where i is a "rm index, j a country

where i is a "rm index, j a country market index, t a two-week period time index,
r
m,jt is a domestic market index, and r
US,t is the U.S. market return. The rate of
change in the exchange rate per U.S. dollar is e
jt.
The regression speci"ed in Eq. (6) is similar to classical asset pricing equations.
We do not pursue this asset pricing interpretation of Eq. (6) because we
view the present paper as an application of Grossman's (1976) and Roll's (1988)
approach to information capitalization, and not as a re"nement or critique of
any asset pricing model. Our emphasis is on the type of information that enters
stocks prices, not on any tradeo! between risk and return.
We include the U.S. stock market return in Eq. (6) because most economies
are at least partially open to foreign capital. The expression r
US,t
#e
jt translates
U.S. stock market returns into local currency units. We use biweekly returns to
overcome thin trading problems, which arise when securities are traded infrequently.
These returns are compounded from daily total returns. For stock
markets in the Far East, we lag U.S. market returns by one day to account for
time zone di!erences. Thus, if the biweekly stock return in Japan used data from
May 7, 1995 to May 21, 1995, the contemporaneous U.S. market return uses
data from May 6, 1995 to May 20, 1995. When we calculate Eq. (6) using U.S.
data, we set b
2,i to zero.
Our daily with-dividend stock returns data begin with all companies covered
by the Datastream information service as of January 1997. Datastream also
allowed us access to data for companies no longer traded, but whose stock
prices were formerly covered by their service. Our total cross section for 1995
thus contains 15,920 "rms spanning 40 countries. Newly listed or recently
delisted stocks are included in our sample only if more than 30 weeks of data is
available for the year in question. This requirement yields su$cient observations
to reliably assess the explanatory power of the market returns on each stock.
Thus, we omit newly traded stocks that have been traded for roughly less than
"ve months in a year, as well as stocks that are about to be delisted. When
trading of a stock is suspended, the returns data during the suspension period
are coded as missing and also excluded from our regressions. In addition, for
most countries, Datastream returns are either unavailable or seriously incomplete
until the mid-1990s. For this reason, we focus on 1993 through 1995, and
use only 1995 data in our international cross-sectional analysis. As a robustness
check, we reproduce our results using 1993 and 1994 data.
Datastream claims that its total returns are adjusted for splits and other
unusual events, but our data do contain some very large stock returns. If these
very large returns re#ect coding errors, they could add noise to our data or
create bias in our results. On the assumption that coding errors are overrepresented
in extreme observations, we trim our data by dropping biweekly
observations for which the stock's return exceeds 0.25 in absolute value.
The regression statistic for Eq. (6), R2
ij, measures the percent of the variation in
the biweekly returns of stock i in country j explained by variations in country j's
224 R. Morck et al. / Journal of Financial Economics 58 (2000) 215}260
2 Although the R2
j for the U.S. stock markets is lower than that reported by Roll (1988), note that
we use 1995 biweekly data while he uses monthly data from September 1982 to August 1987. Our
R2 estimate for the US market in the early 1980s ranges between 12% and 13% (see Fig. 3), and so is
much closer to the average R2 of 0.179 he reports.
