Upside and Downside Risk Exposures of Currency Carry Trades via Tail Dependence

Currency carry trade is the investment strategy that involves selling low interest rate currencies in order to purchase higher interest rate currencies, thus profiting from the interest rate differentials. This is a well known financial puzzle to explain, since assuming foreign exchange risk is uninhibited and the markets have rational risk-neutral investors, then one would not expect profits from such strategies. That is, according to uncovered interest rate parity (UIP), changes in the related exchange rates should offset the potential to profit from such interest rate differentials. However, it has been shown empirically, that investors can earn profits on average by borrowing in a country with a lower interest rate, exchanging for foreign currency, and investing in a foreign country with a higher interest rate, whilst allowing for any losses from exchanging back to their domestic currency at maturity. This paper explores the financial risk that trading strategies seeking to exploit a violation of the UIP condition are exposed to with respect to multivariate tail dependence present in both the funding and investment currency baskets. It will outline in what contexts these portfolio risk exposures will benefit accumulated portfolio returns and under what conditions such tail exposures will reduce portfolio returns.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1303.431

Some recent developments in Markov Chain Monte Carlo for cointegrated time series

We consider multivariate time series that exhibit reduced rank cointegration, which means a lower dimensional linear projection of the process becomes stationary. We will review recent suitable Markov Chain Monte Carlo approaches for Bayesian inference such as the Gibbs sampler of [41] and the Geodesic Hamiltonian Monte Carlo method of [3]. Then we will propose extensions that can allow the ideas in both methods to be applied for cointegrated time series with non-Gaussian noise. We illustrate the efficiency and accuracy of these extensions using appropriate numerical experiments

Commodity risk in European dairy firms

We apply a multivariate mixed-data sampling (MIDAS) conditional quantile regression technique to understand the dairy commodity exposure of European dairy firms. Leveraging a theoretically sound hedonic dairy pricing framework, we show that our approach is able to identify both market and operational risk. Profit margins for butter and milk price are particularly important for operational performance. Additional tests are provided, including an application of MIDAS quantile on a period of amplified dairy market risk. Our approach thus allows dairy firms to gain new perspectives on the significant risks posed by the current structure of dairy production in Europe

