Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-fin > arXiv:2212.04525

帮助 | 高级搜索

定量金融 > 证券定价

arXiv:2212.04525 (q-fin)
[提交于 2022年12月8日 ]

标题: 货币不确定性作为股票市场对宏观经济新闻反应的决定因素

标题: Monetary Uncertainty as a Determinant of the Response of Stock Market to Macroeconomic News

Authors:Mykola Pinchuk
摘要: 本文研究了宏观经济新闻公告(MNA)对股票市场的影响。 股票对主要MNA有强烈的正面反应:MNA意外的1个标准差导致收益高出11-25个基点。 这种反应具有高度的时间变化性,并且在货币政策不确定性较高的时期较弱。 我将这种反应分解为现金流和无风险利率渠道。 好的MNA意外的1个标准差通过现金流渠道带来30个基点的收益,而通过无风险利率渠道每1%的货币政策不确定性带来-23个基点的收益。 无风险利率渠道具有时间变化性,并且在货币政策不确定性较高时更强。 货币政策不确定性的高水平掩盖了股票对MNA的强烈正面反应,这解释了为什么以前的研究未能发现这种关系。
摘要: This paper examines the effect of macroeconomic news announcements (MNA) on the stock market. Stocks exhibit a strong positive response to major MNA: 1 standard deviation of MNA surprise causes 11-25 bps higher returns. This response is highly time-varying and is weaker during periods of high monetary uncertainty. I decompose this response into cash flow and risk-free rate channels. 1 standard deviation of good MNA surprise leads to plus 30 bps returns from the cash flow channel and minus 23 bps per 1\% of monetary uncertainty from the risk-free rate channel. Risk-free rate channel is time-varying and is stronger when monetary uncertainty is high. High levels of monetary uncertainty mask the strong positive response of stocks to MNA, which explains why past research failed to detect this relation.
主题: 证券定价 (q-fin.PR) ; 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2212.04525 [q-fin.PR]
  (或者 arXiv:2212.04525v1 [q-fin.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.04525
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Mykola Pinchuk [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2022 年 12 月 8 日 19:16:20 UTC (565 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
q-fin.EC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2022-12
切换浏览方式为:
econ
econ.GN
q-fin
q-fin.PR

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号