پویایی بازده و انتقال نامتقارن نوسانات بین بازار سهام و فرابورس ایران با استفاده از مدل نامتقارن دومتغیره BEKK-GARCH

نویسندگان

کلمات کلیدی:

انتقال نوسانات, شکست‌های نوسان, مدل BEKK, GARCH دو متغیره, اثر اهرمی, بازار سهام و فرابورس

چکیده

هدف: هدف پژوهش حاضر بررسی پویایی انتقال بازده و نوسانات نامتقارن میان بازار سهام و فرابورس ایران با در نظر گرفتن هم‌زمان شکست‌های نوسانی، معاملات کم‌حجم و حجم کل معاملات بود. روش‌شناسی: این پژوهش با استفاده از داده‌های روزانه شاخص‌های بازار سهام و فرابورس ایران طی دوره 28 سپتامبر 2009 تا 19 فوریه 2025 و در قالب 3,672 مشاهده انجام شد. برای شناسایی تغییرات ساختاری در واریانس غیرشرطی از الگوریتم مجموع تجمعی تکراری مربعات (ICSS)، برای تعدیل خودهمبستگی ناشی از معاملات کم‌حجم از مدل خودرگرسیونی فضای حالت خطی با ضرایب متغیر در زمان و فیلتر کالمن، و برای برآورد انتقال بازده، سرریز نوسانات کوتاه‌مدت و بلندمدت و آثار نامتقارن شوک‌ها از مدل بردار خودرگرسیونی دومتغیره همراه با مدل نامتقارن BEKK-GARCH استفاده شد. حجم کل معاملات و متغیرهای مجازی مربوط به شکست‌های نوسانی نیز به معادلات میانگین و واریانس مدل تقویت‌شده وارد شدند. یافته‌ها: نتایج آزمون‌های مانایی نشان داد که بازده بازار سهام، بازده فرابورس و حجم معاملات در سطح مانا هستند. ضرایب خودرگرسیونی معنادار، وجود اثر حافظه و تأثیر بازده‌های گذشته بر بازده جاری هر دو بازار را تأیید کردند. در مدل پایه، ضرایب عدم تقارن معنادار نبودند و شوک‌های مثبت و منفی آثار مشابهی بر واریانس داشتند. بااین‌حال، پس از لحاظ‌کردن شکست‌های نوسانی، حجم معاملات و تعدیل معاملات کم‌حجم، ضرایب عدم تقارن معنادار شدند و اثر اهرمی در هر دو بازار تأیید شد؛ به‌گونه‌ای که شوک‌های منفی در مقایسه با شوک‌های مثبت افزایش بیشتری در نوسانات ایجاد کردند. همچنین، انتقال بازده و نوسانات میان دو بازار و وابستگی پویای متقابل آن‌ها تأیید شد. نتیجه‌گیری: لحاظ هم‌زمان شکست‌های ساختاری نوسانات، حجم معاملات و معاملات کم‌حجم، برآورد دقیق‌تری از انتقال بازده و رفتار نامتقارن نوسانات ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد که نادیده‌گرفتن این عوامل ممکن است به برآورد نادرست پایداری نوسانات و واکنش بازارها به اخبار منفی و مثبت منجر شود.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abakah, E., Alagidede, P., Mensah, L., & Ohene-Asare, K. (2018). Non-Linear Approach to Random Walk Test in Selected African Countries. International Journal of Managerial Finance, 14(3), 362-376. https://doi.org/10.1108/IJMF-10-2017-0235

Abtahi, S. Y., & Khajeh Mahmoudabadi, H. (2019). Threshold Dynamics and Asymmetric Adjustment of Stock and Foreign Exchange Market Returns in Iran. Investment Knowledge, 9(34), 149-165.

Ahn, E., & Lee, J. M. (2006). Volatility Relationship Between Stock Performance and Real Output. Applied Financial Economics, 16(11), 777-784. https://doi.org/10.1080/09603100500424775

Bollerslev, T. (2008). Glossary to ARCH (GARCH). In Volatility and Time Series Econometrics (pp. 81-107). Oxford University Press. https://doi.org/10.2139/ssrn.1263250

Chen, L., Dou, W., & Wang, J. (2021). Leverage Effect and Market Conditions. Journal of Empirical Finance, 60, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2020.12.003

Chukhrova, N., & Johannssen, A. (2017). State Space Models and the Kalman-Filter in Stochastic Claims Reserving: Forecasting, Filtering and Smoothing. Risks, 5(2), 30. https://doi.org/10.3390/risks5020030

Cont, R. (2007). Volatility Clustering in Financial Markets: Empirical Facts and Agent-Based Models. In Long Memory in Economics (pp. 289-309). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-34625-8_10

Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep Learning with Long Short-Term Memory Networks for Financial Market Predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654-669. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.11.054

Forson, J. A., & Janrattanagul, J. (2014). Selected Macroeconomic Variables and Stock Market Movements: Empirical Evidence from Thailand. Contemporary Economics, 8(2), 123-157. https://doi.org/10.5709/ce.1897-9254.138

Girard, E., & Biswas, R. (2007). Trading Volume and Market Volatility: Developed Versus Emerging Stock Markets. Financial Review, 42(3), 429-459. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2007.00178.x

Guo, J. (2015). Causal Relationship Between Stock Returns and Real Economic Growth in the Pre- and Postcrisis Period: Evidence from China. Applied Economics, 47(1), 12-31. https://doi.org/10.1080/00036846.2014.959653

Harris, R., & Pisedtasalasai, A. (2006). Return and Volatility Spillovers Between Large and Small Stocks in the UK. Journal of Business Finance & Accounting, 33(9-10), 1556-1571. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.2006.00635.x

Harrison, B., & Moore, W. (2012). Stock Market Efficiency, Non-Linearity, Thin Trading and Asymmetric Information in MENA Stock Markets. Economic Issues, 17(1), 77-93.

