Influence of COVID-induced fear on sovereign bond yield

There is limited literature exploring the relationship between the sentiment of fear and bond markets. This study analyzes the influence of fear generated by the coronavirus on bond markets, particularly on the yield of sovereign bond debt issued by the G7 countries (Germany, Canada, the United States, France, Italy, Japan, and the United Kingdom). To accomplish this, search volumes compiled by Google Trends on the topic of coronavirus were used as a proxy for COVID-induced fear. The results from applying a panel data approach for the period from 1 January 2020 to 30 December 2020, show that this fear positively impacts the 10-year sovereign bond yield. We show that a one-point increase in COVID-induced fear was associated with an increase in the weekly change in the sovereign bond yield of around 0.0007%. Thus, we found that COVID-induced fear was associated with an increase in country risk perception. These findings have important implications for policymakers by demonstrating the importance of searching a balance between health concerns and impacts on the economy to avoid increasing country risk. In addition, the results obtained show that in times of greater fear of the coronavirus, investors can obtain higher returns by investing in safe assets, such as sovereign bonds

Bootstrap method for calculating technical provisions for claims

[ES] La adecuada gestión del riesgo es uno de los objetivos fundamentales en las compañías aseguradoras, la buena valoración de la incertidumbre es una de las claves de éxito en este sector empresarial, por ello, abarca el objeto de nuestro estudio. La clave para gestionar la incertidumbre es poder prever los posibles siniestros y así estimar las provisiones técnicas a constituir por la empresa para el pago de estos. La Directiva Europea Solvencia II, que entra en vigor en 2016, modificó sustancialmente la metodología a emplear para la estimación de las provisiones técnicas utilizada con anterioridad. Esta normativa establece una mejor valoración del riesgo para poder afrontar los pagos por siniestros sin tener problemas de insolvencia o escasa liquidez. Adaptándonos a dicha normativa, procedemos a estimar las provisiones técnicas mediante el método Chain Ladder aplicado mediante el formato triangulo, el cual se adapta a la directiva y tiene en cuenta el comportamiento de los pagos por siniestros en diferentes años. Para reducir la incertidumbre en nuestras estimaciones, utilizamos el método Bootstrap con el que determinaremos la fiabilidad de los datos estimando el error. Mediante los datos obtenidos de una compañía aseguradora en su ramo de autos, realizamos hipótesis para determinar la fiabilidad del método de estimación Chain Ladder con Bootstrap, obteniendo que dicha metodología se adecua a la nueva normativa además de demostrar su eficiencia en la estimación de las provisiones técnicas, siendo el percentil 50 el estadístico más adecuado para dicha estimación.[EN] Proper risk management is one of the main objectives in the insurance companies, the good assessment of uncertainty is one of the keys to success in this business sector, therefore, covers the object of our study. The key to managing uncertainty is to foresee the possible claims and thus estimate the technical provisions to set up by the company for the payment of these. The European directive Solvency II, which came into force in 2016, substantially modified the methodology to be used for the estimation of technical provisions used previously. This regulation establishes a better assessment of the risk to meet payments for claims without having problems of low liquidity or insolvency. Adapting ourselves to this norm, we proceed to estimate technical provisions through the Chain Ladder method implemented by the triangle format, which adapts to the directive and takes into account the behaviour of the payments for claims in different years. To reduce uncertainty in our estimates, we use the Bootstrap method which we will determine the reliability of the data estimating the error. Using the data obtained from an insurance company in its area of cars, we carry out hypothesis to determine the reliability of the Chain Ladder with Bootstrap estimation method

Efecto de la incertidumbre de política económica en los mercados bursátiles europeos

Este estudio evalúa el efecto de la Incertidumbre de Política Económica (IPE) en la rentabilidad, volatilidad y liquidez de los mercados bursátiles europeos. Aplicando datos de panel y regresión lineal sobre una muestra para el periodo 09-2011 a 12-2018 se encuentra que IPE reduce la rentabilidad e incrementa la volatilidad de los mercados bursátiles europeos, sin embargo, IPE afecta de manera dispar a la liquidez en los distintos países. Estos resultados ponen de manifiesto la importancia y necesidad de un mayor control por parte de los formuladores de políticas económicas sobre la transparencia y la estabilidad de sus decisiones

