Search

Bu çalışmada, tüm dünyayı etkisine alarak küresel bir salgın haline gelen koronavirüsün, Dünya’nın farklı bölgelerinde bulunan ABD, Almanya, Çin, Japonya, Mısır ve Türkiye’deki borsa endekslerinin volatilitesinde ve likiditelerinde herhangi bir değişiklik oluşturup oluşturmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu çerçevede ABD’de DOW30 Endeksi, Almanya’da DAX Endeksi, Çin’de SSE Bileşik Şangay Endeksi, Japonya’da NİKKEİ 225 Endeksi, Mısır’da EGX30 Endeksi ve Türkiye’de BIST100 Endeksleri üzerinde koronavirüs salgınının etkileri araştırılmıştır. Çalışmanın analiz sonuçları ve yorumlar ilgili ülkelerle sınırlı olup çalışmanın kısıtını oluşturmuştur. Söz konusu ülkeler, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasından ve coğrafi konum açısından içinde bulunduğu bölgeyi temsiliyet gücü yüksek finansal piyasalar olduğu kabul edilerek analize seçilmiştir. Araştırma kapsamında incelenen her ülkede Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)’nün açıkladığı ilk vakanın görüldüğü tarih baz alınmıştır. Her ülke için ilk vakanın görüldüğü tarihten 18 Kasım 2020 tarihine kadarki dönem için veri seti hazırlanmıştır. Pandemi öncesi ve sonrası farklılaşmayı belirleyebilmek için aynı sayıdaki veri kadar pandemi öncesi dönem veri seti de oluşturulmuştur. Böylece pandemi öncesi ve sonrası dönem için bir farklılaşmanın olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Endekslere ilişkin getiri ve likidite serileri koşullu varyans modellerinden GARCH(1,1) ile tahmin edilmiş ve COVID-19 sonrasında ilgili borsa endekslerinin volatilite ve likiditesinde değişmelerin olduğu gözlemlenmiştir. Araştırmaya konu ülke borsa endekslerin hepsinin getiri serilerinin klasik finansal zaman serilerinde gözlemlenen kalın kuyruk ve çarpıklık özellikleri tespit edilmiştir. Ayrıca volatilite kümelenmeleri gözlemlenmiştir., In this study, it was analysed to determine whether the coronavirus, which became a global epidemic by affecting the whole world in a short time, caused any changes in the volatility and liquidity of stock market indices in the USA, Germany, China, Japan, Egypt, and Turkey. In this context, the effects of the coronavirus epidemic on DOW30 Index in USA, DAX Index in Germany, SSE Composite Shanghai Index in China, NIKKEI 225 Index in Japan, EGX30 Index in Egypt and BIST100 Index in Turkey were investigated. The results and estimations of the study were limited to the relevant countries, and this was the limitation of the study. Selected countries for the analysis were determined by their locational and financial market properties among developed and developing countries which were the most representative ones. The date of the first case for each country announced by WHO was taken as a basis date. A data set was prepared for the period from the first case had been seen to 18 November 2020 for each country. In order to determine the pre-pandemic and post-pandemic differentiation, a pre-pandemic period data set was created as well as the same amount of data. Thus, it was tried to determine whether there was a differentiation for the period before and after the pandemic. The return and liquidity series of the indices were estimated with GARCH(1,1), one of the conditional variance models, and it was observed that there were changes in the volatility and liquidity of the relevant stock market indices after COVID-19. In addition, volatility clusters were observed. Return series of all country stock market indices which were the subject of the research had determined to have thick tail and skewness features like classical financial time series.

