990 resultados para Markov switching


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In 2007 futures contracts were introduced based upon the listed real estate market in Europe. Following their launch they have received increasing attention from property investors, however, few studies have considered the impact their introduction has had. This study considers two key elements. Firstly, a traditional Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, the approach of Bessembinder & Seguin (1992) and the Gray’s (1996) Markov-switching-GARCH model are used to examine the impact of futures trading on the European real estate securities market. The results show that futures trading did not destabilize the underlying listed market. Importantly, the results also reveal that the introduction of a futures market has improved the speed and quality of information flowing to the spot market. Secondly, we assess the hedging effectiveness of the contracts using two alternative strategies (naïve and Ordinary Least Squares models). The empirical results also show that the contracts are effective hedging instruments, leading to a reduction in risk of 64 %.

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This paper employs a probit and a Markov switching model using information from the Conference Board Leading Indicator and other predictor variables to forecast the signs of future rental growth in four key U.S. commercial rent series. We find that both approaches have considerable power to predict changes in the direction of commercial rents up to two years ahead, exhibiting strong improvements over a naïve model, especially for the warehouse and apartment sectors. We find that while the Markov switching model appears to be more successful, it lags behind actual turnarounds in market outcomes whereas the probit is able to detect whether rental growth will be positive or negative several quarters ahead.

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Existing theoretical models of house prices and credit rely on continuous rationality of consumers, an assumption that has been frequently questioned in recent years. Meanwhile, empirical investigations of the relationship between prices and credit are often based on national-level data, which is then tested for structural breaks and asymmetric responses, usually with subsamples. Earlier author argues that local markets are structurally different from one another and so the coefficients of any estimated housing market model should vary from region to region. We investigate differences in the price–credit relationship for 12 regions of the UK. Markov-switching is introduced to capture asymmetric market behaviours and turning points. Results show that credit abundance had a large impact on house prices in Greater London and nearby regions alongside a strong positive feedback effect from past house price movements. This impact is even larger in Greater London and the South East of England when house prices are falling, which are the only instances where the credit effect is more prominent than the positive feedback effect. A strong positive feedback effect from past lending activity is also present in the loan dynamics. Furthermore, bubble probabilities extracted using a discrete Kalman filter neatly capture market turning points.

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This paper explores whether there is an empirical relationship between trade, openness and domestic conflict for Latin America based on the analytical framework of Garfinkel, Skaperdas and Syropoulos (2004). Using ordinal regressions and Markov switching models for seventeen countries, we identify the factors responsible for the initiation and sustenance of domestic conflict. Our overall results suggest that: (i) increased trade openness reduces domestic conflict intensities but (ii) over dependence on agricultural exports, along with poor socio-political performance, lead to sustenance of low intensity conflicts. We also analyze conflict duration using proportional hazard models and find that over-reliance on agricultural exports plays the main role in conflict sustenance after controlling for socio-political factors.

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In the recent years, a new wave of interest spurred the involvement of complexity in finance which might provide a guideline to understand the mechanism of financial markets, and researchers with different backgrounds have made increasing contributions introducing new techniques and methodologies. In this paper, Markov-switching multifractal models (MSM) are briefly reviewed and the multi-scaling properties of different financial data are analyzed by computing the scaling exponents by means of the generalized Hurst exponent H(q). In particular we have considered H(q) for price data, absolute returns and squared returns of different empirical financial time series. We have computed H(q) for the simulated data based on the MSM models with Binomial and Lognormal distributions of the volatility components. The results demonstrate the capacity of the multifractal (MF) models to capture the stylized facts in finance, and the ability of the generalized Hurst exponents approach to detect the scaling feature of financial time series.

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This paper explores potential efficiency and unbiasedness as well as the degree of efficiency in stock index futures of an emerging market using both monthly and daily data. Besides analyzing efficiency and unbiasedness with cointegration and error correction model, the degree of efficiency is further investigated after explicitly modeling the underlying state of the market (expansion or contraction) through the first-order Markov switching set-up. The results show that a relatively longer two-month horizon is more effective in eliminating arbitrage opportunities than the short run (one-month and daily) futures.

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We apply a Markov switching model to investigate the possibility of an asymmetric causal relationship between the volatility process inferred from the iTraxx CDS options market and the implied volatility from the stock index options market. We find strong evidence that the stock market leads the CDS market and the effect of the implied stock market volatility is more significant during the volatile regime. We also find that a large jump in the stock return, up or down, may indeed be followed by a regime shift.

