In sum, we have ascertained, using

In sum, we have ascertained, using an out-of-sample forecasting exercise
that the oil price predicts firm return variance relatively well
compared to a historical average based forecast. The next question is:
can investors potentially benefit from using the oil price to forecast
firm return variance? To answer this question, we devise a simple oil
price based trading strategy.3 We devise two trading rules.We assume
that investors who use the oil price to forecast return variance are risk
averse. Thus, our first trading rule is that every time the forecasts of return
variance are greater than the average of the actual return variance,
investors invest 100% in the risk-free three-month US Treasury bill rate
or else they invest in the sector. Our second trading rule is that if forecasted
variance is more than one standard deviation away from the actual
variance, investors will invest fully in the Treasury bill rate;
otherwise, they will invest in the sector.
In Table 7, we report the annual returns from our two trading strategies.
The results are divided into two panels. Panel A contains results
for the sector and Panel B contains results for the four different firm
sizes. Column 2 reports returns fromthe oil price based trading strategy
which: (a) invests in the firm/industry if forecasted return variance is
less than the average actual variance; and (b) invests in 3-month
Treasury bill rate when forecasted firm return variance is greater than
the average actual variance. In column 3, returns fromour second strategy
are reported. The trading rule for this investment strategy is to
invest in the sector if the forecasted firmreturn variance is one standard
deviation of the actual firm return variance and invest in the 3-month
Treasury bill ratewhenever the forecasted firmreturn variance is higher
than one standard deviation of the actual firm return variance. In estimating
returns under each of these two trading strategies from the oil
price based forecasting model of firm return variance, we assume
switching costs of 0.1%. This approach is consistent with those considered
by the literature (see, for instance, Driesprong et al., 2008;
Marquering and Verbeek, 2004). We find significant evidence of gains
from the oil price based investment strategies. On the whole, the average
returns across all sectors are 12.1% and 6.6% from trading rules 1
and 2, respectively. The most profitable sectors from trading rule 1 is
electricity, manufacturing, energy and supply, where returns are in the
range of 16.6% to 23.8%. Under trading rule 2, electricity, manufacturing,
and supply are sectors which gain the most from the oil price based
trading strategy.
To obtain a better understanding of the economic relevance of the oil
price in forecasting return volatility and using it to gain from trading, we
also generate return variance forecasts based on historical averages. As
highlighted earlier, in the return predictability literature, forecasting
models based on say financial ratio predictors have compared the statistical
and economic significance of financial ratio based forecasts with
those from a model that generates forecasts based on historical averages.
In columns 4 and 5, we report gains in the form of annualised
returns fromtrading rules 1 and 2 respectively, based on forecasts of return
variance generated using the historical average. Significant gains
are observed from the oil price based trading strategy compared to a
historical average based model. On the whole, across all the 14 sectors
(in the case of trading rule 1), we notice that investors can improve
returns by an average of around 5.5% per annum when they use the
oil price to forecast firm return variance as opposed to using historical
averages. The biggestwinners are investors in the manufacturing sector
(11.7%), financial sector (11.4%), supply sector (8.1%), electricity sector
(6.9%), and banking sector (6.5%). The least improvement in returns is
found for investors in the general services sector (0.3%) and medical
sector (0.6%).
Based on trading rule 2, again investors generally gain by using the
oil price to devise trading strategies compared to using historical averages.
The exceptions are firms in the computer and real estate sectors,
where investors would improve returns by using historical average
based forecasts, while for investors in the medical sector it does not
matter whether the oil price is used in devising trading strategies as
the improvement in returns is zero.
