Spillovers entre el S&Poor500 y los principales EMBIG latinoamericanos

This work performs an analysis of spillover effects between U.S. stock returns and changes in EMBI Global indices in Argentina, Brazil, Colombia, Mexico and Peru. A total spillover index is estimated to show significant increases at the turn of the century and during the global financial crisis. Breaking down the index into its directional components shows that the main sources of spillover among the markets analyzed are the U.S. stock market and the Brazilian bond index. An important limitation is that the EMBIGs of other Latin American countries are left out of the study and the main implication of the results is that it shows how the behavior of these instruments relates, which can be useful for portfolio decision-making. It is also noteworthy that the main recipients of spill effects are the indices of the bonds of Peru and Mexico, while the Argentine bond index is the least affected by external shocks.En este trabajo se realiza un análisis de los efectos de derrame (spillover ) entre los rendimientos accionarios de Estados Unidos y los cambios en los índices EMBI Global de Argentina, Brasil, Colombia, México y Perú. Se estima un índice del spillover total que muestra alzas importantes a principios de siglo y durante la crisis financiera mundial. Al descomponer dicho índice en sus componentes direccionales se observa que las principales fuentes de spillover entre los mercados analizados son el mercado accionario de Estados Unidos y el índice de los bonos brasileños. Una limitación importante es que quedan fuera del estudio los EMBIG de otros países latinoamericanos y la principal implicación de los resultados es que muestra cómo se relaciona el comportamiento de esos instrumentos, lo que puede ser útil para la toma de decisiones de portafolio. También es de destacarse que los principales receptores de efectos derrame son los índices de los bonos de Perú y México, en tanto que el índice de los bonos argentinos son los menos afectados por los choques externos

Spreads de la deuda privada y riesgo sistemático en México

This paper offers empirical evidence about the behavior of the risk premium (spread) on debt of Mexican firms as a result of systematic risk in Mexico, captured by the dynamics of local macroeconomic variables. We posit an alternative methodology to measure such risk premia, which depends only on data available for any firm. The result of the dynamic econometric model specified, show that all the risk factors proposed, either in current or lagged values, are relevant to explain the behavior of risk premia on debt for firms in this study. These premia are determined primarily by the evolution of imports and the exchange rate, which respectively impact the 100% and 96.43% of the analyzed firms. The less significant risk factors are exports and oil prices dynamics which impact 89.29% and 78.57% of the sample, respectively.Este artículo ofrece evidencia empírica del comportamiento del spread o prima de riesgo de la deuda de empresas mexicanas como consecuencia del riesgo sistemático en México, capturado por la dinámica de variables macroeconómicas locales. Se propone una metodología alternativa para calcular esas primas, la cual depende únicamente de información disponible para toda empresa. Los resultados de la estimación econométrica del modelo dinámico especificado, muestran que todos los factores de riesgo propuestos, ya sea en sus valores contemporáneos o rezagados, son importantes para explicar el comportamiento de las primas de riesgo de la deuda de las emisoras bajo estudio. Dichas primas están determinadas principalmente por la evolución de las importaciones y del tipo de cambio que impactan al 100% y 96.43% de las emisoras analizadas, respectivamente. Los factores de riesgo de menor importancia son el comportamiento de las exportaciones y de los precios del petróleo que impactan, respectivamente, al 89.29% y 78.57% de la muestra

Dependencia de los mercados de valores de Argentina, Brasil y México respecto del estadounidense: Covid19 y otras crisis financieras recientes