Effect of Economic Policy Uncertainty on European Stock Markets

Este estudio evalúa el efecto de la Incertidumbre de Política Económica (IPE) en la rentabilidad, volatilidad y liquidez de los mercados bursátiles europeos. Aplicando datos de panel sobre una muestra de países europeos para el periodo 09-2011 a 07-2020 se encuentra que IPE reduce la rentabilidad e incrementa la volatilidad de los mercados bursátiles europeos, no encontrándose resultados concluyentes respecto a la liquidez. Estos resultados ponen de manifiesto la importancia y necesidad de un mayor control por parte de los formuladores de políticas económicas sobre la transparencia y la estabilidad de sus decisionesThis study assesses the effect of Economic Policy Uncertainty (IPE) on the return, volatility and liquidity of European stock markets. Applying panel data on a sample of European countries for the period 09-2011 to 07-2020, it is found that IPE reduces returns and increases volatility in European stock markets, not finding conclusive results regarding liquidity. These results demonstrate the importance and need for greater control by economic policy makers over the transparency and stability of their decision

Análisis comparativo de metodologías para la cuantificación de provisiones técnicas en entidades aseguradoras. Adaptación a Solvencia II

(Comparative analysis of methodologies for the quantification of technical provisions in insurance entities. Adaptation to Solvency II. )The entry into force of Solvency II has involved a great process of adaptation for insurance companies. One of the aspects affected by Solvency II is in the quantification of risks, and within this in the estimation of the technical provisions to be constituted. The objective of this work is to study the estimation of technical provisions in non-life insurance through stochastic methodology. We compare three of the most popular methods for estimating payments for claims that occurred but not reported, these being the Free Distribution-free of Mack, the Generalized Linear Model assuming a Poisson distribution with Overdispersion along with the logarithmic link function, and the Bootstrap method with simulation. The results show that the Boostrap method with Simulation is the most appropriate method, with the 50th percentile being the most appropriate measure in the presence of negative or excessively high values, which is common in this context.La entrada en vigor de Solvencia II ha supuesto un gran proceso de adaptación para las compañías aseguradoras. Uno de los aspectos en los que incide Solvencia II es en la cuantificación de riesgos, y dentro de esta en la estimación de las provisiones técnicas a constituir. El objetivo de este trabajo es estudiar la estimación de las provisiones técnicas en seguros no vida a través de metodología estocástica. Comparamos tres de los métodos más populares para la estimación de los pagos por siniestros ocurridos pero no notificados, siendo estos la Distribución Libre de Mack, el Modelo Lineal Generalizado asumiendo una distribución Poisson con Sobredispersión junto con la función de enlace logarítmica, y el método Bootstrap con Simulación. Los resultados muestran que el método Boostrap con Simulación es el método más apropiado, siendo el percentil 50 la medida más adecuada ante la existencia de valores negativos o excesivamente elevados, hecho habitual en este contexto

Effectiveness of short sales bans in Spain

URL del artículo en la web de la Revista: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2776Este trabajo estudia la influencia que han tenido en España las prohibiciones de ventas en corto en su mercado bursátil, siendo su objetivo conocer si dicha medida correctiva verdaderamente ha presentado efectos positivos en el mercado. Para determinar dicha influencia, hemos estudiado la rentabilidad, el riesgo y la liquidez del Ibex 35 en el periodo comprendido entre el 11 de noviembre de 2008 y el 31 de mayo de 2013, diferenciando en este periodo las dos restricciones establecidas en España durante la crisis. Para medir el impacto de estas prohibiciones, se han diseñado modelos econométricos de regresión lineal entre el volumen de préstamo de valores y rentabilidad del Ibex 35, llegándose a la conclusión de que las prohibiciones de las ventas en corto implantadas no han corregido las caídas en las cotizaciones y la volatilidad. Se observa, sin embargo, un significativo descenso en el volumen de negociación durante los periodos en los que la prohibición estaba vigente.This paper studies the influence of short sales bans on the Spanish stock market, and its objective is to know if this corrective measure has had positive effects on the market. To determine this influence, we have studied the profitability, risk and liquidity of Ibex 35 in the period between November 11, 2008 and May 31, 2013, distinguishing in this period between the two restrictions established in Spain during the crisis. To measure the impact of these bans, econometric linear regression models have been designed between securities lending volume and profitability of Ibex 35, concluding that the bans on short sales implemented have not corrected the falls in quotations or the volatility. However, there is a significant decrease in the volume of trading during the ban periods.Universidad Pablo de Olavid

