
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 757 |
تعداد مقالات | 7,326 |
تعداد مشاهده مقاله | 12,142,317 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,292,011 |
سرریز فناوری زنجیره بلوکی بر نوسانات بازار سهام تهران | ||
اقتصاد باثبات | ||
مقاله 3، دوره 4، شماره 3 - شماره پیاپی 12، مهر 1402، صفحه 63-81 اصل مقاله (1.46 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/sedj.2023.44161.1272 | ||
نویسندگان | ||
سارا معصوم زاده1؛ جعفر حقیقت* 2؛ بهزاد سلمانی2 | ||
1دکتری اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
2استاد، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تبریز، تبریز ، ایران | ||
چکیده | ||
تعیین عوامل مؤثر بر تلاطم و ریسک بازار سهام با گسترش مدلهای قیمت گذاری داراییهای سرمایهای مورد توجه پژوهش گران قرار گرفته است. یکی از متغیرها که رابطه تنگاتنگی با بازارهای مالی دارد، فناوری زنجیره بلوکی میباشد. زنجیره بلوکی یک فناوری جدید در زمینه رایانهای ایمن است. این فناوری میتواند دنیای دیجیتال را متحول نماید و با استفاده از خصوصیات تفاهم توزیع یافته برای هر تراکنش آنلاین، تراکنشها را به نحوی اجرا نماید که داراییها در آینده نیز قابل شناسایی باشند و این امر بدون در خطر افتادن حریم خصوصی، امنیت داراییها و طرفهای درگیر در معامله انجام میشود. هدف مقاله بررسی سرریز فناوری زنجیره بلوکی بر تلاطم نوسانات 84 شرکت منتخب بازار سهام اوراق بهادار ایران طی فروردین 1390 تا مرداد 1400 با استفاده از گشتاور تعمیم یافته سیستمی پرداخته است. نتایج مطالعه حاکی از آن است که سهم بازاری و نرخ بازدهی داراییها تاثیر مثبت در سرریز نوسانات بازدهی شرکت ها داشته و فناوری زنجیره بلوکی و تحقیق و توسعه بر سرریز نوسانات بازدهی تاثیر منفی داشته اند. تمام متغیرها به لحاظ آماری در سطح اطمینان یک درصد معنادار هستند. | ||
کلیدواژهها | ||
زنجیره بلوکی؛ سرریز؛ بورس اوراق بهادار ایران؛ گشتاور تعمیم یافته سیستمی | ||
مراجع | ||
Arellano, M & S. Bond. (1991). Some tests of specifications for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, Rev Econ Stud, 58: 277-297.
Abuzayed, B., Elie, B., Nedal, A., Naji, J. (2021). Systemic risk spillover across global and country stock markets during the COVID-19 pandemic. Economic Analysis and Policy. 71 (2): 180- 197.
Abbas, Y., Martinetti, A., Moerman, J., Hamberg, T., Dongen, V., Leo, A. (2020). Do you have confidence in how your rolling stock has been maintained? A blockchain-led knowledge-sharing platform for building trust between stakeholders. International Journal of Information Management, 55: 1-12.
Ali,O., Ally, M., buck, C., Dwivedi Y. (2020). The state of play of blockchain technology in the financial services sector: A systematic literature review, International Journal of Information Management, 54: 1- 19.
Andersson K, Styf A (2020) Blockchain Technology and Volatility of Stock Returns: A Quantitative Study that Examines Blockchain Technology's Impact on Volatility in Swedish Stocks. Umeå University, Faculty of Social Sciences, Umeå School of Business and Economics (USBE), Business Administration, Sweden.
Baltagi, B. (2008). Econometric analysis of panel data. 5th Edition, John Wiley & Sons Publication.
Beirne, J., Et al. (2008). Volatility Spillovers and Contagion from Mature to Emerging Stock Markets, International Monetary Fund(IMF), Working Paper, WP/08/286.
Diebold, F.X. and K. Yilmaz. 2012. Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillover. International Journal offorecasting. (23): 57-66.
Elmi, Z., Abunuri, E., Rasekhi, S., Shahrazi, M. M. (2014). The effect of structural failures in volatility on momentum transfer and volatility spillover between gold and stock markets of Iran. Economic Modeling, 8 (2): 57- 73. (in Persian).
Greene, W. H. (2008). Econometric analysis. 6th Edition, New Jersey, Upper Saddle River: Pearson International.
Guandong, X., & Vo, N. (2017). The volatility of Bitcoin returns and its correlation to financial markets.International Conference on Behavioral, Economic, Socio-Cultural Computing (BESC),2018-, 1–6.
Hsu, C., Lee, H., Lien, D. (2020). Stock market uncertainty, volatility connectedness of financial institutions, and stock-bond return correlations. International Review of Economics and Finance, 70: 600- 621.
Hull, J.C. (2018). Risk Management and Financial Institutions. 5th edition. Hoboken, N.J: John Wiley & Sons. Huang, S., Liu, H. (2021). Impact of COVID-19 on stock price crash risk: Evidence from Chinese energy firms. Energy Economics, 101 (2): 1- 10.
Jorcano, L., Marco, L. (2021). Systemic-systematic risk in financial system: A dynamic ranking based on expectiles. International Review of Economics and Finance, 75 (3): 330- 365.
Liu, Z., Luu, T., Huynh, D., Dai, P. (2021). The impact of COVID-19 on the stock market crash risk in China. Research in International Business and Finance, 57 (2): 1- 10.
Koop, G., M. H. Pesaran and S. M. Potter (1996), Impulse Response Analysis in Non-Linear Multivariate Models‖. Journal of Econometrics, Vol.74, PP 119-147.
Markowitz.M.(1952).Portfolio Selection.The Journal of Finance,7(1), 77-99.
Murray, M. (2018, June 15). Blockchain explained. Reuters Graphics. [Online].http://graphics.reuters.com/TECHNOLOGY-BLOCKCHAIN/010070P11GN/index.html. [Retrieved 2020-05-02]. Nakamoto, S., Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.2008.
Pesaran, M. H., &Y. Shin (1998), Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, Vol.58, pp. 17-29.
Su, X. (2020). Dynamic behaviors and contributing factors of volatility spillovers across G7 stock markets. North American Journal of Economicsand Finance, 53 (3): 1- 16.
Xu, M., Chen, X., & Kou, G. (2019). A systematic review of blockchain. Financial innovation.5 (1), 1-14.
Zhang, Y. J., Fan, Y., Tsai, H. T., & Wei, Y. M. (2008). Spillover effect ofUS dollar exchange rate on oil prices. Journal of Policy Modeling. 30(6), pp.973-991. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 432 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 437 |