Varianssi estimoituna GARCH-mallin, asymmetrisen informaation, implisiittisen volatiliteetin sekä kaupankäyntivolyymin yhdistelmänä

Tässä tutkimuksessa tutkitaan GARCH-ennustemallien ominaisuutta ennustaa Standard & Poor’s 500 osakeindeksin tuottojen varianssia. Tutkimuksessa tutkitaan kaupankäyntivolyymin, asymmetrisen informaation sekä optioiden implisiittisen volatiliteetin vaikutusta mallin muodostamalle ennusteelle. Tutkimuksessa käytetään S&P 500 osakeindeksin tuottojen, kaupankäyntivolyymin sekä VIX-volatiliteetti-indeksin muodostamia aikasarja-aineistoja ajalta 2.1.1990–31.12.1996. Mallien ennusteominaisuuksien vertailussa havaintoaineiston ulkopuolisena ajanjaksona käytetään aikasarjoja ajalta 2.1.1997–31.12.1999. Optioiden tehokkuusoletuksen ollessa voimassa voidaan odottaa, että volatiliteetin ennustaminen implisiittisesti optioiden hinnasta on menetelmänä parempi verrattuna ennustemenetelmään, joka perustuu historialliseen aikasarjaan. Lisääntynyt kaupankäyntivolyymi voidaan myös odottaa ennakoivan voimistuvaa volatilisuutta sijoituskohteiden markkinahinnoissa. Useissa empiirisissä tutkimuksissa on myös havaittu volatiliteetin voimistuvan laskevien osakekurssien aikana. Tässä tutkimuksessa on asteittain lisätty GARCH-ennustemallien varianssiyhtälöihin optioiden implisiittinen volatiliteetti, asymmetrinen informaatio sekä kaupankäyntivolyymi selittämään osaketuottojen varianssia. Tutkimustulosten perusteella ennustemallit suoriutuvat varianssin estimoinnissa paremmin, kun ennustemallien varianssiyhtälöihin on lisätty selittävinä muuttujina optioiden implisiittinen volatiliteetti sekä osoitinmuuttuja, joka indikoi kaupankäyntivolyymin voimistumista. Tutkimustulokset osoittavat myös, että ennustemallit jotka hyödyntävät havaintoaineistossa esiintyvää informaatioshokkien asymmetrista ominaisuutta suoriutuvat ennusteominaisuuksiltaan paremmin kuin mallit, joiden varianssiyhtälöt eivät huomioi tätä havaintoaineistossa esiintyvää ilmiötä.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

Time-varying correlations and interrelations:Firm-level-based sector evidence

Using firm-level data, we examine stock market correlations and interrelations for the G7 over the period 2000–2013. An examination using aggregate market data supports the view that correlations have risen and particularly so during crisis periods. Using firm-level data, which is tradeable, we establish sector portfolios. We consider three regression approaches. The results support, first, that correlations using firm data are lower than those observed using aggregate market index data. Second, the most important driver for home sector returns is the home market followed by the corresponding US sector. Third, correlations rose during the crisis but have stabilised and even fallen since. This supports the view that markets fall together but rise apart. Fourth, there is evidence that most sector correlations follow a market-wide component, but some sector correlations follow their own component. Subsequently, we examine the key drivers of time-varying correlations. We find that the market-wide component of correlations increases in a US bear market as well as with higher US market volatility and lower US interest rates. However, on a sector basis, there are notable exceptions with some correlations falling in a bear market. Together, these results support the view that diversification benefits remain across market sectors