Kiểm định sự hiện diện của bong bóng trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ 2006 đến 2019

28 Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 
KIỂM ĐỊNH SỰ HIỆN DIỆN CỦA BONG BÓNG TRÊN THỊ TRƯỜNG 
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN TỪ 2006 ĐẾN 2019 
CHÂU ĐỖ NHẬT HẠ1 và TRẦN THỊ TUẤN ANH1,* 
1Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh 
*Email: anhttt@ueh.edu.vn 
(Ngày nhận: 05/10/2019; Ngày nhận lại: 04/11/2019; Ngày duyệt đăng: 15/11/2019) 
TÓM TẮT 
Hiện tượng bong bóng xảy ra trên thị trường tài chính thường dẫn đến một hệ lụy nghiêm 
trọng về nguy cơ sụp đổ thị trường gây ra nhiều biến động cho nền kinh tế. Vì vậy, nhận diện sự 
tồn tại bong bóng trên thị trường là một trong những chủ đề nghiên cứu được quan tâm. Bài viết 
này sử dụng số liệu về giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số VN-Index và HNX-Index từ năm 2006 
đến cuối 2019 để kiểm định sự hiện diện của bong bong chứng khoán trên cả hai thị trường chứng 
khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội. Kết quả áp dụng kiểm định tính dừng phía phải bằng 
thống kê (SADF - sup augmented Dickey–Fuller test) và kiểm định tính dừng phía phải tổng quát 
(GSADF - generalized sup Augmented Dickey-Fuller) trên dữ liệu của cả hai thị trường không 
những cho thấy sự xuất hiện của bong bóng ở hai nơi, mà còn phát hiện được thời gian xảy ra bong 
bóng trong từng giai đoạn 2006 – 2012 và 2013 – 2019. Kết quả phân tích của bài viết cũng cho 
thấy sự tương đồng trong hiện tượng bong bóng của hai chỉ số VN-Index và HNX-Index, mặc dù 
có sự chênh lệch về thời gian, nhưng sự chênh lệch này không đáng kể. 
Từ khóa: Bong bóng chứng khoán; Kiểm định GSADF; Kiểm định SADF; Thị trường chứng 
khoán Việt Nam 
Investigating the bubbles in Vietnam stock market during the period from 2006 to 2019 
ABSTRACT 
The bubbles in the financial market often lead to the possibility of market collapse and harmful 
effects on national economy. Therefore, identifying the existence of bubbles in the market is one 
of the most interested research topics in finance. This article employs data of the daily closing 
prices of VN-Index and HNX-Index from 2006 to 2019 to investigate the presence of bubbles in 
both Ho Chi Minh and Hanoi Stock Exchanges. Analyzing both market data using the bubble-
detection approaches of sup augmented Dickey–Fuller test (SADF) and generalized sup 
Augmented Dickey-Fuller test (GSADF), the study not only demonstrates the presence of bubbles 
but also detects the time of bubbles occurring in periods 2006 - 2012 and 2013 - 2019. This reveals 
the similarity in the bubble phenomenon of the VN-Index and HNX-Index regardless of some 
minor differences of the time. 
Keywords: Stock bubbles; Generalized Augmented Dickey-Fuller test; Sup Augmented 
Dickey-Fuller test; Vietnam Stock Market 
Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 29 
1. Giới thiệu 
Thuật ngữ bong bóng kinh tế đã xuất hiện 
từ rất lâu trên thị trường tài chính. Bong bóng 
kinh tế thường được xem là nguyên nhân chủ 
yếu dẫn đến tình trạng khủng hoảng thị trường 
và dẫn đến nhiều hậu quả nặng nề cho nền kinh 
tế. Vì vậy, việc nhận ra sự hiện diện của bong 
bóng trên thị trường đóng vai trò rất quan trọng 
trong nghiên cứu kinh tế. 
Reza (2010) giải thích về thuật ngữ bong 
bóng giá, thuật ngữ này thường được dùng để 
mô tả tình trạng thị trường liên tục ở trong trạng 
thái định giá quá cao một tài sản nào đó so với 
giá trị cơ sở hoặc giá trị thực của tài sản đó. 
