Số 240 | Tháng 3/2026
So sánh bong bóng tài chính thị trường phát triển và mới nổi: Tiếp cận từ mô hình PSY
Liêu Cập Phủ, Phạm Thị Tuyết Trinh
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu này nhằm phát hiện sự tồn tại và so sánh các đặc điểm (tần suất, độ bền) của bong bóng tài chính giữa nhóm thị trường phát triển (Mỹ, Nhật Bản) và nhóm thị trường mới nổi (Trung Quốc, Việt Nam), qua đó kiểm chứng giả thuyết về giới hạn của kinh doanh chênh lệch giá.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nhóm tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Phillips–Shi–Yu (PSY) để nhận diện các giai đoạn bùng nổ giá trên chuỗi dữ liệu chỉ số chứng khoán hàng tháng từ tháng 01/2002 đến tháng 02/2025. Đây là phương pháp tốt trong việc phát hiện đa bong bóng và xác định thời điểm bắt đầu – kết thúc.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả thực nghiệm xác nhận bong bóng tài chính tồn tại ở cả bốn thị trường, tuy nhiên có sự phân hóa rõ rệt. Tại các thị trường phát triển, bong bóng thường ngắn hạn do áp lực điều chỉnh hiệu quả từ những nhà đầu tư tổ chức và bán khống; ngược lại, tại các thị trường mới nổi, bong bóng kéo dài hơn do tâm lý đầu cơ và thiếu vắng những công cụ đối trọng.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm so sánh trực tiếp giữa hai nhóm thị trường trên cùng một khung thời gian và phương pháp thống nhất, đồng thời làm rõ vai trò của cấu trúc vi mô thị trường (như bán khống) trong việc kiểm soát bong bóng tài sản.
Tài liệu tham khảo:
- Aliber, R. Z., & Kindleberger, C. P. (2015). Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises. Palgrave Macmillan UK. https://doi.org/10.1007/978-1-137-52574-1.
- Başoğlu Kabran, F., & Ünlü, K. D. (2021). A two-step machine learning approach to predict S&P 500 bubbles. Journal of Applied Statistics, 48(13–15), 2776–2794. https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1823947.
- Bhattacharjee, A., Bhattacharya, S., Muthoo, A., & Sen, S. (2025). Understanding network interdependence and contagion across East Asian markets: Background, the East Asian financial crisis and institutional responses. Asian Journal of Economics and Banking, 9(2), 189–212. https://doi.org/10.1108/AJEB-05-2025-0053.
- Brunnermeier, M., Rother, S., & Schnabel, I. (2020). Asset Price Bubbles and Systemic Risk. Review of Financial Studies (Vol 33, no 9, pp 4272–4317). Oxford Univ Press Inc. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa011.
- Diba, B. T., & Grossman, H. I. (1988a). Explosive rational bubbles in stock prices? The American Economic Review, 78(3), 520–530. https://doi.org/10.2307/1809149.
- Diba, B. T., & Grossman, H. I. (1988b). The theory of rational bubbles in stock prices. The Economic Journal, 98(392), 746–754. https://doi.org/10.2307/2233912.
- Harvey, D. I., Leybourne, S. J., Sollis, R., & Taylor, A. M. R. (2016). Tests for explosive financial bubbles in the presence of non-stationary volatility. Journal of Empirical Finance, Recent developments in financial econometrics and empirical finance, 38, 548–574. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2015.09.002.
- Hu, Y. (2023). A review of Phillips-type right-tailed unit root bubble detection tests. Journal of Economic Surveys, 37(1), 141–158. https://doi.org/10.1111/joes.12524.
- Hu, Y., & Oxley, L. (2018). Bubble contagion: Evidence from Japan’s asset price bubble of the 1980-90s. Journal of The Japanese and International Economies (Vol 50, tr 89–95). Academic Press Inc Elsevier Science. https://doi.org/10.1016/j.jjie.2018.09.002
- Li, G., Xiao, M., Yang, X., Guo, Y., & Yang, S. (2021). Research on multiple bubbles in China’s multi-level stock market. PloS one, 16(8), e0255476. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255476.
- Long, P. D., Hien, B. Q., & Ngoc, P. T. B. (2024). Money supply, inflation and output: An empirically comparative analysis for Vietnam and China. Asian Journal of Economics and Banking, 8(2), 294–306. https://doi.org/10.1108/AJEB-03-2021-0040.
