Predicting stock index volatility: can market volume help?

This paper explores a number of statistical models for predicting the daily stock return volatility of an aggregate of all stocks traded on the NYSE. An application of linear and non-linear Granger causality tests highlights evidence of bidirectional causality, although the relationship is stronger from volatility to volume than the other way around. The out-of-sample forecasting performance of various linear, GARCH, EGARCH, GJR and neural network models of volatility are evaluated and compared. The models are also augmented by the addition of a measure of lagged volume to form more general ex-ante forecasting models. The results indicate that augmenting models of volatility with measures of lagged volume leads only to very modest improvements, if any, in forecasting performance.

Trade effects of exchange rate fluctuations: Evidence from Sweden

An overview of the theoretical literature for the last two decades suggests that there is no clear-cut relationship one can pin down between exchange rate volatility and trade flows. Analytical results are based on specific assumptions and only hold in certain cases. Especially, the impact of exchange rate volatility on export and import activity investigated separately leads also to dissimilar conclusions among countries studied. The general presumption is that an increase in exchange rate volatility will have an adverse effect on trade flows and consequently, the overall heath of the world economy. However, neither theoretical models nor empirical studies provide us with a definitive answer, leaving obtained results highly ambiguous and inconsistent (Baum and Caglayan, 2006). We purposed to empirically investigate trade effects of exchange rate fluctuations in Sweden from the perspective of export and import in this research. The data comprises period from January 1993 to December 2006, where export and import volumes are considered from the point of their determinants, including exchange rate volatility, which has been measured through EGARCH model. The results for the case of Sweden show that short run dynamics of volatility negatively associated with both export and import, whereas considered from the case of previous period volatility it exhibits positive relationship. These results are consistent with the most findings of prior studies, where the relationship remained ambiguous.

Volatilidade implícita versus volatilidade estatística : uma avaliação para o mercado brasileiro a partir dos dados de opções e ações da Telemar S.A.

A partir de uma base de dados de ações da Telemar S.A., do período de 21/09/1998 a 21/10/2002, e de opções de 02/10/2000 a 21/10/2002, foi avaliado qual o previsor que prevê com maior precisão a volatilidade futura: o implícito ou o estatístico. A volatilidade implícita foi obtida por indução retroativa da fórmula de Black-Scholes. As previsões estatísticas da volatilidade foram obtidas pelos modelos de média móvel ponderada igualmente, modelo GARCH, EGARCH e FIGARCH. Os resultados das regressões do conteúdo de informação revelam que a volatilidade implícita ponderada possui substancial quantidade de informações sobre a volatilidade um passo à frente, pois apresenta o maior R2 ajustado de todas as regressões. Mesmo sendo eficiente, os testes indicam que ela é viesada. Porém, a estatística Wald revela que os modelos EGARCH e FIGARCH são previsores eficientes e não viesados da variação absoluta dos retornos da Telemar S.A. entre t e t + 1, apesar do R2 um pouco inferior a volatilidade implícita. Esse resultado a partir de parâmetros baseados em dados ex-post, de certo modo refuta a hipótese de que as opções possibilitam melhores informações aos participantes do mercado sobre as expectativas de risco ao longo do próximo dia Nas regressões do poder de previsão, que testam a habilidade da variável explicativa em prever a volatilidade ao longo do tempo de maturidade da opção, os resultados rejeitam a hipótese da volatilidade implícita ser um melhor previsor da volatilidade futura. Elas mostram que os coeficientes das volatilidades implícitas e incondicionais são estatisticamente insignificantes, além do R2 ajustado ser zero ou negativo. Isto, a princípio, conduz à rejeição da hipótese de que o mercado de opções é eficiente. Por outro lado, os resultados apresentados pelos modelos de volatilidade condicional revelam que o modelo EGARCH é capaz de explicar 60% da volatilidade futura. No teste de previsor eficiente e não viesado, a estatística Wald não rejeita esta hipótese para o modelo FIGARCH. Ou seja, um modelo que toma os dados ex-post consegue prever a volatilidade futura com maior precisão do que um modelo de natureza forward looking, como é o caso da volatilidade implícita. Desse modo, é melhor seguir a volatilidade estatística - expressa pelo modelo FIGARCH, para prever com maior precisão o comportamento futuro do mercado.