Jones (2014) nhận định rằng bong bóng trên 
giá của một tài sản có thể phát sinh khi thị 
trường tiếp tục định giá tăng cho một tài sản vì 
tài sản này đã có một thời gian tăng giá trị trước 
đó. Khi giao dịch, các nhà đầu tư tin rằng vì giá 
trị của tài sản đã tăng lên trước đó, nên họ kỳ 
vọng giá sẽ tăng thêm trong một khoảng thời 
gian ngắn nữa và sẽ thu lợi nếu nắm giữ tài sản 
trong khoảng thời gian ngắn nữa; do đó nhà đầu 
tư quyết định mua tài sản với giá cao hơn so 
với giá trước đó. Điều này nói chung sẽ dẫn đến 
sự gia tăng hơn nữa giá tài sản khi nhu cầu về 
nó tăng lên. Sự tăng giá nối tiếp tăng giá làm 
hiện tượng bong bóng ngày càng trầm trọng và 
nguy cơ vỡ bong bóng cũng tăng lên cùng với 
nguy cơ sụp đổ của thị trường. 
Với những lý thuyết thú vị về bong bóng 
thị trường nói chung và bong bóng chứng 
khoán nói riêng, bài viết này tiến hành kiểm 
định sự tồn tại của bong bóng trên thị trường 
chứng khoán Việt Nam từ năm 2006 đến 2019 
với dữ liệu của chỉ số chứng khoán theo ngày 
trên thị trường. Phần còn lại của bài viết được 
tổ chức như sau: Mục 2 trình bày tóm tắt một 
số nghiên cứu về bong bóng trên thị trường 
trong nước và thế giới; Mục 3 đề cập phương 
pháp nghiên cứu; Mục 4 phân tích số liệu và 
thảo luận kết quả nghiên cứu; Mục 5 kết luận 
những kết quả nghiên cứu chính của đề tài. 
2. Tổng quan lý thuyết 
Hiện tượng bong bóng trên thị trường đã 
thu hút được nhiều sự quan tâm của các nghiên 
cứu. Rất nhiều các phương pháp đã được đề 
xuất nhằm kiểm định sự hiện diện của bong 
bóng trên thị trường. Một trong những phương 
pháp được sử dụng phổ biến đó là kiểm định 
Johansen (1988) để kiểm định đồng liên kết 
giữa giá và cổ tức của cổ phiếu. Nếu có mối 
liên hệ đồng liên kết xảy ra giữa giá và cổ tức 
thì việc tăng giá cổ phiếu gắn liền với việc tăng 
cổ tức và do đó, tăng giá trong trường hợp này 
không gây ra hiện tượng bong bóng. 
Flood và Garber (1980) đã công bố mô 
hình kỳ vọng hợp lý (The Completed Rational 
Expectations Model) để thử nghiệm sự tồn tại 
đầu tiên của bong bóng. Mô hình kỳ vọng hợp 
lý trở thành cơ sở lý thuyết, nền tảng để đo 
lường bong bóng thị trường. Shiller (1981) đề 
xuất một thử nghiệm mới là kiểm định đường 
biên phương sai (Variance Bounds Tests) và 
tác giả tiến hành kiểm định trên dữ liệu mẫu 
của chỉ số giá S&P từ năm 1871 đến 1979, đã 
đưa đến kết luận: “Bác bỏ giả thuyết null về 
không có bong bóng”. Nhiều nghiên cứu khác 
sau đó cũng áp dụng phương pháp của Shiller 
nhưng cũng chỉ ra rằng kiểm định này sẽ cho 
kết quả không đáng tin cậy khi áp dụng trên 
mẫu nhỏ, Blanchard và Watson (1982) đã 
củng cố lập luận về việc giải thích bong bóng 
hợp lý là sự sai lệch của giá tài sản so với giá 
trị cơ bản; xuất phát từ thực tế là bong bóng 
đầu cơ không theo hành vi hợp lý, mặc dù 
hành vi hợp lý thực sự có ảnh hưởng đến các 
nguyên tắc cơ bản của thị trường và giá cả. 
Nhưng với sự can thiệp của các biến số bất 
hợp lý, không dễ để kiểm tra bong bóng trên 
thị trường chứng khoán. 
West (1987) sử dụng đồng thời phương 
trình Euler và mô hình ARIMA của cổ tức, với 
dữ liệu giá cổ phiếu và cổ tức hàng năm của 
S&P 500 trong giai đoạn 1871–1980 và chỉ số 
Dow Jones từ 1928 đến 1978 để kiểm định sự 
tồn tại của bong bóng chứng khoán trên thị 
trường Mỹ. Kết quả kiểm định cho thấy có 
bằng chứng thống kê mạnh mẽ về sự tồn tại của 
hiện tượng bong bóng trên thị trường. 
