پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

ارزیابی سرریز تلاطم ناشی از اپیدمی کووید 19 بر بازده سهام ایران و چند کشور منتخب

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری گروه اقتصاد، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی، اصفهان، ایران
2 دانشیار گروه اقتصاد، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی، اصفهان، ایران( نویسنده مسول)
3 استاد گروه اقتصاد، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
4 پژوهشگر فوق دکتری گروه اقتصاد، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
چکیده
بازده بازار سهام متأثر از عوامل متعددی می باشد که برخی از این عوامل، اقتصادی نیستند ولی به شدت بازارهای مالی را تحت تأثیر قرار می دهند. اپیدمی کووید19 نیز از جمله این عوامل است که اقتصاد جهانی بویژه بازارهای مالی را به شدت تحت تأثیر قرار داده است. لذا با توجه به اهمیت این اپیدمی بر بازار سهام، مطالعه حاضر به ارزیابی اثرات بحران اپیدمی کووید 19بر شاخص بازده‌ سهام بازارهای مالی کشورهای چین، آمریکا و فرانسه، و بررسی اثرات سرریز آن بر ایران می‌پردازد. لذا به منظور بررسی سرایت تلاطم و جهت سرریزی از کشورهای مذکور به ایران، از داده های هفتگی شاخص بازده‌ سهام در سایت های بورس ایران و بورس کشورهای خارجی طی دوره قبل از اپیدمی کووید 19(ژانویه 2018 تا دسامبر 2019) و دوره بعد از شیوع اپیدمی کووید 19 (ژانویه 2020 تا دسامبر 2021)، و نیز جهت بررسی همبستگی شرطی، از نرم افزار Oxmetrics و جهت سنجش ایستایی و همبستگی غیر شرطی از نرم افزار SPSS استفاده شده است. نتایج حاکی از آن است که در کشورهای چین، آمریکا و فرانسه، رشد شاخص بازده‌ سهام در طی مدت زمان چهار ساله (2021-2018) افزایشی، ولی شاخص بازده سهام ایران کاهشی بوده است. رشد بازده سهام کشور چین در طی این مدت، از سایر کشورهای مورد مطالعه بیشتر بوده است. همچنین شاخص بازده سهام تمام کشورهای مورد مطالعه در هنگام وقوع کووید 19، با کاهش بازده سهام مواجه شده اند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Evaluation of the Turbulence Spillover Caused by the Covid-19 Epidemic on the Stock Returns of Iran, China and a Few Selected Countries

نویسندگان English

Nooshin Bagheri Zamani 1
Hooshang Shajari 2
Morteza Sameti 3
Zahra Zamani 4
1 Ph.D. student of Economics, Department of Economics, Faculty of Administrative Sciences and Economics Shahid Ashrafi Esfahani University, Isfahan, Iran
2 Associate Professor, Department of Economics, Faculty of Administrative Sciences and Economics Shahid Ashrafi Esfahani University, Isfahan, Iran
3 Professor of Economics, Department of Economics, University of Isfahan, Isfahan, Iran
4 Postdoc Researcher, Department of Economics, Faculty of Administrative Sciences and Economics, Isfahan University, Isfahan, Iran
چکیده English

Introduction:
The return of the stock market is affected by several factors; although some of which are not economic, they strongly affect the financial markets. The Covid-19 epidemic is also among these factors that has severely affected the global economy, empathetically the financial markets. Therefore, considering the importance of this epidemic in the stock market, the current study evaluates the effects of the Covid-19 epidemic crisis on the stock return index of the financial markets of China, America, and France; besides, it examines its spillover effects on Iran. To investigate the contagion of turbulence and the direction of spillover from the mentioned countries to Iran, the weekly data of the stock return index available on the websites of the Iranian Stock Exchange have been used. Moreover, the stock exchange of foreign countries during two periods: before the outbreak of the Covid-19 epidemic (January 2018 to December 2019) and the time of the outbreak of the Covid-19 epidemic (January 2020 to December 2021) have been examined. Then Oxmetrics software was used to check the conditional correlation, and SPSS software was used to measure the stationarity and unconditional correlation.

Methodology:

The present research evaluates the spillover effects of the covid-19 epidemic on the stock return index of the financial markets of China, America, and France and examines the mutual relationship between the aforementioned countries and Iran using the weekly stock return data of Iran and foreign countries. It has been analyzed using (DCC-GARCH) and (CCC-GARCH) models.

