Fx ตัวเลือก และ ผลตอบแทน ส่วนเกิน

ผลตอบแทนส่วนเกินการคำนวณอัตราผลตอบแทนส่วนเกินต้องการลบอัตราเสี่ยงหรืออัตราอ้างอิงจากอัตราที่แท้จริงที่เกิดขึ้นตัวอย่างเช่นหากอัตราความเสี่ยงปัจจุบันคือ 1 2 และผลงานที่ได้รับการตรวจสอบจะได้รับผลตอบแทน 8 ผลตอบแทนส่วนเกินจะเป็น 6 8 ความแตกต่างผลตอบแทนส่วนเกินอาจเป็นบวกหรือลบขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของสมการผลตอบแทนส่วนเกินที่เป็นบวกแสดงให้เห็นว่าการลงทุนมีประสิทธิภาพสูงกว่าอัตราความเสี่ยงหรือเกณฑ์มาตรฐานขณะที่ผลตอบแทนส่วนเกินที่เป็นลบเกิดขึ้นเมื่อการลงทุนมีประสิทธิภาพต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ อัตราความเสี่ยงหรือเกณฑ์มาตรฐานใช้เป็นตัววัดมูลค่าเพิ่มโดยพอร์ตลงทุนหรือผู้จัดการการลงทุนหรือความสามารถของผู้จัดการในการเอาชนะตลาดส่วนเกินอาจได้รับการเรียกว่าอัลฟาหลังจากปรับค่าความเสี่ยงที่รู้จัก เป็นรุ่นเบต้าอัลฟ่าและเบต้าอัลฟ่าและเบต้าเป็นทั้งตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับระดับความเสี่ยงหรือความผันผวนที่มีประสบการณ์ในการรักษาความปลอดภัยโดยเฉพาะ แม้ว่าเบต้าจะเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของสินทรัพย์เบต้าจะระบุระดับความเสี่ยงที่มีอยู่เมื่อเปรียบเทียบกับรูปแบบการกำหนดราคาทรัพย์สินของ CAPM โดยใช้รูปแบบการวิเคราะห์การถดถอยเบต้าเป็นตัวชี้วัดความสามารถในการตอบสนองของสินทรัพย์ ความผันผวนของตลาดตัวอย่างเช่นพิจารณากองทุนรวมขนาดใหญ่ของสหรัฐที่มีระดับความเสี่ยงเช่นเดียวกับเบต้า 1 เป็นดัชนี SP 500 ถ้ากองทุนสร้างผลตอบแทนจาก 12 ในปีเมื่อ SP 500 มีเพียงขั้นสูง 7, ความแตกต่างของ 5 จะถือว่าเป็นผลตอบแทนส่วนเกินหรืออัลฟาที่สร้างโดยผู้จัดการกองทุนส่วนเกินผลตอบแทนและผลระยะยาวการวิเคราะห์กองทุนรวมและพอร์ตการลงทุนอื่น ๆ ที่มีการจัดการอย่างแข็งขันยืนยันว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างผลตอบแทนส่วนเกินบน ในระยะยาวซึ่งเป็นผลมาจากการที่ผู้จัดการกองทุนส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าดัชนีอ้างอิงในช่วงเวลานอกจากนี้เงินทุนที่ใช้งานมักมาพร้อมกับค่าธรรมเนียมที่สูงกว่าซึ่งสามารถปฏิเสธส่วนของกำไรที่ได้รับ โดยนักลงทุนซึ่งนำไปสู่ความนิยมอย่างมหาศาลของกองทุนดัชนีและกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนและส่งผลให้ บริษัท จัดการกองทุนบางแห่งเช่น Legg Mason นำเสนอผลิตภัณฑ์ไฮบริดเพิ่มเติมอีกข้อเสนอใหม่ถูกออกแบบมาเพื่อดึงดูดนักลงทุนที่มีแนวโน้มที่จะดึงตัวขึ้น กองทุนของพวกเขาออกจากกองทุนที่มีการจัดการและการลงทุนในกองทุนเหล่านี้เป็นกองทุนดัชนีต่างๆคุณสามารถซื้อตัวเลือก FX เพื่อป้องกันความเสี่ยงหรือใช้ประโยชน์จากการสัมผัสมี 2 ประเภท options. A เลือกใส่ให้ผู้ซื้อที่ถูกต้อง แต่ไม่จำเป็นต้องขายต้นแบบ สกุลเงินในราคาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตัวเลือกการโทรให้ผู้ซื้อถูกต้อง แต่ไม่ผูกพันที่จะซื้อสกุลเงินพื้นฐานในราคาที่กำหนดไว้ในทั้งสองกรณีผู้ขายของตัวเลือกที่จะจ่ายเบี้ยประกันภัยโดยผู้ซื้อของตัวเลือกตัวเลือกไม่เหมาะ สำหรับนักลงทุนทุกรายเนื่องจากมีความเสี่ยงที่สำคัญแนะนำเฉพาะสำหรับนักลงทุนที่มีประสบการณ์บางส่วนของ Benefits. Potential เพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการขายตัวเลือกใส่ในขณะที่รอซื้อสกุลเงิน ในราคาที่ต่ำกว่าด้วยตัวเลือกการโทรขายในขณะที่รอการขายสกุลเงินในราคาที่สูงขึ้นบางส่วนของความเสี่ยงขายตัวเลือกโดยทั่วไปมีความเสี่ยงมากขึ้นกว่าการซื้อตัวเลือกและผู้ขายของตัวเลือกอาจรักษาขาดทุนดีกว่า จำนวนเงินของพรีเมี่ยมที่ได้รับสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมติดต่อผู้บริหารความมั่งคั่งของคุณหรือไปที่สาขาใดก็ได้ของเราตัวเลือก FX และการส่งคืนที่เกินมารูปแบบโครงสร้างช่วงเวลาหลายรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยแบบไดนามิก 1 ข้อตกลงด้านการเงินและการให้บริการส่วนเกินจะส่งผลให้ Muli Momen Term Srucure Model of Exchange Rene Dynamics Yu-chin เฉินและ Ranganai Gwai Ocober 2013 Absrac บทความนี้เสนอการใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศโดยไม่ต้องมีราคาที่แตกต่างกันและรายละเอียดที่เกิดขึ้นจากความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนและความเสี่ยงโดยใช้รายวัน opions daa สำหรับหกสกุลเงินหลักคู่, เราแสดงให้เห็นว่าเขาข้าม ha และ erm srucure ของ opions - โดยนัย sandard deviaion, skewness และ kurosis consisenly อธิบายไม่เพียง แต่ condiional หมายความว่า bu เขา enire condiional disribuion ของการเบิกจ่ายเงินตราต่างประเทศที่เกิดขึ้นนับตั้งแต่หนึ่งสัปดาห์เกี่ยวกับการขนส่งนี่เป็นข้อสรุปที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มกำลังการผลิตซึ่งในการเพิ่มความกังวลเกี่ยวกับความแปรปรวนและความไม่ลงรอยกัน นอกจากนี้เรายังพบ movemens ha แลกเปลี่ยนแหย่ซึ่งเป็นความยากลำบากอย่างหลีกเลี่ยงไม่ o รุ่นสังเกตุเขาแลกเปลี่ยนปริศนา disconnec โกรธอยู่ใน fac ดีอธิบายโดยเขา erm srucures ของ premia ไปข้างหน้าและ opions โดยนัย momens สูง resuls ของเรา sugges ha เขาปัญหาไม้ยืนต้นต้องเผชิญกับเขา การแลกเปลี่ยนความเชื่อมั่นทางเศรษฐกิจเป็นสิ่งที่น่าจะเกิดจากการที่มีส่วนช่วยในการหาผลตอบแทนที่มากเกินไปซึ่งเป็นผลมาจากการที่ได้รับผลกระทบอย่างมากจากการที่เขามองว่าอนาคตของการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศและความคลาดเคลื่อนที่เกิดขึ้นในอนาคต การประเมินความเสี่ยงของการยับยั้งความเสี่ยงย่อมมีผลต่อการถดถอยของสมการถอยหลังของ JEL รหัส E58, E52, C53, F31, G15 Firs Draf Ocober เราเป็นคนหวงห้ามกับเขาที่ Keh-Hsiao Lin และ Joe Huang เพื่อติดตามเราเกี่ยวกับแหล่งข้อมูล relevan daa นอกจากนี้เรายังอยากจะเป็นคนที่ชอบ Samir Bandaogo, Nick Basch, Yanqin Fan, David Grad, Ji-Hyung Lee, Charles Nelson, Bruce Preson, Abe Robison และ Eric Zivo สำหรับทายาทที่เป็นประโยชน์ commens และ assisance ข้อผิดพลาดทั้งหมดที่เหลืออยู่ของเราเอง Chen s และการวิจัยของ Gwai เป็น suppored โดยเขาทุนการศึกษา Gary Waerman และเขา Buechel Fellowship เขา Universiy ของ Washingon Chen Gwai Deparmen เศรษฐศาสตร์ Universiy of Washon, Box Seale, WA 98195.2 1 Inroducion การแลกเปลี่ยนทางเศรษฐศาสตร์ได้เกิดขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเขาต้องเผชิญกับปริศนาเชิงประจักษ์หลายครั้งหรือความผิดปกติเกิดขึ้นได้ยากเมื่ออธิบายถึงพื้นฐานทางเศรษฐกิจของเขาหรือการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการปฏิบัติงาน Sarno 2005 ตัวอย่างเช่น predications heory prediction ha แลกเปลี่ยนระบุ raes ควรขึ้นอยู่กับ curren และ expeced fundamenals เศรษฐกิจมหภาคเขาเป็นเอกฉันท์ในเขา lieraure เป็น ha rade แลกเปลี่ยนเป็น essenially empirically disconneced จากเขาตัวแปรเศรษฐกิจมหภาค ha ควร. o deermine hem นี้ disconnec เชิงประจักษ์มาในรูปแบบของเขาต่ำ correlaions beween แลกเปลี่ยนสกุลเงินและทายาทควร deferredans macro - based และในรูปแบบของเขายากจนประสิทธิภาพของแบบจำลองแลกเปลี่ยน rae - based ใน foruasing ดูตัวอย่างของ Engel 2013 for การตรวจสอบความผิดปกติที่ได้รับการทดลองฮ่าฮ่าได้รับความสำคัญมากในการที่เขา lieraure เขาค้นพบปริศนาจิ๊บจ๊อย UIP หรือเขาพรีเมี่ยมปริศนาปริศนา UIP คือเขาไม่ได้แสดงให้เห็นถึงความจริงที่แสดงให้เห็นว่าเขาไปข้างหน้าแลกเปลี่ยน rae เป็น predicor ลำเอียงของการแลกเปลี่ยนการแลกเปลี่ยนฟุ้งซ่าน ของ ir ของเขาที่เป็นที่คาดการณ์เป็นที่ปรึกษาของรัฐที่สูงขึ้น ineres raes ปลาย o เห็นทายาทสกุลเงินที่ตามมา appreciae และการดำเนินการ ragnarok โดยใช้ประโยชน์ paern ของเขาโดยเฉลี่ยให้ reurns สกุลเงินส่วนเกิน 1 ไวโอลินของเขาเงื่อนไข UIP นี้โดยทั่วไป aribued o ime ที่แตกต่างกัน premia ความเสี่ยงและความลำเอียงในการวัด marke อย่างไรก็ตาม proxies เชิงประจักษ์ขึ้นอยู่กับการสำรวจ forecass หรือ sandard มาตรการความเสี่ยง - สำหรับ insance คน buil f การเติบโตของการรวมตัวของโซมาติก marke reurns หรือ Fama และ French 1993 facors - ไม่ประสบความสำเร็จในการอธิบายว่าเขาเป็นปริศนา 2 ในขณะที่เขาตระหนักถึงความเสี่ยงของเขาวิธีการที่ใช้ระบบเศรษฐกิจมหภาคในการสร้างแบบจำลองการแลกเปลี่ยนความเสี่ยงจะไม่สนใจความเสี่ยงในการทดลอง Engel and Wes 2005 Mark 1995 เกี่ยวกับการเงินของเขา 1 A ถือเป็นเงินกู้ยืมที่ยืมสกุลเงินต่ำ ineres และให้ยืมในสกุลเงินสูง ineres หรือ o ขายไปข้างหน้าสกุลเงิน ha เป็น aa พรีเมี่ยมและซื้อล่วงหน้าสกุลเงินที่มี discoun ไปข้างหน้า 2 ดู , Engel 1996 สำหรับการสำรวจของเขาไปข้างหน้าพรีเมี่ยม lieraure เช่นเดียวกับ recen sudies เช่น Burnside e al 2011 และ Bacchea และ van Wincoop 2009 1.3 ด้าน effors มุ่งมั่น o idenify porners reurn ตามปัจจัยความเสี่ยงมีความสำเร็จเชิงประจักษ์บางอย่างในการอธิบายเขาข้าม disribuion เฉพาะของ reurns FX ส่วนเกิน, bu มี lile o กล่าวว่า abou bilaeral แลกเปลี่ยน rae พลวัตดูตัวอย่างเช่น Lusig e al 2011 Menkhoff e al 2012 Verdelhan 2012 3 ปริศนา UIP เป็น aken อย่างจริงจังในเขาแลก rae. lieraure เพราะเขาเงื่อนไข UIP เป็น propery ของเศรษฐกิจแบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคเปิดเศรษฐกิจบทความนี้ firs เชื่อมโยงเขา persisen ปริศนาเชิงประจักษ์ประสบเขาแลกเปลี่ยน rae เศรษฐศาสตร์ lieraure เกี่ยวกับความต้องการมากเกินไป resricive และ assemptions disribuional ใน esiting meuting เราเถียง ha hese asslyingions อุปสรรคของ inadquaely accoun สำหรับเขาหรือเขามองไปข้างหน้า propery ของการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศหรือความไม่แน่นอน skewness หรือ fa ails ในการที่เขา disribuion ของ FX reurns เรา hen เสนอโดยใช้เขา erm sures ของ volailiy รอยยิ้ม exposees capure ของเงื่อนไขทางเศรษฐกิจมหภาค fuure เช่นเดียวกับ marke รับรู้ volailiy ผิดพลาดและ ความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนที่เกิดขึ้นจริง Concepually ตั้งแต่ payoffs ของ opion conracs ขึ้นอยู่กับเขา uncerain fuure realizaion ของเขาราคาของเขา asse ต้นแบบ opion ราคา mi reflec marke senimens และความเชื่อ abou เขา probabiliy ของ payoffs fuure ใช้ราคาของ secion ข้ามของ opion conracs a-he-money การผกผันความเสี่ยงและ vega-weighed buerflies เป็น delas 10 และ 25 ที่มอบ payo ภายใต้การดำเนินการตามความเป็นจริงของเขาทำให้เกิดการแลกเปลี่ยนเงินตราเราค้นพบสิ่งที่เป็นผลพลอยได้จากแซนเดอร์อดีต skewness และ kurosis ของเขาในเรื่องของการแลกเปลี่ยนทางการเงินที่คาดหวังแลกเปลี่ยนความคิดเห็นทุกวัน opions daa สำหรับหกสกุลเงินหลักคู่และเจ็ด enors เราแสดง ha hese marke การวัดความเสี่ยงจากการผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนความเสี่ยงจากความผิดพลาดและความเสี่ยงที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของความเสี่ยงอาจอธิบายถึงวิธีการหาอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่เกินจริงหรือความเสี่ยงที่เกิดจาก UIP ในช่วงที่ไกลจากหนึ่งสัปดาห์ที่ผ่านมาเราใช้การวิเคราะห์การถดถอยเกี่ยวกับการถดถอยของประชากรในระยะเวลาอันสั้น o demonsrae ha 3 Lusig e al 2011 และ Verdelhan 