Measurement of volatility spillovers and asymmetric connectedness on commodity and equity markets

Abstract

Measurement of volatility spillovers and asymmetric connectedness on commodity and equity markets Tereza Malířová Diplomová práce, IES FSV UK, červenec 2017 V této práci zkoumáme přelévání volatility mezi komoditními a akciovými trhy metodou založenou na realizovaných měrách volatility a rozkladu prognózy chybových odchylek invariantních vůči pořadí proměnných při vektorových autoregresích. To nám umožňuje měřit nejen celkové, směrové a čisté přelévání volatility, ale i asymetrii reakcí na pozitivní a negativní šoky. V analýze využíváme vysokofrekvenční data o cenách termínových kontraktů na trzích s ropou, kukuřicí, bavlnou a zlatem, a hodnotách indexu S&P 500. Data pokrývají období od ledna 2002 do prosince 2015 tak, aby zahrnula globální finanční krizi v roce 2008. Naše empirická analýza ukazuje, že v průměru je volatilita na ostatních trzích zodpovědná za přibližně jednu pětinu chybové odchylky prognózy volatility. V souladu s předchozí literaturou zjišťujeme, že nejdůležitější úlohu hrají šoky na akciových trzích, neboť index S&P 500 dominuje všem komoditám z hlediska přelévání volatility. Naše výsledky naznačují, že před vypuknutím globální finanční krize v roce 2008 bylo přelévání volatility napříč analyzovanými trhy poměrně omezené, nicméně krize výrazně posílila propojenost mezi komoditními a...

Measurement of volatility spillovers and asymmetric connectedness on commodity and equity markets Tereza Malířová Master's Thesis, IES FSV UK, July 2017 We study volatility spillovers among commodity and equity markets by employing a recently developed approach based on realized measures and forecast error variance decomposition invariant to the variable ordering from vector-autoregressions. This enables us to measure total, directional and net volatility spillovers as well as the asymmetry of responses to positive and negative shocks. We exploit high-frequency data on the prices of Crude oil, Corn, Cotton and Gold futures, and the S&P 500 Index and use a sample which spans from January 2002 to December 2015 to cover the entire period around the global financial crisis of 2008. Our empirical analysis reveals that on average, the volatility shocks related to other markets account for around one fifth of the volatility forecast error variance. We find that shocks to the stock markets play the most important role as the S&P 500 Index dominates all commodities in terms of general volatility spillover transmission. Our results further suggest that volatility spillovers across the analyzed assets were rather limited before the global financial crisis, which then boosted the connectedness between commodity and stock...