Dynamic relations between oil and stock markets: Volatility spillovers, networks and causality

Simple item page
dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
dc.audienceStudentseng
dc.audienceTeacherseng
dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorGómez-González, José Eduardospa
dc.creatorHirs-Garzón, Jorgespa
dc.creatorSanín-Restrepo, Sebastiánspa
dc.date.accessioned2018-09-05T08:30:10Zeng
dc.date.available2018-09-05T08:30:10Zspa
dc.date.created2018-09-05spa
dc.descriptionSe estudia la relación entre los retornos de los mercados petroleros y los mercados cambiarios de siete países que son participantes importantes de los mercados de bienes básicos. Se computan indicadores totales y direccionales de transmisión de volatilidad usando métodos de descomposición de la varianza del error de pronóstico de vectores auto-regresivos y se explora su dinámica. Se encuentra que, en promedio, los mercados de petróleo son receptores netos de volatilidad mientras que los mercados accionarios de Noruega y de los Estados Unidos son los principales transmisores de la misma. Sin embargo, las intensidades de transmisión y las posiciones netas exhiben importante variación temporal, siendo sustancialmente diferentes en momentos de tensión financiera frente a momentos de tranquilidad en los mercados. Adicionalmente, se realizan pruebas de causalidad en sentido de Granger dinámicas en ventanas recursivas para probar la validez de los supuestos de exogeneidad de los choques a los mercados petroleros que se hacen de forma frecuente en la literatura. Los resultados muestran que existen relaciones de causalidad bidireccionales, que son más fuertes de los mercados accionarios hacia el petróleo que viceversa. Los resultados de este estudio proveen evidencia empírica que sugiere la validez de la hipótesis de financiarización de los mercados de petróleo y tienen implicaciones importantes para los inversionistas globales y para los hacedores de política.spa
dc.description.abstractWe study the relation between oil and stock market returns for a set of seven countries that are important participants in commodity markets. Total and directional spillover indicators are computed using forecast error variance decomposition from vector autoregressions, and their dynamic nature is explored. We fi nd that, on average, oil markets are net volatility receptors while the stock markets of Norway and the US are the main volatility trasmitters. However, transmission intensities and net positions present considerable time variation, being substantially different in moments of fi nancial distress with respect to normal times. Furthermore, we perform dynamic Granger causality tests on recursive windows to explore the validity of the exogeneity assumption of oil market shocks frequently made in the literature. Our results show the existence of bidirectional causality relations, being stronger from stock to oil markets. The results of this study provide empirical evidence suggesting the validity of the oil markets financialization hypothesis, and have important implications for global investors and policymakers.eng
dc.description.notesEnfoque Este documento estudia la relación entre los retornos de los mercados petroleros y los mercados accionarios de siete países que son actores importantes de los mercados de bienes básicos. Utilizando el método propuesto por Gamba-Santamaría, Gómez-González, Hurtado-Guarín y Melo-Velandia (2017), los autores abordan la pregunta de qué mercados son los principales transmisores y cuáles son los principales receptores de volatilidad, entre la muestra considerada. Se usan datos semanales de retornos en estos mercados, entre julio de 2002 y abril de 2018. El método utilizado permite identificar la dinámica de las transmisiones de volatilidad en el tiempo. Además, los autores estudian las relaciones bidireccionales de causalidad entre los retornos de los mercados considerados. Utilizando técnicas de econometría, de series de tiempo recientemente desarrolladas, se identifican cambios en las relaciones de causalidad. Contribución La investigación encontró que en promedio los mercados de petróleo son receptores netos de volatilidad mientras que los mercados accionarios de Noruega y de Estados Unidos son los principales transmisores de la misma. Sin embargo, las intensidades de transmisión y las posiciones netas exhiben importante variación temporal, siendo sustancialmente diferentes en momentos de tensión financiera frente a momentos de tranquilidad en los mercados. Resultados Los resultados muestran que existen relaciones de causalidad bidireccionales que son más fuertes de los mercados accionarios hacia el petróleo que viceversa. Los hallazgos de este estudio proveen evidencia empírica que sugiere la validez de la hipótesis de financiación de los mercados de petróleo y tienen implicaciones importantes para los inversionistas globales y para los hacedores de política. Estos resultados dan soporte a la hipótesis de financiación de los mercados petroleros, que propone que estos son afectados por los desarrollos que ocurren en los mercados financieros tradicionales y muestran que el supuesto que se hace en muchos trabajos de que los choques en los mercados petroleros son exógenos puede ser equivocado.spa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9389spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9389spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1051spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1051/spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1051spa
dc.relation.numberBorrador 1051spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1051.htmlspa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