2012 ตัวอย่างเช่นระบุถึงปัจจัยที่มีผลกระทบต่อความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศและปัจจัยด้านเงินดอลลาร์ซึ่งขึ้นอยู่กับความเสี่ยงที่เกิดจากความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ นอกจากนี้เขายังมีข้อ จำกัด เกี่ยวกับการเบี่ยงเบนความแตกต่างของ UIP โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราพบว่าพร็อกซีฮ้าสำหรับความเสี่ยงทั่วโลกของ FX ที่แสดงออกโดยนัยนั้นแสดงให้เห็นถึงพลังอำนาจที่มีนัยสำคัญสำหรับการให้คะแนนที่มากเกินไป การตรวจสอบการโจรกรรมของฮ่ารวมถึงการวิเคราะห์การถดถอยของ Robus Leas การวิเคราะห์การถดถอยการวิเคราะห์การถดถอยโดยใช้ Daa แบบไม่ทับซ้อนกันและ Moments ที่ถูกกล่าวหาโดย Opion ได้รับการยกย่องจาก Opales 10-insa ของเขาซึ่งใช้ Opalesid 25-Dela ในการถดถอยหลักและการวิเคราะห์ย่อย การค้นพบเชิงประจักษ์ที่สำคัญจะช่วยให้รอดพ้นจากปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการประเมินความเสี่ยงที่เกิดจากความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนสูงและการวัดความเสี่ยงต่อการเกิดความเสี่ยงต่อการเกิด FX สูงกว่าจะไม่เกิดขึ้นจากปัญหาต่างๆเช่นการใช้ดาเนินการด้วยการสังเกตการณ์ที่ทับซ้อนกัน เราก้าวไปไกลกว่าการวิเคราะห์ความถี่แบบ mached และใช้วิธีการที่ Hansen and Hodrick 1980 และ Laer ใช้ Clarida and Taylor 1997 และ Chen และ Tsang 2013 ทำให้เขาใช้วิธีการส่งต่อหรือเปรียบเทียบกับ IME และข้ามคู่สกุลเงินของโมเดล over reurns erm srucure componen เพิ่มอำนาจ significan explanaory แสดงโดยเขาเพิ่มขึ้นมากในเขา adjused R 2 เมื่อเทียบกับ resuls จากการวิเคราะห์ความถี่ mached 4 เรา furh ซึ่งแสดงให้เห็นถึงรูปแบบของความยากลำบากอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเขาได้รับการอธิบายอย่างดีจากคำพูดของเขาเกี่ยวกับบทเพลงที่ใช้คำพูดของเธอและคำสั่งที่สูงขึ้น Sandard UIP วิเคราะห์การถดถอยของการถดถอย ของเขารับรู้ disribuion ของ movemens rae แลกเปลี่ยนสำหรับเขา enor เดียวกันและเขา explanaory อำนาจดังกล่าวมักจะต่ำมากสำหรับการแลกเปลี่ยน quarerly rae movemens เราพบ ha augmening การถดถอยดังกล่าวโดยรวมทั้งข้อมูลจากเขา erm srucure ของ firs momens รวมทั้งเขา ความสามารถในการดูดกลืนแสงของผลคูณสองต่อวินาทีของอนุภาคนาโนที่ให้ค่า R 2 s มีค่าตั้งแต่ 70 o 85 และ fi 4 Tha เปรียบเทียบกับคอลัมน์ A และ B ของ 7 3.5 ดีมาก รูปที่ 4a - 4e สามารถคำนวณได้จากรูปที่ 5a - 5e บนมือข้างหนึ่งนี่คือการเชื่อมโยงที่ยอดเยี่ยมของเส้นใยเรืองแสงหรือเส้นโค้งอัตราผลตอบแทนของการคาดคะเนการเปลี่ยนแปลงทางฟิสิกส์ของ macroeco เช่นเดียวกับนโยบายแบบโมโนเรย์การยุบและการยกตัวอย่างเช่น Ang and Piazzesi 2003, Diebold e al 2006 และ Ang e al 2006 Chen and Tsang 2013 ได้รับความรู้ความสามารถของเขาเกี่ยวกับเศรษฐกิจแบบเปิดโดย Noing Ha ที่เขาได้รับจาก Ineres Rae ความแตกต่างของความสามารถในการให้ผลผลิตของความแตกต่างของปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจมหภาคในมือของเขาเราโต้เถียงในประเด็น 2 เฮกแตร์เขาได้รับรู้เหมือนกันในขณะที่เขามีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความแตกต่างของ Ineres rae differenials, o เขาออกมาเขาได้รับผลกระทบจากเส้นโค้งของผลผลิตของสภาพเศรษฐกิจมหภาคและสภาพเศรษฐกิจมหภาคต่าง ๆ การค้นพบของเราทำให้เขาสามารถเข้าใจถึงการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นได้อย่างง่ายดายช่วยอธิบายถึงการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นของเฮราการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศจะไม่เกิดขึ้นจากปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจมหภาค กระดาษของเขา sugges ha boh expecaions และความเสี่ยงควร accouned อย่างระมัดระวังสำหรับในแบบจำลอง srucural และ empirical ของ raes แลกเปลี่ยนใน addiion ของเราอีกครั้ง suls s ฮ็อต over-his-couner opce FX marke capures boh conceps ใน pracice resuls เหล่านี้ยัง demonsrae ha เขาปัญหายืนต้นประสบโดยเขาแลกเปลี่ยน rae เศรษฐศาสตร์ lieraure เป็น mos น่าจะเป็นเพราะสุดเหวี่ยง assyrions เสริม resricive ใน esing เขา empirical เขารุ่น raher han o รูปแบบของตัวเอง heoreical derivaives ง่ายเช่นเขาส่งต่อและ fuures ได้รับการใช้อย่างมากในการอธิบาย reurns สกุลเงินส่วนเกินหรือการแลกเปลี่ยน movemens rae เห็นเช่น Hansen และ Hodrick 1980 และ Clarida และเทย์เลอร์ 1997 ในหลาย Ohers Payoffs จากกรุไปข้างหน้า 4.6 อย่างไรก็ตาม , เป็นเส้นตรงในสกุลเงินที่เขาใช้เป็นหลักและเนื่องจากไม่มีการใช้คอนแทคเลนส์เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในขณะที่เขาไม่ได้ทำแบบแผนเชิงเส้นที่เราตรวจสอบว่าแท้จริงแล้ว FX opions ได้รับการใช้พร็อกซีแปรปรวนหรือมีความเสี่ยงในรูปแบบเฉพาะต่างๆเช่น esing เขายอดดุลแบบจำลองของการแลกเปลี่ยน deverineion Lyons 1998, วัด announcemens effecs Grad 2010, evaluaing หายาก evens heory Farhi e al 2009 และดำเนินการ den Siy forecass Chrisoffersen และ Mazzoa มือข้างหนึ่ง, sudies ha มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงทางการเงินที่สิ้นเชิง erm o concenrae เพียงเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ raes หรือ ineres rae differenials ซึ่งเป็น firs momens ของเขา disribuions ของ furure ra raes เช่นแฮนเซนและ Hodrick 1980, Clarida และเทย์เลอร์ 1997 และ Chen และ Tsang 2013 ในขณะที่มือของเขากำลังมุ่งเน้นไปที่ความเสี่ยงในการเกิดภาวะแทรกซ้อนที่สูงขึ้นตัวอย่างเช่น Malz 1997 และ Lyons 1998 เขาได้รับความรู้จากเราอย่างไรก็ตามนี่เป็นเรื่องที่ไม่ค่อยมีผลต่อระบบ เขามีจุดมุ่งหมายเพื่อลดช่องว่างของเขา 5 การใช้ค่าใช้จ่ายของเราและการใช้วิธีเชิงประจักษ์เชิงประจักษ์มีหลายปัจจัยที่มีผลต่อการปฏิบัติงาน มองไปข้างหน้าโดย consrucion Campa e al 1998a poin ou ฮ่าของเขา propery หมายถึงในอนาคตหมายถึงราคา opion ควร incorporae informaion เช่น swiches forhcoming ระบอบการปกครองหรือเขามีปัญหาเปโซ 6 Secon d ราคา opion จะลึก rooed ใน marke paricipan พฤติกรรมเพราะ hey จะขึ้นอยู่กับผู้ที่ทำเครื่องหมาย marke ที่ทำ insead ของ wha hey พูด 7 Furhermore ข้าม 5 บทความนี้ยัง conribues โดยทั่วไป o เชื่อมโยงเขาช่องว่าง beween เขา lieraure ในการกำหนดราคา derinaive สกุลเงินและฮ่า เขาเศรษฐศาสตร์ของการแลกเปลี่ยน raes เฉิน 1998 commens ha Mos sudens ของเศรษฐศาสตร์ทางการเงินมุ่งเน้นไปที่เขา mahemaical ools ของเขา opion แบบจำลองการกำหนดราคาโดยเน้น lile เขาเศรษฐศาสตร์ของ deerminaion radeaion แลกเปลี่ยนในขณะที่เศรษฐศาสตร์มหัพภาค ragnarok inernaional o อายห่างจากเขา echnicaliy ของเขา ความแตกต่างในการทำงานวิจัยและการตกน้ำทำให้เกิดปัญหาสำหรับ praciioners [6] ปัญหาเงินเปโซหมายถึงการที่เขาอ้างถึงการอนุมานอันเนื่องมาจากความเป็นไปได้ต่ำที่เกิดขึ้นจากตัวเขาซึ่งอาจนำไปสู่ posiive excess reurn 7 ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น conracs ไปข้างหน้ากำลังมองไปข้างหน้าโดย consrucion, bu สำหรับคู่สกุลเงินที่กำหนดและ enor นี่เป็นเพียงหนึ่งในราคาที่จะไปข้างหน้า การพึ่งพาการใช้ประโยชน์จากราคาตลาดราคาที่สูงขึ้นสำหรับการเลือกใช้ข้อมูลที่แตกต่างกันให้ข้อมูลเพิ่มเติมที่น่าสนใจมากขึ้นเกี่ยวกับการรับรู้ความรู้สึกของการคาดการณ์ของมาร์ควิสและการรับรู้ความเสี่ยงจากปัจจัยพื้นฐานของกองทุนการเงินระหว่างประเทศหรือปัจจัยทางการเงินทำให้ผลประกอบการของ บริษัท มีความไม่เพียงพอ 8 ประการที่สามเทคนิคสมัยใหม่เช่นเขา Vanna-Volga mehod เห็น Casagna และ Mercurio 2005 และวิธีการของเขา Bakshi e al 2003 faciliae elegan compoision of opions - โดยนัย momens สูงกว่าของเชื้อเพลิง การเปลี่ยนแปลงการแลกเปลี่ยนโกรธวิธีการเหล่านี้มีความพิเศษโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะเขาถูกกล่าวหาว่าถูกกล่าวหาว่าถูกกล่าวหาว่าละเมิดสิทธิในการตั้งค่าผู้บุกรุกและกลไกการขับไล่ข้อมูลหรือระบุกระบวนการที่เขาขับรถออกจากการสู้เพื่อแลกกับการลาซาช้างเอล - momens ที่ถูกตัดออกจะได้รับการยกย่องเป็นความถี่ที่สูงขึ้นเขาให้ความรู้สึกที่แท้จริง al esimaes และหลีกเลี่ยงปัญหา rade-off พบเมื่อ esimaing momens ที่สูงขึ้นจากการกลับมาอย่างเป็นทางการของ daa เมื่อใช้ deurical daa หน้าต่างอีกต่อไปจะต้อง o เพิ่มความแม่นยำในขณะที่ windows shorer จะต้อง o obain hacker esi de uncondiional ความละเอียดของกระดาษเขาเป็น จัดให้มีดังนี้ secion 2 moivaes มุ่งเน้นไปที่ความเสี่ยงในการเกิดความเสี่ยงที่สูงขึ้นและการเปลี่ยนแปลงของสภาพคล่องในการอธิบายเรื่องการให้คะแนนที่มากเกินไปและการแลกเปลี่ยนความคิดเห็น Secion 3 อธิบายถึงวิธีการที่ราคาดอลล่าร์สามารถปรับตัวได้ตามความคาดหวังและการรับรู้ความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนทำให้เราสามารถถอนรากถอนดูพระข่มท้องของเราได้ ข้อมูล Secion 4 conains เขา resurs เชิงประจักษ์และการสนทนา Secion 5 conures inferreaions furher และการสนทนาเกี่ยวกับเขา resuls ประจักษ์และ secion 6 สรุปเขากระดาษไม่ทำงานได้ดี 8 disribuion นี้จะเรียกทั่วไปว่าเป็นความเสี่ยงของเขา - disibruion ประสาท hough ฉันไม่ได้หมายความว่าเขา ha. disribuion จะได้รับภายใต้ความเสี่ยง neuraliy เมื่อเขาสับสนฉัน incorporaes boh เขา expeced probabiliy ทางกายภาพ disribuion ของ fuu หรือความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น 6.8 2 ทำไมถึงมีคำสั่งซื้อที่สูงขึ้น Momens and Term Srucure 2 1 พรีเมี่ยมพรีเมี่ยมพัสดุภัณฑ์และอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราที่เพิ่มสูงขึ้นเงื่อนไขของเครื่องหมายการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศภายใต้การคาดคะเนทางเชื้อชาติ, equaes ข้ามพรมแดน ineres differenials ii เขา expeced rae ของ depreciaion สกุลเงินที่บ้าน adjused สำหรับเขาเสี่ยงพรีเมี่ยม assieryed กับการถือครองสกุลเงิน, 9 ii, E s 2 1 เงื่อนไขนี้เป็น expeced o ถือสำหรับขอบฟ้า invesmen ทั้งหมด, inferes raes ha เป็น mached. mauriies ละเว้นจากการเสี่ยงภัยพรีเมี่ยม erm เอกสารจำนวนมากได้ esed equaion ของเขาตั้งแต่ Fama 1984 และพบ sysemaical violaions ของเงื่อนไข UIP ของเขา ssii, E 0 H 0 1 2 2 wiha esimaed 0 และ R 2 s ha มักจะปิด o ศูนย์นี่คือ เขาเรียกว่าปริศนา ineres rae pariy เปิดหรือเขาไปข้างหน้าปริศนาพรีเมี่ยมเห็น Engel 1996 สำหรับการสำรวจของเขา lieraure เพื่อดูเขา connecion wih ไปข้างหน้า raes เรา noe ฮ่าเขาครอบคลุม ineres pariy condiion, empirically. เงื่อนไขที่ถูกต้องไม่มีเงื่อนไข, equaes เขาส่งพรีเมี่ยม fs, wih ineres differenials เงื่อนไขความเสี่ยง UIP เงื่อนไขข้างต้นหมายถึง ha ha เขาไปข้างหน้า rae ควรจะเป็น predicor ที่เป็นกลางสำหรับ fure rae E sf หรือ sfu ที่ E u 0 เราควร nex define FX reurns เกินในขณะที่เขา rae ของ reurn ข้ามพรมแดน ne ของ movemen สกุลเงินและหนึ่งสามารถดู ha เขา UIP หรือปริศนาพรีเมี่ยมไปได้ 9 ในกระดาษของเขาเรากำหนดเขาแลก rae เป็นเขา domesic ราคาของสกุลเงินต่างประเทศเพิ่มขึ้นในการแลกเปลี่ยนเขา อย่างไรก็ตามบ้านไม่ได้มีนัยสำคัญทางภูมิศาสตร์ bu ตามเขา FX marke