تخمین توزیع بازده شرکت‌های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از رویکرد ماتریس‌های تصادفی برای لحاظ نامانایی
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

تخمین توزیع بازده شرکت‌های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از رویکرد ماتریس‌های تصادفی برای لحاظ نامانایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مدیریت بازرگانی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 گروه مدیریت بازرگانی،واحدتهران مرکزی،دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران ، ایران
چکیده
برای ارزیابی ریسک‌های بازار مالی، همبستگی بازده‌های سهام شرکت‌های مختلف از اهمیت ویژه ای برخوردار است. همبستگی شرکت‌ها در بازارهای مالی به دلیل تغییر انتظارات معامله‌گران و روابط بین واحدهای مختلف مالی تغییر می‌کند. این بدان معنی است که نوسانات سری زمانی مالی به سرعت تغییر می‌نماید. تغییرات مربوط به نوسانات و نامانایی سری زمانی می‌تواند چالش‌های بسیاری را برای برآورد پارامترها به ویژه ماتریس کواریانس واریانس، که اصلی‌ترین عامل ارزیابی ریسک به شمار می‌آید، به وجود آورد. علاوه بر این، تأثیر رویدادهای بزرگ نشان می‌دهد که پذیرش فرض توزیع نرمال برای سری زمانی مالی به خصوص در شرایط بحران، می‌تواند منجر به برآوردهای گمراه‌کننده گردد. در حقیقت نامانایی، منجر به پهن شدن دم‌ها در توزیع بازده‌ بازارهای مالی می‌شود و عدم لحاظ این امر می‌تواند برآوردهای مورد نیاز را تحت تأثیر قرار دهد. در این مقاله، تغییرات ماتریس کواریانس واریانس بازده-های سهام شرکت‌های موجود در بورس اوراق بهادر تهران در بازه زمانی 1390 الی 1397 مورد بررسی قرار می‌گیرد و توزیع چندمتغیره بازده‌های شرکت‌های فوق، با لحاظ نامانایی و بکارگیری روش ماتریس‌های تصادفی به دست می‌آید. نتایج تحقیق نشان می‌دهد توزیع تئوریک حاصل از روش ماتریس تصادفی با دو رویکرد ماتریس کواریانس واریانس غیرهمگن و همگن می‌تواند به خوبی توزیع تجربی بازده‌ شرکت‌های بورسی اوراق بهادار تهران را توصیف نماید.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Estimating the Return Distribution of Tehran Stock Exchange Companies Using Random Matrix Approach for Taking Non-stationary into Account

نویسندگان English

Zahra Eskandari 1
Mirfeiz Fallah Shams 1
Gholamreza Zomorodian 2
1 Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Department of Financial Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

To assess the financial market risks, the correlations between the prices of the individual stocks are of crucial importance. They change significantly in time due to trader's market expectation changes and the relation between business units' changes .This means the volatility of financial time series is non-stationary and fluctuate quickly. Non-stationary can lead many challenges for estimating the covariance estimation, which is main parameter in risk assessing. In addition, the impact of large event shows that we cannot easily assume normal distribution for financial time series especially when we observe large event frequently in the case of crises.
In fact, non-stationary leads heavy tails distribution and this can affect the quantities we wish to measure. In this regard, we review the changes of covariance matrices of returns related to companies listed on the Tehran Stock Exchange during the period of 2011-2019 and obtain the multivariate distribution of returns, in terms of taking into account non-stationary and using the method of random matrices. The results show that the theoretical distribution obtained from the random matrix method with two approaches, heterogeneous and homogeneous covariance matrix, can well describe the experimental distribution of returns of Tehran Stock Exchange companies.

