Table 6Variance predictability and

Table 6
Variance predictability and forecasting evaluation. In this table, we report the evidence on the predictability of firm return variance by sector (see column 2). In columns 3, 4, and 5, we
report the out-of-sample forecasting performance of the oil price variance predictive regressionmodel relative to a historical average based predictive regression model. The Diebold and
Mariano (1995) test that examines the null hypothesis of equal predictability of the twomodels is reported in column 3. The Theil U test statistic is defined as the ratio of the square roots of
themean-squared forecasting errors fromthe oil pricemodel and the historical averagemodel,with statistics of smaller than one favouring the oil pricemodel. The results are reported in
column 4. In the final column, we report the Campbell and Thomson out-of-sample R2. When the R2 N 1, it indicates that the oil price predictive regression model forecasts firm return
variance better than the historical average model.
β DM U R2
Banking −0.4092*** (−4.8078) −1.2349 (0.2169) 0.9974 0.0052
Chemical −0.0942 (−1.6819) 1.1847 (0.2361) 1.006 −0.0012
Computer −0.1551*** (−3.6339) −1.0070 (0.3139) 0.992 0.0017
Electricity −0.1286*** (−4.3311) −0.8316 (0.4056) 0.9992 0.0016
Energy −0.2955*** (−4.5692) −0.9540 (0.3401) 0.9984 0.0031
Engineering −0.2242*** (−4.8043) −0.8793 (0.3792) 0.9989 0.0023
Finance 0.2075*** (−4.9083) −1.2412 (0.2145) 0.9974 0.0052
Food −0.1130*** (−4.9786) −0.7632 (0.4453) 0.9991 0.0018
General services −0.1813*** (−4.7271) −0.8658 (0.3866) 0.9992 0.0015
Manufacturing −0.2132*** (−5.3651) −0.7562 (0.4495) 0.9991 0.0018
Medical −0.1422*** (−5.2649) −0.9834 (0.3254) 0.9994 0.0013
Real estate −0.3763*** (−4.0096) −0.8663 (0.3863) 0.9981 0.0037
Supply −0.1641*** (−5.0800) −0.7460 (0.4557) 0.9992 0.0016
Transport −0.1611*** (−5.1199) −0.8963 (0.3701) 0.9990 0.0021

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 6Phương sai dự đoán và dự báo đánh giá. Trong bảng này, chúng tôi báo cáo các bằng chứng về dự đoán của phương sai trở lại công ty theo lĩnh vực (xem cột 2). Trong cột 3, 4 và 5, chúng tôibáo cáo hiệu suất dự báo ra mẫu của dầu giá phương sai kiểu regressionmodel tương đối so với mức trung bình lịch sử dựa trên mô hình tiên đoán hồi quy. Diebold vàThử nghiệm Mariano (1995) kiểm tra giả thuyết null bằng dự đoán của các twomodels được báo cáo trong cột 3. Thống kê thử nghiệm Theil U được định nghĩa là tỷ lệ của rễ square củabình phương themean lỗi dự báo từ dầu pricemodel và averagemodel lịch sử, với số liệu thống kê của nhỏ hơn một thuận lợi dầu pricemodel. Kết quả báo cáo trongcột 4. Trong cột cuối cùng, chúng tôi báo cáo Campbell và Thomson out của mẫu R2. Khi R2 N 1, nó chỉ ra rằng dầu giá kiểu hồi qui mô hình dự báo công ty trở lạiphương sai tốt hơn so với các mô hình trung bình lịch sử.Β DM U R2Ngân hàng −0.4092 *** (−4.8078) −1.2349 (0.2169) 0.9974 0.0052Hóa chất −0.0942 (−1.6819) 1.1847 (0.2361) 1.006 −0.0012Máy tính −0.1551 *** (−3.6339) −1.0070 (0.3139) 0.992 0.0017Điện −0.1286 *** (−4.3311) −0.8316 (0.4056) 0.9992 0.0016Năng lượng −0.2955 *** (−4.5692) −0.9540 (0.3401) 0.9984 0.0031Kỹ thuật −0.2242 *** (−4.8043) −0.8793 (0.3792) 0.9989 0.0023Tài trợ 0.2075* ** (−4.9083) −1.2412 (0.2145) 0.9974 0.0052Food −0.1130*** (−4.9786) −0.7632 (0.4453) 0.9991 0.0018General services −0.1813*** (−4.7271) −0.8658 (0.3866) 0.9992 0.0015Manufacturing −0.2132*** (−5.3651) −0.7562 (0.4495) 0.9991 0.0018Medical −0.1422*** (−5.2649) −0.9834 (0.3254) 0.9994 0.0013Real estate −0.3763*** (−4.0096) −0.8663 (0.3863) 0.9981 0.0037Supply −0.1641*** (−5.0800) −0.7460 (0.4557) 0.9992 0.0016Transport −0.1611*** (−5.1199) −0.8963 (0.3701) 0.9990 0.0021

Kết quả (Việt) 2:

Bảng 6
Variance khả năng dự báo và đánh giá dự báo. Trong bảng này, chúng tôi báo cáo những bằng chứng về khả năng dự báo lợi nhuận công ty đúng theo ngành (xem cột 2). Trong các cột 3, 4, và 5, chúng tôi
báo cáo các out-of-mẫu hiệu suất dự báo của phương sai giá dầu regressionmodel tiên đoán tương đối với một mô hình hồi quy tiên đoán trung bình lịch sử dựa. Các Diebold và
kiểm tra Mariano (1995) nhằm kiểm tra giả thuyết khả năng dự đoán tương đương của twomodels được báo cáo trong cột 3. Theil U kiểm tra số liệu thống kê được định nghĩa là tỉ số của căn bậc hai của
các lỗi dự báo themean-squared fromthe pricemodel dầu và các averagemodel lịch sử, với thống kê nhỏ hơn một ưu các pricemodel dầu. Các kết quả được báo cáo trong
cột 4. Trong cột cuối cùng, chúng tôi báo cáo các Campbell và Thomson out-of-mẫu R2. Khi R2 N 1, nó chỉ ra rằng các mô hình hồi quy dự đoán giá dầu dự báo lợi nhuận công ty
sai tốt hơn so với các mô hình trung bình lịch sử.
β DM U R2
Banking -0,4092 *** (-4,8078) -1,2349 (0,2169) 0,9974 0,0052
-0,0942 Hóa học (-1,6819) 1,1847 (0,2361) 1.006 -0,0012
-0,1551 *** Computer (-3,6339) -1,0070 (0,3139) 0,992 0,0017
Điện -0,1286 *** (-4,3311) -0,8316 (0,4056) 0,9992 0,0016
-0,2955 ** Năng lượng * (-4,5692) -0,9540 (0,3401) 0,9984 0,0031
-0,2242 *** Engineering (-4,8043) -0,8793 (0,3792) 0,9989 0,0023
0,2075 *** Tài chính (-4,9083) -1,2412 (0,2145) 0,9974 0,0052
-0,1130 ** Thực phẩm * (-4,9786) -0,7632 (0,4453) 0,9991 0,0018
-0,1813 dịch vụ chung *** (-4,7271) -0,8658 (0,3866) 0,9992 0,0015
-0,2132 *** Sản xuất (-5,3651) -0,7562 (0,4495) 0,9991 0,0018
-0,1422 y tế *** (-5,2649) -0,9834 (0,3254) 0,9994 0,0013
-0,3763 bất động sản *** (-4,0096) -0,8663 (0,3863) 0,9981 0,0037
-0,1641 *** Supply (-5,0800) -0,7460 (0,4557) 0,9992 0,0016
Giao thông vận tải -0,1611 *** (-5,1199) -0,8963 (0,3701) 0,9990 0,0021