec_kw={'height_ratios': [2, 1]})
# Panel A: DCC correlation
axes[0].plot(dcc_result['dcc_corr'].index, dcc_result['dcc_corr'].values,
color='#2C5F8A', linewidth=1.5)
axes[0].fill_between(dcc_result['dcc_corr'].index,
dcc_result['dcc_corr'].values, 0,
alpha=0.2, color='#2C5F8A')
# Liberalization events
event_colors = {'Ownership': '#C0392B', 'Trade': '#27AE60',
'Institutional': '#E67E22', 'Legal': '#8E44AD',
'Index': '#1ABC9C', 'Regulatory': '#F1C40F',
'Infrastructure': '#3498DB'}
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] in dcc_result['dcc_corr'].index or True:
color = event_colors.get(event['category'], 'gray')
axes[0].axvline(x=event['date'], color=color, linewidth=1.5,
linestyle='--', alpha=0.7)
axes[0].text(event['date'], axes[0].get_ylim()[1] * 0.95,
event['event'][:15], rotation=90, fontsize=6,
va='top', color=color)
axes[0].set_ylabel('Dynamic Conditional Correlation')
axes[0].set_title('Panel A: DCC-GARCH Correlation (Vietnam–World)')
axes[0].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
# Panel B: Conditional volatilities
vol1 = dcc_result['cond_vol_1'] * np.sqrt(12) # Annualized
vol2 = dcc_result['cond_vol_2'] * np.sqrt(12)
common_vol = vol1.index.intersection(vol2.index)
axes[1].plot(common_vol, vol1[common_vol], color='#C0392B',
linewidth=1, label='Vietnam', alpha=0.8)
axes[1].plot(common_vol, vol2[common_vol], color='#2C5F8A',
linewidth=1, label='World', alpha=0.8)
axes[1].set_ylabel('Annualized Cond. Vol')
axes[1].set_title('Panel B: Conditional Volatility')
axes[1].legend(fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.show()Hội nhập có thể phụ thuộc vào trạng thái: đồng biến động thường tăng trong các cuộc khủng hoảng toàn cầu (lây lan) nhưng không tăng trong các giai đoạn bùng nổ cục bộ trong nước. Longin và Solnik (2001) và Ang và Chen (2002) cho thấy tương quan giữa các thị trường cổ phiếu cao hơn khi thị trường suy giảm. Chúng ta kiểm định tính bất đối xứng:
# Classify global market regimes
world_ret_aligned = world_ret[common_dates]
vn_ret_aligned = vn_ret[common_dates]
# Bear: world return in bottom 25th percentile
# Bull: world return in top 25th percentile
q25 = world_ret_aligned.quantile(0.25)
q75 = world_ret_aligned.quantile(0.75)
bear = world_ret_aligned <= q25
bull = world_ret_aligned >= q75
normal = ~bear & ~bull
regimes = {
'Bear (bottom 25%)': bear,
'Normal (middle 50%)': normal,
'Bull (top 25%)': bull,
'All': pd.Series(True, index=world_ret_aligned.index)
}
print("Asymmetric Correlation:")
print(f"{'Regime':<25} {'Correlation':>12} {'N months':>10}")
print("-" * 47)
for name, mask in regimes.items():
r_vn = vn_ret_aligned[mask]
r_w = world_ret_aligned[mask]
corr = r_vn.corr(r_w)
print(f"{name:<25} {corr:>12.3f} {mask.sum():>10}")
# Test: is bear correlation > bull correlation?
r_bear_vn = vn_ret_aligned[bear]
r_bear_w = world_ret_aligned[bear]
r_bull_vn = vn_ret_aligned[bull]
r_bull_w = world_ret_aligned[bull]
# Fisher z-transformation test
def fisher_z_test(r1, n1, r2, n2):
z1 = np.arctanh(r1)
z2 = np.arctanh(r2)
se = np.sqrt(1 / (n1 - 3) + 1 / (n2 - 3))
z_stat = (z1 - z2) / se
p_val = 2 * (1 - stats.norm.cdf(abs(z_stat)))
return z_stat, p_val
z, p = fisher_z_test(
r_bear_vn.corr(r_bear_w), len(r_bear_vn),
r_bull_vn.corr(r_bull_w), len(r_bull_vn)
)
print(f"\nFisher z-test (bear vs bull): z = {z:.2f}, p = {p:.4f}")Pukthuanthong và Roll (2009) đề xuất đo lường hội nhập bằng \(R^2\) từ hồi quy lợi nhuận của một quốc gia trên một tập các thành phần chính toàn cầu. Trực giác như sau: nếu một thị trường hội nhập hoàn toàn, các nhân tố toàn cầu phải giải thích toàn bộ biến thiên hệ thống của lợi nhuận thị trường đó.
def pukthuanthong_roll_integration(country_returns, global_returns_matrix,
n_components=10, rolling_window=36):
"""
Pukthuanthong-Roll (2009) R²-based integration measure.
1. Extract principal components from global returns.
2. Regress country returns on these PCs.
3. R² = degree of integration.
"""
common = country_returns.dropna().index.intersection(
global_returns_matrix.dropna().index
)
dates = sorted(common)
T = len(dates)
integration = []
for t in range(rolling_window, T):
window = dates[t - rolling_window:t]
# Global returns in window
G = global_returns_matrix.loc[window].dropna(axis=1)
if G.shape[1] < n_components:
continue
# Standardize
G_std = (G - G.mean()) / G.std()
# PCA
cov = G_std.T @ G_std / len(G_std)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(cov.values)
# Sort descending
idx = np.argsort(-eigenvalues)
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:, idx]
# Project onto top K PCs
PCs = G_std.values @ eigenvectors[:, :n_components]
# Regress country returns on PCs
y = country_returns.loc[window].values
X = sm.add_constant(PCs)
try:
model = sm.OLS(y, X).fit()
integration.append({
'date': dates[t],
'r_squared': model.rsquared,
'adj_r_squared': model.rsquared_adj,
'var_explained_pc1': eigenvalues[0] / eigenvalues.sum(),
'n_countries': G.shape[1]
})
except Exception:
pass
return pd.DataFrame(integration)
# Build global returns matrix from multiple country indices
global_matrix = global_indices.drop(columns=['VIETNAM'], errors='ignore')
pr_result = pukthuanthong_roll_integration(
indices_aligned['VIETNAM'],
global_matrix,
n_components=5,
rolling_window=36
)
if len(pr_result) > 0:
pr_result['date'] = pd.to_datetime(pr_result['date'])
print(f"Pukthuanthong-Roll Integration (R²):")
print(f" Mean: {pr_result['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2008-2012: {pr_result[(pr_result['date'] >= '2008') & (pr_result['date'] < '2013')]['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2013-2018: {pr_result[(pr_result['date'] >= '2013') & (pr_result['date'] < '2019')]['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2019-2024: {pr_result[pr_result['date'] >= '2019']['r_squared'].mean():.3f}")Griffin (2002) kiểm định xem phiên bản toàn cầu hay phiên bản nội địa của các nhân tố Fama-French giải thích tốt hơn lợi nhuận cấp quốc gia. Chúng ta triển khai cuộc “đua ngựa” này cho Việt Nam:
# Align global and local factors
common_factor_dates = (
global_factors.index
.intersection(local_factors.index)
.intersection(vn_index.index)
)
vn_excess = vn_index.loc[common_factor_dates, 'return']
# Model 1: Global FF5
X_global = sm.add_constant(
global_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world']]
)
model_global = sm.OLS(vn_excess, X_global).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
# Model 2: Local FF5
X_local = sm.add_constant(
local_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma']]
)
model_local = sm.OLS(vn_excess, X_local).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
# Model 3: Both global and local
X_both = sm.add_constant(pd.concat([
global_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world']],
local_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess', 'smb', 'hml']]
], axis=1))
model_both = sm.OLS(vn_excess, X_both).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
print("Global vs Local Factor Models for VN-Index:")
print(f"{'Model':<20} {'R²':>8} {'Adj R²':>8} {'α (ann)':>10} {'α t-stat':>10}")
print("-" * 56)
for name, mod in [('Global FF5', model_global),
('Local FF5', model_local),
('Global + Local', model_both)]:
print(f"{name:<20} {mod.rsquared:>8.3f} {mod.rsquared_adj:>8.3f} "
f"{mod.params['const']*12:>10.4f} {mod.tvalues['const']:>10.2f}")rolling_r2 = []
rw = 36
for t in range(rw, len(common_factor_dates)):
window = common_factor_dates[t - rw:t]
y = vn_excess[window]
# Global
X_g = sm.add_constant(global_factors.loc[window,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world']])
try:
r2_g = sm.OLS(y, X_g).fit().rsquared
except:
r2_g = np.nan
# Local
X_l = sm.add_constant(local_factors.loc[window,
['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma']])
try:
r2_l = sm.OLS(y, X_l).fit().rsquared
except:
r2_l = np.nan
rolling_r2.append({
'date': common_factor_dates[t],
'r2_global': r2_g,
'r2_local': r2_l,
'ratio': r2_g / r2_l if r2_l > 0 else np.nan
})
r2_df = pd.DataFrame(rolling_r2)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 8), sharex=True)
axes[0].plot(r2_df['date'], r2_df['r2_global'], color='#2C5F8A',
linewidth=1.5, label='Global FF5')
axes[0].plot(r2_df['date'], r2_df['r2_local'], color='#C0392B',
linewidth=1.5, label='Local FF5')
axes[0].set_ylabel('R²')
axes[0].set_title('Panel A: Global vs Local Factor R²')
axes[0].legend()
axes[1].plot(r2_df['date'], r2_df['ratio'], color='#27AE60', linewidth=1.5)
axes[1].axhline(y=1, color='gray', linewidth=1, linestyle='--',
label='Full integration (ratio = 1)')
axes[1].set_ylabel('Global R² / Local R²')
axes[1].set_title('Panel B: Integration Ratio')
axes[1].legend()
axes[1].set_ylim([0, 1.5])
plt.tight_layout()
plt.show()Bekaert và Harvey (1995) đo lường hội nhập bằng khả năng của một CAPM toàn cầu trong việc định giá các tài sản nội địa. Trong điều kiện hội nhập, alpha (hệ số chặn) của thị trường nội địa trong hồi quy trên thị trường toàn cầu phải bằng không, và phần bù rủi ro toàn cầu phải giải thích lợi nhuận kỳ vọng nội địa. Trong điều kiện phân khúc, alpha nội địa phản ánh phần bù phân khúc.
def bekaert_harvey_integration(local_return, global_return,
rolling_window=36):
"""
Rolling alpha from regressing local on global market.
Under integration, alpha -> 0.
