LAN TOẢ BIẾN ĐỘNG GIÁ GIỮA CỔ PHIẾU AI VÀ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
DOI:
https://doi.org/10.62985/j.huit_ojs.vol26.no5.705Từ khóa:
Cổ phiếu AI, cổ phiếu ngân hàng thương mại, Việt Nam, chỉ số lan toả.Tóm tắt
Đề tài nghiên cứu về sự lan toả biến động về tỷ suất sinh lợi giữa cổ phiếu AI và các ngân hàng thương mại Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu được lấy trong giai đoạn 2020–2024. Chúng tôi sử dụng phương pháp nghiên cứu chỉ số lan tỏa (Spillover Index) để đánh giá mức độ và hướng lan tỏa biến động tỷ suất sinh lợi giữa hai nhóm cổ phiếu. Kết quả cho thấy tồn tại sự biến động lan toả về tỷ suất sinh lợi giữa cổ phiếu ngân hàng thương mại và AI, biến động theo thời gian, dao động mạnh ở những thời điểm xảy ra các sự kiện lớn như đại dịch COVID-19, chiến tranh giữa Nga và Ukraine và lạm phát toàn cầu năm 2023. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng, có tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngân hàng thương mại và AI. VCB, VIB, VPB là những cổ phiếu chủ yếu chỉ nhận sự lan tỏa về tỷ suất sinh lợi còn các cổ phiếu như CTG, MBB, STB, SHB lại ít có sự hấp thụ mà còn truyền đi cho các cổ phiếu khác. Những kết quả này sẽ cung cấp những thông tin hữu ích cho các bên liên quan có thể có những đánh giá tổng quát, từ đó đưa ra những hoạch định chính sách để tăng cường sự ổn định và bền vững của hệ thống tài chính trong bối cảnh chuyển đổi số.
Tài liệu tham khảo
[1] M. I. Jordan and T. M. Mitchell, “Machine learning: Trends, perspectives, and prospects,” Science, vol. 349, no. 6245, pp. 255–260, Jul. 2015, doi: https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
[2] R. Luckin and W. Holmes, Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. London, U.K.: Pearson Education, 2016. [Online]. Available: https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/about-pearson/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
[3] A. Agrawal, J. S. Gans, and A. Goldfarb, “Exploring the impact of artificial intelligence: Prediction versus judgment,” Information Economics and Policy, vol. 47, pp. 1–6, Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2019.05.001
[4] X. Dong and S. H. McIntyre, “The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies,” Quantitative Finance, vol. 14, no. 11, pp. 1895–1896, 2014, doi: https://doi.org/10.1080/14697688.2014.946440
[5] McKinsey & Company, “Crossing the horizon: North American asset management in the 2020s,” Oct. 6, 2021. [Online]. Available: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/crossing-the-horizon-north-american-asset-management-in-the-2020s
[6] Y. Bonaparte, “Artificial intelligence in finance: Valuations and opportunities,” Finance Research Letters, vol. 60, Art. no. 104851, Feb. 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104851
[7] Investing.com, “THNQ stock price | Robo Global Artificial Intelligence ETF.” [Online]. Available: https://www.investing.com/etfs/thnq
[8] A. Mer, K. Singhal, and A. S. Virdi, “A review of the role of artificial intelligence in banking and stock market trading,” in Finance Analytics in Business: Perspectives on Enhancing Efficiency and Accuracy. Bingley, U.K.: Emerald Publishing Limited, 2024, pp. 175–198, doi: https://doi.org/10.1108/978-1-83753-572-920241009
[9] M. D. Fethi and F. Pasiouras, “Assessing bank efficiency and performance with operational research and artificial intelligence techniques: A survey,” European Journal of Operational Research, vol. 204, no. 2, pp. 189–198, 2010, doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.08.003
[10] S. G. R., R. K. Manoharan, P. Balamurugan, B. G. Ramaraj, and J. Sudarvel, “AI prediction of the weekend effect on stock returns selected private sectors banks in India,” SSRN Electronic Journal, Jan. 2025, doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.5079777
[11] F. X. Diebold and K. Yilmaz, “Measuring financial asset return and volatility spillovers, with application to global equity markets,” The Economic Journal, vol. 119, no. 534, pp. 158–171, Jan. 2009, doi: https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2008.02208.x
[12] F. X. Diebold and K. Yilmaz, “Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers,” International Journal of Forecasting, vol. 28, no. 1, pp. 57–66, 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
[13] M. Khan, M. Khan, U. N. Kayani, K. S. Mughal, and R. Mumtaz, “Unveiling market connectedness: Dynamic returns spillovers in Asian emerging stock markets,” International Journal of Financial Studies, vol. 11, no. 3, Art. no. 112, Sep. 2023, doi: https://doi.org/10.3390/ijfs11030112
