خلاصة:
مطالعه حاضر با هدف بررسی وجود دارایی های بلند مدت در ده بازار نوظهور سهام در سراسر جهان انجام شده است. وقتی تاثیر بازده ها بلند مدت باشد، بازده های بررسی شده در طول زمان مستقل نخواهند بود. اگر بازده مستقل نباشد، بازده های پیشین می تواند به پیش بینی بازدهی آتی کمک کند، و این با فرضیه کارایی بازار در تناقض است. این امر چالشی جدی برای حامیان رفتار گردش تصادفی بازده سهام به حساب می آید. از روش های آماری کلاسیک R / S هرست مندلبرو، لو و نیمه پارامتری GPH و همچنین روش آماری اصلاح شده GPH رابینسون (1995) جهت محاسبه استفاده شد. یافته ها حاکی از بلند مدت بودن نوسانات و بازده مطلق و همچنین وجود گردش تصادفی برای مجموعه های بازگشت دارایی و به طور کلی برای تمام شاخص های بازار سهام است. این مطالعه وجود اثر تیلور در بازارهای نو ظهور مربوطه را تایید نکرد.
ملخص الجهاز:
The findings suggest existence of long memory involatility as well as in absolute returns and random walk for asset return series in general for all theselected stock market indices.
Presence of long memory in financial time series indicates future returns can be predicted from past returns, thus, linear pricing models used for predicting expected returns and statistical inferences about asset pricing models based on standard testing procedures may not be appropriate (Yajima, 1985).
However, Willinger, Taqqu, and Teverovsky (1999) challenged the findings further on the ground that the modified R/S test leads to the rejection of the null hypothesis of short memory when applied to synthetic time series with a low degree of long memory.
Presently there is considerable evidence from other world markets in support of the long memory stochastic volatility in stock returns and these are well documented in several studies (Andersen & Bollerslev, 1997, 1998; Breidt, Crato, & Lima, 1998; Ding, Granger & Engle, 1993).
The ACF of the data series (Figure 1) indicates short memory in return but long range dependence or persistence for absolute and squared return series in emerging stock markets.
The results of both the tests are consistent and indicate short memory for return series and long memory for volatility in general for the emerging stock markets.
(View the image of this page) (View the image of this page) The Spectral Regression Method (GPH statistic) Table 4 reports estimates of the fractional differencing parameter (d) for the daily logarithmic return, absolute return and squared return series of all ten indices from ten emerging stock markets.