DOI: https://doi.org/10.60036/jbm.1060
تاريخ النشر: 2026-01-30
المؤلف: Yuyun Yuningsih وآخرون
الموضوع الرئيسي: نموذج المخاطر المالية وتقلبات السوق
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة تأثير السياسة النقدية، والعوامل الاقتصادية الكلية، والتأثيرات العالمية، وخصائص البنوك المحددة على تقلبات عوائد الأسهم المصرفية في إندونيسيا. باستخدام نهج تفسيري كمي، تحلل البحث بيانات لوحة ربع سنوية من 40 بنكًا مدرجًا في بورصة إندونيسيا خلال الفترة من الربع الأول من 2020 إلى الربع الرابع من 2024. يتم تطبيق نموذج انحدار ديناميكي للوحة باستخدام طريقة اللحظات العامة النظامية (GMM) لمعالجة التداخل والتقاط العلاقات الديناميكية بين المتغيرات. تشير النتائج إلى أن كل من معدل بنك إندونيسيا (BI) ومعدل الفائدة بين البنوك في لندن (LIBOR) يزيدان بشكل كبير من تقلبات عوائد الأسهم، مما يبرز دور تغييرات أسعار الفائدة في زيادة عدم اليقين في السوق. على العكس من ذلك، فإن عوامل مثل استقرار سعر الصرف، والتضخم، ومؤشر داو جونز مرتبطة بتقليل التقلبات. بالإضافة إلى ذلك، تم العثور على خصائص البنك مثل إجمالي الأصول ونسبة كفاية رأس المال (CAR) تقلل من التقلبات، بينما يرتبط العائد على الأصول (ROA) بزيادة التقلبات.
تخلص الدراسة إلى أن تقلب أسعار الأسهم المصرفية في إندونيسيا يتشكل بشكل كبير من خلال السياسة النقدية ومجموعة متنوعة من العوامل الاقتصادية، إلى جانب خصائص البنوك الداخلية. تؤكد النتائج التجريبية أن تقلبات معدل BI ومعدلات الفائدة العالمية تسهم في عدم اليقين في السوق، بينما تساعد أسعار الصرف المستقرة والظروف الاقتصادية الكلية في التخفيف من التقلبات. تؤكد النتائج على ضرورة وجود سياسة نقدية منسقة وأسس مصرفية قوية لتعزيز استقرار سوق الأسهم. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية لاستكشاف متغيرات إضافية، مثل مشاعر السوق ومؤشرات الحوكمة، لتعزيز فهم تقلبات الأسهم المصرفية في الاقتصادات النامية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور الحاسم لقطاع البنوك في اقتصاد إندونيسيا، مع التأكيد على وظيفته كوسيط مالي ومساهم كبير في الناتج المحلي الإجمالي. تحدد تقلبات عوائد الأسهم كمؤشر رئيسي لمخاطر الاستثمار وعدم اليقين في السوق، والتي تتأثر بشكل خاص بالسياسة النقدية، والظروف الاقتصادية الكلية، والتطورات المالية العالمية. تشير الورقة إلى أنه تم ملاحظة زيادة التقلبات في الأسهم المصرفية في السنوات الأخيرة بسبب التعديلات الديناميكية في السياسة النقدية من قبل بنك إندونيسيا وعدم اليقين الاقتصادي العالمي، حيث يلعب معدل BI دورًا محوريًا في تشكيل توقعات المستثمرين واستجابات السوق المالية.
تهدف الدراسة إلى معالجة الفجوات الموجودة في الأدبيات من خلال دمج عوامل متنوعة – السياسة النقدية، والمؤشرات الاقتصادية الكلية المحلية، والتأثيرات العالمية، وخصائص البنوك الداخلية – في إطار شامل لتحليل تقلبات عوائد الأسهم المصرفية في إندونيسيا. تؤكد على حداثة التركيز بشكل خاص على التقلبات واستخدام بيانات لوحة حديثة من الربع الأول من 2020 إلى الربع الرابع من 2024. تسعى الأبحاث لتقديم رؤى قيمة لصانعي السياسات، والمشرفين على البنوك، والمستثمرين، مما يعزز فهم الديناميات التي تؤثر على تقلب سوق الأسهم في قطاع البنوك.