Influence of COVID-induced fear on sovereign bond yield

There is limited literature exploring the relationship between the sentiment of fear and bond markets. This study analyzes the influence of fear generated by the coronavirus on bond markets, particularly on the yield of sovereign bond debt issued by the G7 countries (Germany, Canada, the United States, France, Italy, Japan, and the United Kingdom). To accomplish this, search volumes compiled by Google Trends on the topic of coronavirus were used as a proxy for COVID-induced fear. The results from applying a panel data approach for the period from 1 January 2020 to 30 December 2020, show that this fear positively impacts the 10-year sovereign bond yield. We show that a one-point increase in COVID-induced fear was associated with an increase in the weekly change in the sovereign bond yield of around 0.0007%. Thus, we found that COVID-induced fear was associated with an increase in country risk perception. These findings have important implications for policymakers by demonstrating the importance of searching a balance between health concerns and impacts on the economy to avoid increasing country risk. In addition, the results obtained show that in times of greater fear of the coronavirus, investors can obtain higher returns by investing in safe assets, such as sovereign bonds

Fear of COVID-19 Effect on Stock Markets: A Proposal for an Algorithmic Trading System Based on Fear

This study analyzes the fear of COVID-19 effect on European stock market returns. For this purpose, the search volumes (SV) collected by Google Trends (GT) and Wikipedia were used as proxies of fear of COVID-19. In a sample from 13 European stock markets, fear of COVID-19 was found to be associated with negative European stock returns. Our research employed this observation to propose an algorithmic trading system based on fear of COVID-19. Back-testing results show the possibility of extraordinary returns based on this system. These findings have important implications for political authorities, the mass media, and investors

Sentimiento de los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35

This article analyses the extent to which the Spanish digital media transmits positive or negative sentiment when they publish information about the stock market. Specifically, the evaluation was performed on news published about the performance of the Ibex 35 index with the objective of determining positive or negative sentiment transmission. The sample set, utilized publications with content related to the evolution of the stock index, covered the period from September 11, 2015 to November 19, 2018 and employed a total of 1,165 days of publications in 18 Spanish digital media. The publications were analysed with Natural Language Processing (PLN) algorithms to determine the extent to which sentiment was implied and transmitted by the news. The results showed that, the Spanish digital media transmitted sentiment in their publications about the Ibex35; there were differences between specialized and generalist media; the media that transmitted less sentiment were mainly negative. This work contributes to the discussion on the impact of sentiment generated by the media in the stock markets.En este artículo se analiza en qué medida y sentido los medios de comunicación españoles en soporte digital transmiten sentimiento positivo o negativo en la información que publican sobre la bolsa. Concretamente, se evalúa el tratamiento que dan estos medios a las noticias que publican sobre el comportamiento del índice Ibex 35 con una transmisión de sentimiento positivo o negativo. Para captar y analizar el sentimiento contenido en las noticias, se ha utilizado una muestra de publicaciones con contenidos relativos a la evolución del índice bursátil desde el 11 de septiembre de 2015 hasta el 19 de noviembre de 2018, analizando un total de 1.165 días de publicaciones en 18 medios de comunicación españoles en el medio digital. Para llevar a cabo el objetivo de este trabajo, se han aplicado algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) sobre título y resumen de la noticia, con los cuales se ha extraído el sentimiento implícito de las noticias. Los resultados obtenidos muestran que los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35 transmiten sentimiento en sus publicaciones, encontrándose diferencias entre los medios especializados y generalistas. Se ha observado, a su vez, cómo los medios que transmiten menos sentimiento, principalmente este es negativo. Este trabajo contribuye en el debate del impacto que el sentimiento generado por los medios de comunicación puede presentar en los mercados de valores