About nonparametric extraction of the risk neutral density

Le travail de recherche effectué dans cette thèse vise en substance à détecter les changements de régime et de comportement des agents par l'intermédiaire des marchés d'options. Les prix d'options nous permettent en effet de décortiquer et d'analyser le comportement des agents sur les marchés financiers afin d'obtenir une meilleure compréhension de leurs anticipations et préférences. Cette information réside notamment dans la méthode même de valorisation de ces contrats conditionnels. Il est en effet possible d'extraire des prix d'options une densité de probabilité implicite, dite risque neutre, matérialisant les anticipations des agents sur l'évolution future de l'actif sous-jacent. Dans la première partie de cette thèse nous classifions donc les différentes approches utilisées à cette fin dans la littérature. Nous montrons également les avantages et inconvénients de chacune d'entre elles. La seconde partie de la thèse est consacrée à la description d'une nouvelle méthode non-para métrique basée sur les approximants de Padé. Cette méthode d'extraction de la densité risque neutre ne nécessite aucune hypothèse quant au processus suivi par les rendements de l'actif sous-jacent. Elle présente également l'avantage de respecter les contraintes d'absence d'opportunité d'arbitrage et offre la possibilité de différencier localement le traitement des informations initiales en fonction de caractéristiques communes. Néanmoins, l'extraction non-paramétrique de la densité risque neutre présente également des limites en raison des différentes sources de bruit venant altérer 11nformation contenue dans les prix d'options. Nous étudions donc dans une troisième partie les composantes de ce bruit tout en simulant leurs effets respectifs sur l'information extraite. Parmi ces sources de distorsion de 11nformation nous portons tout particulièrement notre attention sur le spread prix offert - prix demandé (bid-ask spread) omniprésent sur les marchés. Ainsi, la quatrième partie dans laquelle nous introduisons la notion de coût de discontinuité, nous permet de compléter la récente littérature sur la typologie des phénomènes de micro-structure impactant le spread bid-ask appliqué sur les marchés d'options. Notre contribution en la matière vient de plus modifier la symétrie très souvent supposée dans la littérature entre le prix offert et le prix demandé sur les marchés optionnels. Enfin, ce phénomène micro-économique étudié sur des données haute fréquence nous permet également d'énoncer de robustes hypothèses quant à la localisation d'un juste prix pour chaque option. Nous avons alors sur cette base proposé une approche innovante, basée sur la technique d'apprentissage supervisé des machines à vecteurs de support (SVM), nous permettant de prendre en compte cette asymétrie lors de notre régression du juste prix sur les spreads bid-ask cotés en continu sur les marchés d'options. La dernière partie de cette thèse est quant à elle consacrée a l'application empirique de notre méthode non¬paramétrique ainsi qu'à l'interprétation de 11nformation ainsi extraite. Pour commencer, nous expliquons comment les approximants multi-points de Padé peuvent être implémentés sur un ensemble de prix d'options simulés et non bruités. Nous utilisons par la suite des données réelles afin de démontrer qu'il existe une relation évidente entre la volatilité implicite calculée à partir de la densité risque neutre et la volatilité réalisée de l'actif sous-jacent sur le court terme. Toutefois, la relation entre les moments d'ordres supérieurs extraits des prix d'options (en d'autre termes la skewness et la kurtosis implicites à la densité risque neutre) et ceux que l'on peut calculer directement à partir des rendements réalisés par l'actif sous-jacent ne semble pas être aussi évidente voire inexistante.This thesis is the result of several investigations into specific topics which aims at understanding and exploiting the information contained in quoted option prices. This type of conditional products indeed provides precious information as it brings into play sentiments and forecasts of markets participants. The first chapter of the thesis aimed thus at listing and classifying the very rich literature about the extraction of implicit information, notably the risk neutral density, contains in options prices. We suggested to classify the various methods proposed in the literature relative to their degree of "parametricness". This classification is quite intuitive and allows to easily associate common pros and cons to each method. The second chapter was devoted to the presentation of a new nonparametric method based upon the Padé approximants theory. This nonparametric method is by nature not relying on any specific hypothesis about the underlying asset price process to which the option price is nonlinearly linked. Our method also allows distinguishing the processing techniques for different sets of input while it respects the arbitrage- free constraints. However, nonparametric models being more sensitive to the reliability of the input data, in the third chapter we accordingly proposed a classification of the various sources of noise and simulate their respective effect on the risk neutral density that we extract from option prices. Among those sources of noise, one of the most detrimental for the nonparametric and parametric models turns out to be the bid-ask spread. To get a better sense of the dynamic of this market variable, we described the list of its microstructure determinants and proposed in the fourth chapter to complete it with a new variable which presents the interesting property of asymmetrically influencing the bid-ask spread, namely the jump cost. We then proposed a method based upon a supervised learning model, the support vector machine (or SVM), which allows to estimate the intraday level of options true prices within the bid-ask spreads continuously quoted on the options markets. Finally, the last chapter of the thesis is devoted to the empirical applications of the nonparametric method we proposed. The first application consists in explaining in detail how the multipoint Padé helps to extract the risk neutral densities from unbiased simulated options prices. Then, using real data, we demonstrate that although the relation between the implied volatility (estimated from the extracted risk neutral density) and the short term realized volatility seems to be clear, it is not necessarily the case between the risk neutral hicller moments (skewness and kurtosis extracted from market option prices) and their physical equivalents (realized skewness and curtosis computed from underlying asset returns)

