3. Empirical model and results3.1.

3. Empirical model and results
3.1. A description of the data
To achieve the goal of this paper, we use daily returns data for 560
firms listed on New York Stock Exchange (NYSE). All data is extracted
from the Center for Research in Security Prices (CRSP) database. The
daily data sample size is from 05 January 2000 to 31 December 2008.
We divide 560 firms into 14 sectors: energy, electricity, supply,
manufacturing, food, chemical, medical, engineering, computer, transportation,
banking, financial, real estate, and general services based on
the Global Industry Classification Standard. This approach follows that
of Narayan and Sharma (2011). While the NYSE has several thousand
firms listed, consistent time series daily data over the period 2000 to
2008 was only available for 560 firms following our filtering process,
which closely follows Chordia et al. (2001) and Chordia et al. (2011),
and is as follows: (a) exclude all stocks that are priced at less than $5;
(b) exclude all stocks that are priced greater than $500; and (c) exclude
all stocks which had four consecutive days of missing values. Approaches
(a) and (b) ensure that results are not influenced by unduly
high and low priced stocks.
We also present some simple unconditional correlation between
stock returns and the oil price and between stock return volatility and
the oil price. This correlation analysis is presented for each sector. This
analysis is important because itwill tell us howmuch each of the sectors
(with respect to their return and return volatility) are related to the oil
price. The correlation coefficient together with the t-test statistic that
examines the null hypothesis that the correlation is zero is presented
in Table 1. This iswhatwe find. Reading the results for stock returns–
oil price correlation, we find that for only six of the 14 sectors, the correlations
are statistically significant. The range of statistically significant
correlations is [0.07, 0.40],with energy sector returnsmost strongly correlated
with the oil price. On the return volatility-oil price correlation,
we notice that all correlations are statistically significant at the 1%
level. Two conclusions are obvious. First, the oil price is relatively
strongly correlated with the second moment of stock returns compared
to the firstmoment. Second, while return volatility of all sectors are correlatedwith
the oil price, the correlation coefficients vary, in some cases
substantially, from sector-to-sector.
Before we test ourmain hypotheses,we compute oil usage intensity
for each of the sectors using the US input–output tables. The oil usage
intensity falls in the percentage range [0.22, 46.7]. The largest consumer
of oil is the transportation sector (46.7%) followed by the energy sector

Kết quả (Việt) 1:

3. thực nghiệm mô hình và kết quả3.1. một mô tả của dữ liệuĐể đạt được mục đích của giấy này, chúng tôi sử dụng hàng ngày trả về dữ liệu cho 560công ty được liệt kê trên New York Stock Exchange (NYSE). Tất cả dữ liệu được chiết xuấttừ Trung tâm nghiên cứu trong cơ sở dữ liệu bảo mật giá (CRSP). CácKích thước lấy mẫu dữ liệu hàng ngày là từ 05 tháng 1 năm 2000 đến 31 tháng 12 năm 2008.Chúng tôi chia 560 công ty vào lĩnh vực 14: năng lượng, điện, cung cấp,sản xuất, thực phẩm, hóa chất, y tế, kỹ thuật, máy tính, giao thông vận tải,Ngân hàng, tài chính, bất động sản, và nói chung các dịch vụ dựa trêntiêu chuẩn phân loại ngành công nghiệp toàn cầu. Cách tiếp cận này sau đóNarayan và Sharma (2011). Trong khi NYSE có vài ngàncông ty liệt kê, dữ liệu hàng ngày loạt phù hợp thời gian trong giai đoạn 2000 đểnăm 2008 đã được chỉ dành cho các công ty 560 theo quy trình lọc,mà chặt chẽ theo Chordia et al. (2001) và Chordia et al. (2011),và là như sau: (a) loại trừ tất cả các cổ phiếu có giá ít hơn $5;(b) loại trừ tất cả các cổ phiếu có giá hơn $500; và (c) loại trừTất cả các cổ phiếu đó có bốn ngày kế tiếp nhau của thiếu giá trị. Phương pháp tiếp cận(a) và (b) đảm bảo rằng kết quả không bị ảnh hưởng bởi không đúng luậtcao và thấp giá cổ phiếu.Chúng tôi cũng trình bày một số đơn giản vô điều kiện tương quan giữatrả về chứng khoán và dầu giá và giữa chứng khoán trở về biến động vàgiá dầu. Phân tích mối tương quan này được trình bày cho từng lĩnh vực. Điều nàyphân tích là quan trọng bởi vì itwill cho chúng tôi biết howmuch mỗi của các lĩnh vực(đối với biến động trở lại và trở lại của họ) có liên quan đến dầugiá. Hệ số tương quan cùng với số liệu thống kê của t-kiểm tra màkiểm tra giả thuyết null các mối tương quan là zero được trình bàytrong bảng 1. Này iswhatwe tìm thấy. Đọc kết quả cho chứng khoán lợi nhuận-dầu giá tương quan, chúng tôi thấy rằng cho chỉ có sáu lĩnh vực 14, các mối tương quancó ý nghĩa thống kê. Phạm vi của ý nghĩa thống kêmối tương quan là [0,07, 0.40], với năng lượng khu vực kinh tế returnsmost mạnh mẽ tương quanvới giá dầu. Ngày trở lại bay hơi-dầu giá tương quan,chúng tôi nhận thấy rằng tất cả các mối tương quan ý nghĩa thống kê tại 1%cấp độ. Hai kết luận là hiển nhiên. Trước tiên, giá dầu là tương đốimạnh tương quan với thời điểm thứ hai của cổ phiếu trở về so sánhđể firstmoment. Thứ hai, trong khi các biến động trở lại của các thành phần là correlatedwithgiá dầu, Hệ số tương quan khác nhau, trong một số trường hợpđáng kể, từ khu vực kinh tế để lĩnh vực.Trước khi chúng tôi kiểm tra giả thuyết ourmain, chúng tôi tính toán dầu sử dụng cường độcho mỗi người trong các lĩnh vực bằng cách sử dụng bảng đầu vào-đầu ra của Hoa Kỳ. Việc sử dụng dầucường độ rơi trong phạm vi tỷ lệ phần trăm [0,22, 46.7]. Người tiêu dùng lớn nhấtdầu là lĩnh vực giao thông vận tải (46.7%) theo ngành năng lượng