Bu çalışma temel Borsa İstanbul endeksleri ile kurumsal yönetim endeksi (XKURY) arasındaki volatilite yayılımı ve uzun dönemli ilişkiyi test etmektedir. Endeksler arasındaki uzun dönemli ilişki Johansen Eşbütünleşme testi ile sınanmış ve zaman serilerinin durağanlığı ADF ve PP birim kök testleri ile tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, en yüksek getiriye sahip endeks XKURY ve en yüksek volatiliteye sahip endeks BİST 30 olarak belirlenmiştir. XKURY, BİST100, BİST50 ve BİST30 endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkileri ayrı olarak tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre, en yüksek ayarlama (yakınsama) hızına sahip değişkenler XKURY ve BİST50'dir. Granger nedensellik sonuçlarına göre, XKURY, BİST100'ün Granger nedeni değilken, BİST100 XKURY Granger nedenidir. Diğer değişkenler arasında iki yönlü bir nedensellik vardır. Nedenselliğin yönünün en güçlü olduğu ilişki BİST30’un XKURY üzerine olan ilişkisi üzerinedir. Kurumsal yönetim endeksine dâhil olan şirketler göreceli daha yüksek getiriye ve daha düşük volatiliteye sahiptir. This study tests the volatility spread and long-term relationship between Borsa Istanbul indexes and Corporate Governance Index (XKURY). The long-run relationship between the indexes is analyzed by the Johansen Cointegration test and the stationarity of time series is investigated by ADF and PP unit root tests. According to the study results, the index with the highest return is XKURY and the index with the highest volatility is BIST 30. The cointegration relations between XKURY, BIST100, BIST50 and BIST30 indexes are separately estimated. According to the estimation results, the variables with the highest speed of adjustment (cointegration) are XKURY and BIST50. According to the results of Granger Causality, XKURY is not the Granger cause of BIST100 but BIST100 is the Granger cause of XKURY. Among other variables, there is a two-way causality. Firms included in the corporate governance index have relatively higher return and lower volatility.

This study investigates possible alternative modeling of Naira-Dollar exchange rate volatility in Nigeria. This paper compares the performance of the new model specification (QMACH) with the ARCHGARCH that are already in existence in volatility modeling literature. The paper makes use of the monthly data on Naira-Dollar exchange rates from 1991 to 2016 which was sourced from the Central Bank of Nigeria statistical bulletin. In order to realize the aim of this study, anewly proposed Quadratic Moving Average Conditional Heteroscedasticity (QMACH) model was employed to investigate the volatility of Naira-Dollar exchange rate. The ADF unit root test reveals that the Naira-Dollar exchange rate return isstationary and this permits the usage of Quadratic Moving Average Conditional Heteroscedasticity (QMACH) methodology. The empirical analysis indicates that Naira-Dollar exchange rate volatility indeed follows the QMACH movement just like it follows both ARCH and GARCH movement. In comparison with ARCH and GARCH modeling, QMACH outperforms both as shownthrough the loglikelihood statistics and the information criteria.

Günümüzde yatırım kararı alan yatırımcılar için önemli faktörlerden biri de fiyatlardaki oynaklıklardır. Finansal piyasalardaki varlıkların fiyatlarında oluşan artış ya da azalışlar o piyasada volatilite kavramının karşılığını oluşturmaktadır. Yatırımcılar ve kurumlar için volatilitenin önceden öngörülebilmesi ve modellenebilmesi önem arz etmektedir. Volatilite, piyasaya etki eden olumlu veya olumsuz haberler sonucu ortaya çıkabileceği gibi siyasi olaylar ve ekonomik gelişmelerden de etkilenmektedir. Küreselleşme sonucu piyasaların birbirleri ile etkileşimleri yani bir piyasadaki volatilitenin herhangi bir piyasayı olumlu ya da olumsuz etkilemesi volatilite yayılımını meydana getirmektedir. Volatilite yayılımının araştırılması, yatırım kararları alınırken belirsizlik ve risk düzeyinin tahmin edilmesinde yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 2000-2019 dönemi için haftalık veriler kullanılarak, döviz kurları ve BIST100 endeks getiri serilerinin volatilite modellemesini yapmak ve döviz kurları ile BIST100 endeksi getirisi arasındaki volatilite yayılımını ortaya çıkartmak amaçlanmaktadır. Bundan dolayı araştırmada ilk olarak döviz kurları ve BIST100 endeksinin volatilite yapısı ARCH-GARCH modelleri ile belirlenmiş, aralarındaki volatilite yayılımı ise Multi-GARCH modeller ile incelenmiştir. Elde edilen bulgular USD ve EURO döviz kurlarından BIST100 endeksine negatif yönlü volatilite yayılımının olduğunu ve USD döviz kurundan EURO döviz kuruna ise pozitif yönlü volatilite yayılımının olduğunu ortaya koymuştur.