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In this paper, we consider an extension of the recently proposed bivariate Markov-switching multifractal model of Calvet, Fisher, and Thompson [2006. "Volatility Comovement: A Multifrequency Approach." Journal of Econometrics {131}: 179-215]. In particular, we allow correlations between volatility components to be non-homogeneous with two different parameters governing the volatility correlations at high and low frequencies. Specification tests confirm the added explanatory value of this specification. In order to explore its practical performance, we apply the model for computing value-at-risk statistics for different classes of financial assets and compare the results with the baseline, homogeneous bivariate multifractal model and the bivariate DCC-GARCH of Engle [2002. "Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models." Journal of Business & Economic Statistics 20 (3): 339-350]. As it turns out, the multifractal model with heterogeneous volatility correlations provides more reliable results than both the homogeneous benchmark and the DCC-GARCH model. © 2014 Taylor & Francis.

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This paper uses Indian stock futures data to explore unbiased expectations and efficient market hypothesis. Having experienced voluminous transactions within a short time span after its establishment, the Indian stock futures market provides an unparalleled case for exploring these issues involving expectation and efficiency. Besides analyzing market efficiency between cash and futures prices using cointegration and error correction frameworks, the efficiency hypothesis is also investigated after explicitly modeling the underlying state of the market (expansion or contraction) through the first-order Markov switching set-up. The results based on Markov switching analysis show that relatively longer time horizon is more effective in eliminating arbitrage opportunities than the short run.

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Este trabalho tem por objetivo promover uma análise dos ciclos econômicos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, dando ênfase às mudanças de regimes ocorridas ao longo das flutuações experimentadas por esses países. Estudos recentes sobre ciclos têm argumentado em favor de ciclos internacionais de negócios. Nesse sentido, em especial, o trabalho visa testar a hipótese de um ciclo comum que afetaria ambos os países. A metodologia utilizada é a dos modelos MS-VAR – Markov switching vector autoregressions. Especificações univariadas são estimadas para o período de 1900 a 2000 e os resultados comparados aos fatos estilizados de cada país. Posteriormente um modelo multivariado é formulado para abrigar a hipótese de um ciclo conjunto, visto como mudanças comuns no processo estocástico do crescimento desses países. Os resultados sugerem que as evidências em favor desse ciclo comum são pouco robustas. As correlações contemporâneas estimadas apresentam valores bastante modestos. Em particular, existem significativas diferenças nos ciclos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, cada um deles com características próprias e comportamentos singulares.

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This paper characterizes episodes of real appreciations and depreciations for a sample of 85 countries, approximately from 1960 to 1998. First, the equilibrium real exchange rate series are constructed for each country using Goldfajn and Valdes (1999) methodology (cointegration with fundamentals). Then, departures from equilibrium real exchange rate (misalignments) are obtained, and a Markov Switching Model is used to characterize the misalignments series as stochastic autoregressive processes governed by two states representing di¤erent means. Three are the main results we …nd: …rst, no evidence of di¤erent regimes for misalignment is found in some countries, second, some countries present one regime of no misalignment (tranquility) and the other regime with misalignment (crisis), and, third, for those countries with two misalignment regimes, the lower mean misalignment regime (appreciated) have higher persistence that the higher mean one (depreciated).

