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Revisitando los valiosos roles de los activos financieros globales para los mercados de valores internacionales: enfoques de coherencia de cuantiles y causalidad en cuantiles

Autores: Li, Zhenghui; Ao, Zhiming; Mo, Bin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Revisitando los valiosos roles de los activos financieros globales para los mercados de valores internacionales: enfoques de coherencia de cuantiles y causalidad en cuantiles


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Enfoque de coherencia de cuantiles
Método de causalidad en cuantiles
Bitcoin
Dólar estadounidense
Petróleo crudo
Oro

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 39

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Empleamos el enfoque de coherencia de cuantiles y el método de causalidad en cuantiles para revisitar los roles de Bitcoin, el dólar estadounidense, el petróleo crudo y el oro para los mercados de valores de EE. UU., China, Reino Unido y Japón. Los principales resultados muestran que el impacto de los activos financieros globales varía en diferentes horizontes de inversión y cuantiles. Encontramos que en la mayoría de los casos, la correlación entre los activos financieros globales e índices bursátiles no es significativa o es débilmente positiva. Desde la perspectiva de los horizontes de inversión (dominio de frecuencia), la correlación a corto plazo se manifiesta principalmente en Bitcoin, mientras que a medio y largo plazo se desplaza hacia los activos en dólares. Al mismo tiempo, las relaciones son significativamente mayores a medio y largo plazo que a corto plazo. Desde el punto de vista de los cuantiles, se muestra una débil correlación positiva en el cuantil inferior. Sin embargo, la correlación entre ambos no es significativa en el cuantil medio. En los cuantiles altos, hay una débil vinculación negativa. Según los resultados del enfoque de causalidad en cuantiles, en la mayoría de los casos los activos financieros globales tienen diferentes grados de capacidad predictiva para los mercados de valores seleccionados. Especialmente alrededor del cuantil medio, la capacidad predictiva fue más fuerte.

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