Analysis of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Stock Exchange Indices in Italy

Abstract

Изоляция и меры социального дистанцирования негативно повлияли на развитие мировой экономики и финансовых рынков. В настоящей статье исследуется влияние пандемии COVID-19 на цены индексов итальянской фондовой биржи. Парные модели зависимости основных индексов итальянской фондовой биржи от числа выздоровевших и умерших пациентов были проанализированы с помощью метода наименьших квадратов. Использование программного пакета Gretl позволило провести различные тесты для проверки выполнимости условий Гаусса-Маркова: тест Уайта для тестирования гетероскедастичности остатков, критерий Дарбина-Уотсона для анализа автокорреляции остатков, а также оценка нормальности распределения остатков. Построенные статистически значимые регрессионные модели демонстрируют влияние заболеваемости и смертности населения Италии в период пандемии COVID-19 на цену 11 основных биржевых индексов. Результаты исследования выявили снижение и высокую волатильность доходности акций в период пандемии коронавируса весной 2020 года в Италии по сравнению с обычным периодом. Разработанная эконометрическая модель показала, что COVID-19 оказал негативное влияние на доходность акций и ряд других показателей фондового рынка Италии. Также была выявлена статистически значимая связь между количеством умерших от коронавируса и ключевыми биржевыми индексами.

The present paper investigates the impact of the COVID-19 pandemic on the prices of the Italian stock exchange indices. During the pandemic, the global economy as well as financial markets suffered due to isolation and social distancing. Paired models of the dependence of the key indices of the Italian stock exchange on the number of patients, recovered and died were analysed using the least squares method. Further, various tests were performed to verify the feasibility of the Gauss-Markov conditions by applying Gretl tools: White Test for heteroskedasticity of residues, Durbin-Watson test for autocorrelation of residuals and normality of distribution of residuals. Statistically significant regression models were constructed that characterise the impact of morbidity and mortality in the Italian population during the COVID-19 pandemic on the price of 11 key stock exchange indices. Based on this, the study examined the COVID-19 pandemic period in the spring of 2020 in Italy, the results of which revealed a loss in stock returns and high volatility in stock returns during this period compared to the normal study period. The econometric model shows that COVID-19 had a negative impact on stock returns and a number of other stock market indicators in Italy. It was revealed that the number of deaths from coronavirus is statistically significantly interconnected with all key stock exchange indices.