Este artículo muestra el análisis efectuado para comparar la estructura de dependencia de la caída de los rendimientos accionarios de los mercados de los tres países más grandes de América Latina (Argentina, Brasil y México) en los rendimientos del mercado de valores estadounidense. Se compara la caída propiciada por el surgimiento de la pandemia de Covid-19 con otros episodios de crisis financieras acaecidas a partir de la última década del siglo XX. Mediante cópulas bivariadas de Clayton con regímenes conducidos por cambios markovianos, se estudia el grado de la dependencia en la cola inferior de la distribución, encontrando patrones distintos de dependencia que sugieren que los mercados de Brasil y México son más dependientes que el argentino. Una limitante es que no termina aún la recuperación económica derivada de la pandemia, por lo que los resultados en relación con los efectos de la Covid-19 podrían considerarse sólo como provisionales, sin embargo, este artículo contribuye a entender cómo ha sido el proceso de globalización y las posibles consecuencias para la internacionalización de los mercados bursátiles latinoamericanos y la inversión en la región, incluyendo la de portafolio.Dependence of the stock markets of Argentina, Brazil and Mexico with respect to the U.S.: Covid19 and other recent financial crisesThis paper compares the dependency structure of the fall of equity returns in the three largest Latin American countries´stock markets. The fall caused by the emergence of the Covid-19 pandemic is compared with other episodes of financial crises that occurred since the last decade of the 20th century. Using bivariate Clayton copulas with regimes driven by Markovian changes, the degree of dependence in the lower tail of the distribution is studied, finding different patterns of dependence that suggest that the markets of Brazil and Mexico are more dependent than the Argentinean. A limitation is that the economic recovery derived from the pandemic has not yet ended, so the results in relation to the effects of Covid-19 could only be considered provisional. However, this article contributes to understanding the process of globalization and the possible consequences for the Latin American stock markets’ internationalization and the investment in the region, including portfolio investment

Interrelations and causality among the main capital markets in Latin America: a Time Series approach

Los mercados accionarios de los países emergentes pueden caracterizarse como más volátiles e inestables que los de los países industrializados pero, en cambio, prometen al inversionista retornos más elevados. Adicionalmente, el comportamiento de sus rendimientos ha demostrado tener una mayor sensibilidad ante acontecimientos internacionales y de carácter global. Por lo tanto, con alguna frecuencia se observan reacciones desproporcionadas en el comportamiento de las bolsas de los países emergentes en el corto plazo como resultado de influencias del extranjero. En este estudio se ofrece un análisis sobre las interrelaciones y causalidad entre los principales mercados accionarios de América Latina: México, Brasil, Argentina y Chile, en el periodo de agosto de 2003 a julio de 2013. Para ello, se utilizan diversas técnicas econométricas: Vectores Autorregresivos (VAR), Pruebas de Causalidad de Granger, Descomposición de Varianza y la representación gráfica del modelo del Estimulo Respuesta.The stock markets of emerging countries are characterized as more volatile and unstable than those of industrialized countries but, in exchange, they promise higher returns to the investor. Additionally, the behavior of their returns has shown greater sensibility to international and global events. Because of that, with some frequency, there are disproportionate reactions in the behavior of emerging stock markets in response to foreign influences. In this study we present an analysis of the interrelations and causality among the main stock exchanges in Latin America: Mexico, Brazil, Argentine and Chile. To that end, we use Vector Autoregressive (VAR), Granger Causality, Variance Decomposition and the graphical representation of the Impulse-Response model. Clasificación JEL (JEL Classification): C32, G15

Financial ratios and the spread paid on their debt by issuers listed on the Mexican Stock Exchange Market.