Finally, we turn to the trading strategies for each of the four sizes of
firms, ranging fromsmall (size 1) to large (size 4).We again notice

Kết quả (Việt) 1:

Tóm lại, chúng tôi đã xác định chắc chắn, bằng cách sử dụng một tập thể dục dự báo out của mẫurằng giá dầu dự báo phương sai trở lại công ty tương đối tốtso với dự đoán dựa trên trung bình lịch sử. Câu hỏi tiếp theo là:có thể có nhà đầu tư có tiềm năng lợi từ việc sử dụng giá dầu để dự báocông ty trở về phương sai? Để trả lời câu hỏi này, chúng tôi đưa ra một dầu đơn giảngiá dựa kinh doanh strategy.3 chúng tôi đưa ra hai quy tắc giao dịch. Chúng tôi giả địnhCác nhà đầu tư sử dụng giá dầu để thời trở về phương sai là rủi rokhông thích. Vì vậy, chúng tôi quy tắc giao dịch đầu tiên là mà mỗi khi dự báo trở lạiphương sai lớn hơn mức trung bình của phương sai trở lại thực tế,nhà đầu tư đầu tư 100% trong nguy cơ miễn phí ba tháng chúng tôi kho bạc hóa đơn giáhoặc nếu không họ đầu tư vào các lĩnh vực. Chúng tôi quy tắc thương mại thứ hai là nếu dự đoánphương sai là nhiều hơn một tiêu chuẩn độ lệch đi từ thực tếphương sai, nhà đầu tư sẽ đầu tư đầy đủ trong giá kho bạc hóa đơn;Nếu không, họ sẽ đầu tư vào các lĩnh vực.Trong bảng 7, chúng tôi báo cáo lợi nhuận hàng năm từ hai chiến lược kinh doanh của chúng tôi.Các kết quả được chia thành hai bảng. Bảng A chứa các kết quảvới các lĩnh vực và bảng B chứa kết quả cho các công ty khác nhau bốnKích thước. Cột 2 báo cáo lợi nhuận từ giá dầu dựa trên chiến lược kinh doanhmà: (a) đầu tư vào các công ty/ngành công nghiệp nếu dự báo phương sai trở lạiít hơn so với trung bình phương sai thực tế; và (b) đầu tư trong 3 thángKho bạc bill tỷ lệ khi dự báo phương sai công ty trở lại lớn hơnphương sai thực tế trung bình. Trong cột 3, trả về fromour chiến lược thứ haiđược báo cáo. Các quy tắc giao dịch cho chiến lược đầu tư này là đểđầu tư trong lĩnh vực nếu phương sai firmreturn dự báo là một tiêu chuẩnđộ lệch của các công ty thực tế trở về phương sai và đầu tư trong 3 thángKho bạc hóa đơn ratewhenever phương sai dự báo firmreturn là caohơn một độ lệch chuẩn của công ty thực tế trở về phương sai. Trong ước tínhtrả về theo mỗi người trong số các chiến lược kinh doanh hai từ dầugiá dựa trên các mô hình dự báo của phương sai trở lại công ty, chúng tôi giả địnhchuyển đổi các chi phí của 0,1%. Cách tiếp cận này là phù hợp với những người được coi làbởi các tài liệu (xem, ví dụ, Driesprong et al., năm 2008;Marquering và Verbeek, năm 2004). Chúng tôi tìm thấy chứng cứ quan trọng của lợi nhuậntừ mức giá dầu dựa trên chiến lược đầu tư. Trên toàn bộ, với mức trung bìnhlợi nhuận trên tất cả các lĩnh vực là 12,1% và 6,6% từ kinh doanh quy tắc 1và 2, tương ứng. Các lĩnh vực sinh lợi nhiều nhất từ kinh doanh quy tắc 1 làđiện, sản xuất, năng lượng và nguồn cung cấp, nơi trở về là trong cácphạm vi của 16,6% để 23,8%. Theo quy tắc kinh doanh 2, điện, sản xuất,và cung cấp là lĩnh vực mà đạt được nhiều nhất từ mức giá dầu dựachiến lược kinh doanh.Để có được một sự hiểu biết tốt hơn về kinh tế hội dầugiá trong dự báo trở lại bay hơi và sử dụng nó để đạt được từ kinh doanh, chúng tôicũng tạo ra trở lại phương sai dự đoán dựa trên lịch sử Trung bình. Nhưđánh dấu trước đó, trong các tài liệu trở lại dự đoán, dự báoCác mô hình dựa trên nói dự đoán tỷ lệ tài chính đã so sánh các thống kêvà dựa trên tầm quan trọng kinh tế của tỷ lệ tài chính dự báo vớinhững người từ một mô hình tạo ra dự đoán dựa trên lịch sử Trung bình.Trong cột 4 và 5, chúng tôi báo cáo lợi nhuận trong các hình thức annualisedtrả về quy tắc fromtrading 1 và 2 tương ứng, dựa trên dự báo trở lạiphương sai được tạo ra bằng cách sử dụng trung