Günümüzde yatırımcıların etkin bir yatırım kararı vermesi için risk ve getiri ilişkisini göz önünde bulundurmaları gerekmektedir. Risk boyutunu ölçen bir değerleme olan volatilite, herhangi bir değişkenin belirli bir ortalama değere göre artış veya azalış göstermesi durumudur. Finansal piyasalarda volatiliteye neden olan pek çok faktör bulunmaktadır. Bu nedenle etkin yatırım kararının verilmesi için volatilite modellemesi ve öngörüsünün yapılması risk yönetimi açısından oldukça önemlidir.Küreselleşmenin etkisiyle finansal piyasaların entegrasyonu ve karşılıklı etkileşimi sonucunda, ekonomi içerisindeki finansal değişkenler ve piyasalar arasında volatilite yayılımı ortaya çıkmaktadır. Volatilite yayılımı, finansal piyasalarda meydana gelen şokun veya dalgalanmaların başka finansal piyasaların volatilitesini arttırması veya ekonomi içerisindeki finansal değişkenlerin başka değişkenlere etkisi olarak ifade edilmektedir.Bu çalışmada, 2005-2018 dönemi haftalık verileri kullanılarak, BIST 100 endeksi, faiz oranı ve döviz kuru getiri serisine yönelik volatilite modellemesi kurmak ve BIST 100 endeksi ile faiz oranı ve döviz kuru getiri serileri arasındaki volatilite yayılımını tespit etmek amaçlanmıştır. Bu doğrultuda araştırmada öncelikle BIST 100 endeksi, faiz oranı ve döviz kurunun volatilite yapısı ARCH-GARCH yöntemiyle araştırılmıştır. Daha sonra ise aralarındaki yayılım Multi-GARCH yöntemiyle tespit edilmiştir. Amprik bulgular, faiz oranı ve döviz kurundan BIST 100 endeksine doğru pozitif yönlü volatilite yayılımının bulunduğunu göstermektedir.Anahtar kelimeler: Volatilite, volatilite yayılımı, ARCH-GARCH, Multi-GARCH Nowadays, investors need to consider the relationship between risk and return in order to make an effective investment deision. Volatility, which is a valuation that measures the size of risk is a condition in which any variable shows an increase or decrease relative to a given average value. There are many factors that cause volatility in financial markets. Therefore, it is very important for risk management to model and predict volatility to make effective investment decisions.As a result of the integration and interplay of financial markets with the effect of globalization, the spillover of volatility is emerging between financial variables and markets within the economy. Volatility spread is expressed as the shock or fluctuations in financial markets increase volatility of other financial markets or the effects of financial variables in the economy on other variables.This study aims to determine the volatility spillover between the major share market BIST 100 index relationship with exchange rate and interest rate return series, using weekly data for the period 2005-2018, and to constitute volatility modeling. Correspondingly, the research primarily investigated the exchange rate, interest rate and volatility structure of the BIST 100 index by ARCH-GARCH method. Thereafter, the spillover between them was determined by the Multi-GARCH method. Empirical evidence suggests that there is a spillover of positive directional volatility from the interest rate and exchange rate to the BIST 100 index.Keywords: Volatility, volatility spillover, ARCH-GARCH, Multi-GARCH 102

Bu çalışma temel Borsa İstanbul endeksleri ile kurumsal yönetim endeksi (XKURY) arasındaki volatilite yayılımı ve uzun dönemli ilişkiyi test etmektedir. Endeksler arasındaki uzun dönemli ilişki Johansen Eşbütünleşme testi ile sınanmış ve zaman serilerinin durağanlığı ADF ve PP birim kök testleri ile tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, en yüksek getiriye sahip endeks XKURY ve en yüksek volatiliteye sahip endeks BİST 30 olarak belirlenmiştir. XKURY, BİST100, BİST50 ve BİST30 endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkileri ayrı olarak tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre, en yüksek ayarlama (yakınsama) hızına sahip değişkenler XKURY ve BİST50'dir. Granger nedensellik sonuçlarına göre, XKURY, BİST100'ün Granger nedeni değilken, BİST100 XKURY Granger nedenidir. Diğer değişkenler arasında iki yönlü bir nedensellik vardır. Nedenselliğin yönünün en güçlü olduğu ilişki BİST30’un XKURY üzerine olan ilişkisi üzerinedir. Kurumsal yönetim endeksine dâhil olan şirketler göreceli daha yüksek getiriye ve daha düşük volatiliteye sahiptir. This study tests the volatility spread and long-term relationship between Borsa Istanbul indexes and Corporate Governance Index (XKURY). The long-run relationship between the indexes is analyzed by the Johansen Cointegration test and the stationarity of time series is investigated by ADF and PP unit root tests. According to the study results, the index with the highest return is XKURY and the index with the highest volatility is BIST 30. The cointegration relations between XKURY, BIST100, BIST50 and BIST30 indexes are separately estimated. According to the estimation results, the variables with the highest speed of adjustment (cointegration) are XKURY and BIST50. According to the results of Granger Causality, XKURY is not the Granger cause of BIST100 but BIST100 is the Granger cause of XKURY. Among other variables, there is a two-way causality. Firms included in the corporate governance index have relatively higher return and lower volatility.

