listing determinants, since the fin

listing determinants, since the financial system is always under structural changes and
regime shifts. Hence, use of aggregate data, as extant literature has suggested, instead
of time varying methodologies would lead to misspecification problems in the
investigations of the derivatives listing process.
5. Empirical results
The share futures onset procedure in the ADEX took place in seven phases, as
illustrated in Table AI, of the Appendix. In Table AII we present descriptive statistics
for the seven onset phases for both the derivative and the control group. Table AII as
well as the corresponding Figure 1, of the Appendix, are useful in order to derive some
ad hoc insights about the first and second moments of the returns of the shares as well
as for the capitalization and trading volume of the corresponding firms. So, the control
sample consists of firms the returns of which have higher standard deviations than
those of the derivative group, while their capitalization and trading volume are lower,
in all derivative onset phases.
InTable AIII of the Appendix we present the estimated logit regressions for the seven
phases of the ADEX. It is obvious that the explanatory power is dominated by the
capitalization and the trading volume variables with a little contribution from
Figure 2.
Time varying coefficients
for the third phase
Time Varying Coefficients - Phase 3
–1.5
–1
–0.5
0
0.5
1
1.5
7/1/2003
7/3/2003
7/5/2003
7/7/2003
7/9/2003
7/11/2003
7/1/2004
Date
Coefficients
Constant
Capitalization
Trading_Volume
Volatility
CGCS
DP
Time Varying p-values for the Capitalization - Phase 3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
Capitalization
Time Varying p-values for the Trading Volume - Phase 3
0.0
0.1
0.2
7/1/2003
7/3/2003
7/5/2003
7/7/2003
7/9/2003
7/11/2003
7/1/2004
Dates
p-values
Trading_Volume
Time Varying p-values for the Volatility - Phase 3
0.0
0.1
0.2
0.3
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
Volatility
Time Varying p-values for the CGPI - Phase 3
0.0
0.1
0.2
0.3
7/1/2003
0.4
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
CGPI
Time Varying p-values for the DP - Phase 3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
DP
JFRC
20,3
312
the volatility, CGCS and DP variables. The volatility contributes negatively to the
classification of the two groups. Hence, according to this empirical investigation,
the ADEX board has chosen firms with low volatilities in the derivatives listing.
According to the sign of the CGCS, we conclude that shareholder-friendly (democracies)
firms are better candidates for derivatives listing, than manager-friendly (dictatorships)
firms in some cases. Furthermore, the default probability has a marginal effect in the
derivatives listing process, a fact that is explained by the prevalence of the short run
objectives that the ADEX has been interested in. In order to strengthen the reliability of
the results we have contacted, for each phase of the derivatives listing process, an
analysis of the individual and the joint contribution of the independent variables, as
shown in the corresponding tables of the Appendix.
Finally, we propose an alternative methodology according to which we execute
daily logit regressions for every phase using a rolling window approach. From these
results we conclude with daily estimates of the logit regression coefficients and their
corresponding observed levels of statistical significance. In Figures 2-6 we show the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัจจัยที่กำหนดรายชื่อตั้งแต่ระบบการเงินอยู่เสมอภายใต้การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างและระบบการปกครอง
กะ ด้วยเหตุนี้การใช้ประโยชน์จากข้อมูลโดยรวมเป็นวรรณกรรมที่ยังหลงเหลืออยู่ได้แนะนำแทน
ของเวลาที่แตกต่างกันวิธีการที่จะนำไปสู่​​ปัญหา misspecification ในการสืบสวน
ของกระบวนการธุรกิจตราสารอนุพันธ์.
5 ผลเชิงประจักษ์
หุ้นขั้นตอนการโจมตีฟิวเจอร์สใน ADEX ที่เกิดขึ้นในเจ็ดขั้นตอนดังแสดงในตาราง
ไอของภาคผนวก ในตาราง aii เรานำเสนอสถิติเชิงพรรณนา
สำหรับขั้นตอนการโจมตีเจ็ดสำหรับทั้งอนุพันธ์และกลุ่มควบคุม ตาราง aii เป็น
รวมทั้งตัวเลขที่สอดคล้องกัน 1 ของภาคผนวกที่มีประโยชน์ในการสั่งซื้อที่จะได้รับบาง
โฆษณาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลาที่คณะกรรมการเป็นครั้งแรกและครั้งที่สองของผลตอบแทนของหุ้นเช่นกัน
สำหรับมูลค่าและปริมาณการซื้อขายหุ้นของ บริษัท ที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นการควบคุมตัวอย่าง
ประกอบด้วย บริษัท ที่ให้ผลตอบแทนที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงกว่า
บรรดากลุ่มอนุพันธ์ในขณะที่มูลค่าและปริมาณการซื้อขายของพวกเขาจะลดลง
ในทุกขั้นตอนการโจมตีอนุ​​พันธ์.
intable บริหารทรัพยากรมนุษย์ของภาคผนวกที่เรานำเสนอ ประมาณถดถอย logit สำหรับเจ็ดขั้นตอนของ ADEX
. เป็นที่ชัดเจนว่าอำนาจในการอธิบายที่ถูกครอบงำด้วยมูลค่า
และตัวแปรปริมาณการซื้อขายที่มีส่วนร่วมเล็ก ๆ น้อย ๆ จากรูป
2 เวลาที่แตกต่างกัน

ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับระยะที่สาม
สัมประสิทธิ์ที่แตกต่างกันเวลา - เฟสDP เวลาที่แตกต่างกัน
ค่า p-สำหรับทุน - เฟส ที่แตกต่างกันค่า p สำหรับปริมาณการซื้อขาย - 3 เฟส

0.0 0.1 0.2


2003/07/01 2003/07/03 2003/07/05


2003/07/07 2003/07/09
7 / 11/2003
2004/07/01

วันที่ค่า p-
trading_volume เวลาที่แตกต่างกัน
ค่า p สำหรับความผันผวน - เฟส ที่แตกต่างกันค่า p สำหรับ cgpi - เฟส2003/07/11

2003/07/12 2004/07/01 2004/07/02


วันที่ค่า p-

cgpi เวลาที่แตกต่างกันค่า p-สำหรับ DP - เฟส ความผันผวน CGCs และตัวแปร DP ความผันผวนของผลทางลบกับการจัดหมวดหมู่
ของทั้งสองกลุ่มด้วยเหตุนี้ตามนี้การสืบสวนเชิงประจักษ์
ADEX คณะกรรมการได้เลือก บริษัท ที่มีความผันผวนต่ำในรายชื่อตราสารอนุพันธ์.
ตามสัญญาณของ CGCs เราสรุปได้ว่าผู้ถือหุ้นที่เป็นมิตร (ประชาธิปไตย) บริษัท
มีผู้สมัครที่ดีสำหรับรายการตราสารอนุพันธ์ กว่าผู้จัดการง่าย (เผด็จการ) บริษัท
ในบางกรณี นอกจากนี้ความน่าจะเป็นค่าเริ่มต้นมีผลกระทบเล็กน้อยใน
ดำเนินรายการอนุพันธ์ความจริงที่ว่าจะมีการอธิบายโดยความชุกของระยะสั้นวัตถุประสงค์
ADEX ที่ได้รับการสนใจในการที่จะเสริมสร้างความน่าเชื่อถือของ
ผลที่เราได้รับการติดต่อสำหรับขั้นตอนของการดำเนินรายการอนุพันธ์แต่ละ, การวิเคราะห์
ของแต่ละบุคคลและผลงานร่วมกันของตัวแปรอิสระที่เป็น
ดังแสดงในตารางที่สอดคล้องกันของภาคผนวก.
ในที่สุดเรานำเสนอวิธีการทางเลือกที่เป็นไปตามที่เราดำเนินการวิเคราะห์ logit
ทุกวันสำหรับขั้นตอนการใช้วิธีการทุกหน้าต่างกลิ้ง จากนี้ผล
เราสรุปด้วยการประเมินประจำวันของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย logit และ
ที่เกี่ยวข้องของพวกเขาจากการสังเกตระดับนัยสำคัญทางสถิติ ในตัวเลข 2-6 เราจะแสดง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รายการดีเทอร์มิแนนต์ เนื่องจากระบบการเงินอยู่เสมอภายใต้การเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง และ
ระบอบกะ ดังนั้น ใช้ข้อมูลรวม วรรณกรรมยังได้แนะนำ แทน
เวลา วิธีการแตกต่างกันจะนำไปสู่ปัญหา misspecification
ของอนุพันธ์รายการกระบวนการ.
5 ผลประจักษ์
ตอนเริ่มมีอาการในอนาคตหุ้นใน ADEX เกิดในระยะ 7 เป็น
แสดงตารางไอ ภาคผนวก เรานำสถิติพรรณนาในตาราง AII