Estimating and forecasting the volatility of Brazilian finance series using arch models (Preliminary Version)

The goal of this paper is to present a comprehensive emprical analysis of the return and conditional variance of four Brazilian …nancial series using models of the ARCH class. Selected models are then compared regarding forecasting accuracy and goodness-of-…t statistics. To help understanding the empirical results, a self-contained theoretical discussion of ARCH models is also presented in such a way that it is useful for the applied researcher. Empirical results show that although all series share ARCH and are leptokurtic relative to the Normal, the return on the US$ has clearly regime switching and no asymmetry for the variance, the return on COCOA has no asymmetry, while the returns on the CBOND and TELEBRAS have clear signs of asymmetry favoring the leverage e¤ect. Regarding forecasting, the best model overall was the EGARCH(1; 1) in its Gaussian version. Regarding goodness-of-…t statistics, the SWARCH model did well, followed closely by the Student-t GARCH(1; 1)

Análise da volatilidade de preço do mercado da borracha natural

O foco central deste estudo foi desenvolver uma análise da trajetória dos prsços da borracha natural bensflciada ao longo do século XX, através da utilização dos testes econométricos da dasse - ARCH: GARCH, E-GARCH e TARCH para o da Malásia, principal entidade de formação do preço intemacional da commodity. Como resultado dos testes estatísticos dos dados disponíveis no mercado, observouse uma forte incidência de ciclos de sazonalidade no preço intemacional da borracha impactando diretamente na produção mundial. Observa se ainda a baixa capacidade de resposta da produção a choques de demanda devido ao longo prazo de maturação das pfantações

Ciclos políticos no Brasil

Esta tese pretende analisar a questão de ciclos políticos eleitorais em dois estudos, sendo o primeiro deles um teste empírico sobre a existência de ciclos políticos eleitorais nos municípios brasileiros e sua relação com a interação estratégica e o segundo faz uma investigação a respeito da existência de ciclos políticos eleitorais na taxa de câmbio, considerando não apenas o evento eleitoral, como também o início propaganda eleitoral gratuita nos meios de comunicação. O primeiro estudo busca testar a teoria de ciclos políticos eleitorais para os municípios brasileiros, levando em consideração as variáveis fiscais da microrregião, bem como sua contrapartida política. Em particular, este trabalho adiciona controles espaciais (fiscais e políticos) ao modelo tradicional de ciclos políticos eleitorais. O teste econométrico foi realizado para o período entre 1997 e 2008 usando a técnica de dados em painel com instrumentos, seguindo Lockwood e Migali (2009). Os resultados encontrados nas estimações sugerem que existe interação espacial para as despesas de saúde e educação (efeito marginal médio de R$ 1,42 per capita), mas não encontramos evidência de ciclo político por interações espaciais para estes gastos. Já para os gastos com investimentos, o ciclo político eleitoral é conduzido não por características intrínsecas do próprio município, mas sim pelo fato de que os gastos dos municípios localizados ao redor influenciam positivamente nos investimentos do município em questão (efeito marginal médio de R$ 1,23 per capita). No segundo estudo foi desenvolvido um teste empírico para tentar captar a relação dos momentos eleitorais (considerando as três últimas eleições presidenciais – 1998, 2002 e 2006) com a taxa de câmbio real no Brasil. O exercício estima a relação da taxa de câmbio com dummies de eleição e de propaganda eleitoral gratuita, através de modelos GARCH e EGARCH. Estima-se o efeito destas variáveis sobre a média da taxa de câmbio e a sua volatilidade, que pode ser aproximada como uma medida de risco. Os resultados encontrados sugerem que em 1998 o incumbente pode ter atuado não diretamente na apreciação cambial, mas sim na redução da volatilidade associada, diferentemente do que sugere a literatura associada a esta questão (como Lobo e Tufte (1998) e Leblang e Bernhard (2006)). Em 2006, para a variável de propaganda eleitoral, os resultados sugerem que a taxa de câmbio foi apreciada e também a sua volatilidade foi reduzida, quando da divulgação das pesquisas eleitorais, o que pode sugerir um indício de ciclo político eleitoral.

Dois modelos de controle de risco: o modelo Nelson-Siegel dinâmico e o cálculo de VaR por modelos GARCH

A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.

O impacto da quantitative easing americano no preço dos ativos brasileiros

Aplicando uma metodologia de testes de eventos, este estudo avalia o impacto dos anúncios de implementação e retirada dos estímulos monetários pelo Banco Central americano (FED) entre 2008 a 2013 sobre a curva de juros, a taxa de câmbio e a bolsa brasileira. Os resultados mostram que os anúncios de política monetária americana impactaram o preço dos ativos brasileiros significativamente principalmente durante o QE1 e o Tapering. Para os demais QEs, Operação Twist e eventos de postergação da retirada de estímulos, o não Tapering, ainda que os resultados encontrados estivessem dentro do esperado, eles tiveram baixa significância. Concluímos que a política monetária americana não convencional foi eficaz em impactar o preço dos ativos brasileiros, em especial os eventos não esperados. Ao incluirmos defasagens nos testes aplicados concluímos que em alguns casos houve “atraso” na incorporação das novas informações no preço dos ativos.

