Влияние фьючерсных и асимметричной эффект от волатильности индийского фондового рынка

Аннотация

Целью данной статьи является исследование влияния введения фьючерсы на фондовые индексы в зависимости от волатильности рынка ценных бумаг и место, чтобы проверить воздействие введения фондовый индекс фьючерсных контрактов, модели GARCH изменяется по линии GJR -GARCH и EGARCH модели, особенно с учетом взаимосвязи между информацией и нестабильности рынка. Настоящий документ содержит доказательства того, что там не так много изменений волатильности картины после введения фьючерсов на индийском фондовом рынке. Воздействия фьючерсов на период после фьючерсы могут быть захвачены асимметричной коэффициент (г), показывают, что существует статистически значимой и положительной асимметричный эффект. Таким образом, введение фьючерсов значительное воздействие на асимметричной коэффициент. Он показывает Аналогичная картина для пред-и пост период будущего. Эмпирические исследования могут быть расширены путем отбора и анализа данных высокого внутридневного частот и включение дополнительных экономических показателей в условное уравнение дисперсии.

Ключевые слова: Индекс РТС, волатильность, асимметричный эффект, фьючерсный рынок

Классификация JEL: G14 G32

I. ВВЕДЕНИЕ

Вопрос о влиянии фьючерсных торгов на фондовом рынке волатильность получил значительное и все большее внимание в последние годы, после введения фьючерсов на индийском фондовом рынке. Изучение воздействия фьючерсов на волатильность фондового рынка в виде, который позволяет для рассмотрения кластеризация волатильности и асимметричные ответы на новости не только содержит важную информацию о доходности указаний на причины асимметричной существует. Если динамика рынка являются причиной асимметрии, чем инновации, такие как введение фьючерсов, можно ожидать, что влияние не только уровень волатильности на основном рынке, но и на структуру и свойства, что неустойчивость. Эта статья нацелена на решение вопроса о воздействии, что существование фьючерсов оказывает на волатильности рынка. Остальная часть статьи организована следующим образом. В следующем разделе рассматриваются некоторые теоретические вопросы и развивает аргументы о роли фьючерсных рынков и их потенциальное влияние на складе нестабильности цен. В третьем разделе представлены эмпирические дизайна. Данные и результаты представлены в четвертом разделе, и окончательный раздел заканчивается.

II. IMPACT на фьючерсы на волатильность

Из литературы на складе волатильности рынка, как известно, что множество факторов, влияющих возвращения волатильности. Из них одна асимметрия. Асимметрия неустойчивости относится к ситуации, в которой негативный шок для финансовых временных рядов может вызвать волатильность возрастет более чем положительным воздействием той же величины. В случае доходность акционерного капитала, такие диспропорции, как правило, отнести к "рычагов воздействия", в соответствии с которой падение стоимости акций фирмы причины задолженности фирмы к собственному капиталу расти. Это приводит акционеров, которые несут остаточный риск фирмы, чтобы воспринимать их поток будущих денежных потоков как относительно более рискованными. Асимметричная или моделей использовать волатильность объяснить, что хорошие и плохие новости разные предсказуемости в отношении будущих волатильности. Асимметрии реакции условной неустойчивости прибытия новости индуцируется как знак прошлых потрясений и размер неожиданным волатильности (Энгл и Нг 1993). Есть другие факторы, помимо знака прошлом потрясений, которые несут ответственность за асимметричного поведения волатильности. Чтобы проверить это, Fornari и Мел (1997) предложил Волатильность - Переключение ARCH модели, которая захватывает асимметрии с помощью воздействия прошлых потрясений на уровень волатильности, а не посредством неожиданного возвращения.

Не только удары и шум торговли, но сезонность активов также влияет на поведение доходности акций. Антониу и др. др. (1998) объяснил, чтобы полностью понять влияние фьючерсами от волатильности базового рынка и является ли такое воздействие является желательным или нежелательным, необходимо, чтобы модель волатильности до и после фьючерсы, используя метод, который принимает в расчет возможных асимметричных ответов на новости. Даже если будет установлено, что волатильность спотовом рынке возросла после фьючерсы, это не обязательно нежелательные последствия торговых производной, потому что там может одновременно быть изменения на спотовом рынке, который удаляет динамики асимметрии и улучшить механизм передачи новостей. Alexakis (2007) изучили влияние биржевой торговли индексными фьючерсами на волатильности базового FTSE/ASE-20 фондовый индекс рынка в ATHEX, ведется путем оценки модель, которая охватывает период времени до и после введения складе Индекс фьючерсных контрактов. Он утверждал, что фьючерсы возглавить возвращает денежные индекса, отвечая более оперативного реагирования на экономические события, чем цены акций. Таким образом, новая информация о рынке может распространяться быстрее на фьючерсном рынке по сравнению с фондового рынка и, что волатильность фьючерсов разливов некоторую информацию к наличности волатильности рынка ..

III. МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ подход ARCH И EGARCH МОДЕЛЬ

В контексте воздействия срочного рынка на месте волатильности рынка, если делать торговли производными увеличить скорость обмена информацией, то цены на спотовом рынке могут проявлять повышенную волатильность. Таким образом, важно использовать модель учета связь между информацией и нестабильности и возможных асимметричных ответов на новости, таким образом, чтобы видели ли введение биржевой торговли индексными фьючерсами увеличился или уменьшился волатильности спот цены и расследовать масштабы для которых внедрение, если фондовый индекс фьючерсных контрактов также влияет на характер неустойчивости на основном рынке спот.

Модель ARCH из Энгл (1982) и модели GARCH из Bollerslev (1986) может захватить изменение во времени возвращения распределений. Модель GJR это расширение модели GARCH с дополнительным членом добавил к ответственности за возможные асимметрии. Условная дисперсия теперь дается

[[Сигма]. Sub.t.sup.2] = [[А]. Sub.0] [[А]. Sub.1] [[эпсилон]. Sub.t-1.sup.2] [[бета-версии ]. sub.1] [[эпсилон]. sub.t-1.sup.2] [I.sub.t-1] [Г] [[сигма]. sub.t-1.sup.2] (1 )

, где [I.sub.t-1] = 1, если [[эпсилон]. sub.t-1] <0

= 0 в противном случае

Для эффекта кредитного плеча, [бета]> 0. Условие, не отрицательность будет [[А]. Sub.0]> 0, [[А]. Sub.1] [больше или равно] 0, [бета] [больше или равно] 0, а [[А]. sub.1] [бета] [больше или равно] 0.

Хотя GARCH модели успешного захвата возвращается толстый хвост и волатильности кластеризации, они не очень подходят для захвата "эффект рычага", так как условная дисперсия является функцией только величины остатков отставали, а не их знаки. В экспоненциальной GARCH (EGARCH) модель Нельсона (1991), условная дисперсия ([[сигма]. Sub.t.sup.2]) разработана в целях зависит как размер и знак отставали остатков. Более формально, условное уравнение дисперсии имеет вид

Л. Н. [[сигма]. sub.t.sup.2] = [[А]. sub.0] [[SIGMA]. sub.i = 1.sup.q] [[А]. sub.i] г ( [Z.sub.ti]) [[SIGMA]. sub.i = 1.sup.p] [[бета]. sub.i LN] ([[сигма]. sub.tj.sup.2]) (2 )

где [z.sub.t] = [[эпсилон]. sub.t] / [[сигма]. sub.t] нормированная остаточной серии.

В приведенном выше уравнения, величина G ([z.sub.t]), зависит от нескольких элементов. Нельсон (1991) отмечает, что "для размещения симметричное отношение между доходности акций и нестабильность изменяет значение г ([z.sub.t]) должна быть функцией как величина и знак [z.sub.t] ". Поэтому он предложил, чтобы выразить функции г (х)

г ([z.sub.t]) = [[тета]. sub.1] [z.sub.t] [[тета]. sub.2] [[абсолютное значение [z.sub.t]] - E [абсолютное значение [z.sub.t]]] ... (3)

Первое слагаемое ([[тета]. Sub.1] [z.sub.t]) показывает, знак эффекта, второй срок [[тета]. Sub.2] [[абсолютное значение [z.sub.t] ] - E [абсолютное значение [z.sub.t]]], показывает величину эффекта.

Модель имеет ряд преимуществ по сравнению с чистой спецификации GARCH. Во-первых, поскольку журнал ([[сигма]. Sub.t.sup.2]) моделируется, то даже если параметры отрицательной [[сигма]. Sub.t.sup.2] будет положительным. Существует таким образом, нет необходимости искусственно наложить неотрицательности ограничения на параметры модели. Во-вторых, асимметрия допускаются по разработке EGARCH, поскольку, если отношения между нестабильностью и возвращения является отрицательным, [[тета]. Sub.1] будет отрицательным.

