Análisis de los mercados financieros durante la guerra comercial entre China y Estados Unidos
El presente documento busca analizar la incidencia en la volatilidad de los mercados financieros, producto de la guerra comercial que libran Estados Unidos y China, haciendo uso modelos heterocedásticos de correlación dinámica DCC-MGARCH para 12 índices bursátiles del mundo (Estados Unidos, Colombia, Brasil, Chile, México, Perú, Inglaterra, Alemania, China, Japón, Sur África y China). Los resultados confirman que la volatilidad de los 12 mercados se ha incrementado durante el 2019, producto de los anuncios realizados por Donald Trump, respecto a la imposición de aranceles a bienes importados chinos. Por otra parte, se observa que el grado de integración en términos bursátiles de los países a nivel mundial respecto a China (Shanghai Stock Ex... Ver más
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Revista Científica Profundidad Construyendo Futuro - 2020
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Análisis de los mercados financieros durante la guerra comercial entre China y Estados Unidos Kenourgios, D., y Padhi, P. (2012). Emerging markets and financial crises: Regional, global or isolated shocks? Journal of Multinational Financial Management. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2012.01.002 Lahrech, A., y Sylwester, K. (2011). U.S. and Latin American stock market linkages. Journal of International Money and Finance. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2011.07.004 Baumöhl, Eduard, y Lyócsa, Š. (2014). Volatility and dynamic conditional correlations of worldwide emerging and frontier markets. Economic Modelling. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.12.022 Bejarano Bejarano, L. V. (2015). Contagio financiero en mercados latinoamericanos: una aplicación de DCC MGARCH. Edwards, S., y Susmel, R. (2001). Volatility dependence and contagion in emerging equity markets. Journal of Development Economics. https://doi.org/10.1016/S0304- 3878(01)00172-9 Edwards, S., y Susmel, R. (2003). Interest-rate volatility in emerging markets. Review of Economics and Statistics. https://doi.org/10.1162/003465303765299855 Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics. https://doi.org/10.1198/073500102288618487 Eun, C. S., y Shim, S. (1989). International Transmission of Stock Market Movements. The Journal of Financial and Quantitative Analysis. https://doi.org/10.2307/2330774 Forbes, K. J., y Rigobon, R. (2002). No contagion, only interdependence: Measuring stock market comovements. Journal of Finance. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00494 González, S., y Mascareñas, J. (1999). La globalización de los mercados financieros. Noticias de la Unión Europea, 172(15), 25-38. Grinold, R. C., Rudd, A., & Stefek, D. (1989). Global factors. The Journal of Portfolio Management, 16(1), 79 LP – 88. https://doi.org/10.3905/jpm.1989.409232 Grubel, H. G. (1968). Internationally Diversified Portfolios: Welfare Gains and Capital Flows. American Economic Review. https://doi.org/10.1126/science.151.3712.867-a Imen, G. M., y Rim, A. (2012). A Dynamic Analysis of Financial Contagion: The Case of the Subprime Crisis. Journal of Business Studies Quarterly. JAFFE, J., y WESTERFIELD, R. (1985). The Week‐End Effect in Common Stock Returns: The International Evidence. The Journal of Finance. https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261. 1985.tb04966.x Lessard, D. R. (1974). World, National, and Industry Factors in Equity Returns. The Journal of Finance. https://doi.org/10.2307/2978807 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0. Markowitz, H. (1952). PORTFOLIO SELECTION. The Journal of Finance. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x Meric, I., y Meric, G. (1989). Potential gains from international portfolio diversification and inter-temporal stability and seasonality in international stock market relationships. Journal of Banking and Finance. https://doi.org/10.1016/0378-4266(89)90034-4 Yang, S.-Y. (2005). A DCC analysis of international stock market correlations: the role of Japan on the Asian Four Tigers. Applied Financial Economics Letters. https://doi.org/10.1080/17446540500054250 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 http://purl.org/redcol/resource_type/ART info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Baumöhl, E., Lyócsa, Š., y Výrost, T. (2011). Shift contagion with endogenously detected volatility breaks: The case of CEE stock markets. Applied Economics Letters. https://doi.org/10.1080/13504851.2010.524610 Publication Revista Científica Profundidad Construyendo Futuro - 2020 text/xml Núm. 12 , Año 2020 : Enero-Junio Artículo de revista https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 Volatilidad Series de Tiempo Mercados financieros application/pdf text/html Universidad Francisco de Paula Santander 12 Revista Científica Profundidad Construyendo Futuro Guerra Comercial https://revistas.ufps.edu.co/index.php/profundidad/article/view/2514 Econometría Financiera Salcedo - Mayorga, Jorge Mario Español El presente documento busca analizar la incidencia en la volatilidad de los mercados financieros, producto de la guerra comercial que libran Estados Unidos y China, haciendo uso modelos heterocedásticos de correlación dinámica DCC-MGARCH para 12 índices bursátiles del mundo (Estados Unidos, Colombia, Brasil, Chile, México, Perú, Inglaterra, Alemania, China, Japón, Sur África y China). Los resultados confirman que la volatilidad de los 12 mercados se ha incrementado durante el 2019, producto de los anuncios realizados por Donald Trump, respecto a la imposición de aranceles a bienes importados chinos. Por otra parte, se observa que el grado de integración en términos bursátiles de los países a nivel mundial respecto a China (Shanghai Stock Exchange Composite Index) es relativamente baja, registrando correlaciones dinámicas entre 0.20 y 0.40, valores que distan de las correlaciones frente a Estados Unidos (S&P500), las cuales fluctúan en un rango entre 0.30 y 0.60. Por último, se puede detallar que si bien la volatilidad producto de la guerra comercial, afecta el comportamiento de los índices bursátiles no llega a generar los registros vistos en la crisis subprime de 2008 o de la deuda en Europa para 2011-2012. 12 This document aims to analyze the impact on the volatility of financial markets, product of the trade war waged by the United States and China, using DCC-MGARCH heteroscedastic models of dynamic correlation for 12 world stock indices (United States, Colombia, Brazil, Chile, Mexico, Peru, England, Germany, China, Japan, South Africa and China). The results confirm that the volatility of the 12 markets has increased during 2019, as a result of the announcements made by Donald Trump, regarding the imposition of tariffs on Chinese imported goods. On the other hand, it is observed that the degree of integration in stock market terms of the countries worldwide with respect to China (Shanghai Stock Exchange Composite Index) is relatively low, registering dynamic correlations between 0.20 and 0.40, values that are far from the correlations against United States (S & P500), which fluctuate in a range between 0.30 and 0.60. Lastly, it can be detailed that although the volatility caused by the trade war affects the behavior of the stock indices, it does not manage to generate the records seen in the subprime crisis of 2008 or debt in Europe for 2011-2012. Journal article Analysis of the financial markets during the trade war between China and the United States https://revistas.ufps.edu.co/index.php/profundidad/article/download/2514/3715 https://revistas.ufps.edu.co/index.php/profundidad/article/download/2514/3716 https://revistas.ufps.edu.co/index.php/profundidad/article/download/2514/3462 2020-01-01T00:00:00Z 2020-01-01T00:00:00Z 2020-01-01 2422-2518 10.22463/24221783.2514 https://doi.org/10.22463/24221783.2514 11 2 |
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