Giới thiệu phân tích lây lan tài chính trong Kinh tế lượng

Phân tích lây lan tài chính (Financial Contagion Analysis) là một chủ đề quan trọng trong kinh tế lượng tài chính, nghiên cứu cách thức các cú sốc tài chính lan truyền giữa các thị trường và quốc gia khác nhau. Chủ đề này trở nên đặc biệt quan trọng sau các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu như khủng hoảng châu Á 1997-1998 và khủng hoảng tài chính 2008-2009.

Series bài viết này dựa trên Chương 6 từ tác phẩm “A Practitioner’s Guide to Financial Econometrics Using Stata” của Boffelli và Urga (2016), cung cấp hướng dẫn thực hành chi tiết về ba phương pháp chính để đo lường lây lan tài chính.

Tổng quan về cấu trúc series

Series bài viết về phân tích lây lan tài chính được chia thành các phần chính sau:

  1. Giới thiệu lý thuyết cơ bản – Khái niệm lây lan, phân biệt với sự phụ thuộc lẫn nhau, và các loại lây lan chính
  2. Phương pháp hệ số tương quan chéo Forbes-Rigobon – Phương pháp đầu tiên và đơn giản nhất để kiểm định lây lan
  3. Mô hình ARCH/GARCH và phương pháp DCC – Phương pháp hiện đại sử dụng tương quan động có điều kiện
  4. Phương pháp moment bậc cao – Kỹ thuật nâng cao dựa trên skewness và kurtosis
  5. Mô hình Markov switching – Phân tích chuyển đổi chế độ trong tương quan
  6. Hướng dẫn thực hành tổng hợp – Áp dụng tất cả phương pháp với dữ liệu thực tế

Tạo dữ liệu mô phỏng cho thực hành

Để minh họa các khái niệm và phương pháp trong series, chúng ta sẽ tạo một bộ dữ liệu mô phỏng các chỉ số chứng khoán với đặc tính lây lan:

Stata
* Tạo dữ liệu mô phỏng phân tích lây lan tài chính
clear
set seed 12345
set obs 2000

* Tạo biến thời gian
generate date_num = _n
format date_num %td
generate date = date("01jan2010","DMY") + date_num - 1
format date %td
tsset date

* Tạo cú sốc chung và cú sốc riêng cho từng thị trường
generate common_shock = rnormal(0, 1)
generate us_shock = rnormal(0, 0.8)  
generate uk_shock = rnormal(0, 0.8)
generate ger_shock = rnormal(0, 0.8)
generate jpn_shock = rnormal(0, 1.0)

* Tạo dummy cho giai đoạn khủng hoảng (từ quan sát 1000-1200)
generate crisis_period = 0
replace crisis_period = 1 if _n >= 1000 & _n <= 1200

* Tăng cường độ cú sốc chung trong giai đoạn khủng hoảng
replace common_shock = common_shock * 2.5 if crisis_period == 1

* Tạo lợi suất chứng khoán với hệ số lây lan khác nhau
generate us_return = 0.05 + 0.8*common_shock + us_shock
generate uk_return = 0.04 + 0.6*common_shock + 0.3*L.us_return + uk_shock
generate ger_return = 0.04 + 0.7*common_shock + 0.4*L.us_return + ger_shock  
generate jpn_return = 0.03 + 0.3*common_shock + 0.1*L.us_return + jpn_shock

* Tăng hệ số lây lan trong giai đoạn khủng hoảng
replace uk_return = uk_return + 0.4*L.us_return*crisis_period
replace ger_return = ger_return + 0.5*L.us_return*crisis_period

* Tạo nhãn biến
label variable us_return "Lợi suất thị trường Mỹ (%)"
label variable uk_return "Lợi suất thị trường Anh (%)" 
label variable ger_return "Lợi suất thị trường Đức (%)"
label variable jpn_return "Lợi suất thị trường Nhật Bản (%)"
label variable crisis_period "Giai đoạn khủng hoảng (1=có, 0=không)"

* Lưu dữ liệu
save "contagion_demo.dta", replace

* Hiển thị thống kê mô tả
summarize us_return uk_return ger_return jpn_return
correlate us_return uk_return ger_return jpn_return if crisis_period == 0
correlate us_return uk_return ger_return jpn_return if crisis_period == 1
Dữ liệu mô phỏng này tạo ra các đặc tính quan trọng của lây lan tài chính: (1) cú sốc chung gia tăng trong giai đoạn khủng hoảng, (2) hệ số lây lan thay đổi theo thời gian, và (3) mức độ lây lan khác nhau giữa các thị trường.

Kiến thức tiên quyết

Để hiểu sâu về phân tích lây lan tài chính, người đọc nên có kiến thức cơ bản về:

  • Kinh tế lượng cơ bản: hồi quy, kiểm định giả thuyết, tính không đồng nhất phương sai
  • Mô hình chuỗi thời gian: VAR, ARCH/GARCH, tính dừng
  • Thống kê mô tả: hệ số tương quan, moment bậc cao (skewness, kurtosis)
  • Stata cơ bản: thao tác dữ liệu, lệnh tsset, ước lượng mô hình
  • Toán tài chính: định giá rủi ro, đa dạng hóa danh mục

Các khái niệm then chốt

Trước khi bắt đầu series, hãy làm quen với một số thuật ngữ quan trọng:

Ý nghĩa thực tiễn

Phân tích lây lan tài chính có tầm quan trọng lớn trong thực tiễn:

Đối với nhà đầu tư: Hiểu được cơ chế lây lan giúp đánh giá đúng hiệu quả đa dạng hóa danh mục quốc tế, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng khi tương quan gia tăng mạnh.
Đối với nhà hoạch định chính sách: Xác định đúng nguồn gốc và kênh truyền tải lây lan giúp đưa ra các biện pháp can thiệp hiệu quả, từ hỗ trợ thanh khoản đến phối hợp chính sách quốc tế.

Cảnh báo về độ phức tạp

Phân tích lây lan tài chính là một chủ đề khá nâng cao trong kinh tế lượng tài chính. Các khái niệm và phương pháp được trình bày đòi hỏi sự tập trung cao và thực hành nhiều với dữ liệu thực tế.

  • Boffelli, S. và Urga, G. (2016). Financial Econometrics Using Stata. Stata Press, Chapter 6: Contagion Analysis, pp. 245-276
  • Forbes, K. J. và Rigobon, R. (2002). No contagion, only interdependence: measuring stock market comovements. Journal of Finance, 57(5), 2223-2261
  • Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350
  • Fry, R., Martin, V. L. và Tang, C. (2010). A new class of tests of contagion with applications. Journal of Business & Economic Statistics, 28(3), 423-437
Tải dữ liệu mô phỏng lây lan tài chính
Back to top button