Results and Discussion:


In this article, αii represents the effects of arch in each of the variables' past period turbulences, and αij represents the effects of the shock of variable i on the current shock of variable j. This spillover effect is calculated as the square of the residuals arising from the forecasted yield patterns. Garch effects are considered as βii. In other words, βii shows the stability of the shock in each of the series.


ρij also expresses the conditional correlation between two variables, which provides a representation of their simultaneous movement. Of course, both terms αij and β can indicate the overflow between indicators, because the shock overflow effect is determined by non-diagonal values. In the constant conditional correlation model, coefficients αii and βii are significant. In other words, they represent the amount of shock transmission in the conditional shocks of countries' returns.
Conclusion:


The results indicate that in the post-epidemic period, the Iranian stock market experienced a decrease in stock returns, which can be caused by factors such as the imposition of sanctions and the stagnation of economic activities in addition to the spread of Covid-19. Also, the collapse of the Iranian stock market, which occurred in August 2019, led to the confusion and pessimism of more and more investors and finally led to the withdrawal of capital from the stock market. In such an uncertain and chaotic atmosphere, the spread of Covid-19 also aggravated the existing conditions due to the restrictions and also the implementation of government quarantines. Also, the results show that at the moment of the outbreak of the Covid-19 virus, all the sample countries have faced a decrease in stock returns. During the covid-19 epidemic, the impact of the Iranian stock market on China has been greater than that of other studied countries, which is important because China and Iran are each other's trading partners. It should be mentioned that during this period due to restrictions on the borders, the relationship between Iran and China became prominent. Also, Iran's stock market is not strong enough to influence global financial markets including China, America and France.


The growth of the stock return index has been increasing during the four-year period (2018-2021) in China, America and France, however the stock return index of Iran has been decreasing. The growth of China's stock returns during this period has been higher than that in the other studied countries. Also, the stock return index of all sample countries has faced a decrease in the stock returns during the outbreak of Covid-19.

