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2022-06-10
英文标题:
《Total, asymmetric and frequency connectedness between oil and forex
  markets》
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作者:
Jozef Barun\\\'ik and Ev\\v{z}en Ko\\v{c}enda
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  We analyze total, asymmetric and frequency connectedness between oil and forex markets using high-frequency, intra-day data over the period 2007 -- 2017. By employing variance decompositions and their spectral representation in combination with realized semivariances to account for asymmetric and frequency connectedness, we obtain interesting results. We show that divergence in monetary policy regimes affects forex volatility spillovers but that adding oil to a forex portfolio decreases the total connectedness of the mixed portfolio. Asymmetries in connectedness are relatively small. While negative shocks dominate forex volatility connectedness, positive shocks prevail when oil and forex markets are assessed jointly. Frequency connectedness is largely driven by uncertainty shocks and to a lesser extent by liquidity shocks, which impact long-term connectedness the most and lead to its dramatic increase during periods of distress.
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中文摘要:
我们使用2007年至2017年期间的高频日内数据分析了石油和外汇市场之间的总体、不对称和频率连通性。通过将方差分解及其谱表示与实现的半方差相结合来解释不对称性和频率连通性,我们得到了有趣的结果。我们表明,货币政策制度的分歧会影响外汇波动溢出,但向外汇投资组合中添加石油会降低混合投资组合的总体连通性。连通性中的不对称性相对较小。虽然负面冲击主导着外汇波动的关联性,但当石油和外汇市场联合评估时,正面冲击占主导地位。频率连通性在很大程度上是由不确定性冲击驱动的,在较小程度上是由流动性冲击驱动的,流动性冲击对长期连通性的影响最大,并导致其在困境期间急剧增加。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-6-10 02:30:13
石油和外汇市场之间的总体、不对称和频率连通性,*, Evˇzen Koˇcendaaa经济研究所,Charles大学,Opletalova 26,110 00,捷克共和国布拉格信息理论与自动化研究所,捷克科学院,PodVodarenskou Vezi 4,182 00,捷克共和国布拉格。我们使用高频,2007-2017年期间的日内数据。通过将方差分解及其谱表示与实现的半方差相结合来解释不对称性和频率连通性,我们得到了有趣的结果。我们表明,货币政策区域的差异会影响外汇波动溢出,但向外汇投资组合中添加石油会降低混合投资组合的总体连通性。连通性中的不对称性相对较小。虽然负面冲击主导着外汇波动的关联性,但当石油和外汇市场联合评估时,正面冲击占主导地位。频率连通性在很大程度上是由不确定性冲击驱动的,在较小程度上是由流动性冲击驱动的,流动性冲击对长期连通性的影响最大,并导致其在困境期间急剧增加。关键词:原油、外汇市场、波动性、连通性、溢出、半方差、不对称效应、频率连通性Jel分类:C18;C58;F31;G15;O13;Q31;Q43I感谢编辑Fredj Jawadi、V\'aclav Bro'z、Julien Chevallier、Lutz Kilian、四位匿名裁判以及巴黎第五届计算经济学与金融国际研讨会(ISCEF)的与会者发表的宝贵意见。Koˇcenda确认GAˇCR拨款19-15650的支持。
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2022-6-10 02:30:16
