ترجیحات ریسکی و بحران در بورس اوراق بهادار تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دکتری اقتصاد، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

2 استاد اقتصاد، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران .

3 استادیار گروه اقتصاد، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

4 استاد گروه اقتصاد، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا، تهران، ایران.

چکیده

بازار سرمایه نقش مهمی را در اقتصاد هر کشور بر عهده دارد و می‌تواند با تأمین مالی سرمایه موردنیاز بنگا‌ه‌های تولیدی به رشد و توسعه اقتصادی، کمک کند. با توجه به اهمیت بازار سرمایه، قیمت سهام به عنوان مهم‌ترین مؤلفه این بازار باید مورد نظارت و بررسی دقیق قرار گیرد؛ چرا که کاهش مداوم و چشم‌گیر قیمت‌ سهام می‌تواند منجر به وقوع بحران در بازار سرمایه شود. یکی از ابزارهای کلیدی نظارت بر بازار سرمایه، الگوهای هشدار زودهنگام هستند که می‌توانند قبل از وقوع بحران، هشدارهای لازم را به سیاست‌گذاران داده تا با تصمیم‌گیری صحیح و به موقع آثار منفی این پدیده، حداقل شود. هدف از این پژوهش، بررسی نقش ترجیحات ریسکی در وقوع بحران در بورس اوراق بهادار تهران است. به همین منظور در این پژوهش ابتدا با استفاده از داده‌های ماهانه از فروردین ماه 1386- تا تیرماه 1398، شاخص ریسک‌گریزی سرمایه‌گذاران برآورد گردیده و سپس از این متغیر به همراه سایر متغیرهای کنترل جهت الگوسازی بحران بازار سرمایه، استفاده شده است. نتایج نشان داد، الگوی پژوهش قادر است، تقریباً 78 درصد حالات بحرانی و 95 درصد حالات عدم بحران را به درستی پیش‌بینی کند. شواهد تجربی حکایت از نقش کلیدی ترجیحات سرمایه‌گذاران نسبت به ریسک، در وقوع بحران بازار سرمایه، دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Risk Preferences and Crisis in Tehran Stock Exchange

نویسندگان [English]

  • Mehdi Aminirad 1
  • Nader Mehregan 2
  • Davood Jafari Seresht 3
  • Abolfazl Shahabadi 4
1 Ph.D. in Economics, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
2 Professor of Economics, Department of Economics, Bu Ali Sina University, Hamedan, Iran.
3 Assistant Professor, Department of Economics, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
4 Professor of Economics, Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

