O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

Submitted by Pedro Nielsen Rotta (pedro.rotta@gvmail.br) on 2013-01-17T01:23:43Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-01-17T15:46:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-17T16:11:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) Previous issue date: 2012-12-18 / Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de 'muito restritiva'. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura. / Over the last decades, the analysis of the transmissions of international financial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the financial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modification was made in the original model RSDC, the introduction of the GJR-GARCH Glosten model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric effects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 20/09/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was defined as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of financial contagion between markets of the four countries considering the definition of financial contagion from the World Bank called 'very restrictive'. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of definitions of contagion in the literature.

本研究採用門檻迴歸模型 (Threshold Autoregression Model)，試圖找出董監事等內部人之申報轉讓比率、持股比率及質押比率等門檻值，進而分析門檻值以內及以外，指標對於代理變數：融資成長率、營收成長率以及本益比與加權指數報酬率的影響程度與方向。本研究實證結果發現： 一、在申報轉讓比率方面： 當申報轉讓比率低於門檻值，存在所謂的群聚效果。當申報轉讓比率高於門檻值時，市場動能與加權指數報酬率無顯著關係，投資人於此階段進行投資決策時應該要謹慎小心。 二、在持股比率方面： 在持股比率低於門檻值時，加權指數報酬率對於前期營收成長率表現的修正幅度較大，意謂著董監事等內部人根據其對未來營收資訊掌握的優勢，反應其對營收資訊的真實性，而藉由持股轉讓的行為，使加權指數大幅度的修正。 三、在質押比率方面： 不管高於或低於門檻值，均無法利用董監事等內部人質押比率為門檻變數來分析本益比效果對加權指數報酬率的影響。造成其檢定失效的原因，可能是樣本小且模型受到極端值的影響所造成。

This thesis provides more precise characterisation of patterns, causes and consequences of takeover activity in Australia over three decades spanning from 1972 to 2004. The first contribution of the thesis is to characterise the time series behaviour of takeover activity. It is found that linear models do not adequately capture the structure of merger activity; a non-linear two-state Markov switching model works better. A key contribution of the thesis is, therefore, to propose an approach of combining a State-Space model with the Markov switching regime model in describing takeover activity. Experimental results based on our approach show an improvement over other existing approaches. We find four waves, one in the 1980s, two in the 1990s, and one in the 2000s, with an expected duration of each wave state of approximately two years. The second contribution is an investigation of the extent to which financial and macro-economic factors predict takeover activity after controlling for the probability of takeover waves. A main finding is that while stock market boom periods are empirically associated with takeover waves, the underlying driver is interest rate level. A low interest rate environment is associated with higher aggregate takeover activity. This relationship is consistent with Shleifer and Vishny (1992)'s liquidity argument that takeover waves are symptoms of lower cost of capital. Replicating the analysis to the biggest takeover market in the world, the US, reveals a remarkable consistency of results. In short, the Australian findings are not idiosyncratic. Finally, the implications for target and bidder firm shareholders are explored via investigation of takeover bid premiums and long-term abnormal returns separately between the wave and non-wave periods. This represents the third contribution to the literature of takeover waves. Findings reveal that target shareholders earn abnormally positive returns in takeover bids and bid premiums are slightly lower in the wave periods. Analysis of the returns to bidding firm shareholders suggests that the lower premiums earned by target shareholders in the wave periods may simply reflect lower total economic gains, at the margin, to takeovers made in the wave periods. It is found that bidding firms earn normal post-takeover returns (relative to a portfolio of firms matched in size and survival) if their bids are made in the non-wave periods. However, bidders who announce their takeover bids during the wave periods exhibit significant under-performance. For mergers that took place within waves, there is no difference in bid premiums and nor is there a difference in the long-run returns of bidders involved in the first half and second half of the waves. We find that none of theories of merger waves (managerial, mis-valuation and neoclassical) can fully account for the Australian takeover waves and their effects. Instead, our results suggest that a combination of these theories may provide better explanation. Given that normal returns are observed for acquiring firms, taken as a whole, we are more likely to uphold the neoclassical argument for merger activity. However, the evidence is not entirely consistent with neo-classical rational models, the under-performance effect during the wave states is consistent with the herding behaviour by firms.

Techn. Univ., Diss.--München, 2002.

Univ, Diss--Köln, 2003.

