Dynamics of Exchange Rate Changes Thomas Hrad Kathrein Bank am

Präsentation zum Thema: "Dynamics of Exchange Rate Changes Thomas Hrad Kathrein Bank am"—  Präsentation transkript:

1 Dynamics of Exchange Rate Changes Thomas Hrad Kathrein Bank am 13. 12

2 Inhalt Einführung Methodik Beobachtungsgrößen
Hintergrund Forschungsfrage Lösungsansatz Methodik Das Bayes‘sche Prinzip Dynamische lineare Modelle Konstantes Regressionsmodell Dynamisches Regressionsmodell Beobachtungsgrößen Kaufkraftparität Zinsdifferenzen Volatilitätsindex Ergebnisanalyse und Interpretation Fazit Hintergrund:

3 Einführung

4 „The quest for excess returns“
Hintergrund „The quest for excess returns“ Hochkomplexe finanzmathematische Modelle Asymmetrische Information Der „random walk“

5 Forschungsfrage “The objective of this thesis is to evaluate the mechanisms that dominate during different market and business cycle periods“ Welche Faktoren beeinflussen Wechselkurse Kurzfristig Langfristig Welche Faktoren übernehmen die Steuerung in unterschiedlichen Konjunkturzyklen (business cycle theory)

6 Lösungsansatz Die Dangl Halling Methode Adaptierung des Modells
Multivariates Regressionsmodell Bayes‘sches Modell „excess returns“ von 1,8-5,8% Adaptierung des Modells Univariates Regressionsmodell Analyse der Auswirkungen einzelner Faktoren auf Wechselkurse

7 Methodik

8 Das Bayes‘sche Prinzip
Jegliche Unsicherheit kann durch eine Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden Im Zeitablauf werden neue Informationen gesammelt Wahrscheinlichkeiten werden auf Basis der neuen Informationen aktualisiert Das Modell lernt aus der Vergangenheit

9 Dynamische lineare Modelle I
Dynamisches lineares Modell Statisches Modell Dynamisches Modell

10 Dynamische lineare Modelle II
Statisches Modell Dynamisches Modell

11 Beobachtungsgrößen

12 Kaufkraftparität Preisverhältnis zweier identischer Güter in unterschiedlichen Währungsräumen Impliziter Wechselkurs Realer Wechselkurs Nominaler Wechselkurs / Impliziter Wechselkurs Hypothese: „law of one price“: Langfristig konvergieren Wechselkurse zur Kaufkraftparität Technisches Problem: Nur jährliche Daten verfügbar Interpolation über Inflationsraten

13 Zinsdifferenzen Wechselkurs EUR/USD = 1,25
Risikofreie Rendite in Österreich zahlt 2,5% p.a. Risikofreie Rendite in USA zahlt 3% p.a. Ungedeckte Zinsparität (UIP) Gedeckte Zinsparität (CIP) Forward rate = 1,2516 UIP sagt uns wie sich der wechselkurs ändern muss damit die Zinsdifferenz ausgeglichen wird. („law of one price“)

14 Zinsdifferenzen 3M Forward rate EUR /USD= 1,2516
Implizite Zinsdifferenz ist gesucht Der Zinssatz ist 2,5% Die Zinsdifferenz dementsprechend 0,5% Warum rechnen wir Zinsdifferenzen über Forward rates und nicht „erwartete“ Wechselkurse über Zinssätze?

