بررسی ارتباطات تلاطمات دارایی‌های بورسی بانک سپه با یکدیگر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

2 گروه مهندسی مالی، دانشگاه کردستان، کردستان، ایران.

3 گروه اقتصاد، دانشکده علوم اقتصادی، واحد تهران مرکز، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

چکیده
هدف: مدیریت پرتفوی و ریسک از مهم‌ترین مباحث در حوزه سرمایه‌گذاری است که به تصمیم‌گیری بهینه در خصوص ترکیب دارایی‌ها و کنترل ریسک‌های مرتبط با آن می‌پردازد. در این راستا، شناسایی و تحلیل ارتباطات متقابل و همبستگی بین دارایی‌ها نقش کلیدی در کاهش نوسانات و مدیریت ریسک دارد. پژوهش حاضر به بررسی ارتباطات تلاطمات دارایی‏‌های بورسی شرکت مدیریت سرمایه‌‏گذاری امید به‌عنوان بزرگ‌ترین دارایی بانک سپه با یکدیگر می‌‏پردازد.
روش‌شناسی پژوهش: برای بررسی ارتباطات شبکه، بازدهی روزانه سهام منتخب موجود در پرتفوی شرکت مدیریت سرمایه‌‏گذاری امید به‌عنوان نمونه آماری انتخاب شده و بررسی ارتباط تلاطمات صورت گرفته است. روش مورداستفاده برای بررسی تلاطمات مدل خود رگرسیون برداری بوده که از طریق استخراج جدول تجزیه واریانس از این مدل، ارتباطات در سطح سیستم بررسی می‌‏شوند. بازه زمانی موردبررسی از ابتدای فروردین‌ماه سال 1398 تا پایان شهریورماه سال 1402 بوده است.
یافته‌ها: بر اساس نتایج به‌دست ‌آمده از پژوهش، تغییرات بازدهی نمادهای کگل، کگهر و کچاد بیشترین تاثیر را بر بازدهی شرکت‌های پرتفوی گروه مدیریت سرمایه‌‏گذاری امید به‌عنوان بزرگ‌ترین دارایی بورسی بانک سپه می‌‏گذارد و نمادهای کگل، وسپه و کچاد بیشترین تاثیر را از تغییرات بازدهی شرکت‏‌های پرتفوی گروه مدیریت سرمایه‏‌گذاری امید می‌‏پذیرند.
اصالت/ارزش‌افزوده علمی: پژوهش حاضر با مطالعه شبکه ارتباطات پرتفوی شرکت مدیریت سرمایه‌‏گذاری امید، روش جدیدی در بررسی ارتباطات میان دارایی‌‏های شرکت‌‏ها ارایه می‌‎‎کند و با مشخص کردن دارایی‌‏های پرریسک‌تر در بهینه‏‌سازی پرتفوی به مدیران کمک خواهد کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigating the relationship between the volatility of Bank Sepah's Stock Market Assets

نویسندگان English

Mohammad Ali Zamani 1
Amir Farahani 2
Shima Zare 3
1 Department of Financial Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Department of Financial Engineering, University of Kurdistan, Kurdistan, Iran.
3 Department of Economics, Faculty of Economic Sciences, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

Purpose: Portfolio management and risk management are the most important issues in the investment world. In this regard, identifying and analyzing the mutual relationships and correlations between assets plays a key role in reducing volatility and risk management. This study investigates the relationships among the volatility of the stock market assets of Omid Investment Management Company, which is the largest asset of Sepah Bank.
Methodology: To examine network connections, the daily returns of selected stocks in the portfolio of Omid Investment Management Company, chosen as the statistical sample, were examined, along with the relationship between volatility. The method we used in this study to examine volatility was the Vector Autoregression (VAR) model, which examined system-level connections by producing a variance decomposition table. We study the connections from April 2019 to September 2023.
Findings: We found out changes in the returns of the GOLG1, GZIZ1, and CHML1symbols have the greatest impact on the returns of the portfolio companies of Omid investment management group, as the largest stock market asset of Sepah Bank, and GOLG1, SPAH1, and CHML1 symbols are most affected by changes in the returns of the portfolio companies of Omid investment management group.
Originality/Value: By studying the network topology of variance decompositions, this research presents a new method for examining asset connections and will help managers optimize their portfolios by identifying riskier assets.

