Volatility and foreign equity flows: evidence from the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to dissect the dynamic linkages between foreign equity flows, exchange rates and equity returns in the Philippines. Design/methodology/approach Using a parsimonious SVARX‐GARCH model and unique daily equity flow data, this research models the relationship between net equity flows, conditional variance of stock returns and conditional variance of exchange rates. Findings The authors find several noteworthy results, which are unique to this study and several results that confirm existing literature. Much of existing literature on foreign equity flows into emerging economies find that foreign equity investors are trend chasers and equity flows are auto correlated. The authors confirm these finding in the Philippines and document two new and important findings. First, it was found that unexpected increases in foreign equity flows to the Philippines increases the conditional volatility of the Filipino stock market significantly over the next two weeks of trading. The second major finding is that unexpected shocks to foreign equity flows sharply increases the conditional variance of the USD/PHP exchange rate over the next two to three weeks of trading. Practical implications Taken together, the results indicate that foreign equity investment, while providing many benefits for small open economies such as the Philippines, does in the short run increase the conditional variance of both the equity market and exchange rates. Policy makers must weigh the benefits of increased risk sharing and the potential for lower costs of capital with the short‐run potential for increase swings in asset prices. Originality/value This paper is one of the only studies of its kind to test the impact of foreign equity flows on the conditional volatility of returns and exchange rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».