This paper investigates the relationships between various world stock indices from June 2007 to May 2009. The primary concern is whether the recession and the higher variance in daily market returns impact correlations between market indices. The results suggest that the correlations between daily returns on market indices are higher during the recession period of September 2008 to May 2009.Stock Returns, Recession, Volatility

Elaine Jones

English

Research Papers in Economics

RECESSION AND INTERNATIONAL MARKET CORRELATIONS
Elaine Jones, University of Central Missouri, Warrensburg, Missouri, USA
ABSTRACT
This paper investigates the relationships between various world stock indices from June 2007 to
May 2009.  The primary concern is whether the recession and the higher variance in daily
market returns impact correlations between market indices.  The results suggest that the
correlations between daily returns on market indices are higher during the recession period of
September 2008 to May 2009.
1. INTRODUCTION
Since the crash of the U.S. stock market in October 1987, the relationship between the U.S.
stock market and international stock markets is consistently discussed by both researchers and
investors.  As the U.S. market bears shocks, these are likely to impact international markets like
the crash in the U.S. in 1987 lead to crashes in other markets.  This relationship between the
U.S. market and international markets results in reasonable concern regarding the benefits of
international diversification.  Blackman, Holden, and Thomas (1994) note that changes in the
regulations regarding capital movements in the 1970s and 80s result in greater ease of access
for investors interested in foreign markets, but if the world markets are highly correlated, then
there would be no great need for international diversification.
Prior to 1987, there is very little evidence of interdependence between international stock
markets.  Blackman, et. al., (1994) find that there is no long‐term relationship between
international markets between 1979 and 1983.  During the time frame from 1979 to 1985, Eun
and Shim (1989) show that the U.S. market is not affected by international markets, but shocks
in the U.S. quickly impact international markets.  As a result, the causality in the relationships
between international markets along with the long‐term impact are of great interest.Several studies suggest that any interdependency between international markets is short‐lived. 
Smith, Brocato, and Rogers (1993) find very few instances of interdependency in world stock
markets between 1979 and 1991.  The only detection of interdependency occurs in 1987 when
the U.S. market crashed.  For the years 1983‐1996, Kanas (1998) finds no long‐term relationship
between the U.S. market and the European stock markets.  Dwyer and Hafer (1988) note that
international markets are highly positively correlated right after the crash in 1987, but the
correlations do not persist even a few weeks after the crash.  In fact many post‐crash
correlations are negative.  Using a later time frame of 1997 to 1999, Bessler and Yang (2003)
find that there is still very little interdependency between international markets, and the U.S.
stock market is the only market that consistently impacts international markets.  According to
these studies, international markets are not interdependent in the long‐term, and therefore
international diversification is beneficial.
Even though studies do not support long‐term interdependencies between international
markets, the need to continually study this issue persists.  As information, access, disclosure,
easing in government regulations regarding capital movements and taxes, etc. continue to
increase, the globalization of international markets along with their interdependencies are of
concern.  Fischer and Palasvitra (1990) show that interdependencies between international
stock markets are increasing with time using data in 1974 and 1986 to 1988.  They also show
that the U.S. market leads most of the other markets in the world.
One interesting study uses American Depository Receipts on Japanese stocks and futures
contracts on the Nikkei Index as proxies for the Japanese market.  Karolyi and Stulz (1996) use
