As aforementioned, these studies ha

As aforementioned, these studies have mainly employed linear estimation methods, such as OLS and GLS, and do not consider that bank sensitivities to market, interest rate, and exchange rate factors are time-varying. Due to the volatility clustering, the leverage and ARCH effects of the high frequency data, the linear (OLS) estimation methods produce biased and inconsistent results and therefore, it would be unwise to assume constant volatility in any analysis. Based on the assumption of a time-dependent conditional variance, few empirical studies have used ARCH-type models to capture timevarying risk properties in these data. Song (1994), who employs ARCH
estimation models, suggests that ARCH-type modeling is the most appropriate framework in determining bank stock returns. The empirical findings of Mansur and Elyasiani (1995), who investigated the effect of changes in both level and volatility of interest rates on the bank stock returns applying ARCH estimation models, revealed that both level interest rate and their respective volatilities were likely to influence bank stock returns. Flannery et al. (1997), by employing a two-factor GARCH model originally developed by Engle et al. (1990), showed that though both the market and interest rate risks

Kết quả (Việt) 1:

Như đã nói ở trên, các nghiên cứu đã chủ yếu là sử dụng phương pháp tuyến tính dự toán, chẳng hạn như OLS và GLS, và không xem xét rằng ngân hàng nhạy cảm với các yếu tố thị trường, tỷ lệ lãi suất và tỷ giá hối đoái được thời gian khác nhau. Do bay hơi clustering, đòn bẩy và các ảnh hưởng kiến trúc của dữ liệu tần số cao, phương pháp dự toán (OLS) tuyến tính tạo ra kết quả thành kiến và không phù hợp và do đó, nó sẽ là không khôn ngoan để thừa nhận liên tục biến động trong bất kỳ phân tích. Dựa trên giả định một phương sai có điều kiện phụ thuộc vào thời gian, vài nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng kiến trúc kiểu mô hình để nắm bắt timevarying rủi ro tài sản trong những dữ liệu này. Bài hát (1994), người sử dụng kiến trúcdự toán mô hình, cho thấy rằng mô hình ARCH-loại khuôn khổ thích hợp nhất trong việc xác định ngân hàng trả lại cổ phiếu. Những phát hiện thực nghiệm của Mansur và Elyasiani (1995), người nghiên cứu tác động của những thay đổi trong cả hai cấp độ và biến động lãi suất trên cổ phiếu ngân hàng trả về áp dụng mô hình kiến trúc dự toán, tiết lộ rằng mức lãi suất lẫn volatilities tương ứng của họ đã có khả năng ảnh hưởng đến ngân hàng trả lại cổ phiếu. Flannery et al. (1997), bằng cách sử dụng một GARCH 2 yếu tố mô hình ban đầu được phát triển bởi Engle et al. (1990), cho thấy rằng mặc dù rủi ro thị trường và lãi suất

Kết quả (Việt) 2:

Như đã nói ở trên, những nghiên cứu chủ yếu sử dụng phương pháp ước lượng tuyến tính, chẳng hạn như OLS và GLS, và không xem xét rằng sự nhạy cảm với thị trường ngân hàng, lãi suất, tỷ giá hối đoái và các yếu tố là thời gian khác nhau. Do các phân nhóm biến động, các hiệu ứng đòn bẩy và ARCH của dữ liệu tần số cao, các tuyến tính (OLS) phương pháp ước lượng tạo ra kết quả sai lệch và không phù hợp và do đó, nó sẽ là không khôn ngoan nếu giả định biến động liên tục trong bất kỳ phân tích. Dựa trên giả định của một phương sai có điều kiện phụ thuộc thời gian, ít nghiên cứu đã sử dụng mô hình ARCH-type để nắm bắt tính chất nguy timevarying trong những dữ liệu này. Song (1994), người sử dụng ARCH
mô hình ước lượng, cho thấy rằng ARCH-loại mô hình là khuôn khổ thích hợp nhất trong việc xác định lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng. Các kết quả thực nghiệm của Mansur và Elyasiani (1995), người đã nghiên cứu tác động của biến đổi cả về mức độ và sự biến động của lãi suất trên lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng áp dụng mô hình ước lượng ARCH, tiết lộ rằng cả lãi suất và mức độ biến động tương ứng của họ đã có khả năng ảnh hưởng đến ngân hàng lợi nhuận cổ phiếu. Flannery et al. (1997), bằng cách sử dụng một mô hình GARCH hai yếu tố ban đầu được phát triển bởi Engle et al. (1990), cho thấy, mặc dù cả hai thị trường và lợi ích của rủi ro tỷ