Resumen de Dynamic distances between stock markets: use of uncertainty indices measures

Carlos A. Acuña, Catalina Bolancé Losilla, Salvador Torra Porras

• español

  En este estudio consideramos cómo identificar con mayor precisión el posible impacto del riesgo sistémico en la dependencia espacial relacionada con las crisis financieras más importantes de los últimos 17 años: la quiebra de Lehman Brothers, la crisis de las hipotecas subprime, la crisis de la deuda europea, el Brexit. y la pandemia de COVID-19 que también ha afectado a los mercados financieros. Analizamos dos nuevas distancias dinámicas aplicadas a los mercados de valores en base a criterios exógenos conocidos como el World Uncertainty Index (WUI) y nuestra propuesta de Google Trends Uncertainty Index (GTUI). Abordamos la viabilidad y los beneficios de estas distancias dinámicas frente a un criterio alternativo basado en horas. Utilizando la nueva distancia dinámica propuesta para obtener la estadística I de Moran, analizamos la dependencia espacial entre las pérdidas de 46 bolsas de valores.

• English

  In this study we consider how to more accurately identify the possible impact of systemic risk on spatial dependence related to the most significant financial crises over the last 17 years: the Lehman Brothers bankruptcy, the sub-prime mortgage crisis, the European debt crisis, Brexit and the COVID-19 pandemic which has also affected the financial markets. We analyse two new dynamic distances applied to stock markets based on exogenous criteria known as the World Uncertainty Index (WUI) and our proposed Google Trends Uncertainty Index (GTUI). We address the feasibility and benefits of these dynamic distances compared to an alternative criterion based on hours. Using the new proposed dynamic distance to obtain the Moran’s I statistic, we analyse the spatial dependence between the losses of 46 stock markets.