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Esta tese é composta de três ensaios em finanças e previdência pública. O primeiro ensaio está relacionado à literatura sobre precificação de ativos e, mais especificamente, sobre o puzzle do prêmio de risco acionário. Os outros dois ensaios não guardam semelhança com o primeiro, estando ligados ao tema previdenciário. Ambos tratam do efeito das reformas da previdência sobre as decisões dos agentes quanto ao momento e ao tipo de suas aposentadoria. No primeiro ensaio, testamos o CCAPM com dados brasileiros utilizando quatro tipos de preferências: utilidade esperada; utilidade esperada generalizada; aversão a desapontamento; e aversão a desapontamento generalizada. A dotação conjunta de consumo e de dividendo foi modelada como um processo Markov switching heterocedástico bivariado de dois estados. A adoção desse modelo só se tornou possível após a criação de uma série de dividendos do IBOVESPA. A possibilidade de se solucionar o Equity Premium Puzzle deu-se através da generalização de preferências que exibem aversão a desapontamento como proposta por Routledge e Zin (2003). Dotando o agente representativo de aversão ao risco de primeira ordem dependente do estado e contra-cíclica, pudemos elevar o fator de desconto intertemporal ao mesmo tempo em que mantínhamos baixa a aversão ao risco efetiva. Assim, exceto pela volatilidade da taxa de juros e pela correlação desta com o prêmio de risco, conseguimos replicar todos os momentos requeridos para a explicação do puzzle com valores razoáveis de parâmetros. No segundo ensaio, estudamos os efeitos das reformas previdenciárias sobre a aposentadoria por invalidez, que, a partir de 2002, tornou-se a principal forma de aposentadoria dos servidores públicos civis do poder executivo federal brasileiro. Em 2005, gastos do governo federal com aposentadorias por invalidez chegaram a 16,4 bilhões de reais. Neste ensaio, investigamos o papel dos incentivos financeiros criados pelas reformas previdenciárias de 1998 e de 2003 no aumento do número de aposentados por invalidez. Os resultados indicam uma queda de 27 pontos percentuais na probabilidade de aposentadoria por invalidez de um servidor representativo caso esses incentivos sejam anulados. Além disso, os dados aqui analisados sugerem que 13 políticas inibidoras desse tipo de aposentadoria seriam mais eficazes se focalizadas no grupo de funcionários com as seguintes características: sexo masculino; 51 a 60 anos de idade; nível de escolaridade superior; vencimento bruto entre 3 e 6 salários mínimos; 21 a 30 anos de tempo de contribuição; e morador da região Centro-Oeste. O terceiro ensaio trata da escolha da idade da aposentadoria pelos servidores públicos. Em 1998, ano da promulgação da emenda constitucional no 20, conhecida como reforma previdenciária, os funcionários públicos civis do poder executivo federal brasileiro aposentavam-se, em média, aos 54,8 anos de idade. Em 2001, essa idade aumentou para 57,4 anos. Seis anos após a reforma, o percentual de aposentadorias antecipadas (aposentadorias com proventos proporcionais) diminuiu 35%. Argumentamos que a modificação do cálculo dos proventos pelas reformas teve papel significativo na decisão pela postergação da aposentadoria. Segundo regras de transição da reforma previdenciária de 1998, servidores receberiam um acréscimo no provento igual a 6,13%, em média, caso postergassem sua aposentadoria por um ano. Os resultados, usando dados do SIAPE, mostram que o aumento desse incentivo gerou uma queda de até 20 pontos percentuais na probabilidade de antecipação da aposentadoria por um servidor representativo.

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This paper was developed as part of a broader research program on the political economy of exchange rate policies in Latin America and the Caribbean. We are grateful for helpful comments and suggestions from Jeff Frieden, Ernesto Stein, Jorge Streb, Marcelo Neri and seminar participants at Getulio Vargas Foundation, PUC-Rio, IDB workshop on The Political Economy of Exchange Rate Policies in Latin America and the Caribbean, and LACEA meeting in Buenos Aires. We thank René Garcia for providing us with a Fortran program for estimating the Markov Switching Model, Ilan Goldfajn for sending us updated estimates of the real exchange rate series of Goldfajn and Valdés (1996), Altamir Lopes and Ricardo Markwald for kindly furnishing data on Brazilian external accounts, and Carla Bernardes, Gabriela Domingues, Juliana Pessoa de Araújo, and, specially, Marcelo Pinheiro for excellent research assistant. Both authors thank CNPq for a research fellowship.

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Este trabalho tem como objetivo identificar a predominância de um regime de Dominância Monetária ou Fiscal no Brasil no período Pós-Real. Para isto, o desenvolvimento desta análise é baseado em um modelo proposto por Canzoneri, Cumby e Diba (2000). O modelo propõe uma relação entre as séries dívida pública/PIB e superávit primário/PIB através da metodologia VAR (Vetores Autoregressivos) com análise sobre suas funções de impulso resposta. Outro objetivo é estender o artigo de Muscatelli et. al. (2002) sobre interações entre políticas monetária e fiscal utilizando o instrumental econométrico MS-VAR (Markov-Switching Vector Autoregressive Model) apresentado por Krolzig (1997), visto que o relacionamento entre as políticas pode não ser constante ao longo do tempo. Concluiu-se que a coordenação macroeconômica entre as políticas monetária e fiscal no Brasil foi praticamente de caráter substituta em todo período analisado e com regime predominantemente fiscal segundo o pressuposto de políticas não-ricardianas da Teoria Fiscal do Nível de Preços.

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O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.