کلیدواژه‌ها English

COVID-19 pandemic
Stock return index
Financial markets
Constant conditional correlation
Dynamic conditional correlation
منابع و مآخذ:
منابع فارسی
ابونوری، اسماعیل و عبداللهی، محمدرضا (1390). ارتباط بازارهای سهام ایران، آمریکا، ترکیه و مالزی در یک مدل گارچ چند متغیره، فصلنامه بورس اوراق بهادار،14(4): 79-61.
امام وردی، قدرت اله و جعفری، سیده محبوبه (1397). تاثیر بحران های مالی بر حرکت انتقال و سرریز نوسان بین بازارهای مالی توسعه‌یافته و ایران. اقتصاد مالی. 13 (47): 63-84.
امیری، شادی. همایونی فر، مسعود; کریم زاده، مصطفی و فلاحی، محمدعلی (1393). بررسی همبستگی پویا بین دارایی های عمده در ایران با استفاده از روش DCC-GARCH. فصلنامه تحقیقات اقتصادی (رشد و توسعه پایدار). 15(2): 201-183
تهرانی، مصطفی؛ بغزیان، آلبرت و میرلوحی، سید مجتبی (1400). بررسی سرریز بین بورس و بازار نفت. تحقیقات مالی. 23 (3): 481-466.
شیرزادی، احمدرضا؛ رحیم زاده، اشکان؛ نقیلو، احمد و زمانی، زهرا (1390). تأثیر خروج آمریکا از برجام و معاملات مخرب بر عملکرد بازار سهام. فصلنامه بورس اوراق بهادار، شماره 59، ص 221-244.
صبحی، ثمین؛ سامتی، مرتضی؛ قبادی، سارا و صامتی، مجید(1399). بررسی اثر شوک‌های موثر بر رشد اقتصادی ایران در فضای نهادی. فصلنامه مدلسازی اقتصادی.14(4):78-53.
صبحی، ثمین؛ سامتی، مرتضی؛ قبادی، سارا و صامتی، مجید(1401). تحلیل تاثیر متغیرهای نهادی بر ساختار اقتصاد کلان ایران ( با تاکید بر شاخص آزادی اقتصادی). نشریه توسعه و سرمایه. 7(1): 26-1
صانعی فر، م.، س، پ. 1399، مقایسه شبکه های پیچیده بازارهای بورس سهام و متغیرهای اقتصادی در دوران پیش و بعد از شیوع ویروس کرونا (کووید-19)، فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی، شماره 40، 123-152.
محمد مهدی‌پور، طوبی (1400)، بررسی شیوع بیماری در بازار سرمایه ایران. مجله مدیریت و صنایع.12: 45-34
محمدی شاد، حمید؛ معدن چی زاج، مهدی وکیقبادی، امیر رضا (1400). سرایت پذیری و پویایی ریسک بین بازارهای مالی، بازارهای کالایی و ارزهای دیجیتال با رویکرد مدل .MGARCH مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 12(47):490-470
نجاتی، مهدی؛ بلاغی، اینالو یاسر(1401). تحلیل منافع عضویت ایران در سازمان همکاری شانگهای: رویکرد تعادل عمومی قابل محاسبه. پژوهشهای اقتصادی (رشد و توسعه پایدار).22(۲):118-89
فتحی، سعید و صامتی، مجید و عسگرنژاد نوری، باقر (1389). تبیین توسعه ساختار بازار اوراق بهادار. فصلنامه مطالعات مدیریت راهبردی.3(1):48-33
منابع لاتین
Akar, Cuneyt. (2011). Dynamic Relationships between the Stock Exchange, Gold, and Foreign Exchange Returns in Turkey; Middle Eastern Finance and Economics, Issue 12.
Awadhi, A. M.,& Alsaifi, K.,& Alhammadi, S. (2020). Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. Journal of behavioral and experimental finance, 27:100-326.
Baber, Hasnan. (2020). Spillover effect of Covid 19 on the Global Economy, Transnational Marketing Journal (TMJ), 2: 177-196.
Baldwin, R., & Tomiura, E. (2020). Thinking ahead about the trade impact of COVID-19. Economics in the Time of COVID-19, 59: 59-73.
Boone, L., Haugh, D., Pain, N., & Salins, V. (2020). Tackling the fallout from COVID-19. Economics in the Time of COVID-19, 1(1): 37-45.
Buhagiar, R., Cortis, D., & Newall, P. W. (2018). Why do some soccer bettors lose more money than others?, Journal of Behavioral and Experimental Finance, 18(2), 85-93.
Becker, K.G & Finnerty, J.E. & Tucker, A.L. (1992). The intraday interdependence structure between U.S. and Japanese equity markets, Journal of Financial Research, 15: 27–37.
Chen, V.,& Lin,W., & Haller, M. &Leitner, J., & Duh, H.(2009). Communicative behaviors and flow experience in tabletop gaming. In Proceedings of the International Conference on Advances in Computer Enterntainment Technology ,30:281-286
Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models, Journal of Business & Economic Statistics, 20(3): 339-350.
Fang, Y., Jing, Z., Shi, Y., & Zhao, Y. (2021). Financial spillovers and spillbacks: New evidence from China and G7 countries. Economic Modelling, 94, 184-200.‌
Ichev, R., & Marinč, M. (2018). Stock prices and geographic proximity of information: Evidence from the Ebola outbreak. International Review of Financial Analysis, 56:153-166.
Kanas, A. (1998). Volatility Spillovers Across Equity Markets: European Evidence, Applied Financial Economics, vol. 8, pp. 245-256.
Karanasos, M.,& Yfanti, S., & Karoglou, M. (2019). Multivariate FIAPARCH Modeling of financial markets with dynamic correlations in time of crisis. Journal of International Review of Financial Analysis, 45:332-349.
Kowalewski, O., & Śpiewanowski, P. (2020). Stock market response to potash mine disasters. Journal of Commodity Markets, 4(20): 100-124.
Li, Y. Liang, C. Ma, F. Wang, J. (2020). “The role of the IDEMV in predicting European stock market volatility during the COVID-19 pandemic”, Finance research letters, 36, 101749.
Majdoub, J., & Mansour, W. (2014). Islamic equity market integration and volatility spillover between emerging and US stock markets. The North American Journal of Economics and Finance, 29: 452-470.
McKibbin, W., & Fernandz, R. (2021). The global macroeconomic impacts of COVID-19: Seven scenarios. Asian Economic Papers, 20(2):1-30.
Rudden,J.(2020). “Change in global stock index values during coronavirus ou 2020”,https://www.statista.com/statistics/1 105021/coronavirus-outbreak-stockmarket-chang.
Shanaev, S., & Ghimire, B. (2019). Is all politics local? Regional political risk in Russia and the panel of stock returns. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 21: 70-82.
Samadi, A. H. Owjimehr, S. Nezhad Halafi, Z. (2020). “The cross impact between financial markets, Covid- 19 pandemic, and economics: The case of Iran”, Journal of policy modeling, 1-22.
Zhang, D., & Hu, M., & Ji, Q. (2020). Financial markets under the global pandemic of COVID-19. Finance Research Letters, 36: 101-528.