تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,696,195 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,925,504 |
مدلسازی پویاییهای قیمت و پیشبینی ریسک در بورس اوراق بهادار تهران: مدلهای غیرخطی ـ غیرگوسی تلاطم تصادفی | ||
تحقیقات مالی | ||
دوره 25، شماره 2، 1402، صفحه 275-299 اصل مقاله (664 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2022.350231.1007402 | ||
نویسندگان | ||
مسلم نیلچی1؛ داریوش فرید* 2 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مالی، دانشگاه یزد، یزد، ایران. | ||
2دانشیار، بخش حسابداری و مالی، دانشگاه یزد، یزد، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: تلاطم و سنجه ریسک، پارامترهای ضروری در برنامههای مدیریت ریسک هستند که بر فعالیتهای اقتصادی و اعتماد عمومی در بازار سهام تأثیر میگذارند. همچنین این دو، پارامترهای کلیدی در مطالعاتی هستند که ارتباط بین بازار سهام، رشد اقتصادی و سایر متغیرهای مالی را بررسی میکنند. بیثباتی در بورس اوراق بهادار تهران در سالیان اخیر، کنترل اثرهای منفی ناشی از تلاطم قیمتهای سهام، پیشبینی و مدلسازی پویاییهای قیمت و اندازهگیری ریسک را برای مشارکتکنندگان در این بازار ضروری کرده است. روش: در پژوهش حاضر، از کلاس مدلهای پارامترمحور تلاطم تصادفی برای پیشبینی تلاطم قیمتهای سهام و محاسبه ریسک بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. برای بررسی جامع، مدلها بهگونهای انتخاب شده است که ویژگیهای خوشهایبودن تلاطم، عدم تقارن در تلاطم (اثر اهرمی) و دُمسنگینبودن توزیع بازده قیمت سهام (با توزیع t و نرمال چوله) را دربرگیرند. یافتهها: بر اساس فاکتور بیزی، مدل تلاطم تصادفی با توزیع نرمال چوله (SNSV) در پیشبینی تلاطم بازار سهام، از سایر مدلها کاراتر است؛ بنابراین بهمنظور تجزیهوتحلیل ریسکهای بازار سهام با استفاده از مدلهای تلاطم تصادفی، به لحاظکردن اثر اهرمی در فضای حالت معادله تلاطم این مدلها نیازی نیست. نتیجهگیری: نتایج حاکی از آن است که مدل SNSV برآورد مناسبی از تلاطم ارائه میدهد و پیشبینیها با استفاده از آن، شفافیت بازار و مدیریت ریسک را بهبود میبخشد. همچنین پسآزمونهای ارزیابی ریسک بازار VaR و CVaR با استفاده از آزمون کوپیک و DQ، شواهدی از برآورد بیشازحد یا کمترازحد ریسک را نشان نمیدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
ارزش در معرض ریسک؛ بازار سهام؛ تلاطم تصادفی؛ ریسک؛ آزمون کوپیک؛ آزمون DQ | ||
مراجع | ||
بهزادی، عادل (1399). اندازهگیری ریسک سبد سهام با در نظر گرفتن همبستگی نامتقارن دنبالهای در بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، (4)22، 567-542.
راعی، رضا؛ باسخا، حامد و مهدیخواه، حسین (1399). بهینهسازی سبد سهام با استفاده از روش Mean-CVaR و رویکرد ناهمسانی واریانس شرطی متقارن و نامتقارن. تحقیقات مالی، 22(2)، 149- 159.
رستگار، محمد علی و همتی، مهدی (1400). تحلیل حساسیت آزمونهای پسآزمایی چندجملهای دومرحلهای برای ارزیابی ارزش در معرض ریسک. تحقیقات مالی، 23(4)، 523-544.