15 Volatilitätsindex Notiert seit 1993 an der Chicago board of options exchange (CBOE) Basierend auf Optionspreisen auf S&P 500 Index Misst erwartete zukünftige Volatilität der nächsten 30 Tage Black Scholes Formel For both, as above: N()…is the cumulative distribution function of the standard normal distribution T-t…is the time to maturity S…is the spot price of the underlying asset K…is the strike price r…is the risk free rate (annual rate, expressed in terms of continuous compounding) sigma…is the volatility of returns of the underlying asset

16 Ergebnisanalyse und Interpretation

17 Statistische Parameter
Währungspaare EUR/USD USD/JPY GBP/USD AUD/USD USD/CHF Untersuchungszeitraum Statistischer Benchmark Vergleich dynamisches Modell / statisches Modell Performance Indikator ist die mittlere absolute Abweichung (MAD) des Fehlerterms im Regressionsmodell Praktischer Benchmark Trendfolgemodell (momentum strategy) Performance Indikator ist die absolut erzielte Rendite Währungspaare: five most traded currency pairs according to “Detailed final report on FX activity in 2010” of the Bank of International Settlements (BIS): : Letzten 10 Jahre : Finanzkrise Fehlerterm: Differenz zwischen vorhergesagter Entwicklung des Wechselkurses und tatsächlicher Entwicklung

18 Kaufkraftparität I

19 Kaufkraftparität II 2002-2011 (Langfristig)
Alle Währungspaare weisen eine bessere oder gleiche Performance im DLM auf Langfristig konvergieren Wechselkurse zur Kaufkraftparität UIP ist durch die Daten statistisch belegt Untermauert durch zahlreiche Studien (Kurzfristig, Krise) Alle Währungspaare außer AUD/USD weisen eine schlechtere Performance im DLM auf Kaufkraftparität scheint eine geringere Rolle zu spielen in Zeiten instabiler Märkte Bestätigung durch zahlreiche empirische Untersuchungen

20 Zinsdifferenzen

21 Zinsdifferenzen II 2002-2011 (Langfristig)
Die Zinsdifferenzen wirken sich über alle Währungen gesehen nicht signifikant aus (Kurzfristig, Krise) Deutliche Unterperformance des DLM ähnlich wie bei Kaufkraftparität Zinsdifferenzen wirken sich gegenteilig der Hypothese aus „Forward premium puzzle“ „Currency carry trade“ ‚short‘ auf Niedrigzinswährungen ‚long‘ auf Hochzinswährungen Spekulation gegen UIP Plötzliche Wechselkursschwankungen werden ausgelöst

22 Volatilitätsindex I

23 Volatilitätsindex II 2002-2011 (Langfristig)
Im Durchschnitt über alle Währungen keine Auswirkung auf Wechselkurse Starke Währungsabhängigkeit Klarstellung der Hypothese Risikoaversion der Investoren „Safe haven currencies“ sollen aufwerten Einfluss auf EUR/USD und AUD/USD (Kurzfristig, Krise) Wiederum eindeutiger Einfluss auf EUR/USD und AUD/USD VIX hat signifikanten Einfluss besonders kurzfristig und in Krisen auf ‚safe haven currencies‘. Problem der ex ante Definition Habib & Stracca try to answer the fundamental question what makes a “safe haven currency” in times of high risk aversion and low liquidity and found three possible explanations. The first and probably most important explanation is the intrinsic risk profile of the country issuing the currency. Practically speaking this means that countries with better credit ratings are 61 considered safer by investors. Second, large countries with well established and liquid financial (foreign exchange) markets are a determinant for safe haven currencies. And third they found that countries that are more closed to the rest of the world, regarding financial markets, may be less exposed to financial turbulence.

24 Praktischer Benchmark
Belegt statistische Ergebnisse 1,23%-1,9% p.a. excess return Ausblick Kombination der Beobachtungsgrößen Multivariates Regressionsmodell Excess return? Sinnvolle Kombination der Beobachtungsgrößen (je nach Zeitraum)

25 Fazit

26 Fazit PPP Langfristig guter Parameter Kurzfristig kein Einfluss IRD
Langfristig keine Signifikanz Kurzfristig gegenteilige Auswirkung durch ‚currency carry trades‘ VIX Starke Währungsabhängigkeit Kurzfristig signifikanter Einfluss auf ‚safe haven currencies‘