dc.rights.ObjetoObjeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. La obra podrá consistir en documento escrito, audiovisual, audio, gráfico, fotográfico, infográfico, podcasts, etc., y podrá estar en cualquier formato conocido o por conocerse.spa
dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0spa
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.bibliographicCitationBasak, S., & Pavlova, A. (2016). A model of financialization of commodities. The Journal of Finance, 71(4), 1511-1556.eng
dc.source.bibliographicCitationBedoui, R., Braeik, S., Goutte, S., & Guesmi, K. (2018). On the study of conditional dependence structure between oil, gold and USD exchange rates. International Review of Financial Analysis, 59, 134-146.eng
dc.source.bibliographicCitationBoldanov, R., Degiannakis, S., & Filis, G. (2016). Time-varying correlation between oil and stock market volatilities: Evidence from oil-importing and oil-exporting countries. International Review of Financial Analysis, 48, 209-220.eng
dc.source.bibliographicCitationClements, A., Hurn, S., & Shi, S. (2017). An empirical investigation of herding in the US stock market. Economic Modelling, 67, 184-192.eng
dc.source.bibliographicCitationDiaz, E. M., Molero, J. C., & de Gracia, F. P. (2016). Oil price volatility and stock re- turns in the G7 economies. Energy Economics, 54, 417-430.eng
dc.source.bibliographicCitationDiebold, F. X., & Yilmaz, K. (2009). Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers, with Application to Global Equity Markets, 119, 158-171.eng
dc.source.bibliographicCitationDiebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive direc- tional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57-66.eng
dc.source.bibliographicCitationDiebold, F. X., & Y_lmaz, K. (2014). On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of _nancial _rms. Journal of Econometrics, 182(1), 119-134eng
dc.source.bibliographicCitationDing, H., Kim, H. G., & Park, S. Y. (2016). Crude oil and stock markets: Causal relationships in tails? Energy Economics, 59, 58-69.eng
dc.source.bibliographicCitationFilis, G., Degiannakis, S., & Floros, C. (2010). Macro economy, stock market and oil prices: Do meaningful relationships exist among their cyclical uctuations? Energy Economics, 32(4), 877-886.eng
dc.source.bibliographicCitationGamba-Santamaria, S., Gomez-Gonzalez, J. E., Hurtado-Guarin, J. L., & Melo-Velandia, L. F. (2017). Stock market volatility spillovers: Evidence for Latin America. Finance Research Letters, 20, 207-216.eng
dc.source.bibliographicCitationGamba-Santamaria, S., Gomez-Gonzalez, J.E., Hurtado-Guarin, J.L., & Melo-Velandia, L.F. (2018). Volatility spillovers among global stock markets: measuring total and directional e_ects. Empirical Economics, forthcoming. DOI: 10.1007/s00181-017-1406-3eng
dc.source.bibliographicCitationGomez-Gonzalez, J.E., & Hirs-Garzon, J. (2017). Uncovering the time-varying nature of causality between oil prices and stock market returns: A multi-country study. Borradores de Economia No. 1009. Banco de la Republica.eng
dc.source.bibliographicCitationJacomy, M., Heymann, S., Venturini, T., & Bastian, M. (2014). ForceAtlas2, a continuous graph layout algorithm for handy network visualization designed for the gephi software. PLOS ONE, 9(6), e98679.eng
dc.source.bibliographicCitationLee, B. J., Yang, C. W., & Huang, B. N. (2012). Oil price movements and stock markets revisited: A case of sector stock price indexes in the G-7 countries. Energy Economics, 34(5), 1284-1300.eng
dc.source.bibliographicCitationMaghyereh, A.I, Awartanib, B., & Bouric, E. (2016). The directional volatility connectedness between crude oil and equity markets: New evidence from implied volatility indexes. Energy Economics, 57, 78-93.eng
dc.source.bibliographicCitationTurhan, M. I., Sensoy, A., Ozturk, K., & Hacihasanoglu, E. (2014). A view to the long-run dynamic relationship between crude oil and the major asset classes. International Review of Economics & Finance, 33, 286-299.eng
dc.source.bibliographicCitationZhang, D. (2017). Oil shocks and stock markets revisited: Measuring connectedness from a global perspective. Energy Economics, 62, 323-333.eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1051spa
dc.subjectCausalidad variable en el tiempospa
dc.subjectPrecios del petróleospa
dc.subjectRetornos de mercados accionariosspa
dc.subjectEconomías emergentesspa
dc.subject.jelG01 - Financial Criseseng
dc.subject.jelG12 - Asset Pricing; Trading Volume; Bond Interest Rateseng
dc.subject.jelC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processeseng
dc.subject.jelspaG01 - Crisis financieraspa
dc.subject.jelspaG12 - Valoración de activos financieros; Volumen de comercio; Tasas de interés de bonosspa
dc.subject.jelspaC22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónspa
dc.subject.keywordTime-varying causalityeng
dc.subject.keywordOil priceeng
dc.subject.keywordStock market returnseng
dc.subject.keywordEmerging market economieseng
dc.subject.lembMercado cambiariospa
dc.subject.lembCausalidad de Grangerspa
dc.subject.lembMercados de petróleospa
dc.titleDynamic relations between oil and stock markets: Volatility spillovers, networks and causalityeng
dc.title.alternativeRelaciones dinámicas entre petróleo y mercados accionarios: transmisión de volatilidad, redes y causalidadspa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: nospa
local.caie.checklist22. La temática del documento, tiene que ver con temas sensibles actualmente en el País? - nospa
local.caie.validadorSGEEspa

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
be_1051.pdf
Size:
1.81 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Borradores de Economía No. 1051
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name:
license.txt
Size:
4.92 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Borradores de Economía