ADF test is applied on all variable

ADF test is applied on all variables that is,, stock returns
and economic factors. In ADF unit root test the null
hypothesis is that the series is non-stationary. The results
reveal that all data series are stationary at their first
difference. Each variable under study is analyzed in
terms of its mean, standard deviation, skewness and
kurtosis. The combination of skewness and kurtosis for
the variables will then help to investigate volatilities
across all industries. Consequently the hypothesis
regarding the normality of stock returns and economic
variables returns can be examined. The values of
skewness and kurtosis indicate that ÄCPI, ÄExRate and
ÄM2 variables are positively skewed and are leptokurtic
with higher than normal kurtosis. Whereas, ÄKSE, ÄRFR
and ÄIPI series are negatively skewed but with higher
than normal kurtosis. The descriptive statistics of Textile
Industry data series show that all variables are positively
skewed whereas only ÄAzgardNine Textile series is
negatively skewed however all series are leptokurtic with
higher than normal kurtosis. The descriptive statistics of
Banking Industry data series reveal that ÄBank of Punjab,
ÄPrime Bank, ÄUnion Bank, ÄMy Bank, ÄMeezan Bank,
ÄKASB Bank, ÄPICIC Bank and ÄSaudiPak Bank
variables are positively skewed whereas ÄAskari Bank,
ÄBank Al Habib, ÄFaysal Bank, ÄMCB Bank,
588 Afr. J. Bus. Manage.
ÄMetropolitan Bank, ÄSoneri Bank, ÄNational Bank,
ÄIndustry and ÄIPI-BS series are negatively skewed but
all series are leptokurtic with higher than normal kurtosis.
The results show that the values of skewness for all
series are not significantly different from zero hence data
series are not seriously departing from normality. Banking
and Textile Industries stock returns are apparently show
some response to changes in macroeconomic variables
as the standard deviation of most of` the variables is in
the same range as of the macroeconomic variables. This
suggests that there is a link between stock returns
variation and changes in macroeconomic variables. The
descriptive statistics of all the variables under study
display different degree of skewness and kurtosis. The
combination of skewness and kurtosis for the variables
contributes to different volatilities across the firms.
Consequently the hypothesis that the stock returns and
macroeconomic returns are normally distributed may not
be validated. These findings suggest that the stock
returns and economic factors time series exhibit
conditional heteroskedasticity and that a GARCH
specification is appropriate for capturing the presence of
time-varying volatility (Table 1).
The stock market performance of Textile Industry is
analyzed at firm and industry level. The GARCH model
applied to stock returns have shown diverse pattern at
firm and industry level, as most of the models at firm level
produced insignificant (p >.05) results; however industry
stock returns have exhibited significant exposure to
economic variables. ARCH and GARCH terms are
statistically significant generally; this reveals that stock
returns volatility of Textile Industry is a function of both
the lag of the squared residuals and lag variances.
GARCH-M term designates a statistically insignificant (p
> .05) positive relationship between risk and stock returns
for most of the firms. Market Return is the variable having
significant and positive relationship with stock returns of
most of the firms. Industrial Production Index has shown
mixed relationship with stock returns. Consumer Price
Index, Risk Free Rate, and Industrial Production of
Textile Industry are negatively related to stock returns
though the impact is almost insignificant. Exchange Rate
and Money Supply variables are though insignificant in
most of the models but maintain a positive relationship
with stock returns. Rising inflation and interest rates in
the country cause negative variation in stock returns of
Textile Industry. Whereas growth in Market returns and
decline in the value of Pak Rupee against US$ (Since
textile exports constitute more than 50% of the total
exports of the country) contribute positively to stock
returns (Table 2).
Banking Industry’s stock market performance is
analyzed by applying GARCH model at the firm and
industry level. The results demonstrate similar behavior
of stock returns at firm and industry level since almost all
models are significant (p.05) positive relation between
risk and stock returns for most of the firms, therefore
there is a small risk premium for the risk associated with
the returns of the banking Industry. Market Return is the
only variable significant and positively related to stock
returns of all the firms which is the clear indication of the
influence of market return on firms and industry stock
returns. Industrial Production Index, Exchange Rate and
Money Supply variables are negatively but insignificantly
related to stock returns whereas Risk Free Rate and
Banking Spread are positively related to stock returns
though the impact is insignificant. Consumer Price Index
is negatively related to stock returns of the firms but the
impact is statistically significant in some of the models.