The capital market plays an important role in the economy of any country and can contribute to economic growth and development by financing the capital needed by manufacturing firms. Given the importance of the capital market, stock prices as the most important component of this market must be closely monitored, as a steady and dramatic decline in stock prices can lead to a crisis in the capital market. One of the key tools of capital market surveillance is an early warning system that can give policymakers pre-crisis warnings to minimize the negative effects of this phenomenon by making timely and accurate decisions. The purpose of this study is to investigate the role of risk preferences in the occurrence of crises in the Tehran Stock Exchange. For this purpose, in this study, firstly, using monthly data from April 2007 to July 2019, investors' risk aversion index was estimated and then this variable, along with other control variables, was used to modeling the capital market crisis. The results showed that the research model is able to predict approximately 78% of crisis situations and 95% of non-crisis situations. Empirical evidence suggests that the key role of investors' preferences for risk in the event of a capital market crisis.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Capital Market Crisis
  • Risk Aversion
  • Exchange rate
  • احمدپور، احمد، حسنعلی آقاجانی و مصطفی فدوی. (1392). بررسی رابطه بین حجم معاملات و تغییر قیمت سهام در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران. راهبرد مدیریت مالی، 1(1)، 75-95.
  • امید قائمی، مصطفی. (1379). بررسی ارتباط بین حجم معاملات و قیمت سهام در شرکت­های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم اداری شهید بهشتی.
  • برجی دولت آبادی، ابراهیم .(1387). رفتار مالی، پارادایم حاکم بر بازارهای مالی، ماهنامه علمی آموزشی تدبیر، 191، 31-36.
  • تقوی، مهدی، تیمور محمدی و محمد برزنده. (1378). بررسی متغیرهای اقتصادی اثرگذار بر شاخص قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران، فصل­نامه برنامه ­و بودجه،4(7-8)، 31-60.
  • دهقانکار، سهیلا و امیر محمدزاده. (1395). بررسی وضعیت نقدشوندگی بازار سرمایه در شرایط بحران مالی. راهبرد مدیریت مالی, 4(2)، 83-102.
  • زنجیردار، مجید، رضا موسوی و مریم صابری. (1392). تبیین عوامل رفتاری انسان در انتخاب پرتفوی بهینه درمقایسه با مالی استاندارد، فصلنامه دانش سرمایه‌گذاری3(9)، 207-222.
  • سلیمی فر، مصطفی و زهرا شیرزور. (1389). بررسی کارایی اطلاعاتی بورس اوراق بهادار به روش آزمون نسبت واریانس. مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 1(5), 1-31.
  • طاهری، حامد و میلاد صارم صفاری. (1390). بررسی رابطه بین نرخ ارز و شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران: با استفاده از رویکرد ARDL. فصلنامه روند پژوهش­های اقتصادی، 19(60)، 63-80.
  • کریم زاده، مصطفی. (1385). بررسی رابطه بلندمدت شاخص قیمت سهام بورس بـا متغیرهـای کـلان پـولی بـا استفاده از روش همجمعی در اقتصاد ایران، پژوهش­های اقتصادی ایران، 8(26)، 41-54.
  • ملکیان، ا سفندیار؛ فخاری، حسین؛ قاسمی، جمال و سروه فرزاد.(1397). پیش بینی خطر سقوط قیمت سهام با استفاده از روش های فرا ابتکاری (الگوریتم بهینه سازی حرکت تجمعی ذرات) و مقایسه با رگرسیون لوجستیک. مجله مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 9(36)، 225-250.
  • مهرگان، نادر و محمدعلی احمدی قمی.(1394). شوک‌های ارزی و بازارهای مالی: کاربردی از مدل خودرگرسیون برداری پانل (Panel VAR). فصلنامه پژوهش‌ها وسیاست‌های اقتصادی. ۲۳ (۷۵) :۱۰۳-۱۳۰.
  • ناهیدی، محمدرضا و فاطمه نیکبخت. (1389). بررسی تأثیر بی­ثباتی نرخ واقعی ارز بر شاخص سود نقدی و قیمت بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه بورس و اوراق بهادار،3(11)، 43-59.
  • نجارزاده، رضا و مهدی زیودار. (1385). بررسی ارتباط تجربی بین حجم معاملات و نوسانات بازده، در بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه تحقیقات اقتصادی، 41(3)، 273-299.
  • نمازی، محمد و زکیه شوشتریان.(1374). بررسی کارایی بازار بورس اوراق بهادار ایران، فصل­نامه تحقیقات مالی، 2(7)، 82-104.
  • الله­یاری، اکبر.(1387). بررسی شکل ضعیف کارایی بازار سرمایه در بورس اوراق بهادار تهران، فصل­نامه بورس اوراق بهادار، 1(4)، 75-108.
  • Acar, M., Karahoca, D., & Karahoca, A. (2013). Designing an Early Warning System for Stock Market Crashes by Using ANFIS. In Data Mining: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (pp. 2250-2268). IGI Global.
  • AM AL-Rjoub, S. (2010). Stock returns dynamics around US stock market crises and inverted smiles. Journal of New Business Ideas & Trends, 8(2), 27-40.
  • Bhattacharya, B. & Mukherjee, J. (2002). Causal relationship between Stock Market and Exchange Rate. Foreign Exchange Reserves and Value of Trade Balance: A Case Study for India, igidr.ac.in/~money/basabi.
  • Borio, C. E., Kennedy, N., & Prowse, S. D. (1994). Exploring aggregate asset price fluctuations across countries: measurement, determinants and monetary policy implications(No. 40). Bank for International Settlements, Monetary and Economic Department.
  • Boschi, M., & Goenka, A. (2012). Relative risk aversion and the transmission of financial crises. Journal of Economic Dynamics and Control, 36(1), 85-99. Copeland, T. E. (1976). A model of asset trading under the assumption of sequential information arrival. The Journal of Finance, 31(4), 1149-1168.
