Cette thèse s’inscrit dans la ligne directrice des travaux cherchant à discuter/expliquer les déterminants des taux de change dans un contexte de régime flexible. En particulier, elle se focalise sur l’examen de la dynamique du taux de change Euro-Dollar Américain en se référant en particulier aux fondamentaux et aux flux d’ordre, en lien avec les approches monétaristes et microstructurelles. Deux aspects du comportement du taux de change sont explorés : sa dynamique et sa volatilité. A ces fins, cette étude accorde une importance particulière au fait que le nouveau concept à savoir le flux d’ordre est une approximation fiable de fondamentaux macroéconomiques inobservables et/ou non quantifiables. Les résultats mettent en évidence que la dépréciation initiale de l’Euro face au Dollar découle principalement d’une forte expansion monétaire en Europe et d’une sortie massive de capitaux vers les Etats-Unis. Par ailleurs, cette étude montre que les instabilités des modèles monétaires détectées empiriquement sont le résultat d’une spécification inappropriée des déterminants du taux de change et que le niveau de stabilité de la relation de long terme va de pair avec le degré de désagrégation des flux d’ordre. Quant à l’étude des déterminants macroéconomiques de la volatilité du taux de change, cette thèse a revisité, sur un plan théorique, l’approche GARCH-MIDAS de Engle, GhysEls et Sohn (2006,2013). Ensuite, sur un plan empirique, cette étude a comparé les estimations et les prévisions fournies par les deux approches (classique et renforcée) où il a mis en avant la supériorité, en termes de qualité explicative prévisionnelle, du GARCH-MIDAS augmenté par une marche aléatoire. / This thesis is part of the guideline of works seeking to discuss / explain the determinants of exchange rates in a flexible regime context. In particular, it focuses on examining the behavior of the Euro-US dollar exchange rate by referring in particular to fundamentals and order flows, in connection with monetarist and microstructural approaches. Two aspects of exchange rate behavior are explored: its dynamics and volatility. For these purposes, this study places particular emphasis on the fact that the new concept of order flow is a reliable approximation of unobservable and / or unquantifiable macroeconomic fundamentals. The results show that the initial depreciation of the Euro against the US Dollar stems mainly from a strong monetary expansion in Europe and a massive capital outflow to the United States. Moreover, this study shows that the instabilities of the empirically detected monetary models are the result of an inappropriate specification of the determinants of the exchange rate and that the level of stability of the long-term relationship goes hand in hand with the degree of disaggregation of the flows. order. As for the study of the macroeconomic determinants of exchange rate volatility, this thesis revisits, on a theoretical level, the GARCH-MIDAS approach of Engle, GhysEls and Sohn (2006,2013). Then, on an empirical level, this study compared the estimates and forecasts provided by the two approaches (classical and reinforced), where it highlighted the superiority, in terms of forecast quality, of GARCH-MIDAS augmented by a random walk.