The results reveal that rising inflation, growing industrial
production, declining value of Pak Rupees against US$
and increasing money supply contribute negatively where
as growth in Market Return, increase in risk free rate and
augmentation in Banking Spread contribute positively to
stock returns of Banking Industry.

Kết quả (Việt) 1:

ADF thử nghiệm được áp dụng trên tất cả các biến có nghĩa là,, chứng khoán trở vềvà yếu tố kinh tế. Ở ADF đơn vị gốc kiểm tra nullgiả thuyết là dòng là không cố định. Kết quảtiết lộ rằng tất cả dữ liệu hàng loạt được văn phòng phẩm ban đầu của họsự khác biệt. Mỗi biến theo nghiên cứu được phân tích trongCác điều khoản của nó có nghĩa là, độ lệch chuẩn, skewness vàkurtosis. Sự kết hợp của skewness và kurtosis choCác biến sau đó sẽ giúp để điều tra volatilitiestrên tất cả các ngành công nghiệp. Do đó các giả thuyếtliên quan đến bình thường trở về chứng khoán và kinh tếbiến lợi nhuận có thể được kiểm tra. Các giá trị củaskewness và kurtosis chỉ ra rằng ÄCPI, ÄExRate vàÄM2 biến tích cực sai lệch và là leptokurticvới cao hơn bình thường kurtosis. Trong khi đó, ÄKSE, ÄRFRvà ÄIPI loạt tiêu cực lệch nhưng với caohơn bình thường kurtosis. Thống kê mô tả của dệtNgành công nghiệp dữ liệu loạt Hiển thị tất cả các biến tích cựcsai lệch trong khi chỉ ÄAzgardNine dệt series làtiêu cực lệch Tuy nhiên tất cả loạt là leptokurtic vớicao hơn bình thường kurtosis. Thống kê mô tả củaNgân hàng công nghiệp dữ liệu loạt tiết lộ rằng ÄBank Punjab,ÄPrime Bank, ÄUnion Bank, ÄMy, ÄMeezan ngân hàng,ÄKASB Bank, ÄPICIC ngân hàng và ngân hàng ÄSaudiPakbiến tích cực lệch trong khi ngân hàng ÄAskari,ÄBank Al Habib, ÄFaysal, ÄMCB ngân hàng,588 Afr. J. Bus. Quản lý.ÄMetropolitan Bank, ÄSoneri, ÄNational ngân hàng,ÄIndustry và ÄIPI-BS tiêu cực lệch nhưngTất cả hàng loạt là leptokurtic với cao hơn bình thường kurtosis.Kết quả cho thấy rằng các giá trị của skewness cho tất cảloạt là không đáng kể khác nhau từ zero do đó dữ liệuloạt này không nghiêm túc khởi hành từ bình thường. Ngân hàngvà ngành công nghiệp dệt may hàng trả lại rõ ràng Hiển thịmột số phản ứng với những thay đổi trong kinh tế vĩ mô biếnnhư độ lệch chuẩn của hầu hết ' các biến là trongdãy đồng thời các biến kinh tế vĩ mô. Điều nàycho thấy rằng có một liên kết giữa chứng khoán trở vềbiến thể và thay đổi trong kinh tế vĩ mô biến. CácCác thống kê mô tả của tất cả các biến đang được nghiên cứuHiển thị các mức độ khác nhau của skewness và kurtosis. Cácsự kết hợp của skewness và kurtosis cho các biếngóp phần vào volatilities khác nhau trên khắp các công ty.Do đó giả thuyết rằng các cổ phiếu trở về vàtrở về kinh tế vĩ mô là phân phối bình thường có thể khôngđược xác nhận. Những phát hiện này gợi ý rằng các cổ phiếulợi nhuận và yếu tố kinh tế thời gian triển lãm loạtcó điều kiện heteroskedasticity và rằng một GARCHđặc điểm kỹ thuật là thích hợp cho chụp sự hiện diện củathay đổi thời gian bay hơi (bảng 1).Hiệu suất thị trường chứng khoán của ngành công nghiệp dệtphân tích công ty và ngành công nghiệp cấp. Các mô hình GARCHáp dụng cho chứng khoán trở về đã cho thấy các mô hình đa dạng tạicông ty và ngành công nghiệp cấp, như hầu hết