Analysis of high-frequency data on information transmission and optimal portfolio choice

• Autores: Núria Alemany Palomo
• Directores de la Tesis: Vicente Aragó Manzana (dir. tes.), Enrique Salvador Aragó (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Jaume I ( España ) en 2018
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 149
• Tribunal Calificador de la Tesis: Thomas Conlon (presid.), Dolores Furió (secret.), Davide Espedito (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía y Empresa por la Universidad Jaume I de Castellón
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Economía sectorial
      • Finanzas y seguros
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen
  • español

    Con la llegada de la nueva era tecnológica, el desarrollo de las bases de datos de alta frecuencia nunca fue tan fácil. Ello ha permitido un amplio abanico de investigaciones empíricas relacionadas con los mercados financieros para profundizar en la comprensión de diversos campos. En esta tesis se abordan tres cuestiones importantes utilizando datos con una frecuencia de cinco minutos, en concreto el estudio de la relación de lead-Iag y transmisión de volatilidad entre los mercados de contado y futuro, y la selección óptima de carteras. Por tanto, el principal objetivo de esta tesis es aportar nueva información relativa a estos tres aspecLos cuando se utilizan daLos de alta frecuencia en el análisis.

  • español

    With the advent of the new technological era, the development of high-frequency datasets is easier than ever. It has allowed a wide range of empirical investigations regarding the financial markets to deepen the understanding on several fields. In this dissertation, three important issues, namely, the study of the lead-lag relationship, volatility transmission and optimal portfolio choice, are addressed by considering intraday data on a five-minute interval basis. Thus, the main purpose of this thesis is to provide new insights into the aforementioned aspects when high-frequency data are used in the analysis.

    The results suggest that high-frequency data is an area of paramount importance and plays a major role in the fields studied in this dissertation. It provides a great potential to improve our understanding of the lead-lag relationship, as well as the volatility spillovers between the spot and futures markets. Finally, it also reveals great potential when implemented to the problem of optimal portfolio choice, showing better performance than other standard strategies that use data at lower frequencies.

    To sum up, this thesis advocates that high-frequency data may add compelling value in the fields that have been covered.