Đến năm 1997, Wu (1997) đã đưa ra một 
lập luận mới - mô tả bong bóng là một biến 
30 Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 
không quan sát được. Dựa trên mô hình giá trị 
hiện tại (Present Value Model), ông đã tạo ra 
một mô hình tuyến tính dựa trên các thành phần 
bong bóng. Đặc biệt,Wu cho rằng cổ tức tuân 
theo quá trình tự hồi quy và ước tính bong bóng 
là một biến số không quan sát được với điều 
kiện không có chênh lệch giá khi sử dụng bộ 
lọc Kalman (Kalman Filter). Bộ lọc Kalman là 
một quy trình đệ quy để tính toán ước tính tối 
ưu của bong bóng tại mỗi khoảng thời gian, dựa 
trên mô hình cấu trúc kinh tế (The Structural 
Economic Model) và dữ liệu quan sát được. 
Ngoài ra, mô hình này thường cho thấy bong 
bóng tiêu cực. Kết quả kiểm định của ông ước 
tính được các thành phần bong bóng chiếm một 
tỷ lệ đáng kể trong S&P 500 xuyên suốt những 
năm 1871 - 1992. 
Herrera và Perry (2003) đã áp dụng kiểm 
định nghiệm đơn vị và đồng liên kết tiêu chuẩn 
để kiểm tra sự tồn tại của bong bóng hợp lý ở 
các nước Mỹ Latinh vào những năm 1980-
2001. Phân tích của họ bao gồm hai bước. 
Trong bước đầu tiên, các tác giả kiểm định 
nghiệm đơn vị đối với tỷ lệ log của cổ tức và 
biến lợi nhuận. Các chuỗi có nghiệm đơn vị, thì 
chưa thể kết luận về sự tồn tại của bong bóng 
trong chuỗi giá của tài sản. Trong bước thứ hai, 
kiểm định đồng liên kết được sử dụng để kiểm 
tra mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ lệ log của 
cổ tức và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Nếu một mối 
quan hệ trong dài hạn được kết luận thì đó là 
dấu hiệu không có bong bóng. Đối với hầu hết 
các quốc gia, Herrera và Perry nhận thấy rằng 
chuỗi cổ tức và lợi nhuận thực có nghiệm đơn 
vị; tiến hành kiểm định đồng liên kết thì kết quả 
cho thấy bác bỏ giả thuyết về mối quan hệ lâu 
dài giữa lợi nhuận thực và cổ tức ở tất cả các 
quốc gia. 
Philips, Wu & Yu (2011), viết tắt là PWY, 
đã đề xuất phương pháp kiểm định Dickey – 
Fuller phía phải (SADF - sup augmented 
Dickey–Fuller test) để kiểm định sự hiện diện 
của bong bóng chứng khoán. Kiểm định SADF 
của PWY dựa trên giả thuyết H0 về nghiệm đơn 
vị như kiểm định Dickey – Fuller truyền thống 
nhưng giả thuyết đối là giả thuyết phía phải. 
Nếu giả thuyết không trong kiểm định này bị 
bác bỏ, nghĩa là có bằng chứng thống kê cho 
hiện tượng bùng nổ trong chuỗi giá, cũng là 
bằng chứng cho sự hiện diện của bong bóng. 
Các kiểm định tính dừng phía phải SADF được 
thực hiện theo hình thức cửa sổ cuộn. Các kiểm 
định này được xem xét kiểm tra trong nghiên 
cứu của Homm và Breitung (2012) để phát hiện 
bong bóng chứng khoán trên thị trường. Sau 
quá trình mô phỏng và so sánh các tiêu chí đánh 
giá, các tác giả đã rút ra kết luận kiểm định 
SADF của PWY (2011) là tối ưu nhất trong số 
các phương pháp áp dụng đến thời điểm này. 
Kiểm định SADF hoạt động hiệu quả khi 
có một sự kiện bong bóng duy nhất, nhưng có 
bằng chứng cho thấy nhiều bong bóng có thể 
xuất hiện khi mẫu lớn (Su và cộng sự, 2017). 
Một ứng dụng thực nghiệm của phương pháp 
này được thực hiện trên dữ liệu giá và cổ tức 
thực của thị trường chứng khoán S&P 500 
trong giai đoạn lịch sử dài từ tháng 1 năm 1871 
đến tháng 12 năm 2010. Cách tiếp cận mới xác 
định thành công các giai đoạn lịch sử nổi tiếng 
về sự xuất hiện và sụp đổ của bong bóng, xác 
định được các bong bóng chứng khoán thập 
niên 1990 nhưng hoàn toàn bỏ lỡ cuộc khủng 
hoảng nợ giai đoạn 2007 - 2008. Sự bỏ lỡ này 
cũng đã phần nào nói lên những hạn chế của 
kiểm định này. Nếu có hai bong bóng và thời 
gian bong bóng thứ hai ngắn hơn bong bóng 
thứ nhất, thì kiểm định SADF không thể ước 
tính được thời gian bắt đầu và kết thúc của 
bong bóng thứ hai. Ngoài ra, kiểm định có thể 
không thành công và không nhất quán trong 
việc tiết lộ sự tồn tại của bong bóng trong chuỗi 
thời gian dài và phân tích dữ liệu khi thị trường 
thay đổi nhanh chóng. 
