933 resultados para Regime switching
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We address risk minimizing option pricing in a regime switching market where the floating interest rate depends on a finite state Markov process. The growth rate and the volatility of the stock also depend on the Markov process. Using the minimal martingale measure, we show that the locally risk minimizing prices for certain exotic options satisfy a system of Black-Scholes partial differential equations with appropriate boundary conditions. We find the corresponding hedging strategies and the residual risk. We develop suitable numerical methods to compute option prices.
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As a necessary condition for the validity of the present value model, the price-dividend ratio must be stationary. However, significant market episodes seem to provide evidence of prices significantly drifting apart from dividends while other episodes show prices anchoring back to dividends. This paper investigates the stationarity of this ratio in the context of a Markov- switching model à la Hamilton (1989) where an asymmetric speed of adjustment towards a unique attractor is introduced. A three-regime model displays the best regime identification and reveals that the first part of the 90’s boom (1985-1995) and the post-war period are characterized by a stationary state featuring a slow reverting process to a relatively high attractor. Interestingly, the latter part of the 90’s boom (1996-2000), characterized by a growing price-dividend ratio, is entirely attributed to a stationary regime featuring a highly reverting process to the attractor. Finally, the post-Lehman Brothers episode of the subprime crisis can be classified into a temporary nonstationary regime.
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Este trabalho estima, utilizando dados trimestrais de 1999 a 2011, o impacto dinâmico de um estímulo fiscal no Brasil sobre as principais variáveis macroeconômicas Brasileiras. Na estimativa dos impactos permitiu-se que as expectativas dos agentes econômicas fossem afetadas pela existência e probabilidade de alternância de regimes (foram detectados dois regimes) na política monetária do país. Os parâmetros da regra da política monetária, nos dois regimes detectados, foram estimados através de um modelo - composto apenas pela equação da regra da política monetária - que permite uma mudança de regime Markoviana. Os parâmetros do único regime encontrado para a política fiscal foram estimados por um modelo Vetorial de Correção de Erros (Vector Error Correction Model - VEC), composto apenas pelas variáveis pertencentes à regra da política fiscal. Os parâmetros estimados, para os diversos regimes das políticas monetária e fiscal, foram utilizados como auxiliares na calibragem de um modelo de equilíbrio geral estocástico dinâmico (MEGED), com mudanças de regime, com rigidez nominal de preços e concorrência monopolística (como em Davig e Leeper (2011)). Após a calibragem do MEGED os impactos dinâmicos de um estímulo fiscal foram obtidos através de uma rotina numérica (desenvolvida por Davig e Leeper (2006)) que permite obter o equilíbrio dinâmico do modelo resolvendo um sistema de equações de diferenças de primeira ordem expectacionais dinâmicas não lineares. Obtivemos que a política fiscal foi passiva durante todo o período analisado e que a política monetária foi sempre ativa, porém sendo em determinados momentos menos ativa. Em geral, em ambas as combinações de regimes, um choque não antecipado dos gastos do governo leva ao aumento do hiato do produto, aumento dos juros reais, redução do consumo privado e (em contradição com o resultado convencional) redução da taxa de inflação.
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Cette thèse est composée de trois articles en économie des ressources naturelles non-renouvelables. Nous considérons tour à tour les questions suivantes : le prix in-situ des ressources naturelles non-renouvelables ; le taux d’extraction optimal et le prix des res- sources non-renouvelables et durables. Dans le premier article, nous estimons le prix in-situ des ressources naturelles non-renouvelables en utilisant les données sur le coût moyen d’extraction pour obtenir une approximation du coût marginal. En utilisant la Méthode des Moments Généralisés, une dynamique du prix de marché derivée des conditions d’optimalité du modèle d’Hotelling est estimée avec des données de panel de 14 ressources naturelles non-renouvelables. Nous trouvons des résultats qui tendent à soutenir le modèle. Premièrement, le modèle d’Hotelling exhibe un bon pouvoir explicatif du prix de marché observé. Deuxièmement, bien que le prix estimé présente un changement structurel dans le temps, ceci semble n’avoir aucun impact significatif sur le pouvoir explicatif du modèle. Troisièmement, on ne peut pas rejeter l’hypothèse que le coût marginal d’extraction puisse être approximé par les données sur le coût moyen. Quatrièmement, le prix in-situ estimé en prenant en compte les changements structurels décroît ou exhibe une forme en U inversé dans le temps et semble être corrélé positivement avec le prix de marché. Cinquièmement, pour neuf des quatorze ressources, la différence entre le prix in-situ estimé avec changements structurels et celui estimé en négligeant les changements structurels est un processus de moyenne nulle. Dans le deuxième article, nous testons l’existence d’un équilibre dans lequel le taux d’extraction optimal des ressources non-renouvelables est linéaire par rapport au stock de ressource en terre. Tout d’abord, nous considérons un modèle d’Hotelling avec une fonction de demande variant dans le temps caractérisée par une élasticité prix constante et une fonction de coût d’extraction variant dans le temps caractérisée par des élasticités constantes par rapport au taux d’extraction et au stock de ressource. Ensuite, nous mon- trons qu’il existe un équilibre dans lequel le taux d’extraction optimal est proportionnel au stock de ressource si et seulement si le taux d’actualisation et les paramètres des fonctions de demande et de coût