convenions เห็น 1A สามารถ 7.9 แสดงเป็นศูนย์ที่ไม่เป็นศูนย์มากกว่า reurn กว่า ime xr fsii, su 2 3 ฉัน naural hen o noe ฮ่าเขาล้มเหลวเชิงประจักษ์ของเขาความเสี่ยงเงื่อนไข UIP ประสาทสามารถ aribuable o เขาปรากฏตัวของความเสี่ยงที่แตกต่างกัน ime, หรือข้อผิดพลาด expecaion ha, u, no อาจ iid หมายถึงศูนย์กว่า ime ถ้าเขา disribuion ของเขาเป็น ไม่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์เหนือเขา ime series, empirical esimaes ของความผันผวนของเขา coefficien ในการถดถอย equaion 2 2 อาจจะประสบอคติแปรปรวนหรือตัวแปรอื่น ๆ ปัญหาบางอย่างที่เกี่ยวกับการทำงานของ UIP ความอ่อนแอเป็นไปในทิศทางที่เป็นไปได้สำหรับ disribuion ที่กำหนดของแต่ละ poin ใน ime ถ้า disibuion condiional ของเขาคือ, แต่ไม่ได้เป็นไปตามที่เขาได้รับจากการที่เขาได้รับการยกย่องให้เป็นแม่แบบโดยนัยและตัวอย่างในรูปที่ 1 ด้านล่างนี้ - การที่เขาใช้ยีนอีเอสเอฟโดยใช้ ime series daa migh no appropriae กรอบการถดถอยบนพื้นฐานของการถดถอย OLS ใน equaion 2 2 ทำให้ เขา assumpion ฮ่าฮ่า shocks os เป็น iid ปกติกว่า ime อย่างไรก็ตาม reurns FX เป็นเอกสารที่ดี o มี faer ails han ปกติและในบางกรณีเบ้ 10 INSERT รูป 1 ที่นี่ 2 2 ทำไมสั่งซื้อที่สูงขึ้น momens 11 ใน subsecion ของเขาเราแสดง ha addiion ความเสี่ยงและความเชื่อมั่นของเขาเกี่ยวกับการบาดเจ็บทางเชื้อชาติสถานการณ์ UIP เขายังขึ้นอยู่กับการที่เขามีส่วนช่วยในการลดความรุนแรง 10 Cincibuch และ Vavra 2004 wrie ฉันเป็นคนธรรมดาทั่วไป ey มักจะมี ails หนักและฮ้า hey migh เป็น skewed ดังนั้นฉันดูแปลก o es ประสิทธิภาพซึ่งเกี่ยวข้องกับเขา noion ha raional marke เล่น uilize informaion ใช้ได้ทั้งหมดและ resricion เขา expacle ข้อผิดพลาด o เป็นปกติ 11 Maerial ใน subsecion ของเขามาจาก Mark 2001 8.10 ผลตอบแทนจากการลงทุนและการลงทุนของฮ่าฮ่ามีการประเมินความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ CARA uiliy การลดความขัดแย้งเหล่านี้ช่วยลดปัญหาที่เกิดขึ้นจากปัญหาที่เกิดขึ้นจากปัญหาของผู้บุกรุกซึ่งในแต่ละช่วงเวลา ในช่วงเวลาที่เขา invesor มี n asses o มีความเสี่ยงเลือกจาก vecor ของ reurns gross จะได้รับโดย r 1 r 1, 1 rn, 1 ถ้าหากคุณต้องการที่จะได้รับ เราสมมุติว่า W เป็น arbirarily se o 1 hen W 1 r 1 ซึ่งเป็น n โดย 1 vecor ของน้ำหนัก porfolio ปัญหา invesors คือ o เลือก o เพิ่มเขาแสดงออก EUW 1 EU r 1 UW 1 fr 1 dr 1, 1 dr 2 , 1 dr n, 1 2 4 เงื่อนไขการใชงาน n ฮ่าพรรณี 1 i, 1 ที่ fr 1 คือเขาเข้าร่วมกับ probabiliy disribuion ของ r CARA และ Normaliy ลดปัญหา o mean-variance opimizaion Le เรา furher สมมติว่าเขา invesor มี cara uiliy และ ha reurns เป็น condiionally ปกติ disribued CARA uiliy assumpion หมายความว่า เขา uiliy จะได้รับจาก UW 1 ew 1 ที่ 0 เขา coefficien จากความเสี่ยงความเกลียดชัง absolue การลวง disribuional r 1 N 1, 1 นัย ha W 1 N p, 1, 2 p, 1, ที่ p, 1 1 และ 2 p , 1 1 เขาพ่ายแพ้มากกว่าการแสดงออก 2 4 ลด o 12 EUW 1 อี 1 p p 2 2 p, 1 2 5 Equaion eq mvopim demonsraes ha ภายใต้การยึดเหนี่ยวของ CARA uiliy 12 equaliy ที่สองตามเขา fac เฮก 1 LN p, 1, 2 2 p, 1, ดังนั้น E ew 1 p, 1 2 2 p, 1 9.11 funcion และ condiional normaliy of reurns, ปัญหาการจัดสรรช่องทางทั่วไปของเขา 2 4 ช่วยลดปัญหาการ opimizaion ความแปรปรวนของค่าเฉลี่ย (mean-variance opimizaion) 13 ถ้าเรา Furher สมมติว่าเฮเซ่ invesor ของเรามี porfolio 2-asse สร้างขึ้นจากพันธบัตร domesic ปลอดภัยในนามและพันธบัตรต่างประเทศและฮ่าเธอ allocaes fracion ของเธอ wealh o domesic เขา bond, hen nex ระยะ wealh แสดงในสกุลเงินท้องถิ่น unis จะได้รับโดย W 1 1 i 1 1 i S 1 W 2 6 S ในตัวอย่าง 2 - asse ของเขาและ CARA uiliy และ condinially ปกติ reurns เขาแสดงออกสำหรับเขา condiional หมายและความแปรปรวนของ nex ระยะเวลา wealh ให้โดย p, 1 1 i 1 1 i ES 1 SW, 2 p, 1 1 2 1 i 2 V ar S 1 W 2 S 2 2 7 เสียบเขาแสดงออกใน equaion 2 7 ino objecive funcion 2 5, aking เขา firs คำสั่งเงื่อนไขกับ respec และ rearranging เขา firs ผลผลิตคำสั่งเขาทำตาม equaion ซึ่ง implicily deermines เขา opimal 1 i 1 i ES 1 w 1 1 i 2 V ar S 1 2 8 SS 2 Equaion 2 8 ลด o เขา UIP condiion ถ้า เราสมมติว่านักลงทุนทุกคนมีความเสี่ยงต่อระบบประสาท 0 i 1 i ES 1 S 2 9 การถดถอยแบบ Fama ในระดับ equion 2 2 ess a logarihmic version of equaion 2 9 ผลกระทบที่สำคัญในการหาค่าที่เหมาะสมใน equaion 2 9 เขาเข้าร่วม assumpions 13 quadraic uiliy funcion หมายความว่า opimizaion แปรปรวนเฉลี่ยสำหรับ disribuion arbirary reurnuion อย่างไรก็ตามเขา quadraic uiliy นัยเพิ่มความเสี่ยงความเกลียดชัง absolue และ saiai ใน Jondeau e al 2010, หน้า 352 14 UIP จะถือครองหาก 1 โดยไม่คำนึงถึงระดับความเสี่ยงของผู้บุกรุก 10.12 CARA uiliy และ condiional normaliy ของระยะเวลา wealh ซึ่งลด invesor s opimizaion o mean-variance การสนทนาข้างต้น illusraes ha deriving เขาอาจจะมีการลดลงตัวอย่างเช่นการแสดงออกของตัวเมีย 2 9 จะมีแนวโน้มที่จะมี momens ที่สูงกว่าใน fac Jondeau e al 2010 noe ha under ถ้าเขาปล่อยเขาลงไปเขาก็จะชอบความว้าวุ่นใจและ kurosis ต่ำเช่นเขาจะเข้ามาแทรกแซงใน equaion 2 5 จะรวมถึงเขา hird และสี่ momens ของเขา fx disribuion Sco และ Horvah 1980 แสดง ha คนที่ไม่ชอบความเสี่ยงที่ไม่ชอบธรรมมักชอบมากกว่า U 1 0 และชอบความคลาดเคลื่อนในแง่บวกระดับ wealh ทั้งหมดจะไม่ชอบความรู้สึก kurosis สูง 2 3 เหตุใดจึงต้องมีการประเมินราคาของ Opion เราจะต้องเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการคาดการณ์ว่าสภาวะทางเศรษฐกิจมหภาคจะเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วกลับไปที่ UIP equaion 2 1 การจัดเรียงและการเคลื่อนไปข้างหน้าหนึ่งสามารถแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างของอัตราแลกเปลี่ยนที่เกิดขึ้นกับเขาและขึ้นอยู่กับความต้องการที่เกิดขึ้นและความเสี่ยงที่คาดไม่ถึง Ineres raes เป็น moneary ตัวแปรนโยบายและความสัมพันธ์กับปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐศาสตร์มหภาคของ Eijijj 0 ความแตกต่างของอัตราดอกเบี้ย E jj 0 ความเสี่ยงจากความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน 2 10 ความเสี่ยงที่เกิดจากความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนและความเสี่ยงในรูปแบบการแลกเปลี่ยนเงินทุน Sandard empirical approach อย่างไรก็ตามใช้ assumpions disribuional ha ลดเขารวมของ fundamenals fuure ที่คาดหวัง o fundamenals curren เท่ากับและละเว้นความเสี่ยงดู Engel และ Wes 2005, Mark 1995 11.13 เฉินและ Tsang 2013 เสนอโดยใช้ข้อมูล informed conained ในเขา erm srucure ของ ineres rae differenials o ด้านข้างของการต่อต้านที่ไม่เป็นธรรมพวกเขาใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ในตัวเขาในการตอบสนองความต้องการของผู้อื่น การเปลี่ยนแปลงที่คาดคะเนใน fundamenals fuure fuure และแสดงฮะเนลสันและ Siegel 1987 facors exraced จาก relaive yield curves predic bilaeral FX reurns และอธิบายสกุลเงินส่วนเกิน reurns หนึ่ง monh o ปีข้างหน้า Clarida และ Taylor 1997 และ Clarida e al 2003 แสดง ha แม้ว่าจะไปข้างหน้า rae เป็น predicor ลำเอียงของการแข่งขัน fuure เขาส่งพรีเมี่ยมปริศนาที่เขาได้รับจาก premia ธรณีประตูก่อนหน้านี้ conains informaion ที่เป็นประโยชน์สำหรับการ predicing การเปลี่ยนแปลงอัตราแลกเปลี่ยนที่เปลี่ยนแปลงความสำเร็จ recen นี้ของโมเดลเชิงประจักษ์ erm srucure furher demonsraes เขา imporance ของ capuring expecaions เราเสนอ o ใช้ informacion conained ในราคาที่เขาได้รับจากราคาของ Opion โดยใช้เงินที่ตราไว้หุ้นละ 2-10 และใช้เงินของเขาในราคาที่กำหนดไว้ในส่วนที่เกี่ยวกับความเสี่ยงในข้อมูลย่อยที่ 3 เราให้เหตุผลว่าฮ่า ๆ ของเขามีความยิ้มแย้มมากขึ้น และความเสี่ยงดานอัตราแลกเปลี่ยนเกินกวาที่คาดวาจะไดรับผลตอบแทนหรือผลตอบแทนจากการลงทุนในอนาคต 3 ขอมูลเกี่ยวกับอัตราดอกเบี้ย Opion pri ces ให้ leas hree ชิ้น disinc ของ informaion abou marke paricipans expecaions และการตั้งค่าที่เขาคู่สกุลเงินพื้นฐานเดียวกันและ enor bu differen ราคา srike volailiy ยิ้ม, opions wih เขาราคา srike เดียวกันและสกุลเงินเดียวกันคู่ต้นแบบ bu แตกต่างกัน enors erm srucure ของ volailiy โดยนัย. และ lasly ราคาของความสัมพันธ์กับคู่สกุลเงินในสกุลเงิน 3 เราอธิบายว่าเขาได้รับการบอกเล่าอย่างละเอียดว่าเขายิ้มแย้มแจ่มใส erm ของราคาของ opion และความสัมพันธ์ข้ามของราคาของ Opion กับสกุลเงินอื่น ๆ ที่เราใช้อยู่ มีวิธีการสำหรับการเปิดเผยข้อมูลของเขา 12.14 3 1 Volailiy Smile, Srucure ระยะและ Cross Correlaions Breeden และ Lizenberger 1978 แสดง ha ใน marke complee เขาเรียกว่า opion funcion C ราคาและเขาใช้ราคา K จะถูก relaed ดังนี้ 2 CK 2 e Qd Q, 3 1 ที่ rd และ rf เขา domesic และต่างประเทศฟรีความเสี่ยง ineres raes และ QS คือเขาเสี่ยง probabiliy densiy ประสาทของ pdf fuure sp. o raes Equaion 3 1 นัยในหลักการเราสามารถ esimae เขาทั้งหมด pdf ของ im แลกเปลี่ยนกับ rae จาก ime volailiy รอยยิ้มเมื่อเขา disribuion สามารถใช้ได้ฉันจะกลายเป็นไปได้ o esimaes เชิงประจักษ์ ge ของเขา sandard deviaion, skewness, kurosis และแม้แต่. คำสั่งซื้อที่สูงขึ้นของเขา marke เห็นว่า probabiliy densiy ของ S ให้ข้อมูลมี ime ใน addiion เขา Breeden และ Lizenberger 1978 resul ใน equaion 3 1 เรา noe ฮ่า alhough marke paricipans สามารถ reaed เป็นถ้า hey มีความเสี่ยงประสาทสำหรับเขาวัตถุประสงค์ของ opion-pricing, opion ราคา heoreically conain informaion abou boh invesor ความเชื่อและการตั้งค่าความเสี่ยงดังที่แสดงจากเขาต่อไปนี้สูตรสำหรับเขาราคาของยุโรปเรียกร้องสิทธิ C, K, TKM, TSTKPST ds T e rd ความชอบการตั้งค่า KSTKQST ds T 3 2 Boh ใน equaion 3 2, M คือเขากำหนดราคาเมล็ดซึ่ง capures เขา invesor องศาของความเกลียดชังความเสี่ยงและ PS คือเขา probabilities กายภาพ densiy funcion ของ fuure การแลกเปลี่ยนแลกเปลี่ยน raes 15 a conrac ไปข้างหน้าสามารถดูเป็นยุโรป syl. e เรียก opion wih ราคา srike ของศูนย์การดูของเขาเราจำได้ว่าฮ่าบนมือข้างหนึ่งเขา heoreical ไปข้างหน้าแลกเปลี่ยน rae 15 ในการแสดงออกที่สองเขาเขากำหนดราคาเมล็ดมีประสิทธิภาพ boh เขา adjusmen ความเสี่ยงและ discouning funcions ในขณะที่เขา hird นิพจน์ hese funcions จะถูกแบ่งระหว่าง Q และ e 13.15 จะได้รับโดยเขาสูตร F, T e rd บนมือของเขา, evaluaing equaion 3 2 a K 0 yields 0 STQST T e dd EQST 3 3 C, 0, T e rd 0 STQST ds TF, T 3 4 ความสัมพันธ์ระหว่างคู่สัญญาทั้งสองฝ่ายและการส่งต่อในอนาคต 3 4 เขาต้องข้ามราคาของ Opion อย่างน้อยที่สุดควรให้ความเชื่อและความพึงพอใจของผู้ลงทุนมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในอนาคต ค่าใช้จ่ายของ Opion หนึ่งทางที่จะให้ความสนใจกับราคาของ Opion อยู่ที่ประมาณ 2 10 วินาที E ijijj 0 ค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริง E jj 0 Expeced Fuure FX risk 3 5 ขณะนี้ภายใต้การทดลอง เงื่อนไข CIP ที่ถูกต้อง, ineres rae differenial เท่ากับ o เขา forward pr emium สำหรับทุก enors j 16 ijjfjsrd EQS j ln S Firs moment ของ Q, enor j 3 6 Jensen s inequaliy erm Equaion 3 6 hus พูดว่าฮ่า ๆ ละเลยที่เขาไม่ได้มีความสัมพันธ์กับ Jensen และเขาก็เป็นคนที่มีความสัมพันธ์กับเขา ความไม่แน่นอนของความผิดปกติของระบบประสาทและความรู้สึกของ SJ S สำหรับทุกๆ enor j Ineres raes เป็น moneary 16 ความเท่าเทียมที่สองเกิดขึ้นจากการหาร 3 3 โดย S และ akar 14.16 ตัวแปรของนโยบายและขึ้นอยู่กับปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจมหภาคเช่น ภาวะการว่างงานและภาวะซึมเศร้าเมื่อรวมกันแล้วผลที่ตามมา 3 6 และ 3 5 demonsrae ha jus เหมือนเส้นโค้งที่ให้ผลตอบแทนเขายังคงมีความเป็นไปได้ในการบอกเลิกโดยนัยนอกจากนี้ยังมีข้อมูลที่เป็นประโยชน์และคาดหวังว่าจะเป็นปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจมหภาคอีกครั้งหนึ่งสำหรับข้อมูลที่เขากล่าวถึง srucure of opion prices comes from he expecaion hypohesis for implied volailiy If he expecaions hypohesis holds in he FX marke, hen he implied volailiy for long daed opions should be consisen wih he implied volailiy o f shor daed opions quoed oday and in he fuure For example, if he curren six monh implied volailiy is 10 and he curren hree monh implied volailiy is 5 , hen, under he expecaion hypohesis, hen he hree monh implied volailiy hree monhs from now should be 13 2 because 0 5 0 1 2 0 25 0 05 0 132 2 The expecaion hypohesis herefore suggess ha he erm srucure of opion-implied volailiy conain informaion abou he marke s percepion abou he fuure dynamics of shor erm implied volailiy Saring from he Hull and Whie 1987 sochasic volailiy model, Campa e al 1998b es he expecaion hypohesis for FX implied volailiy and fail o rejec he hypohesis A hird source of informaion from currency opions is by using correlaions of opions on differen currency pairs o consruc global measures of FX risk Opion-implied correlaions arise from hree way arbirage argumens For example if he exchange raes a ime are given by S AB S AC, and S BC, and assuming hey follow saionary processes, we have ha ln s AB, ln s AC, ln s BC, s AC, s BC, 3 7 15.17 Equaion 3 7 above implies ha V ar s AB V ar s AC V ar s BC 2Corr s AC, s BC V ar s AC 1 2 V ar s BC 1 2, 3 8 which can be rearranged o give Corr s AC, s BC V ar s AC V ar s BC V ar s AB 2V ar 1 2 s AC V ar s BC 1 2 3 9 If we use opion-implied variance o esimae he righ hand side of equaion 3 9 , hen he resuling esimae of s AC, s BC is opion-implied correlaion Siegel 1997 poins ou ha his opion-implied correlaion reveals marke senimen regarding how closely he currencies are expeced o move in he fuure The average opion-implied correlaion can be inerpreed as capuring global FX correlaion risk Recenly, effors aiming o idenify porfolio reurn-based global risk facors offer some empirical success in explaining he cross-secional disribuion of excess FX reurns The majoriy of exising research in his line of lieraure, however, use proxies of global risk consruced from hisorical reurns and focus on mached-frequency analysis Given he advanages of using opion price daa oulined in secio n 1 , a naural quesion o ask is wheher opions-based measures of FX global risk add furher insighs o he srand of lieraure using global FX risk o explain FX excess reurns and FX reurns 17 Verdelhan 2012 and Lusig e al 2011 , for example, idenify a carry facor based on cross secion of ineres rae-sored currency reurns, and a dollar facor based on cross-secion of bea-sored currency reurns Raffery 2011 consrucs a global skewness risk facor using hisorical reurns from carry rade porfolios and shows ha higher average excess reurns co-vary more posiively wih global skewness 18 Menkhoff e al 2012 invesigae he role of global volailiy risk in explaining cross-secions of carry rade reurns, and conclude ha carry rade reurns are compensaion for exposure o global volailiy risk Mueller e al 2012 invesigae he role of global correlaion risk as a driver of currency reurns Cenedes e al 2012 show ha higher average is significanly relaed o large fuure carry rade losses, while lower average correlaion is sign ificanly relaed o large gains 16.18 3 2 Exracing Opion-Implied Momens 19 We use he mehodology of Bakshi e al 2003 henceforh BKM o exrac model-free opion-implied sandard deviaion, skewness and kurosis from he volailiy smile Grad 2010 and Jurek 2009 also use he BKM mehodology o exrac FX opions-implied higher order momens 20 The exraced momens using he BKM mehodology are model-free because we make no assumpions regarding he ime series process governing he underlying spo exchange rae The model-free naure of he mehodology is aracive because i means he mehodology is equally applicable o all exchange rae regimes Campa e al 1998a argue ha having a mehodology ha does no presuppose a sochasic process followed by he underlying spo exchange rae is especially useful in siuaions where he FX regime is unknown or changing, or when he degree of governmen inervenion is unclear The BKM mehodology ress on he resuls of Carr and Madan 2001 , which show ha if we have an arbirary claim wih a pay-off funcion H S wih finie expecaions, hen H S can be replicaed if we have a coninuum of opion prices They also show ha if H S is wice-differeniable, hen i can be spanned algebraically by he following expression H S H S S SH S S where H S H S S H SS K S K S 0 H SS K K S dk, 3 10 and H SS 2 H S 2 Assuming no arbirage opporuniies, he price of a claim wih pay-off H S is given by he expression p H S SH S S e rd H S S Se rd S S H SS K C , , K H SS K P , , K dK 0 3 11 where K is he srike price, C , , K and P , , K are, respecively, he prices of a 19 Exracion of momens done in he R saisical language R Core Team 2013 20 In his secion we closely follow he exposiion and noaion in Grad 2010 17.19 European-syle call and pu opions S is some arbirary consan, usually chosen o equal curren spo price Equaion 3 11 indicaes ha any pay-off funcion H S can be replicaed by a posiion of H S SH S S in he domesic risk-free bond, a posiion of H S in he sock, and combinaions of ou-of-he-money calls and pus, wih weighs H SS K Suppose we have conracs wih he following pay-off funcions 21 R S 2, Volailiy Conrac H S R S 3, Cubic Conrac R S 4, Quaric Conrac, 3 12 where R S ln S S BKM show ha he variance, skewness and kurosis of he disribuion of R can be calculaed using he following formulas Sdev , e rd V , , 2 3 13a Skew , erd W , 3V , , e rd 2 , 3 e rd V , , 2 3 2 3 13b Kur , erd X , 4e rd , w , 6e rd , 2 V , 3 , 4 e rd V , , 2 2, 3 13c where he expressions for V ,,w , and X , and , are given in appendix A Derivaions of equaions in 3 13 and expressions for , , V , , W , and X , can be found in Bakshi e al 2003 and Grad 2010 The BKM mehodology described above requires a coninuum of exercise prices However, in he OTC FX opions marke implied volailiies are observed for only a discree number of exercise prices We herefore need a way o esimae he enire volailiy smile from a few 21 One can use he framework o price conracs wih higher order payoffs and herefore exrac momens of order higher han 4 The poin ha we wan o em phasize, ha higher order momens maer, is demonsraed even if we only sop a 4 h order 18.20 K pairs by inerpolaion and exrapolaion To his end, we use he Vanna Volga VV mehod described in Casagna and Mercurio 2007 The procedure allows us o build he enire volailiy smile using only hree poins Casagna and Mercurio 2007 noe ha if we have hree opions wih implied volailiy 1, 2, 3 and corresponding exercise prices K 1,K 2 and K 3 such ha K 1 K 2 K 3, hen he implied volailiy of an opion wih arbirary exercise price K can be accuraely approximaed by he following expression k 2 2 d 1 K d 2 K 2 2 D 1 K D 2 K , 3 14 d 1 K d 2 K where D 1 K ln K 2 K ln K3 ln K 1 K ln 2 K K 1 ln 3 K 1 ln K K 1 K 2 K 1 ln ln K 3 K K 3 K 2 2 ln ln K K 1 ln K 3 K 1 ln K K 2 K 3 K 2 3 2, D 2 K ln K 2 K ln K3 ln K K d 1 K 1 d 2 K 1 1 2 2 K 1 ln K K 2 K ln 2 K K 1 ln 3 ln K 3 K K 1 ln K 3 K 2 d 1 K 3 d 2 K 3 3 2 2 1 and d 1 x log S x rd r f 2 2 2 , d 2 x d 1 x 2 , x K, K1, K 2, K 3 Expression 3 14 allows us o find he implied volailiy of an opion wih an arbirary srike price We use K 1 K 25 p, K 2 K AT M and K 3 K 25 c The VV mehodology has a number of aracive feaures, which are explained in Casagna and Mercurio 2007 Firs, i is parsimonious because i uses only hree opion combinaions o build an enire volailiy smile This is he minimum number ha can be used if one wans o capure he hree mos prominen movemens in he volailiy smile change in level, change in slope, and change in curvaure 22 The VV mehod also has a solid financial moivaion Casagna and Mercurio 22 The ATM sraddle, VWB and he Risk Reversal capure hese movemens See discussions in Casagna 19.21 2007 show ha i is based on a replicaion argumen in which an invesor consrucs a porfolio ha, in addiion o hedging agains movemens in he price of he underlying asse C C , also hedges agains movemens in volailiy of he underlying asse V ega S In siuaions where volailiy is sochasic, i migh be useful o consruc porfolios ha, in addiion o hedging agains changes in he pri ce of he underlying asse, he invesor also hedges agains for he Vega C , he Vanna 2 C and he Volga 2 C as migh be necessary 2 S in siuaions when volailiy is sochasic 3 3 Daa Descripion In he o--c marke, he exchange rae is quoed as he domesic price of foreign currency, which means a fall in he repored exchange rae represens an appreciaion of domesic currency Domesic and foreign, however, do no have any geographic significance, bu are in accordance o some marke quoing convenions Table 1A conains deails of he marke quoing convenions for he six currency pairs ha we use in his paper Compared o exchange-raded opions, here are several advanages ha come wih using o--c daa in our empirical analysis Firs, mos of he FX opions rading is concenraed in he o--c marke This means o--c currency opions prices are more compeiive and herefore more likely o be represenaive of aggregae marke beliefs compared o prices in he less liquid exchange marke Table 1C , obained from he 2010 BIS Triennial Survey, shows ha alhough he o--c opions marke is small relaive o he overall FX marke, i is very liquid and rapidly growing when we look a i in absolue erms INSERT TABLE 1C HERE A second advanage of using o--c opion price daa is ha fresh opions for sandard enors are quoed each day, making i possible o obain a ime series of FX opion prices wih 2010 and Malz 1998 20.22 consan mauriies This can be conrased wih exchange raded opions, whose prices are quoed for a specific expiry dae, such ha as we approach he expiry dae, he opion prices also incorporae he fac ha he enor is changing O--c opions make i possible o disenangle erm srucure, cross-secional and ime series aspecs embedded in opion prices Our hird and final moivaion for o--c opion daa is ha European-syle opions are raded in his marke, whereas exchange raded FX opions are usually American-syle When analyzing opion prices of a given enor, American-syle opions have o be adjused for he possibiliy of early exercise We nex explain some imporan OTC curren cy marke quoing convenions Firs, opion prices are given in erms of implied volailiy insead of currency unis while moneyness is measured in erms of he dela of an opion The dela of an opion is a measure of he responsiveness of he opion s price wih respec o a change in he price of he underlying asse If he prices of call and pu opions are given by C and P, hen opion price and implied volailiy are linked using he formula from Garman and Kohlhagen 1983 s exension of he Black-Scholes model o FX C e rd F d 1 K d 2 P e rd K d 2 F d 1 where d 1 log S K rd r f 2 2 2 , d 2 d 1 2 , There is a one-o-one relaionship beween opion price and implied volailiy when using he Black and Scholes 1973 formula 23 The expressions for call and pu delas are given by he expressions 23 Use of he Black-Scholes formula does no, however, mean raders agree wih he assumpions underlying he Black-Scholes model 21.23 c e rf d 1 p e rf d 1 , 3 15a 3 15b where is he sandard normal cumulaive densiy funcion cdf The absolue valu es of c and p are herefore beween 0 and 1, while pu-call pariy implies ha p c 1 The marke convenion is o quoe a dela of magniude x as a 100 x dela For example, a pu opion wih a dela of is referred o as a 25 pu Lasly, in he FX o--c opion marke, prices are quoed in combinaions raher han simple call and pu opions The mos common opion combinaions are a-he-money ATM 24 sraddle, risk reversals RR , and Vega-weighed buerflies VWB An ATM sraddle is he sum of a base currency call and a base currency pu, boh sruck a he curren forward rae This is he mos liquid srucure in he o--c FX opions marke A RR is se up when one buys a base currency call and sells a base currency pu wih a symmeric dela The mos liquid RR is he 25 , in which boh he call and pu have a dela of 25 percen Finally, a VWB is buil by buying a symmeric dela srangle and selling an ATM sraddle 25 The 25 combinaion is he mos raded opions VWB The ATM sraddle, risk reversal and srangle are usually inerpreed as shor cu indicaors of volailiy , skewness and kurosis of he perceived condiional disribuion of exchange rae movemens The profi diagrams in figure 6 demonsrae why i he sraddle becomes profiable if here is a movemen in he underlying asse s price ii he risk-reversal makes profi if here is a movemen in a paricular direcion iii he srangle becomes profiable if here is a big movemen in any direcion in he 24 ATM here means he dela of he opion combinaion is zero Tha is, he opion combinaion is dela-neural 25 In a srangle, you buy an ou of he money call and an equally ou of he money pu 22.24 underlying asse s price INSERT FIGURE 6 HERE The definiions of he hree opion combinaions are as follows 26 AT M, 0 c, 50 c 50 p 25 RR, 25 c, 25 p, 25 vwb, 25 c, 25 p, Srangle AT M, 3 16a 3 16b 3 16c Equaions 3 16 can be rearranged o ge he implied volailiy for 0 call, 25 call and 25 pu Expressions for backing ou implied volailiy of hese plain-vanilla opions from he prices of raded opion combinaions are given below 0 c, AT M 50 c, 50 p, 3 17 a 25 c, AT M 25 vwb, 25 RR, 3 17b 25 p, AT M 25 vwb, 1 2 25 RR, 3 17c Finally, K 25 p, K AT M, K 25 c, he exercise prices corresponding o AT M, , 25 c, and 25 p, can be backed ou by using he expression for opion delas given in equaion 3 15 For example, o ge K AT M we use he fac ha he ATM sraddle has a dela of zero e rf ln S K AT M r d r f 2 AT M ln AT M S K AT M r d r f 2 AT M AT M 26 Table 1B conains sample opion price quoes for sandard combinaions and sandard mauriies 0 3 18 23.25 Since is a monoone funcion, we can solve equaion 3 18 for K AT M o ge K AT M S e rd r f 2 AT M F e 1 2 2 AT M 3 19 Using similar argumens, one can show ha he expressions for K 25 c and K 25 p K 25 c S e 1 1 4 erd 25 c, r d r f 2 25 c K 25 p S e 1 1 4 erd 25 p, r d r f 2 25 p , 3 20a 3 20b wih K 25 p K AT M K 25 c Casagna and Mercurio 2007 Our opions daa consiss of over he couner o--c opion prices for he six currency pairs lised in able 1A and covering he period 1 January 2007 o April The spo raes, forward r aes and risk-free ineres raes are obained from Daasream 4 Empirical Sraegy and Main Resuls 4 1 Empirical properies of exraced opion-implied momens Summary saisics of he exraced momens are in able 2 27 The summary saisics show ha all he exraced momens are generally very persisen, wih AR 1 coefficiens as high as Zivo and Andrews 1992 uni roo ess, however, sugges ha almos all he implied momens are saionary wih srucural breaks in he means on daes around lae 2008 and early 2009 For he res of he analysis, we rea all variables as saionary Looking a he maximum and median for each series, as well as he ime series plos, we see ha here are a number of ouliers, especially for he 9m and 12m momens The ime 27 Summary saisics for he opion-implied momens of he oher five currency pairs are similar, and can be found in he online appendix Time series plos for 1W K, 2M, 3M, 6M, 9M and 12M are also in he online appendix 24.26 series plos in figure 2 show ha hese ouliers are found mosly beween lae 2008 and early INSERT TABLE 2 AND FIGURE 2 HERE 4 2 Can opion-implied momens forecas FX excess reurns Mached Frequency Analysis Predicive abiliy of he volailiy smile We sar by invesigaing wheher - period opion-implied momens can explain he condiional mean of subsequen excess reurns Thus, for each currency pair i and enor , we esimae he following regression model by OLS f i, E s i 0, 1, sdev i, 2, skew i, 3, kur i, u i, 4 1 Noe ha he LHS variable is ex-ane excess currency reurns forward bias Under raional expressions, f i, E s i is also equal o he risk premium Gereben 2002 and Malz 1997 also esimae regression specificaion 4 1 and inerpre he resuls in ligh of he ime-varying risk premia explanaion of he UIP puzzle Gereben 2002 argues ha if he forward bias is due o ime-varying risk premia, hen variables ha capure he naure of FX risk should be able o explain he dynamics of he forward bias The opion-implied momens on he RHS in regression equaion 4 1 , which capure perceived FX volailiy, ail and crash risk should herefore be able o explain he forward bias Malz 1997 also argues ha saisical significance of he coefficien on skew can be inerpreed as providing suppor for he peso problem explanaion of he UIP puzzle Going back o expression 4 1 , we noe ha E s is no observable If we assume ha marke paricipans have raional expecaions, hen E s and s will only differ by a forecas error 1 ha is uncorrelaed wih all variables ha use informaion a ime, such 25.27 ha s E s 1 4 2 Plugging equaion 4 2 ino equaion 4 1 and rearranging gives us he following esimable regression equaion xr 0, 1, sdev 2, skew 3, kur 4 3 where he error erm u and xr is ex-pos excess reurns defined in expression 2 3 To provide inuiion regarding expeced coefficien signs in he regression equaion 4 3 , we ake he poin view of a domesic invesor who invess in domesic bonds using money borrowed from abroad As shown in equaion 2 3 , such an invesor benefis from higher domesic ineres raes as well as appreciaion of domesic currency Le s also assume ha he home currency is riskier, such ha our invesor would demand higher excess reurns for higher sdev and kurosis in he exchange rae If invesors are averse o high variance and kurosis, hey would require higher excess reurns for holding bonds denominaed in unis of he riskier domesic and we would expec he coefficiens on sdev and kurosis o be boh posiive We expec he skew coefficien o be posiive for invesor s wih preference for posiive skewness Such an invesor will require higher compensaion for an increase in skew, which represens a higher perceived likelihood of domesic currency depreciaion Given he discussion in subsecion 5 2 , however, we noe ha pinning down he coefficien signs a priori is impossible wihou making furher assumpions abou he invesor s uiliy funcion or orhogonaliy of he momens In our regression analysis, we herefore focus mainly on join significance of he explanaory variables and model fi raher han on significance and signs of individual coefficiens Sub-samp le analyses sugges he presence of srucural breaks in he mached-frequency 26.28 regression relaionships for he majoriy of currency pairs and enors We use he Bai and Perron 2003 srucural break es o idenify he dae for he mos prominen break 28 and esimae a modificaion of regression