Scenari finanziari e portafogli ottimi: modelli di previsione e strategie per l'asset allocation tattica

Le scelte di asset allocation costituiscono un problema ricorrente per ogni investitore. Quest’ultimo è continuamente impegnato a combinare diverse asset class per giungere ad un investimento coerente con le proprie preferenze. L’esigenza di supportare gli asset manager nello svolgimento delle proprie mansioni ha alimentato nel tempo una vasta letteratura che ha proposto numerose strategie e modelli di portfolio construction. Questa tesi tenta di fornire una rassegna di alcuni modelli innovativi di previsione e di alcune strategie nell’ambito dell’asset allocation tattica, per poi valutarne i risvolti pratici. In primis verificheremo la sussistenza di eventuali relazioni tra la dinamica di alcune variabili macroeconomiche ed i mercati finanziari. Lo scopo è quello di individuare un modello econometrico capace di orientare le strategie dei gestori nella costruzione dei propri portafogli di investimento. L’analisi prende in considerazione il mercato americano, durante un periodo caratterizzato da rapide trasformazioni economiche e da un’elevata volatilità dei prezzi azionari. In secondo luogo verrà esaminata la validità delle strategie di trading momentum e contrarian nei mercati futures, in particolare quelli dell’Eurozona, che ben si prestano all’implementazione delle stesse, grazie all’assenza di vincoli sulle operazioni di shorting ed ai ridotti costi di transazione. Dall’indagine emerge che entrambe le anomalie si presentano con carattere di stabilità. I rendimenti anomali permangono anche qualora vengano utilizzati i tradizionali modelli di asset pricing, quali il CAPM, il modello di Fama e French e quello di Carhart. Infine, utilizzando l’approccio EGARCH-M, verranno formulate previsioni sulla volatilità dei rendimenti dei titoli appartenenti al Dow Jones. Quest’ultime saranno poi utilizzate come input per determinare le views da inserire nel modello di Black e Litterman. I risultati ottenuti, evidenziano, per diversi valori dello scalare tau, extra rendimenti medi del new combined vector superiori al vettore degli extra rendimenti di equilibrio di mercato, seppur con livelli più elevati di rischio.

Do Words Matter? The Impact of Communication on the PIIGS' CDS and Bond Yield Spreads during Europe's Sovereign Debt Crisis

The paper aims to shed light on the role of communication in the European debt crisis. It examines the effects of public statements by ECB Governing Council members, EU officials and national representatives on the PIIGS' CDS and bond yield spreads. The focus lies on dovish statements that signal strong determination in the rescue of indebted countries, and hawkish statements that indicate limited commitment to support the PIIGS and protect its creditors. The analysis of daily data for the period between January 1, 2009 and August 12, 2011 in an EGARCH framework suggests that communication by representatives of Germany, France, and the EU as well as ECB Governing Council members had an immediate impact on both types of securities. No effects.

Price discovery and volatility spillovers in index futures markets: Some evidence from Mexico

This paper investigates the hypotheses that the recently established Mexican stock index futures market effectively serves the price discovery function, and that the introduction of futures trading has provoked volatility in the underlying spot market. We test both hypotheses simultaneously with daily data from Mexico in the context of a modified EGARCH model that also incorporates possible cointegration between the futures and spot markets. The evidence supports both hypotheses, suggesting that the futures market in Mexico is a useful price discovery vehicle, although futures trading has also been a source of instability for the spot market. Several managerial implications are derived and discussed. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Using extreme value theory to measure value-at-risk for daily electricity spot prices

The recent deregulation in electricity markets worldwide has heightened the importance of risk management in energy markets. Assessing Value-at-Risk (VaR) in electricity markets is arguably more difficult than in traditional financial markets because the distinctive features of the former result in a highly unusual distribution of returns-electricity returns are highly volatile, display seasonalities in both their mean and volatility, exhibit leverage effects and clustering in volatility, and feature extreme levels of skewness and kurtosis. With electricity applications in mind, this paper proposes a model that accommodates autoregression and weekly seasonals in both the conditional mean and conditional volatility of returns, as well as leverage effects via an EGARCH specification. In addition, extreme value theory (EVT) is adopted to explicitly model the tails of the return distribution. Compared to a number of other parametric models and simple historical simulation based approaches, the proposed EVT-based model performs well in forecasting out-of-sample VaR. In addition, statistical tests show that the proposed model provides appropriate interval coverage in both unconditional and, more importantly, conditional contexts. Overall, the results are encouraging in suggesting that the proposed EVT-based model is a useful technique in forecasting VaR in electricity markets. (c) 2005 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

