Dynamic Stock Dependence and Monetary Variables in the United States (2000-2016): A Copula and Neural Network Approach
| Autor | Miriam Sosa - Christian Bucio - and Edgar Ortiz |
| Páginas | 201-234 |
Dynamic Stock Dependence and Monetary Variables
in the United States (2000-2016): A Copula and Neural
Network Approach
Miriam Sosa, Christian Bucio, and Edgar Ortiz
Lecturas de Economía - No. 96. Medellín, enero-junio 2022
Lecturas de Economía, 96 (enero-junio 2022), pp. 201-234
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Miriam Sosa, Christian Bucio, and Edgar Ortiz
Dynamic Stock Dependence and Monetary Variables in the United States (2000-
2016): A Copula and Neural Network Approach
Abstract: This paper investigates dynamic dependence between the American Stock Market (S&P
500) and the WorldShar e Market(MSCIW) and examines whether key monetar y variables(short and
long-term interest rates, interest rate spreads, and exchange rate) explain changes in this relation, during
the period January 2000 - June 2016. The methodology includes a Dynamic Copula approach and a
Multilayer Perceptron Network. Results suggest that there is interdependence between the American
and global stock market and that the dynamic dependence is mainly explained by the short-term interest
rate spread, 3-month T-bill’s rate and 3-month London Interbank Offered Rate LIBOR rate.
Keywords: stock market dependence, monetary variables, Copula approach, artificial neural
network.
JEL Classification: C45, C58, D53, E49, G15.
Dependencia bursátil dinámica y variables monetarias en Estados Unidos (2000-
2016): estimación vía cópulas y redes neuronales artificiales
Resumen: El objetivo de la presente investigación es analizar la dependencia dinámica entre el índice
bursátil americano S&P 500 y el índice bursátil mundial (MSCIW), así como, examinar si variables
monetarias clave (tasas de interés de corto y largo plazo, diferenciales de tasas de interés y tipo de cambio)
explican los cambios en dicha relación de dependencia. El periodo de estudio es de enero de 2000 a junio
de 2016, el cual incluye períodos de calma e incertidumbre. La metodología incluye las metodologías de
cópula dinámica y red neuronal perceptrón multicapa. Los resultados sugieren que existe un fenómeno
de interdependencia entre los mercados bursátiles. Las variaciones en la relación de dependencia se ex-
plican por los cambios en el diferencial de tasas de interés de corto plazo (LIBOR 3 meses - T-bill’s
3 meses).
Palabras clave: dependencia bursátil, variables monetarias, metodología Cópula, Redes Neuronales
Artificiales.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n96a345321
Este artículo y sus anexos se distribuyen por la revista Lecturas de Economía bajo los términos de la Licencia Creative
Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by- nc-sa/4.0/
Dépendance boursière dynamique et variables monétaires aux États-Unis (2000-
2016) : estimation par copulations et réseaux de neurones artificiels
Résumé: L’objectif de cette recherche est d’analyser la dépendance dynamique entre l’indice boursier
américain S&P 500 et l’indice boursier mondial (MSCIW), ainsi que d’examiner si des variables
monétaires clés (taux d’intérêt à court et à long terme, différentiels de taux d’intérêt et taux de change)
expliquent les changements dans cette relation de dépendance. La période d’étude s’applique de janvier
2000 à juin 2016, ce qui comprend des périodes de calme et d’incertitude. La méthodologie comprend les
méthodologies de la copule dynamique et du réseau de neurones perceptrons multicouches. Les résultats
suggèrent qu’il existe un phénomène d’interdépendance entre les marchés boursiers. Les variations du
rapport de dépendance s’expliquent par les variations de l’écart de taux d’intérêt à court terme (LIBOR
3 mois - 3 mois de T-bill).
Mots clés: dépendance boursière, variables monétaires, méthodologie Copule, Réseaux de Neurones
Artificiels.
Cómo citar / How to cite this item:
Sosa-Castro, M. M., Bucio-Pacheco, C., & Ortiz-Caliso, E. (2022). Dynamic Stock
Dependence and Monetary Variables in the United States (2000-2016): A Copula and
Neural Network Approach. Lecturas de Economía,96, 201-234.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n96a345321
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