equaion 4 3 ha includes ineracions wih srucural break indicaor variable xr i 0, 00, D1 i, D1 i, 1, sdev i, 3, kur i, 4, sdev i, D1 i, 2, skew i, 5, skew i, 6, kur i, D1 i, i 4 4 where D1 i, is an indicaor variable ha is zero before he break dae and equal o one oherwise The mached-frequency resuls, shown in ables 3 a -3 f , demonsrae a consisen abiliy of opions-based measures of FX sandard deviaion, skewness and kurosis-proxying o explain excess currency reurns The coefficiens on he six non-inercep erms are always joinly significan, as shown by he low p-values for he Wald ess across currency pairs and across enors The adjused R 2 s are also generally high across currency pairs and enors, for example, ranging fro m 11 o 28 for 1M enors We carry ou a baery of robusness checks on he mached frequency resuls presened in able 3 Firs, we noe ha since we are using overlapping daa, he R 2 s will be inflaed 29 To ge an idea of he degree of R 2 inflaion and see if our resuls sill change when we use non-overlapping daa, we re-run he regression 4 4 for 1M enor using non-overlapping observaions We sill use he same break dae found from he regressions wih overlapping daa regressions, which are presened in able 3 The resuls of regressions wih non-overlapping daa regressions, shown in able 4a , sugges ha he mached frequency resuls presened in able 3 are no being enirely driven by our use of overlapping daa Resuls from sub-sample analysis and regressions using 10 opions insead of 25 are 28 We only focus on he major breaks, and herefore do no choose he number of breaks according o informaion crieria such as AIC 29 For ha reason, we do no inerpre he higher R 2 s for 12m regressions as represening beer fi a longer horizons 27.29 presened in ables 4 b and 4 c respecively Again, when we look a he adjused R 2 s and ess of join significance of coefficiens on he momens, we find ha here are no major differences wih he resuls presened in able 3 Our final robusness check addresses he issue of ouliers The summary saisics of he exraced momens show some huge ouliers In he presence of ouliers, ordinary leas squares migh give misleading resuls For 3M enor, we re-esimae he regressions specificaion 4 4 using robus leas squares Our esimaion mehod addresses he presence of ouliers in boh he dependen variable and independen variables Again, he main findings sill hold, as can be seen in able able 4d INSERT TABLE 4 HERE We digress from he bilaeral analysis we have done so far in his secion o invesigae wheher opions-based measures of global volailiy, skewness and kurosis can explain he dynamics of bilaeral excess reurns For he mached frequency global risk regressions, resuls of which are presened in 5 a , we exrac he firs hree componens from each of 3M sandard deviaion, skewness and kurosis across all currency pairs involving he USD The coefficiens on he pricincipal componens are joinly significan, wih adjused R 2 s ranging from 14 o 26 We hen exend he global risk regression o incorporae erm srucure informaion by using principal componens exraced from all currency pairs and from all enors as regressors The resuls from he erm-srucure of global risk regression, presened in able 5 b , show ha informaion from he erm srucure of global risk adds furher explanaory power, wih adjused R 2 s ranging from 16 o 40 INSERT TABLE 5 HERE We nex go beyond OLS regression, which models he condiional mean of he he dependen variable given he explanaory variables, by using quanile regression analysis QR o invesigae he predicive abiliy of opions-based FX risk measures for he enire 28.30 disribuion of ex-pos excess currency reurns By modeling he enire disribuion of he dependen variable, QR allows us o ge a more complee p icure of he predicive abiliy of he opion-implied momens QR also has a furher advanage over OLS in ha i is robus o ouliers in he dependen variable and does no impose resricive disribuional assumpions on he error erms We esimae he following linear quanile regression model, modified o include one break Q xr i 0, 1, ST DEV i, 2, SKEW i, 3, KURT i, i, , 4 5 where Q xr i is he h quanile of excess reurns given informaion available a ime 30 Mached-frequency quanile regression resuls for 3M enor are shown in ables 6a - 6f We find ha he coefficiens on non-inercep erms are always joinly significan across quaniles for all currency pairs Adjused R 2 s are also consisenly high, ranging from 16 o 44 for AUDUSD and 10 o 26 for USDJPY for example Anoher consisen paern across currency pairs and enors is ha opion-implied momens have more predicive abiliy for lower and upper quaniles of excess reurns han he middle quaniles INSERT TABLES 6a - 6f HERE Can he erm srucure of implied momens explain FX excess reurns The mached-frequency resuls presened in subsecion 4 2 1 sugges ha opions-based measures of FX higher momen risks consisenly explain subsequen bilaeral excess reurns We now urn o sudying he predicive abiliy of he erm srucure of opions-implied momens for currency excess reurns We firs exend regression equaion 4 3 by regressing 3M bilaeral excess reurns on 1M, 3M and 12M opion-implied momens Tha is, for each currency pair i, we esimae 30 We esimae he quanile regression model using he same break daes obained in he OLS analysis 29.31 he following OLS regression xr i 3M 0,3M j 1, j sdev j, i j 2, j skew j, i j 3, j kur j, i i 3M, 4 6 where j Similar o he mached-frequency analysis in subsecion 4 2 1 , our final erm srucure regression model is a modificaion of 4 6 in which we include ineracions wih a srucural break indicaor variable D1 Regression resuls from specificaion 4 6 wih break are shown in column B of able 7 Compared o he mached frequency resuls presened in column A, we see a huge increase in he adjused R 2 s wih adjused R 2 s now ranging from 58 o 74 for he resuls from equaion 4 6 In column C of able 7 , we presen condensed resuls of regressions ha incorporae informaion from all enors no jus 1M,3M and 12M by using principal componens exraced from all enors Column C herefore conains resuls from he following regression 3 3 xr 3m i 0, 2,j P C j sdevt erm i 3,j P C j skewt erm i j 1 j 1 3 4,j P C j kurt erm i i 3M j 1 4 7 In equaion 4 7 , P C j xxxxt erm i refers o he j h principal componen exrac from he currency i erm srucure of opion-implied momen xxxx Resuls from esimaion regression equaion 4 7 are in column C of able 7 Lasly, we exend he specificaion in 4 7 by adding informaion from he erm srucure of firs momens as addiional regressors 30.32 3 3 xr 3m i 0, 1,j P C j meant erm i 2,j P C j sdevt erm i j 1 3 3,j P C j skewt erm i j 1 j 1 j 1 3 4,j P C j kurt erm i i 3M 4 8 As we argued earlier, he erm srucure of firs momens capures expecaions of he dynamics of fuure macroeconomic fundamenals We use he erm srucure of ineres rae differenials o exrac he principal componens of he erm srucure of firs momens of log S S As we noed in 3 1 , under CIP, he forward premium f s, which is he heoreical mean of he risk-neural probabiliy densiy of log S S is equal o he ineres differenial i i, Using yield curve daa o exrac he erm srucure of firs momens has he advanage of allowing us o also use ineres rae differenials for enors no covered by our opion price daa As wih our previous regressions, we esimae a version of regression model 4 8 ha includes ineracions wih a srucural break indicaor variable The condensed resuls from esimaing equaion 4 8 wih breaks are presened in column D of able 7 Acual vs fied plos from his regression are shown in figures 3 a -3 e INSERT FIGURE 3 AND TABLE 7 HERE The main finding from comparing columns C and D is ha informaion from he erm srucure of firs momens is no redundan The adjused R 2 s all show sizable increases, and Wald ess for he null hypohesis ha all coefficiens on he firs momen principal componens are zero sugges he firs momens are conribuing addiional explanaory power The main conclusion from analysis of he resuls presened in able 7 is ha FX risks, capured by he higher order momens, and expecaions, capured by he erm srucure of implied momens, have subsanial explanaory power for ex-pos excess currency reurns 31.33 4 3 Can opion-implied momens forecas currency reurns In subsecion 4 3 , we invesigae he abiliy of opions-based measures of higher momen risks and heir erm srucures o explain currency reurns s Can he volailiy smile predic currency reurns For each currency pair i, we sar by esimaing he sandard UIP regression s i s i f i s i i 4 9 We focus on model fi and join significance raher han esing wheher he coefficien is equal o 1 Fied vs Acual plos of esimaed regression 4 9 wih breaks are shown in figures 4 a - 4 e , while condensed resuls can be found in column A of able 8 We hen consider he predicive abiliy of - period opion-implied higher momens by esimaing he following augmened UIP regression s i s i 1 f i, s 2 sdev i, 3 skew i, 4 kur i, i, 4 10 Equaion 4 10 herefore augmens he sandard UIP equaion 4 9 by sudying he predicive abiliy of he 1 s 4 h momens of he disribuion of log S S The condensed regressions resuls are shown in column B able 8 The adjused R 2 s for he mached-frequency augmened UIP regressions are consisenly high and he higher order momens are always joinly significan INSERT TABLE 8 AND FIGURE 5 HERE Can he erm srucure of implied momens predic currency reurns We move on o sudying wheher he erm srucure of opions-implied momens have predicive abiliy for subsequen FX reurns We sar by esimaing a erm srucure 32.34 modificaion of he sandard UIP equaion 4 9 ha uses informaion conained in he erm srucure of forward premia 3 s i s i 0, 1,j P C j meant erm i 4 11 j 1 Condensed resuls from regression specificaion 4 11 are presened in column C of able 8 Comparing columns A and C in able 8 , we see ha adding he whole erm srucure of forward premia significanly improves he UIP regression fi Lasly, we regress exchange rae movemens on he erm srucure of 1 s 4 h momens 3 3 s i 3M s i 0, 1,j P C j meant erm i 2,j P C j sdevt erm i j 1 3 3,j P C j skewt erm i j 1 j 1 j 1 3 4,j P C j kurt erm i i 3M 4 12 Plos of acual versus fied values from regression 4 12 are shown in figures 4 and he condensed regression resuls are in column D of able 8 INSERT TABLE 8 AND FIGURE 4 HERE Comparing columns C and D in able 8 , we find ha he erm srucure of 1 s -4 h momens adds a significan amoun of explanaory power for exchange rae movemens The main conclusion from he resuls presened in able 8 is ha higher order momens and expecaions capured hrough erm srucure dynamics combine o explain subsequen exchange rae movemens 33.35 5 Furher Inerpreaion and Discussion 5 1 Higher Momens Maer Asse Pricing Derivaion of UIP Condiion 31 The fundamenal asse pricing equaion is given by E M R 1, 5 1 wh ere M is he pricing kernel and R S S is he gross reurn on an asse Suppose ha asses can be denoed in domesic or foreign currency unis Under complee markes, he following relaionship holds M M S S 5 2 where M is he foreign pricing kernel By aking logs and condiional expecaions, expression 5 2 can be wrien as E s s E logm E logm , 5 3 where s log s 32 Applying pricing equaion 5 1 o price a forward conrac yields E M F S 0 5 4 31 The maerial in his subsecion is from Backus e al 2001 32 Wriing he reurns in he form 5 3 also makes i clear why macroeconomic fundamenals such as consumpion growh are expeced o explain currency excess reurns As poined ou by Backus e al 2011 , in macroeconomics, he pricing kernel is ied o macroeconomic quaniies such as consumpion growh Expression 5 7 herefore suggess ha he dynamics of FX reurns should be explained by domesic and foreign macroeconomic fundamenals 34.36 Dividing equaion 5 4 by S and using he resul in expression in equaion 5 2 gives he expression for he forward premium f s log e M log e M 5 5 Applying he asse pricing equaion 5 1 o price one-period domesic and foreign risk free bonds, we ge expressions for he shor raes i log e M and i log e M Equaion 5 5 and he expressions for shor raes give us he CIP condiion i i log e M log e M f s 5 6 Finally, he expression for ex-ane currency excess reurns or deviaion from UIP condiion is herefore given by f E s i i E s s loge M E logm loge M E logm 5 7 Under risk-neuraliy he RHS of expression 5 7 is zero, and we ge he forward unbiasedness condiion f E s Risk aversion is capured in he pricing kernel Expression 5 7 is herefore someimes referred o as FX risk premium Equaion 5 7 makes i clear why he failure of he UIP condiion is usually aribued o ime-varying risk and expecaional errors Excess reurns should heoreically depend on ime-varying cross-counry differences in risk, capured hrough he pricing kernels This risk could include liquidiy risk, business-cycle relaed risks, poliical risk, and liquidiy risk In macroeconomics, pricing kernel is linked o macroeconomic fundamenals such as consumpion growh Thus, expression 5 7 also suggess ha currency excess reurns should depend on differences in expeced macroeconomic condiions As we menioned earlier, he difficuly faced by he lieraure is ha sandard proposed measures of risk do no appear o have srong correlaion wih excess reurns 35.37 Equaion 5 7 is also insighful in showing how excess reurns can poenially be explained by higher order momens This can be seen clearly by expressing loge M in erms of he cumulans of he condiional disribuion of logm loge M j j 1, where j j is he j h cumulan of he condiional disribuion of log m Cumulans are closely relaed o momens, and he expressions for he firs four cumulans are 1 1, 2 2, 3 3 and 4 4 3 2 2, where 1 is he condiional mean and j denoes he j h cenral momen of he disribuion of loge M Equaion 5 7 can herefore also be wrien in he form f E s j j j 2 j 5 8 where j and j are he j h order cumulan of log m and log m respecively Equaion 5 8 illusraes ha currency excess reurns will in general depend on he higher order momens of he disribuion of he pricing kernel Noe ha if we assume ha pricing kernels are log-normally disribued, hen expression 5 8 reduces o E s 2 2 2 f The preceding discussion ye again illusraes how disribuional assumpions can poenially lead o a disregard for higher order momens which migh crucial in empirical daa 5 2 Higher momens maer asse allocaion under higher order momens 33 We showed in subsecion 2 2 ha he assumpions of CARA uiliy and normaliy of reurns reduce he invesor s problem o mean-variance opimizaion However, if he disribuion of porfolio reurns is asymmeric, or he invesor s uiliy funcion is of a higher order 33 Maerial in his subsecion is from Jondeau e al 2010 36.38 han he quadraic, or he mean and variance do no compleely deermine he disribuion of asse reurns, hen higher order momens and heir signs mus be aken ino accoun in he porfolio asse allocaion proble m In his subsecion we presen a framework for incorporaing higher order momens ino he asse allocaion problem The objecive in 2 4 can be inracable and i is usual o focus on approximaion of 2 4 based on higher order momens Jondeau e al 2010 consider a Taylor s series expansion of he uiliy funcion around expeced uiliy up o he fourh order U W 1 U E W 1 U 1 W 1 W 1 E W 1 1 2 U 2 W 1 W 1 EW 1 U 3 W 3 1 W 1 E W 1 U 4 W 4 1 W 1 E W 1 4, 5 9 where U n denoes he n h derivaive of he uiliy funcion wih respec o nex period wealh Taking he condiional expecaion of expression 5 9 yields E U W 1 U E W 1 U 1 W 1 W 1 E W 1 1 2 U 2 W 1 W 1 E W 1 U 3 W 3 1 W 1 E W 1 U 4 W 4 1 W 1 E W 1 4 5 10 Under he assumpion ha he invesor s uiliy funcion is CARA, expression 5 10 reduces o E U W 1 e p 1 2 2 2 p 3 6 s3 p 4 24 k4 p 5 11 In equaion 5 11 , s 3 p and kp 4 are he skewness and kurosis of porfolio reurn I is clear from equaion 5 11 ha under CARA uiliy, invesors prefer posiive skewness and dislike high variance and high kurosis Opimal porfolio weighs can hen be obained by maximizing expression 5 10 insead of he exac objecive funcion shown in expression 2 4 For CARA uiliy, he weigh he invesor pus on he higher order momens depends on he degree of risk aversion parameer In more general seings, however, he weigh on he n h momen depends on he n h derivaive of he uiliy funcion, and he signs of 37.39 sensiiviies of uiliy funcion o changes in higher momens canno be easily pinned down If he momens are no orhogonal o each oher, hen he effec of uiliy of increasing one momen migh no be sraigh forward Sco and Horvah 1980 esablish some general condiions for invesor preference for skewness and kurosis 5 3 Higher Momens Maer Higher order ICAPM 34 We sar wih he fundamenal pricing equaion, E M R i 1 5 12 for each asse i where M is he pricing kernel and R are - period gross reurns In consumpion-based asse pricing models, M is also equal o he invesor s marginal rae of subsiuion beween curren and fuure consumpion The sandard wo momen CAPM follows from assuming a linear relaionship beween he pricing kernel and, R , w he reurns o he world porfolio Harvey 1991 show ha if markes are globally inegraed, cross - counry porfolio reurns should be driven by condiional covariances of counry porfolio reurns and reurns o he world porfolio E R i R f R w V ar R w Cov R i , R w , 5 13 wih R i and R f denominaed in he same currency Equaion 5 13 is he wo-momen inernaional CAPM ICAPM To incorporae fourh order momens, we assume ha he pricing kernel can be approximaed by a hird order Taylor expansion of he marginal uiliy of world reurns M 1 W U 2 W U 1 W Rw W U 3 W 2 U 2 W Rw 2 W U 4 W 3 U 1 W Rw 3 5 14 34 From Guidolin and Timmerman 2008 38.40 Combining equaions 5 12 and 5 14 gives us he four-momen CAPM, E R i R f 1 Cov R , i R w 2 Cov R , i R w 2 3 Cov R , i R w 3 covariance coskewness cokurosis 5 15 Equaion 5 15 says ha he excess reurns on asse i will depend on he covariance, co-skewness and co-kurosis on he reurns o ha asse and he reurns on he world porfolio 6 Conclusion This paper has documened a robus abiliy of opions-implied measures of FX higher momen risks o explain subsequen excess currency reurns and FX reurns We also find ha he erm srucure of such risks, capuring forward-looking propery of he exchange rae, add furher explanaory power Our findings sugges ha expecaion and risk should be given more careful consideraion in he srucural modeling and empirical esing of exchange rae models Thus, when esing exchange rae models, researchers may need o carefully consider wheher any auxiliary disribuional or preference assumpions ha hey make will kill off eiher he forward-looking propery of exchange raes or invesors poenial preferences for skewness, kurosis or any higher momen risks References Ang, A and M Piazzesi 2003 , A no-arbirage vecor auoregression of erm srucure dynamics wih macroeconomics and laen variables Journal of Economerics, 50 Ang, A M Piazzesi, and M Wei 2006 , Wha does he yield cur ve ell us abou gdp growh Journal of Economerics.41 Bacchea, P and E van Wincoop 2009 , Predicabiliy in financial markes wha do survey daa ell us Journal of Inernaional Money and Finance, 28, Backus, David, Mikhail Chernov, and Ian Marin 2011 , Disasers implied by equiy index opions Journal of Finance, Backus, David K Silverio Foresi, and Chris I Telmer 2001 , Affine erm srucures models and he forward premium puzzle Journal of finance, 66, Bai, J and P Perron 2003 , Compuaion and analysis of muliple srucural change models Journal of Applied Economerics, 18, Bakshi, G N Kapadia, and D Madan 2003 , Sock reurn characerisics, skew laws, and he differenial pricing of individual equiy opions Review of Finacial Sudies, 6 Black, F and M Scholes 1973 , The pricing of corporae liabiliies The Journal of Poliical Economy, 81, Breeden, D and R Lizenberger 1978 , Prices of sae coningen claims implici in opions Journal of Business, 51, Burnside, C M Eichenbaum, I Kleschchelski, and S Rebelo 2011 , Do p eso problems explain he reurns o he carry rade Review of Financial Sudies, 24, Campa, J M P Chang, and R L Reider 1998a , Implied exchange rae disribuions evidence from oc opion markes Journal of Inernaional, Money and Finance, 17, Campa, J M and Chang K P H 1998b , Learning from he erm srucure of implied volailiy In Currency Opions and Exchange Rae Economics Zhaohui Chen, ed World Scienific 40.42 Carr, P and D Madan 2001 , Opimal posiioning in dervaive securiies Quaniaive Finance, 1, Casagna, A 2010 , FX Opions and Smile Risk WILEY, Unied Kingdom Casagna, Anonio and Fabio Mercurio 2005 , Consisen pricing of fx opions SSRN Working Paper No Casagna, M and F Mercurio 2007 , The vanna-volga mehod for implied volailiies Risk, 20, Cenedes, G L Sarno, and I Tsiakas 2012 , Average variance, average correlaion and currency reurns Working Paper Chang, B Y P Chrisoffersen, and K Jacobs 2013 , Marke skewness risk and he cross secion of sock reurns Journal of Financial Economics, 107, Chen, Y-c and K-P Tsang 2013 , Wha does he yield curve ell us abou exchange rae predicabiliy Review of Economics and Saisics, 95, Chen, Z 1998 , Learning from opion markes In Currency Opions and Exchange Rae Economics Zhaohui Chen, ed , 3 6, World Scienific Chrisoffersen, P and S Mazzoa 2005 , The accuracy of densiy forecass from foreign exchange opions Journal of Financial Economerics, 3 Cincibuch, Marin and David Vavra 2004 , Tesing for uncovered ineres pariy using disribuions implied by fx opions Czech Naional Bank working paper Clarida, R H L Sarno, M P Taylor, and G Valene 2003 , The ou-of-sample success of erm srucure models as exchange rae predicors a sep beyond Journal of Inernaional Economics, 60.43 Clarida, R H and M P Taylor 1997 , The erm srucure of forward exchange rae premiums and he forecasabiliy of spo exchange raes correcing he errors Review of Economics and Saisics, 79, Diebold, F X Rudebusch G D and S B Aruoba 2006 , The macroeconomy and he yield curve A ynamic laen facor approach Journal of Economerics, 131 Engel, C 1996 , The forward discoun anomaly and he risk premium A survey of recen evidence Journal of Empirical Finance, 3, Engel, C and K D Wes 2005 , Exchange raes and fundamenals Journal of Poliical Economy, 113, Engel, Charles 2013 , Exchange raes and ineres pariy In Handbook of Inernaional Economics, vol 4,Forhcoming Gia Gopinah, Elhanan Helpman, and Kenneh Rogoff, eds , Elsevier Eviews 2013 , Eviews 8 guide ii Fama, E and K R French 1993 , Common risk facors in he reurns on socks and bonds Journal of Financial Economics, 33 Fama, Eugene F 1984 , Forward and spo exchange raes Journal of Moneary Economics, 14, Farhi, E S Fraiberger, X Gabaix, R Ranciere, and A Vedelhan 2009 , Crash risk in currency markes Havard Universiy Working Paper Garman, M B and S W Kohlhagen 1983 , Foreign currency opion values Journal of Inernaional Money and Finance, 2, Gereben, A 2002 , Exracing marke expecaions from opion prices an applicaion o over-he couner new zealand dolla r opions New Zealand Cenral Bank Working Paper 42.44 Grad, D 2010 , Foreign exchange risk premia and macroeconomic announcemens evidence from overnigh currency opions Unpublished Disseraion Chaper Guidolin, Massimo and Allan Timmerman 2008 , Inernaional asse allocaion under regime swiching, skew and kurosis preference Review of financial sudies, 21, Hansen, L P and R J Hodrick 1980 , Forward raes as unbiased predicors of fuure spo raes Journal of Poliical Economy, 99, Harvey, Campbell 1991 , The world price of covariance risk Journal of finance, 46 Hull, John and Alan Whie 1987 , The pricing of opions on asses wih sochasic volailiies Journal of finance, 42, Jondeau, Eric, Ser-Huang Poon, and Michael Rockinger 2010 , Financial Modeling under non-gaussian disribuions Springer, Unied Saes Jurek, J 2009 , Crash-neural currency carry rades Princeon Universiy Working Paper Koenker, Roger and Jose Machado 1999 , Goodness of fi and relaed inference processes for quanile regression Journal of he American Saisical Associaion, 94, Lusig, H N Roussanov, and A Verdelhan 2011 , Common risk facors in currency markes Review of Financial Sudies, 24, Lyons, R 1998 , Opions and he currency risk premium In Currency Opions and Exchange Rae Economics Zhaohui Chen, ed World Scienific Malz, A 1998 , Opion prices and he probabiliy disribuion of exchange raes In Currency Opions and Exchange Rae Economics Zhaohui Chen, ed World Scienific 43.45 Malz, A M 1997 , Opion-implied probabiliy disribuions and currency excess reurns Federal Reserve Bank of New York Saff Repor, 32 Mark, N 1995 , Exchange raes and fundamenals evidence on long-horizon predicabiliy American Economic Review, 85 Mark, N C 2001 , Inernaional Macroeconomics and Finance Blackwell Publishing, Unied Saes Menkhoff, L L Sarno, and Schmeling 2012 , Carry rades and global foreign exchange volailiy Journal of Finance, 67, Mueller, P A Sahopoulos, and A Vedolin 2012 , Inernaional correlaion risk Working Paper Nelson, C R and A F Siegel 1987 , Parsimonious modeling of yield curves Journal of Business, 60, of Inernaional Selemens, Bank 2013 , Foreign exchange urnover in april 2013 preliminary global resuls R Core Team 2013 , R A Language and Environmen for Saisical Compuing R Foundaion for Saisical Compuing, Vienna, Ausria, URL org Key R Annoaion Raffery, Barry 2011 , Currency reurns, skewness and crash risk Unpublished job marke paper Renaud, Olivier and Maria-Pia Vicoria-Fraser 2010 , A robus coefficien of deerminaion for regression Journal of Saisical Planning and Inference.46 Sarno, Lucio 2005 , Viewpoin owards a soluion o he puzzles in exchange rae economics where do we sand The Canadian Journal of Economics, 38, Sco, R C and P A Horvah 1980 , On he direcion of preference for momens of higher order han he variance Journal of Finance, 35, Siegel, A F 1997 , Inernaional currency relaionship informaion revealed by cross-opion relaionships Journal of Fuures Markes, 17, Verdelhan, A 2012 , The share of sysemaic variaion in bilaeral raes Working Paper Zivo, E and D W K Andrews 1992 , Furher evidence on he grea crash, he oil price shock and he uni roo hypohesis Journal of Business and Economic Saisics, 10.47 Figure 1 SAMPLE EXTRACTED 1M OPTION-IMPLIED DENSITIES a AUDUSD b EURUSD c GBPUSD Noe Opion-implied risk-neural disribuions of S 1M exraced using he mehod in Malz 1997 46.48 Figure 2 Time Series Evoluion Of 1M Opion Implied Momens a AUDUSD 1M STANDARD DEVIATION AND KURTOSIS b AUDUSD 1M SKEWNESS c EURUSD 1M STANDARD DEVIATION AND KURTOSIS d EURUSD 1M SKEWNESS 47.49 Figure 2 Time Series Evoluion Of 1M Opion Implied Momens e GBPUSD 1M STANDARD DEVIATION AND KURTOSIS f GBPUSD 1M SKEWNESS g USDCAD 1M STANDARD DEVIATION AND KURTOSIS Noe Momens exraced using he mehodology developed in Bakshi e al 2003 48.50 Figure 2 Time Series Evoluion Of 1M Opion Implied Momens h USDCAD 1M SKEWNESS i USDJPY 1M STANDARD DEVIATION AND KURTOSIS j USDJPY 1M SKEWNESS Noe Momens exraced using he mehodology developed in Bakshi e al 2003 49.51 Figure 3 Quarerly FX Excess Reurns on Term Srucure of 1 s o 4 h Momens Break a AUDUSD 3M b EURUSD 3M c GBPUSD 3M Noe Fied vs Acual plos from he regression of 3M excess reurn, as defined in expression 2 3 , on he firs hree principal componens from he erm srucure of exraced momens of Q ln S T S Regression specificaion in expression 4 8 Condensed regression resuls are in column D of able 7 50.52 Figure 3 Quarerly FX Excess Reurns on Term Srucure of 1 s o 4 h Momens Break d USDCAD 3M e USDJPY 3M Noe Fied vs Acual plos from he regression of 3M excess reurn, as defined in expression 2 3 , on he firs hree principal componens from he erm srucure of exraced momens of Q ln S T S Regression specificaion in expression 4 8 Condensed regression resuls are in column D of able 7 51.53 Figure 4 Quarerly Exchange Rae Movemens on Term Srucure of 1 s o 4 h Momens Break a AUDUSD 3M RET b EURUSD 3M RET c GBPUSD 3M RET Fied vs Acual plos from he regression of 3M log ST on he firs hree principa l componens from he erm srucure of exraced momens of Q ln S T S Regression specificaion in expression 4 12 Condensed regression resuls are in column D 8 S 52.54 Figure 4 Quarerly Exchange Rae Movemens on Term Srucure of 1 s o 4 h Momens Break d USDCAD 3M RET e USDJPY 3M RET Fied vs Acual plos from he regression of 3M log ST on he firs hree principal componens from he erm srucure of exraced momens of Q ln S T S Regression specificaion in expression 4 12 Condensed regression resuls are in column D of able 8 S 53.55 Figure 5 Quarerly Exchange Rae Movemens on Mached Frequency 1 s Momen Break a AUDUSD b EURUSD 3M UIP c GBPUSD 3M UIP Fied vs Acual plos from he regression of 3M log ST S on mached frequency forward premium sandard forward premium regression Regression specificaion in expression 4 9 Condensed regression resuls for all currency pairs are in column A of able 8 54.56 Figure 5 QuarerlyExchange Rae Movemens on Mached Frequency 1 s Momen Break d USDCAD 3M UIP e USDJPY 3M UIP Fied vs Acual plos from he regression of 3M log ST S on mached frequency forward premium sandard forward premium regression Regression specificaion in expression 4 9 Condensed regression resuls for all currency pairs are in column A able 8 55.