Khắc phục nhược điểm này, Phillip, Shi và 
Yu (2013), viết tắt là PSY, đã phát triển thành 
công một phương pháp kiểm định mới là 
GSADF (Generalized sup ADF). Kiểm định 
GSADF cũng dựa trên kiểm định ADF phía 
phải, nhưng được áp dụng lặp đi lặp lại như 
kiểm định SADF theo dạng cửa sổ cuộn. Nó 
Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 31 
được thiết kế để tìm kiếm các hành vi dạng 
bùng nổ của thị trường trong các chuỗi mẫu xác 
định bởi cửa sổ cuộn. GSADF được xem là có 
độ linh hoạt của cửa sổ cuộn cao hơn SADF, 
và là một phương pháp hiệu quả để khảo sát 
hành vi bùng nổ giá nhằm khẳng định sự hiện 
diện của bong bóng trên thị trường. 
Năm 2015, Phillip áp dụng cả các kiểm 
định SADF, GSADF, cùng một số thuật toán 
khác cho tỷ lệ cổ tức của giá S&P 500 từ tháng 
1 năm 1871 đến tháng 12 năm 2010. Các kiểm 
định được áp dụng đều cho kết quả chứng minh 
về sự tồn tại bong bóng. Kết quả của kiểm định 
GSADF xác định hai giai đoạn bùng nổ: giai 
đoạn phục hồi của cơn hoảng loạn năm 1873 
(tháng 10 năm 1879 đến tháng 4 năm 1880) và 
bong bóng Dot-com (tháng 7 năm 1997 đến 
tháng 8 năm 2001). Khi Phillip và cộng sự giới 
hạn thời gian bong bóng dài hơn mười hai 
tháng, kết quả kiểm định tìm thấy bằng chứng 
thống kê về 03 giai đoạn tồn tại bong bóng giá 
trên thị trường: bong bóng bùng nổ sau chiến 
tranh năm 1954, Black Monday vào tháng 10 
năm 1987 và bong bóng Dot-com; trong khi kết 
quả kiểm định SADF của PWY chỉ xác định 
được bong bóng Dot-com trong số những 
trường hợp đó. 
Từ một số kết quả trên, có thể thấy kiểm 
định GSADF là kiểm định hữu hiệu có thể phát 
hiện được sự hiện diện bong bóng trên thị 
trường và được áp dụng phổ biến trong các 
nghiên cứu bong bóng trên thị trường chứng 
khoán cũng như các thị trường tài sản tài chính 
khác. Với những ưu điểm này, bài viết sử dụng 
kiểm định SADF và GSADF để kiểm định sự 
tồn tại của bong bong giá trên thị trường Việt 
Nam giai đoạn 2006 đến 2009. 
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 
3.1. Dữ liệu 
Bài viết sử dụng dữ liệu là chỉ số giá đóng 
cửa của chỉ số VN-Index tại sàn giao dịch 
Thành phố Hồ Chí Minh và HNX-Index của thị 
trường chứng khoán Hà Nội trong thời gian từ 
tháng 1/2006 đến tháng 6/2019. Dữ liệu được 
chia thành hai giai đoạn; giai đoạn đầu từ tháng 
1/2006 đến tháng 12/2012 và giai đoạn hai từ 
tháng 1/2013 đến tháng 6/2019. Mục đích của 
việc chia dữ liệu thành hai giai đoạn riêng biệt 
là để chứng minh sự chính xác của mô hình dựa 
vào thông tin đã được xác nhận: “Có sự tồn tại 
của bong bóng chứng khoán tại Việt Nam vào 
năm 2007” từ dữ liệu ở giai đoạn 1, đồng thời 
kiểm tra thị trường chứng khoán Việt Nam ở 
giai đoạn tiếp theo đến tháng 6/2019. Việc 
phân tích chính để tìm bằng chứng thống kê 
cho sự hiện diện của bong bóng được thực hiện 
trên chuỗi chỉ số VN-Index trong khi các kết 
quả kiểm định với số liệu HNX-Index được 
dùng để củng cố kết quả đạt được và đảm bảo 
tính ổn định trong kết quả nghiên cứu. 
