| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.47 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Predicting the future value of an exchange rate has been a long-standing challenge in economics. There is still no evidence of any model or technique that has consistently been proven to beat the random walk model. The current objective of this thesis is to check if there is a liquidity channel tied to banking funding that allows us to explain some part of the performance of currency returns. The present analysis focuses on the paper “Risk Appetite and Exchange Rates” by Adrian et al. (2015) where it is claimed that there is a statistically significant relationship between banks’ funding capacities and changes in exchange rates. This relation seems to be more prominent for currencies of more developed countries. In my analysis, the liquidity aggregates (Commercial Paper and Repo) also display some explanatory power, though less than in Adrian et al. Importantly, however, I show that using linear time de-trending as the authors do presents stationarity problems for both liquidity aggregates, especially for Repo volume. The statistical inference of the OLS results is therefore limited. Moreover, in the fitted models, adding a dummy variable and a dummy variable with interactions with the two liquidity aggregates, as in Adrian et al. (2015), reduces the individual significance of the coefficients’ estimates for the liquidity variables. Overall, my analysis casts doubt on the results obtained in Adrian et al. (2015).
A previsão do valor futuro de uma taxa de câmbio é um desafio de há muito tempo no campo da economia. Ainda não há provas concretas de nenhum método que seja capaz de bater o random walk model, na previsão das taxas de câmbio futuras. O objectivo desta tese é analisar se existe algum liquidity channel relacionado com o mecanismo de financiamento dos bancos que ajude a explicar alguma parte da performance do retorno das moedas. A análise desta tese debruça-se sobre o paper “Risk Appetite and Exchange Rates” por Adrian et al. (2015), onde se afirma que existe uma relação estatisticamente significativa e positiva entre a capacidade de financiamento dos bancos e os retornos da moeda em que é denominado esse financiamento. Esta relação parece mais forte entre moedas de países desenvolvidos. Na minha análise, os agregados de liquidez (Papel Comercial e Repo) também revelam algum poder explicativo, ainda que este seja menor que aquele apresentado em Adrian et al. (2015). Digno de nota é que o método de de-trending (linear time de-trend), usado pelos autores, produz séries com problemas de estacionariedade, especialmente para o valor do Repo. A inferência estatística é portanto limitada. Além disso, nos modelos ajustados, usar uma dummy variable e uma dummy variable com interacções com os agregados de liquidez, como em Adrian et al. (2015), reduz a significância individual para as estimativas dos coeficientes das variáveis de liquidez. Em suma, o meu estudo levanta dúvidas sobre os resultados encontrados em Adrian et al. (2015).
A previsão do valor futuro de uma taxa de câmbio é um desafio de há muito tempo no campo da economia. Ainda não há provas concretas de nenhum método que seja capaz de bater o random walk model, na previsão das taxas de câmbio futuras. O objectivo desta tese é analisar se existe algum liquidity channel relacionado com o mecanismo de financiamento dos bancos que ajude a explicar alguma parte da performance do retorno das moedas. A análise desta tese debruça-se sobre o paper “Risk Appetite and Exchange Rates” por Adrian et al. (2015), onde se afirma que existe uma relação estatisticamente significativa e positiva entre a capacidade de financiamento dos bancos e os retornos da moeda em que é denominado esse financiamento. Esta relação parece mais forte entre moedas de países desenvolvidos. Na minha análise, os agregados de liquidez (Papel Comercial e Repo) também revelam algum poder explicativo, ainda que este seja menor que aquele apresentado em Adrian et al. (2015). Digno de nota é que o método de de-trending (linear time de-trend), usado pelos autores, produz séries com problemas de estacionariedade, especialmente para o valor do Repo. A inferência estatística é portanto limitada. Além disso, nos modelos ajustados, usar uma dummy variable e uma dummy variable com interacções com os agregados de liquidez, como em Adrian et al. (2015), reduz a significância individual para as estimativas dos coeficientes das variáveis de liquidez. Em suma, o meu estudo levanta dúvidas sobre os resultados encontrados em Adrian et al. (2015).
Description
Keywords
Exchange rates Stationarity Liquidity funding