رابطه‌ بین مداخلات غیر دارویی دولت‌ طی دوره شیوع ویروس کووید-19 با بازار سهام ایران: نقش واکسیناسیون عمومی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه مازندران

2 دانشگاه علم و صنعت تهران، ایران

10.22084/aes.2024.28664.3655

چکیده

در پی شیوع ویروس کووید-19 در اواخر سال 2019 ، دولت‌ها برای مقابله با گسترش روزافزون این ویروس از یکسری سیاست‌های سختگیرانه و مداخلات غیر دارویی (NPI) نظیر فاصله‌گذاری اجتماعی و قرنطینه‌های اجباری استفاده نموده و لذا روند معاملات بازارهای جهانی، از جمله بازار سهام، به شدت تحت تاثیر قرار گرفت. در ادامه، شروع واکسیناسیون عمومی، صنایع و گروه‌های مختلف را تحت تاثیر قرار داد و منجر به ایجاد تغییراتی در معاملات بازار سهام کشورها، از جمله بورس اوراق بهادار تهران گردید. پژوهش حاضر با به کارگیری الگوی غیرخطی رگرسیون انتقال ملایم (STR) و داده‌های روزانه طی دوره زمانی همه‌گیری کووید- 19 (30 بهمن 1398 تا 10 دی 1401) به بررسی نقش واکسیناسیون عمومی در رابطه بین سیاست های مداخله‌گرانه دولت‌ با بازار سهام کشور ایران می‌پردازد. در پژوهش حاضر با تکیه بر آزمون‌های کشف رفتار غیرخطی، متغیر تعداد افراد واکسینه شده به عنوان متغیر انتقال مناسب انتخاب گردید و مدل غیرخطی LSTR1 به عنوان الگوی این رابطه در نظر گرفته شد. نتایج نشان می‌دهد که افزایش اقدامات سخت‌گیرانه دولت در قالب یک ساختار دو رژیمی با سطح آستانه‌ای 20857 تعداد افراد واکسینه شده در رژیم اول ( زمانی که تعداد افراد واکسینه شده کمتر از مقدار آستانه‌ای خود (20857) است) بر شاخص بازار سهام اثر مثبت و معنادار داشته است، اما با عبور از سطح آستانه و وارد شدن به رژیم دوم ( زمانی که تعداد افراد واکسینه شده بیشتر از مقدار آستانه‌ای خود (20857) است) متغیر یاد شده بر شاخص بازار سهام تاثیر منفی و معناداری داشته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

The relationship between the government's non-medicinal interventions during the period of the spread of the Covid-19 virus and the Iran stock market: The role of public vaccination

نویسندگان [English]

  • Mahdieh Rezagholizadeh 1
  • Hossein Jafari 1
  • Morteza Abdolhosseiny 2
1 university of Mazandaran
2 M.Sc. student in Economics Student, Iran University Science and Technology.
چکیده [English]

Following the spread of the Covid-19 virus at the end of 2019, governments have used a series of strict policies and non-pharmacological interventions (NPI) such as social distancing and mandatory quarantines to deal with the increasing spread of this virus, and therefore the trading process of global markets, Including the stock market, it was severely affected. In the following, the start of public vaccination affected various industries and groups and led to changes in stock market transactions of countries, including the Tehran Stock Exchange. The present study, by applying the Smooth transmission regression (STR) nonlinear model and daily data during the period of the Covid-19 epidemic (30 February 2018 to 10 January 2018), investigates the role of public vaccination in the relationship between the interventionist policies of the government and the stock market.In the present study, relying on tests to detect nonlinear behavior, the existence of a nonlinear relationship between government interventions and the stock market index was confirmed, the variable of the number of vaccinated people was selected as a suitable transition variable, and the nonlinear smooth transition regression model with a two-regime logistic transfer function With one transfer (LSTR1) was considered as the proposed model for this relationship. The results of the estimation of the research model show that the increase of strict measures of the government in the form of a two-regime structure with a threshold level of 20857, the number of vaccinated people in the first regime (that is, when the number of vaccinated people is less than the threshold value (20857)) had a positive and significant effect on the stock market index, but after crossing the threshold level and entering the second regime (that is, when the number of vaccinated people is greater than its threshold value (20857)), the mentioned variable had a negative and significant impact on the stock market index.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Stock Market
  • Stringency Index
  • Covid-19
  • Smooth Transition Regression (STR)