"""
common = local_return.dropna().index.intersection(global_return.dropna().index)
results = []
for t in range(rolling_window, len(common)):
window = common[t - rolling_window:t]
y = local_return[window]
X = sm.add_constant(global_return[window])
model = sm.OLS(y, X).fit()
results.append({
'date': common[t],
'alpha': model.params['const'],
'alpha_t': model.tvalues['const'],
'beta_global': model.params.iloc[1],
'r_squared': model.rsquared
})
return pd.DataFrame(results)
bh_result = bekaert_harvey_integration(
indices_aligned['VIETNAM'],
indices_aligned['MSCI_WORLD'],
rolling_window=36
)
# The absolute alpha is the segmentation premium
bh_result['abs_alpha_ann'] = bh_result['alpha'].abs() * 12
print("Bekaert-Harvey Integration Diagnostic:")
print(f" Mean |α| (ann.): {bh_result['abs_alpha_ann'].mean():.4f}")
print(f" Mean β_world: {bh_result['beta_global'].mean():.3f}")
print(f" Mean R²: {bh_result['r_squared'].mean():.3f}")Chúng ta kết hợp tất cả các thước đo thành một chỉ số tổng hợp duy nhất về hội nhập của thị trường Việt Nam:
# Standardize each measure to [0, 1] using historical percentile ranks
measures = pd.DataFrame(index=bh_result['date'])
# 1. DCC correlation (higher = more integrated)
dcc_aligned = dcc_result['dcc_corr'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['dcc_corr'] = dcc_aligned
# 2. PR R² (higher = more integrated)
pr_aligned = pr_result.set_index('date')['r_squared'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['pr_r2'] = pr_aligned
# 3. Global/Local R² ratio (higher = more integrated)
r2_aligned = r2_df.set_index('date')['ratio'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['gl_ratio'] = r2_aligned
# 4. |Alpha| from global CAPM (lower = more integrated)
# Invert: 1 - percentile rank of |alpha|
measures['inv_alpha'] = bh_result.set_index('date')['abs_alpha_ann']
measures['inv_alpha'] = 1 - measures['inv_alpha'].rank(pct=True)
# 5. Global beta (higher = more integrated, up to a point)
measures['global_beta'] = bh_result.set_index('date')['beta_global']
# Standardize to percentile ranks
for col in ['dcc_corr', 'pr_r2', 'gl_ratio', 'inv_alpha', 'global_beta']:
measures[f'{col}_rank'] = measures[col].rank(pct=True)
# Composite = equal-weighted average of ranks
rank_cols = [c for c in measures.columns if c.endswith('_rank')]
measures['composite'] = measures[rank_cols].mean(axis=1)
# Smooth with 6-month moving average
measures['composite_smooth'] = measures['composite'].rolling(6).mean()fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
ax.fill_between(measures.index, measures['composite_smooth'],
alpha=0.3, color='#2C5F8A')
ax.plot(measures.index, measures['composite_smooth'],
color='#2C5F8A', linewidth=2)
# Add event markers
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] >= measures.index.min():
color = event_colors.get(event['category'], 'gray')
ax.axvline(x=event['date'], color=color,
linewidth=1.5, linestyle='--', alpha=0.6)
ax.set_ylabel('Integration Index (0 = segmented, 1 = integrated)')
ax.set_title('Vietnam Equity Market Integration: Composite Index')
ax.set_ylim([0, 1])
# Legend for event categories
from matplotlib.patches import Patch
legend_patches = [Patch(facecolor=c, label=cat)
for cat, c in event_colors.items() if cat in
liberalization_events['category'].values]
ax.legend(handles=legend_patches, fontsize=7, loc='lower right', ncol=2)
plt.tight_layout()
plt.show()Chúng ta kiểm định xem quỹ đạo hội nhập của Việt Nam có chứa các điểm gãy cấu trúc rời rạc (tức là những dịch chuyển đột ngột về mức hội nhập) hay chỉ là một xu hướng trơn tru:
def detect_breaks_cusum(series, significance=0.05):
"""
CUSUM-based structural break detection.
"""
y = series.dropna().values
T = len(y)
# Recursive residuals from rolling mean
cumsum = np.cumsum(y - y.mean()) / (y.std() * np.sqrt(T))
# Brown-Durbin-Evans critical values (approximate)
# At 5%: ±0.948
critical = 0.948
breaks = []
for t in range(1, T - 1):
if abs(cumsum[t]) > critical:
breaks.append(t)
return cumsum, breaks
# Apply to composite index
composite_clean = measures['composite_smooth'].dropna()
cusum, break_points = detect_breaks_cusum(composite_clean)
# Alternative: Chow test at key liberalization dates
def chow_test(y, breakpoint_idx):
"""Simple Chow test for structural break."""
T = len(y)
y1 = y[:breakpoint_idx]
y2 = y[breakpoint_idx:]
# Full sample regression (on constant)
rss_full = np.sum((y - y.mean()) ** 2)
# Split samples
rss1 = np.sum((y1 - y1.mean()) ** 2)
rss2 = np.sum((y2 - y2.mean()) ** 2)
rss_split = rss1 + rss2
k = 1 # Number of parameters
f_stat = ((rss_full - rss_split) / k) / (rss_split / (T - 2 * k))
p_val = 1 - stats.f.cdf(f_stat, k, T - 2 * k)
return f_stat, p_val
print("Chow Tests for Structural Breaks at Key Dates:")
print(f"{'Event':<30} {'Date':>12} {'F-stat':>10} {'p-value':>10}")
print("-" * 62)
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] < composite_clean.index.min():
continue
# Find nearest date
nearest = composite_clean.index.searchsorted(event['date'])
if nearest < 12 or nearest > len(composite_clean) - 12:
continue
f_stat, p_val = chow_test(composite_clean.values, nearest)
sig = '***' if p_val < 0.01 else '**' if p_val < 0.05 else '*' if p_val < 0.1 else ''
print(f"{event['event']:<30} {event['date'].strftime('%Y-%m'):>12} "
f"{f_stat:>10.2f} {p_val:>10.4f} {sig}")Trong điều kiện phân khúc một phần, các cổ phiếu có tỷ lệ sở hữu nước ngoài cao hơn phải có lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn (vì nhà đầu tư nước ngoài có thể đa dạng hóa bớt rủi ro nội địa). Điều này đưa ra một dự đoán kiểm định được: sở hữu nước ngoài phải có quan hệ nghịch chiều với lợi nhuận kỳ vọng, sau khi kiểm soát mức phơi nhiễm rủi ro toàn cầu.
# Get monthly stock returns with foreign ownership
stock_data = client.get_monthly_returns(
exchanges=['HOSE', 'HNX'],
start_date='2008-01-01',
end_date='2024-12-31',
fields=['ticker', 'month_end', 'monthly_return', 'market_cap',
'foreign_ownership_pct']
)
stock_data['month_end'] = pd.to_datetime(stock_data['month_end'])
# Fama-MacBeth: regress returns on lagged foreign ownership
stock_data = stock_data.sort_values(['ticker', 'month_end'])
stock_data['fol_lag'] = (
stock_data.groupby('ticker')['foreign_ownership_pct'].shift(1)
)
stock_data['log_mcap'] = np.log(stock_data['market_cap'].clip(lower=1))
# Monthly cross-sectional regressions
gamma_fol = []
for month, group in stock_data.dropna(subset=['fol_lag', 'monthly_return']).groupby('month_end'):
if len(group) < 100:
continue
y = group['monthly_return'].values
X = sm.add_constant(group[['fol_lag', 'log_mcap']].values)
try:
model = sm.OLS(y, X).fit()
gamma_fol.append({
'month': month,
'gamma_fol': model.params[1],
'gamma_size': model.params[2],
'n': len(group)
})
except:
pass
gamma_fol_df = pd.DataFrame(gamma_fol)
mean_gamma = gamma_fol_df['gamma_fol'].mean()
se_gamma = gamma_fol_df['gamma_fol'].std() / np.sqrt(len(gamma_fol_df))
t_gamma = mean_gamma / se_gamma
print(f"Fama-MacBeth: Foreign Ownership and Expected Returns")
print(f" γ_FOL (monthly): {mean_gamma:.6f}")
print(f" γ_FOL (ann.): {mean_gamma * 12:.4f}")
print(f" t-statistic: {t_gamma:.2f}")
print(f" Interpretation: A 10pp increase in foreign ownership is "
f"associated with a {mean_gamma * 12 * 10:.2f}% change in "
f"annual expected returns")fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
# Panel A: Quintile returns by foreign ownership
fol_quintiles = stock_data.dropna(subset=['fol_lag', 'monthly_return']).copy()
fol_quintiles['fol_q'] = (
fol_quintiles.groupby('month_end')['fol_lag']
.transform(lambda x: pd.qcut(x.rank(method='first'), 5,
labels=['Q1\n(Low FOL)', 'Q2', 'Q3', 'Q4',
'Q5\n(High FOL)']))
)
q_returns = (
fol_quintiles.groupby('fol_q')['monthly_return']
.mean() * 12 * 100
)
colors_q = plt.cm.RdYlGn_r(np.linspace(0.2, 0.8, 5))
axes[0].bar(range(5), q_returns.values, color=colors_q,
edgecolor='white', alpha=0.85)
axes[0].set_xticks(range(5))
axes[0].set_xticklabels(q_returns.index)
axes[0].set_ylabel('Ann. Return (%)')
axes[0].set_title('Panel A: Returns by Foreign Ownership Quintile')
axes[0].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
# Panel B: Rolling FM coefficient
gamma_fol_df['date'] = pd.to_datetime(gamma_fol_df['month'])
rolling_gamma = gamma_fol_df.set_index('date')['gamma_fol'].rolling(24).mean() * 12
axes[1].plot(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values,
color='#2C5F8A', linewidth=1.5)
axes[1].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
axes[1].set_ylabel('γ_FOL (annualized)')
axes[1].set_title('Panel B: Rolling Segmentation Premium')
axes[1].fill_between(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values, 0,
where=rolling_gamma.values < 0,
alpha=0.3, color='#27AE60', label='Negative (integration)')
axes[1].fill_between(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values, 0,
where=rolling_gamma.values >= 0,
alpha=0.3, color='#C0392B', label='Positive (segmentation)')
axes[1].legend(fontsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()Trong một thị trường hội nhập một phần, rủi ro tỷ giá hối đoái có thể mang một phần bù riêng. Jorion (1991) và Dumas và Solnik (1995) kiểm định xem mức phơi nhiễm tiền tệ có được định giá ngoài rủi ro cổ phiếu toàn cầu hay không. Với Việt Nam, tỷ giá VND/USD được quản lý (neo trượt, thỉnh thoảng có những đợt phá giá theo bậc), tạo ra một rủi ro đặc thù mà không thể đa dạng hóa hoàn toàn cũng không được các nhân tố cổ phiếu toàn cầu định giá đầy đủ.
# VND depreciation
fx_return = fx['rate'].pct_change()
fx_return.name = 'fx_return'
# Merge with stock data
stock_fx = stock_data.merge(
fx_return.to_frame().reset_index().rename(columns={'date': 'month_end'}),
on='month_end', how='left'
)
# Estimate FX beta for each stock (rolling 60-month)
# Then test in Fama-MacBeth whether FX beta is priced
fx_betas = {}
for ticker, group in stock_fx.groupby('ticker'):
if len(group) < 60:
continue
group = group.sort_values('month_end')
y = group['monthly_return']
x = group[['fx_return']].dropna()
common = y.dropna().index.intersection(x.index)
if len(common) < 48:
continue
model = sm.OLS(y[common], sm.add_constant(x.loc[common])).fit()
fx_betas[ticker] = model.params.get('fx_return', np.nan)
fx_beta_series = pd.Series(fx_betas, name='fx_beta')
# Cross-sectional test: do stocks with higher FX beta earn different returns?
stock_fx_beta = stock_fx.merge(
fx_beta_series.to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'ticker'}),
on='ticker', how='left'
)
# Quintile sort on FX beta
fx_q = stock_fx_beta.dropna(subset=['fx_beta', 'monthly_return'])
fx_q['fx_quintile'] = pd.qcut(fx_q['fx_beta'].rank(method='first'),
5, labels=False)
fx_premium = fx_q.groupby('fx_quintile')['monthly_return'].mean() * 12
print("Returns by FX Beta Quintile:")
for q, ret in fx_premium.items():
print(f" Q{q+1}: {ret*100:.2f}% ann.")
print(f" Q5-Q1: {(fx_premium.iloc[-1] - fx_premium.iloc[0])*100:.2f}% ann.")Trong các cuộc khủng hoảng toàn cầu, tương quan giữa Việt Nam và các thị trường thế giới tăng vọt. Câu hỏi là điều này thể hiện lây lan (contagion, một thay đổi cấu trúc trong cơ chế truyền dẫn) hay chỉ là phụ thuộc lẫn nhau (interdependence, đồng biến động bình thường được khuếch đại bởi biến động cao hơn). Longin và Solnik (2001) cho thấy tương quan tăng một cách cơ học cùng với biến động, ngay cả khi cấu trúc phụ thuộc cơ bản không hề thay đổi.
def forbes_rigobon_test(r_local, r_global, crisis_dates, tranquil_dates):
"""
Forbes-Rigobon (2002) contagion test.