Harwood, A., & Konidaris, T. (2015). SME Exchanges in Emerging Market Economies: A Stocktaking of Development Practices. https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/21381/WPS7160.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Hung, J. C., & Lin, Y. Y. (2013). Information Transmission Effects Between Large and Small Capitalization Indices in Tokyo Stock Exchange. Journal of Accounting, Finance and Management Strategy, 8(2), 13-32.

Kahneman, D., & Tversky, A. (2011). Thinking, Fast and Slow. Macmillan.

Kanas, A., & Ioannidis, C. (2010). Causality from Real Stock Returns to Real Activity: Evidence of Regime Dependence. International Journal of Finance & Economics, 15(2), 180-197. https://doi.org/10.1002/ijfe.383

Karmakar, M. (2010). Information Transmission Between Small and Large Stocks in the National Stock Exchange in India: An Empirical Study. The Quarterly Review of Economics and Finance, 50(1), 110-120. https://doi.org/10.1016/j.qref.2009.09.007

Koulakiotis, A., Babalos, V., & Papasyriopoulos, N. (2016). Financial Crisis, Liquidity and Dynamic Linkages Between Large and Small Stocks: Evidence from the Athens Stock Exchange. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 40, 46-62. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2015.06.004

Kuttu, S. (2014). Return and Volatility Dynamics Among Four African Equity Markets: A Multivariate VAR-EGARCH Analysis. Global Finance Journal, 25(1), 56-69. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2014.03.001

Liu, X., & Sinclair, P. (2008). Does the Linkage Between Stock Market Performance and Economic Growth Vary Across Greater China? Applied Economics Letters, 15(7), 505-508. https://doi.org/10.1080/13504850500426277

Mahmood, W., & Dinniah, N. (2009). Stock Returns and Macroeconomics Variables: Evidence from the Six Asian-Pacific Countries. International Research Journal of Finance and Economics, 30(1), 154-164.

Naimi, M., Balcilar, M., & Gupta, R. (2020). Forecasting Stock Market Volatility: A Hybrid GARCH-Machine Learning Approach. Applied Economics, 52(55), 6313-6329.

Ngene, G., Tah, K., & Darrat, A. (2017). Long Memory or Structural Breaks: Some Evidence for African Stock Markets. Review of Financial Economics, 34, 61-73. https://doi.org/10.1016/j.rfe.2017.06.003

O'Hara, M. (2015). Market Microstructure Theory. John Wiley & Sons.

Robinson, J., Glean, A., & Moore, W. (2018). How Does News Impact on the Stock Prices of Green Firms in Emerging Markets? Research in International Business and Finance, 45, 446-453. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.176

Segnon, M., Gupta, R., & Wilfling, B. (2024). Forecasting stock market volatility with regime-switching GARCH-MIDAS: The role of geopolitical risks. International Journal of Forecasting, 40(1), 29-43. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2022.11.007

Starica, C., & Granger, C. (2005). Nonstationarities in Stock Returns. Review of Economics and Statistics, 87(3), 503-522. https://doi.org/10.1162/0034653054638274

Sun, Y. (2025). The Relationship Between Market Sentiment and Stock Market Volatility. Advances in Economics Management and Political Sciences, 150(1), 85-89. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2024.19278

Tang, H. P., Habibullah, M. S., & Puah, C. H. (2008). Stock Market and Economic Growth in Selected Asian Countries. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 2008(7), 1450-2887.

Tessmann, M., Carrasco‑Gutierrez, C., Khodr, O., Magalhães, L. A., & Passos, M. (2024). Volatility transmission and market connectivity of metals and energy commodities: Insights from the spillover index. International Journal of Energy Economics and Policy, 14(3), 609-618. https://doi.org/10.32479/ijeep.15152

Wang, B. (2024). The Effects of the COVID-19 Pandemic Period on Stock Market Return and Volatility. Evidence From the Pakistan Stock Exchange. PLoS One, 19(4), e0295853. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295853

Wang, Y., Li, X., & Peng, Y. (2019). Detecting Structural Breaks in Time Series Using Deep Learning. IEEE Access, 7, 176256-176266. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2925561

Zafarpour, A., Sarlak, A., & Haji, G. A. (2023). Investigating the Asymmetric Effects of High-Frequency Trading on the Return of Companies Listed on the Tehran Stock Exchange Using the MS-EGARCH Model. Journal of Financial Economics, 17(65), 333-356.

Zhou, Z. (2025). The impact of investor sentiment fluctuations on stock market liquidity and volatility: Implications for market returns. Finance Research Letters. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1544612325020252

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

اسماعیلی تزنگی ز.، ابطحی س. ی.، عسکرزاده دره غ. ر. .، و خواجه ح. (1405). پویایی بازده و انتقال نامتقارن نوسانات بین بازار سهام و فرابورس ایران با استفاده از مدل نامتقارن دومتغیره BEKK-GARCH. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 5(2)، 1-32. https://dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/417

مقالات مشابه

11-20 از 328

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.