IV. Описание данных и предварительная статистика

Воздействие на фондовые индексы будущее торговли, в зависимости от волатильности базового Нифти и Нифти Junior фондовый индекс рынка, исследованы оценки модель, которая охватывает период времени до и после введения фондовый индекс фьючерсных контрактов. В анализе, 12 июня 2000 будет порог, отделяющий момент пред-и пост-фондовый индекс фьючерсов для того, чтобы надежные выводы предстоит сделать. Набор данных включает в себя ежедневные наблюдения закрытия номера месте индекс вышеупомянутого рынка. Он охватывает период 1 июня 1995 по 26 сентября 2006 года отличный показатель. Определенный период и набор данных для эмпирического исследования выбраны для того, чтобы делать упор на внедрение будущем, как она влияет на волатильность фондового рынка. Цен на фондовые индексы получены из национальной фондовой бирже. Все цены превращаются в натуральных логарифмов.

Описательная статистика логарифмического первых, различия в ежедневной стильный и модный младший индекс цен месте представлены в таблице я и в таблице 2 соответственно которая делится на два периода. Первый период (группа А) соответствуют предварительного будущего периода (1 / 06 / 1995-1/12/2000) анализа. Вторая (группа B) соответствует период после фьючерсов (1/14/2000-9/26/2006) анализа, для индекса Нифти. В таблице 2 панели и B соответствуют до и после фьючерсы период Нифти Junior. Полученные результаты указывают на превышение асимметрии и эксцесса в цене серии, отход от нормальности для спотовых цен, в то время как все переменные в первые стационарные разница, все с единичного корня на презентации журнала-уровня. Цифры, полученные по стандартной оценки отклонения, обеспечить первоначальный вид неустойчивости, где путем сравнения двух периодов (пред-и пост-производных) кажется, что волатильность снизилась на отличный показатель, и она остается одинаковой для младших отличная с течением времени.

Таблица 2, сообщает Ljung-Box (1976) статистики, где результаты свидетельствуют о значительных линейных и нелинейных временных зависимостей в скорректированной остаточной серии соответственно.

В. эмпирические результаты

Оценить, имело ли место изменение волатильности после начала торговли фьючерсами, GARCH (1,1) и GJR-GARCH (1,1) модели условной волатильности оценивается.

GARCH (1,1) относится к первой для ARCH срок и срок первого порядка GARCH в условном уравнение дисперсии. '[] Альфа (ARCH 1), "новости" коэффициент, у которого выше значение означает, что последние новости имеет большее влияние на изменение цен. Это связано с воздействием вчерашние новости о сегодняшней цене изменений. В отличие от [бета] (GARCH) отражает влияние "старых новостей" об изменении цен. Это показывает уровень стойкости в информации, и воздействие на волатильность.

В GARCH (1, 1)-модели [бета] = 0,8 и [[А]. Sub.1] = 0,12, это, кажется, считает, что в прошлом условная дисперсия имеет большее влияние на волатильность возвращается спотовом рынке, чем недавние заявления новости. Высокая] бета [показывает сохранение волатильности из-за старые новости. Значение журнала высока вероятность того, (8186.031), который является свидетельством того, что GARCH (1, 1) модели хорошо подходят. Мы сделали тест ARCH Л. по остаточной, чтобы увидеть, есть ли эффект ARCH слева. Это означает, что имеется не оказывает существенного влияния ARCH в остаточном серии. [А] [бета] показывает, сохранение серии она близка к 1.

Мы изучали влияние введения Индекс РТС на фондовом рынке, ограничив период обучения за год до и после введения Futures. За это время никакие другие производные контракты на индекс, как опционы, фьючерсы и опционные по отдельным т.д. акции торгуются на индийский рынок. Поскольку этот срок ограничивается 1 года до и после фьючерсов, мы можем получить более полное представление о влиянии на другие реформы фондового рынка. ARCH 1 (0,127) и GARCH 1. (0,746) условия являются существенными и их сумма близка к 1 указывает на высокий уровень сохранения волатильности. (См. таблицу 4). Это показывает, что рынок уже давно памяти и, что воздействие ударной сохраняется в течение длительного времени. Фиктивная переменная для будущего (-2.17E-05) является отрицательным и значительным, что подразумевало бы снижение волатильности. Значение имеет важное значение в обычных уровней (см. таблицу 4).