bình lịch sử. Quan trọng lợi íchđược áp dụng từ giá dầu dựa trên chiến lược kinh doanh so với mộtlịch sử là dựa trên mô hình. Tính tổng thể, trên tất cả các lĩnh vực 14(trong trường hợp kinh doanh quy tắc 1), chúng tôi nhận thấy rằng các nhà đầu tư có thể cải thiệntrở về trung bình khoảng 5,5% mỗi năm khi họ sử dụng cácgiá dầu để dự báo công ty trở lại phương sai như trái ngược với sử dụng lịch sửTrung bình. Các biggestwinners là nhà đầu tư trong lĩnh vực sản xuất(11,7%), lĩnh vực tài chính (11,4%), cung cấp khu vực kinh tế (8,1%), ngành điện(6,9%), và lĩnh vực ngân hàng (6,5%). Cải thiện ít nhất trong trở về làtìm thấy cho nhà đầu tư trong tướng lĩnh vực dịch vụ (0.3%) và y tếlĩnh vực (0,6%).Dựa trên kinh doanh quy tắc 2, một lần nữa các nhà đầu tư thường đạt được bằng cách sử dụng cácTrung bình giá dầu để đưa ra chiến lược kinh doanh so với sử dụng lịch sử.Các ngoại lệ là các công ty trong lĩnh vực bất động sản, và máy tínhnơi mà nhà đầu tư sẽ cải thiện lợi nhuận bằng cách sử dụng lịch sử làDựa trên dự báo, trong khi đối với nhà đầu tư trong lĩnh vực y tế nó thì khôngquan trọng cho dù giá dầu được sử dụng trong đặt ra các chiến lược kinh doanh nhưcải tiến trong trở về là zero.Cuối cùng, chúng tôi chuyển sang các chiến lược kinh doanh cho mỗi của các kích thước bốn củacông ty, khác nhau, fromsmall (kích thước 1) lớn (kích thước 4). Chúng tôi một lần nữa thông báo

Kết quả (Việt) 2:

Tóm lại, chúng tôi đã xác định chắc chắn, sử dụng một bài tập out-of-mẫu dự báo
rằng giá dầu dự đoán lợi nhuận công ty phương sai tương đối tốt
so với mức trung bình lịch sử dự báo dựa. Câu hỏi tiếp theo là:
có thể các nhà đầu tư tiềm năng được hưởng lợi từ việc sử dụng các giá dầu để dự báo
lợi nhuận công ty sai? Để trả lời câu hỏi này, chúng tôi đưa ra một loại dầu đơn giản
giá dựa strategy.3 kinh doanh Chúng tôi đưa ra hai giả rules.We giao dịch
mà nhà đầu tư đã sử dụng để dự báo giá dầu trở lại đúng là rủi ro
ro. Như vậy, quy tắc giao dịch đầu tiên của chúng tôi là mỗi khi các dự báo về sự trở lại
đúng là lớn hơn so với trung bình của sự trở lại không đúng thực tế,
các nhà đầu tư đầu tư 100% trong ba tháng tỷ lệ phiếu kho bạc Mỹ có rủi ro
nếu không họ đầu tư vào lĩnh vực này. Quy tắc giao dịch thứ hai của chúng tôi là nếu dự báo
sai là hơn một độ lệch chuẩn khỏi thực tế
không đúng, các nhà đầu tư sẽ đầu tư đầy đủ vào tỷ lệ phiếu kho bạc;
nếu không, họ sẽ đầu tư vào lĩnh vực này.
Trong Bảng 7, chúng tôi báo cáo lợi nhuận hàng năm từ hai chiến lược kinh doanh của chúng tôi.
Các kết quả được chia thành hai bảng. Panel A chứa các kết quả
cho ngành và Panel B chứa các kết quả cho bốn công ty khác nhau
kích cỡ. Cột 2 báo cáo lợi nhuận fromthe chiến lược giao dịch giá dầu dựa trên
đó: (a) đầu tư vào các công ty / công nghiệp nếu dự báo sai trở lại là
ít hơn so với phương sai thực tế bình quân; và (b) đầu tư trong 3 tháng
lãi suất tín phiếu khi công ty dự báo trở lại đúng là lớn hơn
phương sai thực tế bình quân. Trong cột 3, lợi nhuận fromour chiến lược thứ hai
được báo cáo. Các quy tắc giao dịch cho chiến lược đầu tư này là để
đầu tư vào lĩnh vực này nếu phương sai firmreturn dự báo là một trong những tiêu chuẩn
độ lệch của các công ty trả lại không đúng thực tế và đầu tư trong 3 tháng
phiếu kho bạc ratewhenever phương sai firmreturn dự báo là cao hơn
so với một độ lệch chuẩn của thực tế công ty trở lại sai. Trong ước tính
lợi nhuận dưới mỗi của hai chiến lược kinh doanh từ dầu
giá mô hình dự báo dựa trên lợi nhuận công ty phương sai, chúng tôi giả định
chi phí chuyển đổi là 0,1%. Cách tiếp cận này là phù hợp với những người được coi
bởi văn học (xem, ví dụ, Driesprong et al 2008,;.