สำหรับระยะเริ่มเจ็ดอนุพันธ์และกลุ่มควบคุม ตาราง AII เป็น
เป็น 1 รูปสอดคล้องกัน ภาคผนวก ของดีมีประโยชน์ให้ยานพาหนะบาง
กิจข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลาแรก และสองของผลตอบแทนของหุ้นเช่น
สำหรับตัวพิมพ์ใหญ่และการซื้อขายเสียงของบริษัทที่เกี่ยวข้อง ดังนั้น การควบคุม
ประกอบตัวอย่างบริษัทที่ส่งคืนที่ได้เบี่ยงเบนมาตรฐานสูงกว่า
ของกลุ่มพัฒนา ในขณะที่ของมูลค่าและปริมาณการซื้อขายต่ำกว่า,
ในทั้งหมดเริ่มพัฒนาระยะ
AIII InTable ของภาคผนวกเรานำเสนอ regressions ประเมิน logit สำหรับเจ็ด
ระยะของ ADEX เป็นที่ชัดเจนว่า อำนาจอธิบายถูกครอบงำด้วยการ
ตัวพิมพ์ใหญ่และตัวแปรปริมาณค้า มีสัดส่วนเพียงเล็กน้อยจาก
2 รูป
เวลาสัมประสิทธิ์ต่าง ๆ
สำหรับระยะที่สาม
เวลาแตกต่างกันสัมประสิทธิ์ - 3
–1.5
–1
–0.5
0
0.5
1
1.5
7/1/2003
7/3/2003
7/5/2003
7/7/2003
7/9/2003
7/11/2003
7/1/2004
Date
Coefficients
Constant
Capitalization
Trading_Volume
Volatility
CGCS
ระยะDP
เวลาค่า p แตกต่างกันสำหรับตัวพิมพ์ใหญ่ - ระยะที่แตกต่างกัน p ค่าสำหรับปริมาณซื้อขาย - ระยะ 3
0.0
0.1
0.2
7/1/2003
7/3/2003
7/5/2003
3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
Capitalization
Time7/7/2003
7/9/2003
7/11/2003
7/1/2004
วัน
p ค่า
Trading_Volume
ครั้งแตกต่างกัน p ค่าความผันผวนที่ - ระยะที่แตกต่างกัน p ค่าสำหรับ CGPI - 3
0.0
0.1
0.2
0.3
7/1/2003
0.4
7/2/2003
7/3/2003
ระยะ 3
0.0
0.1
0.2
0.3
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
Volatility
Time7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
วัน
ค่า p
CGPI
เวลาแตกต่างกัน p-ค่า DP - ผันผวนระยะ 3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003
7/1/2004
7/2/2004
Dates
p-values
DP
JFRC
20,3
312
theตัวแปร CGCS และ DP ความผันผวนที่สนับสนุนส่งไป
จัดประเภทของกลุ่มสอง ตามสอบสวนนี้ประจักษ์ ดังนั้น
ADEX คณะกรรมการได้เลือกบริษัท มี volatilities ต่ำในอนุพันธ์รายการ
ตามเครื่องหมาย CGCS เราสรุปว่า ผู้ถือหุ้นมิตร (เหมือน ๆ)
บริษัทมีผู้สมัครที่ดีสำหรับอนุพันธ์รายการ กว่าเป็นมิตรผู้จัดการ (โป)
บริษัทในบางกรณี นอกจากนี้ ความน่าเป็นการเริ่มต้นการมีผลกำไรในการ
ประมวลผลรายการตราสารอนุพันธ์ ความจริงที่จะอธิบายความชุกของสั้น
