Measuring the Systematic Risk of Sectors within the US Market Via Principal Components Analysis: Before and during the COVID-19 Pandemic

This research measures the systematic risk of 10 sectors in the American Stock Market, discerning the COVID-19 pandemic period. The novelty of this study is the use of the Principal Component Analysis (PCA) technique to measure the systematic risk of each sector, selecting five stocks per sector with the greatest market capitalization. The results show that the sectors that have the greatest increase in exposure to systematic risk during the pandemic are restaurants, clothing, and insurance, whereas the sectors that show the greatest decrease in terms of exposure to systematic risk are automakers and tobacco. Due to the results of this study, it seems advisable for practitioners to select stocks that belong to either the automakers or tobacco sector to get protection from health crises, such as COVID-19

Testing the overreaction hypothesis in the mexican stock market

The objective of this work is to test the overreaction hypothesis in the Mexican Stock Market for the period of 2002-2015, using monthly data and applying the Cumulative Average Residuals (CAR) methodology via the CAPM model and the three-factor model proposed by Fama and French. The CAR model is applied to test how winner and loser portfolios perform during the period under analysis. Overall, the evidence shows that average CAR for the loser portfolio is 0.706%, whereas CAR for the winner portfolio is 0.364%, and that are statistically different; nevertheless, both portfolios are co-integrated. This research contributes to the financial literature identifying overreaction in the Mexican Stock Market during the period examinedEl objetivo de esta investigación es probar la Hipótesis de Sobrerreacción en el Mercado Accionario Mexicano en el periodo del 2002 al 2015. En particular se utilizan datos mensuales aplicando la metodología de Residuales Promedio Acumulados vía el modelo CAPM y el modelo de tres factores de Fama y French. La metodología de residuales se aplica para analizar el desempeño de los portafolios ganadores y perdedores durante el periodo en cuestión. En general, la evidencia señala que el Promedio de los Residuales Acumulados del portafolio perdedor es de 0.706%, mientras que el Promedio de los Residuales Acumulados del portafolio ganador es de 0.364%, siendo estadísticamente diferentes; sin embargo, ambos portafolios están co-integrados. Está investigación contribuye a la literatura financiera ya que identifica que el Mercado Mexicano sobrerreacciona en el periodo examinad

The implicit impact of cross-listing on stock prices: a market microstructure perspective – The case of Latin American markets

El objetivo de esta investigación es evaluar el efecto no aparente sobre los precios accionarios de Lati- noamérica en el momento de emitir ADRs. En particular, se estudia el impacto sobre la volatilidad y la eficiencia en los mercados locales, empleando modelos de la familia GARCH, para medir el impacto sobre la volatilidad, y modelos ARMA, para evaluar el impacto sobre la eficiencia. En general, se encontró que en el 82% de los casos analizados, al menos un resultado muestra mejora (esto es, decremento en la volatilidad y/o mejora en la eficiencia). También se encontró que una vez que los sistemas electrónicos, para com- prar y vender activos, son implementados en los mercados bajo estudio, hay una mejora en el ambiente de información, por lo que se reduce el efecto de emisión de los ADR. Finalmente, este estudio contribuye a la literatura financiera porque evalúa el impacto de la emisión de ADR sobre 2 variables específicas de la microestructura de los mercados financieros, volatilidad y eficiencia, mediante el uso de metodologías estadísticas consistentes