Dans cette thèse, nous proposons quatre contributions originales à l'étude de l'intégration monétaire et financière des pays asiatiques.Dans le premier chapitre nous déterminons la sensibilité relative des devises asiatiques (ASEAN-5, Corée du Sud) face aux chocs simulés sur le dollar, l'euro et l'ACU. Nous mettons en évidence la volonté de ces pays de se détourner d'une politique de change exclusivement centrée sur le dollar vers une politique plus flexible, où le poids de l'ACU semble avoir gagné en importance.Le deuxième chapitre met l'accent sur la synchronisation entre les cycles des affaires de l'ASEAN-5. Nous montrons que la corrélation entre les cycles est plus forte durant les phases de contraction mais que la dynamique d'ajustement est propre à chaque pays. Par ailleurs, certains cycles des affaires de l'ASEAN-5 contiennent des informations pertinentes pour prédire les changements de régime des autres pays.Le troisième chapitre examine le co-mouvement entre les taux de change réels de l'ASEAN-5 du point de vue de la parité de pouvoir d'achat généralisé (Enders and Hurns, 1994, 1997). Nous montrons que les taux de change réels sont liés par un processus à mémoire longue, ce qui soutient l'idée d'une intégration monétaire plus poussée entre différents sous-groupes de pays. Enfin dans le dernier chapitre, nous examinons le degré d'intégration des marchés boursiers en Asie (ASEAN-5, Hong Kong, Japon). Nos résultats montrent que la volatilité des marchés boursiers internationaux partagent une tendance stochastique commune. En revanche, les marchés boursiers des pays émergents apparaissent encore segmentés tant au niveau global que régional. / This thesis proposes four contributions to the study of Asian monetary and financial integration.The first chapter examines to what extent the East Asian exchange rates (ASEAN-5, South Korea) are sensitive to shocks simulated on the US dollar, the euro and the ACU. We show that these countries have moved from a US dollar-based pegging system to a more flexible exchange rate policy, where the weight of the ACU has increased over the last years. The second chapter attempts to analyze the correlation among the ASEAN-5 business cycles. Estimates reveal that correlations are higher during downturns but the process of adjustment to shocks displays idiosyncratic features. We also provide evidence that the signals contained in some leading ASEAN-5 business cycles help predict regime switching in other countries. The third chapter examines the co-movement among the ASEAN-5 real exchange rates through the generalized purchasing power parity (Enders and Hurns, 1994, 1997). We find that real exchange rates are tied through a long memory process, supporting further monetary integration among different sub-groups of the ASEAN-5.In the last chapter, we investigate to what extent the stock markets in Asia (Hong Kong, Japan, ASEAN-5) are integrated. Our results reveal that the stock market volatilities in developed countries share a common stochastic trend. Conversely, emerging markets appear to be segmented from both each other and global markets.

La question de la transmission internationale des cycles a reçu une attention considérable en raison de l’intensification de la globalisation économique et financière. La problématique générale de cette thèse s’inscrit dans le prolongement de la littérature consacrée à cette question. Plus précisément, elle focalise son attention sur l’analyse de la transmission du cycle des Etats-Unis sur les pays émergents. Elle comporte trois chapitres. Le premier, en se basant sur une nouvelle approche économétrique en termes de modèle Global VAR, s’attache à étudier l’effet des chocs provenant des Etats-Unis sur les pays émergents. Il confirme l’idée que les Etats-Unis jouent un rôle important dans la transmission des cycles économiques étant donné leur poids dans l’économie mondiale. Le second chapitre propose d’étudier la transmission financière des Etats-Unis en s’intéressant à la crise des subprimes sur ces pays. L’estimation du modèle switch à probabilité variée développée indique que la persistance des stress financiers, le durcissement des conditions du crédit et l’augmentation du risque de non-solvabilité bancaire ont été les causes fondamentales de la transmission financière. La volatilité de l’indice boursier américain a été le facteur clé de la contamination avec tous les pays étudiés. Le troisième chapitre est consacré à étudier si les pays émergents sont en mesure d’adopter des politiques budgétaires contracycliques pouvant atténuer les chocs provenant de l’extérieur. En utilisant le modèle à seuil avec transition lisse en panel (le modèle PSTR), ce chapitre confirme que la politique budgétaire dans les pays émergents est procyclique en période de ralentissement économique et aussi lorsque la dette publique dépasse le seuil critique. De ce fait, une solide position budgétaire est fondamentale pour assurer la stabilité macroéconomique. / The issue of international transmission cycles has considerably received attention due to the increasing economic and financial globalization. Our thesis is in line with the literature dedicated to this question. More specifically, we focusour attention on the analysis of the transmission cycle of the United States to emerging countries. It consists of three chapters. The first one, based on a new econometric approach in terms of Global VAR model, aims to study the effect of shocks from the U.S. to emerging countries. The main resultconfirms the idea that the United States plays an important role in the transmission of economic cycles given their weight in the world economy. The second chapter proposes to study the financial transmission of the United States by focusing on the subprime crisis on these countries. The estimation of time varyingtransitionprobability (TVTP) Markov switchingmodel indicates that the persistence of financial stress, the tightening of the conditions of the credit and the increase of the risk of Banking solvency constitute the major determinants of the financial transmission. The US stock market volatility is the key factor transmission channel for all the studied countries. The third chapter is devoted to investigate whether emerging countries are able to adopt countercyclical fiscal policies to mitigate the impact from outside. Using the threshold model with smooth transition panel ( the PSTR model ), this chapter confirms that fiscal policy in emerging countries is procyclicalin the slowdown periodand also when public debt exceeds the critical threshold. Therefore, a strong fiscal position is fundamental to ensure macroeconomic stability.