La administración del riesgo de crédito ha atraído la atención de numerosos trabajos debido a, entre otras razones, la urgencia de dar respuesta a las causas de la crisis financiera de 2007-2009, al surgimiento de nuevos derivados de crédito, a los cambios y adecuaciones de la reglamentación bancaria, a la participación de economías emergentes en los mercados financieros internacionales y en general, por la creciente sofisticación de los mercados, instrumentos e intermediarios financieros y la necesidad de medir la exposición al riesgo que representan. En este estudio se propone una metodología alternativa a la calificación crediticia tradicional; se plantea la hipótesis de que la tasa de variación de los spreads de crédito (e, indirectamente, el riesgo crediticio) de un conjunto de emisoras que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores, puede explicarse a partir de la dinámica de algunas de sus razones financieras. La evidencia empírica encontrada sugiere que los factores modelados explican satisfactoriamente el comportamiento del spread y, en consecuencia, del riesgo de crédito. Es decir, se corrobora nuestra hipótesis de trabajo de que es posible desarrollar una metodología alternativa a los procesos de calificación crediticia tradicionales para medir el riesgo de incumplimiento a partir de la información generada por las propias empresas. Asimismo, los resultados de la modelación econométrica destacan la importancia de la información rezagada.Recently, the discipline of Credit Risk Management has attracted the attention of numerous research works. Frequently, it is considered a “frontier” topic in finance, as it was some years ago the relationship between the required rate of return and the risk of an investment. The explanation of why it has grown in popularity has to do with the urgency to give an answer to the causes of the financial crisis of 2007-2009, the surge of new credit derivatives, the changes and adaptations of banking regulation all over the world, the growing weight of emerging economies in the international financial markets, and, in general, the growing sophistication of markets, instruments and financial intermediaries, as well as the need to measure the risk exposure they represent. This study proposes an alternative methodology to traditional Credit Ratings. We propose the hypothesis that the rate of change of the credit spreads (and, indirectly, the credit risk) of selected equity traded in the Bolsa Mexicana de Valores, may be explained based on the dynamics of a group of financial ratios. The empirical evidence suggests that factors modeled, satisfactorily explain the behavior of the spread (and, as such, the credit risk). That means that our hypothesis about the possibility to develop an alternative methodology to measure credit risk is confirmed. We also highlight the relevance of lagged information. Clasificación JEL (JEL Classification): G24, G32

Huelum Trading System: A Low-Frequency Algorithm Proposal

Abstract This paper aims to build a set of algorithmic trading strategies to capture the persistence of financial series. HUELUM Trading System is proposed to make algorithmic trading in a low-frequency environment and is tested with the Exchange Traded Fund (ETF) iShares NAFTRAC daily prices. HUELUM Trading System includes one mean and one trend technical analysis indicators which are compared to a buy & hold strategy as a benchmark. The principal contribution of this work is that HUELUM Trading System can adapt to NAFTRAC, capturing its behavior, trends, and persistence or momentum. HUELUM is validated through a rolling walk forward and works with any security as long as it has Open, High Low Close (OHLC) prices. When we are ina market with little liquidity and deepness, HUELUM gives accurate buy and sell signals compared to a buy & hold strategy and reduces potential equity losses.Resumen El objetivo del presente trabajo es construir un conjunto de estrategias de trading para capturar la persistencia y memoria de series financieras. Se propone un sistema de trading de baja frecuencia llamado HUELUM, mismo que es probado con el Exchange Traded Fund (EFT) iShares NAFTRAC para precios diarios. La principal contribución de este trabajo es que el sistema de trading HUELUM tiene la capacidad de adaptarse al NAFTRAC, capturando su comportamiento, tendencia y persistencia. El sistema HUELUM es validado a través de un análisis de ventanas móviles, además de que funciona con cualquier activo financiero que registre precios de tipo apertura, máximo, mínimo y cierre (OHLC, por sus siglas en inglés). Cuando nos encontramos en un mercado con poca liquidez y profundidad, HUELUM proporciona señales precisas de compra y venta comparada con una estrategia de buy & hold, asimismo, el sistema de trading propuesto permite la cobertura ante potenciales pérdidas de inversión

Estimation of the Degree of Integration of the Main European Capital Markets using a Copula-GARCH Model

El enfoque metodológico que se sigue en este trabajo para estudiar el co-movimiento de los cinco principales mercados de capital europeos es el de Cópula-GARCH, ajustando primero modelos GARCH para estimar las distribuciones marginales de los rendimientos de cada uno de dichos mercados. Con base en las distribuciones marginales estimadas, se procede a llevar a cabo el modelado de la distribución conjunta de los rendimientos mediante la estimación de un modelo canónico de viña de copulas (vine copula).The Copula-GARCH model is used to assess the simultaneous movement of the main five European Capital Markets. First, the returns marginal distributions were estimated with GARCH models, with these estimations, the returns joint distributions modeling was carried out using a canonic vine copula model. Clasificación JEL (JEL Classification): C22, C58, C6

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