ANALISIS YANG MEMPENGARUHI KETIDAKSTABILAN HARGA PANGAN (VOLATILE FOOD) DI SULAWESI SELATAN PERIODE 2011- 2017 ANALYSIS THAT AFFECTS OF VOLATILE FOOD INSTABILITY IN SOUTH SULAWESI PERIOD 2011-2017 Putri Rezky Indria Anas Iswanto Anwar Sri Undai Nurbayani Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh jumlah uang beredar, impor, dan jumlah penduduk terhadap volatile foods di Sulawesi Selatan. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersifat time series sebanyak 78 periode dari Januari 2011- Juni 2017 bersumber dari BI (Bank Indonesia) dan BPS (Badan Pusat Statistik) dianalisis dengan metode ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) menggunakan program Eviews 8. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel volatile foods teridentifikasi heteroskedastisitas karena memiliki nilai yang cenderung fluktuasi dan bervariasi antar waktu, sedangkan variabel independen tidak teridentifikasi heteroskedastisitas, karena tidak berfluktuasi sepanjang tahun. Hasil Garch menunjukkan bahwa jumlah uang beredar berpengaruh positif dan signifikan, impor berpengaruh positif dan signifikan, dan jumlah penduduk berpengaruh negative dan signifikan terhadapvolatile foods di Sulawesi Selatan. Kata kunci: Arch-Garch, Volatile foods, Jumlah Uang Beredar, Impor, Jumlah Penduduk The aim of this study is to analyze the effect of the amount of money in circulation, import, and the number of population on volatile foods in South Sulawesi. This research uses secondary data which is time series as much as 78 periods from January 2011 until June 2017 sourced from BI (Indonesian Bank) and BPS ( Central Institution of Statistic) analyzed by ARCH-GARCH (Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity-Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity) using program Eviews 8. The result of this research shows that Volatile Foods variable identified Heteroscedasticity, because it does not fluctuate throughout of the year. The result of GARCH shows that the amount of money in circulation has positive and significant effect, the import has positive and significant effect, and the number of population has negative and significant effects on the Volatile foods in South Sulawesi. Keywords: ARCH-GARCH, Volatile foods, the amount of money in circulation, Import, Number of population

Bu çalışmada etkin piyasalar hipotezinden sapmalar ve davranışsal finansın başlangıcı olarak kabul edilen anomalilerden haftanın günleri ve Ocak ayı etkisinin vadeli işlem piyasalarında varlığı incelenmiştir. Çalışma kapsamında, anomalileri incelemek için BIST-100 (EVİS) Endeks Vadeli İşlem Sözleşmesi’ne ait 2005 ve 2013 yılları arasında 2143 adet günlük veri kullanılmıştır. ARCH-GARCH modelleriyle yapılan çalışmanın sonucunda, vadeli işlem piyasasının Ocak ayı getirilerinde, diğer aylara göre istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde herhangi bir farklılaşmanın olmadığı tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra, cuma ve çarşamba günleri BIST-100 EVİS getirisinin pozitif olduğu, pazartesi günleri ise negatif olduğu ortaya konmuştur. This study investigates the presence of calendar anomalies, which is a commencement of the behavioral finance and contradicts wit the Efficient Market Hypothesis, particularly january and day of-the-week anomalies at futures markets. In this study, to investigate the anomalies , 2143 daily data belonging to BIST-100 Index contract between 2005 and 2013 years, have been used. As a result of the study done by the ARCH-GARCH models, prove that the daily returns of BIST-100 Index contract in January do not show a statistically significant difference from other months. For the day-of-the-week anomalies, statistics indicate that BIST-100 futures contracts daily returns on Fridays and Wednesdays are positive, while returns on Mondays are negative.