本文研究主要在探討以銀行團聯貸宣告下，對台灣地區上市的參貸銀行和借款公司之股東財富有何影響？本研究以事件研究法（Event Study）對標準化異常報酬做檢定，同時由於過去對殘差項估計多是以古典最小平方法來估計，但是實際股票報酬率通常具有尖峰態的胖尾分配，因此本文同時採Bollerslev(1986)的GARCH估計法及傳統古典最小平方法估計，並對結果做一比較；實証結果如下： 本研究得到下列結論： 1、在股價報酬時間數列特性上：對放款銀行之股價報酬而言，呈現異質變異性質者佔近四成，而對借款公司之股價報酬而言，呈現異質變異性質者佔四成，因此在考慮報酬率的特性時需將此考慮各國模型中，但就事件觀察期的顯著性而言，以古典最小平方法估計以異質條件變異數分析法估計的結論上，無論在放款銀行或在借款公司上皆無顯著之差異，可能因為時間數列的時間較短所致。 2、就放款銀行而言，銀行團聯貸之宣告日前一天，即有整個事件期中最強烈的正向反應，但未達顯著水準，而在宣告日前一天至宣告日當天的事件窗口有顯著水準的正向反應，顯示銀行團聯貸宣告所傳達給放款銀行之股東是正面資訊內涵。 3、就借款公司而言，銀行團聯貸之宣告前二天即有強烈的正向反應（但未達顯著水準），但隔天（宣告日前一天）即以整個事件期中最強烈的負向反應（但未達顯著水準）逆轉，而在宣告日前一天至宣告日當天的事件窗口卻有顯著水準的負向反應，顯示銀行團聯貸宣告所傳達給借款公司之股東是負面的資訊內涵。 4、放款銀行在累積異常報酬方面，在宣告日前十八天左右即有資訊揭露的現象，但持續4天之後，隨即有下跌趨勢，至宣告日前二天更跌至谷底，最後在宣告日後二天才轉回來，此現象可能代表投資人對銀行團聯貸之推動，時間拖愈久，對聯貸之成功與否持較悲觀的市場反應，乃至聯貸宣告後二天，才明確的正向反應出來。 5、借款公司在累積異常報酬方面，在宣告日之前即有上漲的趨勢，此現象顯示借款公司之股東對借款公司持較樂觀的市場反應，然宣告日前一天負面反應最強烈，可能顯示聯貸案成功與否會響到借款公司聲譽及資金的調度等方面，但聯貸案成功宣告後，則以更大幅度的正向股價反價，因此聯貸宣告整體而言，對借款公司之股東應為正面的資訊內涵。 6、以橫斷面分析法複迴歸的方式分別探討對放款銀行與對借款公司之異常報酬影響原因，實証結果顯示在放款銀行而言有99..........9%以上的顯著性，表示異常報酬與新銀行是否加入競爭有負向的關係，此現象表示81年新銀行的成立，使得舊有銀行聯貸的利潤受到很大衝擊。而在借款公司而言，銀行團參貸家數，與借款公司之異常報酬無顯著相關性，無法証實「契約彈性假說」，而借款公司之資產規模與舉債能力與異常報酬無顯著水準相關。

關於風險值之估計，拔靴法因直接以市場資料為抽樣分配，計算時便包含一般財務時間序列所常有的厚尾高峰等現象，避免模型偏誤(Model Risk)。但市場上的波動因具有異質變異，易產生波動聚集現象(Volatility Clustering)，是以歷史資料無法立即反應波動之起伏與及時之資訊，一般VaR估計模型往往在波動較劇烈起伏處，無法準確估計風險值，因而提高市場風險。 　　針對於此，此次研究嘗試以GARCH模型捕捉波動起伏，並運用拔靴法估計之便捷與優點，估計更可靠之風險值（簡稱GARCH Bootstrap）。研究所得之主要結論如下： 　　1.拔靴法(Bootstrap)以及偏誤修正之拔靴法(Bias-Corrected Bootstrap)在厚尾及常態之下，皆比歷史模擬法有較佳之估計。但實證資料因厚尾情形不足，三者之VaR估計，並無顯著差異。 　　2.拔靴法及偏誤修正之拔靴法於模擬中有較大之差距，實證下則較小，應為實證資料厚尾情形較輕微所致。 　　3.模擬中，在GARCH模型之配適上，選擇樣本大小（或窗口大小）為250日或500日皆為條件之估計較佳。但實證上，250日的資料仍嫌不足，在計算參數時會有不收斂而無法得其結果。建議在窗口選擇上應至少為500日。 　　4.在資料本身具有GARCH現象時，GARCH Bootstrap會較Bootstrap為佳。

Depuis la crise boursi`ere du secteur des Nouvelles Technologies en 2000 et la croissance très grande de la volatilité des actifs boursiers par rapport à ce qui a précédé cette année, la modélisation de cette volatilité et son effet de contagion à travers les marchés boursiers dans le monde, a suscité beaucoup de discussions et de recherches. Nous nous intéressons par conséquent, à la modélisation de la volatilité de trois indices technologiques : NASDAQ-100, IT.CAC et NEMAX et cinq indices globaux : Dow Jones Industrial Average, Standard & Poor 500, NASDAQ Composite, DAX et CAC40, afin de vérifier si le risque d'investissement, mesuré par la valeur à risque (VaR) a changé suite à la crise technologique et afin de montrer que la crise technologique, parmi toutes les crises boursières vécues, est la crise qui a le plus affecté les marchés boursiers à travers le monde. Notre calcul de la VaR exige une modélisation précise de la volatilité des séries étudiées et l'identification de la présence de corrélations conditionnelles dynamiques ou non. Nous utilisons différents modèles pour modéliser la volatilité des indices étudiés, notamment différents modèles à changements de régimes (SWARCH, SWGARCH et MSVECM) et le modèle GARCH multivari é à corrélations conditionnelles dynamiques (DCC-MVGARCH). Nous utilisons les modèles à changements de régimes et les modèles VAR afin de montrer l'existence d'effets de co-mouvements et de contagion entre les indices étudiés et le modèle DCC-MVGARCH afin de montrer l'effet de la crise technologique sur l'augmentation de la volatilité des marchés boursiers et la présence de corrélations dynamiques qui les lient, ainsi que pour le calcul de la VaR. Nous comparons à la fin les VaR calculées par le modèle DCC-MVGARCH avec des VaR calculée par la méthode non-paramétrique des copules.

Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented. / Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas.

Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas. / Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented.

Στην εργασία αυτή προσεγγίζεται μια μέθοδος ιδιαίτερα γνωστή στον χρηματοπιστωτικό τομέα, με την οποία γίνεται αποτίμηση της αξίας σε κίνδυνο, Value at Risk, που είναι εκτεθειμένες μετοχές και χαρτοφυλάκιο, σύμφωνα με την συσχέτιση των αποδόσεων των περουσιακών τους στοιχείων, αλλά και το συστηματικό κίνδυνο αυτών σε σχέση με τις γενικές τάσεις της αγοράς. Χρησιμοποιώντας τις αποδόσεις 3 μετοχών, αλλά και ενός χαρτοφυλακίου μετοχών απο το Χρηματιστήριο Αξιών Αθηνών, ο βασικός στόχος της παρούσας διατριβής είναι να γίνει μια συγκρτική ανάλυση της αξίας σε κίνδυνο (VaR) για έναν επενδυτή με θέση αγοράς σε διάφορα επίπεδα εμπιστοσύνης και για δύο υποδείγματα δεσμευμένης ετεροσκεδαστικότητας (GARCH και E-GARCH). Για αυτή την συγκριτική ανάλυση, χρησιμοποιείται μια μεθοδολογία για τον έλεγχο των αποτελεσμάτων των παραπάνω υποδειγμάτων, γνωστή ως έλεγχος Kupiec. / In this Theses, we present an application well-known in the financial sector, Value at Risk, with which we measure the risk of stocks and portofolios. Using the returns of 3 stocks and a portofolio from the Greek Stock Exchange Market, the basic goal of the present theses is to make a comparative analysis of the value at risk for an investor with long rading position in various confidence levels and for two generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models (GARCH and E-GARCH). For this comparative analysis, a methodology is used to backtest the results of the GARCH models, known as Kupiec Test.

[pt] Esta Dissertação apresenta um modelo para extrair fatores capazes de prever a volatilidade do índice de ações IBOVESPA, representativo do mercado de ações brasileiro. Esta metodologia é diferenciada por utilizar fatores que não incluem ativos da classe de ações. São utilizados fatores extraídos de classes de ativos de crédito, taxas de juros, moedas e commodities para precificar a volatilidade de um índice de ações. Além disso, os fatores são extraídos de painéis de volatilidades filtradas por modelos do tipo GARCH. / [en] It will be presented a model that is able to extract factors capable of predicting the volatility of IBOVESPA market index, which is representative of Brazilian equity market. This methodology is different from others because it won t use any inputs from equity asset classes. It will be used factors extracted from credit risk, interest rates, exchange rates and commodities data for pricing the volatility of an equity index. Besides that, those factors will be extracted from panels of volatility filtered by GARCH models.

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Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5123.pdf: 958057 bytes, checksum: 23f5ad95404afd58fe48eeb517ef5b41 (MD5) Previous issue date: 2013-04-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / The volatility of financial assets changes over time, indicating the specification of regime change in volatility models. Furthermore, the presence of asymmetry in the returns of the financial market has been recognized in the financial literature of recent decades. In this paper, we present some heteroscedastic models with regime change, considering that the error component of these models follows Skew Laplace distribution, as well as the process of estimating its parameters via maximum likelihood and Bayesian methods. / A volatilidade dos ativos financeiros se altera ao longo do tempo, sinalizando a especificação de mudança de regime para modelos de volatilidade. Além disso, a presença de assimetria nos retornos do mercado financeiro tem sido reconhecida na literatura financeira das últimas décadas. Neste trabalho, apresentamos alguns modelos heterocedásticos com mudança de regime, considerando que a componente do erro desses modelos segue distribuição Laplace assimétrica, bem como o processo de estimação de seus parâmetros via máxima verossimilhança e métodos bayesianos.