Marquering và Verbeek, 2004). Chúng tôi tìm thấy bằng chứng đáng kể lợi nhuận
từ các chiến lược đầu tư giá dầu. Trên toàn bộ, trung bình
lợi nhuận trên tất cả các lĩnh vực là 12,1% và 6,6% so với quy định giao dịch 1
và 2 tương ứng. Các ngành có lợi nhuận nhất từ quy tắc giao dịch 1 là
điện, sản xuất, năng lượng và cung cấp, nơi lợi nhuận là trong
phạm vi 16,6% đến 23,8%. Dưới kinh doanh quy tắc 2, điện, sản xuất,
và cung cấp những lĩnh vực mà đạt được nhiều nhất từ giá dầu dựa trên
chiến lược kinh doanh.
Để có được một sự hiểu biết tốt hơn về sự liên quan kinh tế của dầu
giá trong dự báo lợi nhuận biến động và sử dụng nó để đạt được từ kinh doanh, chúng tôi
cũng tạo ra những dự báo trở lại sai dựa trên mức trung bình lịch sử. Như
nhấn mạnh trước đó, trong văn học trở lại khả năng dự báo, dự báo
các mô hình dựa trên những dự báo nói tỷ lệ tài chính đã so sánh thống kê
có ý nghĩa và kinh tế của các dự báo tỷ lệ tài chính dựa trên với
những người từ một mô hình ra các dự báo dựa trên trung bình lịch sử.
Trong cột 4 và 5, chúng tôi lợi nhuận báo cáo ở dạng hàng năm
lợi nhuận fromtrading quy tắc 1 và 2 tương ứng, dựa trên những dự báo về sự trở lại
đúng tạo ra bằng cách sử dụng trung bình lịch sử. Lợi ích quan trọng
được quan sát từ các chiến lược kinh doanh dựa trên giá dầu so với một
mô hình dựa trên trung bình lịch sử. Trên toàn bộ, trên tất cả các lĩnh vực 14
(trong trường hợp của quy tắc giao dịch 1), chúng tôi nhận thấy rằng các nhà đầu tư có thể cải thiện
lợi nhuận trung bình khoảng 5,5% mỗi năm khi họ sử dụng
để dự báo giá dầu trở lại công ty đúng như trái ngược với cách sử dụng lịch sử
trung bình. Các biggestwinners là các nhà đầu tư trong lĩnh vực sản xuất
(11,7%), khu vực tài chính (11,4%), ngành cấp (8,1%), ngành điện
(6,9%), và khu vực ngân hàng (6,5%). Những cải tiến nhất trong lợi nhuận được
tìm thấy cho các nhà đầu tư trong lĩnh vực dịch vụ nói chung (0,3%) và y tế
khu vực (0,6%).
Dựa vào kinh doanh quy tắc 2, một lần nữa các nhà đầu tư thường đạt được bằng cách sử dụng các
giá dầu để đưa ra những chiến lược kinh doanh so với sử dụng trung bình lịch sử .
Các trường hợp ngoại lệ là các doanh nghiệp trong lĩnh vực máy tính và bất động sản,
nơi các nhà đầu tư sẽ nâng cao lợi nhuận bằng cách sử dụng trung bình lịch sử
dự báo dựa, trong khi đối với các nhà đầu tư trong lĩnh vực y tế nó không
quan trọng cho dù giá dầu được sử dụng trong việc đưa ra các chiến lược kinh doanh như
sự cải thiện trong trả về là số không.
Cuối cùng, chúng ta chuyển sang chiến lược kinh doanh cho mỗi bốn kích cỡ của
công ty, từ fromsmall (kích thước 1) đến lớn (kích thước 4) Chúng tôi một lần nữa nhận thấy