Medir el efecto de un desastre natural en un índice del mercado de valores

Question

Soy muy nuevo en el uso de stata y muy nuevo en el uso de los modelos Garch. Actualmente estoy realizando mi tesis de fin de carrera para mi maestría en Finanzas de estudios y con respecto a mi tema, comprendí que tenía que usar garch para encontrar respuestas a mis preguntas.

Por lo tanto, estoy tratando de encontrar si los eventos de desastres naturales tienen ningún efecto en un diario de los datos de índice compuesto (tiempo variable de la serie). Tengo mis dos conjuntos de datos. uno de los índice compuesto yo he creado un par de variables ficticias, cada uno para la fecha en que cada evento se llevó a cabo (dentro de mi rango de tiempo). Por otra parte, quiero incluir una variable de control que afecta a la variable dependiente (índice compuesto) y quiero incluir para eliminar el ruido en mi examen.

Así que, mis preguntas son: 1) cómo incluir estas variables, lo que significa donde debo poner las variables de control, en donde mi independientes ( estoy usando el menú de ARCH/GARCH pruebas, no voy a escribir el código)

2) me gustaría examinar la persistencia de cada caso (cada variable ficticia) en mi variable dependiente. lo que significa que quiero comprobar si el choque es que aún afectan a la variable dependiente hasta 5 días después de su ocurrencia. ¿cómo puedo hacer eso? dar mi dummy variable el valor de 1 no sólo en el día de la ocurrencia del evento, pero en los 5 días siguientes así?

3) por último, ¿crees que es correcto para crear una variable ficticia para cada evento catastrófico o una variable ficticia para cada tipo de shock (es decir, 1 para las inundaciones, 1 de tormentas, 1 para terremotos, etc..)

Muchas gracias de antemano, Evangelos

EDIT: mi trabajo se basa en este documento. (Lin Wang 2013 - El Impacto de los Japoneses Desastres Naturales en el Mercado Bursátil) http://artsci.wustl.edu/~gradconf/LinWang.pdf

Answer 1

En cuanto al punto (1), no tiene que incluir las variables exógenas en el modelo garch, pero, como se describe en la nota (IV. Metodología, p. 7), se debe estimar los siguientes modelos y medidas:

• Obtener de los residuos del vector $\epsilon_t$ ejecutando:

$RetJP_t$ $ = $ $\alpha_0$$+$$\alpha_1$$RetUS_{t-1}$$+$$\alpha_2$$ChgIR_{t-1}$$+$$\alpha_3$$RetEXR_{t}$$+$$\epsilon_t$;

Para ejecutar el anterior modelo de regresión lineal, el tipo de la regress comando de stata seguido por todas las variables dependientes ($RetJP_t$ $RetUS_{t-1}$ ...) con el nombre de la variable que les dio.

Para obtener los residuos, escriba predict epsilon, resid en stata y encontrarás una nueva variable en el programa stata variable, denominado gestor epsilon y las correspondientes al modelo de los residuos.

• Obtener la media de la ecuación mediante la ejecución de:

$RetJP_t$ $ = $ $\alpha_0$$+$$\alpha_1$$RetUS_{t-1}$$+$$\alpha_2$$ChgIR_{t-1}$$+$$\alpha_3$$RetEXR_{t}$$+$$+$$\alpha_4$$RetJP_{t-1}$$+$$\alpha_5$$\epsilon_{t-1}$$+$$w_t$;

• Obtener la varianza condicional de la estimación mediante la ejecución del siguiente modelo en stata:

$ln(h_i)$ $=$ $\beta_0$ $+$ $\beta_1$*$\left|\frac{\epsilon_{t-1}}{\sqrt[2]{h_{t-1}}}\right|$ $+$ $\beta_2$$\frac{\epsilon_{t-1}}{\sqrt[2]{h_{t-1}}}$$+$$v_t$

donde $h_i$ es la varianza de $RetJP_t$ y $\epsilon_t$ es que los residuos vector que obtuvo en el paso anterior, para obtener la estimación de la varianza condicional, tipo de la predict comando después de ejecutar el modelo anterior a este paso.

• Estimar el GARCH en media de la ecuación, ejecutando el siguiente modelo:

$RetJP_t$ $ = $ $\alpha_0$$+$$\alpha_1$$RetUS_{t-1}$$+$$\alpha_2$$ChgIR_{t-1}$$+$$\alpha_3$$RetEXR_{t}$$+$$+$$\alpha_4$$RetJP_{t-1}$$+$$\alpha_5$$\epsilon_{t-1}$$+$$\alpha_6$$\sqrt[]{\hat{ln(h_i)}}$$+$$z_t$

donde $\hat{ln(h_i)}$ es el estimado de la varianza condicional obtuvo en el paso anterior mediante el comando predict.

Usted no puede hacer este procedimiento por los menús en stata, pero sólo por línea de comandos.

En cuanto al punto (2), es necesario utilizar el caso de la metodología de estudio; para este propósito, le sugiero que siga:

Kothari, S. P., y Jerold B. Warner. "La econometría del caso de estudio". Disponible en SSRN 608601 (2004).

que explica cómo llevar a cabo este tipo de estudio.

En cuanto al punto (3), no es conveniente crear una variable ficticia para cada evento. Esto es principalmente debido a un desastre natural es un evento raro y usted tendrá muy poco de observación en sus dummies, de tal manera que el modelo no será capaz de medir completamente el efecto del evento en su variable dependiente; por lo tanto, sugiero a recoger todo el evento y crear una única variable ficticia para medir el efecto de tal evento. Por otra parte, el efecto de un desastre natural se supone que es negativo en todos los casos, por lo tanto, es razonable pensar que la recopilación de todos los eventos juntos y asumiendo que el peso de los diferentes efectos es similar.

Espero que esto ayude.