4. MethodologyMost empirical studie

4. Methodology
Most empirical studies employ OLS method to estimate the effect of interest rate and FX rate changes on bank stock returns. Thus, following model is estimated with OLS:
rt = β0 + β1MRKt + β2INTt + β3FXt + μt ð1Þ
where rt is the return of the ith stock at time t; MRKt is the return of the market index which is considered to reflect economy-wide factors
INTt is the return of a risk-free interest rate or bond index; and, FXt is the return of the foreign exchange rate (FX). β0 is the intercept term and μt, is an error term with the assumption of an iid condition. The suitability of the OLS estimation is tested with the ARCH test. The Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) process, first introduced by Bollerslev (1986), is estimated next. The GARCH (1, 1) process is specified as follows:
rt = γ0 + γ1MRKt + γ2INTt + γ3FXt + εt
σ2t = α0 + α1ε2t−1 + βσ2t−1ð2Þ
where other parameters are defined as before, the variance equation includes the long-term average volatility α0, news about volatility from the previous period which is defined as an ARCH term and the previous period's forecast variance which is defined as the GARCH term. The GARCH specification requires that in the conditional variance equation, parameters α0, α1 and βshould be positive for a non-negativity condition and the sum of α1 and β should be less than one to secure the covariance stationarity of the conditional variance. Moreover, the sum of the coefficients α1 and β must be less than or equal to unity for stability to hold.
The following GARCH (1, 1) model is used next, to analyze whether interest return and FX rate return volatility have any impact on the stock return volatility of individual banks and bank portfolio. INTt and FXt2 are used to measure the interest rate and FX rate return volatility.
rt = γ0 + εt
σ2t = α0 + α1ε2t−1 + βσ2t−1 + θ1INT2t + θ2FX2

Kết quả (Việt) 2:

4. Phương pháp
nghiên cứu thực nghiệm Hầu hết sử dụng phương pháp OLS để ước lượng ảnh hưởng của lãi suất và tỷ giá thay đổi về lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng. Vì vậy, mô hình sau đây được ước tính với OLS:
rt = β0 + β1MRKt + β2INTt + β3FXt + μt ð1Þ
nơi rt là sự trở lại của cổ phiếu i tại thời điểm t; MRKt là sự trở lại của chỉ số thị trường được coi là để phản ánh các yếu tố kinh tế toàn
INTt là sự trở lại của lãi suất phi rủi ro hoặc chỉ số trái phiếu; và, fxt là sự trở lại của tỷ giá ngoại hối (FX). β0 là thuật ngữ đánh chặn và μt, là một thuật ngữ lỗi với giả định của một điều kiện iid. Sự phù hợp của dự toán OLS được thử nghiệm với các thử nghiệm ARCH. Các Generalized tự hồi quy có điều kiện các biến ngẫu nhiên (GARCH) quá trình, đầu tiên được giới thiệu bởi Bollerslev (1986), được ước tính tới. Các GARCH (1, 1) quy trình được quy định như sau:
rt = γ0 + γ1MRKt + γ2INTt + γ3FXt + εt
σ2t = α0 + α1ε2t-1 + βσ2t-1ð2Þ
nơi các thông số khác được quy định như trước đây, phương trình sai bao gồm dài α0 biến động bình quân kỳ hạn, tin tức về biến động trong giai đoạn trước đó được xác định là một thuật ngữ ARCH và dự báo sai thời kỳ trước đó được xác định là hạn GARCH. Các đặc điểm kỹ thuật GARCH yêu cầu trong phương trình đổi có điều kiện, thông số α0, α1 và βshould là tích cực cho một điều kiện không tiêu cực và tổng của α1 và β nên được ít hơn một để bảo đảm tính dừng phương sai của phương sai có điều kiện. Hơn nữa, tổng các hệ số α1 và β phải nhỏ hơn hoặc bằng với sự thống nhất cho sự ổn định để giữ.
Các GARCH sau (1, 1) mô hình được sử dụng tiếp theo, để phân tích xem lại lãi suất và biến động trở lại tỷ giá có ảnh hưởng nào sự biến động chứng khoán trở lại của từng ngân hàng và danh mục đầu tư của ngân hàng. INTt và FXt2 được sử dụng để đo lường mức lãi suất và tỷ giá biến động trở lại.
Rt = γ0 + εt
σ2t = α0 + α1ε2t-1 + βσ2t-1 + θ1INT2t + θ2FX2