No description available.

Abstract Under the great impact and known to all, the structural changes may be obviously clear that can be observed out, when being not so obvious, should observe whether there are structural changes to appear, it is very difficult to get a clear result clearly to turn into. This paper tries to use such models as Chow test, CUSUM test, CUSUMSQ test, STAR in unknown cases, whether going to assay the data separately has structural changes, various kinds of examination ways of result received are each different to some extent, clear conclusion not unanimous and unified. The dominance the Chow test is the most obvious; Consider heteroscedasticity and autocorrelation restriction in because CUSUM test and CUSUMSQ test model, it is not apt to demonstrate the dominance instead; The STAR depends on state of the materials.

本研究以歐洲銀行業為主要的研究對象，嘗試運用以Malmquist生產力指數法考量IFRS的實施是否會對企業整體構面產生影響。研究結果發現，IFRS實施的確會使企業整體構面產生變動，而其變動的來源主要是因企業之實值衡量標準改變所致。此外，Chow Test檢定也說明歐洲銀行業者在IFRS實施之前後於投資決策產生結構性之變異，而其餘各構面：盈餘波動、資金成本、資訊揭露成本、教育訓練成本和審計公費，則無發生結構性之改變。 / In this article we try to apply Malmquist indices to analyze whether the implementation of IFRS will have an influence on banking industry in Europe. The empirical tests reveal that implementation of IFRS does have an influence on banking industry as a whole. The influence can be referred to the change of substantial measuring standards on IFRS. In addition to Malmquist indices, the study also applies Chow Test to examine whether the structural changes have existed before and after implementation of IFRS. The test result shows that the investment decisions of banks have a significant structural change before and after mplementation of IFRS. In the other hand, the earning volatility cost of capital, disclosure cost, educational cost and audit fees do not illustrate a significant structural change.

<p>Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future.</p><p>The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble.</p><p>The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.</p> / <p>Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden.</p><p>Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans.</p><p>Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.</p>

<p>Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden.</p><p>Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans.</p><p>Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.</p> / <p>Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future.</p><p>The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble.</p><p>The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.</p>

Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future. The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble. The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report. / Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden. Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans. Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.

Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden. Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans. Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare. / Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future. The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble. The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.

This paper is based on international trade between Taiwan and China intently. This purpose of this paper is to explore economic factors on the volume of Phalaenopsis orchid export from Taiwan to China from 1998 to 2011 . This paper will firstly set four influence variables, the previous export, the China's GDP, the exchange rate and the tariff . Then, this paper will exam those variables by using Unit Root test and the Vector Autoregressive (VAR) method in an empirical analysis. After the examination by Unit Root test, the result shows that all the variables appear to be stationary in the first difference. Furthermore, in Chow test, the empirical results indicate that no structural change occurred before and after the first phase of tariff reduction under ECFA. In co-integration test, those variables are co-integrated. In VAR model, China¡¦s GDP, the exchange rate, and the tariff have impact on the volume of the imports from Taiwan to China in different degrees as well.

[pt] O Capital Asset Pricing Model (CAPM) é o modelo mais difundido e utilizado para determinação do custo de capital de empresas e estimação do retorno esperado de ações. Neste modelo, o parâmetro fundamental é o beta, que define a intensidade em que determinado ativo é exposto aos retornos do mercado. O objetivo deste trabalho é avaliar a estabilidade dos betas de uma vasta quantidade de ações no mercado brasileiro em três períodos de alta volatilidade: a crise asiática de 1997, a turbulência no mercado financeiro pré-eleições 2002 e a crise financeira de 2008, nas quais foram analisadas 55, 79 e 172 empresas respectivamente. Cada ciclo de crise foi dividido em três períodos de 52 semanas e os respectivos betas foram comparados utilizando testes de Chow e com regressões com variáveis dummy. Os resultados de ambos os testes foram similares para as crises analisadas, indicando que entre 11 porcento e 27 porcento das empresas apresentaram variação de seus betas, com 5 porcento de significância, quando comparados os períodos pré-crise e durante a crise. Não obstante, ao confrontar períodos pré-crise e pós-crise, a maior parte das empresas que apresentaram variação anteriormente não rejeitaram a hipótese de estabilidade. Estes resultados indicam que, conforme esperado, os betas tendem a ser estáveis no longo prazo. / [en] The Capital Asset Pricing Model (CAPM) is the most widespread model, used to determine the cost of capital of firms and estimate expected stock returns. In this model, the most important parameter is the beta, which defines the magnitude of exposition to market returns, for a particular asset. The objective of this essay is to evaluate beta stability of a vast amount of shares in the Brazilian stock market in three highly volatile periods: the Asian crisis in 1997, the financial market turmoil before 2002 presidential elections and the 2008 financial crisis. The sample included 55, 79 and 172 companies, respectively. Each crisis cycle was then divided into three periods of 52 weeks and then the stability of their betas was measured using regressions with dummy variables and Chow tests. We have reached similar results for the crises analyzed, indicating that between 11 percent and 27 percent of the companies changed their betas when comparing pre-crisis and during crisis periods, with a 95 percent confidence level. Nevertheless, by comparing pre-crisis and post-crisis periods, most of the companies that exhibited change in their betas when entering the crisis, did not reject the stability hypothesis. These results indicate that, as expected, betas tend to be stable in the long term.

nÃo hà / Este estudo teve como objetivo investigar a existÃncia de uma quebra estrutural na relaÃÃo entre o setor bancÃrio e o IBOVESPA durante o perÃodo de 1 de janeiro de 2007 a 29 de julho de 2011, em consequÃncia da crise financeira ocorrida em 2008. Foram empregadas tÃcnicas tradicionais em FinanÃas e Econometria para analisar os impactos da referida crise sobre o setor bancÃrio brasileiro, tomando por base as cotaÃÃes diÃrias de fechamento das aÃÃes dos principais bancos brasileiros: Banco do Brasil, Bradesco, Itaà e do IBOVESPA. Na metodologia utilizou-se o modelo de apreÃamento de ativos, CAPM, na mensuraÃÃo do risco sistÃmico. Observou-se que as evidÃncias estatÃsticas, obtidas com os testes de Chow e teste t para diferenÃa de mÃdias, indicam fundamentalmente, que foi possÃvel captar um efeito diferenciado durante a crise de 2008 entre os bancos privados e o banco pÃblico em relaÃÃo ao risco sistÃmico, alÃm de captar uma mudanÃa estrutural em 24 de outubro de 2008, mudanÃa essa detectada a partir do teste de Chow. / This research aimed to investigate the existence of a structural break in the relationship between the banking sector and IBOVESPA during the period of January 1st 2007 to July 29th 2011, in consequence of the financial crisis occurred in 2008. Traditional techniques were employed in Finance and Econometrics knowledge to analyze the impacts of this crisis on the Brazilian banking sector, based on the daily closing prices of the shares of major Brazilian banks, includes Banco do Brasil, Bradesco, Itaà and IBOVESPA. The methodology used was based on the model of asset pricing, CAPM, in the measurement of systemic risk. It was observed that the statistical evidence, gained with the Chow test and t test for averages differences, basically indicate that it was possible to capture a different effect during the 2008âs crisis between public bank and private banks in relation to systemic risk, and capture a structural change in October 24, 2008, a shift detected from the Chow test.