سارنج، علیرضا و نوراحمدی، مرضیه (1395). تخمین ارزش در معرض ریسک (VaR) و ریزش مورد انتظار (ES) با استفاده از رویکرد ارزش فرین شرطی در بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، 18(3)، 437- 460.
فرهادیان، علی؛ رستمی، مجتبی و نیلچی، مسلم (1399). مقایسه مدل تلاطم تصادفی کانونی و MSGJR-GARCH در اندازهگیری تلاطم بازده سهام و محاسبه ارزش در معرض ریسک. چشمانداز مدیریت مالی، 10(32)، 131-158.
نجفی، امیرعباس؛ نوپور، کبری و قهطرانی، علیرضا (1396). بهینهسازی بازهای سبد سهام با سنجه ریسک ارزش در معرض خطر مشروط. تحقیقات مالی، 19(1)، 157- 172.
References Agbeyegbe, T. D. (2022). Modeling JSE Stock Returns Dynamics: GARCH Versus Stochastic Volatility. The Journal of Developing Areas, 56(1), 175-191. Ardia, D., & Hoogerheide, L. F. (2010). Bayesian estimation of the garch (1, 1) model with student-t innovations. The R Journal, 2(2), 41-47. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M., & Heath, D. (1997). Thinking coherently. Risk, 10. November, 68, 71. Behzadi, A. (2021). Portfolio Risk Measurement with Asymmetric Tail Dependence in Tehran Stock Exchange. Financial Research Journal, 22(4), 542-567. (in Persian) Bentes, S. R. (2021). How COVID-19 has affected stock market persistence? Evidence from the G7’s. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 581, 126210. Berg, A., Meyer, R., & Yu, J. (2004). Deviance information criterion for comparing stochastic volatility models. Journal of Business & Economic Statistics, 22(1), 107-120. Berger, J. (2006). The case for objective Bayesian analysis. Bayesian analysis, 1(3), 385-402. Chan, J. C., & Grant, A. L. (2016). Modeling energy price dynamics: GARCH versus stochastic volatility. Energy Economics, 54, 182-189. Chen, L., Zerilli, P., & Baum, C. F. (2019). Leverage effects and stochastic volatility in spot oil returns: A Bayesian approach with VaR and CVaR applications. Energy Economics, 79, 111-129. Chib, S., Nardari, F., & Shephard, N. (2002). Markov chain Monte Carlo methods for stochastic volatility models. Journal of Econometrics, 108(2), 281-316. Choy, B., Wan, W. Y., & Chan, C. M. (2009). Bayesian student-t stochastic volatility models via scale mixtures. Wai Yin and Chan, Chun Man, Bayesian Student-T Stochastic Volatility Models Via Scale Mixtures (August 18, 2009). Cox, D. R., Gudmundsson, G., Lindgren, G., Bondesson, L., Harsaae, E., Laake, P., ... & Lauritzen, S. L. (1981). Statistical analysis of time series: Some recent developments [with discussion and reply]. Scandinavian Journal of Statistics, 93-115. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the econometric society, 987-1007. Engle, R. F., & Manganelli, S. (2004). CAViaR: Conditional autoregressive value at risk by regression quantiles. Journal of business & economic statistics, 22(4), 367-381. Evgenidis, A. (2018). Do all oil price shocks have the same impact? Evidence from the euro area. Finance Research Letters, 26, 150-155. Farhadian, A., Rostami, M., & Nilchi, M. (2020). Compare Canonical stochastic volatility model of focal MSGJR-GARCH to measure the volatility of stock returns and calculating VaR. Journal of Financial Management Perspective, 10(32), 131-158. (in Persian) Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). third. Bayesian data analysis. Hansen, P. R., Huang, Z., & Shek, H. H. (2012). Realized GARCH: a joint model for returns and realized measures of volatility, Journal of Applied Econometrics, 27(6), 877-906. Harvey, A.C., Ruiz, E. and Shephard, N. (1994). Multivariate stochastic variance models. Review of Economic Studies, 61, 247–264. Hull, J., and White, A. (1987). The pricing of options on assets with stochastic volatilities. Journal of Finance, 42, 281–300. Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley & Sons, New York. Koopman, S. J., Lucas, A., & Scharth, M. (2016). Predicting time-varying parameters with parameter-driven and observation-driven models. Review of Economics and Statistics, 98(1), 97-110. Kupiec, P. H. (1995). Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models (Vol. 95, No. 24). Division of Research and Statistics, Division of Monetary Affairs, Federal Reserve Board. Lenk, P. J., & DeSarbo, W. S. (2000). Bayesian inference for finite mixtures of generalized linear models with random effects. Psychometrika, 65(1), 93-119. Li, Y., & Yu, J. (2012). Bayesian hypothesis testing in latent variable models. Journal of Econometrics, 166(2), 237-246. Markowitz, H. (1952). The utility of wealth. Journal of political Economy, 60(2), 151-158. Meyer, R. and Yu, J. (2000). BUGS for a Bayesian analysis of stochastic volatility models. Econometrics Journal, 3, 198–215. Najafi, A. A., Nopour, K., & Ghatarani, A. (2017). Interval Optimization In Portfolio Selection with Conditional Value At Risk. Financial Research Journal, 19(1), 157-172. Nakajima, J., & Omori, Y. (2009). Leverage, heavy-tails and correlated jumps in stochastic volatility models. Computational Statistics & Data Analysis, 53(6), 2335-2353. Oyuna, D., & Yaobin, L. (2021). Forecasting the Crude oil Prices Volatility with Stochastic Volatility Models. Sage Open, 11(3), 21582440211026269. Phelan, M. J. (1997). Probability and statistics applied to the practice of financial risk management: The case of JP Morgan's RiskMetrics™. Journal of Financial Services Research, 12(2), 175-200. Poon, S. H. (2005). A practical guide to forecasting financial market volatility. John Wiley & Sons. Poterba, J. M., & Summers, L. H. (1988). Mean reversion in stock prices: Evidence and implications. Journal of financial economics, 22(1), 27-59. Raei, R., Basakha, H., & Mahdikhah, H. (2020). Equity Portfolio Optimization Using Mean-CVaR Method Considering Symmetric and Asymmetric Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Financial Research Journal, 22(2), 149-159. (in Persian) Rastegar, M. A., & Hemati, M. (2022). Sensitivity Analysis of Two-Step Multinomial Backtests for Evaluating Value-at-Risk. Financial Research Journal, 23(4), 523-544. (in Persian) Saranj, A., & Nourahmadii, M. (2016). Estimating of value at risk and expected shortfall by using conditional extreme value approach in Tehran Securities Exchange. Financial Research Journal, 18(3), 437-460. doi: 10.22059/jfr.2016.62450 (in Persian) Sharpe, W. F. (1966). Mutual fund performance. The Journal of business, 39(1), 119-138. Shephard, N. (Ed.). (2005). Stochastic volatility: selected readings. Oxford University Press on Demand. Tanner, M. A., & Wong, W. H. (1987). The calculation of posterior distributions by data augmentation. Journal of the American statistical Association, 82(398), 528-540. Taylor, S.J (1986). Modelling Financial Time Series. John Wiley, New York. Tiwari, A. K., Kumar, S., & Pathak, R. (2019). Modelling the dynamics of Bitcoin and Litecoin: GARCH versus stochastic volatility models. Applied Economics, 51(37), 4073-4082. Tobin, J. (1958). Liquidity preference as behavior towards risk. The review of economic studies, 25(2), 65-86. Tsay, R. S. (2012). An introduction to analysis of financial data with R. John Wiley & Sons. Yong, L., & Zhang, J. (2014). Bayesian testing for jumps in stochastic volatility models with correlated jumps. Quantitative Finance, 14(10), 1693-1700. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 493 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 366 |