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Estudios de Administración / Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile / Diagonal Paraguay 257 / Santiago / Chile /
2003 Vol. 10, N° 1

Año: 2003
Vol.: 10
N°: 1
Pp: 1-23
Lenguaje: Inglés

 


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2003, Vol. 10, N 1, Pp 1-23.

 

Exchange Rate Exposure and Optimal Hedging Strategies when Interest Rates are Stochastic: a Simulation-Based Approach.
Autor: Augusto Castillo R.

 

Abstract.
In this paper i analyze the problem faced by an investor expecting to receive a cash flow in a foreign currency. The investor is assumed to be exposed to long-term exchange rate risk, having no access to long-term forward contracts to hedge perfectly. Under non stochastic interest rates the investor is able to hedge perfectly using short-term forward contracts, but perfect hedging is not possible when we consider interest rates to be stochastic. I present here a simulation-based methodology to obtain optimal hedging under stochastic interest rates (i.e. when perfect hedging can not be reached). Then, i explore how we quality of the hedging to be reached depends on some key factors such as the volatility of the exchange rate, the volatility of the interest rates, and the degree of correlation among the stochastic variables considered. 


Resumen.
En este artículo analizo el problema que enfrenta un inversionista que recibirá un flujo de caja en moneda extranjera en una cierta fecha futura. Este inversionista está expuesto entonces a riesgo cambiario, en particular si no hay disponibilidad de contratos forward con extensión similar que le permitan hacer cobertura perfecta. El riesgo puede ser eliminado en un mundo con tasas de interés determinísticas incluso con contratos forward de corto plazo, pero la cobertura perfecta no es posible si hay tasas de interés estocásticas. Aquí se presenta una metodología que permite obtener en este segundo escenario la mejor cobertura posible, a la que se denomina cobertura óptima. Luego se evalúa para un ejemplo concreto la calidad de esta cobertura y cómo depende esta de ciertos parámetros clave de interés, o el grado de correlación entre las variables consideradas.



Año: 2003
Vol.: 10
N°: 1
Pp: 25-48
Lenguaje: Español

 


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2003, Vol. 10, N 1, Pp 25-48.


Modelos de redes neuronales aplicados a la predicción del tipo de cambio del dólar observado en Chile.
Autor: Antonino Parisi F., Franco Parisi F. y José Luis Guerrero.

 

Abstract.
This study analizes the forecast ability of the sign variation of the daily exchange in neural networks. The forecast of price's direction is important to effective trade strategies (Leung, Daouk & Chen, 2000). We used backpropagation neural network models: the Multilayer Perceptron, the Jordan-Elman Recurrent network and the Ward network, all with standard and recursive method. To test the forecast ability we use an out-of-sample set of 398 observations and over 337 out-of-sample sub-set of 60 observations. The relative performance of the models was measured by the number of hits of the exchange rate variation sign, using for that the Pesaran & Timmermann s (1992) directional accuracy test. Then, the results of the best neural network model was compared with the ones of AR(1) model and with a buy and hold strategy. The neural network of three layers had the best performance and it forecast ability was significant in statistical and economical terms. When we used a recursive process for re-estimate period to period the weights of the network, we do not find a better performance. In addition, we compare the percentage of sign prediction between ward standard network, ward recursive network and the AR(1) model, and the last was significantly higher. However, the model's forecast capacity did not generate higher significant returns, in relation to a passive investment strategy, even when the abnormal average returns was positive. The results were the expected for the Chilean case due to: the few agent that have this market, the high volatility of rate exchange as consequences of international financial crisis, and the significant changes in the market produced by the Central Bank's interventions.


Resumen.
Este estudio analiza la capacidad de las redes neuronales para predecir el signo de las variaciones diarias del dólar observado, entendiendo que la predicción de la dirección del movimiento es relevante para desarrollar estrategias de transacción efectivas (Leung, Daouk y Chen, 2000). Se usaron modelos de redes neuronales de algoritmo de aprendizaje supervisado de propagación hacia atrás: el Perceptor Multicapa, la Red Recurrente Jordan- Elman y la Red Ward, con funcionamiento estándar y recursivo. La evaluación se hizo sobre la base de un conjunto extramuestral de 398 datos y sobre 337 subconjuntos extramuestrales, de 60 observaciones diarias cada uno. El desempeño relativo de los modelos fue medido por el número de predicciones correctas (hits) del signo de la variación del tipo de cambio, aplicando para ello el test de acierto direccional de Pesaran y Timmermann (1992). A su vez, los resultados de la mejor red neuronal fueron contrastados con los de un modelos ingenuo y con los de una estrategia buy and hold. La red ward de tres capas obtuvo el mejor rendimiento y su capacidad para predecir el signo de las variaciones diarias del tipo de cambio del dólar observado resultó significativa para el período analizado. Sin embargo, al utilizar un proceso recursivo para re- estimar período a período los pesos de la red no se generaron mejoras significativas. Además, al contrastar el porcentaje de predicción de signo (PPS) de la red ward estándar y recursiva con el de un modelo ingenuo, la de este último fue significativamente mayor. No obstante, la capacidad predictiva de los modelos no se tradujo en retornos significativamente más altos respecto a una estrategia pasiva, a pesar de que los retornos anormales promedios fueron positivos. Los resultados se adecúan a lo esperado para el caso chileno, dado el bajo número de agentes que participan en este mercado, la alta volatilidad originada en sendas crisis financieras internacionales y los significativos cambios en el mercado a partir de la participación del Banco Central.



Año: 2003
Vol.: 10
N°: 1
Pp: 47-64
Lenguaje: Español

 


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2003, Vol. 10, N 1, Pp 47-64.


Lealtad y herencia en los noticieros centrales de la televisión chilena.
Autor: Pablo Marshall e Ignacio Arnold.

 

Abstract.
This paper considers the loyalty and inheritance effects in the news program of the open television in Chile. The study uses data from the People Meter system to measures the loyalty and inheritance effects concepts for different television channels and different socio-demographic groups. The results of the study show significant differences in loyalty and inheritance effects across channels and sociodemographic groups. The paper represents a contribution, not only for this specific data set. It also gives a methodological contribution in the analysis of other data sets from the People Meter system.

 

Resumen.
En este trabajo se analiza la audiencia leal y la herencia que reciben los programas de noticias de la televisión chilena. El estudio considera datos del sistema People Meter para medir la audiencia leal de distintos canales, y el porcentaje de esa audiencia leal que es heredada del programa de previo; tanto a nivel global como para distintos grupos socio-demográficos. Los resultados del análisis muestran fuertes diferencias en la audiencia leal en distintos canales y en distintos grupos sociodemográficos. El trabajo constituye un aporte, no sólo por los resultados en la muestra específica, sino también por la metodología que se propone y que se puede replicar en otro momento del tiempo o en otro horario.