Dependence Structure and Extreme Comovements in International Equity and Bond Markets
Notice bibliographique
Résumé
Common negative extreme variations in returns are prevalent in international equity markets. This has been widely documented with statistical tools such as exceedance correlation, extreme value theory, and Gaussian bivariate GARCH or regime-switching models. We point to limits of these tools to characterize extreme dependence and propose an alternative regime-switching copula model that includes one normal regime in which dependence is symmetric and a second regime characterized by asymmetric dependence. Moreover, to fully appreciate the potential effects of this asymmetric dependence in terms of portfolio diversification, we apply this model to international equity and bond markets, to allow for inter-market movements. Empirically, we find that dependence between international assets of the same type is strong in both regimes, especially in the asymmetric one, but weak between equities and bonds, even in the same country. We study analytically how and when asymmetric dependence may amplify empirically documented phenomena such as flight to safety and home bias in portfolio allocation. Les écarts de rendement négatifs extrêmes communs existent dans les marchés boursiers internationaux. Ce phénomène a été largement démontré par des outils statistiques, tels que la corrélation des dépassements, la théorie des valeurs extrêmes et les modèles GARCH bivarié en langage Gauss ou avec changement de régime. Nous signalons les limites de ces outils pour caractériser la dépendance extrême et proposons un modèle de copules avec changement de régime, comprenant un régime normal dans lequel la dépendance est symétrique et un second régime caractérisé par une dépendance asymétrique. De plus, afin de saisir pleinement l'incidence potentielle de cette dépendance asymétrique en termes de diversification du portefeuille, nous appliquons ce modèle aux marchés internationaux des actions et des obligations, afin de permettre les mouvements entre les marchés. D'un point de vue empirique, nous constatons une forte dépendance entre les actifs internationaux de même type dans les deux régimes, surtout dans le régime asymétrique, et une faible dépendance entre les actions et les obligations, bien qu'il soit question d'un même pays. Nous procédons à un examen analytique afin de déterminer quand et comment la dépendance asymétrique peut, lors de la répartition du portefeuille, amplifier les phénomènes suivants établis empiriquement : fuite vers la sécurité et surinvestissement dans des sociétés proches du domicile.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».