these proxies in order to eliminate the timing issue.  Since the markets in Japan and the U.S. are
not open at the same time, using Japanese investment tools that trade in the U.S. while the U.S.
markets are open may provide new information regarding interdependencies.  They find that
major shocks result in a higher positive correlation between Japan and U.S. markets.  These
shocks are most likely global since they also consider macroeconomic shocks such as major
fluctuations in the exchange rate between the dollar and the yen, changes in T‐bill rates, andindustry effects, and find that these have no impact on the correlation between Japan’s market
and the U.S.  Another result of interest is that as the absolute rate of return increases, the
correlation between the markets is higher.  Contagions may be the source of this result.  Karolyi
and Stulz (1996) suggest that investors follow the crowd as investors make great gains or losses
in one market and therefore investors in other markets follow suit.
Ramchand and Susmel (1998) find that the correlation between the U.S. stock market and
international markets is 2 to 3.5 time higher when the variance in the U.S. market is high.  This
may suggest that times of chaos may lead to higher interdependencies between international
markets and is consistent with Karolyi and Stulz’s (1996) contagion hypothesis.  The purpose of
this paper is to investigate the relationship between market variance and correlation between
international markets given the current recession.
2. DATA
Daily closing values for 13 market indices are collected from Yahoo! Finance for the time frame
of May 31, 2007 to May 29, 2009.  The indices are the Merval (Argentina), Ibovespa (Brazil),
S&P/TSX Composite (Canada), IPC (Mexico), S&P 500 (United States), All Ordinaries (Australia),
SSE Composite (China), Hang Seng (Hong Kong), Nikkei 225 (Japan), FTSE 100 (United Kingdom),
Swiss Market (Switzerland), Deutscher Aktien (Germany) and Cotation Assistee en Continu
(France).  These indices are listed in Table 1 along with the symbols that are used to identify
them in this paper.  There is also a short explanation regarding the make‐up of each index.
The data are divided into two subsets in order to study the correlations between the indices
prior to the recession and then during the recession.  For the S&P 500, Table 2 contains the
average daily return and the standard deviation of the daily returns for each month from June
2007 to May 2009.  From June 2007 to August 2008, the standard deviations are in a range of
0.86% in June 2007 to 1.81% in March of 2008.  After August 2008, the standard deviations are
much higher and the range is 1.80% in May 2009 to 5.04% in October 2008.  Based on the
standard deviations, the pre‐recession set is June 2007 to August 2008, and the recession datais September 2008 to May 2009.
Daily returns for each index are calculated using
r V
V
t
t
= ⎛
⎝ ⎜ ⎞
⎠ ⎟
−
ln
1
where r is the daily return, Vt is the value of the index on trading day t, and Vt‐1 is the value of
the index on the trading day before day t.  Using the daily returns, the correlations between the
indices are calculated.  The results of these correlations are available in Tables 3, 4 and 5.
3. EMPIRICAL RESULTS
Correlation measures the strength of the relationship between the daily returns for one index
and the daily returns of another index.  In Table 3 the correlations for every possible pair of
indices are calculated for the entire sample, i.e. June 2007 to May 2009.  All of the correlations
are positive suggesting that the market indices tend to move in the same direction on a given
calendar date.  Not surprisingly, the correlations are generally higher in regions where it is likely
that markets are open at the same time.  For the Americas, correlations range from 0.6472
between MERV and the S&P and 0.8178 between the BVSP and IPC.  For the Far East, the
lowest correlation is between AOI and SSE at 0.2955, and the highest is between AOI and N225
at 0.7317.  Overall the highest correlations occur in Europe with a low of 0.8207 for SMI and
DAX and a high of 0.9454 for FTSE and CAC.  A possible explanation for the higher correlations
in Europe may be the European Economic Union and the use of a standard currency.