[14] T. T. T. Anh, “Xác định sự kết nối động giữa tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán các quốc gia Đông Nam Á: Tiếp cận bằng chỉ số lan truyền,” Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, vol. 56, no. 3D, pp. 223–235, 2020, doi: https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2020.072
[15] C. Brock, “6 best AI stocks to buy in 2025,” Forbes, updated Dec. 8, 2025. [Online]. Available: https://www.forbes.com/sites/investor-hub/article/best-artificial-intelligence-ai-stocks/
[16] G. M. Qasaimeh and H. E. Jaradeh, “The impact of artificial intelligence on the effective applying of cyber governance in Jordanian commercial banks,” International Journal of Technology Innovation and Management (IJTIM), vol. 2, no. 1, pp. 68–86, May 2022, doi: https://doi.org/10.54489/ijtim.v2i1.61
[17] H. A. Al-Ababneh, V. Borisova, A. Zakharzhevska, P. Tkachenko, and N. Andrusiak, “Performance of artificial intelligence technologies in banking institutions,” WSEAS Transactions on Business and Economics, vol. 20, pp. 307–317, 2023, doi: https://doi.org/10.37394/23207.2023.20.29
[18] M. Kolleshi and E. Golemi, “Impact of artificial intelligence on the Albanian banking system,” Interdisciplinary Journal of Research and Development, vol. 11, no. 2, pp. 75–82, Jul. 2024, doi: https://doi.org/10.56345/ijrdv11n210
[19] S. P. Pattyam, “AI-driven financial market analysis: Advanced techniques for stock price prediction, risk management, and automated trading,” African Journal of Artificial Intelligence and Sustainable Development, vol. 1, no. 1, pp. 100–135, 2021.
[20] S. Khan, R. Bangash, and U. Ullah, “Unlocking market insights and AI-driven stock return analysis of the KMI-30 index,” Journal of Asian Development Studies, vol. 12, no. 3, pp. 465–479, Sep. 2023, doi: https://doi.org/10.62345/jads.2023.12.3.36
[21] Furizal, A. Ritonga, A. Ma’arif, and I. Suwarno, “Stock price forecasting with multivariate time series long short-term memory: A deep learning approach,” Journal of Robotics and Control (JRC), vol. 5, no. 5, pp. 1322–1335, 2024, doi: https://doi.org/10.18196/jrc.v5i5.22460
[22] J.-S. Chou and T.-K. Nguyen, “Forward forecast of stock price using sliding-window metaheuristic-optimized machine-learning regression,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 7, pp. 3132–3142, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.1109/TII.2018.2794389
[23] I. Durongkadej, W. Hu, and H. E. Wang, “How artificial intelligence incidents affect banks and financial services firms? A study of five firms,” Finance Research Letters, vol. 70, Art. no. 106279, Dec. 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106279
[24] OECD, “Growth in services—Fostering employment, productivity and innovation,” OECD Digital Economy Papers, no. 94, OECD Publishing, Paris, France, Apr. 2005, doi: https://doi.org/10.1787/232370436752
[25] E. F. Fama, “Efficient capital markets: A review of theory and empirical work,” The Journal of Finance, vol. 25, no. 2, pp. 383–417, May 1970, doi: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1970.tb00518.x
[26] Lê Hải Trung, “Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR,” Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, no. 260–261, pp. 46–60, 2024, doi: https://doi.org/10.59276/TCKHDT.2024.1.2.2609
[27] N. T. Hung, “Does volatility transmission between stock market returns of Central and Eastern European countries vary from normal to turbulent periods?,” Acta Oeconomica, vol. 70, no. 3, pp. 449–468, Oct. 2020, doi: https://doi.org/10.1556/032.2020.00022
[28] N. T. N. Quỳnh and V. T. H. Linh, “Tác động của một số yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam,” Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh – Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, vol. 14, no. 3, pp. 47–63, 2020, doi: https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.14.3.477.2019
[29] A. Ashta and H. Herrmann, “Artificial intelligence and fintech: An overview of opportunities and risks for banking, investments, and microfinance,” Strategic Change, vol. 30, no. 3, pp. 211–222, May 2021, doi: https://doi.org/10.1002/jsc.2404
[30] OpenAI, “GPT-4,” Mar. 14, 2023. [Online]. Available: https://openai.com/index/gpt-4-research/
[31] A. Minh, “Ngân hàng tích cực triển khai chính sách tiền tệ, bảo đảm ổn định kinh tế vĩ mô,” Báo Điện tử Chính phủ, Sep. 21, 2024. Truy cập tại: https://baochinhphu.vn/ngan-hang-tich-cuc-trien-khai-chinh-sach-tien-te-bao-dam-on-dinh-kinh-te-vi-mo-102240921162300244.htm