d’extraction satisfont une relation bien précise. Enfin, nous utilisons les données de panel de quatorze ressources non-renouvelables pour vérifier empiriquement cette relation. Dans le cas où les paramètres du modèle sont supposés invariants dans le temps, nous trouvons qu’on ne peut rejeter la relation que pour six des quatorze ressources. Cependant, ce résultat change lorsque nous prenons en compte le changement structurel dans le temps des prix des ressources. En fait, dans ce cas nous trouvons que la relation est rejetée pour toutes les quatorze ressources. Dans le troisième article, nous étudions l’évolution du prix d’une ressource naturelle non-renouvelable dans le cas où cette ressource est durable, c’est-à-dire qu’une fois extraite elle devient un actif productif détenu hors terre. On emprunte à la théorie de la détermination du prix des actifs pour ce faire. Le choix de portefeuille porte alors sur les actifs suivant : un stock de ressource non-renouvelable détenu en terre, qui ne procure aucun service productif ; un stock de ressource détenu hors terre, qui procure un flux de services productifs ; un stock d’un bien composite, qui peut être détenu soit sous forme de capital productif, soit sous forme d’une obligation dont le rendement est donné. Les productivités du secteur de production du bien composite et du secteur de l’extraction de la ressource évoluent de façon stochastique. On montre que la prédiction que l’on peut tirer quant au sentier de prix de la ressource diffère considérablement de celle qui découle de la règle d’Hotelling élémentaire et qu’aucune prédiction non ambiguë quant au comportement du sentier de prix ne peut être obtenue de façon analytique.
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Le modèle GARCH à changement de régimes est le fondement de cette thèse. Ce modèle offre de riches dynamiques pour modéliser les données financières en combinant une structure GARCH avec des paramètres qui varient dans le temps. Cette flexibilité donne malheureusement lieu à un problème de path dependence, qui a empêché l'estimation du modèle par le maximum de vraisemblance depuis son introduction, il y a déjà près de 20 ans. La première moitié de cette thèse procure une solution à ce problème en développant deux méthodologies permettant de calculer l'estimateur du maximum de vraisemblance du modèle GARCH à changement de régimes. La première technique d'estimation proposée est basée sur l'algorithme Monte Carlo EM et sur l'échantillonnage préférentiel, tandis que la deuxième consiste en la généralisation des approximations du modèle introduites dans les deux dernières décennies, connues sous le nom de collapsing procedures. Cette généralisation permet d'établir un lien méthodologique entre ces approximations et le filtre particulaire. La découverte de cette relation est importante, car elle permet de justifier la validité de l'approche dite par collapsing pour estimer le modèle GARCH à changement de régimes. La deuxième moitié de cette thèse tire sa motivation de la crise financière de la fin des années 2000 pendant laquelle une mauvaise évaluation des risques au sein de plusieurs compagnies financières a entraîné de nombreux échecs institutionnels. À l'aide d'un large éventail de 78 modèles économétriques, dont plusieurs généralisations du modèle GARCH à changement de régimes, il est démontré que le risque de modèle joue un rôle très important dans l'évaluation et la gestion du risque d'investissement à long terme dans le cadre des fonds distincts. Bien que la littérature financière a dévoué beaucoup de recherche pour faire progresser les modèles économétriques dans le but d'améliorer la tarification et la couverture des produits financiers, les approches permettant de mesurer l'efficacité d'une stratégie de couverture dynamique ont peu évolué. Cette thèse offre une contribution méthodologique dans ce domaine en proposant un cadre statistique, basé sur la régression, permettant de mieux mesurer cette efficacité.
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Esta disertación busca estudiar los mecanismos de transmisión que vinculan el comportamiento de agentes y firmas con las asimetrías presentes en los ciclos económicos. Para lograr esto, se construyeron tres modelos DSGE. El en primer capítulo, el supuesto de función cuadrática simétrica de ajuste de la inversión fue removido, y el modelo canónico RBC fue reformulado suponiendo que des-invertir es más costoso que invertir una unidad de capital físico. En el segundo capítulo, la contribución más importante de esta disertación es presentada: la construcción de una función de utilidad general que anida aversión a la pérdida, aversión al riesgo y formación de hábitos, por medio de una función de transición suave. La razón para hacerlo así es el hecho de que los individuos son aversos a la pérdidad en recesiones, y son aversos al riesgo en auges. En el tercer capítulo, las asimetrías en los ciclos económicos son analizadas junto con ajuste asimétrico en precios y salarios en un contexto neokeynesiano, con el fin de encontrar una explicación teórica de la bien documentada asimetría presente en la Curva de Phillips.
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We propose a model where an autocrat rules over an ethnically divided society. The dictator selects the tax rate over domestic production and the nation’s natural resources to maximize his rents under the threat of a regime-switching revolution. We show that a weak ruler may let the country plunge in civil war to increase his personal rents. Inter-group fighting weakens potential opposition to the ruler, thereby allowing him to increase fiscal pressure. We show that the presence of natural resources exacerbates the incentives of the ruler to promote civil conflict for his own profit, especially if the resources are unequally distributed across ethnic groups. We validate the main predictions of the model using cross-country data over the period 1960-2007, and show that our empirical results are not likely to be driven by omitted observable determinants of civil war incidence or by unobservable country-specific heterogeneity.