کلیدواژه‌ها English

Variance decomposition
Vector autoregression
Network interrelations
Portfolio management
Bank Sepah
[1]     Kerzner, H. (2003). Advanced project management: Best practices on implementation. John Wiley & Sons. https://www.amazon.com/Advanced-Project-Management-Practices-Implementation/dp/0471472840
[2]     Acharya, V., & Xu, Z. (2017). Financial dependence and innovation: The case of public versus private firms. Journal of financial economics, 124(2), 223–243. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.02.010
[3]     Kavan Noosh Kanaar, E. (2015). Development of arbitrage pricing based on adverse risk in the tehran stock exchange [Thesis]. (In Persian). https://lib.ut.ac.ir/site/catalogue/1558805.
[4]     Firouzi Nejad Karder, A. (2021). The role of financial leverage in moderating the relationship between management ability and stock price crash risk with a focus on corporate governance [Thesis]. (In Persian). https://ganj.irandoc.ac.ir/#/articles/2764ee540fcda5083db5c9cc8e9572b6
[5]     Jones, C. (2016). Investment management. Negah Danesh Publications. (In Persian). https://www.gisoom.com/book/11252247/
[6]     Bernatelli, C. (2016). Portfolio management with a practical approach. Arad Book Publishing. (In Persian). https://chalesh.ir/product/modiriat-portfoy/
[7]     Medora, J. (2017). Monetary and financial institutions. Stock Exchange Publications (affiliated with Stock Exchange Information and Services Company). (In Persian). https://www.gisoom.com/book/11344396/
[8]     Taifi, E. (2014). The role of public relations at hekmat iranian bank in attracting banking customers in tehran [Thesis]. (In Persian). https://elmnet.ir/doc/10798210-11582
[9]     Mishkin, F. S. (2007). Housing and the monetary transmission mechanism. National Bureau of Economic Research Cambridge, Mass., USA. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w13518/w13518.pdf
[10]   Bassampour, P. (2011). Investigating the methods of transferring organizational knowledge from parent company to subsidiaries in top iranian holding companies [Thesis]. (In Persian). https://ganj.irandoc.ac.ir/#/articles/99bf6074688d8618b1599561bad4b535
[11]   Box, T., Davis, R., Evans, R., & Lynch, A. (2021). Intraday arbitrage between ETFs and their underlying portfolios. Journal of financial economics, 141(3), 1078–1095. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.04.023
[12]   Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International journal of forecasting, 28(1), 57–66. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
[13]   Adrian, T., & Brunnermeier, M. K. (2011). CoVaR. https://www.nber.org/papers/w17454
[14]   Allen, F., Babus, A., & Carletti, E. (2012). Asset commonality, debt maturity and systemic risk. Journal of financial economics, 104(3), 519–534. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2011.07.003
[15]   Bech, M. L., & Atalay, E. (2010). The topology of the federal funds market. Physica a: statistical mechanics and its applications, 389(22), 5223–5246. https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.05.058
[16]   Dufour, J. M., & Taamouti, A. (2010). Short and long run causality measures: Theory and inference. Journal of econometrics, 154(1), 42–58. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.06.008
[17]   Pesaran, H. H., & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics letters, 58(1), 17–29. https://doi.org/10.1016/s0165-1765(97)00214-0
[18]   Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1–48. https://www.jstor.org/stable/1912017
[19]   Brooks, C. (2014). Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press. https://new.mmf.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2018/03/brooks_econometr_finance_2nd.pdf