The sensitivity of US banks' stock returns to interest and exchange rate changes

Purpose – The purpose of this paper is to investigate the impact of foreign exchange and interest rate changes on US banks’ stock returns. Design/methodology/approach – The approach employs an EGARCH model to account for the ARCH effects in daily returns. Most prior studies have used standard OLS estimation methods with the result that the presence of ARCH effects would have affected estimation efficiency. For comparative purposes, the standard OLS estimation method is also used to measure sensitivity. Findings – The findings are as follows: under the conditional t-distributional assumption, the EGARCH model generated a much better fit to the data although the goodness-of-fit of the model is not entirely satisfactory; the market index return accounts for most of the variation in stock returns at both the individual bank and portfolio levels; and the degree of sensitivity of the stock returns to interest rate and FX rate changes is not very pronounced despite the use of high frequency data. Earlier results had indicated that daily data provided greater evidence of exposure sensitivity. Practical implications – Assuming that banks do not hedge perfectly, these findings have important financial implications as they suggest that the hedging policies of the banks are not reflected in their stock prices. Alternatively, it is possible that different GARCH-type models might be more appropriate when modelling high frequency returns. Originality/value – The paper contributes to existing knowledge in the area by showing that ARCH effects do impact on measures of sensitivity.

Pricing-to-market for UK export sector

This thesis investigates the pricing-to-market (PTM) behaviour of the UK export sector. Unlike previous studies, this study econometrically tests for seasonal unit roots in the export prices prior to estimating PTM behaviour. Prior studies have seasonally adjusted the data automatically. This study’s results show that monthly export prices contain very little seasonal unit roots implying that there is a loss of information in the data generating process of the series when estimating PTM using seasonally-adjusted data. Prior studies have also ignored the econometric properties of the data despite the existence of ARCH effects in such data. The standard approach has been to estimate PTM models using Ordinary Least Square (OLS). For this reason, both EGARCH and GJR-EGARCH (hereafter GJR) estimation methods are used to estimate both a standard and an Error Correction model (ECM) of PTM. The results indicate that PTM behaviour varies across UK sectors. The variables used in the PTM models are co-integrated and an ECM is a valid representation of pricing behaviour. The study also finds that the price adjustment is slower when the analysis is performed on real prices, i.e., data that are adjusted for inflation. There is strong evidence of auto-regressive condition heteroscedasticity (ARCH) effects – meaning that the PTM parameter estimates of prior studies have been ineffectively estimated. Surprisingly, there is very little evidence of asymmetry. This suggests that exporters appear to PTM at a relatively constant rate. This finding might also explain the failure of prior studies to find evidence of asymmetric exposure in foreign exchange (FX) rates. This study also provides a cross sectional analysis to explain the implications of the observed PTM of producers’ marginal cost, market share and product differentiation. The cross-sectional regressions are estimated using OLS, Generalised Method of Moment (GMM) and Logit estimations. Overall, the results suggest that market share affects PTM positively.Exporters with smaller market share are more likely to operate PTM. Alternatively, product differentiation is negatively associated with PTM. So industries with highly differentiated products are less likely to adjust their prices. However, marginal costs seem not to be significantly associated with PTM. Exporters perform PTM to limit the FX rate effect pass-through to their foreign customers, but they also avoided exploiting PTM to the full, since to do so can substantially reduce their profits.

Modeling foreign exchange rate pass-through using the exponential GARCH

In this chapter, the authors use an EGARCH-ECM to estimate the pass-through effects of Foreign Exchange (FX) rate changes and changes in producers' prices for 20 U.K. export sectors. The long-run adjustments of export prices to FX rate changes and changes in producers' prices are within the range of -1.02% (for the Textiles sector) and -17.22% (for the Meat sector). The contemporaneous Pricing-To-Market (PTM) coefficients are within the range of -72.84% (for the Fuels sector) and -8.05% (for the Textiles sector). Short-run FX rate pass-through is not complete even after several months. Rolling EGARCH-ECMs show that the short and long-run effects of changes in FX rate and producers' prices vary substantially, as do asymmetry and volatility estimates before equilibrium is achieved.