Frequency connectedness and cross section of stock returns

Abstract

Tato práce představuje model sítě, kde jsou vazby mezi finančními institucemi tvořeny na základě jejich propojení v různých investičních horizontech, které je měřeno přenosem volatility. Aplikací nové metodologie měření propojenosti ve frekvencích Baruník & Křehlík (2018), založené na spektrální reprezentaci ro- zložení směrodatné odchylky, ukazujeme zásadní vlastnosti propojenosti, která vzniká heterogenními odezvami na šoky. Nově navrhovaný model sítí popisuje finanční propojení a systémové riziko v krátkodobé, střednědobé a dlouhodobé frekvenci. Empirická analýza práce se zaměřuje na finanční systém Spojených států, konkrétně významné americké banky v období od roku 2000 do roku 2016. Ve světle frekvenčních měření propojenosti volatility můžeme potvrdit, že akcie s vyšší úrovní dlouhodobé propojenosti představují vyšší systémové riziko, protože čelí šokům, které přetrvávají a jsou přenášeny dlouhodobě. V modelu oceňování aktiv posuzujeme rizikové prémie institucí a tento model potvrzuje významnost faktoru propojenosti volatility pro ceny aktiv. Klasifikace JEL C18, C58, C58, G10, G15, Klíčová slova propojenost, frekvence, spektrální analýza, systémové riziko, finanční síť E-mail autora 93539385@fsv.cuni.cz E-mail vedoucího práce barunik@fsv.cuni.cz

The thesis presents a network model, where financial institutions form linkages at various investment horizons through their interdependence measured by volatility connectedness. Applying the novel framework of frequency connectedness mea- sures Baruník & Křehlík (2018), based on spectral representation of variance de- composition, we show fundamental properties of connectedness that originate in heterogeneous frequency responses to shocks. The newly proposed network mod- els characterize financial connections and systemic risk at the short-, medium- and long-term frequency. The empirical focus of this thesis is on the interde- pendence structure of US financial system, specifically, major U.S. banks in the period 2000 - 2016. In the light of frequency volatility connectedness measures, we argue that stocks with high levels of long-term connectedness represent greater systemic risk, because they are subject to persistent shocks transmitted for longer periods. When we assess institutions' risk premiums in asset pricing model, the model confirms the significance of volatility connectedness factor for asset prices. JEL Classification C18, C58, C58, G10, G15, Keywords connectedness, frequency, spectral analysis, sys- temic risk, financial network Author's e-mail 93539385@fsv.cuni.cz Supervisor's e-mail...