Koronakriisin ja rajoitustoimien vaikutus päivittäisiin osaketuottoihin

Abstract

Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää koronaviruspandemian vaikutuksia osakemarkkinoille vuoden 2020 alkupuolella. Aikaisempaan tutkimukseen nojaten regressiomalliin valitaan muuttujat, joilla vaikutusta selitetään. Osakemarkkinoiden päivittäistä tuottoa selitetään vahvistettujen koronavirustartuntojen ja vahvistettujen koronaviruskuolemien päivittäisellä kasvulla miljoonaa ihmistä kohden sekä rajoitustoimilla ja viivästetyllä selitettävällä muuttujalla.

Tutkimusaineistona käytetään paneelidataa 27:stä Euroopan maasta. Tutkimus toteutetaan tilastollisena tutkimuksena, ja tutkimusmenetelmänä käytetään paneelidatan regressioanalyysiä. Tutkimuksen luotettavuutta pyritään parantamaan muuttujien logaritmi- ja viivästysmuunnoksilla. Mallien residuaalien normaalijakautuneisuuden, autokorrelaation ja multikollineaarisuuden avulla pohditaan tulosten reliabiliteettia.

Tutkimustulokset osoittavat, että sekä päivittäisten tautitapausten kasvulla että rajoitustoimia mittaavalla tiukkuusindeksillä on tilastollisesti merkitsevä, mutta pieni vaikutus osaketuottoihin. Osakemarkkinat reagoivat päivittäisten tautitapausten kasvuun negatiivisesti, kun taas rajoitustoimilla on myönteinen vaikutus osaketuottoihin. Päivittäisten kuolemantapausten kasvulla ei tilastollisesti merkitsevää vaikutusta havaita olevan.

This thesis seeks to investigate the effects of the coronavirus pandemic on the stock market in early 2020. Based on the previous study, variables are selected to explain the effect in the regression model. The daily stock market return is explained by the daily growth in confirmed COVID-19 cases and deaths per million people, as well as by restrictions and lagged dependent variable.

Panel data from 27 European countries are used as research material. The study is executed as a statistical study and the panel regression is used as research method. The aim is to improve the reliability of the study by logarithmic and lagged transformations of the variables. The reliability of the results is considered through the normal distribution, autocorrelation, and multicollinearity of the model residuals.

The results of the study suggest that an increase in the number of daily growth of cases per million and stringency index have a statistically significant, but small effect on stock market returns. The stock market reacts negatively to the increase in daily cases, while the stringency has a positive effect on stock market returns. There is no statistically significant effect between daily growth in death cases and daily stock returns observed.