3.2. Phương pháp nghiên cứu 
Với tổng quan lý thuyết như trên, bài viết 
này áp dụng kiểm định giả thuyết SADF do 
Philips, Wu & Yu (2011) đề xuất và kiểm định 
GSADF do Phillip, Shi và Yu (2013) đề xuất 
trên dữ liệu từ 2006 đến 2019 của chỉ số 
VN-Index và HNX-Index của sàn giao dịch 
Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội. Việc bác 
bỏ giả thuyết không trong kiểm định này được 
xem như là bằng chứng thực nghiệm cho sự 
hiện diện của bong bóng giá tài sản tài chính. 
Giá trị tới hạn của các kiểm định này được tính 
toán thông qua phương pháp mô phỏng Monte 
Carlo và thông qua kết quả kiểm định cũng 
giúp xác định ngày bắt đầu và ngày kết thúc 
của bong bóng. 
Cũng tương tự như trường hợp kiểm định 
tính dừng bằng Dickey-Fuller mở rộng, các kiểm 
định tính dừng phía phải SADF và GSADF xem 
xét phương trình hồi quy dạng sai phân 
1
1
p
y y y e
t ti t it
i
    
(1) 
Trong đó 
yt : giá cổ phiếu tại thời điểm t. 
 : hệ số chặn 
p : độ trễ tối đa 
i với 1i . . . p là hệ số hồi quy ứng với 
các độ trễ khác nhau 
te : sai số. 
Khác với các kiểm định tính dừng thông 
32 Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 
thường, trong trường hợp cần kiểm tra sự hiện 
diện của bong bóng, giả thuyết H0 ứng với 
trường hợp chuỗi có nghiệm đơn vị được xem 
xét với giả thuyết đối phía; nghĩa là, cần thực 
hiện kiểm định: 
0
1
: 1
: 1
H
H


Nếu giả thuyết H0 trong kiểm định này bị 
bác bỏ, nghĩa là có bằng chứng thống kê cho 
thấy hiện tượng bùng nổ trong chuỗi giá. Nếu 
hiện tượng này kéo dài trong một khoảng thời 
gian nhất định thì bằng chứng về hiện tượng 
bong bóng càng được củng cố thêm. Khi thực 
hiện kiểm định, PWY giả sử khoảng thời gian 
mẫu là [0, 1]. Ký hiệu 
1 2,r r
 và 
1 2,r r
ADF là hệ số 
ước lượng được theo phương trình (1) và kiểm 
định ADF tương ứng trong khung cửa sổ dữ 
liệu 1 2[ , ]r r . Nếu ký hiệu wr là kích thước cửa 
sổ, ta có w 2 1r r r . Sự khác biệt giữa các kiểm 
định liên quan đến cách thiết lập 1r và 2r . 
Thông thường khi tiến hành kiểm định nghiệm 
đơn vị, 1r và 2r được cố định cho các quan sát 
đầu tiên và cuối cùng, tương ứng là của toàn bộ 
mẫu, lúc này 0 1wr r . Tuy nhiên, trong kiểm 
định SADF, được đề xuất bởi PWY, với điểm 
bắt đầu cố định và kích thước ban đầu của cửa 
sổ được chọn bởi người dùng; sau đó được mở 
rộng dần. Quy trình ước lượng như sau: Quan 
sát đầu tiên trong mẫu được đặt làm điểm bắt 
đầu của cửa sổ ước tính, 1r , tức là, 1 0r . Tiếp 
theo, điểm kết thúc của cửa sổ ước tính ban 
đầu, 2r , được đặt theo 0r , sao cho kích thước 
cửa sổ ban đầu là w 2r r . Cuối cùng, khi tăng 
kích thước cửa sổ thì 2 0[ ,1]r r trong mỗi lần 
quan sát. Mỗi ước tính mang lại một thống kê 
ADF được ký hiệu là 
2r
ADF . Lưu ý rằng trong 
bước cuối cùng, ước tính sẽ dựa trên toàn bộ 
mẫu (tức là, 2 1r và thống kê sẽ là 1ADF ). 