Оценки GJR-GARCH модели месте фондовый индекс цен на два подпункта период до фьючерсы период (7/06/2C03-7/6/2005) и пост-фьючерсов период (8/6/2005-1 / 6 / 2007) анализа представлены в таблице 5. Диагностических тестов, на стандартизированные остатки и квадратов невязок, указывают отсутствие линейных и нелинейных зависимостей, соответственно. Таким образом, модель соответствует оценкам данные очень хорошо. Стандартные диагностические тесты остатков от модели подтверждают отсутствие каких-либо дополнительных эффектов ARCH. Результаты коэффициентов отставали дисперсии [] альфа [. Sub.1] и [[бета]. Sub.1] показывают, что условная волатильность изменяющихся во времени, без каких-либо эффектов ARCH и имеет большое значение для предварительного фьючерсов периода. Альфа-[[]. Sub.1] коэффициент не имеет существенного значения для предварительного периода фьючерсы на модный и стильный младшего и период после фьючерсы на отличный младший. Это означает, что новости о неустойчивости за предыдущий период не имеет большого значения. Отставали ошибка перспективе [??], относится к изменениям в спотовая цена в предыдущий день, можно рассматривать как новые новости коэффициент. Поэтому высокое значение в период после фьючерсы означает, что последние новости имеют большее влияние на изменение цен.

Результатов, из таблицы 5, показывают, что это справедливо, полагая, что информация в настоящее время задержан в ценах быстрее в связи с введением в торговле фьючерсами. Результаты асимметричной коэффициент ([] гамма) предположить, что имеется статистически значимое и позитивное влияние асимметричной, что означает, что негативные потрясения вызывают больший отклик, чем положительные шоки в равной величины ..

Воздействия фьючерсов на период после фьючерсы могут быть захвачены асимметричной коэффициент ([] гамма) предположить, что имеется статистически значимое и позитивное влияние асимметричной. Таким образом, введение фьючерсов оказывают влияние на асимметричный коэффициент. Он показывает Аналогичная картина для пред-и пост период будущего.

Вопрос о влиянии фьючерсных торгов на нестабильность на рынке спот является дальнейшее расследование по оценке модели EGARCH, результаты представлены в таблице 6. Результаты воздействия фьючерсов на введение асимметричных ответов рынка могут быть оценены через рассмотрение асимметричных коэффициент ([Г]), что отражает характер предвзятости в пре-и пост будущего периода. Будь асимметричной коэффициент ведет себя так же, как это было в модели GJR-GARCH. Результаты показывают, что предварительно фьючерсы асимметричной коэффициент статистически незначимым в то время как фьючерсы после асимметричного коэффициент является отрицательным и статистически незначимым. Это показывает, что в период после фьючерсы негативных потрясений, вызывают больший отклик, чем положительные шоки в равной величины.

V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В исследовании рассматривается влияние на фондовые индексы будущее торговли, в зависимости от волатильности базового Нифти и Нифти Junior фондовый индекс рынка, исследованы оценки модель, которая охватывает период времени до и после введения фондовый индекс фьючерсных контрактов. В анализе, 12 июня 2000 будет порог, отделяющий момент пред-и пост-фондовый индекс фьючерсов для того, чтобы надежные выводы предстоит сделать. Набор данных включает в себя ежедневные наблюдения закрытия номера месте индекс вышеупомянутого рынка. Он охватывает период 1 июня 1995 по 26 сентября 2006 года отличный показатель. Полученные результаты свидетельствуют, что есть уменьшение волатильности в случае отличная, где, как происходит увеличение волатильности в случае отличный младший после введения фьючерсов в производная рынка. Желательно влияние на асимметрию волатильности. Это означает, что негативные потрясения вызывают больший отклик, чем положительные шоки в равной величины. Конечно, другие экономические переменные могут быть добавлены и проверил, что привело, возможно, более сильные результаты.

Ссылки

Антониу А., П. и Р. Холмс Priestlet (1998), "Влияние на фондовые индексы Торговля фьючерсами на акции, индекса волатильности: Анализ асимметричного ответа Волатильность на новости", журнал фьючерсных рынков, 18 (2 ), с. 151-166.

Alexakis П. (2007), "О влиянии на Индекс РТС торгов на фондовом рынке волатильность", Международный исследовательский журнал финансов и экономики, 11, с. 7-29.

Bollerslev, Т. (1986), "Обобщенные авторегрессии Условные Гетероскедастичность", журнал "Эконометрика, 31, 307-327.

Энгл РФ (1982), "Условные Heteroskedasticity авторегрессии с оценками Разница Великобритании инфляция", Econometrica, 50, 987-1008.

Энгл, РФ и В. Нг (1993), "Оценка и тестирование Влияние Новости по волатильности", журнал "Финанс, 43, 1749-77.

Фабио Fornari и А. Меле (1997), "Знак и волатильность переключения ARCH модели: теория и приложения к международному фондовых рынков", журнал "Прикладная эконометрика, 12, 49-65.

Нельсон DB (1991), "Условные Heteroskedasticity активами в Возвращает: новый подход", Econometrica, 59, 347-70.

Пуджа PADHI

Пондичерри Центрального университета