Badanie reakcji struktury rynku par walutowych G10 na sygnały makroekonomiczne z wykorzystaniem minimalnych drzew rozpinających na przykładzie ogłoszeń wskaźnika Nonfarm Payrolls

• Authors: Ozimek Krzysztof

Title variants

EN

Examining the response of the G10 currency market structure to macroeconomic signals with the use of minimum spanning trees on the example of the releases of the Nonfarm Payrolls indicator

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Cząstkowym celem tego artykułu jest zbadanie stacjonarności procesów stochastycznych: jednokrokowego współczynnika przeżycia (SSSR) i logarytmicznej stopy zmian SSSR. Procesy te obrazują dynamikę minimalnego drzewa rozpinającego (MST) zastosowanego w badaniu do modelowania struktury sieci par walutowych G10. Celem głównym jest zbadanie reakcji jednego z wymienionych procesów zidentyfikowanego jako proces stacjonarny na ogłoszenia wskaźnika Nonfarm Payrolls (NFP) i tym samym sprawdzenie wpływu tego ogłoszenia na zmianę struktury wspomnianej sieci. Realizacja tego celu pozwoliła jednocześnie na weryfikację metody badawczej wykorzystującej MST. Do badania wybrano kwotowania 26 par walutowych w interwale 30-minutowym i zastosowano 111 momentów ogłoszeń wskaźnika NFP. Do konstrukcji minimalnego drzewa rozpinającego zastosowano symetryczną, jeśli chodzi o korelację, miarę odległości pomiędzy kwotowaniami par walutowych, co jest odmiennym podejściem w porównaniu z takim, w którym wykorzystuje się asymetryczną ze względu na korelację miarę odległości. Wykazano, że logarytmiczna stopa zmian SSSR jest procesem stacjonarnym oraz że ogłoszenie NFP wywołuje wyprzedzające to ogłoszenie zmiany w tym procesie i tym samym w strukturze sieci par walutowych G10.

EN

The partial purpose of this paper is to examine the stationarity of stochastic processes: the single-step survival ratio (SSSR) and logarithmic rate of change in the SSSR. These processes reflect the dynamics of a minimum spanning tree (MST) which is used in this research to model the structure of the network of G10 currency pairs. The main objective is to investigate the reaction to the announcement of the Nonfarm Payrolls indicator (NFP) of one of the above listed processes which has been identified as a stationary process and thereby verify the impact of this announcement on the change in the structure of the above mentioned network. Realization of this objective has allowed concurrently for verification of the research method utilizing MST. For this study, quotations of 26 currency pairs at 30-minute intervals have been selected and 111 moments when the NFP were released have been applied. For the construction of the minimum spanning tree, as to correlation, a symmetric distance measure between the quotes of currency pairs has been exploited which is different from such an approach, which uses, in terms of the correlation, an asymmetric distance measure. It has been shown that the logarithmic rate of change in the SSSR is a stationary process and that the release of the NFP triggers the leading changes in: this process, and thereby in the structure of the network of G10 currency pairs.

Keywords

PL

Analiza zdarzeń; Kursy walutowe; Szeregi czasowe; Teoria grafów

EN

Event studies; Exchange rates; Graph theory; Time series

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2017
• Volume: 339
• Pages: 112-129

Contributors

author

Ozimek Krzysztof

References

• Almeida A., Payne R., Goodhart C. (1997), The Effects of Macroeconomic News on High Frequency Exchange Rate Behaviour, FMG Discussion Papers, Financial Markets Group.
• Bauwens L., Omrane W.B., Giot P. (2005), News Announcements, Market Activity and Volatility in the Euro/Dollar Foreign Exchange Market, “Journal of International Money and Finance”, Vol. 24, Iss. 7, s. 1108-1125.
• Brockwell P.J., Davis R.A. (1991), Time Series: Theory and Methods, Springer-Verlag, New York.
• Edison H.J. (1997), The Reaction of Exchange Rates and Interest Rates to News Releases, “International Journal of Finance & Economics”, Vol. 2(2), April 1.
• Eryigit M., Eryiğit R. (2009), Network Structure of Cross-correlations among the World Market Indices, “Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications”, Vol. 388, Iss. 17, s. 3551-3562.
• Gross J.L., Yellen J., Zhang P. (2013), Handbook of Graph Theory, Chapman and Hall/CRC, Boca Raton.
• Koh K., Dong F., Ng K.L., Tay E.G. (2015), Graph Theory: Undergraduate Mathematics, World Scientific Publishing Company, Singapore.
• Laakkonen H. (2004), The Impact of Macroeconomic News on Exchange Rate Volatility, No. 24, Research Discussion Papers, Bank of Finland.
• Mantegna R. (1999), Hierarchical Structure in Financial Markets, “The European Physical Journal B: Condensed Matter and Complex Systems”, Vol. 11, Iss. 1, s. 193-197.
• Mizuno T., Takayasu H., Takayasu M. (2005), Correlation Networks Among Currencies, Papers, arXiv.org.
• Naylor M.J., Rose L., Moyle B.J. (2006), Topology of Foreign Exchange Markets using Hierarchical Structure Methods, Papers, arXiv.org.
• Omrane W.B., Hafner C. (2015), Macroeconomic News Surprises and Volatility Spillover in Foreign Exchange Markets, “Empirical Economics”, Vol. 48, Iss. 2, s. 577-607.
• Onnela J.-P., Chakraborti A., Kaski K., Kertész J. (2003), Dynamic Asset Trees and Black Monday, “Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications”, Vol. 324, Iss. 1, s. 247-252.
• Onnela J.-P., Chakraborti A., Kaski K., Kertész J., Kanto A. (2003), Asset Trees and Asset Graphs in Financial Markets, “Physica Scripta”, Vol. T106, s. 48-54.
• Plerou V., Gopikrishnan P., Rosenow B., Amaral L.A.N., Guhr T., Stanley H.E. (2001), A Random Matrix Approach to Cross-Correlations in Financial Data, “Physical Review”, E 65, 066126.
• Rosa C. (2013), The Financial Market Effect of FOMC Minutes, “Economic Policy Review”, Issue Dec., s. 67-81.
• Voloshin V.I. (2009), Introduction to Graph Theory, Nova Science Publishers, New York.
• Yamarone R. (2017), The Economic Indicator Handbook: How to Evaluate Economic Trends to Maximize Profits and Minimize Losses, 1st edition, Bloomberg Press.
• [www 1] https://www.fxstreet.com/economic-calendar/event/9cdf56fd-99e4-4026-aa99-2b6c0ca92811 (dostęp: 27.11.2016).
• [www 2] http://www.strategyquant.com/tickdownloader/ (dostęp: 27.11.2016).
• [www 3] https://www.bls.gov/bls/news-release/empsit.htm (dostęp: 27.11.2016).

Identifiers

ISSN

2083-8611