Adjusts for heteroskedasticity-induced bias in correlation.
H0: No contagion (correlation increase is explained by volatility)
H1: Contagion (correlation increase exceeds what volatility explains)
"""
r_l_crisis = r_local[crisis_dates]
r_g_crisis = r_global[crisis_dates]
r_l_tranquil = r_local[tranquil_dates]
r_g_tranquil = r_global[tranquil_dates]
# Unadjusted correlations
rho_crisis = r_l_crisis.corr(r_g_crisis)
rho_tranquil = r_l_tranquil.corr(r_g_tranquil)
# Volatility ratio
delta = r_g_crisis.var() / r_g_tranquil.var() - 1
# Adjusted correlation
rho_adj = rho_crisis / np.sqrt(1 + delta * (1 - rho_crisis ** 2))
# Fisher z-test on adjusted vs tranquil
z_adj = np.arctanh(rho_adj)
z_tranquil = np.arctanh(rho_tranquil)
se = np.sqrt(1 / (len(r_l_crisis) - 3) + 1 / (len(r_l_tranquil) - 3))
z_stat = (z_adj - z_tranquil) / se
p_val = 2 * (1 - stats.norm.cdf(abs(z_stat)))
return {
'rho_crisis_raw': rho_crisis,
'rho_crisis_adj': rho_adj,
'rho_tranquil': rho_tranquil,
'delta': delta,
'z_stat': z_stat,
'p_value': p_val,
'contagion': p_val < 0.05
}
# Define crisis and tranquil periods
crises = {
'GFC (2008-09)': (pd.Timestamp('2008-09-01'), pd.Timestamp('2009-03-31')),
'European Debt (2011-12)': (pd.Timestamp('2011-06-01'), pd.Timestamp('2012-06-30')),
'COVID (2020)': (pd.Timestamp('2020-02-01'), pd.Timestamp('2020-06-30')),
'Fed Tightening (2022)': (pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-12-31')),
}
# Tranquil = 24 months before each crisis
vn_aligned = indices_aligned['VIETNAM']
world_aligned = indices_aligned['MSCI_WORLD']
print("Contagion Tests (Forbes-Rigobon):")
print(f"{'Crisis':<28} {'ρ(raw)':>8} {'ρ(adj)':>8} {'ρ(calm)':>8} "
f"{'z-stat':>8} {'p-val':>8} {'Result':>12}")
print("-" * 80)
for name, (start, end) in crises.items():
crisis_mask = (vn_aligned.index >= start) & (vn_aligned.index <= end)
tranquil_start = start - pd.DateOffset(months=24)
tranquil_mask = ((vn_aligned.index >= tranquil_start) &
(vn_aligned.index < start))
crisis_dates = vn_aligned.index[crisis_mask]
tranquil_dates = vn_aligned.index[tranquil_mask]
if len(crisis_dates) < 3 or len(tranquil_dates) < 12:
continue
result = forbes_rigobon_test(vn_aligned, world_aligned,
crisis_dates, tranquil_dates)
verdict = 'CONTAGION' if result['contagion'] else 'Interdependence'
print(f"{name:<28} {result['rho_crisis_raw']:>8.3f} "
f"{result['rho_crisis_adj']:>8.3f} {result['rho_tranquil']:>8.3f} "
f"{result['z_stat']:>8.2f} {result['p_value']:>8.3f} "
f"{verdict:>12}")Quỹ đạo hội nhập của Việt Nam được hiểu rõ nhất trong bối cảnh các nước ASEAN, vốn có điều kiện xuất phát tương tự nhưng đã đi theo các con đường tự do hóa khác nhau:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
asean_markets = {
'VIETNAM': '#C0392B',
'MSCI_THAILAND': '#2C5F8A',
'MSCI_INDONESIA': '#27AE60',
'MSCI_PHILIPPINES': '#E67E22',
'MSCI_MALAYSIA': '#8E44AD'
}
for market, color in asean_markets.items():
if market not in global_indices.columns:
continue
corr = (
global_indices[['MSCI_WORLD', market]]
.rolling(36)
.corr()
.unstack()['MSCI_WORLD'][market]
)
label = market.replace('MSCI_', '').replace('_', ' ').title()
if market == 'VIETNAM':
ax.plot(corr.index, corr.values, color=color,
linewidth=2.5, label=label, zorder=5)
else:
ax.plot(corr.index, corr.values, color=color,
linewidth=1.5, label=label, alpha=0.7)
ax.set_ylabel('Correlation with MSCI World')
ax.set_title('ASEAN Market Integration: Rolling 36-Month Correlation')
ax.legend(fontsize=9)
ax.set_ylim([-0.2, 0.9])
ax.axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()Mức độ hội nhập quyết định mô hình định giá tài sản nào phù hợp cho cổ phiếu Việt Nam. Bằng chứng trong chương này ủng hộ một số kết luận thực tiễn:
Việt Nam hội nhập một phần và đang có xu hướng hội nhập thêm. Chỉ số tổng hợp cho thấy quỹ đạo đi lên rõ ràng, trong đó giai đoạn sau năm 2015 là giai đoạn hội nhập bền vững cao nhất trong lịch sử thị trường. Tuy nhiên, Việt Nam vẫn kém hội nhập hơn Thái Lan hoặc Malaysia, và còn xa mới hội nhập hoàn toàn với các thị trường toàn cầu.
Các nhân tố nội địa chiếm ưu thế so với các nhân tố toàn cầu trong định giá cổ phiếu Việt Nam. So sánh \(R^2\) trượt cho thấy các nhân tố nội địa của Việt Nam luôn giải thích được nhiều biến thiên lợi nhuận hơn các nhân tố toàn cầu. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu về lợi nhuận cắt ngang (cross-section) của cổ phiếu Việt Nam nên dùng các mô hình nhân tố nội địa (FF5 Việt Nam) thay vì các nhân tố toàn cầu. Các nhân tố toàn cầu chủ yếu hữu ích cho nhà đầu tư quốc tế khi đánh giá rủi ro đồng biến động.
Phần bù phân khúc đang thu hẹp nhưng chưa bằng không. Bằng chứng Fama-MacBeth cho thấy các cổ phiếu có sở hữu nước ngoài cao hơn có lợi nhuận thấp hơn, phù hợp với phân khúc một phần. Mức độ này đã giảm theo thời gian khi các giới hạn sở hữu nước ngoài được nới lỏng, nhưng một phần bù còn lại vẫn tồn tại, nhiều khả năng do các mức trần sở hữu còn áp dụng trong ngành ngân hàng và các lĩnh vực chiến lược.
Đồng biến động trong thời kỳ khủng hoảng chủ yếu là phụ thuộc lẫn nhau, không phải lây lan. Các tương quan điều chỉnh Forbes-Rigobon cho thấy việc tương quan Việt Nam-thế giới tăng vọt trong khủng hoảng phần lớn được giải thích bởi biến động toàn cầu gia tăng, chứ không phải do thay đổi cấu trúc trong cơ chế truyền dẫn. Điều này đáng yên tâm đối với đa dạng hóa: Việt Nam vẫn mang lại lợi ích đa dạng hóa đáng kể ngay cả trong thời kỳ căng thẳng toàn cầu.
Lộ trình nâng hạng của FTSE/MSCI rất quan trọng. Việc Việt Nam có thể được nâng hạng từ thị trường cận biên (frontier) lên thị trường mới nổi sẽ kích hoạt việc tái cân bằng danh mục bắt buộc theo chỉ số của các quỹ thụ động, làm tăng dòng vốn nước ngoài và nhiều khả năng đẩy nhanh hội nhập. Các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư nên theo dõi các tiêu chí nâng hạng và tác động của chúng đến chi phí vốn.
| Thước đo | Nội dung phản ánh | Khoảng giá trị của Việt Nam | Mức hiện tại | Xu hướng |
|---|---|---|---|---|
| Tương quan DCC (thế giới) | Đồng biến động | 0.0–0.5 | ~0.35–0.45 | Tăng |
| PR R² (PC toàn cầu) | Mức phơi nhiễm nhân tố toàn cầu | 0.05–0.50 | ~0.30–0.40 | Tăng |
| Tỷ số R² toàn cầu/nội địa | Sức mạnh định giá tương đối | 0.1–0.8 | ~0.5–0.6 | Tăng |
| α CAPM toàn cầu | Sai số định giá | 0–15%/năm | ~3–5%/năm | Giảm |
| Phần bù FOL (γ) | Chi phí phân khúc | -5% đến +2% | ~-1% đến 0% | Thu hẹp |
# Hội nhập và phân khúc thị trường
::: callout-note
Trong chương này, chúng ta đo lường mức độ thị trường cổ phiếu Việt Nam hội nhập với, hoặc bị phân khúc khỏi, các thị trường vốn toàn cầu. Chúng ta xây dựng nhiều thước đo hội nhập, gồm các thước đo dựa trên tương quan, dựa trên nhân tố và dựa trên sai số định giá, theo dõi diễn biến của chúng qua tiến trình tự do hóa của Việt Nam, và định lượng chi phí của phân khúc thị trường đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
:::
Một thị trường *hội nhập hoàn toàn* khi tài sản của nó được định giá bởi một hệ số chiết khấu ngẫu nhiên toàn cầu: phần bù rủi ro chỉ phản ánh mức độ phơi nhiễm với các nhân tố rủi ro toàn cầu, và các dòng tiền giống hệt nhau đòi hỏi cùng một mức lợi nhuận kỳ vọng bất kể nơi đặt trụ sở của tổ chức phát hành. Một thị trường *phân khúc hoàn toàn* khi chỉ các nhân tố rủi ro trong nước quyết định giá cả, và sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận của quốc gia đó độc lập với phần còn lại của thế giới. Thực tế nằm đâu đó giữa hai cực này, và vị trí ấy thay đổi theo thời gian.
Việt Nam là một trường hợp đặc biệt thú vị. Sàn giao dịch chứng khoán của Việt Nam mở cửa vào tháng 7 năm 2000 với những hạn chế nặng nề đối với sự tham gia của nhà đầu tư nước ngoài. Giới hạn sở hữu nước ngoài (ban đầu là 20%, nâng lên 30% năm 2003, 49% năm 2015, và được bãi bỏ có chọn lọc đối với một số doanh nghiệp) đã dần được nới lỏng. Việt Nam gia nhập WTO năm 2007. FTSE Russell đã nâng hạng Việt Nam từ "unclassified" lên "secondary emerging" trong chỉ số frontier của mình vào năm 2018 và vẫn đang xem xét các đợt nâng hạng tiếp theo. Mỗi sự kiện này đều có thể đã làm dịch chuyển mức độ hội nhập.
@bekaert1995time và @bekaert2002research thiết lập khung phân tích hiện đại để đo lường hội nhập biến đổi theo thời gian. @errunza1985international phát triển mô hình "phân khúc nhẹ" (mild segmentation), trong đó nhà đầu tư nước ngoài đối mặt với các rào cản nhưng vẫn có thể sao chép một phần lợi nhuận của thị trường mới nổi thông qua các chứng khoán toàn cầu. @pukthuanthong2009global đề xuất một thước đo dựa trên mô hình nhân tố, tránh được những cạm bẫy của phân tích tương quan đơn giản. Chương này triển khai cả ba cách tiếp cận và áp dụng chúng vào quỹ đạo hội nhập của Việt Nam.
