Three essays on risk management in Honduras

Abstract

변동이 심한 원자재 시장에서의 리스크 관리는 개발 도상국의 경제 성장을위한 주요 도전 과제 중 하나입니다. 일반적으로 이러한 국가에서 상품 생산과 수출은 수백만 명의 사람들의 생계, 정부 공공 지출과 수입, 국가 신용도, 무역 수지 및 외환에 직접적인 영향을 미친다. 불확실성을 관리하기가 어렵다는 것은 생산자가 농작물을 계획하고 생산 자금을 조달하며 때로는 비용을 회수하는 작업을 복잡한 작업으로 만듭니다. 위험 관리 기법을 적절하게 사용하고 개발 도상국에서 이를 구현하면 특히 상품 의존 국가에서 경제의 전반적인 상태를 개선 할 수 있습니다. 첫 번째 에세이는 미국 대륙간 교류 커피 "C"선물과 1994 년부터 2017 년 사이의 280 개 월평균 지점 및 장래의 과거 데이터를 사용하는 Johansen 접근 테스트를 통한 온두라스 커피 스팟 가격 간의 공적분에 초점을 맞 춥니 다. 그런 다음 인과 관계를 테스트하기 위해 최적의 지체 시간, 공적분 및 벡터 오차 보정 모델 VECM을 계산합니다. Eigen Value 및 Trace 테스트 결과는 현장 및 미래 시계열 사이의 공적분의 증거를 보여 주며 VECM을 통해 단기간 인과 관계가 있음을 증명합니다. 따라서 온두라스 커피 생산자와 무역업자는 커피의 변동성으로 인한 위험을 관리하기 위해 "C"계약을 사용할 수 있습니다. 두 번째 에세이는 생산 및 가격 불확실성에 직면 한 온두라스 커피 생산자의 관점에서 다양한 위험 수준에서 Mean-Variance 프레임 워크를 통해 최적의 헤지를 강조했다. 이 방법론은 Mean-Variance에 기반을두고 있으며, 1993 / 1994 ~ 2015 / 2016 시즌의 수확에서 실현 된 예상 가격과 수량의 차이로 예상 데이터를 계산할 수 있습니다. 결과는 커피 수출을 헤지하기 위해 커피 선물 시장을 사용함으로써 온두라스 커피 생산자가 생산량의 약 53.43 %의 최적 헤지를 적용하는 것이 바람직 함을 보여줍니다. 세 번째 에세이는 온두라스 렘 피라의 미국 달러에 대한 환율 변동성을 GARCH 모형을 사용하여 2013 년 6 월 23 일부터 2017 년 8 월 24 일까지 매일 관측하여 경험적으로 테스트했습니다.이 방법론은 대칭 GARCH (1,1) 모델을 사용하여 변동성 클러스터링 및 지속성을 테스트하고, 비대칭 효과의 경우 레버리지 효과를 분석하기 위해 EGARCH (1, 1) 모델을 사용했습니다. 결과는 과도한 첨도, 꼬리 꼬리가 있음을 보여주고 ARCH와 GARCH 계수의 합은 1에 가까우므로 GARCH를 사용한 변동성 클러스터링 및 지속성의 증거를 보여 주며 EGARCH (1,1) 모델을 사용한 비대칭 테스트 (감마)의 양수 값은 레버리지 효과가 없음을 나타냅니다.; Managing risks in highly volatile commodity markets constitute one of the major challenges for economic growth in developing countries. Commonly in these countries, commodity production and exports directly affect the livelihood of millions of people, the government public expenditure and revenue, as well as the countries creditworthiness, trade balance and foreign reserve. The difficulty to manage uncertainty makes it a complex task for producers to plan their crops, finance their production, and sometimes even recover the costs. Properly using risk management techniques and implementing them in developing countries can improve the general condition of the economy especially in commodity dependent countries. The first essay focuses on the relation between the US Intercontinental Exchange Coffee “C” futures and the cointegration between the Honduras coffee spot prices through Johansen approach test using 280 monthly average spot and future historical data from 1994 to 2017. Data was tested for stationarity, followed by the calculation of optimum lags, cointegration and vector error correction model VECM to test causalities. The Eigen Value and Trace test results show evidence of cointegration between the spot and future time series and through VECM prove the presence of short run causality. Therefore, the Honduran coffee producers and traders can use the “C” contracts to manage their risks from the volatility of coffee. The second essay emphasized in the optimal hedging through a Mean-Variance framework under diverse risk levels from the perspective of Honduran coffee producers facing production and price uncertainty. The methodology is based on Mean-Variance, and with expectational data is possible to calculate by the difference between realized, forecasted prices and quantities from 1993/1994~2015/2016 season harvest. The results show that by using coffee futures markets to hedge coffee exports, it is recommendable for the Honduran coffee producers to apply an optimal hedge of approximately 53.43% of their production. The third essay empirically tested the exchange rate volatility of the Honduran Lempira against the United States of America Dollar using GARCH models through daily observations from the 23rd of June 2013 to the 24th of August of 2017. The methodology uses symmetric GARCH (1, 1) model to test the volatility clustering and persistence, and for asymmetric effects the EGARCH (1, 1) model was used to analyze the leverage effects. The results show that there is presence of excess kurtosis, fat tails and the sum of the ARCH and GARCH coefficients are close to 1 which shows evidence of volatility clustering and persistence using GARCH, and for the asymmetric test using EGARCH (1,1) model the positive value of (gamma) indicates there is no presence of leverage effect.