Propojenost globálních finančních trhů: Indexy implikované volatility

Bc. Darek Šidlák

Master's thesis

Connectedness of global financial markets: Implied volatility indices

Abstract:

Tato práce zkoumá propojenost indexů implikované volatility, které jsou obecně považovány za spolehlivé ukazatele očekávání finančních investorů o budoucím vývoji jednotlivých trhů. Tímto způsobem se tedy tento text zabývá tím, jak se nejistota a strach šíří po celosvětových finančních trzích. Důvodem, proč jsme si zvolili toto výzkumné téma, je naše víra v to, že znalost těchto vzájemných závislostí je klíčová pro úspěch investorů při správě portfolia a řízení finančních rizik. V rámci této studie přistupujeme k hodnocení propojenosti těchto tržních indexů z perspektivy teorie sítí a, na rozdíl od mnoha podobných studií, nezkoumáme dynamickou propojenost v čase, ale místo toho se zaměřujeme na jejich propojení napříč kvantily statistického rozdělení. Výsledky, které jsou získány za použití metody cross-quantilogramu, ukazují, že indexy implikované volatility obecně tvoří stabilní a hustě propojené sítě, zejména ve středních a vyšších kvantilech. Dále výsledky naší analýzy také naznačují, že typicky jsou to evropské indexy implikované volatility akcií, které zaujímají nejvíce centrální pozici v těchto sítích. Tyto struktury propojenosti a centrality se však částečně rozpadají v obou koncích statistického rozdělení. Kromě metody cross-quantilogramu využíváme také jednoduché, četnostně založené metody zakládající se na sestavení minimální kostry grafu a detekci komunit v sítích. Parciální výsledky vycházející z těchto metod přitom naznačují, že propojení mezi jednotlivými indexy implikované volatility by se mohla s větší náchylností tvořit mezi indexy, jejichž podkladová aktiva spadají do stejné třídy, a to zejména mezi indexy akcií a indexy spadajícími do třídy FX & fixních výnosů (fixed income), a také mezi indexy, jejichž trhy jsou si geograficky blízké, a to zejména v rámci evropského regionu. Tyto hypotézy ohledně klíčových faktorů determinujících strukturu vytvořených sítí byly otestovány za pomoci modelu exponenciálních náhodných grafů. Tímto způsobem se nám ale podařilo pouze statisticky potvrdit část slabší varianty formulované hypotézy.

Abstract:

This thesis aims to examine the connectedness of implied volatility indices which are generally considered to be reliable gauges of investor sentiment about the future outlook of the respective markets. As such, this text investigates how uncertainty and fear propagates across the global financial markets. We believe that knowledge of these interdependencies is critical for the success of financial investors in portfolio and risk management. In the context of this study, we conduct our assessment of connectedness of these indices purely from a network-theory perspective and, unlike many similar studies, we do not investigate the dynamic connectedness in time, but rather we examine their co-movements across quantiles. The results we obtain using the cross-quantilogram method show that the implied volatility indices generally form stable and densely connected networks, especially in the middle and higher quantiles. Furthermore, the outcomes of our analysis also suggest that its the European equity indices that typically assume the most central role in these networks. However, these patterns in terms of connectedness and centrality partly break down in both tails of the distribution. Additionally, employing frequency-based inference on minimum spanning trees and network community structures our partial preliminary results suggest that the implied volatility linkages are more likely to form between indices belonging to the same asset class, especially between equity and FX \& Fixed income groups of indices, and also on the basis of geographical proximity, especially within Europe. Using the framework of exponential random graph models we have tested the validity of these hypotheses, however, we have only been able to confirm the statistical significance for a part of the weaker formulation of these propositions.

Keywords

implied volatility, connectedness, networks, cross-quantilogram, minimum spanning tree, community detection, exponential random graph model, implikovaná volatilita, propojenost, minimální kostra grafu, detekce komunit, model exponenciálních náhodných grafů

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 6. 1. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 1. 2. 2023
• Supervisor: Ing. Tomáš Plíhal, Ph.D.
• Reader: Ph.D. Oleg Deev

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Master programme / field:
Finance / Finance