Animal Spirits in Financial Markets: Agent-Based Model

In this work an agent based model (ABM) was proposed using the main idea from the Jabłonska-Capasso-Morale (JCM) model and maximized greediness concept. Using a multi-agents simulator, the power of the ABM was assessed by using the historical prices of silver metal dating from the 01.03.2000 to 01.03.2013. The model results, analysed in two different situations, with and without maximized greediness, have proven that the ABM is capable of explaining the silver price dynamics even in utmost events. The ABM without maximal greediness explained the prices with more irrationalities whereas the ABM with maximal greediness tracked the price movements with more rational decisions. In the comparison test, the model without maximal greediness stood as the best to capture the silver market dynamics. Therefore, the proposed ABM confirms the suggested reasons for financial crises or markets failure. It reveals that an economic or financial collapse may be stimulated by irrational and rational decisions, yet irrationalities may dominate the market.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Stochastic volatility jump-diffusions for European equity index dynamics

Major research on equity index dynamics has investigated only US indices (usually the S&P 500) and has provided contradictory results. In this paper a clarification and extension of that previous research is given. We find that European equity indices have quite different dynamics from the S&P 500. Each of the European indices considered may be satisfactorily modelled using either an affine model with price and volatility jumps or a GARCH volatility process without jumps. The S&P 500 dynamics are much more difficult to capture in a jump-diffusion framework.

Can we explain the dynamics of the UK FTSE 100 stock and stock index futures markets?

If stock and stock index futures markets are functioning properly price movements in these markets should best be described by a first order vector error correction model with the error correction term being the price differential between the two markets (the basis). Recent evidence suggests that there are more dynamics present than should be in effectively functioning markets. Using self-exciting threshold autoregressive (SETAR) models, this study analyses whether such dynamics can be related to different regimes within which the basis can fluctuate in a predictable manner without triggering arbitrage. These findings reveal that the basis shows strong evidence of autoregressive behaviour when its value is between the two thresholds but that the extra dynamics disappear once the basis moves above the upper threshold and their persistence is reduced, although not eradicated, once the basis moves below the lower threshold. This suggests that once nonlinearity associated with transactions costs is accounted for, stock and stock index futures markets function more effectively than is suggested by linear models of the pricing relationship.

Time-variations in commodity price jumps

In this paper, we study jumps in commodity prices. Unlike assumed in existing models of commodity price dynamics, a simple analysis of the data reveals that the probability of tail events is not constant but depends on the time of the year, i.e. exhibits seasonality. We propose a stochastic volatility jump–diffusion model to capture this seasonal variation. Applying the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methodology, we estimate our model using 20 years of futures data from four different commodity markets. We find strong statistical evidence to suggest that our model with seasonal jump intensity outperforms models featuring a constant jump intensity. To demonstrate the practical relevance of our findings, we show that our model typically improves Value-at-Risk (VaR) forecasts.

Simple calvo economies with heterogeneous pricing

A motivação para este trabalho vem dos principais resultados de Carvalho e Schwartzman (2008), onde a heterogeneidade surge a partir de diferentes regras de ajuste de preço entre os setores. Os momentos setoriais da duração da rigidez nominal são su cientes para explicar certos efeitos monetários. Uma vez que concordamos que a heterogeneidade é relevante para o estudo da rigidez de preços, como poderíamos escrever um modelo com o menor número possível de setores, embora com um mínimo de heterogeneidade su ciente para produzir qualquer impacto monetário desejado, ou ainda, qualquer três momentos da duração? Para responder a esta questão, este artigo se restringe a estudar modelos com hazard-constante e considera que o efeito acumulado e a dinâmica de curto-prazo da política monetária são boas formas de se resumir grandes economias heterogêneas. Mostramos que dois setores são su cientes para resumir os efeitos acumulados de choques monetários, e economias com 3 setores são boas aproximações para a dinâmica destes efeitos. Exercícios numéricos para a dinâmica de curto prazo de uma economia com rigidez de informação mostram que aproximar 500 setores usando apenas 3 produz erros inferiores a 3%. Ou seja, se um choque monetário reduz o produto em 5%, a economia aproximada produzirá um impacto entre 4,85% e 5,15%. O mesmo vale para a dinâmica produzida por choques de nível de moeda em uma economia com rigidez de preços. Para choques na taxa de crescimento da moeda, a erro máximo por conta da aproximação é de 2,4%.

A (semi-)parametric functional coefficient autoregressive conditional duration model

In this paper, we propose a class of ACD-type models that accommodates overdispersion, intermittent dynamics, multiple regimes, and sign and size asymmetries in financial durations. In particular, our functional coefficient autoregressive conditional duration (FC-ACD) model relies on a smooth-transition autoregressive specification. The motivation lies on the fact that the latter yields a universal approximation if one lets the number of regimes grows without bound. After establishing that the sufficient conditions for strict stationarity do not exclude explosive regimes, we address model identifiability as well as the existence, consistency, and asymptotic normality of the quasi-maximum likelihood (QML) estimator for the FC-ACD model with a fixed number of regimes. In addition, we also discuss how to consistently estimate using a sieve approach a semiparametric variant of the FC-ACD model that takes the number of regimes to infinity. An empirical illustration indicates that our functional coefficient model is flexible enough to model IBM price durations.