这篇论文的一部分是在科森达(Koˇcenda)是奥克兰大学能源中心的GEMCLINE客座研究员时写的,该研究中心的医院是公认的。通常的免责声明适用。*通讯作者,电话+420 776 259 273,电子邮件地址:barunik@fsv.cuni.czPreprint提交给《能源杂志》第1期。简介了解和量化石油和外汇市场之间的波动性关联性或波动性溢出非常重要,因为大多数原油生产和销售都是以美元报价和开具发票的(Devereux等人,2010年),因此,油价和非货币在很大程度上取决于美元汇率。在市场上出售的石油的付款代表着大量金融流动进入了外汇市场(Baker等人,2018年)。此外,大量的金融流动来自于对石油作为实物商品没有兴趣的金融参与者,这导致了2004年后石油金融化的大幅增长以及随后石油市场的形成(Fattouh和Mahadeva,2014)。经验证据还表明,油价对石油出口国的汇率具有预测能力(Ferraro等人,2015)。就上述现象而言,油价的不确定性(即波动性)很有可能转化为外汇市场上外汇的不确定性,反之亦然。因此,两个市场之间可能会出现大幅波动溢出。分析石油和外汇市场之间关系的文献主要研究了两者之间的共同运动。
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2022-6-10 02:30:19
然而,据我们所知,尽管这两个市场之间的波动溢出影响了许多研究领域,并带来了与风险管理(Kanas,2001)、投资组合分配(Aboura和Chevallier,2014)和商业周期分析相关的实际影响,但这两个市场之间的波动溢出尚未得到充分探索。因此,我们的目标和贡献是全面分析石油和外汇市场之间的波动关联性。我们分析了三种类型的连通性,每个方向都有特定的动机支持。首先,总体连通性使得量化两个市场之间波动溢出的总体程度成为可能。石油市场表现出历史上的高波动性,也超过了其他能源商品(Regnier,2007)。油价波动尤其重要,因为它代表了生产商和工业消费者在生产、库存方面的风险,一般而言,波动关联性量化了各种资产之间或跨市场波动溢出的动态和方向性特征(Diebold和Yilmaz,2015)。在本文中,我们交替使用术语连通性和溢出,因为这两个术语在文献中都被用来描述相同的现象。需要注意的是,Fattouh等人(2013年)发现,现有证据不支持2003年后投机在推动石油现货价格方面的重要作用。相反,有强有力的证据表明,现货和期货价格之间的联动反映了共同的经济基本面,而不是石油期货市场的金融化。交通,也影响纯金融投资者的决策(Pindyck,2004)和战略投资决策(Henriques和Sadorsky,2011)。与石油相关的交易规模较大,可能会产生大量的波动性溢价。
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2022-6-10 02:30:22
然而,当与相关外汇交易相结合时,其范围可能会发生变化。因此,我们分析的这一部分使我们能够评估这两个市场之间连接的总体水平是如何演变的。我们还将影响这两种类型研究资产的主要经济条件和事件的总体关联性与动力学联系起来。我们利用Diebold和Yilmaz(2009)的波动溢出指数(DY指数)分析了石油和外汇市场之间的总体连通性,该指数在Diebold和Yilmaz(2012)中得到了进一步改善。其次,我们扩展了我们的分析,以解释连通性中潜在的不对称性。Narayan和Narayan(2007)表明,负面和正面冲击对石油价格波动产生不对称影响。此外,Kilian(2009)表明,与未来潜在的石油供应短缺相关的需求冲击对油价的影响大于实际的实物供应冲击。由于石油是一种资产,溢出在历史上一直发挥着重要作用(Haigh和Holt,2002),油价波动的不对称性可能会自然导致波动溢出的不对称性。随后,由于全球外汇市场的24小时运作,外汇市场上的货币将能够持续吸收或转移这些不对称。此外,Barun'ik等人(2017年)表明,货币表现出不对称连接。这些不对称可能通过美元或其他关键货币转移,因为外汇市场表现出高度的一体化,尤其是对于关键货币(北村,2010)。根据Barndorff-Nielsen等人(2010),我们通过计算DY指数和已实现的半方差来解释波动性的不对称来源。Barunik等人。
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2022-6-10 02:30:26
(2016)将DY指数与已实现的半方差相结合,得出了一个灵活的衡量指标,允许对不对称连接进行动态量化。第三,我们评估频率连通性,以区分连通性是在较短或较长的频率下形成的,即在较短或较长的投资期限内形成的。Barun'ik和kˇrehl'ik(2018)认为,经济活动的冲击以不同的频率和强度影响变量,为了理解经济系统中连接的来源,理解连接的频率动力学至关重要。关键原因是代理商在不同的投资范围内运营–这些投资范围与不同类型的投资者、交易工具和策略相关,对应不同的交易频率(Gen,cay et al.,2010;Conlon et al.,2016)。更短或更长的频率是投资者偏好的频率依赖性形成的结果,如Bandi和Tamoni(2017)的建模策略所示;Cogley(2001);Ortu等人(2013年)。在我们的分析中,我们考虑了冲击的长期、中期和短期频率响应,并分析了所需频段的金融连通性。我们根据Barun'k和kˇrehl'k(2018)的方法计算频率连通性。论文的其余部分组织如下。在第2节中,我们概述了与石油和外汇市场波动性溢出相关的文献。在第3节中,我们正式介绍了方法论方法。第4节介绍了这些数据。在第5节的三个单独小节中,我们给出了总体、不对称和频率连通性的结果。结论见第6节。
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