النتائج
تشير نتائج اختبارات الانحدار المتعدد باستخدام طريقة المربعات الصغرى العادية (OLS) إلى أن تقلبات عوائد الأسهم المصرفية ديناميكية، كما يتضح من التأثير الكبير للمتغير المتأخر لتقلبات عوائد الأسهم (VRS) على التقلب الحالي. وهذا يشير إلى وجود استمرارية في التقلبات، حيث تؤثر التقلبات السابقة على النتائج الحالية. ومع ذلك، كشفت اختبار دوربين-وو-هاوسمان عن مشاكل التداخل عبر جميع النماذج، مما يعني أن تقديرات OLS ونموذج التأثيرات الثابتة (FEM) قد تكون متحيزة.
لمعالجة هذه المخاوف، استخدمت الدراسة نهج طريقة اللحظات العامة للنظام (GMM) للتحليل الرئيسي. أكدت نتائج تقدير GMM صحة النموذج وتماسكه، حيث اجتاز كلا من اختبار أريلانو-بوند للاعتماد الذاتي واختبار سارجان لصلاحية الأدوات. وبالتالي، تعتبر نتائج GMM الأكثر ملاءمة لتوضيح العلاقات السببية بين المتغيرات التي تم التحقيق فيها في هذه الدراسة.
المناقشة
تستخدم الدراسة نموذج انحدار بيانات لوحة ديناميكي لتحليل العوامل التي تؤثر على تقلبات عوائد الأسهم المصرفية في إندونيسيا من الربع الأول من 2020 إلى الربع الرابع من 2024. باستخدام عينة من 40 بنكًا مدرجًا في بورصة إندونيسيا، تدمج الأبحاث مجموعة متنوعة من المتغيرات، بما في ذلك معدل BI، ونسبة كفاية رأس المال (CAR)، والعائد على الأصول (ROA)، والتضخم، وأسعار الصرف، ومؤشرات عالمية مثل داو جونز وLIBOR. يتم استخدام نهج طريقة اللحظات العامة (GMM) لمعالجة القضايا المحتملة المتعلقة بالتداخل، مما يضمن تقديرات قوية.
تكشف النتائج الرئيسية أن معدل BI وLIBOR يرتبطان إيجابيًا بتقلبات عوائد الأسهم، مما يشير إلى أن الزيادات في هذه المعدلات تزيد من عدم اليقين في السوق. على العكس من ذلك، يبدو أن استقرار أسعار الصرف والتضخم يساعدان في التخفيف من التقلبات، مما يشير إلى أن هذه العوامل قد تعزز ثقة المستثمرين. بالإضافة إلى ذلك، بينما تساهم الأصول الأكبر للبنوك ونسبة CAR الأعلى في تقليل التقلبات، يرتبط ROA الأعلى بزيادة تقلبات أسعار الأسهم، على الأرجح بسبب ردود الفعل المبالغ فيها من السوق تجاه تغييرات الربحية. تسلط النتائج الضوء على التفاعل المعقد بين السياسة النقدية، والظروف الاقتصادية الكلية، وخصائص البنوك المحددة في تشكيل ديناميات تقلب الأسهم المصرفية في إندونيسيا، مما يبرز الحاجة إلى سياسات نقدية منسقة وأسس مصرفية قوية للحفاظ على استقرار السوق.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على قابلية تعميم نتائجها. أولاً، تقتصر الأبحاث على قطاع البنوك المدرج في بورصة إندونيسيا، مع فترة ملاحظة تمتد من الربع الأول من 2020 إلى الربع الرابع من 2024. وبالتالي، فإن النتائج تعكس الظروف ما بعد الجائحة وقد لا تمثل بدقة بيئة اقتصادية أكثر استقرارًا.
بالإضافة إلى ذلك، يقتصر التحليل على الخصائص النقدية والاقتصادية الكلية والعالمية والكمية للبنوك، متجاهلاً العوامل غير الاقتصادية المحتملة المؤثرة مثل مشاعر المستثمرين وممارسات الحوكمة. بينما تم استخدام طريقة اللحظات العامة للنظام (GMM) للتقدير، فإن موثوقية النتائج تعتمد على جودة الأدوات المستخدمة ومواصفات النموذج.
DOI: https://doi.org/10.60036/jbm.1060
Publication Date: 2026-01-30
Author(s): Yuyun Yuningsih et al.
Primary Topic: Financial Risk and Volatility Modeling
Overview
This study investigates the impact of monetary policy, macroeconomic factors, global influences, and bank-specific characteristics on the volatility of banking stock returns in Indonesia. Utilizing a quantitative explanatory approach, the research analyzes quarterly panel data from 40 banks listed on the Indonesia Stock Exchange over the period from Q1 2020 to Q4 2024. A dynamic panel regression model employing the System Generalized Method of Moments (GMM) is applied to address endogeneity and capture the dynamic relationships among the variables. The findings indicate that both the Bank Indonesia (BI) Rate and the London Interbank Offered Rate (LIBOR) significantly increase stock return volatility, highlighting the role of interest rate changes in elevating market uncertainty. Conversely, factors such as exchange rate stability, inflation, and the Dow Jones Index are associated with reduced volatility. Additionally, bank characteristics such as total assets and the Capital Adequacy Ratio (CAR) are found to decrease volatility, while Return on Assets (ROA) is linked to increased volatility.