các mô hình công ty cấpsản xuất không đáng kể (p >.05) kết quả; Tuy nhiên ngành công nghiệptrả về chứng khoán có trưng bày các tiếp xúc quan trọng vớibiến kinh tế. Giá trị ARCH và GARCHý nghĩa thống kê nói chung; Điều này cho thấy cổ phiếu đótrả về các biến động của ngành công nghiệp dệt là một chức năng của cả haitụt hậu bình phương dư và tụt hậu chênh lệch.GARCH-M hạn chỉ định một thống kê không đáng kể (p>.05) mối quan hệ tích cực giữa rủi ro và chứng khoán trở vềĐối với hầu hết các công ty. Thị trường trở về là biến cómối quan hệ quan trọng và tích cực với cổ phiếu trở lại củaHầu hết các công ty. Công nghiệp sản xuất chỉ số cho thấymối quan hệ với cổ phiếu trở về. Người tiêu dùng giáChỉ số, tỷ lệ rủi ro miễn phí, và sản xuất công nghiệpNgành công nghiệp dệt may có tiêu cực liên quan đến chứng khoán trở vềmặc dù tác động là hầu như không đáng kể. Tỷ giá hối đoáivà tiền cung cấp biến là mặc dù không đáng kể trongHầu hết các mô hình nhưng duy trì một mối quan hệ tích cựcvới trả về chứng khoán. Tăng lạm phát và lãi suất tỷ giá trongQuốc gia gây ra biến thể tiêu cực vào cổ phiếu trở lại củaNgành công nghiệp dệt. Trong khi trở về tăng trưởng trong thị trường vàgiảm giá trị của Pak Rupee chống lại USD (từxuất khẩu dệt chiếm hơn 50% tổng sốxuất khẩu của đất nước) đóng góp tích cực vào cổ phiếutrả về (bảng 2).Ngân hàng của ngành công nghiệp thị trường chứng khoán hiệu suất làphân tích bằng cách áp dụng mô hình GARCH tại công ty vàngành công nghiệp cấp. Kết quả chứng minh hành vi tương tựcổ phiếu trở về công ty và công nghiệp cấp vì hầu như tất cảMô hình được đáng kể (p <. 05); Tuy nhiên ngành công nghiệp chứng khoántrả lại Hiển thị các tiếp xúc nhiều hơn để biến kinh tếso với hầu hết trả lại cổ phiếu công ty cấp. Thuật ngữ GARCH làý nghĩa thống kê cho hầu hết các công ty; Điều này cho thấychứng khoán trở về biến động của ngành công nghiệp ngân hàng là mộtchức năng của tụt hậu chênh lệch. Thuật ngữ GARCH-M là bắt mộtthống kê không đáng kể (p >.05) mối quan hệ tích cực giữarủi ro và cổ phiếu trở lại cho hầu hết các công ty, vì vậycó là một phí bảo hiểm nguy cơ nhỏ cho các rủi ro liên quan đếnlợi nhuận của các ngân hàng công nghiệp. Trở lại thị trường là cácthay đổi duy nhất quan trọng và tích cực liên quan đến chứng khoántrả lại tất cả các công ty đó là dấu hiệu rõ ràng của cácảnh hưởng của thị trường trở về công ty và các ngành công nghiệp chứng khoántrở về. Sản xuất công nghiệp chỉ số, tỷ giá hối đoái vàTiền cung cấp biến là tiêu cực nhưng insignificantlyliên quan đến chứng khoán lợi nhuận trong khi tỷ lệ miễn phí rủi ro vàNgân hàng lây lan đang tích cực liên quan đến chứng khoán trở vềmặc dù tác động là không đáng kể. Chỉ số giá tiêu dùngtiêu cực liên quan đến lợi nhuận cổ phiếu của các công ty nhưng cáctác động là ý nghĩa thống kê trong một số các mô hình.Các kết quả cho thấy rằng lạm phát tăng, phát triển công nghiệpsản xuất, giảm giá trị của Pak Rupee chống lại USDvà tăng cường cung cấp tiền đóng góp tiêu cực mànhư tăng trưởng trong thị trường trở về, tăng tỷ lệ miễn phí rủi ro vàtăng thêm trong ngân hàng lây lan đóng góp tích cực chotrả lại cổ phiếu của ngành công nghiệp ngân hàng.