Los flujos capitales extranjeros de corto plazo han sido repetidamente señalados de causar inestabilidad en los mercados financieros emergentes, en particular en las crisis financieras, en lo que ha sido denominado el efecto de los "capitales golondrina". Este estudio, se estima el efecto de los flujos de capital extranjero de portafolio en la volatilidad y el riesgo sistémico mundial de los seis mayores mercados accionarios latinoamericanos: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú, en un período de 10 años que incluye la crisis financiera mundial del 2008. Para ello se emplean modelos econométricos de serie des tiempo, tanto de volatilidad condicional (ARCH-GARCH) como multivariados (VAR), así como la base de datos propietaria de Emerging_Portfolio.com. No encontramos evidencia decisiva para soportar la hipótesis de que dichos flujos causan inestabilidad en los mercados accionarios latinoamericanos, pero sí alguna evidencia del efecto de presión de precios ( "price pressure"). En su lugar, la evidencia apunta a que la transmisión de las crisis puede adjudicarse, en muy buena parte, a la alta interrelación de dichos mercados, tanto en rendimientos como en volatilidad, con los mercados accionarios y de divisas internacionales. Foreign portfolio flows have been blamed for causing instability in emerging markets, especially during financial crises. This study measured the effect of foreign capital flows on volatility and exposure to world market risk in the six largest Latin American stock markets: Argentina, Brazil, Colombia, Chile, Mexico and Peru, for around 10 years including the 2008 World financial crisis. This will test whether these flows cause instability for those markets and increase their exposure to international stock market returns. A proprietary database, from Emerging Portoflio.com and time series models, both univariate (ARCH-GARCH) and multivariate (VAR), are used to estimate the effect foreign portfolio flows on the risk variables and the causality of these effects. We found no strong evidence to support the hypothesis that foreign flows cause instability in the Latin American stock markets, in spite of some evidence of causing price pressure. Instead, the evidence points to a strong dependence of market returns on international stock and foreign exchange markets, both in means and in volatility, instrumental to transmit crisis to those markets. Les flux de capitaux étrangers à court terme ont été souvent accusés de produire un manque de stabilité pour les marchés financiers émergents, particulièrement lors de crises financières, ce qui a été dénommé effet de capitaux «golondrina». Cette recherche estime l'effet des flux de capitaux étrangers du portefeuille sur la volatilité et le risque systémique mondial des six plus grands marchés actionnaires latino-américains: L'Argentine, le Brésil, le Chili, la Colombie, le Mexique et le Pérou, durant une période de 10 ans, comprenant la crise financière mondiale de 2008. Pour ce faire, des modèles économétriques de série de temps, autant de volatilité conditionnelle (ARCH-GARCH) que multi variés (VAR) sont utilisés, ainsi que la base de données propriétaire de Emerging_Portfolio.com. Les résultats obtenus ne permettent pas d'établir de façon évidente que ces flux entraînent un manque de stabilité des marchés actionnaires latino-américains, mais ils mettent plutôt en évidence l'effet de pression sur les prix («price pressure»). Par contre, il est évident que la transmission des crises peut être attribuée, en grande partie, à l'interrelation élevée de ces marchés, autant en rendements qu'en volatilité, avec les marchés actionnaires et de devises internationales. Os fluxos de capitais estrangeiros de curto prazo tem sido repetidamente acusados de causar instabilidade nos mercados financeiros emergentes, em particular nas crises financeiras, no que foi denominado o efeito dos "capitais andorinha". Neste estudo, estima- se o efeito dos fluxos de capital estrangeiro de portfólio na volatilidade e o risco sistêmico mundial dos seis maiores mercados acionários latino-americanos: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, em um período de 10 anos que inclui a crise financeira mundial de 2008. Para isso empregaram-se modelos econométricos de série de tempo, tanto de volatilidade condicional (ARCH-GARCH) como multivariados (VAR), assim como a base de dados proprietária de Emerging_Portfolio.com. Não encontramos evidência decisiva para apoiar a hipótese de que tais fluxos causem instabilidade nos mercados acionários latino-americanos, mas sim alguma evidência do efeito de pressão de preços ("price pressure"). Em seu lugar, a evidência aponta a que a transmissão das crises pode ser adjudicada, em grande parte, à alta inter-relação de ditos mercados, tanto em rendimentos como em volatilidade, com os mercados acionários e de divisas internacionais.

The paper develops an algorithm for making long-term (up to three months ahead) predictions of volatility reversals based on long memory properties of financial time series. The approach for computing fractal dimension using sequence of the minimal covers with decreasing scale (proposed in [1]) is used to decompose volatility into two0dynamic components: specific A (t ) and structural Hµ(t ). We introduce two separate models forA (t ) and Hµ(t ), based on different principles and capable of catching long uptrends in volatility. To test statistical significanceof its abilities we introduce several estimators of conditional and unconditional probabilities of reversals in observed and predicted dynamic components of volatility. Our results could be used for forecasting points of market transition to an unstable state.

