Real exchange rate volatility, financial crises and nominal exchange regimes

This paper examines the sources of real exchange rate (RER) volatility in eighty countries around the world, during the period 1970 to 2011. Our main goal is to explore the role of nominal exchange rate regimes and financial crises in explaining the RER volatility. To that end, we employ two complementary procedures that consist in detecting structural breaks in the RER series and decomposing volatility into its permanent and transitory components. The results confirm that exchange rate volatility does increase with the global financial crises and detect the existence of an inverse relationship between the degree of flexibility in the exchange rate regime and RER volatility using a de facto exchange rate classification.

Three essays on the interest rate cruve multiplicity in the interbank market

Esta tesis lleva por título ”Tres ensayos sobre la multiplicidad de curvas de tipos de interés en el mercado interbancario” y está compuesta por tres artículos de investigación independientes en los que se analiza la evolución de los diferenciales del mercado interbancario del Euro en el periodo post-crisis. El objetivo es obtener información embebida en las cotizaciones de estos diferenciales emplenado distintas metodologías e identificar las variables que subyacen al fenómeno de la multiplicidad de curvas, caracterizando el papel que juegan a la hora de explicar esta evolución. El análisis se realiza según una aproximación cercana a la práctica de mercado (Capítulo 2), siguiendo técnicas de valoración de activos (Capítulo 3) y finalmente considerando métodos econométricos (Capítulo 4). El Capítulo 2, que incluye el primer ensayo, se centra en la evolución dinámica de las distintas curvas de tipos de interés surgidas a raíz de la crisis -diferenciadas por la periodicidad de pago del tipo de interés subyacente- a través del estudio de sus diferenciales respecto a la curva overnight. La metodología empleada es similar a la de Diebold and Li (2006) y se resume en tres factores principales que se interpretan como nivel, pendiente y curvatura. El análisis de componentes principales de estos factores para distintas periodicidades muestra que existen patrones comunes entre los factores de las diferentes curvas, en particular el primer componente principal explica el 90% de su variación. El estudio de los determinantes de estos factores revela importantes conclusiones sobre las fuentes de este patrón. En concreto, se observa que el nivel tiene una relación muy importante con el riesgo de crédito. Asimismo, el estudio del contenido informacional de los errores residuales del modelo -mediante el cómputo de la medida de ruido de Hu et al. (2013)- nos lleva a concluir que estos residuos tienen relación con la liquidez. El análisis de estos datos empleando téncicas VAR refuerza estos resultados...