## Hội nhập về mặt lý thuyết {#sec-market-integration-theory}
### Các chuẩn mực hội nhập và phân khúc
Trong điều kiện hội nhập hoàn toàn, lợi nhuận vượt mức kỳ vọng của cổ phiếu Việt Nam $i$ là:
$$
E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \beta_{i,\text{world}} \cdot \lambda_{\text{world},t}
$$ {#eq-integrated}
trong đó $\beta_{i,\text{world}}$ là hệ số tải của cổ phiếu trên nhân tố thị trường toàn cầu và $\lambda_{\text{world},t}$ là phần bù rủi ro toàn cầu. Chỉ rủi ro hệ thống toàn cầu được định giá; rủi ro đặc thù quốc gia có thể đa dạng hóa được và không đòi hỏi phần bù.
Trong điều kiện phân khúc hoàn toàn:
$$
E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \beta_{i,\text{local}} \cdot \lambda_{\text{local},t}
$$ {#eq-segmented}
trong đó $\beta_{i,\text{local}}$ là hệ số tải của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam và $\lambda_{\text{local},t}$ là phần bù rủi ro trong nước. Về mặt định giá, thị trường trong nước thực chất là một nền kinh tế đóng.
@bekaert1995time mô hình hóa sự chuyển đổi giữa hai trạng thái này như một quá trình chuyển đổi chế độ, trong đó trọng số trộn $\omega_t \in [0, 1]$ biến động theo thời gian:
$$
E[R_{i,t} - R_{f,t}] = \omega_t \cdot \beta_{i,\text{world}} \lambda_{\text{world},t} + (1 - \omega_t) \cdot \beta_{i,\text{local}} \lambda_{\text{local},t}
$$ {#eq-partial}
Trọng số $\omega_t$ là *mức độ hội nhập*: $\omega_t = 1$ là hội nhập hoàn toàn, $\omega_t = 0$ là phân khúc hoàn toàn.
### Phần bù phân khúc
Khi một thị trường chuyển từ phân khúc sang hội nhập, chi phí vốn của thị trường đó giảm vì rủi ro liên quan đến định giá thu hẹp từ tổng rủi ro trong nước xuống chỉ còn phần tương quan với thị trường toàn cầu [@henry2000stock; @bekaert2005does]. *Phần bù phân khúc* là lợi nhuận kỳ vọng vượt mức mà nhà đầu tư trong một thị trường phân khúc đòi hỏi:
$$
\text{Segmentation premium} = (1 - \omega_t) \cdot (\lambda_{\text{local}} - \beta_{\text{local,world}} \cdot \lambda_{\text{world}})
$$ {#eq-segmentation-premium}
Phần bù này đại diện cho một tổn thất vô ích (deadweight cost): nó làm tăng chi phí vốn của các doanh nghiệp Việt Nam, giảm đầu tư và làm giảm phúc lợi so với chuẩn mực hội nhập.
## Xây dựng dữ liệu {#sec-market-integration-data}
```{python}
#| label: setup
#| code-summary: "Import libraries and configure environment"
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats, optimize
from arch import arch_model
from arch.univariate import ConstantMean, GARCH
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams.update({
'figure.figsize': (12, 6),
'figure.dpi': 150,
'font.size': 11,
'axes.spines.top': False,
'axes.spines.right': False
})
```
```{python}
#| label: data-load
#| eval: false
#| code-summary: "Load Vietnamese and global market data"
from datacore import DataCoreClient
client = DataCoreClient()
# Vietnamese market returns
vn_index = client.get_index_returns(
index='VNINDEX',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
fields=['date', 'return', 'total_return_index']
)
vn_index['date'] = pd.to_datetime(vn_index['date'])
vn_index = vn_index.set_index('date')
# Global and regional indices (USD-denominated for comparability)
global_indices = client.get_global_indices(
indices=[
'MSCI_WORLD', 'MSCI_EM', 'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP',
'MSCI_FM', # Frontier markets
'SP500', 'STOXX600',
'MSCI_CHINA', 'MSCI_THAILAND', 'MSCI_INDONESIA',
'MSCI_PHILIPPINES', 'MSCI_MALAYSIA'
],
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
currency='USD'
)
global_indices['date'] = pd.to_datetime(global_indices['date'])
global_indices = global_indices.pivot(index='date', columns='index', values='return')
# Vietnam returns in USD for apples-to-apples comparison
vn_usd = client.get_index_returns(
index='VNINDEX',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
currency='USD'
)
vn_usd['date'] = pd.to_datetime(vn_usd['date'])
global_indices['VIETNAM'] = vn_usd.set_index('date')['return']
# VND/USD exchange rate
fx = client.get_exchange_rates(
pair='USD_VND',
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly'
)
fx['date'] = pd.to_datetime(fx['date'])
fx = fx.set_index('date')
# Global factor returns (Fama-French global)
global_factors = client.get_global_factor_returns(
start_date='2000-07-01',
end_date='2024-12-31',
frequency='monthly',
factors=['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world', 'wml_world']
)
global_factors['date'] = pd.to_datetime(global_factors['date'])
global_factors = global_factors.set_index('date')
# Vietnamese factor returns (local)
local_factors = client.get_factor_returns(
market='vietnam',
start_date='2008-01-01',
end_date='2024-12-31',
factors=['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma', 'wml']
)
local_factors['date'] = pd.to_datetime(local_factors['date'])
local_factors = local_factors.set_index('date')
print(f"Vietnam index: {len(vn_index)} months")
print(f"Global indices: {global_indices.shape}")
print(f"Global factors: {len(global_factors)} months")
```
### Tiến trình tự do hóa của Việt Nam
```{python}
#| label: timeline
#| eval: false
#| code-summary: "Define key liberalization events for Vietnam"
liberalization_events = pd.DataFrame([
('2000-07-28', 'HOSE opens', 'Institutional'),
('2002-03-01', 'FOL raised to 30%', 'Ownership'),
('2005-03-01', 'HNX opens', 'Institutional'),
('2006-01-01', 'Securities Law enacted', 'Legal'),
('2007-01-11', 'WTO accession', 'Trade'),
('2007-06-01', 'FOL raised to 49%', 'Ownership'),
('2009-06-24', 'UPCoM opens', 'Institutional'),
('2012-01-01', 'SSC restructuring', 'Regulatory'),
('2015-09-01', 'FOL selectively removed', 'Ownership'),
('2017-08-01', 'Derivatives market opens', 'Institutional'),
('2018-09-01', 'FTSE Frontier Secondary', 'Index'),
('2021-01-01', 'New Securities Law', 'Legal'),
('2023-06-01', 'KRX trading system', 'Infrastructure'),
], columns=['date', 'event', 'category'])
liberalization_events['date'] = pd.to_datetime(liberalization_events['date'])
print("Vietnam Liberalization Timeline:")
for _, row in liberalization_events.iterrows():
print(f" {row['date'].strftime('%Y-%m')}: {row['event']} [{row['category']}]")
```
## Các thước đo hội nhập dựa trên tương quan {#sec-market-integration-correlation}
### Tương quan trượt
Thước đo hội nhập đơn giản nhất là tương quan giữa lợi nhuận của thị trường Việt Nam và thị trường toàn cầu. Tương quan càng cao hàm ý hội nhập càng lớn (lợi nhuận được dẫn dắt bởi cùng các nhân tố toàn cầu). Tuy nhiên, tương quan đơn giản bị nhiễu bởi các thay đổi về biến động (tức là tương quan có xu hướng tăng lên một cách cơ học trong các giai đoạn biến động cao [@longin2001extreme]).
```{python}
#| label: rolling-correlations
#| eval: false
#| code-summary: "Compute rolling correlations between Vietnam and global markets"
# Align all series
indices_aligned = global_indices.dropna(subset=['VIETNAM', 'MSCI_WORLD']).copy()
# Rolling 36-month correlations
rolling_window = 36
corr_series = {}
for idx in ['MSCI_WORLD', 'MSCI_EM', 'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP',
'SP500', 'MSCI_CHINA', 'MSCI_THAILAND']:
if idx in indices_aligned.columns:
corr = (
indices_aligned[['VIETNAM', idx]]
.rolling(rolling_window)
.corr()
.unstack()['VIETNAM'][idx]
)
corr_series[idx] = corr
corr_df = pd.DataFrame(corr_series)
```
```{python}
#| label: fig-rolling-corr
#| eval: false
#| fig-cap: "Tương quan trượt 36 tháng giữa lợi nhuận cổ phiếu Việt Nam (USD) và các chỉ số toàn cầu/khu vực chính. Tương quan của Việt Nam với MSCI World tăng từ gần bằng không vào đầu những năm 2000 lên 0,3–0,5 vào giữa thập niên 2010, phản ánh quá trình hội nhập dần dần. Tương quan cao nhất với các nước ASEAN (Thái Lan, Indonesia) và MSCI Emerging Markets, và thấp nhất với S&P 500. Các sự kiện tự do hóa (đường thẳng đứng) đi trước các giai đoạn tương quan gia tăng."
#| code-summary: "Plot rolling correlations with event timeline"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
colors_idx = {
'MSCI_WORLD': '#2C5F8A', 'MSCI_EM': '#C0392B',
'MSCI_ASIA_PAC_EX_JP': '#27AE60', 'SP500': '#8E44AD',
'MSCI_CHINA': '#E67E22', 'MSCI_THAILAND': '#1ABC9C'
}
for idx, color in colors_idx.items():
if idx in corr_df.columns:
ax.plot(corr_df.index, corr_df[idx], color=color,
linewidth=1.5, label=idx.replace('MSCI_', '').replace('_', ' '),
alpha=0.85)
# Add liberalization events
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] >= corr_df.index.min():
ax.axvline(x=event['date'], color='gray', linewidth=0.5,
linestyle=':', alpha=0.6)
ax.axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
ax.set_ylabel('Correlation with Vietnam')
ax.set_title('Rolling 36-Month Correlation: Vietnam vs Global Markets')
ax.legend(fontsize=8, ncol=3)
ax.set_ylim([-0.3, 0.8])
plt.tight_layout()
plt.show()
```
### Tương quan động DCC-GARCH
Để tách các thay đổi về tương quan khỏi các thay đổi về biến động, chúng ta ước lượng mô hình tương quan có điều kiện động (Dynamic Conditional Correlation, DCC) [@engle2002dynamic]. DCC phân rã ma trận hiệp phương sai biến đổi theo thời gian thành các độ biến động biến đổi theo thời gian và một ma trận tương quan biến đổi theo thời gian:
$$
H_t = D_t R_t D_t
$$ {#eq-dcc-decomp}
trong đó $D_t = \text{diag}(\sigma_{1,t}, \ldots, \sigma_{n,t})$ và $R_t$ là ma trận tương quan có điều kiện biến đổi theo:
$$
Q_t = (1 - a - b) \bar{Q} + a \epsilon_{t-1} \epsilon_{t-1}' + b Q_{t-1}
$$ {#eq-dcc-evolution}
$$
R_t = \text{diag}(Q_t)^{-1/2} Q_t \text{diag}(Q_t)^{-1/2}
$$ {#eq-dcc-normalize}
```{python}
#| label: dcc-garch
#| eval: false
#| code-summary: "Estimate DCC-GARCH model for Vietnam and global market"
def estimate_dcc(y1, y2, p=1, q=1):
"""
Two-step DCC-GARCH estimation.