Thống kê SADF được định nghĩa là giá trị nhỏ 
nhất (supremum) của chuỗi 
2r
ADF đối với các 
2 0[ ,1]r r : 
2
2 0
0
[ ,1]
( ) sup { }r
r r
SADF r ADF
 (2) 
Trong kiểm định GSADF được đề xuất bởi 
PSY, các bước thực hiện tương tự như kiểm 
định SADF của PWY nhưng tổng quát hơn, thể 
hiện ở việc kiểm định GSADF cho phép các 
điểm bắt đầu, 1r , cũng được phép thay đổi 
trong phạm vi 2 0[0, ]r r . Thống kê GSADF 
được định nghĩa là: 
2
1
2 0
[0, ]1 2 0
0
[ ,1]
( ) sup {ADF }
r r r
r
r
r r
GSADF r
 (3) 
PWY đề xuất so sánh từng yếu tố của 
chuỗi 
2r
ADF ước tính được với các giá trị tới 
hạn tương ứng với kiểm định phía phải của 
thống kê ADF chuẩn để xác định bong bóng bắt 
đầu tại thời điểm 2Tr . Điểm bắt đầu ước tính 
của bong bóng là quan sát thời gian đầu tiên, 
ký hiệu là eTr , trong đó 2rADF vượt qua giá 
trị tới hạn tương ứng từ bên dưới, trong khi 
điểm kết thúc ước tính là quan sát theo thời 
gian đầu tiên sau eTr , được biểu thị bởi fTr 
trong đó 
2r
ADF vượt qua tới hạn giá trị phía 
phải. Từ đó, các ước tính của thời kỳ bong bóng 
được xác định bởi: 
2 2
2 0
2[ ,1]
inf { : }Te r rr r
r r ADF cv

 (4) 
2 2
2
2[ ,1]
inf { : }T
e
r rf r r
r r ADF cv

(5) 
Trong đó: 
2
T
rcv
 là giá trị tới hạn 
100(1 )%T của thống kê ADF chuẩn dựa 
trên các quan sát 2[ ]Tr . 
Tương tự, các ước tính về thời kỳ bong 
bóng dựa trên GSADF được đưa ra bởi: 
2
2 2
2 0
2 0[ ,1]
inf { : ( ) }
Tr
e r r
r r
r r BSADF r cv

(6) 
2
2 2
2
2 0[ ,1]
inf { : ( ) }
Tr
e
r rf r r
r r BSADF r cv

 (7) 
Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 33 
Trong đó: 
2
T
rcv
 là giá trị tới hạn 
100(1 )%T của thống kê SADF dựa trên các 
quan sát 2[ ]Tr . 0( )BSADF r với 2 0[ ,1]r r , là 
thống kê SADF trễ liên quan đến thống kê 
GSADF theo mối quan hệ sau: 
2
2 0
0 0
[ ,1]
GSADF( ) sup { ( )}r
r r
r BSADF r
 (8) 
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 
4.1. Thống kê mô tả 
Hình 1. Biểu đồ chỉ số VN -Index từ 2006 đến 2019 
Bảng 1 
Mô tả chỉ số VN - Index và HNX-Index qua các năm 
Năm VN-Index HNX-Index 
2006 505,91 186,55 
2007 1007,17 327,03 
2008 494,66 162,23 
2009 431,29 144,09 
2010 486,05 146,03 
2011 434,60 78,31 
2012 412,83 64,96 
2013 490,11 62,35 
2014 579,95 82.16 
2015 579,88 82,41 
2016 625,91 81,40 
2017 780,17 98,13 
2018 1008,22 115,19 
2019 958,90 105,54 
34 Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 
Bảng 1 là kết quả thống kê mô tả giá trị 
trung bình của chỉ số VN-Index và HNX-Index 
từ năm 2006 đến năm 2019. Năm 2007 và năm 
2018 là hai năm mà chỉ số VN-Index đạt giá trị 
vượt trội hơn cả, rõ ràng giá trị của VN-Index 
trong quá khứ đã tăng trưởng rất nhanh tính đến 
thời điểm hiện tại (6/2019) là 958,90. Vào thời 
điểm năm 2007 là năm đánh dấu sự xuất hiện 
của bong bóng trên thị trường chứng khoán Việt 
Nam, khi đó giá của VN-Index đạt mức đỉnh 
điểm là 1170,67. Nhưng cho đến năm 2018, cột 
mốc này đã bị phá vỡ, điều này dẫn đến một hoài 
nghi về bong bóng xuất hiện trên thị trường. 
Cột 3 mô tả giá trị trung bình chỉ số 
HNX-Index từ giai đoạn 2006 đến 2019 của 
Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội. So với 
VN-Index đã xuất hiện từ năm 2000 thì HNX 
lại xuất phát trễ hơn 6 năm (2006), do đó thị 
trường chứng khoán ở Hà Nội vẫn chưa thể 
bắt kịp nhịp độ sôi động của thị trường Thành 
phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, vào năm 2007, 
HNX-Index có sự tương đồng với VN-Index 
khi đây là năm mà giá của HNX chạm mốc 
cao nhất (459, 40) chỉ sau một năm thành lập. 
