BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Muharam Harjum (Universitas Diponegoro, Indonesia), Najmudin Najmudin (Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia), Mawardi Wisnu (Universitas Diponegoro, Indonesia,), Arfinto Erman Denny (Universitas Diponegoro, Indonesia)
Tytuł
Do Instabilities in National Macroeconomic Factors Contribute to Channeling Volatility Spillover from the Global to the Islamic Equity Market?
Czy niestabilność krajowych czynników makroekonomicznych przyczynia się do przenoszenia zmienności stóp zwrotu z globalnego na islamski rynek akcji?
Źródło
Comparative Economic Research, 2021, vol. 24, nr 1, s. 103-121, tab., bibliogr. 27 poz.
Słowa kluczowe
Zmienność, Finanse islamskie, Model GARCH, Dane panelowe
Variability, Islam finance, GARCH model, Panel data
Uwagi
Klasyfikacja JEL: F36, G15, C10, C23
summ., streszcz.
Abstrakt
Niniejsze badanie dotyczy wpływu niestabilności makroekonomicznej na przenoszenie zmienności stóp zwrotu z globalnego na islamski rynek akcji. Badane czynniki ekonomiczne to kurs walutowy, stopa inflacji, stopa procentowa i wzrost produkcji. Aby osiągnąć cel badania, wykorzystano trzy narzędzia analityczne: model GARCH (p, q) do wyliczania wartości zmienności dla wszystkich zmiennych, model ADCC w celu uzyskania miary wpływu zmienności jako zmiennej zależnej oraz technikę regresji danych panelowych do oceny znaczenia przyczynowości czynników makroekonomicznych w przenoszeniu zmienności. Niniejsze badanie jest pierwszym, które rozszerza takie podejście. Obserwowano miesięczne dane dotyczące światowych i islamskich indeksów rynkowych, kursów walutowych, wskaźników cen konsumpcyjnych, stóp procentowych i wskaźników produkcji przemysłowej. Dane z okresu od maja 2002 do lutego 2019 roku pochodzą z rynku światowego i dwudziestu trzech gospodarek - czternastu rozwiniętych i dziewięciu wschodzących rynków posiadających islamskie indeksy giełdowe. W kilku sekcjach przedstawiono ważne dodatkowe analizy dla pięciu rynków akcji w gospodarkach Europy Środkowej, które są porównywane z innymi rynkami. Wyniki badania sugerują, że na występowanie efektu przenoszenia zmienności wywodzącej się z rynku globalnego na rynki islamskie wpływa wewnętrzna niestabilność czynników makroekonomicznych, z wyjątkiem niestabilności produkcji przemysłowej na rynkach rozwiniętych, w tym na rynkach Europy Środkowej. Z badania wynika, że regulatorzy powinni przewidywać niekorzystne konsekwencje przenoszenia zmienności i zapobiegać im poprzez zorganizowanie wewnętrznej polityki gospodarczej w celu kontrolowania stóp inflacji, stóp procentowych i wzrostu produkcji przemysłowej, a także elastyczności kursu walutowego. Ponadto praktycy rynkowi powinni uwzględnić w swoich prognozach zmienność rynków globalnych i niestabilność makroekonomiczną, tak aby minimalizować ryzyko. (abstrakt oryginalny)

This study investigates the impact of macroeconomic instabilities on returns volatility spillover that is transmitted from the global to the Islamic equity market. The economic factors examined are the exchange rate, inflation rate, interest rate, and production growth. To achieve the purpose of the study, we utilize three analysis tools: a GARCH(p,q) model to derive values of volatility for all variables; an asymmetry dynamic conditional correlation (ADCC) model to produce a measure of volatility spillover as the dependent variable; and a panel data regression technique to assess the causality significance of macroeconomic factors to volatility spillover. This study is the first which expands such approaches. We observe monthly data of world and Islamic market indices, exchange rates, consumer price indices, interest rates, and industrial production indices. The data, which range from May 2002 to February 2019, are taken from the world market, and twenty-three economies, which consist of fourteen developed and nine emerging markets that have Islamic stock indices. In several sections, we provide important additional analysis for five stock markets in Central European economies, which are compared to the others. The finding suggests that the presence of volatility spillover on the Islamic markets that originates from the global market is affected by the internal instabilities of macroeconomic factors, except for industrial production instability for developed markets, including Central European markets. An implication of the study is that regulators should anticipate and prevent adverse consequences of volatility spillover by arranging their internal economic policy to control inflation rates, interest rates, and industrial production growth, as well as exchange rate flexibility. Moreover, market practitioners should include both global market volatility and macroeconomic instabilities in their prediction to create minimum risk. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Abbas, G., McMillan, D.G., Wang, S. (2018), Conditional volatility nexus between stock markets and macroeconomic variables, "Journal of Economic Studies", 45 (1), pp. 77-99, https://doi.org/10.1108/JES-03-2017-0062
  2. Adjasi, C.K.D. (2009), Macroeconomic uncertainty and conditional stock-price volatility in frontier African markets, "The Journal of Risk Finance", 10 (4), pp. 333-349, https://doi.org/10.1108/15265940910980641
  3. Alotaibi, A.R., Mishra, A.V. (2015), Global and regional volatility spillovers to GCC stock markets, "Economic Modelling", 45, pp. 38-49, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.10.052
  4. Balli, F., Hajhoj, H.R., Basher, S.A., Ghassan, H.B. (2015), An analysis of returns and volatility spillovers and their determinants in emerging Asian and Middle Eastern countries, "International Review of Economics & Finance", 39, pp. 311-325, https://doi.org/10.1016/j.iref.2015.04.013
  5. Baltagi, B.H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data, The Atrium, Southern Gate, John Wiley & Sons Ltd., Chichester.