  • Boucher, C. (2004). Identification et comparaison des crises boursières. Conseil d’Analyse Economique, report, 50, 375-396.
  • Bouri, E., Lau, C. K. M., Lucey, B., & Roubaud, D. (2019). Trading volume and the predictability of return and volatility in the cryptocurrency market. Finance Research Letters, 29, 340-346.
  • Campbell, J. Y., & Shiller, R. J. (2001). Valuation ratios and the long-run stock market outlook: An update (No. w8221). National bureau of economic research.
  • Coudert, V., & Gex, M. (2008). Does risk aversion drive financial crises? Testing the predictive power of empirical indicators. Journal of Empirical Finance, 15(2), 167-184.
  • Galbraith, J.K. (1961). The great crash 1929.Victoria: Penguin Books Ltd.
  • Günsel, N., & Çukur, S. (2007). The effects of macroeconomic factors on the London stock returns: A sectoral approach. International Research Journal of Finance and Economics, 10, 140-152.
  • Halicki, M., & Uphaus, A. (2014). The Efficient Frontier and International Portfolio Diversification. Jerman: Bielefeld University of Applied Science.
  • Hollo, D., Kremer, M., & Lo Duca, M. (2012). CISS-a composite indicator of systemic stress in the financial system, unpublished working paper, ECB Working Paper 1426.
  • Illing, M., & Liu, Y. (2006). Measuring financial stress in a developed country: An application to Canada. Journal of Financial Stability, 2(3), 243-265.
  • Jain, P. C., & Joh, G. H. (1988). The dependence between hourly prices and trading volume. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23(3), 269-283.
  • Jung, H., & Yun Jeong, H. (2011). Early warning systems in the Republic of Korea: Experiences, lessons, and future steps (No. 77). ADB Working Paper series on Regional Economic Integration.
  • Kaminsky, G., Lizondo, S., & Reinhart, C. M. (1998). Leading indicators of currency crises. Staff Papers, 45(1), 1-48.
  • Levy, M. (2008). Stock market crashes as social phase transitions. Journal of Economic Dynamics and Control, 32(1), 137-155.
  • Lucas Jr, R. E. (1978). Asset prices in an exchange economy. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1429-1445.
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The journal of finance, 7(1), 77-91.
  • Mishkin, F. S., & White, E. N. (2002). US stock market crashes and their aftermath: implications for monetary policy (No. w8992). National Bureau of Economic Research.
  • Mishkin, F. S., & White, E. N. (2002). US stock market crashes and their aftermath: implications for monetary policy (No. w8992). National bureau of economic research.
  • Nasiri, S., Bektas, E., & Jafari, G. R. (2018). The impact of trading volume on the stock market credibility: Bohmian quantum potential approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 512, 1104-1112.
  • Newell, A., & Page, L. (2017). Countercyclical risk aversion and self-reinforcing feedback loops in experimental asset markets (No. 050). QUT Business School.
  • Patel, S. A., & Sarkar, A. (1998). Crises in Developed and Emerging Stock Markets (Digest Summary). Financial Analysts Journal, 54(6), 50-59.
  • Paul, P. (2019). Modeling Financial Crises. FRBSF Economic Letter.
  • Pele, D. T. (2012). Estimating the probability of stock market crashes for Bucharest Stock Exchange using stable distributions. Theoretical and Applied Economics, 7(7), 5-.12
  • Phylaktis, K., & Ravazzolo, F. (2005). Stock prices and exchange rate dynamics. Journal of international Money and Finance, 24(7), 1031-1053.
  • Polat, O., & Ozkan, I. (2019). Transmission mechanisms of financial stress into economic activity in Turkey. Journal of Policy Modeling, 41(2), 395-415.
  • Pratt, J. W. (1964). Risk aversion in the small and in the large. Econometrica, 32(1–2), 83–98.
  • Shen, P. (2000). The P/E ratio and stock market performance. Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, 85(4), 23-36.
  • Tobin, J. (1958). Liquidity preference as behavior towards risk. The Review of Economic Studies, 25(2), 65-86.
  • Van Norden, S., & Schaller, H. (1999). Speculative behavior, regime-switching, and stock market crashes. In Nonlinear Time Series Analysis of Economic and Financial Data (pp. 321-356). Springer, Boston, MA.
  • Vila, A. (2000). Asset price crises and banking crises: some empirical evidence. In BIS conference papers (Vol. 8, No. March, pp. 232-252).
  • WEN, F. H., HUANG, D. L., LAN, Q. J., & YANG, X. G. (2007). Numerical simulation for influence of overconfidence and regret aversion on return distribution. Systems Engineering-Theory & Practice, 27(7), 10-18.
  • Zhang, R., Xian, X., & Fang, H. (2019). The early‐warning system of stock market crises with investor sentiment: Evidence from China. International Journal of Finance & Economics, 24(1), 361-369.
  • Zhou, Y., & Zhang, K. (2014). Warning signals of stock market crash during financial crisis: using Hong Kong as an empirical study. International Journal of Business and Social Science, 5(9).
  • Zouaoui, M., Nouyrigat, G., & Beer, F. (2011). How does investor sentiment affect stock market crises? Evidence from panel data. Financial Review, 46(4), 723-747.