market return and the U.S. market return. Given this statistic for each "rm i in
country j, we define

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ฉันเป็น "rm ดัชนีแบบ เจกับประเทศตลาดดัชนี t เป็นระยะเวลาสองสัปดาห์ดัชนีrm, jt เป็นดัชนีตลาดภายในประเทศ และ rสหรัฐอเมริกา t คือ ตลาดสหรัฐคืนนี้ อัตราเปลี่ยนแปลงในอัตราแลกเปลี่ยนดอลลาร์เป็นอีjt.Speci ถดถอย "ed ใน Eq. (6) จะคล้ายกับสมการราคาสินทรัพย์คลาสสิกเราไม่ติดตามสินทรัพย์นี้ตีความ Eq. (6) การกำหนดราคาเนื่องจากเราดูกระดาษปัจจุบันเป็นแอพลิเคชันของ Grossman (1976) และของสะสม (1988)วิธีการข้อมูลตัวพิมพ์ใหญ่ และไม่เป็นการกลับ "nement หรือวิจารณ์จำลองการกำหนดราคาสินทรัพย์ เน้นของเราอยู่กับชนิดของข้อมูลที่ป้อนหุ้นราคา ไม่ tradeo ใด ๆ ระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทนเรามีตลาดหุ้นสหรัฐฯ มีคืนใน Eq. (6) เนื่องจากประเทศส่วนใหญ่มีที่เปิดให้ทุนต่างชาติบางส่วน อาร์นิพจน์สหรัฐอเมริกา t#ejt แปลตลาดหุ้นสหรัฐกลับเข้าหน่วยสกุลเงินท้องถิ่น เราใช้ biweekly กลับไปยังเอาชนะบางค้าปัญหา ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อมีการซื้อขายหลักทรัพย์ขึ้นนาน ๆ ครั้งคืนนี้จะเพิ่มจากคืนวันรวม สำหรับหุ้นตลาดในตะวันออกไกล เราล่าช้ากลับตลาดสหรัฐอเมริกาวันหนึ่งให้โซนเวลาดิ! erences ดังนั้น ถ้าหุ้น biweekly กลับใน ญี่ปุ่นใช้ข้อมูลจาก7 พฤษภาคม 1995 21 may, 1995, contemporaneous สหรัฐอเมริกาตลาดกลับคืนมาใช้ข้อมูลจาก 6 may, 1995 ไป 20 may, 1995 เมื่อเราคำนวณ Eq. (6) ใช้สหรัฐอเมริกาข้อมูล เราตั้งค่า b2 เป็นศูนย์หุ้นกับเงินปันผลของเราทุกวันส่งกลับค่าข้อมูลเริ่มต้น ด้วยบริษัททั้งหมดที่ครอบคลุมบริการข้อมูล Datastream ณเดือน 2540 มกราคม Datastream ยังให้เราเข้าถึงข้อมูลสำหรับบริษัทไม่ซื้อขาย แต่หุ้นที่มีราคาเดิมได้ถูกครอบคลุม โดยให้บริการ ส่วนขนของเรารวม 1995จึง ประกอบด้วย 15,920 "rms รัฐ 40 ประเทศ รายการใหม่ หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้หุ้น delisted รวมอยู่ในตัวอย่างของเราเป็นข้อมูลมากกว่า 30 สัปดาห์สำหรับปีมี ความต้องการนี้ทำให้ su$ cient สังเกตจะได้ประเมินการอธิบาย ของตลาดกลับในหุ้นแต่ละดังนั้น เราตัดหุ้นซื้อขายใหม่ที่มีการซื้อขายสำหรับลูกค้าน้อยกว่า"เดือน ve ในปี เป็นหุ้นที่กำลังจะถูก delisted เมื่อระงับการซื้อขายหุ้นการ ข้อมูลกลับช่วงระงับมีรหัสเป็นหายไป และยังไม่รวมจาก regressions ของเรา นอกจากนี้ สำหรับประเทศส่วนใหญ่ Datastream กลับมีพร้อม หรือสมบูรณ์อย่างจริงจังจนกระทั่งในกลางทศวรรษที่ 1990 ด้วยเหตุนี้ เราเน้น 1993 ถึง 1995 และใช้ข้อมูลเพียง 1995 ในการวิเคราะห์ของเหลวนานาชาติ เป็นมีเสถียรภาพตรวจ เราสร้างผลลัพธ์ของเราใช้ข้อมูล 1993 และ 1994มีการปรับปรุงอ้าง Datastream ที่ส่งกลับค่าผลรวมของการแยกและอื่น ๆเหตุการณ์ที่ผิดปกติ แต่ข้อมูลประกอบด้วยบางคืนหุ้นขนาดใหญ่มาก ถ้าเหล่านี้กลับมากอีกครั้ง #ect รหัสข้อผิดพลาด พวกเขาสามารถเพิ่มเสียงรบกวนให้ข้อมูล หรือสร้างอคติในผลของเรา บนสมมติฐานที่ข้อผิดพลาดรหัส overrepresentedในการสังเกตมาก เราตัดข้อมูลโดยเพื่อนสังเกตที่ผลตอบแทนของหุ้นเกิน 0.25 ในค่าสัมบูรณ์สถิติการถดถอยสำหรับ Eq. (6), R2ij แค วัดร้อยละของการเปลี่ยนแปลงในคืน biweekly หุ้นของฉันในประเทศเจอธิบาย โดยรูปแบบในประเทศ j's224 R. Morck et al. / สมุดรายวันทางการเงินเศรษฐศาสตร์ 58 (2000) 215 } 2602 แม้ R2เจสำหรับตลาดหุ้นสหรัฐอเมริกาคือต่ำกว่าที่รายงาน โดยม้วน (1988) หมายเหตุว่าเราใช้ข้อมูล biweekly 1995 ในขณะที่เขาใช้ข้อมูลรายเดือนจาก 1982 กันยายน 1987 สิงหาคม ของเราR2 ประเมินสำหรับตลาดสหรัฐอเมริกาในช่วงทศวรรษที่ 1980 ช่วงระหว่าง 12% และ 13% (ดู Fig. 3), และดังนั้นใกล้ชิดมากกับ R2 เฉลี่ยของเขารายงาน 0.179สหรัฐอเมริกาและตลาดคืนตลาดคืน กำหนดนี้สถิติสำหรับแต่ละ " rm ฉันในประเทศเจ เรากำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ฉันเป็น "ดัชนี RM, ja ดัชนีตลาดประเทศตาสองสัปดาห์ดัชนีช่วงเวลา,
อาเมตร JT เป็นดัชนีตลาดในประเทศและ r สหรัฐต่อตันเป็นตลาดสหรัฐกลับมา. อัตราของการเปลี่ยนแปลงในอัตราแลกเปลี่ยนต่อดอลลาร์สหรัฐเป็น e-JT. ถดถอย speci "เอ็ดในสมการ (6) มีความคล้ายคลึงกับสมการกำหนดราคาสินทรัพย์คลาสสิก. เราไม่ได้ติดตามการตีความการกำหนดราคาสินทรัพย์ของสมการนี้ (6) เพราะเราดูกระดาษปัจจุบันเป็นแอพลิเคชันของกรอสแมนของ(1976) และม้วนของ (1988) วิธีต่อโครงสร้างเงินทุนข้อมูลและไม่เป็นอีกครั้ง "nement หรือวิจารณ์รูปแบบการกำหนดสินทรัพย์ใด ๆ . สำคัญของเราคืออยู่กับชนิดของข้อมูล ที่เข้าสู่ราคาหุ้นที่ไม่ได้อยู่ในTradeo ใด ๆ ระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทน. เรารวมถึงตลาดหุ้นสหรัฐกลับมาในสม. (6) เนื่องจากเศรษฐกิจของประเทศมากที่สุดอย่างน้อยบางส่วนเปิดให้เงินทุนต่างประเทศ. การแสดงออก r สหรัฐ, เสื้อ#E JT แปลตลาดหุ้นสหรัฐจะส่งกลับเป็นหน่วยสกุลเงินท้องถิ่น. เราใช้ผลตอบแทนรายปักษ์เพื่อแก้ไขปัญหาการค้าบางซึ่งเกิดขึ้นเมื่อหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายบ่อย. ผลตอบแทนเหล่านี้จะประกอบจากผลตอบแทนรวมในชีวิตประจำวัน. สำหรับหุ้นตลาดในตะวันออกไกลเราล่าช้าผลตอบแทนในตลาดสหรัฐโดยวันหนึ่งไปยังบัญชีสำหรับเวลา di โซน! erences. ดังนั้นหากผลตอบแทนหุ้นรายปักษ์ในประเทศญี่ปุ่นที่ใช้ข้อมูลจาก 7 พฤษภาคม 1995 ไป 21 พฤษภาคม 1995 ที่พร้อมผลตอบแทนในตลาดสหรัฐจะใช้ข้อมูลจาก6 พฤษภาคม 1995 เพื่อ 20 พฤษภาคม 