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Nicolás Magner Pulgar, Esteban José Antonio Terán Sánchez, Vicente Alfonso Guzmán Muñoz
Sincronización del mercado de valores y volatilidad de los activos: El caso de un mercado emergente El propósito de este trabajo es estudiar el efecto de la sincronización bursátil sobre la volatilidad de sus activos componentes. Para este objetivo, calculamos la sincronización del mercado de valores utilizando el método de análisis de red de longitud mínima del árbol de expansión (MSTL). Luego, implementamos pruebas de pronóstico dentro y fuera de la muestra para evaluar el poder de pronóstico en la sincronización del mercado de valores para predecir la volatilidad realizada por las acciones individuales. Además, probamos un VAR y un análisis de descomposición de varianza de error de pronóstico para estudiar la presencia de causalidad de Granger en la volatilidad. Nuestros resultados muestran que la sincronización dentro de un mercado existe y cambia con el tiempo. Nuestros principales resultados muestran que un aumento en la sincronización provoca un aumento en la volatilidad realizada de los activos financieros en el mes siguiente. Nuestros resultados permitieron estudiar la sincronización de los mercados financieros y adoptar un enfoque de riesgo sistémico para mejorar la gestión de las inversiones. Nuestra idea principal era que la sincronización de los mercados de valores se correlaciona positivamente con la volatilidad de los activos financieros. Cuanto mayor sea la sincronización, mayor será la volatilidad en el período siguiente. Este estudio ofrece un nuevo enfoque para estudiar la volatilidad del mercado de valores.
The purpose of this paper is to study the effect of stock market synchronization on the volatility of its component assets. For this objective, we calculate the stock market's synchronization using the Minimum Spanning Tree Length (MSTL) network analysis method. Then, we implement forecasting tests in and out the sample to assess the forecasting power on the stock market's synchronization to predict the individual stock realized volatility.
Additionally, we test a VAR and a forecast error variance decomposition analysis to study Granger causality's presence on volatility. Our results show that synchronization within a market exists and changes over time. Our main results show that an increase in synchronization causes an increase in financial assets' realized volatility in the following month. Our results made it possible to study financial markets' synchronization and take a systemic risk approach to improve investment management. Our main idea was that the stock markets' synchronization positively correlates with financial assets' volatility. The greater the synchronization, the greater the volatility in the following period. This study offers a new approach to study the stock market volatility.