  6. Bollerslev, T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, "Journal of Econometrics", 31, pp. 307-327, https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
  7. Cappiello, L., Engle, R.F., Sheppard, K. (2006), Asymmetric Dynamics in the Correlations of Global Equity and Bond Returns, "Journal of Financial Econometrics", 4 (4), pp. 537-572, https://doi.org/10.1093/jjfinec/nbl005
  8. Chinzara, Z. (2011), Macroeconomic Uncertainty and Conditional Stock Market Volatility in South Africa, "South African Journal of Economics", 79 (1), pp. 27-49, https://doi.org/10.1111/j.1813-6982.2011.01262.x
  9. Diebold, F.X., Yilmaz, K. (2012), Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers, "International Journal of Forecasting", 28 (1), pp. 57-66, https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
  10. Engle, R.F. (2002), Dynamic conditional correlation: a new simple class of multivariate GARCH models, "Journal of Business & Economic Statistics", 20 (3), pp. 339-350, https://doi.org/10.1198/073500102288618487
  11. Georgiadis, G. (2016), Determinants of global spillovers from US monetary policy, "Journal of International Money and Finance", 67, pp. 41-61, https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2015.06.010
  12. Guesmi, K., Teulon, F. (2014), The determinants of regional stock market integration in middle east: A conditional ICAPM approach, "International Economics", 137, pp. 22-31, https://doi.org/10.1016/j.inteco.2013.10.006
  13. Haokip, N. (2018), Empirical analysis of stock market volatility and macroeconomic volatility in India, "International Journal in Management and Social Science", 6 (11), pp. 25-53.
  14. Jebran, K., Chen, S., Ullah, I., Mirza, S.S. (2017), Does volatility spillover among stock markets varies from normal to turbulent periods? Evidence from emerging markets of Asia, "The Journal of Finance and Data Science", 3 (1-4), pp. 20-30, https://doi.org/10.1016/j.jfds.2017.06.001
  15. Karali, B., Ramirez, O.A. (2014), Macro determinants of volatility and volatility spillover in energy markets, "Energy Economics", 46, pp. 413-421, https://doi.org/10.1016/j.eneco.2014.06.004
  16. Leung, H., Schiereck, D., Schroeder, F. (2017), Volatility spillovers and determinants of contagion: Exchange rate and equity markets during crises, "Economic Modelling", 61, pp. 169-180, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.12.011
  17. Liljeblom, E., Stenius, M. (1997), Macroeconomic volatility and stock market volatility: empirical evidence on Finnish data, "Applied Financial Economics", 7 (4), pp. 419-426, https://doi.org/10.1080/096031097333538
  18. Majdoub, J., Mansour, W., Jouini, J. (2016), Market integration between conventional and Islamic stock prices, "The North American Journal of Economics and Finance", 37, pp. 436-457, https://doi.org/10.1016/j.najef.2016.03.004
  19. Morelli, D. (2002), The relationship between conditional stock market volatility and conditional macroeconomic volatility, "International Review of Financial Analysis", 11 (1), pp. 101-110, https://doi.org/10.1016/S1057-5219(01)00066-7
  20. Muharam, H., Wahyudi, S., Pangestuti, I.R.D., Najmudin (2018), Interaction of Islamic and Conventional Stock Markets and the Economic Connectivity, "Journal of Advanced Research in Law and Economics", IX (2 (32)), pp. 591-602.
  21. Najmudin, Kurniasih, R., Sulistyandari, Jati, D.P. (2019), The effect of dynamic relationship between domestic market and world market on stock returns volatility, "IOP Conference Series: Earth and Environmental Science", 255, pp. 1-8, https://doi.org/10.1088/1755-1315/255/1/012052
  22. Oseni, I.O., Nwosa, P.I. (2011), Stock Market Volatility and Macroeconomic Variables Volatility in Nigeria: An Exponential GARCH Approach, "Journal of Economics and Sustainable Development", 2 (10), pp. 28-42.
  23. 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, pp. 115-126, https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.09.006
  24. Robiyanto, R., Santoso, M., Rambu Atahau, A., Harijono, H. (2019), The Indonesia Stock Exchange and Its Dynamics: An Analysis of the Effect of Macroeconomic Variables, "Montenegrin Journal of Economics", 15 (4), pp. 59-73, http://mnje.com/sites/mne.com/files/059_-_073_-_robiyanto_et_al._.pdf (accessed: 9.02.2021).
  25. Ross, S.A. (1976), The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing, "Journal of Economic Theory", 13, pp. 341-360, https://doi.org/10.1016/0022-0531 (76)90046-6
  26. Yusof, R.M., Majid, M.S.A. (2007), Stock market volatility transmission in Malaysia: Islamic versus conventional stock market, "Journal of King Abdulaziz University: Islamic Economics", 20 (2), pp. 17-35, https://doi.org/10.4197/islec.20-2.2
  27. Zakaria, Z., Shamsuddin, S. (2012), Empirical Evidence on the Relationship between Stock Market Volatility and Macroeconomics Volatility in Malaysia, "Journal of Business Studies Quarterly", 4 (2), pp. 61-71.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1508-2008
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.18778/1508-2008.24.06
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu