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A test of GARCH models onCoCo bonds / Ett test av GARCH-modeller på CoCoobligationerHENRIKSSON, JIMMY January 2021 (has links)
This research investigates to what extent the ARCH model and the GARCH model forecasts one-day-ahead out-of-sample daily volatility (conditional variance) in European AT1 CoCo bonds compared to the Random Walk model. The research also investigates how different orders of ARCH and GARCH models affect the forecasting accuracy. Specifically, the models investigated are the Random Walk model, ARCH(1), ARCH(2), ARCH(3), GARCH(1,1), GARCH(1,2), GARCH(2,1), and the GARCH(2,2)model. The data set used in this report is 47 European AT1 CoCo bonds from 20 different issuers.The results show that 42 out of 47 CoCo bonds have daily log returns that are conditional heteroscedastic. Five CoCo bonds with homoscedastic daily log returns were CoCo bonds with significant low liquidity. The results show that the GARCH model outperforms both the Random Walk model and the ARCH model, under the assumption that the innovations follow a normal distribution. The results also show that a higherorder of ARCH or GARCH does not necessarily lead to more accurate forecasts. The GARCH(1,1) model provided the most accurate predictions. The conclusion is that the GARCH models provide accurate volatility forecasts in CoCo bonds compared to the ARCH-model, and the Random Walk model. However, the ARCH model and the GARCH model fail to forecast the daily volatility in CoCo bondswith insufficient liquidity. Furthermore, a higher order of ARCH or GARCH models does not necessarily lead to better forecast results. / Denna uppsats undersöker till vilken utsträckning som ARCH och GARCH-modeller kan prediktera daglig volatilitet i AT1 CoCo-obligationer (eng. Additional Tier-1 Contingent Convertible Bonds), jämfört med Random Walk-modellen. Uppsatsen undersöker även hur olika parametrar I ARCH och GARCH-modeller påverkar resultatet i prediktionerna. De modeller som undersöks är Random Walk-modellen, ARCH(1), ARCH(2), ARCH(3), GARCH(1,1), GARCH(1,2), GARCH(2,1), och GARCH(2,2)-modellen. Datasetet som har använts i denna forskning består av 47 Europeiska AT1 CoCo obligationer från 20 olika emittenter. Resultatet visar att 42 av 47 CoCo-obligationer har betingat heteroskedastisk daglig avkastningsdata. Fem CoCo-obligationer med homoskedastisk avkastningsdata är obligationer med signifikant låg likviditet. Vidare visar resultatet visar att GARCH modellen överpresterar jämfört med både Random Walk-modellen och ARCH-modellen, under antagandet att innovationstermen följer en normal distribution. Resultatet visar även att en högre ordning av ARCH eller GARCH inte nödvändigtvis leder till ett bättre resultat i prediktonerna. GARCH(1,1)-modellen är modellen som predikterar den dagliga volatiliten i CoCo-obligationerna med bäst resultat. Slutsatsen är att GARCH-modellen predikterar volatiliteten i CoCo-obligationer bättre jämfört med ARCH-modellen och Random Walk-modellen. Däremot kan inte ARCH-modellen eller GARCH-modellen modellera CoCo-obligationer med signifikant låg likviditet. Vidare så medför en högre ordning i ARCH eller GARCH-modellen inte nödvändigtvis till bättre prediktioner.
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Effects of regulatory policies on bank-specific risk and financial stabilityLudolph, Melina 23 August 2021 (has links)
Diese Arbeit umfasst drei unabhängige Aufsätze, welche die Auswirkungen verschiedener regulatorischer Maßnahmen auf das Bankenrisiko und/oder die Finanzstabilität untersuchen. Zunächst wird der Einfluss von Eigenkapitalanforderungen auf den Zusammenhang zwischen Bankgröße und Volatilität analysiert. Unsere Panel-Datenanalyse zeigt, dass strengere Eigenkapitalanforderungen den Nexus zwischen Größe und Volatilität schwächt. Große Banken haben, ceteris paribus, einen weniger volatilen Kreditbestand, wenn sie strengerer Kapitalregulierung ausgesetzt sind. Gemäß dem Granularitätskonzept kann dies ebenfalls die makroökonomische Stabilität erhöhen. Als Nächstes untersuche ich, ob MiFID II die frühzeitige Informationsweitergabe über Änderungen von Analystenempfehlungen an einzelne Anleger, genannt Tipping, reduziert hat. Die Ergebnisse zeigen, dass die absoluten Renditen und Handelsvolumina einen Tag vor Veröffentlichung einer Hoch- oder Herabstufung vor und nach Inkrafttreten von MiFID II signifikant ansteigen. Da die Aktienkurse am Veröffentlichungstag weiter steigen bzw. fallen, profitieren ausgewählte Anleger trotz der regulatorischen Änderung weiterhin von einem Informationsvorteil. Dies hat vermutlich negative Auswirkungen auf den Finanzmarkt insgesamt. Zuletzt untersuche ich wie sich die Ausgabe von Contingent Convertible (CoCo) Anleihen, die als regulatorisches zusätzliches Kernkapital (AT1) geltend gemacht werden können, auf das Bankenrisiko auswirkt. Meine Analyse zeigt, dass AT1-CoCo-Anleihen ein bis drei Jahre nach Ausgabe zu einem signifikant höheren Bankenrisiko führen. Übereinstimmend mit theoretischen Studien deutet dies darauf hin, dass CoCo-Anleihen ihr Potenzial zur Stärkung der Eigenkapitalbasis der Banken durch die regulatorischen Anforderungen genommen wurde. / This thesis comprises three independent essays evaluating the impact of different regulatory policies on bank risk and/or financial stability. First, we examine the effects of capital regulation on the link between bank size and volatility. Our panel data analysis reveals that more stringent capital regulation weakens the size-volatility nexus. Hence, large banks show, ceteris paribus, lower loan portfolio volatility when facing more stringent capital regulation. According to the granularity concept, that can increase macroeconomic stability. Next, I evaluate if MiFID II reduced the early information disclosure on analyst recommendation changes to selected investors - so-called tipping. I find absolute returns and turnover rise significantly on the day preceding the up- or downgrade release before and after MiFID II became law. Given that stock prices move further in the revision direction on publication day, selected investors continue to profit from an informational advantage, notwithstanding the regulatory change. That is likely harmful to the financial market overall. Lastly, I examine the impact of issuing contingent convertible (CoCo) bonds that qualify as regulatory additional tier 1 (AT1) capital on bank risk. My treatment effects analysis reveals that issuing AT1 CoCo bonds results in significantly higher risk-taking one to three years after the issuance. That is in line with previous theoretical studies suggesting that regulators have stripped CoCo bonds of their potential to strengthen the banks’ capital bases.
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