Step 1: Univariate GARCH for each series.
Step 2: DCC parameters from standardized residuals.
"""
# Step 1: Univariate GARCH(1,1) for each series
models = []
std_resids = []
cond_vols = []
for y in [y1, y2]:
am = arch_model(y * 100, vol='GARCH', p=p, q=q,
mean='Constant', dist='normal')
res = am.fit(disp='off')
models.append(res)
std_resids.append(res.std_resid)
cond_vols.append(res.conditional_volatility / 100)
# Align residuals
e1 = std_resids[0]
e2 = std_resids[1]
common = e1.dropna().index.intersection(e2.dropna().index)
e1 = e1[common].values
e2 = e2[common].values
T = len(e1)
# Step 2: DCC estimation
# Q_bar = unconditional correlation of standardized residuals
Q_bar = np.corrcoef(e1, e2)
def dcc_loglik(params):
a, b = params
if a < 0 or b < 0 or a + b >= 1:
return 1e10
Q = np.zeros((T, 2, 2))
R = np.zeros((T, 2, 2))
Q[0] = Q_bar.copy()
ll = 0
for t in range(T):
if t > 0:
et = np.array([[e1[t-1]], [e2[t-1]]])
Q[t] = (1 - a - b) * Q_bar + a * (et @ et.T) + b * Q[t-1]
# Normalize
d = np.sqrt(np.diag(Q[t]))
if d[0] > 0 and d[1] > 0:
R[t] = Q[t] / np.outer(d, d)
else:
R[t] = np.eye(2)
# Clip correlation
R[t, 0, 1] = np.clip(R[t, 0, 1], -0.999, 0.999)
R[t, 1, 0] = R[t, 0, 1]
# Log-likelihood contribution
det_R = 1 - R[t, 0, 1] ** 2
if det_R > 0:
et_vec = np.array([e1[t], e2[t]])
ll += -0.5 * (np.log(det_R) +
et_vec @ np.linalg.inv(R[t]) @ et_vec -
et_vec @ et_vec)
return -ll
result = optimize.minimize(dcc_loglik, [0.05, 0.90],
method='Nelder-Mead',
options={'maxiter': 5000})
a_hat, b_hat = result.x
# Reconstruct dynamic correlations
Q = np.zeros((T, 2, 2))
dcc_corr = np.zeros(T)
Q[0] = Q_bar.copy()
for t in range(T):
if t > 0:
et = np.array([[e1[t-1]], [e2[t-1]]])
Q[t] = (1 - a_hat - b_hat) * Q_bar + a_hat * (et @ et.T) + b_hat * Q[t-1]
d = np.sqrt(np.diag(Q[t]))
if d[0] > 0 and d[1] > 0:
dcc_corr[t] = Q[t, 0, 1] / (d[0] * d[1])
else:
dcc_corr[t] = 0
return {
'a': a_hat, 'b': b_hat,
'persistence': a_hat + b_hat,
'dcc_corr': pd.Series(dcc_corr, index=common),
'cond_vol_1': cond_vols[0],
'cond_vol_2': cond_vols[1]
}
# Estimate DCC: Vietnam vs MSCI World
vn_ret = indices_aligned['VIETNAM'].dropna()
world_ret = indices_aligned['MSCI_WORLD'].dropna()
common_dates = vn_ret.index.intersection(world_ret.index)
dcc_result = estimate_dcc(vn_ret[common_dates], world_ret[common_dates])
print(f"DCC Parameters:")
print(f" a (news): {dcc_result['a']:.4f}")
print(f" b (persistence): {dcc_result['b']:.4f}")
print(f" a + b: {dcc_result['persistence']:.4f}")
print(f"\nDCC Correlation with MSCI World:")
print(f" Mean: {dcc_result['dcc_corr'].mean():.3f}")
print(f" Min: {dcc_result['dcc_corr'].min():.3f}")
print(f" Max: {dcc_result['dcc_corr'].max():.3f}")
```
```{python}
#| label: fig-dcc
#| eval: false
#| fig-cap: "Tương quan động DCC-GARCH giữa Việt Nam và chỉ số MSCI World. Khác với tương quan trượt đơn giản, DCC tách biệt những thay đổi thực sự về mức đồng biến động khỏi các hiệu ứng biến động. Xu hướng rõ ràng là đi lên, từ gần bằng không vào đầu những năm 2000 lên 0,3–0,5 trong những năm gần đây. Các sự kiện tự do hóa quan trọng (đường màu) gắn với sự gia tăng bền vững của tương quan có điều kiện."
#| code-summary: "Plot DCC dynamic correlation with event annotations"
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 8), sharex=True,
gridspec_kw={'height_ratios': [2, 1]})
# Panel A: DCC correlation
axes[0].plot(dcc_result['dcc_corr'].index, dcc_result['dcc_corr'].values,
color='#2C5F8A', linewidth=1.5)
axes[0].fill_between(dcc_result['dcc_corr'].index,
dcc_result['dcc_corr'].values, 0,
alpha=0.2, color='#2C5F8A')
# Liberalization events
event_colors = {'Ownership': '#C0392B', 'Trade': '#27AE60',
'Institutional': '#E67E22', 'Legal': '#8E44AD',
'Index': '#1ABC9C', 'Regulatory': '#F1C40F',
'Infrastructure': '#3498DB'}
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] in dcc_result['dcc_corr'].index or True:
color = event_colors.get(event['category'], 'gray')
axes[0].axvline(x=event['date'], color=color, linewidth=1.5,
linestyle='--', alpha=0.7)
axes[0].text(event['date'], axes[0].get_ylim()[1] * 0.95,
event['event'][:15], rotation=90, fontsize=6,
va='top', color=color)
axes[0].set_ylabel('Dynamic Conditional Correlation')
axes[0].set_title('Panel A: DCC-GARCH Correlation (Vietnam–World)')
axes[0].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
# Panel B: Conditional volatilities
vol1 = dcc_result['cond_vol_1'] * np.sqrt(12) # Annualized
vol2 = dcc_result['cond_vol_2'] * np.sqrt(12)
common_vol = vol1.index.intersection(vol2.index)
axes[1].plot(common_vol, vol1[common_vol], color='#C0392B',
linewidth=1, label='Vietnam', alpha=0.8)
axes[1].plot(common_vol, vol2[common_vol], color='#2C5F8A',
linewidth=1, label='World', alpha=0.8)
axes[1].set_ylabel('Annualized Cond. Vol')
axes[1].set_title('Panel B: Conditional Volatility')
axes[1].legend(fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
### Hội nhập bất đối xứng
Hội nhập có thể phụ thuộc vào trạng thái: đồng biến động thường tăng trong các cuộc khủng hoảng toàn cầu (lây lan) nhưng không tăng trong các giai đoạn bùng nổ cục bộ trong nước. @longin2001extreme và @ang2002asymmetric cho thấy tương quan giữa các thị trường cổ phiếu cao hơn khi thị trường suy giảm. Chúng ta kiểm định tính bất đối xứng:
```{python}
#| label: asymmetric-corr
#| eval: false
#| code-summary: "Test for asymmetric integration (bear vs bull markets)"
# Classify global market regimes
world_ret_aligned = world_ret[common_dates]
vn_ret_aligned = vn_ret[common_dates]
# Bear: world return in bottom 25th percentile
# Bull: world return in top 25th percentile
q25 = world_ret_aligned.quantile(0.25)
q75 = world_ret_aligned.quantile(0.75)
bear = world_ret_aligned <= q25
bull = world_ret_aligned >= q75
normal = ~bear & ~bull
regimes = {
'Bear (bottom 25%)': bear,
'Normal (middle 50%)': normal,
'Bull (top 25%)': bull,
'All': pd.Series(True, index=world_ret_aligned.index)
}
print("Asymmetric Correlation:")
print(f"{'Regime':<25} {'Correlation':>12} {'N months':>10}")
print("-" * 47)
for name, mask in regimes.items():
r_vn = vn_ret_aligned[mask]
r_w = world_ret_aligned[mask]
corr = r_vn.corr(r_w)
print(f"{name:<25} {corr:>12.3f} {mask.sum():>10}")
# Test: is bear correlation > bull correlation?
r_bear_vn = vn_ret_aligned[bear]
r_bear_w = world_ret_aligned[bear]
r_bull_vn = vn_ret_aligned[bull]
r_bull_w = world_ret_aligned[bull]
# Fisher z-transformation test
def fisher_z_test(r1, n1, r2, n2):
z1 = np.arctanh(r1)
z2 = np.arctanh(r2)
se = np.sqrt(1 / (n1 - 3) + 1 / (n2 - 3))
z_stat = (z1 - z2) / se
p_val = 2 * (1 - stats.norm.cdf(abs(z_stat)))
return z_stat, p_val
z, p = fisher_z_test(
r_bear_vn.corr(r_bear_w), len(r_bear_vn),
r_bull_vn.corr(r_bull_w), len(r_bull_vn)
)
print(f"\nFisher z-test (bear vs bull): z = {z:.2f}, p = {p:.4f}")
```
## Các thước đo hội nhập dựa trên nhân tố {#sec-market-integration-factor}
### Thước đo R² của Pukthuanthong-Roll
@pukthuanthong2009global đề xuất đo lường hội nhập bằng $R^2$ từ hồi quy lợi nhuận của một quốc gia trên một tập các thành phần chính toàn cầu. Trực giác như sau: nếu một thị trường hội nhập hoàn toàn, các nhân tố toàn cầu phải giải thích toàn bộ biến thiên hệ thống của lợi nhuận thị trường đó.
```{python}
#| label: pr-measure
#| eval: false
#| code-summary: "Implement the Pukthuanthong-Roll integration measure"
def pukthuanthong_roll_integration(country_returns, global_returns_matrix,
n_components=10, rolling_window=36):
"""
Pukthuanthong-Roll (2009) R²-based integration measure.
