Relationships According to Copula Model Between Volatility of Oil Price Returns and Returns of Thailand Stock Exchange Indices
Keywords:
Oil price, Thailand Stock Exchange Indices, Volatility, Copula ModelAbstract
This paper aims at studying the relationship of volatility by using copula model. The daily data from January 2007 to December 2016, totally of 10 years, are used in this study. The results show that Student-t Copula model is the best model for investigating the relationship between volatility of oil price returns and volatility of returns from the Thailand Stock Exchange Index. By using the model, it shows that there is tail dependence of left data and right data. It also shows that their relationship emerged during the very low volatility and the very high volatility, but their relationship is in low level. In addition, the study of relationship between volatility of oil price returns and volatility of returns from SET Energy & Utilities Sector Index, it can be seen that the best model is Normal Copula. The result indicates that there is no relationship between its tails. In short, the oil price returns cannot be a proper indicator of stock price index because oil price changes are slightly related to return from Thailand Stock Exchange Index.
References
Al Hayky, A., & Naim, N. (2016). The relationship between oil price and stock market index: An empirical study from Kuwait.
As presented at Middle East Economic Association 15th International Conference.
Ciner, C. (2001). Energy shocks and financial markets: nonlinear linkages. Studies in nonlinear dynamics and econometrics, 5(3), 203-212.
Guliman, S. D. O. (2015). Oil prices and stock market: A Philippine perspective. Business and Economic Research, 5(2), 122-135.
Nguyen, C. C., & Bhatti, M. I. (2012). Copula model dependency between oil prices and stock markets: Evidence from China and Vietnam.
Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(4), 758-773.
Puarattanaarunkorn, O., Kiatmanaroch, T., & Sriboonchitta, S. (2016). Dependence between Volatility of Stock Price Index Returns and Volatility
of Exchange Rate Returns under QE Programs: Case Studies of Thailand and Singapore. Springer International Publishing, 415-435
Sklar, A. (1959). Fonctions de repartition an dimensions et leurs marges. Publications de l'Institutde Statistique de l'Universite de Paris, 8.
Sokolinskiy, O., & van Dijk, D. (2011). Forecasting volatility with Copula-based time series models.Tinbergen Institute Discussion Paper, 11, 125.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารการบัญชีและการจัดการ
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยมหาสารคาม และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว