Fads Models with Markov Switching Hetroskedasticity: decomposing Tehran Stock Exchange return into Permanent and Transitory Components
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 166
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFMA-2-8_003
تاریخ نمایه سازی: 13 آذر 1400
چکیده مقاله:
Stochastic behavior of stock returns is very important for investors and policy makers in the stock market. In this paper, the stochastic behavior of the return index of Tehran Stock Exchange (TEDPIX) is examined using unobserved component Markov switching model (UC-MS) for the ۳/۲۷/۲۰۱۰ until ۸/۳/۲۰۱۵ period. In this model, stock returns are decomposed into two components; a permanent component and a transitory component. This approach allows analyzing the impact of shocks of permanent and transitory components. The transitory component has a three-state Markov switching heteroscedasticity (low, medium, and high variances). Results show that the unobserved component Markov switching model is appropriate for this data. Low value of RCM criteria implies that the model can successfully distinguish among regimes. The aggregate autoregressive coefficients in the temporary component are about ۰.۴. The duration of high-variance regime for the transitory component is short-lived and reverts to normal levels quickly. The implied result of the research is that the presidential election may have a significant effect on being in the third regime.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Teymoor Mohammadi
Associate Professor, Faculty of Economics, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran
Abdosade Neisi
Associate Professor, Faculty of Economics, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran (Corresponding author)
Mehnoosh Abdollahmilani
Associate Professor, Faculty of Economics, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran
Sahar Havaj
Ph.D. Candidate in Financial Economics, Faculty of Economics, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :