Độ hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam so với các nước ASEAN trước và từ khi có COVID-19-Reference-Cited by-同舟云学术

Độ hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam so với các nước ASEAN trước và từ khi có COVID-19

Published:2024 Issue: Volume: Page:
ISSN:1859-0012
Container-title:Tạp chí Kinh tế và Phát triển
language:vi
Short-container-title:JEDVI

Author:

Mai Cẩm Tú¹,Bùi Dương Hải¹

Affiliation:

1. Khoa Toán kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

Abstract

Bài viết này áp dụng công thức tính chỉ số hiệu quả thông tin thị trường do Kristoufek và Vosvdra đề xuất năm 2014 để tính toán chỉ số hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán của các nước trong ASEAN-6. Việc tính toán được thực hiện với chuỗi lợi suất của các chỉ số chứng khoán của Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam cho hai giai đoạn: trước COVID-19 (2016 - 2019) và từ khi có COVID-19 (2020 - 2023). Kết quả cho thấy mức độ hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam được cải thiện qua hai giai đoạn trong khi thị trường Indonesia và Malaysia ở giai đoạn sau kém hiệu quả thông tin hơn giai đoạn trước. Ngoài ra, xếp hạng dựa vào chỉ số hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam cũng được cải thiện cho thấy mức độ phản ánh thông tin sẵn có của giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam được cải thiện tốt hơn so với các nước khác trong ASEAN-6.

Publisher

National Economics University - Vietnam

Reference23 articles.

1. Achard, S. & Coeurjolly, J. F. (2010), ‘Discrete variations of the fractional Brownian motion in the presence of outliers and an additive noise’, Statistics Surveys, 4 117–147, DOI: 10.1214/09-SS059.

2. Alessio, E., Carbone, A., Castelli, G. & Frappietro, V. (2002), ‘Second-order moving average and scaling of stochastic time series’, The European Physical Journal B, 27, 197-200, DOI: 10.1140/epjb/e20020150.

3. Assaf, A., Charif, H. & Demir, E. (2022), ‘Information sharing among cruptocurrencies: Evidence from mutual information and approximate entropy during COVID-19’, Finance Research Letters, 47 (A), DOI: 10.1016/j.frl.2021.102556.

4. Bhatt, S. J., Dedania, H. V. & Shah, V. R. (2015), ‘Fractal Dimensional Analysis in Financial Time Series’, International Journal of Financial Manegement, 5 (3), 46-52, DOI: 10.21863/ijfm/2015.5.3.016.

5. Bonal, A. D. & Marshak, A. (2019), ‘Approximate entropy and sample entropy: a comprehensive tutorial’, Entropy, 21 (5), 541-578, DOI: 10.3390/e21060541.