About nonparametric extraction of the risk neutral density

Le travail de recherche effectué dans cette thèse vise en substance à détecter les changements de régime et de comportement des agents par l'intermédiaire des marchés d'options. Les prix d'options nous permettent en effet de décortiquer et d'analyser le comportement des agents sur les marchés financiers afin d'obtenir une meilleure compréhension de leurs anticipations et préférences. Cette information réside notamment dans la méthode même de valorisation de ces contrats conditionnels. Il est en effet possible d'extraire des prix d'options une densité de probabilité implicite, dite risque neutre, matérialisant les anticipations des agents sur l'évolution future de l'actif sous-jacent. Dans la première partie de cette thèse nous classifions donc les différentes approches utilisées à cette fin dans la littérature. Nous montrons également les avantages et inconvénients de chacune d'entre elles. La seconde partie de la thèse est consacrée à la description d'une nouvelle méthode non-para métrique basée sur les approximants de Padé. Cette méthode d'extraction de la densité risque neutre ne nécessite aucune hypothèse quant au processus suivi par les rendements de l'actif sous-jacent. Elle présente également l'avantage de respecter les contraintes d'absence d'opportunité d'arbitrage et offre la possibilité de différencier localement le traitement des informations initiales en fonction de caractéristiques communes. Néanmoins, l'extraction non-paramétrique de la densité risque neutre présente également des limites en raison des différentes sources de bruit venant altérer 11nformation contenue dans les prix d'options. Nous étudions donc dans une troisième partie les composantes de ce bruit tout en simulant leurs effets respectifs sur l'information extraite. Parmi ces sources de distorsion de 11nformation nous portons tout particulièrement notre attention sur le spread prix offert - prix demandé (bid-ask spread) omniprésent sur les marchés. Ainsi, la quatrième partie dans laquelle nous introduisons la notion de coût de discontinuité, nous permet de compléter la récente littérature sur la typologie des phénomènes de micro-structure impactant le spread bid-ask appliqué sur les marchés d'options. Notre contribution en la matière vient de plus modifier la symétrie très souvent supposée dans la littérature entre le prix offert et le prix demandé sur les marchés optionnels. Enfin, ce phénomène micro-économique étudié sur des données haute fréquence nous permet également d'énoncer de robustes hypothèses quant à la localisation d'un juste prix pour chaque option. Nous avons alors sur cette base proposé une approche innovante, basée sur la technique d'apprentissage supervisé des machines à vecteurs de support (SVM), nous permettant de prendre en compte cette asymétrie lors de notre régression du juste prix sur les spreads bid-ask cotés en continu sur les marchés d'options. La dernière partie de cette thèse est quant à elle consacrée a l'application empirique de notre méthode non¬paramétrique ainsi qu'à l'interprétation de 11nformation ainsi extraite. Pour commencer, nous expliquons comment les approximants multi-points de Padé peuvent être implémentés sur un ensemble de prix d'options simulés et non bruités. Nous utilisons par la suite des données réelles afin de démontrer qu'il existe une relation évidente entre la volatilité implicite calculée à partir de la densité risque neutre et la volatilité réalisée de l'actif sous-jacent sur le court terme. Toutefois, la relation entre les moments d'ordres supérieurs extraits des prix d'options (en d'autre termes la skewness et la kurtosis implicites à la densité risque neutre) et ceux que l'on peut calculer directement à partir des rendements réalisés par l'actif sous-jacent ne semble pas être aussi évidente voire inexistante.This thesis is the result of several investigations into specific topics which aims at understanding and exploiting the information contained in quoted option prices. This type of conditional products indeed provides precious information as it brings into play sentiments and forecasts of markets participants. The first chapter of the thesis aimed thus at listing and classifying the very rich literature about the extraction of implicit information, notably the risk neutral density, contains in options prices. We suggested to classify the various methods proposed in the literature relative to their degree of "parametricness". This classification is quite intuitive and allows to easily associate common pros and cons to each method. The second chapter was devoted to the presentation of a new nonparametric method based upon the Padé approximants theory. This nonparametric method is by nature not relying on any specific hypothesis about the underlying asset price process to which the option price is nonlinearly linked. Our method also allows distinguishing the processing techniques for different sets of input while it respects the arbitrage- free constraints. However, nonparametric models being more sensitive to the reliability of the input data, in the third chapter we accordingly proposed a classification of the various sources of noise and simulate their respective effect on the risk neutral density that we extract from option prices. Among those sources of noise, one of the most detrimental for the nonparametric and parametric models turns out to be the bid-ask spread. To get a better sense of the dynamic of this market variable, we described the list of its microstructure determinants and proposed in the fourth chapter to complete it with a new variable which presents the interesting property of asymmetrically influencing the bid-ask spread, namely the jump cost. We then proposed a method based upon a supervised learning model, the support vector machine (or SVM), which allows to estimate the intraday level of options true prices within the bid-ask spreads continuously quoted on the options markets. Finally, the last chapter of the thesis is devoted to the empirical applications of the nonparametric method we proposed. The first application consists in explaining in detail how the multipoint Padé helps to extract the risk neutral densities from unbiased simulated options prices. Then, using real data, we demonstrate that although the relation between the implied volatility (estimated from the extracted risk neutral density) and the short term realized volatility seems to be clear, it is not necessarily the case between the risk neutral hicller moments (skewness and kurtosis extracted from market option prices) and their physical equivalents (realized skewness and curtosis computed from underlying asset returns)

On the Dependence Structure of European Vegetable Oil Markets

Motivated by the current context of high and volatile energy and food prices, we examine the conditional variance-covariance matrix dynamics and price discovery process characterising European vegetable oils. In addition to outcomes differences using daily or monthly datasets, we find that both the marginal distributions and volatility dependence structures relate to distinct economic fundamentals. The energy price mainly influences the vegetable oil trend component, and stock-to-use ratios are crucial for variance-covariance dynamics once their particular cold filter plugging point is considered. This latter point also reveals interesting interplays among vegetable oils according to the economic concepts of complementarity and substitutability