ประสงค์ที่ ADEX ได้รับความสนใจในการ เพื่อเสริมสร้างความน่าเชื่อถือของ
ผลลัพธ์ที่เราได้ติดต่อ สำหรับแต่ละระยะของอนุพันธ์แสดงรายการกระบวนการ การ
วิเคราะห์ของแต่ละบุคคลและส่วนร่วมของตัวแปรอิสระ เป็น
แสดงในตารางที่เกี่ยวข้องของภาคผนวก
สุดท้าย เราเสนอวิธีการอื่นตามที่เราปฏิบัติ
regressions logit ประจำวันในทุกขั้นตอนโดยใช้วิธีการกลิ้งของหน้าต่าง จากนี้
เราสรุป ด้วยสัมประสิทธิ์ถดถอย logit ประจำวันประเมินผล และการ
ตรงสังเกตระดับนัยสำคัญทางสถิติ ใน ตัวเลข 2-6 แสดงการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวกำหนดรายการนับตั้งแต่ระบบการเงินที่มักอยู่ ภายใต้ การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างและกะ
ซึ่งจะช่วยการปกครอง. ดังนั้นการใช้ข้อมูลรวมเป็นวรรณคดีเท่าที่มีอยู่มีที่แนะนำแทน
ซึ่งจะช่วยในหลากหลายแนวเวลาจะนำไปสู่ปัญหา misspecification
ซึ่งจะช่วยในการสืบสวนของสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่รายการ.
5 ผลการวิจัยร่วมกัน
ซึ่งจะช่วยให้ขั้นตอนการซื้อขายล่วงหน้าในพระบรมราชู ปถัมภ์ adex ที่จัดขึ้นใน 7 ขั้นตอนเป็น
ซึ่งจะช่วยแสดงไว้ในตาราง AI ของ ภาคผนวก . ในตาราง aii เรามีสถิติ
สำหรับเจ็ดขั้นตอนพระบรมราชู ปถัมภ์ สำหรับงานดัดแปลงมาจากที่กลุ่มและการควบคุมที่ทั้งสอง ตาราง aii
ซึ่งจะช่วยเป็นอย่างดีเป็นที่เกี่ยวข้องรูปที่ 1 ของ ภาคผนวก ที่จะมีประโยชน์ในการสั่งซื้อข้อมูลเชิงลึกจาก
ซึ่งจะช่วยในการได้มาเฉพาะกิจบางอย่างเกี่ยวกับช่วงเวลาครั้งแรกและครั้งที่สองของผลตอบแทนของหุ้นที่เป็นอย่างดี
สำหรับปริมาณการซื้อขายและการใช้เงินทุนส่วนบริษัทที่เกี่ยวข้อง.
ซึ่งจะช่วยทำให้การควบคุมตัวอย่างที่ประกอบด้วยบริษัทส่งคืนของที่มีตัวแปรมาตรฐานในระดับที่สูงกว่ามากกว่า
ซึ่งจะช่วยผู้ที่ของกลุ่มงานดัดแปลงมาจากในขณะที่ปริมาณการซื้อขายและการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ของพวกเขาได้ในระดับที่ต่ำ
ในระยะเริ่มต้นงานดัดแปลงมาจากทั้งหมด.
intable aiii ของ ภาคผนวก ที่เรามีอยู่ด้านค่าจ้าง logit โดยประมาณสำหรับเจ็ด
ระยะที่ adex ได้มันเป็นที่ชัดเจนแล้วว่าจะเป็นการอธิบายที่ถูกครอบงำโดย
ซึ่งจะช่วยให้การใช้ตัวพิมพ์ใหญ่และปริมาณการซื้อขายเป็นตัวแปรสำคัญพร้อมด้วยที่สนับสนุนจาก
รูปที่ 2 .

