Essays in financial econometrics

Recent years have seen an increase in the application of quantile methodology to time series data. This modelling strategy has at least three advantages over the more traditional approaches that rely on the parameterization of the entire distribution. First, regression quantile estimates are robust to outliers. Second, regression quantile is a semi-parametric technique and as such imposes minimal distributional assumptions on the underlying data generating process. Third, it enables researchers to estimate the relationship between economic variables directly on the quantiles of interest. In my work, I apply the quantile regression framework to classical Structural Vector Autoregression (SVAR) models. In addition, I apply both classical and quantile regression models to currency data. My thesis is aimed at introducing Quantile Vector Autoregression models and showing how to derive quantile impulse response functions, which measure the impact of a monetary policy shock on the quantile dynamics and in this way on the entire conditional distribution of a given variable. The new methodology is used to assess the impact of monetary policy innovations on the euro area economy. The results are compared to those obtained using a classical SVAR model, which focuses on the conditional mean effect of a given shock. Another goal of my work is to empirically analyse whether the temporal variation in currency risk premia is systematically linked to changes in monetary conditions and investigate whether currency risk premia predictability provides information that is economically valuable. The inter-temporal variation in currency risk premia is the most persuasive explanation for the forward premium puzzle and the resulting carry trade profitability. Concerning this, it has been recently shown that global FX volatility and liquidity innovations are significant risk factors that drive the considered premia. So, focusing on monetary conditions, my work tries to propose instrumental variables that can explain the temporal variation in the price of volatility and liquidity. Firstly, my analysis shows that quantile impulse response functions provide valuable information about the asymmetric effects of monetary policy shocks on the conditional distribution of macroeconomic variables. In particular, from the empirical assessment of the impact of a monetary policy shock on the euro area economy it emerges that a tightening monetary policy not only reduces the expected inflation, but it also increases the probability of left tail outcomes and in this way the downside risk of inflation. In addition, the considered shock has no effect on the expected output growth rate, while it generates a lengthening of the left tail of the considered distribution. Second, my thesis unveils that rewards from engaging in carry trade vary with changes in monetary conditions during “normal times”. Specifically, expansive periods are characterised by significantly higher average returns and Sharpe ratios and lower risk.

Negli ultimi anni c’è stato un crescente utilizzo della metodologia quantilica nelle serie storiche. Tale metodologia offre almeno tre vantaggi rispetto agli approcci più tradizionali basati sulla parametrizzazione dell’intera distribuzione. In primo luogo, le stime sono robuste agli outliers. Secondo, la regressione quantilica è una tecnica semi-parametrica e quindi è caratterizzata da ipotesi minime sul processo generatore dei dati. Terzo, permette ai ricercatori di stimare le relazioni tra le variabili economiche direttamente sui quantili d’interesse. Nel mio lavoro, applico la metodologia quantilica ai modelli Structural Vector Autoregression (SVAR). Inoltre, applico i modelli di regressione classico e quantilico ai dati sulle valute. La mia tesi introduce i modelli Quantile Vector Autoregression e mostra come derivare le funzioni di risposta d’impulso quantiliche, che misurano l’impatto di uno shock di politica monetaria sulle dinamiche dei quantili e quindi sulla distribuzione condizionale di una certa variabile. Questa nuova metodologia viene utilizzata per valutare l’impatto di innovazioni di politica monetaria sull’economia dell’area euro. I risultati vengono poi confrontati con quelli ottenuti utilizzando un modello SVAR classico, che invece considera l’effetto sulla media condizionale di un dato shock. Il mio lavoro analizza anche se la variazione temporale nei currency risk premia è legata sistematicamente a cambiamenti nelle condizioni monetarie e se la prevedibilità dei currency risk premia fornisce informazione con un qualche valore economico. La variazione intertemporale nei currency risk premia è la principale spiegazione per il forward premium puzzle e la conseguente redditività della strategia di carry trade. A questo proposito, studi recenti mostrano che le innovazioni nella volatilità e nella liquidità globale del mercato dei cambi sono fattori di rischio significativi per i considerati risk premia. Quindi, concentrandosi sulle condizioni monetarie, il mio lavoro propone delle variabili strumentali per spiegare la variazione temporale nel prezzo della volatilità e della liquidità. In primo luogo, la mia analisi mostra che le funzioni di risposta d’impulso quantiliche forniscono informazioni rilevanti riguardo agli effetti asimmetrici degli shock di politica monetaria sulla distribuzione condizionale delle variabili macroeconomiche. In particolare, dalla valutazione dell’impatto di uno shock monetario sull’economia dell’area euro emerge che una politica monetaria restrittiva non solo riduce l’inflazione attesa, ma aumenta anche la probabilità di risultati sulla coda sinistra della distribuzione e quindi il downside risk dell’inflazione. Inoltre, lo shock considerato non ha alcun effetto sul tasso di crescita atteso dell’output, mentre genera un allungamento della coda sinistra della sua distribuzione. In secondo luogo, la mia tesi rivela che i profitti derivanti dalla strategia di carry trade variano con i cambiamenti nelle condizioni monetarie durante i cosiddetti “normal times”. In particolare, i periodi espansivi sono caratterizzati da un maggiore rendimento atteso, da un più elevato Sharpe ratio e da una minore rischiosità.