Renewable Energy Financial Modelling: The Chinese Stock Price Case
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F21%3A10458071" target="_blank" >RIV/00216208:11230/21:10458071 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-55277-0_6" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-55277-0_6</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-55277-0_6" target="_blank" >10.1007/978-3-030-55277-0_6</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Renewable Energy Financial Modelling: The Chinese Stock Price Case
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we analyse the dynamic relationship among the Chinese renewable energy stock prices, the US renewable energy stock prices, oil prices and technology stock prices. We apply a four-variable lag-augmented vector autoregressive (LA-VAR) model to study the return interactions among the variables. Moreover, we also use generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models to study the dynamic conditional volatility of the Chinese renewable energy stock prices. The empirical results indicate that both return and conditional volatility of the Chinese renewable energy stock prices can be explained by past movements of the US renewable energy stock prices and technology stock prices. In addition, we find significant GARCH effects exist in the Chinese renewable energy stock prices. However, we only find weak statistical evidence to reveal the significance of the leverage effects in the market. (C) 2021, The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.
Název v anglickém jazyce
Renewable Energy Financial Modelling: The Chinese Stock Price Case
Popis výsledku anglicky
In this paper, we analyse the dynamic relationship among the Chinese renewable energy stock prices, the US renewable energy stock prices, oil prices and technology stock prices. We apply a four-variable lag-augmented vector autoregressive (LA-VAR) model to study the return interactions among the variables. Moreover, we also use generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models to study the dynamic conditional volatility of the Chinese renewable energy stock prices. The empirical results indicate that both return and conditional volatility of the Chinese renewable energy stock prices can be explained by past movements of the US renewable energy stock prices and technology stock prices. In addition, we find significant GARCH effects exist in the Chinese renewable energy stock prices. However, we only find weak statistical evidence to reveal the significance of the leverage effects in the market. (C) 2021, The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50201 - Economic Theory
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA18-05244S" target="_blank" >GA18-05244S: Inovativní přístupy k řízení úvěrových rizik</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Digitalization in Finance and Accounting
ISBN
978-3-030-55276-3
ISSN
2198-7246
e-ISSN
2198-7254
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
55-69
Název nakladatele
Springer Science and Business Media B.V.
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
24. 5. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—