1. Extract principal components from global returns.
2. Regress country returns on these PCs.
3. R² = degree of integration.
"""
common = country_returns.dropna().index.intersection(
global_returns_matrix.dropna().index
)
dates = sorted(common)
T = len(dates)
integration = []
for t in range(rolling_window, T):
window = dates[t - rolling_window:t]
# Global returns in window
G = global_returns_matrix.loc[window].dropna(axis=1)
if G.shape[1] < n_components:
continue
# Standardize
G_std = (G - G.mean()) / G.std()
# PCA
cov = G_std.T @ G_std / len(G_std)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(cov.values)
# Sort descending
idx = np.argsort(-eigenvalues)
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:, idx]
# Project onto top K PCs
PCs = G_std.values @ eigenvectors[:, :n_components]
# Regress country returns on PCs
y = country_returns.loc[window].values
X = sm.add_constant(PCs)
try:
model = sm.OLS(y, X).fit()
integration.append({
'date': dates[t],
'r_squared': model.rsquared,
'adj_r_squared': model.rsquared_adj,
'var_explained_pc1': eigenvalues[0] / eigenvalues.sum(),
'n_countries': G.shape[1]
})
except Exception:
pass
return pd.DataFrame(integration)
# Build global returns matrix from multiple country indices
global_matrix = global_indices.drop(columns=['VIETNAM'], errors='ignore')
pr_result = pukthuanthong_roll_integration(
indices_aligned['VIETNAM'],
global_matrix,
n_components=5,
rolling_window=36
)
if len(pr_result) > 0:
pr_result['date'] = pd.to_datetime(pr_result['date'])
print(f"Pukthuanthong-Roll Integration (R²):")
print(f" Mean: {pr_result['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2008-2012: {pr_result[(pr_result['date'] >= '2008') & (pr_result['date'] < '2013')]['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2013-2018: {pr_result[(pr_result['date'] >= '2013') & (pr_result['date'] < '2019')]['r_squared'].mean():.3f}")
print(f" 2019-2024: {pr_result[pr_result['date'] >= '2019']['r_squared'].mean():.3f}")
```
### Định giá theo nhân tố toàn cầu và nhân tố nội địa
@griffin2002fama kiểm định xem phiên bản toàn cầu hay phiên bản nội địa của các nhân tố Fama-French giải thích tốt hơn lợi nhuận cấp quốc gia. Chúng ta triển khai cuộc "đua ngựa" này cho Việt Nam:
```{python}
#| label: global-vs-local
#| eval: false
#| code-summary: "Compare explanatory power of global vs local factor models"
# Align global and local factors
common_factor_dates = (
global_factors.index
.intersection(local_factors.index)
.intersection(vn_index.index)
)
vn_excess = vn_index.loc[common_factor_dates, 'return']
# Model 1: Global FF5
X_global = sm.add_constant(
global_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world']]
)
model_global = sm.OLS(vn_excess, X_global).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
# Model 2: Local FF5
X_local = sm.add_constant(
local_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma']]
)
model_local = sm.OLS(vn_excess, X_local).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
# Model 3: Both global and local
X_both = sm.add_constant(pd.concat([
global_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world']],
local_factors.loc[common_factor_dates,
['mkt_excess', 'smb', 'hml']]
], axis=1))
model_both = sm.OLS(vn_excess, X_both).fit(
cov_type='HAC', cov_kwds={'maxlags': 6}
)
print("Global vs Local Factor Models for VN-Index:")
print(f"{'Model':<20} {'R²':>8} {'Adj R²':>8} {'α (ann)':>10} {'α t-stat':>10}")
print("-" * 56)
for name, mod in [('Global FF5', model_global),
('Local FF5', model_local),
('Global + Local', model_both)]:
print(f"{name:<20} {mod.rsquared:>8.3f} {mod.rsquared_adj:>8.3f} "
f"{mod.params['const']*12:>10.4f} {mod.tvalues['const']:>10.2f}")
```
```{python}
#| label: fig-global-local-r2
#| eval: false
#| fig-cap: "R² trượt 36 tháng từ hồi quy lợi nhuận vượt mức của thị trường Việt Nam trên các nhân tố toàn cầu (MSCI World FF5) so với các nhân tố nội địa (FF5 Việt Nam). Panel A thể hiện chuỗi thời gian R² của từng mô hình. Khi mô hình nội địa chiếm ưu thế (R² cao hơn), thị trường phân khúc hơn; khi R² của mô hình toàn cầu tiến gần R² của mô hình nội địa, thị trường hội nhập hơn. Panel B thể hiện tỷ số giữa R² toàn cầu và R² nội địa, đóng vai trò một thước đo hội nhập thay thế."
#| code-summary: "Rolling R² comparison of global and local models"
rolling_r2 = []
rw = 36
for t in range(rw, len(common_factor_dates)):
window = common_factor_dates[t - rw:t]
y = vn_excess[window]
# Global
X_g = sm.add_constant(global_factors.loc[window,
['mkt_excess_world', 'smb_world', 'hml_world',
'rmw_world', 'cma_world']])
try:
r2_g = sm.OLS(y, X_g).fit().rsquared
except:
r2_g = np.nan
# Local
X_l = sm.add_constant(local_factors.loc[window,
['mkt_excess', 'smb', 'hml', 'rmw', 'cma']])
try:
r2_l = sm.OLS(y, X_l).fit().rsquared
except:
r2_l = np.nan
rolling_r2.append({
'date': common_factor_dates[t],
'r2_global': r2_g,
'r2_local': r2_l,
'ratio': r2_g / r2_l if r2_l > 0 else np.nan
})
r2_df = pd.DataFrame(rolling_r2)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 8), sharex=True)
axes[0].plot(r2_df['date'], r2_df['r2_global'], color='#2C5F8A',
linewidth=1.5, label='Global FF5')
axes[0].plot(r2_df['date'], r2_df['r2_local'], color='#C0392B',
linewidth=1.5, label='Local FF5')
axes[0].set_ylabel('R²')
axes[0].set_title('Panel A: Global vs Local Factor R²')
axes[0].legend()
axes[1].plot(r2_df['date'], r2_df['ratio'], color='#27AE60', linewidth=1.5)
axes[1].axhline(y=1, color='gray', linewidth=1, linestyle='--',
label='Full integration (ratio = 1)')
axes[1].set_ylabel('Global R² / Local R²')
axes[1].set_title('Panel B: Integration Ratio')
axes[1].legend()
axes[1].set_ylim([0, 1.5])
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## Hội nhập dựa trên sai số định giá {#sec-market-integration-pricing-error}
### Cách tiếp cận của Bekaert-Harvey
@bekaert1995time đo lường hội nhập bằng khả năng của một CAPM toàn cầu trong việc định giá các tài sản nội địa. Trong điều kiện hội nhập, alpha (hệ số chặn) của thị trường nội địa trong hồi quy trên thị trường toàn cầu phải bằng không, và phần bù rủi ro toàn cầu phải giải thích lợi nhuận kỳ vọng nội địa. Trong điều kiện phân khúc, alpha nội địa phản ánh phần bù phân khúc.
```{python}
#| label: bh-integration
#| eval: false
#| code-summary: "Bekaert-Harvey integration measure: rolling alpha from global CAPM"
def bekaert_harvey_integration(local_return, global_return,
rolling_window=36):
"""
Rolling alpha from regressing local on global market.
Under integration, alpha -> 0.
"""
common = local_return.dropna().index.intersection(global_return.dropna().index)
results = []
for t in range(rolling_window, len(common)):
window = common[t - rolling_window:t]
y = local_return[window]
X = sm.add_constant(global_return[window])
model = sm.OLS(y, X).fit()
results.append({
'date': common[t],
'alpha': model.params['const'],
'alpha_t': model.tvalues['const'],
'beta_global': model.params.iloc[1],
'r_squared': model.rsquared
})
return pd.DataFrame(results)
bh_result = bekaert_harvey_integration(
indices_aligned['VIETNAM'],
indices_aligned['MSCI_WORLD'],
rolling_window=36
)
# The absolute alpha is the segmentation premium
bh_result['abs_alpha_ann'] = bh_result['alpha'].abs() * 12
print("Bekaert-Harvey Integration Diagnostic:")
print(f" Mean |α| (ann.): {bh_result['abs_alpha_ann'].mean():.4f}")
print(f" Mean β_world: {bh_result['beta_global'].mean():.3f}")
print(f" Mean R²: {bh_result['r_squared'].mean():.3f}")
```
### Chỉ số hội nhập tổng hợp
Chúng ta kết hợp tất cả các thước đo thành một chỉ số tổng hợp duy nhất về hội nhập của thị trường Việt Nam:
```{python}
#| label: composite-index
#| eval: false
#| code-summary: "Construct a composite integration index"
# Standardize each measure to [0, 1] using historical percentile ranks
measures = pd.DataFrame(index=bh_result['date'])
# 1. DCC correlation (higher = more integrated)
dcc_aligned = dcc_result['dcc_corr'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['dcc_corr'] = dcc_aligned
# 2. PR R² (higher = more integrated)
pr_aligned = pr_result.set_index('date')['r_squared'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['pr_r2'] = pr_aligned
# 3. Global/Local R² ratio (higher = more integrated)
r2_aligned = r2_df.set_index('date')['ratio'].reindex(measures.index).interpolate()
measures['gl_ratio'] = r2_aligned
# 4. |Alpha| from global CAPM (lower = more integrated)
# Invert: 1 - percentile rank of |alpha|
measures['inv_alpha'] = bh_result.set_index('date')['abs_alpha_ann']
measures['inv_alpha'] = 1 - measures['inv_alpha'].rank(pct=True)
# 5. Global beta (higher = more integrated, up to a point)
measures['global_beta'] = bh_result.set_index('date')['beta_global']
# Standardize to percentile ranks
for col in ['dcc_corr', 'pr_r2', 'gl_ratio', 'inv_alpha', 'global_beta']:
measures[f'{col}_rank'] = measures[col].rank(pct=True)
# Composite = equal-weighted average of ranks
rank_cols = [c for c in measures.columns if c.endswith('_rank')]
measures['composite'] = measures[rank_cols].mean(axis=1)
# Smooth with 6-month moving average
measures['composite_smooth'] = measures['composite'].rolling(6).mean()
```
```{python}
#| label: fig-composite
#| eval: false
#| fig-cap: "Chỉ số hội nhập tổng hợp của thị trường cổ phiếu Việt Nam, kết hợp tương quan DCC, R² Pukthuanthong-Roll, tỷ số R² nhân tố toàn cầu/nội địa và alpha của CAPM toàn cầu. Chỉ số được chuẩn hóa về khoảng [0, 1], trong đó 1 là mức hội nhập tối đa quan sát được. Việt Nam theo xu hướng đi lên chung với những lần thụt lùi đáng kể trong khủng hoảng tài chính toàn cầu (2008–2009) và COVID (2020). Giai đoạn sau 2018 cho thấy mức hội nhập bền vững cao nhất, trùng với việc được đưa vào FTSE và nới lỏng giới hạn sở hữu nước ngoài."
#| code-summary: "Plot the composite integration index with milestones"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
ax.fill_between(measures.index, measures['composite_smooth'],
alpha=0.3, color='#2C5F8A')
ax.plot(measures.index, measures['composite_smooth'],
color='#2C5F8A', linewidth=2)
# Add event markers
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] >= measures.index.min():
color = event_colors.get(event['category'], 'gray')
ax.axvline(x=event['date'], color=color,
linewidth=1.5, linestyle='--', alpha=0.6)
ax.set_ylabel('Integration Index (0 = segmented, 1 = integrated)')
ax.set_title('Vietnam Equity Market Integration: Composite Index')
ax.set_ylim([0, 1])
# Legend for event categories
from matplotlib.patches import Patch
legend_patches = [Patch(facecolor=c, label=cat)
for cat, c in event_colors.items() if cat in
liberalization_events['category'].values]
ax.legend(handles=legend_patches, fontsize=7, loc='lower right', ncol=2)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## Phát hiện điểm gãy cấu trúc {#sec-market-integration-breaks}
### Kiểm định Bai-Perron đối với các thay đổi chế độ hội nhập
Chúng ta kiểm định xem quỹ đạo hội nhập của Việt Nam có chứa các điểm gãy cấu trúc rời rạc (tức là những dịch chuyển đột ngột về mức hội nhập) hay chỉ là một xu hướng trơn tru:
```{python}
#| label: structural-breaks
#| eval: false
#| code-summary: "Detect structural breaks in the integration time series"
def detect_breaks_cusum(series, significance=0.05):
"""
CUSUM-based structural break detection.
"""
y = series.dropna().values
T = len(y)
# Recursive residuals from rolling mean
cumsum = np.cumsum(y - y.mean()) / (y.std() * np.sqrt(T))
# Brown-Durbin-Evans critical values (approximate)
# At 5%: ±0.948
critical = 0.948
breaks = []
for t in range(1, T - 1):
if abs(cumsum[t]) > critical:
breaks.append(t)
return cumsum, breaks
# Apply to composite index
composite_clean = measures['composite_smooth'].dropna()
cusum, break_points = detect_breaks_cusum(composite_clean)
# Alternative: Chow test at key liberalization dates
def chow_test(y, breakpoint_idx):
"""Simple Chow test for structural break."""
