Asset pricing in created markets

We investigate the applicability of the present-value asset pricing model to fishing quota markets by applying instrumental variable panel data estimation techniques to 15 years of market transactions from New Zealand's individual transferable quota (ITQ) market. In addition to the influence of current fishing rents, we explore the effect of market interest rates, risk, and expected changes in future rents on quota asset prices. The results indicate that quota asset prices are positively related to declines in interest rates, lower levels of risk, expected increases in future fish prices, and expected cost reductions from rationalization under the quota system. © 2007 American Agricultural Economics Association.

Down with MNE-centric theories! Market entry and expansion as the bundling of MNE and local assets

Both Anderson and Gatignon and the Uppsala internationalization model see the initial mode of foreign market entry and subsequent modes of operation as unilaterally determined by multinational enterprises (MNEs) arbitraging control and risk and increasing their commitment as they gain experience in the target market. OLI and internalization models do recognize that foreign market entry requires the bundling of MNE and complementary local assets, which they call location or country-specific advantages, but implicitly assume that those assets are freely accessible to MNEs. In contrast to both of these MNE-centric views, I explicitly consider the transactional characteristics of complementary local assets and model foreign market entry as the optimal assignment of equity between their owners and MNEs. By looking at the relative efficiency of the different markets in which MNE and complementary local assets are traded, and at how these two categories of assets match, I am able to predict whether equity will be held by MNEs or by local firms, or shared between them, and whether MNEs will enter through greenfields, brownfields, or acquisitions. The bundling model I propose has interesting implications for the evolution of the MNE footprint in host countries, and for the reasons behind the emergence of Dragon MNEs.

Testing of a Market Fraction Model and Power-law Behaviour in the DAX 30

This paper tests a simple market fraction asset pricing model with heterogeneous
agents. By selecting a set of structural parameters of the model through a systematic procedure, we show that the autocorrelations (of returns, absolute returns and squared returns) of the market fraction model share the same pattern as those of the DAX 30. By conducting econometric analysis via Monte Carlo simulations, we characterize these power-law behaviours and find that estimates of the power-law decay indices, the (FI)GARCH parameters, and the tail index of the selected market fraction model closely match those of the DAX 30. The results strongly support the explanatory power of the heterogeneous agent models.

Risk Aversion, Intertemporal Substitution, and Option Pricing

This paper develops a general stochastic framework and an equilibrium asset pricing model that make clear how attitudes towards intertemporal substitution and risk matter for option pricing. In particular, we show under which statistical conditions option pricing formulas are not preference-free, in other words, when preferences are not hidden in the stock and bond prices as they are in the standard Black and Scholes (BS) or Hull and White (HW) pricing formulas. The dependence of option prices on preference parameters comes from several instantaneous causality effects such as the so-called leverage effect. We also emphasize that the most standard asset pricing models (CAPM for the stock and BS or HW preference-free option pricing) are valid under the same stochastic setting (typically the absence of leverage effect), regardless of preference parameter values. Even though we propose a general non-preference-free option pricing formula, we always keep in mind that the BS formula is dominant both as a theoretical reference model and as a tool for practitioners. Another contribution of the paper is to characterize why the BS formula is such a benchmark. We show that, as soon as we are ready to accept a basic property of option prices, namely their homogeneity of degree one with respect to the pair formed by the underlying stock price and the strike price, the necessary statistical hypotheses for homogeneity provide BS-shaped option prices in equilibrium. This BS-shaped option-pricing formula allows us to derive interesting characterizations of the volatility smile, that is, the pattern of BS implicit volatilities as a function of the option moneyness. First, the asymmetry of the smile is shown to be equivalent to a particular form of asymmetry of the equivalent martingale measure. Second, this asymmetry appears precisely when there is either a premium on an instantaneous interest rate risk or on a generalized leverage effect or both, in other words, whenever the option pricing formula is not preference-free. Therefore, the main conclusion of our analysis for practitioners should be that an asymmetric smile is indicative of the relevance of preference parameters to price options.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

A model of dynamic liquidity contracts

I study long-term financial contracts between lenders and borrowers in the absence of perfect enforceability and when both parties are credit constrained. Borrowers repeatedly have projects to undertake and need external financing. Lenders can commit to contractual agreements whereas borrowers can renege any period. I show that equilibrium contracts feature interesting dynamics: the economy exhibits efficient investment cycles; absence of perfect enforcement and shortage of capital skew the cycles toward states of liquidity drought; credit is rationed if either the lender has too little capital or if the borrower has too little collateral. This paper's technical contribution is its demonstration of the existence and characterization of financial contracts that are solutions to a non-convex dynamic programming problem.

