Correlación entre los retornos del S&P500 y los rendimientos de los bonos del Tesoro de los EE. UU. a 10 años

Question

Me gustaría investigar la comovimiento de los retornos de los índices bursátiles con los rendimientos de bonos, pero no sé qué duración de retorno usar (1 año, 1 mes u otra duración) para obtener una mejor visión de la relación.
Además, no estoy seguro de cuál es la mejor duración de correlación móvil para tener una comprensión clara.

He elaborado estas 4 alternativas:

Correlación móvil de 1 año con retornos de 1 mes y rendimiento de bonos a 10 años.
Correlación móvil de 3 años con retornos de 1 mes y rendimiento de bonos a 10 años.

Correlación móvil de 1 año con retornos de 1 año y rendimiento de bonos a 10 años.
Correlación móvil de 3 años con retornos de 1 año y rendimiento de bonos a 10 años.
Si uso retornos de 1 año, la correlación tiene un máximo de 1, de lo contrario, con retornos de 1 mes, la correlación máxima es 0.6.

Gracias de antemano por todos sus pensamientos.

Answer 1

No creo que haya una respuesta correcta a esta pregunta.

Si estás tratando de estudiar correlaciones a corto plazo (por ejemplo, para construir señales de trading a corto plazo), entonces la correlación móvil de 1 mes o 3 meses de rendimientos diarios es una opción factible. Sin embargo, estas correlaciones a corto plazo entre acciones y bonos son bastante inestables.

Por otro lado, si estás estudiando tendencias seculares a largo plazo, entonces deberías usar ventanas mucho más largas. Por ejemplo, Ilmanen mostró gráficos de correlaciones entre acciones y bonos de 5 años y 26 semanas al discutir las tendencias seculares en la prima de riesgo de los bonos. En resumen, la correlación entre bonos y acciones ha sido positiva (positiva en rendimientos; negativa si se utilizan acciones/ratios) hasta mediados de la década de 1990, y negativa a partir de entonces.

Answer 2

Mi opinión es que el uso de correlaciones de rendimientos calculadas en ventanas móviles no es fiable. El uso de ventanas móviles oculta información.

En su lugar, especificaría un simple filtro EWMA para las varianzas y la covarianza, lo que me daría un valor para la correlación instantánea. Por ejemplo algo así $$ \begin{align} \sigma^2_{SPX;t+1} &= \lambda\ \sigma^2_{SPX;t} + (1-\lambda)\ r^2_{SPX;t}\\ \sigma^2_{TBILL;t+1} &= \lambda\ \sigma^2_{TBILL;t} + (1-\lambda)\ r^2_{TBILL;t}\\ \sigma_{SPX,TBILL;t+1} &= \lambda\ \sigma_{SPX,TBILL;t} + (1-\lambda)\ r_{SPX;t}\ r_{TBILL;t}\\ \rho_{SPX,TBILL;t} &= \frac{\sigma_{SPX,TBILL;t}}{\sqrt{\sigma2_{SPX;t}\ \sigma^2_{TBILL;t}}} \end{align} $$

RiskMetric aplica $\lambda=0.94$ para datos diarios y $\lambda=0.97$ para datos mensuales. Si te sientes más aventurero, puedes especificar un modelo Garch multivariado y estimarlo. Para $\lambda=0.94$ obtengo los caminos de volatilidad y correlación a continuación. Estos son valores 'spot' (es decir, instantáneos). Si deseas una correlación a más largo plazo, puedes proyectar usando una decayerdónica exponencial.

O para el intervalo que especificaste en tus gráficos.