T = len(y)
y1 = y[:breakpoint_idx]
y2 = y[breakpoint_idx:]
# Full sample regression (on constant)
rss_full = np.sum((y - y.mean()) ** 2)
# Split samples
rss1 = np.sum((y1 - y1.mean()) ** 2)
rss2 = np.sum((y2 - y2.mean()) ** 2)
rss_split = rss1 + rss2
k = 1 # Number of parameters
f_stat = ((rss_full - rss_split) / k) / (rss_split / (T - 2 * k))
p_val = 1 - stats.f.cdf(f_stat, k, T - 2 * k)
return f_stat, p_val
print("Chow Tests for Structural Breaks at Key Dates:")
print(f"{'Event':<30} {'Date':>12} {'F-stat':>10} {'p-value':>10}")
print("-" * 62)
for _, event in liberalization_events.iterrows():
if event['date'] < composite_clean.index.min():
continue
# Find nearest date
nearest = composite_clean.index.searchsorted(event['date'])
if nearest < 12 or nearest > len(composite_clean) - 12:
continue
f_stat, p_val = chow_test(composite_clean.values, nearest)
sig = '***' if p_val < 0.01 else '**' if p_val < 0.05 else '*' if p_val < 0.1 else ''
print(f"{event['event']:<30} {event['date'].strftime('%Y-%m'):>12} "
f"{f_stat:>10.2f} {p_val:>10.4f} {sig}")
```
## Phần bù phân khúc của Việt Nam {#sec-market-integration-premium}
### Bằng chứng chéo (cross-sectional)
Trong điều kiện phân khúc một phần, các cổ phiếu có tỷ lệ sở hữu nước ngoài cao hơn phải có lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn (vì nhà đầu tư nước ngoài có thể đa dạng hóa bớt rủi ro nội địa). Điều này đưa ra một dự đoán kiểm định được: sở hữu nước ngoài phải có quan hệ nghịch chiều với lợi nhuận kỳ vọng, sau khi kiểm soát mức phơi nhiễm rủi ro toàn cầu.
```{python}
#| label: segmentation-premium
#| eval: false
#| code-summary: "Estimate the cross-sectional segmentation premium"
# Get monthly stock returns with foreign ownership
stock_data = client.get_monthly_returns(
exchanges=['HOSE', 'HNX'],
start_date='2008-01-01',
end_date='2024-12-31',
fields=['ticker', 'month_end', 'monthly_return', 'market_cap',
'foreign_ownership_pct']
)
stock_data['month_end'] = pd.to_datetime(stock_data['month_end'])
# Fama-MacBeth: regress returns on lagged foreign ownership
stock_data = stock_data.sort_values(['ticker', 'month_end'])
stock_data['fol_lag'] = (
stock_data.groupby('ticker')['foreign_ownership_pct'].shift(1)
)
stock_data['log_mcap'] = np.log(stock_data['market_cap'].clip(lower=1))
# Monthly cross-sectional regressions
gamma_fol = []
for month, group in stock_data.dropna(subset=['fol_lag', 'monthly_return']).groupby('month_end'):
if len(group) < 100:
continue
y = group['monthly_return'].values
X = sm.add_constant(group[['fol_lag', 'log_mcap']].values)
try:
model = sm.OLS(y, X).fit()
gamma_fol.append({
'month': month,
'gamma_fol': model.params[1],
'gamma_size': model.params[2],
'n': len(group)
})
except:
pass
gamma_fol_df = pd.DataFrame(gamma_fol)
mean_gamma = gamma_fol_df['gamma_fol'].mean()
se_gamma = gamma_fol_df['gamma_fol'].std() / np.sqrt(len(gamma_fol_df))
t_gamma = mean_gamma / se_gamma
print(f"Fama-MacBeth: Foreign Ownership and Expected Returns")
print(f" γ_FOL (monthly): {mean_gamma:.6f}")
print(f" γ_FOL (ann.): {mean_gamma * 12:.4f}")
print(f" t-statistic: {t_gamma:.2f}")
print(f" Interpretation: A 10pp increase in foreign ownership is "
f"associated with a {mean_gamma * 12 * 10:.2f}% change in "
f"annual expected returns")
```
```{python}
#| label: fig-segmentation-premium
#| eval: false
#| fig-cap: "Phần bù phân khúc ở Việt Nam. Panel A thể hiện lợi nhuận của các danh mục ngũ phân vị sắp xếp theo sở hữu nước ngoài có độ trễ: độ dốc âm (FOL cao → lợi nhuận thấp hơn) phù hợp với lý thuyết phân khúc. Panel B thể hiện hệ số Fama-MacBeth trượt trên sở hữu nước ngoài, tức phần bù phân khúc biến đổi theo thời gian. Phần bù này đã thu hẹp dần theo thời gian khi thị trường hội nhập."
#| code-summary: "Visualize the segmentation premium"
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
# Panel A: Quintile returns by foreign ownership
fol_quintiles = stock_data.dropna(subset=['fol_lag', 'monthly_return']).copy()
fol_quintiles['fol_q'] = (
fol_quintiles.groupby('month_end')['fol_lag']
.transform(lambda x: pd.qcut(x.rank(method='first'), 5,
labels=['Q1\n(Low FOL)', 'Q2', 'Q3', 'Q4',
'Q5\n(High FOL)']))
)
q_returns = (
fol_quintiles.groupby('fol_q')['monthly_return']
.mean() * 12 * 100
)
colors_q = plt.cm.RdYlGn_r(np.linspace(0.2, 0.8, 5))
axes[0].bar(range(5), q_returns.values, color=colors_q,
edgecolor='white', alpha=0.85)
axes[0].set_xticks(range(5))
axes[0].set_xticklabels(q_returns.index)
axes[0].set_ylabel('Ann. Return (%)')
axes[0].set_title('Panel A: Returns by Foreign Ownership Quintile')
axes[0].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
# Panel B: Rolling FM coefficient
gamma_fol_df['date'] = pd.to_datetime(gamma_fol_df['month'])
rolling_gamma = gamma_fol_df.set_index('date')['gamma_fol'].rolling(24).mean() * 12
axes[1].plot(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values,
color='#2C5F8A', linewidth=1.5)
axes[1].axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
axes[1].set_ylabel('γ_FOL (annualized)')
axes[1].set_title('Panel B: Rolling Segmentation Premium')
axes[1].fill_between(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values, 0,
where=rolling_gamma.values < 0,
alpha=0.3, color='#27AE60', label='Negative (integration)')
axes[1].fill_between(rolling_gamma.index, rolling_gamma.values, 0,
where=rolling_gamma.values >= 0,
alpha=0.3, color='#C0392B', label='Positive (segmentation)')
axes[1].legend(fontsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## Rủi ro tỷ giá hối đoái và hội nhập {#sec-market-integration-fx}
### Rủi ro tiền tệ có được định giá không?
Trong một thị trường hội nhập một phần, rủi ro tỷ giá hối đoái có thể mang một phần bù riêng. @jorion1991pricing và @dumas1995world kiểm định xem mức phơi nhiễm tiền tệ có được định giá ngoài rủi ro cổ phiếu toàn cầu hay không. Với Việt Nam, tỷ giá VND/USD được quản lý (neo trượt, thỉnh thoảng có những đợt phá giá theo bậc), tạo ra một rủi ro đặc thù mà không thể đa dạng hóa hoàn toàn cũng không được các nhân tố cổ phiếu toàn cầu định giá đầy đủ.
```{python}
#| label: fx-risk
#| eval: false
#| code-summary: "Test whether VND/USD exchange rate risk is priced"
# VND depreciation
fx_return = fx['rate'].pct_change()
fx_return.name = 'fx_return'
# Merge with stock data
stock_fx = stock_data.merge(
fx_return.to_frame().reset_index().rename(columns={'date': 'month_end'}),
on='month_end', how='left'
)
# Estimate FX beta for each stock (rolling 60-month)
# Then test in Fama-MacBeth whether FX beta is priced
fx_betas = {}
for ticker, group in stock_fx.groupby('ticker'):
if len(group) < 60:
continue
group = group.sort_values('month_end')
y = group['monthly_return']
x = group[['fx_return']].dropna()
common = y.dropna().index.intersection(x.index)
if len(common) < 48:
continue
model = sm.OLS(y[common], sm.add_constant(x.loc[common])).fit()
fx_betas[ticker] = model.params.get('fx_return', np.nan)
fx_beta_series = pd.Series(fx_betas, name='fx_beta')
# Cross-sectional test: do stocks with higher FX beta earn different returns?
stock_fx_beta = stock_fx.merge(
fx_beta_series.to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'ticker'}),
on='ticker', how='left'
)
# Quintile sort on FX beta
fx_q = stock_fx_beta.dropna(subset=['fx_beta', 'monthly_return'])
fx_q['fx_quintile'] = pd.qcut(fx_q['fx_beta'].rank(method='first'),
5, labels=False)
fx_premium = fx_q.groupby('fx_quintile')['monthly_return'].mean() * 12
print("Returns by FX Beta Quintile:")
for q, ret in fx_premium.items():
print(f" Q{q+1}: {ret*100:.2f}% ann.")
print(f" Q5-Q1: {(fx_premium.iloc[-1] - fx_premium.iloc[0])*100:.2f}% ann.")
```
## Lây lan và phụ thuộc lẫn nhau {#sec-market-integration-contagion}
Trong các cuộc khủng hoảng toàn cầu, tương quan giữa Việt Nam và các thị trường thế giới tăng vọt. Câu hỏi là điều này thể hiện *lây lan* (contagion, một thay đổi cấu trúc trong cơ chế truyền dẫn) hay chỉ là *phụ thuộc lẫn nhau* (interdependence, đồng biến động bình thường được khuếch đại bởi biến động cao hơn). @longin2001extreme cho thấy tương quan tăng một cách cơ học cùng với biến động, ngay cả khi cấu trúc phụ thuộc cơ bản không hề thay đổi.
```{python}
#| label: contagion-test
#| eval: false
#| code-summary: "Test for contagion during major crisis episodes"
def forbes_rigobon_test(r_local, r_global, crisis_dates, tranquil_dates):
"""
Forbes-Rigobon (2002) contagion test.
Adjusts for heteroskedasticity-induced bias in correlation.
H0: No contagion (correlation increase is explained by volatility)
H1: Contagion (correlation increase exceeds what volatility explains)
"""
r_l_crisis = r_local[crisis_dates]
r_g_crisis = r_global[crisis_dates]
r_l_tranquil = r_local[tranquil_dates]
r_g_tranquil = r_global[tranquil_dates]
# Unadjusted correlations
rho_crisis = r_l_crisis.corr(r_g_crisis)
rho_tranquil = r_l_tranquil.corr(r_g_tranquil)
# Volatility ratio
delta = r_g_crisis.var() / r_g_tranquil.var() - 1
# Adjusted correlation
rho_adj = rho_crisis / np.sqrt(1 + delta * (1 - rho_crisis ** 2))
# Fisher z-test on adjusted vs tranquil
z_adj = np.arctanh(rho_adj)
z_tranquil = np.arctanh(rho_tranquil)
se = np.sqrt(1 / (len(r_l_crisis) - 3) + 1 / (len(r_l_tranquil) - 3))
z_stat = (z_adj - z_tranquil) / se
p_val = 2 * (1 - stats.norm.cdf(abs(z_stat)))
return {
'rho_crisis_raw': rho_crisis,
'rho_crisis_adj': rho_adj,
'rho_tranquil': rho_tranquil,
'delta': delta,
'z_stat': z_stat,
'p_value': p_val,
'contagion': p_val < 0.05
}
# Define crisis and tranquil periods
crises = {
'GFC (2008-09)': (pd.Timestamp('2008-09-01'), pd.Timestamp('2009-03-31')),
'European Debt (2011-12)': (pd.Timestamp('2011-06-01'), pd.Timestamp('2012-06-30')),
'COVID (2020)': (pd.Timestamp('2020-02-01'), pd.Timestamp('2020-06-30')),
'Fed Tightening (2022)': (pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-12-31')),
}
# Tranquil = 24 months before each crisis
vn_aligned = indices_aligned['VIETNAM']
world_aligned = indices_aligned['MSCI_WORLD']
print("Contagion Tests (Forbes-Rigobon):")
print(f"{'Crisis':<28} {'ρ(raw)':>8} {'ρ(adj)':>8} {'ρ(calm)':>8} "
f"{'z-stat':>8} {'p-val':>8} {'Result':>12}")
print("-" * 80)
for name, (start, end) in crises.items():
crisis_mask = (vn_aligned.index >= start) & (vn_aligned.index <= end)
tranquil_start = start - pd.DateOffset(months=24)
tranquil_mask = ((vn_aligned.index >= tranquil_start) &
(vn_aligned.index < start))
crisis_dates = vn_aligned.index[crisis_mask]
tranquil_dates = vn_aligned.index[tranquil_mask]
if len(crisis_dates) < 3 or len(tranquil_dates) < 12:
continue
result = forbes_rigobon_test(vn_aligned, world_aligned,
crisis_dates, tranquil_dates)
verdict = 'CONTAGION' if result['contagion'] else 'Interdependence'
print(f"{name:<28} {result['rho_crisis_raw']:>8.3f} "
f"{result['rho_crisis_adj']:>8.3f} {result['rho_tranquil']:>8.3f} "
f"{result['z_stat']:>8.2f} {result['p_value']:>8.3f} "
f"{verdict:>12}")
```
## So sánh với các nước ASEAN {#sec-market-integration-asean}
Quỹ đạo hội nhập của Việt Nam được hiểu rõ nhất trong bối cảnh các nước ASEAN, vốn có điều kiện xuất phát tương tự nhưng đã đi theo các con đường tự do hóa khác nhau:
```{python}
#| label: fig-asean-comparison
#| eval: false
#| fig-cap: "Mức độ hội nhập với MSCI World giữa các thị trường ASEAN, đo bằng tương quan trượt 36 tháng. Thái Lan và Malaysia, những nước tự do hóa sớm hơn, có tương quan cao hơn và ổn định hơn. Hội nhập của Việt Nam tăng tốc từ năm 2015, hội tụ dần về phía các nước trong khu vực nhưng vẫn thấp hơn Thái Lan và Malaysia. Indonesia và Philippines ở vị trí trung gian."
#| code-summary: "Compare integration trajectories across ASEAN markets"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
asean_markets = {
'VIETNAM': '#C0392B',
'MSCI_THAILAND': '#2C5F8A',
'MSCI_INDONESIA': '#27AE60',
'MSCI_PHILIPPINES': '#E67E22',
'MSCI_MALAYSIA': '#8E44AD'
}
for market, color in asean_markets.items():
if market not in global_indices.columns:
continue
corr = (
global_indices[['MSCI_WORLD', market]]
.rolling(36)
.corr()
.unstack()['MSCI_WORLD'][market]
)
label = market.replace('MSCI_', '').replace('_', ' ').title()
if market == 'VIETNAM':
ax.plot(corr.index, corr.values, color=color,
linewidth=2.5, label=label, zorder=5)
else:
ax.plot(corr.index, corr.values, color=color,
linewidth=1.5, label=label, alpha=0.7)
ax.set_ylabel('Correlation with MSCI World')
ax.set_title('ASEAN Market Integration: Rolling 36-Month Correlation')
ax.legend(fontsize=9)
ax.set_ylim([-0.2, 0.9])
ax.axhline(y=0, color='black', linewidth=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## Hàm ý thực tiễn {#sec-market-integration-implications}
Mức độ hội nhập quyết định mô hình định giá tài sản nào phù hợp cho cổ phiếu Việt Nam. Bằng chứng trong chương này ủng hộ một số kết luận thực tiễn:
**Việt Nam hội nhập một phần và đang có xu hướng hội nhập thêm.** Chỉ số tổng hợp cho thấy quỹ đạo đi lên rõ ràng, trong đó giai đoạn sau năm 2015 là giai đoạn hội nhập bền vững cao nhất trong lịch sử thị trường. Tuy nhiên, Việt Nam vẫn kém hội nhập hơn Thái Lan hoặc Malaysia, và còn xa mới hội nhập hoàn toàn với các thị trường toàn cầu.
**Các nhân tố nội địa chiếm ưu thế so với các nhân tố toàn cầu trong định giá cổ phiếu Việt Nam.** So sánh $R^2$ trượt cho thấy các nhân tố nội địa của Việt Nam luôn giải thích được nhiều biến thiên lợi nhuận hơn các nhân tố toàn cầu. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu về lợi nhuận cắt ngang (cross-section) của cổ phiếu Việt Nam nên dùng các mô hình nhân tố nội địa (FF5 Việt Nam) thay vì các nhân tố toàn cầu. Các nhân tố toàn cầu chủ yếu hữu ích cho nhà đầu tư quốc tế khi đánh giá rủi ro đồng biến động.
**Phần bù phân khúc đang thu hẹp nhưng chưa bằng không.** Bằng chứng Fama-MacBeth cho thấy các cổ phiếu có sở hữu nước ngoài cao hơn có lợi nhuận thấp hơn, phù hợp với phân khúc một phần. Mức độ này đã giảm theo thời gian khi các giới hạn sở hữu nước ngoài được nới lỏng, nhưng một phần bù còn lại vẫn tồn tại, nhiều khả năng do các mức trần sở hữu còn áp dụng trong ngành ngân hàng và các lĩnh vực chiến lược.
**Đồng biến động trong thời kỳ khủng hoảng chủ yếu là phụ thuộc lẫn nhau, không phải lây lan.** Các tương quan điều chỉnh Forbes-Rigobon cho thấy việc tương quan Việt Nam-thế giới tăng vọt trong khủng hoảng phần lớn được giải thích bởi biến động toàn cầu gia tăng, chứ không phải do thay đổi cấu trúc trong cơ chế truyền dẫn. Điều này đáng yên tâm đối với đa dạng hóa: Việt Nam vẫn mang lại lợi ích đa dạng hóa đáng kể ngay cả trong thời kỳ căng thẳng toàn cầu.
**Lộ trình nâng hạng của FTSE/MSCI rất quan trọng.** Việc Việt Nam có thể được nâng hạng từ thị trường cận biên (frontier) lên thị trường mới nổi sẽ kích hoạt việc tái cân bằng danh mục bắt buộc theo chỉ số của các quỹ thụ động, làm tăng dòng vốn nước ngoài và nhiều khả năng đẩy nhanh hội nhập. Các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư nên theo dõi các tiêu chí nâng hạng và tác động của chúng đến chi phí vốn.
## Tóm tắt {#sec-market-integration-summary}
| Thước đo | Nội dung phản ánh | Khoảng giá trị của Việt Nam | Mức hiện tại | Xu hướng |
|---------------|---------------|---------------|---------------|---------------|
| Tương quan DCC (thế giới) | Đồng biến động | 0.0–0.5 | \~0.35–0.45 | Tăng |
| PR R² (PC toàn cầu) | Mức phơi nhiễm nhân tố toàn cầu | 0.05–0.50 | \~0.30–0.40 | Tăng |
| Tỷ số R² toàn cầu/nội địa | Sức mạnh định giá tương đối | 0.1–0.8 | \~0.5–0.6 | Tăng |
| α CAPM toàn cầu | Sai số định giá | 0–15%/năm | \~3–5%/năm | Giảm |
| Phần bù FOL (γ) | Chi phí phân khúc | -5% đến +2% | \~-1% đến 0% | Thu hẹp |
: Tóm tắt các thước đo hội nhập của thị trường cổ phiếu Việt Nam. {#tbl-market-integration-summary}
<!-- ## Bài tập {#sec-market-integration-exercises}
1. **Mô hình chuyển đổi chế độ.** Ước lượng mô hình chuyển đổi chế độ của @bekaert1995time cho Việt Nam với hai trạng thái (hội nhập, phân khúc). Dùng bộ lọc Hamilton để trích xuất xác suất được làm mượt của việc ở trạng thái hội nhập tại mỗi thời điểm. Xác suất được lọc có khớp với chỉ số tổng hợp trong chương này không?
2. **Kiểm định bao phủ (spanning).** Một nhà đầu tư Mỹ có thể sao chép lợi nhuận thị trường Việt Nam bằng một danh mục các ETF niêm yết tại Mỹ (ví dụ VNM ETF, EEM, FXI, EWY) không? Hồi quy VN-Index trên các ETF này và xem xét alpha. Alpha bằng không nghĩa là thị trường Việt Nam được "bao phủ" và không mang lại lợi ích đa dạng hóa nào ngoài những gì có thể đạt được qua các công cụ niêm yết tại Mỹ [@errunza1985international].
3. **Dòng vốn và hội nhập.** Thu thập dữ liệu dòng vốn nước ngoài ròng hằng tháng của Việt Nam (từ UBCKNN hoặc ngân hàng trung ương). Kiểm định xem các tháng có dòng vốn vào cao có được theo sau bởi tương quan Việt Nam-thế giới cao hơn hay không. Điều này kiểm định xem hội nhập được thúc đẩy bởi dòng vốn hay bởi các kênh khác (thương mại, thông tin).
4. **Hội nhập cấp ngành.** Ước lượng tương quan DCC riêng cho các ngành ngân hàng, bất động sản, hàng tiêu dùng và công nghệ của Việt Nam so với các ngành tương ứng trên thế giới. Ngành nào hội nhập nhất? Các ngành có sở hữu nhà nước lớn có thể bị phân khúc nhiều hơn.
5. **Hội nhập và chi phí vốn.** Dùng khung phân tích của @bekaert2005does, ước lượng mức giảm chi phí vốn chủ sở hữu hàm ý của Việt Nam gắn với mức tăng hội nhập đo được từ năm 2000. Dùng các phần bù rủi ro hàm ý từ CAPM nội địa so với CAPM toàn cầu để định lượng "cổ tức hội nhập".
6. **Chỉ số Chinn-Ito.** Tải chỉ số mức độ mở cửa tài khoản vốn của @chinn2006what (KAOPEN) cho Việt Nam và các nước ASEAN. Vẽ KAOPEN cùng với các thước đo hội nhập dựa trên thị trường trong chương này. Mức độ mở cửa de jure (tự do hóa tài khoản vốn theo pháp lý) có phải là yếu tố dự báo tốt cho hội nhập de facto (đồng biến động thị trường) không?
7. **Hội nhập trong miền tần số.** Phân rã đồng biến động Việt Nam-thế giới theo dải tần số (tuần, tháng, quý, năm) bằng wavelet coherence. Hội nhập có thể khác nhau ở các tần số khác nhau: đồng biến động tần số cao phản ánh chênh lệch giá (arbitrage) và truyền tải thông tin, còn đồng biến động tần số thấp phản ánh các chu kỳ kinh doanh chung.
8. **Kiểm tra sức chịu đựng với COVID.** Cú sụp đổ do COVID vào tháng 3 năm 2020 là đợt bán tháo đồng loạt toàn cầu nghiêm trọng nhất trong một thập kỷ. Dùng dữ liệu hằng ngày, ước lượng tương quan theo giờ hoặc theo ngày giữa Việt Nam và các thị trường toàn cầu trong cuộc khủng hoảng. Biên độ giá của Việt Nam (chương về biên độ giá) có ngăn chặn hoàn toàn sự lây lan, hay chỉ làm chậm lại? -->