4.2. Kết quả nghiên cứu 
Trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh 
Bảng 2 
Kết quả SADF và GSADF của VN-Index giai đoạn 2006-2019 
Giai đoạn Kết quả Kiểm định SADF Kiểm định GSADF 
2006 - 2012 Thống kê kiểm định 3,0418*** 4,7894*** 
99% level 2,0873 2,9979 
95% level 1,5559 2,4834 
90% level 1,3260 2,1722 
2013-2019 Thống kê kiểm định 3,5074*** 4,9664*** 
99% level 2,0278 2,4877 
95% level 1,5551 2,1747 
90% level 1,2738 2,0834 
Kết quả ở Bảng 2 cho thấy giá trị thống kê 
SADF và GSADF đều lớn hơn nhiều so với các 
giá trị tới hạn ở mức tin cậy 90%, 95% và 99; 
qua đó cho thấy bằng chứng thống kê về sự 
hiện diện của bong bóng chứng khoán trên sàn 
giao dịch TP.HCM trong cả hai giai đoạn 2006 
– 2012 và 2013 – 2019. 
Trong Hình 2, đường trên cùng là giá 
chứng khoán VN-Index thực tế theo ngày vào 
giai đoạn 2006 - 2012, trong khi đường ở 
dưới biểu thị cho kiểm định SADF và đường 
ở giữa là giá trị tới hạn 95%. Ngày bắt đầu 
của bong bóng có thể được kiểm tra dễ dàng 
bằng mắt, khi đường biểu thị cho kiểm định 
SADF vượt qua đường giá trị tới hạn 95% từ 
bên dưới, tương ứng với sự tăng giá của VN-
Index. Ngược lại, thời điểm kết thúc của bong 
bóng được xác định, khi đường biểu thị cho 
kiểm định SADF vượt qua đường giá trị tới 
hạn 95% từ phía trên. Trong Hình 2, kiểm 
định SADF đã giúp phát hiện một đợt bong 
bóng của VN-Index vào giai đoạn 2006 – 
2012, cụ thể là cuối năm 2006 cho đến tháng 
5 năm 2007. 
Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 35 
(a) SADF - Giai đoạn 2006 - 2012 
(b) SADF - Giai đoạn 2013 - 2019 
(c) GSADF - Giai đoạn 2006 - 2012 
(d) GSADF - Giai đoạn 2013 - 2019 
Hình 2. Biểu đồ kết quả SADF và GSADF của VN - Index giai đoạn 2006-2019 
Trên thị trường chứng khoán Hà Nội 
Tương tự VN-Index, đề tài đã thực hiện 
kiểm định SADF và GSADF để kiểm tra sự tồn 
tại của bong bóng cho chỉ số HNX, với kích 
thước cửa sổ tối thiểu 91 làm kích thước cửa sổ 
ban đầu (initial window size), các giá trị tới hạn 
được lấy thông qua 100 lần lặp mô phỏng MC. 
Dữ liệu mẫu giai đoạn 2006 đến 2012 gồm 
1697 quan sát; và dữ liệu mẫu giai đoạn 2013-
1019 gồm 1615 quan sát. 
Bảng 3 
Kết quả kiểm định SADF và GSADF của HNX – Index 
Giai đoạn Kiểm định SADF Kiểm định GSADF 
2006 - 2012 Thống kê kiểm định 2,3762*** 4,3964*** 
99% level 2,3103 2,9883 
95% level 1,6367 2,5720 
90% level 1,3425 2,2607 
2013-2019 Thống kê kiểm định 3,7617*** 5,6784*** 
99% level 2,0620 2,9553 
95% level 1,5465 2,4578 
90% level 1,2977 2,2607 
36 Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 
Ở Bảng 3, kết quả kiểm định SADF và 
GSADF từ dữ liệu mẫu trong cả hai giai 
đoạn 2006 – 2012 và 2013- 2019 đều lớn 
hơn giá trị tới hạn có mức ý nghĩa 10%, 5% 
và 1%; vì vậy bác bỏ giả thuyết không có 
bong bóng. Đây là bằng chứng cho sự hiện 
diện của bong bóng trên sàn giao dịch Hà 
Nội trong cả hai giai đoạn dữ liệu được phân 
tích. Hình 3 thể hiện kết quả kiểm định bằng 
biểu đồ cho thấy rõ sự tồn tại của một bong 
bóng trong giai đoạn 2006 đến 2012, cụ thể 
là tháng 1/2007 đến tháng 3/2007; và một 
bong bóng khác trong thời gian từ 6/2017 
đến 5/2018. 