Kết quả (Việt) 2:

ADF thử nghiệm được áp dụng trên tất cả các biến được ,, lợi nhuận cổ phiếu
và các yếu tố kinh tế. Trong thử nghiệm đơn vị ADF gốc null
giả thuyết là series là không dừng. Các kết quả
cho thấy tất cả các dòng dữ liệu là văn phòng đầu tiên của họ tại
sự khác biệt. Mỗi biến trong nghiên cứu được phân tích trong
điều kiện của bình, độ lệch chuẩn, Độ xiên và nó
kurtosis. Sự kết hợp về lệch và kurtosis cho
các biến sau đó sẽ giúp để điều tra sự biến động
trên tất cả các ngành công nghiệp. Do đó, các giả thuyết
về trạng thái bình thường của lợi nhuận cổ phiếu và kinh tế
biến lợi nhuận có thể được kiểm tra. Các giá trị của
Độ xiên và kurtosis chỉ ra rằng ACPI, ÄExRate và
AM2 biến là lệch dương và là leptokurtic
với cao hơn so với bình thường kurtosis. Trong khi đó, ÄKSE, ÄRFR
và ÄIPI series là tiêu cực lệch nhưng với cao hơn
so với bình thường kurtosis. Các thống kê mô tả của Textile
Industry loạt dữ liệu cho thấy rằng tất cả các biến số là tích cực
lệch trong khi chỉ có loạt ÄAzgardNine Dệt may là
tiêu cực lệch tuy nhiên tất cả các series là leptokurtic với
cao hơn so với bình thường kurtosis. Các thống kê mô tả của
hàng loạt dữ liệu ngành ngân hàng cho thấy ÄBank của Punjab,
ÄPrime Bank, Ngân hàng ÄUnion, Amy Ngân hàng, Ngân hàng ÄMeezan,
ÄKASB Bank, ÄPICIC Bank và Ngân hàng ÄSaudiPak
biến là lệch dương trong khi ÄAskari Bank,
ÄBank Al Habib, ÄFaysal Bank, ÄMCB Ngân hàng,
588 AFR. J. Bus. Quản lý.
ÄMetropolitan Bank, ÄSoneri Bank, Ngân hàng ÄNational,
ÄIndustry và hàng loạt ÄIPI-BS là tiêu cực lệch nhưng
tất cả các series là leptokurtic với cao hơn kurtosis bình thường.
Kết quả cho thấy rằng các giá trị về lệch cho tất cả các
series là không khác nhau đáng kể từ con số không vì thế dữ liệu
loạt không rời nghiêm trọng từ sự bình thường. Ngân hàng
và Dệt Industries lợi nhuận cổ phiếu dường như đang thấy
một số phản ứng với những thay đổi trong các biến kinh tế vĩ mô
là độ lệch chuẩn của hầu hết of` các biến là trong
phạm vi tương tự như của các biến kinh tế vĩ mô. Điều này
cho thấy rằng có một mối liên hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu
biến động và thay đổi trong các biến kinh tế vĩ mô. Các
thống kê mô tả của tất cả các biến được nghiên cứu
hiển thị mức độ khác nhau về lệch và kurtosis. Những
sự kết hợp về lệch và kurtosis cho các biến
góp phần vào sự biến động khác nhau trên toàn công ty.
Do đó, các giả thuyết cho rằng lợi nhuận cổ phiếu và
lợi nhuận kinh tế vĩ mô được phân bố bình thường có thể không
được xác nhận. Những phát hiện này cho thấy rằng các cổ phiếu
lợi nhuận và các yếu tố kinh tế theo chuỗi thời gian triển lãm
heteroskedasticity có điều kiện và một GARCH
đặc điểm kỹ thuật là phù hợp để chụp sự hiện diện của các
thời gian khác nhau biến động (Bảng 1).
Các hoạt động thị trường chứng khoán của Công nghiệp Dệt may được
phân tích tại công ty và mức độ công nghiệp . Các mô hình GARCH
áp dụng cho lợi nhuận cổ phiếu đã cho thấy mô hình đa dạng của
công ty và mức độ công nghiệp, như hầu hết các mô hình ở cấp độ doanh nghiệp
sản xuất không đáng kể (p> 0,05) kết quả; Tuy nhiên ngành công nghiệp
lợi nhuận cổ phiếu đã trưng bày tiếp xúc đáng kể đến
các biến kinh tế. ARCH và GARCH điều khoản này là
ý nghĩa thống kê nói chung; này cho thấy rằng cổ phiếu
trả về biến động của ngành dệt may là một chức năng của cả hai
sự tụt hậu của các số dư bình phương và tụt hậu phương sai.