کلیدواژه‌ها English

Returns Distribution
Random Matrix
Nonstationary
اسدی نیا، پرستو؛ عبدالهی کیوانی، سید محمد؛ حیدرزاده هنزائی، علیرضا؛ موسوی روح بخش، سید شایان. (1398). پیش بینی نوسانات بازده با استفاده از مدل ترکیبی تبدیلات موجک گسسته و گارچ.  فصلنامه بورس اوراق بهادار، 12 (47)، 127-110.
باقری، فرزانه؛ دلاوری، مجید و مهرآرا، محسن،(1396)، تحلیل داده های مدل طلا و توزیع بازده ی سرریز آن در بازه ی زمانی 1388-1378 در ایران، همایش بین المللی مدیریت، اقتصاد و بازاریابی، تهران
حمیدیان، محسن؛ وقفی، سید حسام و سلیمانی، حجت،(1396)، بررسی رابطه بین همزمانی قیمت سهام با توزیع ریسک سیستماتیک و غیر سیستماتیک بازده سهام
زینلی، غلامرضا و یزدانیان، نرگس،(1400)، پیش بینی بازده سهام بر پایه توزیع کرنل و اختلاط توزیع های نرمال
سلیمانی، محمدامین؛ حسن زاده، رضا و گنجی، علیرضا،(1399)، نقدینگی سهام و توزیع بازده سهام، نهمین کنفرانس بین المللی پژوهش در مدیریت، اقتصاد و توسعه
سیدحسینی، سید محمد؛ باباخانی، مسعود؛ هاشمی­نژاد، سیدمحمد و ابراهیمی، بابک، رویکردی جدید برای تخمین پارامتر حافظه بلندمدت در سریهای زمانی مالی. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار، 6(شماره 2 (پیاپی 18))، 114-97.
میرعسکری، سید رضا؛ محفوظی، غلامرضا و شعبانی نژاد ماسوله، متین، (1397)، بررسی رابطۀ همزمانی قیمت سهام و توزیع بازده.
ناصرپور، علیرضا؛ فلاح شمس، میرفیض؛ ثقفی، علی. (1395). برآورد وجه تضمین قراردادهای آتی با رویکرد ارزش در معرض خطر و با تأکید بر توزیع پارتوی تعمیم یافته. فصلنامه بورس اوراق بهادار،9 (33)، 45-25.   
یوسف پور مقدم، ساسان و رمضانپور، اسماعیل، (1395)، عوامل ریسک با گشتاور مرتبه بالاتر توزیع بازده سهام، چهارمین کنفرانس ملی مدیریت، اقتصاد و حسابداری، تبریز.
Ali, G. (2013), EGARCH, ­GJR-GARCH, TGARCH, AVGARCH, NGARCH, IGARCH and APARCH models for pathogens at marine recreational sites. Journal of Statistical and Econometric Methods, 2(3), 57-73.
Asadinia, Prasto, Abdulahi Kivani, Seyed Mohammad, Heydarzadeh Henzaei, Alireza, Mousavi Roohbaksh, Seyed Shayan. (2018). Forecasting of return fluctuations using by combining discrete wavelet transform and GARCH model. Stock Exchange Quarterly, 12 (47), 127-110. (In Persian).
Bagheri, Farzaneh and Delavari, Majid and Mehrara, Mohsen, 2016, analysis of gold model data and distribution of its return in the period of 1378-1388 in Iran, International Conference on Management, Economics and Marketing, Tehran. (In Persian).
Castro, R. (2013). Lectures 2 and 3-goodness-of-fit (gof) tests. Lecture notes of Applied Statistics (MasterMath).
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.
Harvey, A., Ruiz, E., & Shephard, N. (1994). Multivariate stochastic variance models. The Review of Economic Studies, 61(2), 247-264.
Hekster, O. (2008). Rome and its Empire, AD 193-284: Edinburgh University Press.
Laio, F. (2004). Cramer–von Mises and Anderson‐Darling goodness of fit tests for extreme value distributions with unknown parameters. Water Resources Research, 40(9).
Hamidian, Mohsen and Waqfi, Seyed Hossam and Soleimani, Hojjat, 2016, investigating the relationship between stock price concurrency with distribution of stock returns systematic and unsystematic risk. (In Persian)
Laloux, L., Cizeau, P., Bouchaud, J.-P., & Potters, M. (1999). Noise dressing of financial correlation matrices. Physical review letters, 83(7), 1467.
Miraskari, Seyyed Reza and Mahfovi, Gholamreza and Shabaninejad Masoleh, Matin, 2017, investigating the relationship between stock price concurrency and return distribution. (In Persian).
Mühlbacher, A., & Guhr, T. (2018). Credit Risk Meets Random Matrices: Coping with Non-Stationary Asset Correlations. Risks, 6(2), 42.
Münnix, M. C., Shimada, T., Schäfer, R., Leyvraz, F., Seligman, T. H., Guhr, T., & Stanley, H.E. (2012). Identifying States of a Financial Market. Scientific Reports, 2(1), 644.
Naserpour, Alireza, Fallah Shams, Mirfaiz, Thaghafi, Ali. (2015). Estimating futures contracts margin with a value-at-risk approach and emphasizing the generalized Pareto distribution. Stock Exchange Quarterly, 9 (33), 25-45. (In Persian).
REZAEIAN, A., Vakilifard, H., Khalili Araghi, M., Rahnamaye Roodposhti, F. (2019). Modeling and Comparison of the Distribution Models of Tehran Stock Exchange Index. JOURNAL OF FINANCIAL MANAGEMENT PERSPECTIVE, 9(3 (27)), 29-50.
Schmitt, T., Schäfer, R., & Guhr, T., (September 02, 2015). Vol., 2015. Available at SSRN :( 2015). Credit Risk: Taking Fluctuating Asset Correlations into Account Journal of credit risk, 11, (No. 3), 22.
Schmitt, T. A. (2014). Non-stationarity as a central aspect of financial markets. (Doctorate).Retrieved from https://duepublico2.uni-due.de /receive/ duepublico _mods_00036759
Schmitt, T. A., Chetalova, D., Schäfer, R., & Guhr, T. (2013). Non-stationarity in financial time series: Generic features and tail behavior. EPL (Europhysics Letters), 103(5), 58003.
Seyed Hosseini, Seyed Mohammad and Babakhani, Massoud and Hashmi-Nejad, Seyed Mohammad and Ebrahimi, Babak, A new approach to estimate the long-term memory parameter in financial time series. Financial Knowledge of Securities Analysis, 6(No. 2 (Sec. 18)), 97-114. (In Persian).
Soleimani, Mohammadamin and Hassanzadeh, Reza and Ganji, Alireza, 2019, Stock liquidity and stock return distribution, 9th international research conference in management, economy and development. (In Persian).
Yusufpour Moghadam, Sasan and Ramzanpour, Ismail, 2015, risk factors with higher order moment of stock return distribution, 4th National Conference on Management, Economics and Accounting, Tabriz. (In Persian).
Zaineli, Gholamreza and Yazdanian, Narges, 2021, forecasting stock returns based on kernel distribution and mixing normal distributions. (In Persian).