Earnings dynamics and inequality in Venezuela: 1995-1997

In this paper, we decompose the variance of logarithmic monthly earnings of prime age males into its permanent and transitory components, using a five-wave rotating panel from the Venezuelan “Encuesta de Hogares por Muestreo” from 1995 to 1997. As far as we know, this is the first time a variance components model is estimated for a developing country. We test several specifications and find that an error component model with individual random effects and first order serially correlated errors fits the data well. In the simplest model, around 22% of earnings variance is explained by the variance of permanent component, 77% by purely stochastic variation and the remaining 1% by serial correlation. These results contrast with studies from industrial countries where the permanent component is predominant. The permanent component is usually interpreted as the results of productivity characteristics of individuals whereas the transitory component is due to stochastic perturbations such as job and/or price instability, among others. Our findings may be due to the timing of the panel when occurred precisely during macroeconomic turmoil resulting from a severe financial crisis. The findings suggest that earnings instability is an important source of inequality in a region characterized by high inequality and macroeconomic instability.

Stochastic dynamics in exotic and native blowflies: an analysis combining laboratory experiments and a two-patch metapopulation model

In this study we explored the stochastic population dynamics of three exotic blowfly species, Chrysomya albiceps, Chrysomya megacephala and Chrysomya putoria, and two native species, Cochliomyia macellaria and Lucilia eximia, by combining a density-dependent growth model with a two-patch metapopulation model. Stochastic fecundity, survival and migration were investigated by permitting random variations between predetermined demographic boundary values based on experimental data. Lucilia eximia and Chrysomya albiceps were the species most susceptible to the risk of local extinction. Cochliomyia macellaria, C. megacephala and C. putoria exhibited lower risks of extinction when compared to the other species. The simultaneous analysis of stochastic fecundity and survival revealed an increase in the extinction risk for all species. When stochastic fecundity, survival and migration were simulated together, the coupled populations were synchronized in the five species. These results are discussed, emphasizing biological invasion and interspecific interaction dynamics.

PRODUCTION of THERMAL PHOTONS IN VISCOUS FLUID DYNAMICS WITH TEMPERATURE-DEPENDENT SHEAR VISCOSITY

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Microscopic generalization of the standard interacting boson model Hamiltonian in the restricted dynamics approach

The evaluation of the microscopic generalized interacting boson model (GIBM) Hamiltonian, deduced from the general microscopic nuclear Hamiltonian via the collective O-A-1 invariant microscopic Hamiltonian of the general restricted dynamics model (RDM) in the case of central multipole and multipole-Gauss type effective NN-potential is briefly discussed. The GIBM version, which includes all sixth-order terms in the expansion of the collective part of the NN-potential, has been obtained. This GIBM Hamiltonian contains additional terms compared with the standard (sd-boson) interacting boson model (IBM). The microscopic expressions for the standard IBM Hamiltonian parameters in terms of the employed effective NN-potential parameters have also been obtained.

Theoretical perspectives on the dynamics of communities with intraguild predation

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Spatial dynamics of a population with stage-dependent diffusion

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

MOLECULAR DYNAMICS STUDIES OF SIMPLE MODEL FLUIDS AND WATER CONFINED IN CARBON NANOTUBE

Molecular Dynamics (MD) simulation is one of the most important computational techniques with broad applications in physics, chemistry, chemical engineering, materials design and biological science. Traditional computational chemistry refers to quantum calculations based on solving Schrodinger equations. Later developed Density Functional Theory (DFT) based on solving Kohn-Sham equations became the more popular ab initio calculation technique which could deal with ~1000 atoms by explicitly considering electron interactions. In contrast, MD simulation based on solving classical mechanics equations of motion is a totally different technique in the field of computational chemistry. Electron interactions were implicitly included in the empirical atom-based potential functions and the system size to be investigated can be extended to ~106 atoms. The thermodynamic properties of model fluids are mainly determined by macroscopic quantities, like temperature, pressure, density. The quantum effects on thermodynamic properties like melting point, surface tension are not dominant. In this work, we mainly investigated the melting point, surface tension (liquid-vapor and liquid-solid) of model fluids including Lennard-Jones model, Stockmayer model and a couple of water models (TIP4P/Ew, TIP5P/Ew) by means of MD simulation. In addition, some new structures of water confined in carbon nanotube were discovered and transport behaviors of water and ions through nano-channels were also revealed.

Charge dynamics in half-filled Hubbard chains with finite on-site interaction

We study the charge dynamic structure factor of the one-dimensional Hubbard model with finite on-site repulsion U at half-filling. Numerical results from the time-dependent density matrix renormalization group are analyzed by comparison with the exact spectrum of the model. The evolution of the line shape as a function of U is explained in terms of a relative transfer of spectral weight between the two-holon continuum that dominates in the limit U -> infinity and a subset of the two-holon-two-spinon continuum that reconstructs the electron-hole continuum in the limit U -> 0. Power-law singularities along boundary lines of the spectrum are described by effective impurity models that are explicitly invariant under spin and eta-spin SU(2) rotations. The Mott-Hubbard metal-insulator transition is reflected in a discontinuous change of the exponents of edge singularities at U = 0. The sharp feature observed in the spectrum for momenta near the zone boundary is attributed to a van Hove singularity that persists as a consequence of integrability.