The study concludes that the volatility of banking stock prices in Indonesia is significantly shaped by monetary policy and various economic factors, alongside internal bank characteristics. The empirical results affirm that fluctuations in the BI Rate and global interest rates contribute to market uncertainty, while stable exchange rates and macroeconomic conditions help mitigate volatility. The findings emphasize the necessity for coordinated monetary policy and robust banking fundamentals to enhance stock market stability. Future research is encouraged to explore additional variables, such as market sentiment and governance indicators, to further enrich the understanding of banking stock volatility in developing economies.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the critical role of the banking sector in Indonesia’s economy, emphasizing its function as a financial intermediary and a significant contributor to GDP. It identifies stock return volatility as a key indicator of investment risk and market uncertainty, particularly influenced by monetary policy, macroeconomic conditions, and global financial developments. The paper notes that increased volatility in banking stocks has been observed in recent years due to dynamic monetary policy adjustments by Bank Indonesia and global economic uncertainties, with the BI Rate playing a pivotal role in shaping investor expectations and financial market responses.
The study aims to address existing gaps in the literature by integrating various factors—monetary policy, domestic macroeconomic indicators, global influences, and internal bank characteristics—into a comprehensive framework to analyze banking stock return volatility in Indonesia. It underscores the novelty of focusing specifically on volatility and utilizing recent panel data from 2020Q1 to 2024Q4. The research seeks to provide valuable insights for policymakers, banking supervisors, and investors, enhancing understanding of the dynamics affecting stock market volatility in the banking sector.
Results
The results of the Ordinary Least Squares (OLS) panel multiple regression tests indicate that the volatility of banking stock returns is dynamic, as evidenced by the significant impact of the lagged variable of stock return volatility (VRS) on current volatility. This suggests a persistence in volatility, where past fluctuations influence present outcomes. However, the Durbin-Wu-Hausman test revealed endogeneity issues across all models, implying that the OLS and Fixed Effects Model (FEM) estimates may be biased.
To address these concerns, the study employed the Panel System Generalized Method of Moments (GMM) approach for the main analysis. The GMM estimation results confirmed the model’s validity and consistency, passing both the Arellano-Bond test for autocorrelation and the Sargan test for instrument validity. Consequently, the GMM results are deemed the most suitable for elucidating the causal relationships among the variables investigated in this research.
Discussion
The study employs a dynamic panel data regression model to analyze the factors influencing the volatility of banking stock returns in Indonesia from 2020Q1 to 2024Q4. Utilizing a sample of 40 banks listed on the Indonesia Stock Exchange, the research incorporates various variables, including the BI Rate, Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Assets (ROA), inflation, exchange rates, and global indices like the Dow Jones and LIBOR. The Generalized Method of Moments (GMM) approach is employed to address potential endogeneity issues, ensuring robust estimations.
Key findings reveal that the BI Rate and LIBOR positively correlate with stock return volatility, indicating that increases in these rates heighten market uncertainty. Conversely, stability in exchange rates and inflation appears to mitigate volatility, suggesting that these factors may enhance investor confidence. Additionally, while larger bank assets and a higher CAR contribute to reduced volatility, a higher ROA is associated with increased stock price fluctuations, likely due to market overreactions to profitability changes. The results highlight the intricate interplay between monetary policy, macroeconomic conditions, and bank-specific characteristics in shaping the dynamics of banking stock volatility in Indonesia, emphasizing the need for coordinated monetary policies and robust banking fundamentals to maintain market stability.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the generalizability of its findings. Firstly, the research is confined to the banking sector listed on the Indonesia Stock Exchange, with an observation period spanning from the first quarter of 2020 to the fourth quarter of 2024. Consequently, the results are reflective of post-pandemic conditions and may not accurately represent a more stable economic environment.
Additionally, the analysis is restricted to monetary, macroeconomic, global, and quantitative characteristics of banks, omitting potentially influential non-economic factors such as investor sentiment and governance practices. While the System Generalized Method of Moments (GMM) was employed for estimation, the reliability of the results is contingent upon the quality of the instruments used and the specifications of the model.