Applications of Bayesian Econometrics to Financial Economics

Sammanfattning: Popular Abstract in Swedish Denna doktorsavhandling består av fyra fristående artiklar. Artiklarna har det gemensamt att de alla använder Bayesiansk ekonometri, i kombination med s.k. Markov chain Monte Carlo (MCMC) metoder, för att studera olika problem inom finansiell ekonomi. De första två artiklarna är ytterligare relaterade till varandra genom att de båda handlar om portföljvalsteori och skattningsfel, vilket också de två sista artiklarna är genom att de båda handlar om extrema aktieavkastningar ur ett internationellt perspektiv. Den första artikeln, "The Impact of Estimation Error on Single-Period Portfolio Selection", undersöker effekterna av skattningsfel i ett en-perioders portföljoptimeringsproblem. Detta görs under något mer realistiska antaganden än de som används av Chopra och Ziemba (1993, Journal of Portfolio Management 19, 6-12) i en ofta refererad artikel, men samtidigt utnyttjas deras angreppssätt och simuleringsbaserade metod i vilken simulerade skattningsfel adderas till vad som antas vara avkastningarnas sanna medelvärdesvektor och kovariansmatris. För att ta reda på hur stora estimeringsfelen är i verkliga skattningar används en Bayesiansk metod baserad på MCMC metoder. Artikeln analyserar också vilken påverkan blankningsrestriktioner har på effekterna av skattningsfel. De empiriska resultaten skiljer sig från Chopra och Ziembas (1993) och pekar på att effekten av skattningsfel kan ha överdrivits något historiskt sett. Dessutom finner artikeln att när blankning i viss utsträckning tillåts, så gäller inte nödvändigtvis den traditionella uppfattningen att skattningsfel i medelvärdesvektor alltid har större effekt än skattningsfel i kovariansmatrisen. Den andra artikeln, "A Shrinkage Estimator of the Covariance Matrix for Improved Mean-Variance Optimization", utvecklar en metod för att bättre skatta kovariansmatrisen för avkastningar genom att optimalt väga samman den vanliga stickprovskovariansmatrisen med en K-faktors principalkomponentskovariansmatris. Artikeln undersöker också vad som kan vinnas genom att ta hänsyn till den skattade kovariansmatrisens osäkerhet genom s.k. portföljåtersampling baserad på kovariansmatrisens posteriorfördelning som kvantifieras med MCMC metoder. I en empirisk tävling mellan olika kovariansmatrisskattare, där syftet är att välja portföljer med så låg volatilitet som möjligt, gör den föreslagna skattningsmetoden bäst ifrån sig av alla tävlande skattningsmetoder. Dessutom kan volatiliteten minskas ytterligare genom at använda portföljåtersampling. Den tredje artikel, "Jump Spillover in International Equity Markets", författad tillsammans med Hossein Asgharian, undersöker i vilken grad som hopp i avkastningar sprider sig mellan olika internationella aktieindex, s.k. jump spillover. För att identifiera de historiska hoppen i olika index estimeras för ett antal index en univariat modell som tillåter hopp i avkastningar och stokastisk volatilitet. Det analyseras dels hur ofta hopp inträffar samtidigt i olika marknader, dels i vilken utsträckning hopp i stora marknader orsakar hopp eller onormalt stora avkastningar i mindre marknader. Artikeln finner starka bevis för att hopp i avkastningar sprider sig mellan marknader, särskilt mellan marknader i samma region och som har liknande industrier, men intressant nog inte nödvändigtvis mellan marknader vars avkastningar i normala fall är högt korrelerade. Den fjärde artikeln, "International Jumps in Returns", studerar, precis som föregående artikel, extrema aktieavkastningar ur ett internationellt perspektiv, men gör detta på ett ekonometriskt mer formellt sätt. Artikeln föreslår en multivariat modell som tillåter hopp i avkastningar och stokastisk volatilitet, vilken skattas på tre grupper av nordamerikanska, europeiska och asiatiska aktieindex. Modellen antar att hopp i avkastningar antingen är systemiska (samtidiga i olika marknader) eller idiosynkratiska (marknadsspecifika). I alla tre fallen finner artikeln signifikanta bevis för att hopp i avkastningar i viss utsträckning är systemiska. I de nordamerikanska marknaderna (USA och Kanada) är majoriteten av alla hopp systemiska, medan majoriteten av alla hopp i de europeiska marknaderna (Storbritannien, Tyskland och Frankrike) och de asiatiska marknaderna (Japan och Hong Kong) är idiosynkratiska. I samtliga fall är systemiska hopp i genomsnitt signifikant negativa, medan idiosynkratiska hopp inte är signifikant skilda från noll. Lite överraskande är att korrelationerna mellan storlekarna på olika länders systemiska hopp är relativt låga och inte signifikant skilda från noll.