For the pre‐recession time period from June 2007 to August 2008, the correlations (Table 4) are
generally lower than those for the entire sample period.  A few of the correlations are even
weakly negative.  However, the positive correlations still persist with the strongest positive
correlations still occurring between the indices in Europe.
During the recessionary time period when the variance of the S&P is much higher, the
correlations are generally all larger than the entire sample period and the pre‐recession period. Table 5 contains the correlations for September 2008 to May 2009.  Regionally, the correlations
range from 0.4704 to 0.7316 in the Americas, 0.2539 to 0.6964 in the Far East, and 0.8440 to
0.9381 in Europe.  It appears that the correlations are definitely higher than the pre‐recession
period.  This is most likely the result of a world‐wide recession, but the role of the U.S.
economy, industry, and market is not determined at this point.  The correlations between the
S&P and the other indices are definitely higher during the recession, ranging from 0.1202 to
0.8147 during the recession and ‐0.1040 to 0.7185 during the pre‐recession period.  However
these numbers do not indicate causality between indices.
4. CONCLUSION
Market indices throughout the world seem to be positively correlated to each other.  This is not
a surprise in a world that is becoming more globally minded.  The opportunities to invest
directly in foreign markets, the proliferation of information available to investors, and the
loosening of regulations result in more interest in every aspect of investment.  Economic shocks
also seem to play a role in the interdependency between world stock markets.  As the world
sank into recession, the stock markets followed resulting in a higher correlation between
international stock indices.
Further research will provide more information regarding the relationships between world
markets.  For the most part, stock markets in different regions are not open at the same time,
and therefore it would be useful to use time‐series analysis to better identify relationships
between world markets.  Also a Granger Causality Test would be helpful to determine the
direction of the relationship.  Eun and Shim (1989), Fischer and Palasvitra (1990) and Bessler
and Yang (2003) all show that the U.S. market generally leads and impacts international
markets, but the international markets have little or no influence on the U.S. market.  Finally, a
larger sample size may enable a study of the change in correlations for many years.  This may
be especially beneficial for discovery of the rationale for the high correlations between
European markets.Regarding portfolio diversification, many of these correlations seem very high.  An investor in
Europe may not want to only diversify in Europe but also in the Far East markets where the
correlations are a lot lower.  In general international diversification is still beneficial especially
outside of the investor’s region.TABLE 1
Indices for each country with the symbols used to denote each index.
Country Index Symbol Explanation of Members
Argentina Merval MERV variable based on market 
cap (about 42)
Brazil Ibovespa BVSP 50 based on trading 
volume
Canada S&P/TSX Composite TSX variable based on market 
cap
Mexico IPC IPC 35 as industry 
representatives
United States S&P 500 S&P 500 based on market cap
Australia All Ordinaries AOI 500 largest
China SSE Composite SSE all stocks traded on the 
Shanghai Stock Exchange
Hong Kong Hang Seng HSI 45 based on market cap
Japan Nikkei 225 N225 225 blue‐chips
United Kingdom FTSE 100 FTSE 100 based on market cap
Switzerland Swiss Market SMI 20 largest and most liquid
Germany Deutscher Aktien DAX 30 based on market cap 
and volume
France Cotation Assistee en Continu CAC 40 out of the 100 highest 
market capTABLE 2
Average daily returns and standard deviations of daily returns for each month
Month Average Return Standard Deviation
Jun‐07 ‐0.09% 0.86%
Jul‐07 ‐0.15% 1.10%
Aug‐07 0.06% 1.53%
Sep‐07 0.19% 0.99%
Oct‐07 0.06% 0.87%
Nov‐07 ‐0.21% 1.67%
Dec‐07 ‐0.04% 1.11%
Jan‐08 ‐0.30% 1.53%
Feb‐08 ‐0.18% 1.30%
Mar‐08 ‐0.03% 1.81%
Apr‐08 0.21% 1.14%
May‐08 0.05% 0.91%
Jun‐08 ‐0.43% 1.24%
Jul‐08 ‐0.05% 1.46%
