| Three essays on network connectedness of foreign exchange markets (Trois essais sur la connectivité réseaux du marché des changes) Le, To Minh Tan - (2019-12-19) / Universite de Rennes 1 Three essays on network connectedness of foreign exchange markets
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Langue : Anglais Directeur(s) de thèse: Martin, Franck; Nguyen, Duc Khuong Discipline : Sciences Economiques Laboratoire : CREM Ecole Doctorale : Sciences économiques et sciences de gestion Classification : Economie Mots-clés : Connectivité des réseaux, Causalité de Granger, Taux de change, Régression quantile LASSO
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Résumé : Le chapitre 1 montre que le réseau des devises, au sens de la causalité conditionnelle de Granger, se distingue d'un réseau aléatoire ou d'un réseau de type « petit monde ». Il a tendance à avoir une structure modulaire, avec un comportement d'attachement préférentiel parmi les nœuds fortement connectés. La connectivité est dynamique, dépendante du risque et plus élevée dans les régimes à haut risque, en particulier pendant les quatre ans postérieurs à l’effondrement de Lehman Brothers. Concernant la connectivité des groupes, les devises du G11 ont des effets d'entraînement nets sur le reste. Au chapitre 2, nous affirmons que la connectivité avance-retard est importante car elle fournit des informations utiles aux décideurs concernés, publics ou privés. Au niveau macro, l’indice de connectivité “en largeur” se comporte comme un indicateur de risque systémique puisqu’il est cointégré avec le VIX, le Vstoxx et l’écart TED et qu’il entretient une relation de causalité de Granger avec plusieurs autres indicateurs économiques et financiers importants. Au niveau micro, la centralité des nœuds dans les réseaux des devises a un pouvoir prédictif sur les risques et les rendements des taux de change. Le chapitre 3 se concentre sur les débordements de risques extrêmes. Dans un cadre de régression quantile de type LASSO, les facteurs déterminants du risque extrême d’une monnaie sont principalement les dépassements de pertes ou de gains d’autres devises, et l’euro semble ici être le facteur le plus influent. Les débordements de risques extrêmes des devises a l'échelle du système sont aussi dynamiques mais asymétriques entre les marchés haussiers et baissiers. L’indice de débordement positif à l'extrémité inférieure pourrait refléter la contagion et le "fuite vers la sécurité" sur les marchés des changes, tandis que l’indice de débordements nets à l'extrémité supérieure pourrait servir d'indicateur d'alerte rapide du risque systémique. Abstract : The purpose of this thesis is to investigate lead-lag and tail network connectedness among global currencies, its dynamics and relevant informational contents. Under the conditional Granger causality framework, the network of global currencies distinguishes itself from a random or a small-world network; it tends to have a modular structure with preferential attachment behavior among highly-connected nodes. Connectedness at all levels is time-varying, risk-dependent, higher in high-risk regime, especially from the fall of Lehman Brothers till October 2012. Regarding group connectedness, the G11 currencies are net lead-lag spillovers to the rest. In Chapter 2, we argue that the lead-lag network connectedness of foreign exchange markets matters to the real world as it provides useful information for relevant decision makers. At macro level, the breadth connectedness index behaves like an indicator of systemic risk since it cointegrates with VIX, Vstoxx and rolling TED spread and has bilateral Granger causality relationship with several other important macro-economic and financial indicators. At micro level, node centrality has forecasting power to future risks and returns of exchange rates, notably extreme risks. Chapter 3 focuses on directional connectedness between the tails of returns, or tail-risk spillovers, using LASSO quantile regression. Accordingly, a currency’s tail risk drivers are dominantly loss/gain exceedances of others and the EUR appears to be the most influential in corresponding tail-risk networks. Currency tail-risk spillovers are also dynamic, risk dependent but asymmetric between bullish and bearish markets. The lower-tail positive spillover index could capture contagion and flight-to-safety in currency markets while the net upper-tail spillover could serve as an early warning indicator of systemic risk. | |||