(a) SADF - Giai đoạn 2006 - 2012 
(b) SADF - Giai đoạn 2013 - 2019 
(c) GSADF - Giai đoạn 2006 - 2012 
(d) GSADF - Giai đoạn 2013 - 2019 
Hình 3. Biểu đồ kết quả SADF và GSADF của VN -Index giai đoạn 2006-2019 
5. Kết luận 
Bài viết sử dụng số liệu về giá đóng cửa 
hàng ngày của chỉ số VN-Index và HNX-Index 
ở hai giai đoạn; giai đoạn thứ nhất là từ năm 
2006 đến cuối 2012, giai đoạn tiếp theo từ 2013 
đến cuối tháng 6 năm 2019. Hai chỉ số này đại 
diện cho hai sàn giao dịch chứng khoán lớn 
nhất ở Việt Nam; VN-Index đại diện cho Sàn 
giao dịch HOSE (miền Nam), thì HNX-Index 
đại diện cho sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội 
(miền Bắc). Khi áp dụng kiểm định SADF và 
kiểm định GSADF cho hai tập dữ liệu của cả 
hai thị trường không những cho thấy sự xuất 
hiện của bong bóng “tích cực” ở hai chỉ số, mà 
còn phát hiện được thời gian xảy ra bong bóng 
trong giai đoạn khủng hoảng (2007 đến 2008). 
Kết quả phân tích của bài viết cũng cho thấy sự 
tương đồng trong hiện tượng bong bóng của hai 
chỉ số VN-Index và HNX-Index, mặc dù có sự 
chênh lệch về thời gian, nhưng vấn đề này 
không đáng kể. 
Kể từ khi thành lập cho đến nay, thị trường 
chứng khoán Việt Nam tuy gặp nhiều biến động, 
thử thách và khó khăn nhưng vẫn ngày một phát 
triển. Những nhà đầu tư chứng khoán thận trọng 
khi đầu tư và rút ra bài học cho bản thân từ 
Châu Đ. N. Hạ và Trần T. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 28-37 37 
những biến cố bong bóng dẫn đến thị trường sụp 
đổ trong lịch sử của thị trường chứng khoán thế 
giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Hai kiểm 
định này chỉ có thể xác định được bong bóng 
bằng dữ liệu có sẵn trong quá khứ, qua đó cung 
cấp một công cụ kiểm định mang tính chất dự 
báo, giúp cảnh báo cho nhà đầu tư về sự xuất 
hiện của bong bóng ở tương lai 
Tài liệu tham khảo 
Abhyankar, A., Copeland, L. S., & Wong, W. (1997). Uncovering nonlinear structure in real-time 
stock-market indexes: the S&P 500, the DAX, the Nikkei 225, and the FTSE-100. Journal 
of Business & Economic Statistics, 15(1), 1-14. 
Blanchard, O. J. & Watson, M. W. (1982). Bubbles, rational expectations and financial markets. 
NBER Working Paper Series No. 945, Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic 
Research. 
Flood, R. P. and Garber, P. M. (1980), Market fundamentals versus price-level bubbles: The first 
tests. Journal of Political Economy, 88(4), 745-770. 
Herrera, S. & Perry, G. E. (2003): Tropical bubbles: asset prices in Latin America, 1980- 2001. In 
W.C. Hunter, G.G. Kaufman and M. Pomerleano (Eds.), Asset Price Bubbles: The 
Implications for Monetary, Regulatory, and International Policies (Ch. 9, pp. 127-162). MIT 
Press, Cambridge. 
Homm, U. & Breitung, J. (2012). Testing for Speculative Bubbles in Stock Markets: A 
Comparison of Alternative Methods. Journal of Financial Econometrics, 10(1), 198-231. 
Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics 
and Control, 12(2-3), 231-254 
Jones B. (2014). Identifying speculative bubbles: A two-pillar surveillance framework. IMF 
working paper, WP/14/208. 
Phillips, P.C.B., & Yu, J., (2009). Limit theory for dating the origination and collapse of mildly 
explosive periods in time series data (Unpublished manuscript). Singapore Management 
University. 
Phillips, P. C. B., Wu., Y. & Yu., J. (2011). Explosive Behavior in the 1990s Nasdaq: When Did 
Exuberance Escalate Asset Values? International Economic Review. 52(1), 201-226. 
Phillips, P. C. B., Shi, S. P. & Yu, J. (2013). Testing for multiple bubbles: Historical episodes of 
exuberance and collapse in the S&P 500, Economics & Statistics. Working Paper Series No. 
4, July, Singapore: Singapore Management University. 
Reza, B.S-M. (2010). Literatures about asset price bubbles and monetary policies. Proceedings of 
International Conference on Applied Economics, 695-703. 
Shiller, R. J. (1981). Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in 
dividends? American Economic Review, 71(3), 421-436. 
West, K. D. (1987). A specification test for speculative bubbles. The Quarterly Journal of 
Economics, 102(3), 553-580. 
Wu., Y. (1997), Rational Bubbles in the Stock Market: Accounting for the U.S. Stock-Price 
Volatility. Economic Inquiry, 35(2), 309-319.