Second, firms belonging to the foll

Second, firms belonging to the following sectors experienced the
largest effect of the oil price on their return volatility: medical (67.9%
of firms), general services (54.5% of firms), food (53.6% of firms), and
engineering (50% of firms).
3.2.2. Lagged oil price–return volatility relationship
Our approach to testing the lagged effect of the oil price on firm return
volatility is as follows. We estimate the following GARCH (1,1)
model for each of the 560 firms using daily time series data from 5 January
2000 to 31 December 2008:
h2t
¼ γ0
þ γ1gOPt−1 þ γ2gOPt−2 þ γ3gOPt−3 þ γ4gOPt−4 þ γ5gOPt−5
þγ6gOPt−6 þ γ7gOPt−7 þ γ8gOPt−8 þ γ92ε2t
−1 þ γ10h2t
−1:
ð3Þ
Here, all variables are as previously defined. We use eight lags of
the growth rate of the oil price variable. The Schwarz Information
Criterion (SIC) was used to obtain the optimal number of lags in
the regression model. Our approach was as follows. We recursively
estimated Eq. (3) beginning with 12 lags all the way to a model
with only one lag of the oil price. This exercise revealed that the
model where SIC was minimised was one which had eight lags. The
mean equation for the variance-oil price model in Eq. (3) is same
as for the Eq. (1).
We find strong evidence of the oil price having a statistically significant
effect on firm return volatility with lags for all 14 sectors. Table 3
presents the percentage of times the lagged oil price is statistically significant.
The results are reported for all 14 sectors. There are three
main findings from the lagged effect of the oil price on firm return volatility.
First, we find that for around 50–57% of firms in five sectors
(manufacturing, chemical, medical, transportation and general services)
and around 20–49% of firms in the remaining nine sectors, the
oil price lagged one period has a statistically significant effect on firm return
volatility.
Second, for four sectors (medical, computer, real estate, and general
services), we notice that the positive and statistically significant lagged
effect is maximised at five lags and for five sectors (energy, supply,
manufacturing, chemical, and engineering) the lagged effect is

Kết quả (Việt) 1:

Thứ hai, công ty thuộc các lĩnh vực sau đây có kinh nghiệm cácảnh hưởng lớn nhất của giá dầu bay hơi của họ trở lại: y tế (67,9%của công ty), Dịch vụ tổng hợp (54.5% của công ty), thực phẩm (53.6% của công ty), vàkỹ thuật (50% của công ty).3.2.2. lagged dầu bay hơi giá-trở lại mối quan hệCách tiếp cận của chúng tôi để thử nghiệm hiệu lực lagged của giá dầu trở về công tybay hơi là như sau. Chúng tôi ước tính sau GARCH (1,1)Mô hình cho mỗi người trong số các công ty 560 sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hàng ngày từ 5 tháng 12000 đến 31 tháng 12 năm 2008:H2T¼ Γ0þ γ1gOPt−1 þ γ2gOPt−2 þ γ3gOPt−3 þ γ4gOPt−4 þ γ5gOPt−5þγ6gOPt−6 þ γ7gOPt−7 þ γ8gOPt−8 þ γ92ε2t−1 þ γ10h2t−1:ð3ÞỞ đây, tất cả các biến như đã được xác định. Chúng tôi sử dụng tám chậm củatốc độ tăng trưởng của biến giá dầu. Thông tin SchwarzTiêu chí (SIC) được sử dụng để có được số chậm trong, tối ưuCác mô hình hồi quy. Cách tiếp cận của chúng tôi là như sau. Chúng tôi đệ quyước tính Eq. (3) bắt đầu với 12 chậm lại đến một mô hìnhvới chỉ có một tụt hậu của giá dầu. Tập thể dục này tiết lộ rằng cácMô hình nơi SIC giảm thiểu là một trong đó có tám chậm lại. CácCác phương trình có nghĩa là cho các mô hình giá dầu phương sai trong Eq. (3) là cùng mộtĐối với Eq. (1).Chúng tôi tìm thấy chứng cứ mạnh mẽ của giá dầu có ý nghĩa thống kê quan trọngcó hiệu lực trên công ty trở lại bay hơi với chậm cho tất cả các ngành 14. Bảng 3trình bày tỷ lệ phần trăm lần giá dầu lagged là ý nghĩa thống kê.Kết quả báo cáo cho tất cả các ngành 14. Có baCác phát hiện chính từ có hiệu lực lagged của giá dầu trên công ty trở lại bay hơi.Trước tiên, chúng tôi thấy rằng khoảng 50-57% các công ty trong năm lĩnh vực(sản xuất, hóa chất, y tế, giao thông vận tải và dịch vụ tổng hợp)và khoảng 20-49% của các công ty trong lĩnh vực chín còn lại, cácgiá dầu lagged một giai đoạn có tác dụng ý nghĩa thống kê trở về công tybay hơi.Thứ hai, cho bốn lĩnh vực (và y tế, máy tính, bất động sản, tổngDịch vụ), chúng tôi nhận thấy rằng tích cực và ý nghĩa thống kê laggedcó hiệu lực maximised lúc chậm lại năm và cho lĩnh vực năm (năng lượng, cung cấp,sản xuất, hóa học, và kỹ thuật) có hiệu lực lagged là