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Financial integration has been pursued aggressively across the globe in the last fifty years; however, there is no conclusive evidence on the diversification gains (or losses) of such efforts. These gains (or losses) are related to the degree of comovements and synchronization among increasingly integrated global markets. We quantify the degree of comovements within the integrated Latin American market (MILA). We use dynamic correlation models to quantify comovements across securities as well as a direct integration measure. Our results show an increase in comovements when we look at the country indexes, however, the increase in the trend of correlation is previous to the institutional efforts to establish an integrated market in the region. On the other hand, when we look at sector indexes and an integration measure, we find a decreased in comovements among a representative sample of securities form the integrated market.
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This paper examines the dynamics of the residential property market in the United States between 1960 and 2011. Given the cyclically and apparent overvaluation of the market over this period, we determine whether deviations of real estate prices from their fundamentals were caused by the existence of two genres of bubbles: intrinsic bubbles and rational speculative bubbles. We find evidence of an intrinsic bubble in the market pre-2000, implying that overreaction to changes in rents contributed to the overvaluation of real estate prices. However, using a regime-switching model, we find evidence of periodically collapsing rational bubbles in the post-2000 market
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This paper uses a regime-switching approach to determine whether prices in the US stock, direct real estate and indirect real estate markets are driven by the presence of speculative bubbles. The results show significant evidence of the existence of periodically partially collapsing speculative bubbles in all three markets. A multivariate bubble model is then developed and implemented to evaluate whether the stock and real estate bubbles spill over into REITs. The underlying stock market bubble is found to be a stronger influence on the securitised real estate market bubble than that of the property market. Furthermore, the findings suggest a transmission of speculative bubbles from the direct real estate to the stock market, although this link is not present for the returns themselves.
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We consider the impact of data revisions on the forecast performance of a SETAR regime-switching model of U.S. output growth. The impact of data uncertainty in real-time forecasting will affect a model's forecast performance via the effect on the model parameter estimates as well as via the forecast being conditioned on data measured with error. We find that benchmark revisions do affect the performance of the non-linear model of the growth rate, and that the performance relative to a linear comparator deteriorates in real-time compared to a pseudo out-of-sample forecasting exercise.
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Research has highlighted the usefulness of the Gilt–Equity Yield Ratio (GEYR) as a predictor of UK stock returns. This paper extends recent studies by endogenising the threshold at which the GEYR switches from being low to being high or vice versa, thus improving the arbitrary nature of the determination of the threshold employed in the extant literature. It is observed that a decision rule for investing in equities or bonds, based on the forecasts from a regime switching model, yields higher average returns with lower variability than a static portfolio containing any combinations of equities and bonds. A closer inspection of the results reveals that the model has power to forecast when investors should steer clear of equities, although the trading profits generated are insufficient to outweigh the associated transaction costs.
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In this paper we determine whether speculative bubbles in one region in the United States can lead bubbles to form in others. We first apply a regime-switching model to determine whether speculative bubbles existed in the U.S. regional residential real estate markets. Our findings suggest that the housing markets in five of the nine census divisions investigated were characterized by speculative bubbles. We then examine the extent to which bubbles spill over between neighboring and more distant regions, finding that the transmission of speculative bubbles and nonfundamentals between regions is multidirectional and does not depend on contiguity or distance
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This paper studies a smooth-transition (ST) type cointegration. The proposed ST cointegration allows for regime switching structure in a cointegrated system. It nests the linear cointegration developed by Engle and Granger (1987) and the threshold cointegration studied by Balke and Fomby (1997). We develop F-type tests to examine linear cointegration against ST cointegration in ST-type cointegrating regression models with or without time trends. The null asymptotic distributions of the tests are derived with stationary transition variables in ST cointegrating regression models. And it is shown that our tests have nonstandard limiting distributions expressed in terms of standard Brownian motion when regressors are pure random walks, while have standard asymptotic distributions when regressors contain random walks with nonzero drift. Finite-sample distributions of those tests are studied by Monto Carlo simulations. The small-sample performance of the tests states that our F-type tests have a better power when the system contains ST cointegration than when the system is linearly cointegrated. An empirical example for the purchasing power parity (PPP) data (monthly US dollar, Italy lira and dollar-lira exchange rate from 1973:01 to 1989:10) is illustrated by applying the testing procedures in this paper. It is found that there is no linear cointegration in the system, but there exits the ST-type cointegration in the PPP data.
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This dissertation proposes a bivariate markov switching dynamic conditional correlation model for estimating the optimal hedge ratio between spot and futures contracts. It considers the cointegration between series and allows to capture the leverage efect in return equation. The model is applied using daily data of future and spot prices of Bovespa Index and R$/US$ exchange rate. The results in terms of variance reduction and utility show that the bivariate markov switching model outperforms the strategies based ordinary least squares and error correction models.