The Global Automotive Industry Stock Returns During the COVID-19 Pandemic

The Global Automotive Industry Stock Returns During the COVID-19 Pandemic mundial durante la pandemia de COVID-19Este estudio analiza la relación de los puntajes ESG a nivel de empresa y los rendimientos de las acciones de una base de datos mundial para la industria automotriz. Mide la importancia de la relación ESG y CFP durante la última década, e incluye una comparación de aquellas empresas con diferentes niveles de puntaje ESG, así como entre empresas con puntuaciones ESG y empresas que carecen de dichas puntuaciones. Se estiman un modelo cuasi-experimental de diferencia en diferencias (DID) y un panel de datos para examinar el impacto de las puntuaciones ESG y las puntuaciones combinadas ESG en el rendimiento de las acciones de las empresas antes y durante el período de pandemia de COVID-19. Los resultados sugieren que las acciones sostenibles durante la pandemia disminuyeron los rendimientos de las acciones, como lo indican los coeficientes negativos de las puntuaciones ESGC y ESG. Los términos de interacción con el tamaño de la empresa revelaron que los puntajes ESGC y ESG tuvieron una relación positiva con los rendimientos de las acciones durante la pandemia. Por lo tanto, los rendimientos de las empresas más grandes se beneficiaron de puntuaciones ESG más altas durante la crisis de COVID-19. La rentabilidad de las acciones de las empresas en la muestra estratificada, en el contexto de la emergencia sanitaria de la COVID-19, es una contribución original a la literatura sobre la relación ESG-CFP.This study analyzes the relationship of firm-level ESG scores and stock returns from a worldwide database for the automotive industry. It measures the significance of the ESG and CFP relationship during the last decade, and includes a comparison of those firms with different levels of ESG scores, as well as between firms with ESG scores and to firms that lack such scores. A quasi-experimental difference-in-differences (DID) design and a panel data are estimated to examine the impact of ESG scores and ESG combined scores on firms’ stock return before and during the COVID-19 pandemic period. The results suggest that sustainable actions during the pandemic lessened stock returns, as evidenced by the negative coefficients of the ESGC and ESG scores. The interaction terms with firm size, revealed that ESGC and ESG scores had a positive relationship with stock returns during the pandemic. Thus, larger firms’ returns benefited from higher ESG scores during the COVID-19 crisis. The performance of the stratified sample firms’ stock returns in the context of the COVID-19 sanitary emergency is an original contribution to the literature on the ESG-CFP relationship

Polls, Prediction Markets, and Financial Variables

Este artículo investiga cómo los resultados de las encuestas electorales y el registro de las apuestas electrónicas sobre la elección presidencial en Estados Unidos del 2016 explican el desempeño de los mercados de capitales y los tipos de cambio de Canadá y México, los otros dos países socios del TLCAN. Aunque las economías canadienses y mexicanas no son muy diferentes en tamaño (comparadas con la americana), las variables financieras canadienses no reaccionaron a las noticias del proceso electoral, mientras que las mexicanas sí se vieron significativamente afectadas. Los datos de las encuestas de opinión y precios de los mercados de predicciones se obtuvieron de noviembre de 2014 a noviembre de 2016, de FiveThirtyEight y de Iowa Electronic Markets, respectivamente. Los modelos VAR y VECM probaron que la información de los mercados de predicciones es incorporada más rápido que la información de las encuestas, y que la Bolsa Mexicana y el tipo de cambio Peso/Dólar fueron altamente sensibles a las noticias de la campaña; pero los mercados canadienses no fueron significativamente afectados. Estos resultados son teóricamente relevantes desde la perspectiva de la Hipótesis de los Mercados Eficientes; útiles para el pronóstico del comportamiento de los mercados durante periodos de elecciones en Estados Unidos; y de importancia para los administradores de portafolios, entidades reguladoras y otros tomadores de decisiones.This article investigates how the results of the electoral polls and the registration of electronic bets on the outcome of the 2016 Presidential election of the United States explain the stock market performance and the currency exchange rates for Canada and Mexico, the other two member countries of NAFTA. Although the Canadian and Mexican economies are not so different in size—both compared to the U.S.—, the financial variables of the first were not reactive to the news of the electoral process, whereas those of the latter were significantly affected. Opinion survey data and prediction market prices were obtained for November 2014 to November 2016 from FiveThirtyEight and Iowa Electronic Markets, respectively. The VAR and VECM models proved that the information of the prediction markets is incorporated faster than the information of the surveys, and that the Mexican stock exchange and the MXN-USD exchange rate were highly sensitive to campaign news. On the other hand, Canadian markets were not significantly affected. These findings are theoretically relevant from the perspective of the Efficient Market Hypothesis, which are useful to forecast market behavior during electoral periods in the United States; and is of importance for portfolio managers, regulators, and other decision makers