Kết quả (Việt) 2:

Thứ hai, các doanh nghiệp thuộc các thành phần sau đây trải qua những
ảnh hưởng lớn nhất của giá dầu biến động về lợi nhuận của họ: y tế (67,9%
doanh nghiệp), dịch vụ tổng hợp (54,5% doanh nghiệp), thực phẩm (53,6% doanh nghiệp), và
kỹ thuật (50 % doanh nghiệp).
3.2.2. Tụt dầu mối quan hệ biến động giá trở lại
cách tiếp cận của chúng tôi để kiểm tra hiệu ứng trễ của giá dầu trên đường trở về công ty
biến động là như sau. Chúng tôi ước tính GARCH sau (1,1)
mô hình cho mỗi 560 doanh nghiệp sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hàng ngày từ 5 tháng Giêng
2000 đến ngày 31 tháng năm 2008:
h2t
¼ γ0
þ γ1gOPt-1 þ γ2gOPt-2 þ γ3gOPt-3 þ γ4gOPt-4 þ γ5gOPt-5
þγ6gOPt-6 þ γ7gOPt-7 þ γ8gOPt-8 þ γ92ε2t
-1 þ γ10h2t
-1:
ð3Þ
Ở đây, tất cả các biến được định nghĩa như trước đây. Chúng tôi sử dụng tám trễ của
tốc độ tăng trưởng của biến giá dầu. Các Schwarz Information
Criterion (SIC) được sử dụng để có được những số lượng tối ưu của độ trễ trong
mô hình hồi quy. Cách tiếp cận của chúng tôi là như sau. Chúng đệ quy
ước phương. (3) bắt đầu với 12 thua tất cả các cách để một mô hình
chỉ với một độ trễ của giá dầu. Bài tập này tiết lộ rằng các
mô hình mà SIC đã được giảm thiểu là một trong đó có tám trễ. Các
phương trình trung bình đối với các mô hình giá cả biến dầu trong phương. (3) là giống
như đối với Eq. (1).
Chúng tôi tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ của giá dầu có một ý nghĩa thống kê
ảnh hưởng đến biến động lợi nhuận công ty với độ trễ cho tất cả 14 ngành. Bảng 3
trình bày tỷ lệ phần trăm của lần giá dầu tụt lại ý nghĩa thống kê.
Các kết quả được báo cáo cho tất cả 14 ngành. Có ba
kết quả chính từ hiệu ứng trễ của giá dầu trên biến động lợi nhuận công ty.
Đầu tiên, chúng ta thấy rằng khoảng 50-57% doanh nghiệp trong năm lĩnh vực
(sản xuất, hóa chất, y tế, giao thông vận tải và dịch vụ tổng hợp)
và khoảng 20- 49% doanh nghiệp trong chín lĩnh vực còn lại,
giá dầu tụt lại một thời kỳ có ảnh hưởng đáng kể về mặt thống kê trên đường trở về công ty
biến động.
Thứ hai, đối với bốn lĩnh vực (y tế, máy tính, bất động sản, và nói chung
các dịch vụ), chúng tôi nhận thấy rằng tích cực và thống kê tụt đáng kể
tác dụng được tối đa hóa tại năm trễ và cho năm lĩnh vực (năng lượng, cung cấp,
sản xuất, hóa học, và kỹ thuật) ảnh hưởng đến chậm