Fintech và cổ phiếu ngân hàng thương mại Việt Nam: Phân tích lan tỏa giá theo phân vị

Nguyễn Mậu Bá Đăng - Ngô Thái Hưng

DOI: https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2026.245.001

Email:

Đơn vị công tác:

Ngày nhận bài: 11/09/2026

Ngày nhận bài sửa: 11/09/2026

Ngày duyệt đăng: 11/09/2026

Lượt xem: 4

Downloads: 0

Các định dạng trích dẫn

Tóm tắt

Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu phân tích hiệu ứng lan tỏa giá giữa công nghệ tài chính (Fintech) và cổ phiếu các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 02/01/2019–14/4/2026.

Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu áp dụng chỉ số lan tỏa theo phân vị dựa trên QVAR để đo lường lan tỏa tổng thể, có hướng và ròng theo các trạng thái thị trường.

Kết quả nghiên cứu chính: Hiệu ứng lan tỏa giữa Fintech và cổ phiếu ngân hàng (CPNH) có tính phi tuyến, bất đối xứng và phụ thuộc vào trạng thái thị trường, đồng thời lan tỏa tăng mạnh ở các phân vị đuôi và giảm ở vùng trung vị. Kết quả cũng cho thấy một số CPNH lớn đóng vai trò truyền lan tỏa ròng, trong khi thị trường Fintech toàn cầu (đại diện bởi chỉ số KFTX) chủ yếu là nhận lan tỏa ròng.

Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng mới về mối quan hệ Fintech và CPNH tại Việt Nam và mở rộng tài liệu hiện có bằng khuôn khổ lan tỏa theo phân vị, qua đó làm rõ truyền dẫn rủi ro ở các đuôi phân phối và tính không đồng nhất theo trạng thái thị trường.

Từ khóa

Fintech, cổ phiếu ngân hàng thương mại, chỉ số lan tỏa, Việt Nam.

Download Mua ngay Buy now

Tài liệu tham khảo

Ando, T., Greenwood-Nimmo, M., & Shin, Y. (2018). Quantile connectedness: Modelling tail behaviour in the topology of financial networks. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3164772.

Ao, Z., & Ji, X. (2025). Strategic cooperation in Fintech field and efficiency of commercial banks. North American Journal of Economics and Finance, 76, 102377. https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102377.

Carlini, F., Del Gaudio, B. L., Porzio, C., & Previtali, D. (2022). Banks, Fintech and stock returns. Finance Research Letters, 45, 102252. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102252.

Chatziantoniou, I., Gabauer, D., & Stenfors, A. (2021). Interest rate swaps and the transmission mechanism of monetary policy: A quantile connectedness approach. Economics Letters, 204, 109891. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2021.109891.

Chen, X. (2026). Does Fintech security matter for the stability of commercial banks? Research in International Business and Finance, 87, 103405. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2026.103405.

Chen, X., He, G., & Li, Q. (2024). Can Fintech development improve the financial inclusion of village and township banks? Evidence from China. Pacific-Basin Finance Journal, 85, 102324. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2024.102324.

Del Sarto, N., Ramirez, I. C., & Gai, L. (2025). Impacts of Fintech funding announcements on traditional banks: An event study analysis. Journal of Economics and Business, 133, 106231. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2024.106231.

Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57-66. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006.

Dong, X., Zhu, S., & Qi, H. (2026). Fintech, bank proximity, and corporate innovation: Evidence from China. Economic Analysis and Policy, 90, 632-649. https://doi.org/10.1016/j.eap.2026.01.053.

He, D., Wang, Y., Wu, S., Wang, X., & Zhang, J. (2026). Banking on technology: Does Fintech improve bank performance? Quarterly Review of Economics and Finance, 105, 102102. https://doi.org/10.1016/j.qref.2025.102102.

Kakhkharov, J., & Bianchi, R. J. (2022). COVID-19 and policy responses: Early evidence in banks and Fintech stocks. Pacific-Basin Finance Journal, 74, 101815. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2022.101815.

Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46(1), 33. https://doi.org/10.2307/1913643.

Koop, G., Pesaran, M., & Potter, S. M. (1996). Impulse response analysis in nonlinear multivariate models. Journal of Econometrics, 74(1), 119-147. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01753-4.

Liu, Y., Wang, D., & Fan, X. (2026). Fintech, systemic risk and bank performance: Based on the perspective of systemic-risk-adjusted performance. Pacific-Basin Finance Journal, 95, 103006. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2025.103006.

Ngo, X. T., Le, K.-A., Nguyen, T. T., & Nguyen, K. D. (2025). Does Fintech curb bank risk-taking? Insights from an emerging economy. Finance Research Letters, 86, 108722. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.108722.

Pesaran, H., & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17-29. https://doi.org/10.1016/s0165-1765(97)00214-0.

Pham, T. P., Pavelkova, D., Popesko, B., Hoang, S. D., & Huynh, H. T. (2024). Relationship between Fintech by Google search and bank stock return: A case study of Vietnam. Financial Innovation, 10(1), 123. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00576-1.

Saklain, M. S. (2024). Fintech, systemic risk and bank market power - Australian perspective. International Review of Financial Analysis, 95, 103351. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103351.

Sun, J., Zhang, C., Zhang, R., Ji, Y., & Ding, J. (2025). Spillover dynamics and determinants between Fintech institutions and commercial banks based on the complex network and random forest fusion. Pacific-Basin Finance Journal, 91, 102713. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2025.102713.

Zeng, H., Abedin, M. Z., & Lucey, B. (2024). Heterogeneous dependence of the Fintech Index with global systemically important banks (G-SIBs). Finance Research Letters, 59, Article 105424. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.105424.