coefficients เวลากันสำหรับคนที่สามขั้นตอน
เวลากัน coefficients - ขั้นตอน 3
–1.5
–1
–0.5
0
0.5
1
1.5
7/1/2003
7/3/2003
7/5/2003
7/7/2003
7/9/2003
7/11/2003
7/1/2004
Date
Coefficients
Constant
Capidp
เวลากัน P - ค่าสำหรับการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ - ขั้นตอน 3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7 หลากหลาย P - ค่าสำหรับปริมาณการซื้อขาย - เฟส 3
0.0

0.1 0.2
1/7/2003

5/7/2003 3/7/2003 7/7/2003


11/7/2003 9/7/2003 1/7/2004


P วันที่ค่า
trading_volume
เวลากัน P - ค่าสำหรับความผันผวน - ขั้นตอน 3
0.0
0.1
0.2
0.3
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/2003 แตกต่างกันไป P - ค่าสำหรับ cgpi - เฟส 3
0.0

0.2 0.1 0.3


1/7/2003 0.4
2/7/2003 3/7/2003


5/7/2003 4/7/2003 6/7/2003


8/7/2003 7/7/2003
9/7/2003 10/7/2003

11/7/2003 12/7/2003


1/7/2004 2/7/2004

P วันที่ค่า

cgpi เวลากัน P - ค่าสำหรับ DP - ขั้นตอน 3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
7/1/2003
7/2/2003
7/3/2003
7/4/2003
7/5/2003
7/6/2003
7/7/2003
7/8/2003
7/9/2003
7/10/2003
7/11/2003
7/12/ ความผันผวน, cgcs และ DP ตัวแปร. ความผันผวนที่ช่วยส่งผลกระทบในทางลบกับ
ซึ่งจะช่วยการแบ่ง ประเภท ของทั้งสองกลุ่มได้ดังนั้นจากการสำรวจข้อมูลเชิงประจักษ์นี้
บอร์ด adex ได้เลือกบริษัทที่มีกับความผันผวนต่ำในสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่รายการ.
ตามเพื่อไปยัง Sign of cgcs ที่เราสรุปได้ว่าผู้ถือหุ้นที่เป็นมิตร(ประชาธิปไตย)
บริษัทมีผู้สมัครรับเลือกตั้งได้ดียิ่งขึ้นสำหรับสัญญาซื้อขายล่วงหน้ารายการกว่าที่ผู้จัดการ - ที่เต็มไปด้วย มิตรภาพ (ระบอบเผด็จการ)
บริษัทในบางกรณี ยิ่งไปกว่านั้นยังมีโอกาสดีฟอลต์ที่มีผลต่อหน่วยท้ายสุดใน
ตามมาตรฐานสัญญาซื้อขายล่วงหน้ารายการกระบวนการความจริงที่ว่าจะมีการอธิบายไว้อย่างละเอียดโดยมีมากกว่าการวิ่งในระยะทางสั้นๆเพื่อไปที่
วัตถุประสงค์ที่ adex ได้รับการมีส่วนได้เสียใน. ในการสั่งซื้อเพื่อเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับความน่าเชื่อถือของผล
ซึ่งจะช่วยให้เรามีการติดต่อสำหรับแต่ละช่วงเวลาของสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่รายการกระบวนการ
ซึ่งจะช่วยให้การวิเคราะห์ของแต่ละบุคคลที่สนับสนุนและร่วมกันของตัวแปรอิสระ
แสดงไว้ในตารางที่เกี่ยวข้องของ ภาคผนวก ..
สุดท้ายเราจะเสนอทางเลือกวิธีการเป็นไปตามที่เราดำเนินการ
ซึ่งจะช่วยด้านค่าจ้าง logit ทุกวันสำหรับทุกช่วงการใช้วิธีการหน้าต่างที่เป็นลอนคลื่น ผลการทดสอบนี้จาก
ซึ่งจะช่วยเราสรุปมีการประเมินทุกวันของ coefficients ( Log logit และ
ที่เกี่ยวข้องพบว่าระดับของความสำคัญทางสถิติ ใน ภาพ 2-6 2-6 2-6 เราแสดงให้เห็นแล้ว