1995 . เมื่อเราคำนวณสม. (6) โดยสหรัฐข้อมูลที่เราตั้งข2, i เพื่อเป็นศูนย์. ในชีวิตประจำวันของเราหุ้นที่มีเงินปันผลข้อมูลผลตอบแทนที่เริ่มต้นด้วยทุก บริษัท ครอบคลุมโดยบริการข้อมูลDatastream มกราคม 1997 Datastream ยังช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลสำหรับ บริษัท ที่มีการซื้อขายไม่มีอีกต่อไป แต่มีหุ้นราคาถูกปกคลุมไปก่อนโดยบริการของพวกเขา ส่วนข้ามรวมของเราสำหรับ 1995 จึงมี 15920 "อาร์ซึ่งประกอบไปด้วย 40 ประเทศ. จดทะเบียนใหม่หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้หุ้นเพิกถอนจะรวมอยู่ในตัวอย่างของเราเท่านั้นหากเกินกว่า30 สัปดาห์ของข้อมูลที่สามารถใช้ได้สำหรับปีในคำถาม. ข้อกำหนดนี้อัตราผลตอบแทน su $ สังเกตเพียงพอที่จะได้อย่างน่าเชื่อถือในการประเมินการใช้พลังงานอธิบายของผลตอบแทนของตลาดในหุ้นแต่ละ. ดังนั้นเราจึงงดการซื้อขายหุ้นใหม่ที่ได้รับการซื้อขายประมาณน้อยกว่า"ได้เดือนในปีเช่นเดียวกับหุ้นที่กำลังจะถูกเพิกถอน เมื่อการซื้อขายหุ้นถูกระงับข้อมูลผลตอบแทนในช่วงระยะเวลาการระงับจะเขียนเป็นที่ขาดหายไปและยังได้รับการยกเว้นจากการถดถอยของเรา นอกจากนี้สำหรับประเทศส่วนใหญ่ผลตอบแทน Datastream มีทั้งพร้อมใช้งานหรือไม่สมบูรณ์อย่างจริงจังจนถึงช่วงกลางปี​​1990 ด้วยเหตุนี้เรามุ่งเน้นปี 1993 ผ่าน 1995 และใช้เพียง1995 ข้อมูลในการวิเคราะห์แบบตัดขวางระหว่างประเทศของเรา ในฐานะที่เป็นความทนทานตรวจสอบเราทำซ้ำผลของเราโดยใช้ปี 1993 และ 1994 ข้อมูล. Datastream อ้างว่าผลตอบแทนรวมของ บริษัท มีการปรับแยกและอื่น ๆ ที่เหตุการณ์ผิดปกติแต่ข้อมูลของเราจะมีบางผลตอบแทนที่หุ้นขนาดใหญ่มาก ถ้าสิ่งเหล่านี้ผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่มากอีกครั้ง # ect รหัสข้อผิดพลาดที่พวกเขาสามารถเพิ่มเสียงข้อมูลของเราหรือสร้างอคติในผลของเรา บนสมมติฐานที่มีข้อผิดพลาดการเข้ารหัส overrepresented ในการสังเกตมากเราตัดข้อมูลของเราโดยการวางรายปักษ์สังเกตที่ผลตอบแทนของหุ้นเกินกว่า 0.25 ในค่าสัมบูรณ์. สถิติการถดถอยสำหรับสมการ (6), R2 เจวัดร้อยละของการเปลี่ยนแปลงในที่ผลตอบแทนของหุ้นรายปักษ์ฉันในเจประเทศอธิบายได้ด้วยรูปแบบในประเทศญของ224 อาร์ Morck et al, / วารสารเศรษฐศาสตร์การเงิน 58 (2000) 215} 260 2 แม้ว่า R2 เจสำหรับตลาดหุ้นสหรัฐต่ำกว่าที่รายงานโดยม้วน (1988) โปรดทราบว่าเราจะใช้1995 ข้อมูลรายปักษ์ในขณะที่เขาใช้ข้อมูลรายเดือนจากกันยายน 1982 ถึงเดือนสิงหาคม ปี 1987 เราประมาณการR2 สำหรับตลาดสหรัฐอเมริกาในช่วงต้นปี 1980 ช่วงระหว่าง 12% และ 13% (ดูรูปที่. 3) และเพื่อให้เป็นมากใกล้กับค่าเฉลี่ย0.179 R2 ของเขารายงาน. ผลตอบแทนของตลาดและผลตอบแทนในตลาดสหรัฐ สถิตินี้ได้รับสำหรับแต่ละ "RM ฉันในประเทศเจที่เรากำหนด