Aug‐08 0.06% 1.31%
Sep‐09 ‐0.46% 3.46%
Oct‐08 ‐0.80% 5.04%
Nov‐08 ‐0.41% 4.48%
Dec‐08 0.04% 3.13%
Jan‐09 ‐0.45% 2.48%
Feb‐09 ‐0.61% 2.29%
Mar‐09 0.37% 3.06%
Apr‐09 0.43% 1.89%
May‐09 0.26% 1.80%TABLE 3
Correlations between daily returns on market indices for June 2007 to May 2009
June 2007 ‐ May 2009
MERV BVSP TSX IPC S&P AOI SSE HSI N225 FTSE SMI DAX CAC
MERV 1
BVSP 0.7693 1
TSX 0.7226 0.7566 1
IPC 0.6858 0.8178 0.6935 1
S&P 0.6472 0.7650 0.7678 0.7848 1
AOI 0.2685 0.2267 0.2376 0.2222 0.1119 1
SSE 0.1555 0.1926 0.0883 0.1256 0.0221 0.2955 1
HSI 0.3657 0.4202 0.3321 0.3862 0.2642 0.6762 0.4969 1
N225 0.2812 0.2533 0.3015 0.2415 0.1166 0.7317 0.3147 0.6969 1
FTSE 0.6211 0.6410 0.5987 0.6239 0.5541 0.3990 0.1517 0.4384 0.4349 1
SMI 0.5814 0.6041 0.5605 0.5847 0.5404 0.4045 0.1498 0.4175 0.4369 0.8839 1
DAX 0.6254 0.6639 0.5790 0.6610 0.6295 0.3695 0.1599 0.4395 0.4141 0.8740 0.8207 1
CAC 0.6261 0.6647 0.5945 0.6397 0.5777 0.3961 0.1612 0.4336 0.4356 0.9454 0.8900 0.9130 1TABLE 4
Correlations between daily returns on market indices for June 2007 to August 2008
June 2007 ‐ August 2008
MERV BVSP TSX IPC S&P AOI SSE HSI N225 FTSE SMI DAX CAC
MERV 1
BVSP 0.7223 1
TSX 0.6678 0.7316 1
IPC 0.5894 0.7166 0.6330 1
S&P 0.4704 0.6418 0.6132 0.7185 1
AOI 0.1888 0.1352 0.1136 0.0833 ‐0.0065 1
SSE 0.0737 0.0705 0.0045 ‐0.0048 ‐0.1040 0.2539 1
HSI 0.1925 0.1783 0.1175 0.1059 0.0211 0.7316 0.4511 1
N225 0.1012 0.1407 0.1061 0.0654 0.0584 0.6924 0.2759 0.6838 1
FTSE 0.5436 0.5719 0.5133 0.5231 0.4744 0.2745 0.0699 0.2983 0.3039 1
SMI 0.4640 0.5042 0.4138 0.4889 0.4551 0.2880 0.0620 0.3155 0.3842 0.8556 1
DAX 0.4901 0.5478 0.4439 0.4553 0.4737 0.2763 0.0693 0.2479 0.3106 0.8779 0.8440 1
CAC 0.5454 0.5770 0.4898 0.5222 0.5045 0.2639 0.0586 0.2567 0.3164 0.9297 0.8819 0.9381 1TABLE 5
Correlations between daily returns on market indices for September 2008 to May 2009
September 2008 ‐ May 2009
MERV BVSP TSX IPC S&P AOI SSE HSI N225 FTSE SMI DAX CAC
MERV 1
BVSP 0.7938 1
TSX 0.7381 0.7729 1
IPC 0.7312 0.8614 0.7256 1
S&P 0.6969 0.8105 0.8068 0.8147 1
AOI 0.3139 0.2786 0.2983 0.3035 0.1654 1
SSE 0.2440 0.3303 0.1679 0.2667 0.1202 0.3634 1
HSI 0.4517 0.5442 0.4256 0.5371 0.3666 0.6403 0.5894 1
N225 0.3434 0.3041 0.3623 0.3220 0.1347 0.7672 0.4006 0.7114 1
FTSE 0.6566 0.6708 0.6329 0.6702 0.5840 0.4723 0.2488 0.5130 0.4935 1
SMI 0.6386 0.6485 0.6207 0.6284 0.5745 0.4737 0.2521 0.4733 0.4633 0.8970 1
DAX 0.6773 0.7093 0.6215 0.7454 0.6746 0.4234 0.2620 0.5341 0.4556 0.8740 0.8140 1
CAC 0.6608 0.7002 0.6317 0.6912 0.6017 0.4716 0.2762 0.5241 0.4858 0.9524 0.8948 0.9040 1REFERENCES
Bessler, D., & Yang, J. (2003, April). The structure of interdependence in international stock
markets. Journal of International Money & Finance, 22(2), 261‐287.
Blackman, S., Holden, K., & Thomas, W. (1994, August). Long‐term relationships between
international share prices. Applied Financial Economics, 4(4), 297‐304.
Dwyer, G. & Hafer, R. (1988). Are national stock markets linked? Review, Federal Reserve Bank
of St. Louis, Nov, 3‐14.
Eun, C., & Shim, S. (1989, June). International Transmission of Stock Market Movements.
Journal of Financial and Quantitative Analysis, 24(2), 241‐256.
Fischer, K., & Palasvirta, A. (1990). High Road to a Global Marketplace: The International
Transmission of Stock Market Fluctuations. The Financial Review, 25(3), 371‐394.
Kanas, A. (1998, December). Linkages between the US and European equity markets: further
evidence from cointegration tests. Applied Financial Economics, 8(6), 607‐614.
Karolyi, G., & Stulz, R. (1996, July). Why Do Markets Move Together? An Investigation of
U.S.‐Japan Stock Return Comovements. Journal of Finance, 51(3), 951‐986.
Ramchand, L., & Susmel, R. (1998, October). Volatility and Cross Correlation across Major Stock
Markets. Journal of Empirical Finance, 5(4), 397‐416.
Smith, K., Brocato, J., & Rogers, J. (1993, March). Regularities in the data between major equity
markets: evidence from Granger causality tests. Applied Financial Economics, 3(1),
55‐60.

RECESSION AND INTERNATIONAL MARKET CORRELATIONS

http://faculty.ucmo.edu/econfinpapers/wpaper/wp0901.pdf

RECESSION AND INTERNATIONAL MARKET CORRELATIONS

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Research Papers in Economics