Detectando fragmentación en el mercado de bonos soberanos a través de correlaciones dinámicas

Autores
Mugrabi, Farah Daniela
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión corregida
Colaborador/a o director/a de tesis
Margaretic, Paula
Descripción
Fil: Mugrabi, Farah Daniela. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
La fragmentación en el mercado de bonos soberanos en la Unión Monetaria Europea (UME) implica divergencias de curvas de tasas de interés entre sus países miembros. La causa de estas divergencias obedece a que los shocks puramente locales no pueden ser enteramente diversificados por restricciones de liquidez u otras fuentes de ineficiencia de mercado (Baele et al., 2004). De esta manera, los shocks globales presentan una relativa menor incidencia en los retornos de mercados fragmentados1. Con el fin de capturar el grado fragmentación, la literatura precedente se ha basado en la estimación de la sensibilidad de la media de los retornos de un mercado ante factores globales, i.e. betas de mercado. Mientras que algunas metodologías propuestas permiten que los betas puedan variar a través de determinados sub-períodos, sigue siendo necesario indagar en nuevos indicadores que permitan que la sensibilidad a factores comunes sea dinámica (Costola & Iacopini, 20232). Proponemos identificar fragmentación a través de las correlaciones dinámicas entre los retornos de bonos soberanos de tres países miembros de la UME, i.e. Francia, Italia y Grecia, y un mercado representante de factores puramente globales. Utilizando el modelo DCC-GARCH estimamos el grado de sincronización de tasas de interés entre ambos mercados variante en el tiempo luego de excluir la incidencia de shocks idiosincráticos. Aplicamos el algoritmo de Oka & Perron (2018) para identificar múltiples quiebres estructurales que puedan tomar lugar en períodos desconocidos.
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Digital San Andrés (UdeSa)
Institución
Universidad de San Andrés
OAI Identificador
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