- Phillips, P. C. B., & Shi, S. (2020). Real time monitoring of asset markets: Bubbles and crises. H. Vinod & C. Rao (B.t.v), Financial, Macro and Micro Econometrics Using R (Vol. 42, pp. 61–80). Elsevier North-Holland Biomed Press. https://doi.org/10.1016/bs.host.2018.12.002.
- Phillips, P. C. B., Shi, S., & Yu, J. (2015a). Testing for multiple bubbles: Historical episodes of exuberance and collapse in the S&P 500. International economic review, 56(4), 1043–1078. https://doi.org/10.1111/iere.12132
- Phillips, P. C. B., Shi, S., & Yu, J. (2015b). Testing for multiple bubbles: Limit theory of real-time detectors. International Economic Review (Vol. 56, no 4, pp.1079–1134). Wiley-Blackwell. https://doi.org/10.1111/iere.12131.
- Phillips, P. C. B., & Shi, S.-P. (2018). Financial bubble implosion and reverse regression. Econometric Theory (Vol. 34, no. 4, pp. 705–753). Cambridge Univ Press. https://doi.org/10.1017/S0266466617000202.
- Quinn, W., & Turner, J. D. (2020). Boom and bust: A global history of financial bubbles. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108367677.002.
- Saivasan, R., & Lokhande, M. (2022). Influence of risk propensity, behavioural biases and demographic factors on equity investors’ risk perception. Asian Journal of Economics and Banking, 6(3), 373–403. https://doi.org/10.1108/AJEB-06-2021-0074.
- Shiller, R. J. (1981). Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends? https://www.aeaweb.org/aer/top20/71.3.421-436.pdf.
- Shiller, R. J. (2015). Irrational exuberance: Revised and expanded third edition. Princeton university press. https://doi.org/10.1515/9781400865536.
- Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1997). The Limits of Arbitrage. The Journal of Finance, 52(1), 35–55. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb03807.x
- Skrobotov, A. (2023). Testing for explosive bubbles: A review. Dependence Modeling, 11(1), 20220152. https://doi.org/10.1515/demo-2022-0152.
- Tran, K. L., Le, H. A., Lieu, C. P., & Nguyen, D. T. (2023). Machine learning to forecast financial bubbles in stock markets: Evidence from Vietnam. International Journal of Financial Studies, 11(4), 133. https://doi.org/10.3390/ijfs11040133.
- Tran, T. H., & Bui, T. K. (2025). Financial Bubble Detection Using GSADF and LSTM-RNN Model: Evidence from Emerging Markets. International Journal of Analysis and Applications, 23, 150–150. https://doi.org/10.28924/2291-8639-23-2025-150.
- Vo, X. V., & Phan, D. B. A. (2019). Herding and equity market liquidity in emerging market. Evidence from Vietnam. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 24, 100189. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2019.02.002.
- Yang, H., & Ferrer, R. (2023). Explosive behavior in the Chinese stock market: A sectoral analysis. Pacific-Basin Finance Journal (Vol 81). Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2023.102104.
- Yao, S., & Luo, D. (2009). The Economic Psychology of Stock Market Bubbles in China. World Economy (Vol 32, no 5, pp. 667–691). WILEY. https://doi.org/10.1111/j.1467-9701.2009.01176.x
- 洪灝. (2020). 预测: 经济、周期与市场泡沫. 中信出版社. https://books.google.com.vn/books?id=A6sizgEACAAJ
Comparing Financial Bubbles in Developed and Emerging Markets: A PSY Model Approach
Abstract:
Purpose: This study aims to detect the existence and compare the characteristics (frequency and duration) of financial bubbles between developed markets (the U.S., Japan) and emerging markets (China, Vietnam), thereby examining the limits to arbitrage hypothesis.
Design/methodology/approach: The authors employ the Phillips-Shi-Yu (PSY) test to identify explosive price behaviors in monthly stock index data from January 2002 to February 2025. This method is effective in detecting multiple bubbles and accurately determining their origination and termination dates.
Findings: Empirical results confirm the existence of financial bubbles across all four markets. However, there is a distinct divergence in their characteristics. In developed markets, bubbles are typically short-lived due to effective corrective pressure from institutional investors and short-selling mechanisms. Conversely, in emerging markets, bubbles tend to be more prolonged due to speculative sentiment and the lack of countervailing mechanisms.
Originality/value: The study provides empirical evidence through a direct comparison of the two market groups under a unified timeframe and methodology. Furthermore, it clarifies the role of market microstructure (such as short selling) in controlling asset bubbles.