Our three-factor CAPM risk measure

Our three-factor CAPM risk measure is akin to that employed by Hahm (2004), Francis & Hunter (2004), Wong et al. (2009), and Yong et al. (2009). It is expressed as follows: Rt = α + βm (Rmt) + βi(Rit) + βforex (Rforex) + εt
Rt = daily stock return of bank-holding companies during a one-year period.
Rmt = daily Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) market return during a one-year period.
Rit = daily Malaysian Government Securities (MGS) 10-year return during a one-year period.
Rforext = daily nominal effective exchange rate (NEER) return during a one-year period. et = the error term that captures all other factors that affect bank return that are not taken into account explicitly.
αj = the intercept of the characteristic line. From the above equation, 5 yearly risk measures from 1994 to 2006 are estimated for 11 Malaysian bank-holding companies. The five risk exposures are:
(i) Market risk exposure (βm)
(ii) Long-term interest rate risk exposure (βi)
(iii) Exchange rate risk exposure (βforex)
(iv) Unsystematic risk exposure (standard deviation of εt )
(v) Total risk exposure (standard deviation of Rt) After the five risk measures are estimated, we then analyse our research design based on Equation 1 using the GLS unbalanced panel regression estimation with yearly data

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi CAPM ba yếu tố nguy cơ biện pháp giống như rằng làm việc của Hahm (2004), Francis & Hunter (2004), Wong và ctv (2009), và Yong et al. (năm 2009). Nó được thể hiện như sau: Rt = α + βm (RM) + βi(Rit) + βforex (Rforex) + εtRT = hàng ngày trở lại cổ phiếu của công ty ngân hàng đang nắm giữ trong một khoảng thời gian một năm. RM = hàng ngày Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) thị trường trở lại trong một khoảng thời gian một năm. Rit = hàng ngày chứng khoán chính phủ Malaysia (MGS) 10 năm trở lại trong một khoảng thời gian một năm.Rforext = hàng ngày trên danh nghĩa hiệu quả tỷ giá hối đoái (NEER) trở lại trong một khoảng thời gian một năm. et = thuật ngữ lỗi mà bắt tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng đến ngân hàng trở lại không được đưa vào tài khoản một cách rõ ràng. Αj = đánh chặn dòng đặc trưng. Từ phương trình trên, 5 hàng năm nguy cơ các biện pháp từ năm 1994 đến năm 2006 ước tính cho các công ty đang nắm giữ ngân hàng Malaysia 11. Tiếp xúc nguy cơ năm là:(i) thị trường nguy cơ rủi ro (βm) (ii) dài hạn lãi nguy cơ tiếp xúc (βi) (iii) tỷ giá hối đoái nguy cơ rủi ro (βforex) (iv) không có hệ thống nguy cơ rủi ro (độ lệch chuẩn của εt) (v) tất cả các nguy cơ tiếp xúc (tiêu chuẩn độ lệch của Rt) sau khi nguy cơ năm các biện pháp được ước tính, sau đó chúng tôi phân tích của chúng tôi thiết kế nghiên cứu dựa trên phương trình 1 bằng cách sử dụng dự toán hồi quy bảng GLS không cân bằng với dữ liệu hàng năm

Kết quả (Việt) 2:

Đo lường rủi ro CAPM ba yếu tố của chúng tôi là giống như là việc sử dụng bởi Hahm (2004), Francis & Hunter (2004), Wong et al. (2009), và Yong et al. (2009). Nó được thể hiện như sau: Rt = α + βm (RMT) + βi (Rit) + βforex (Rforex) + εt
Rt = trở lại chứng khoán hàng ngày của công ty ngân hàng đang nắm giữ trong suốt một khoảng thời gian một năm.
RMT = hàng ngày Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) trở lại thị trường trong thời gian một năm.
Rit = hàng ngày chứng khoán Chính phủ (MGS) 10 năm trở lại Malaysia trong một khoảng thời gian một năm.
Rforext = tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu quả hàng ngày (Neer) trở lại trong một khoảng thời gian một năm. et = số hạng sai mà bắt tất cả các yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng đó không được đưa vào tài khoản một cách rõ ràng.
αj = đánh chặn của đường đặc tính. Từ phương trình trên, 5 biện pháp rủi ro hàng năm 1994-2006 được tính cho 11 công ty ngân hàng đang nắm giữ Malaysia. Các rủi ro năm là:
tiếp xúc với (i) Rủi ro thị trường (βm)
(ii) rủi ro lãi suất dài hạn (βi)
(iii) rủi ro tỷ giá (βforex)
(iv) rủi ro không hệ thống (độ lệch chuẩn của εt)
(v) Tổng số rủi ro (độ lệch chuẩn của Rt) Sau khi đo rủi ro năm được ước tính, sau đó chúng tôi phân tích thiết kế nghiên cứu của chúng tôi dựa trên phương trình 1 bằng cách sử dụng không cân bằng hồi quy ước lượng GLS với bảng dữ liệu hàng năm