The aim of this paper is to analyse the different behaviors of ISE 100 Price Index, ISE Food&Beverages Sector Index, ISE Bank Sector Index and Ülker Bisküvi stock focusing on the outperformance of ISE Food&Beverages Sector Index and Ülker Bisküvi against the markets after 2008 global financial crisis. We used GARCH models to understand the bahvior of the indices and Ülker Bisküvi stock returns before and after the global financial crisis which we concluded that the outperformance of Ülker is related with its business restructuring events and dividend payment announces rater than global indicator while indices, especially Bank Sector Index, are much more related with global financial market developments. © EuroJournals, Inc. 2012.

Foreign portfolio flows have been blamed for causing instability in emerging markets, especially during financial crises. This study measured the effect of foreign capital flows on volatility and exposure to world market risk in the six largest Latin American stock markets: Argentina, Brazil, Colombia, Chile, Mexico and Peru, for around 10 years including the 2008’s World financial crisis. This will test whether these flows cause instability for those markets and increase their exposure to international stock market returns. A proprietary database, from Emerging Portoflio.com and time series models, both univariate (ARCH - GARCH) and multivariate (VAR), are used to estimate the effect foreign portfolio flows on the risk variables and the causality of these effects. We found no strong evidence to support the hypothesis that foreign flows cause instability in the Latin American stock markets, in spite of some evidence of causing price pressure. Instead, the evidence points to a strong dependence of market returns on international stock and foreign exchange markets, both in means and in volatility, instrumental to transmit crisis to those markets.

Foreign portfolio flows have been blamed for causing instability in emerging markets, especially during financial crises. This study measured the effect of foreign capital flows on volatility and exposure to world market risk in the six largest Latin American stock markets: Argentina, Brazil, Colombia, Chile, Mexico and Peru, for around 10 years including the 2008 World financial crisis. This will test whether these flows cause instability for those markets and increase their exposure to international stock market returns. A proprietary database, from Emerging Portoflio.com and time series models, both univariate (ARCH-GARCH) and multivariate (VAR), are used to estimate the effect foreign portfolio flows on the risk variables and the causality of these effects. We found no strong evidence to support the hypothesis that foreign flows cause instability in the Latin American stock markets, in spite of some evidence of causing price pressure. Instead, the evidence points to a strong dependence of market returns on international stock and foreign exchange markets, both in means and in volatility, instrumental to transmit crisis to those markets.

In this paper, I study the drop of real GDP volatility which has been observed in the United States during the postwar period. This paper thoroughly estimates how much sectoral shifts contributed to this phenomenon called the Great Moderation. In a short section, Stock and Watson (2003) find that this contribution is negligible, however, their data is disaggregated only up to 10 sectors. Blanchard and Simon (2001) come to the same result. Using a new estimation method and more disaggregated data, I find that sectoral shifts contributed between 15% and 30% to the great moderation. Moreover, I find that if in the year 1949 sectoral shares had been equal to what they were in 2005, then the conditional and unconditional standard deviation of GDP growth would have been, on average, 20-25% lower in the postwar period. Finally, I find that the shift out of durable goods production has significantly stabilized real GDP growth. As a methodological contribution, I show how to use the particle filter to estimate latent covariance matrices when they follow a Wishart autoregressive process of order one. I use this in order to get, for each observation period, an estimation of the covariance matrix of the sectoral growth rates. Since real GDP growth is the sum of these sectoral growth rates weighted by the sectoral shares, it is then straightforward to use these covariance matrices to express the conditional variance of GDP growth in each period as a function of sectoral shares. Computing the unconditional variance of GDP growth as a function of sectoral shares is a bit more involved, but also quite easy using Monte Carlo simulations. My methodology to estimate covariance matrices is preferable to alternatives like estimating a multivariate GARCH model or using a Nadaraya-Watson estimator for the following reasons: The multivariate GARCH model has undesirable properties for the Monte Carlo simulations and involves estimating a large number of parameters. The Nadaraya-Watson estimator, on the other hand, does not guarantee to give positive definite covariance matrices due to the limited number of observations available for estimating the relatively big covariance matrices.