Cointegración entre las principales bolsas de Europa continental en presencia de rompimientos estructurales (1999-2014)

El objetivo principal de este trabajo es determinar si existe una relación de convergen - cia de largo plazo entre los cuatro mayores mercados bursátiles de Europa continental y evaluar, al mismo tiempo, el impacto que la volatilidad en uno de ellos tiene sobre el resto. La muestra incluye los mercados de París, Frankfurt, Milán, y Madrid, durante un periodo de importantes cambios en el entorno económico y, en particular, episodios de intensa turbulencia. El enfoque metodológico consiste en la construcción de un modelo capaz de representar los índices bursátiles de los cuatro mercados, para caracterizar su comporta - miento histórico mediante técnicas econométricas. El estudio parte de la confirmación de que el comportamiento en el tiempo de los índices bursátiles estudiados no es estacionario en presencia de rupturas estructurales. Validada la evidencia de raíces unitarias, se lleva a cabo un análisis de cointegración de los logaritmos naturales de los índices estudiados y se demuestra la existencia de, al menos, un vector cointegrante. En seguida, se procedió a modelar el comportamiento de las series a través de un modelo de Vectores de Correc - ción de Errores (VECM), cuyos resultados presentaron problemas de heteroscedasticidad en los residuales, por lo que se recurrió a modelos de la familia GARCH para capturar la complejidad de los factores que determinan ese comportamiento. Efectivamente, una vez incorporado el fenómeno de heteroscedasticidad en el modelado, es posible pasar a la in - terpretación de los coeficientes del modelo y de la relación compartida de largo plazo entre las series. Derechos Reservados©2015 Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Contaduría y Administración. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia Creative Commons CC BY-NC-ND 4.0

Cointegración entre las principales bolsas de Europa continental en presencia de rompimientos estructurales

The main objective of this work is to determine if there is a long-term convergence relationship among the four largest markets in continental Europe. The sample includes the markets of Paris, Frankfurt, Milan and Madrid during a period of important changes in the economic environment and, in particular, episodes of intense turbulence. The methodologi-cal approach used consists in the construction of a model capable of representing the levels of the stock markets of the four markets and of characterizing their historical behavior with the use of econometric techniques. The study begins with the confirmation that the behavior thorough time of the stock market indices studied is not stationary in the presence of structural breaks. After confirming the evidence of unitary roots, a cointegration analy-sis of the natural logarithms of the indices is performed, confirming the existence of, at least, one cointegrating vector. Next, the behavior of the series was modeled with a Vector Errors Correction Model (VECM). The results of the model presented heteroscedasticity problems, so a GARCH family model was used to capture the complexity of the factors that determine that behavior. In effect, once heteroscedasticity was modeled, it is possible to proceed with the interpretation of the coefficients of the model, as well as the nature of the long-term relationship among the series.El objetivo principal de este trabajo es determinar si existe una relación de convergen-cia de largo plazo entre los cuatro mayores mercados bursátiles de Europa continental y evaluar, al mismo tiempo, el impacto que la volatilidad en uno de ellos tiene sobre el resto. La muestra incluye los mercados de París, Frankfurt, Milán, y Madrid, durante un periodo de importantes cambios en el entorno económico y, en particular, episodios de intensa turbulencia. El enfoque metodológico consiste en la construcción de un modelo capaz de representar los índices bursátiles de los cuatro mercados, para caracterizar su comporta-miento histórico mediante técnicas econométricas. El estudio parte de la confirmación de que el comportamiento en el tiempo de los índices bursátiles estudiados no es estacionario en presencia de rupturas estructurales. Validada la evidencia de raíces unitarias, se lleva a cabo un análisis de cointegración de los logaritmos naturales de los índices estudiados y se demuestra la existencia de, al menos, un vector cointegrante. En seguida, se procedió a modelar el comportamiento de las series a través de un modelo de Vectores de Corrección de Errores (VECM), cuyos resultados presentaron problemas de heteroscedasticidad en los residuales, por lo que se recurrió a modelos de la familia GARCH para capturar la complejidad de los factores que determinan ese comportamiento. Efectivamente, una vez incorporado el fenómeno de heteroscedasticidad en el modelado, es posible pasar a la in-terpretación de los coeficientes del modelo y de la relación compartida de largo plazo entre las series