Kết quả (Việt) 2:

3. Mô hình thực nghiệm và kết quả
3.1. Một mô tả của dữ liệu
Để đạt được mục tiêu của bài viết này, chúng tôi sử dụng trả về dữ liệu hàng ngày cho 560
doanh nghiệp niêm yết trên New York Stock Exchange (NYSE). Tất cả dữ liệu được chiết xuất
từ các Trung tâm nghiên cứu Giá Security (CRSP) cơ sở dữ liệu. Các
kích thước mẫu dữ liệu hàng ngày là từ ngày 05 tháng 1 năm 2000 đến ngày 31 tháng năm 2008.
Chúng tôi chia 560 công ty thành 14 lĩnh vực: năng lượng, điện, cung cấp,
sản xuất, thực phẩm, hóa chất, y tế, kỹ thuật, máy tính, giao thông,
ngân hàng, tài chính, bất động sản, và dịch vụ tổng hợp dựa trên
ngành công nghiệp toàn cầu Phân loại Standard. Cách tiếp cận này sau đó
của Narayan và Sharma (2011). Trong khi NYSE có hàng ngàn
doanh nghiệp niêm yết, chuỗi thời gian nhất quán dữ liệu hàng ngày trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến
năm 2008 là chỉ có sẵn cho 560 hãng sau quá trình lọc của chúng tôi,
mà theo sát Chordia et al. (2001) và Chordia et al. (2011),
và là như sau: (a) loại trừ tất cả các cổ phiếu đều có giá ít hơn $ 5;
(b) Loại trừ tất cả các cổ phiếu đều có giá cao hơn $ 500; và (c) loại trừ
tất cả các mã cổ phiếu có được bốn ngày liên tiếp của các giá trị bị mất tích. Phương pháp tiếp cận
(a) và (b) đảm bảo rằng kết quả không bị ảnh hưởng bởi quá mức
cổ phiếu cao và giá thấp.
Chúng tôi cũng trình bày một số tương quan giữa các điều kiện đơn giản
trả về chứng khoán và giá dầu và giữa biến động chứng khoán trở lại và
giá dầu. Phân tích mối tương quan này được trình bày cho từng ngành. Điều này
phân tích là quan trọng bởi vì itwill cho chúng tôi biết howmuch từng ngành
(đối với họ trở về và trở lại biến động) có liên quan đến dầu
giá. Hệ số tương quan cùng với các số liệu thống kê t-test
kiểm tra giả thuyết rằng mối tương quan là số không được trình bày
trong Bảng 1. Đây iswhatwe tìm. Đọc kết quả cho cổ phiếu returns-
giá dầu tương quan, chúng ta thấy rằng chỉ có sáu trong số 14 ngành, các mối tương quan
có ý nghĩa thống kê. Phạm vi của ý nghĩa thống kê
tương quan là [0,07, 0,40], với năng lượng returnsmost ngành liên quan chặt chẽ
với giá dầu. Trên tương quan trở lại biến động giá dầu,
chúng tôi nhận thấy rằng tất cả các mối tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
mức. Hai kết luận rất rõ ràng. Đầu tiên, giá dầu là tương đối
quan chặt chẽ với thời điểm thứ hai của lợi nhuận cổ phiếu so
với firstmoment. Thứ hai, trong khi lợi nhuận biến động của tất cả các lĩnh vực là correlatedwith
giá dầu, các hệ số tương quan khác nhau, trong một số trường hợp
đáng kể, từ ngành để ngành.
Trước khi chúng tôi kiểm tra ourmain giả thuyết, chúng tôi tính toán cường độ sử dụng dầu
cho từng lĩnh vực sử dụng Mỹ bảng đầu vào-đầu ra. Việc sử dụng dầu
cường độ rơi trong phạm vi tỷ lệ [0.22, 46.7]. Người tiêu dùng lớn nhất
của dầu là ngành giao thông vận tải (46,7%) tiếp theo là lĩnh vực năng lượng