GARCH-M hạn định một ý nghĩa thống kê (p
> 0,05) mối quan hệ tích cực giữa rủi ro và lợi nhuận cổ phiếu
cho hầu hết các công ty . Thị trường trở lại là biến có
mối quan hệ có ý nghĩa và tích cực với lợi nhuận cổ phiếu của
hầu hết các doanh nghiệp này. Chỉ số sản xuất công nghiệp đã cho thấy
mối quan hệ hỗn hợp với lợi nhuận cổ phiếu. Consumer Price
Index, rủi ro miễn phí Rate, và sản xuất công nghiệp của
ngành dệt may có liên quan tiêu cực đến lợi nhuận cổ phiếu
mặc dù tác động là hầu như không đáng kể. Tỷ giá ngoại tệ
và cung tiền biến là mặc dù không đáng kể trong
hầu hết các mô hình nhưng vẫn duy trì một mối quan hệ tích cực
với lợi nhuận cổ phiếu. Tăng lạm phát và lãi suất trong
nước gây ra sự biến đổi tiêu cực trong lợi nhuận cổ phiếu của
ngành công nghiệp dệt. Trong khi đó, tăng trưởng về lợi nhuận của thị trường và
sự suy giảm giá trị của Pak Rupee so với USD (Kể từ khi
xuất khẩu dệt may chiếm hơn 50% tổng
kim ngạch xuất khẩu của cả nước) đóng góp tích cực cho cổ phiếu
trở về (Bảng 2).
hoạt động thị trường chứng khoán Công nghiệp của Ngân hàng được
phân tích bằng cách áp dụng mô hình GARCH tại công ty và
cấp ngành. Kết quả chứng minh hành vi tương tự
của lợi nhuận cổ phiếu tại công ty và mức độ công nghiệp kể từ khi gần như tất cả các
mô hình có ý nghĩa (p <0,05); Tuy nhiên cổ phiếu ngành công nghiệp
hiển thị trở lại tiếp xúc nhiều hơn với các biến kinh tế
hơn so với hầu hết các mức lợi nhuận cổ phiếu công ty. Hạn GARCH là
ý nghĩa thống kê cho hầu hết các công ty; điều này chỉ ra
rằng lợi nhuận cổ phiếu biến động của ngành ngân hàng là một
chức năng của phương sai lag. GARCH-M dài biểu thị một
(p> 0,05) mối quan hệ tích cực đáng kể về mặt thống kê giữa
rủi ro và lợi nhuận cổ phiếu cho hầu hết các công ty, do đó
có một phí bảo hiểm rủi ro nhỏ cho các rủi ro liên quan đến
lợi nhuận của ngành công nghiệp ngân hàng. Market Return là
chỉ có ý nghĩa và tích cực liên quan đến chứng khoán biến
nhuận của tất cả các công ty mà là dấu hiệu rõ ràng về sự
ảnh hưởng của thị trường trở lại vào các doanh nghiệp và cổ phiếu ngành công nghiệp
lợi nhuận. Index công nghiệp sản xuất, Tỷ giá và
cung tiền biến được tiêu cực nhưng không đáng kể
liên quan đến lợi nhuận cổ phiếu trong khi rủi ro miễn phí Rate và
Spread Ngân hàng đang tích cực liên quan đến lợi nhuận cổ phiếu
mặc dù tác động là không đáng kể. Chỉ số giá tiêu dùng
được tiêu cực liên quan đến lợi nhuận cổ phiếu của các doanh nghiệp nhưng các
tác động có ý nghĩa thống kê trong một số các mô hình.
Kết quả cho thấy rằng lạm phát gia tăng, phát triển công nghiệp
sản xuất, giảm giá trị của Pak Rupees với USD
và tăng cung tiền đóng góp tiêu cực nơi
như tăng trưởng trong thị trường trở lại, tăng rủi ro lãi miễn phí và
tăng thêm trong Spread Banking đóng góp tích cực cho
lợi nhuận cổ phiếu của ngành ngân hàng.