Trois essais en économie des ressources naturelles

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.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

Labor's shares - aggregate and industry: accounting for both in a model of unbalanced growth with induced innovation

The relative stability of aggregate labor's share constitutes one of the great macroeconomic ratios. However, relative stability at the aggregate level masks the unbalanced nature of industry labor's shares – the Kuznets stylized facts underlie those of Kaldor. We present a two-sector – one labor-only and the other using both capital and labor – model of unbalanced economic development with induced innovation that can rationalize these phenomena as well as several other empirical regularities of actual economies. Specifically, the model features (i) one sector ("goods" production) becoming increasingly capital-intensive over time; (ii) an increasing relative price and share in total output of the labor-only sector ("services"); and (iii) diverging sectoral labor's shares despite (iii) an aggregate labor's share that converges from above to a value between 0 and unity. Furthermore, the model (iv) supports either a neoclassical steadystate or long-run endogenous growth, giving it the potential to account for a wide range of real world development experiences.

The value premium and time-varying volatility

Numerous studies have documented the failure of the static and conditional capital asset pricing models to explain the difference in returns between value and growth stocks. This paper examines the post-1963 value premium by employing a model that captures the time-varying total risk of the value-minus-growth portfolios. Our results show that the time-series of value premia is strongly and positively correlated with its volatility. This conclusion is robust to the criterion used to sort stocks into value and growth portfolios and to the country under review (the US and the UK). Our paper is consistent with evidence on the possible role of idiosyncratic risk in explaining equity returns, and also with a separate strand of literature concerning the relative lack of reversibility of value firms' investment decisions.

American option valuation: implied calibration of GARCH pricing models

This study analyzes the issue of American option valuation when the underlying exhibits a GARCH-type volatility process. We propose the usage of Rubinstein's Edgeworth binomial tree (EBT) in contrast to simulation-based methods being considered in previous studies. The EBT-based valuation approach makes an implied calibration of the pricing model feasible. By empirically analyzing the pricing performance of American index and equity options, we illustrate the superiority of the proposed approach.

Pricing and hedging short sterling options using artificial neural networks

This paper compares the performance of artificial neural networks (ANNs) with that of the modified Black model in both pricing and hedging Short Sterling options. Using high frequency data, standard and hybrid ANNs are trained to generate option prices. The hybrid ANN is significantly superior to both the modified Black model and the standard ANN in pricing call and put options. Hedge ratios for hedging Short Sterling options positions using Short Sterling futures are produced using the standard and hybrid ANN pricing models, the modified Black model, and also standard and hybrid ANNs trained directly on the hedge ratios. The performance of hedge ratios from ANNs directly trained on actual hedge ratios is significantly superior to those based on a pricing model, and to the modified Black model.

Systematic risk estimation in symmetric models

The aim of this article is to discuss the estimation of the systematic risk in capital asset pricing models with heavy-tailed error distributions to explain the asset returns. Diagnostic methods for assessing departures from the model assumptions as well as the influence of observations on the parameter estimates are also presented. It may be shown that outlying observations are down weighted in the maximum likelihood equations of linear models with heavy-tailed error distributions, such as Student-t, power exponential, logistic II, so on. This robustness aspect may also be extended to influential observations. An application in which the systematic risk estimate of Microsoft is compared under normal and heavy-tailed errors is presented for illustration.

Learning in agriculture : building social capital in island communities

Social capital helps communities respond positively to change. Research in agricultural businesses and into managing change through learning in communities has highlighted the importance of relationships between people and the formal and informal infrastructure of communities to the quality of outcomes experienced by communities, businesses and individuals. Communities can be geographic communities - the data drawn on in this paper are from an island community, for example or communities-of-common-purpose, such as agricultural organisations. This paper reviews research into managing change through learning and social capital, presents a model of the simultaneous building and use of social capital and explores the ways in which learning as part of an agricultural community can be used to bring benefits to geographic communities such as islands. The model presented in this paper stems from studies of the informal learning process that builds resilient communities. It conceptualises the way in which social capital is used and built in interactions between individuals. There are two stages to the model. The first stage depicts social capital at the micro level of one-on-one interactions where it is built and used. The second stage of the model is about the interrelationship of micro-level social capital processes with the community and societal-level social capital resources.

A-Reit price responses to cash rate changes

With the rapid increasing number and assets of A-REITs, there has been an urgent need to study the relationship between the changes of cash rates and the A-REITs returns. This study investigates whether there were relationships between Australian-Real Estate Investment Trusts stock returns and policy interest rate changes in the past decade by using event study with a multivariate regression model. The findings indicate that cash rate changes have no significantly positive or negative influence on the equity A-REIT stock prices. A series of successive cash rate changes do not take a continuous and dramatic effect on the equity A-REIT stock prices in each economic cycle. Moreover, the A-REITs with relatively smaller assets show more significant fluctuation to the changes of cash rates, and the A-REITs owning more than $ 10 billion in capital assets have relatively steady stock prices. Overall, the findings from this research lead to a call for comprehensive research into various areas in order to ascertain the determinants of A-REIT price changes.