Примена модификоване GARCH методологије: развијена финансијска тржишта против финансијских тржишта у развоју

  • Nenad Penezić Credit Agricole bank a.d Novi Sad Educons Univerzitet Sremska Kamenica
  • Goran Anđelić Full Professor, Phd, Educons University, Faculty of Business Economy, Sremska Kamenica, Vojvode Putnika 85-87
  • Marko R Milošević Research Assistant, Phd, Educons University, Faculty of Business Economy, Sremska Kamenica, Vojvode Putnika 85-87
  • Vilmoš Tot Associate Professor, Phd, Union – Nikola Tesla University, Faculty of Strategic and Operational Management, Staro Sajmište 29, Belgrade
Ključne reči: GARCH, ризик, развијена финансијска тржишта, финансијска тржишта у развоју

Sažetak


Предмет овог истраживања је анализа и тестирање модификоване GARCH методологије у смислу квантификовања утицаја стопа инфлације, каматних стопа на државне обвезнице, референтних каматних стопа и девизних курсева на дневне стопе приноса на инвестиционе активности на посматраним финансијским тржиштима Северне Америке, Србије и Хрватске. Циљ истраживања, односно посебан фокус у истраживању, је упоређивање добијених резултата између развијених финансијских тржишта и финансијских тржишта земаља у развоју, као и тестирање модификоване GARCH методологије на посматраним финансијским тржиштима. Кључни индикатори у истраживању, за које се претпоставља да утичу на дневне стопе поврата, били су следећи: стопа инфлације, каматне стопе на државне обвезнице, референтна каматна стопа и курс. Временски период обухваћен истраживањем је од 2005. до 2017. године, где ширина временског хоризонта истраживања омогућава тестирање модификоване GARCH методологије у периодима пре, током и после глобалне финансијске кризе. Поред употребе модификованих економетријских модела GARCH, методологија истраживања укључује употребу AIC, SIC и HQC (Akaike, Schwarz и Hannan-Quinn) критеријума за одабир најбољих модела, као и одговарајуће тестове који су погодни и/или прилагођени специфичним карактеристикама финансијских тржишта, како развијених, тако и земаља у развоју. Резултати истраживања потврђују улогу и значај модификоване GARCH методологије за ефикасно квантификовање инвестиционог ризика на развијеним финансијским тржиштима наспрам финансијских тржишта земаља у развоју. У том смислу, добијени резултати истраживања биће корисни и академској заједници и стручној јавности у контексту доношења одлука о улагању.

Reference

Ali, R., & Afzal, M. (2012). Impact of global financial crisis on stock markets: Evidence from Pakistan and India. Journal of Business Management and Economics, 3 (7), 275-282.

Andreou, E., Matsi, M., & Savvides, A. (2013). Stock and foreign exchange market linkages in emerging economies. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 27, 248-268.

Brooks, C. (2008), Introductory Econometrics for Finance – second edition. Cambridge, England, UK: Cambridge University Press.

Cakan, E., Doytch, N., & Upadhyaya, K.P. (2015). Does US macroeconomic news make emerging financial markets riskier?. Borsa Istanbul Review, 15 (1), 37-43.

Caporale, G.M., Spagnolo, F., & Spagnolo, N. (2016). Macro news and stock returns in the Euro area: A VAR-GARCH-in-mean analysis. International Review of Financial Analysis, 45, 180-188.

Dedi, L., & Yavas, B.F. (2016). Return and volatility spillovers in equity markets: An investigation using various GARCH methodologies. Cogent Economics & Finance, 4 (1), 1266788.

Duppati, G., Hou, Y.G., & Scrimgeour, F. (2017). The dynamics of price discovery for cross-listed stocks evidence from US and Chinese markets. Cogent Economics & Finance, 5 (1), 1389675.

Geetha, C., Mohidin, R., Chandran, V.V., & Chong, V. (2011). The relationship between inflation and stock market: Evidence from Malaysia, United States and China. International journal of economics and management sciences, 1 (2), 1-16.

Gujarati, D. (2010), Basic Econometrics, Fourth Edition. US: The McGraw−Hill Companies.

Kim, H.Y., & Won, C.H. (2018). Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models. Expert Systems with Applications, 103, 25-37.

Li, T., Zhong, J., & Huang, Z. (2020). Potential dependence of financial cycles between emerging and developed countries: Based on ARIMA-GARCH Copula model. Emerging Markets Finance and Trade, 56 (6), 1237-1250.

Prasad, N., Grant, A., & Kim, S.J. (2018). Time varying volatility indices and their determinants: Evidence from developed and emerging stock markets. International Review of Financial Analysis, 60, 115-126.

Rejeb, A.B., & Arfaoui, M. (2016). Financial market interdependencies: A quantile regression analysis of volatility spillover. Research in International Business and Finance, 36, 140-157.

Shaikh, I., & Padhi, P. (2013). The information content of macroeconomic news. Procedia Economics and Finance, 5, 686-695.

Zukarnain Z., Sofian S. (2012). “Empirical Evidence on the Relationship between Stock Market Volatility and Macroeconomics Volatility in Malaysia”. Journal of Business Studies Quarterly, 4 (2), 61-71.

Internet and other sources:

EViews8User’sGuideII, 2013, http://www.eviews.com/EViews8/EViews8/EViews%208%20Users%20Guide%20II.pdf [accessed 29.03.2018.].

European Central Bank, https://www.ecb.europa.eu/ [accessed 24.04.2018.].

The Federal Reserve System, http://www.federalreserve.gov/ [accessed 24.04.2018.].

Zagreb Stock Exchange, 2016. http://www.zse.hr/ [accessed 13.03.2018.].

Investor Bulletin, Interest rate risk —When Interest rates Go up, Prices of Fixed-rate. [accessed 29.03.2018.].

Belgrade Stock Exchange, 2017. http://www.belex.rs/ [accessed 13.03.2018.].

Central Bank of Croatia, https://www.hnb.hr/ [accessed 15.04.2018.].

Central Bank of Serbia, http://www.nbs.rs/ [accessed 15.04.2018.].

Dow Jones Industrial Average, https://finance.yahoo.com/quote/%5EDJI/components/?guccounter=1 [accessed 13.03.2018.].

Objavljeno
2020/11/08
Rubrika
Originalni naučni članak