Essays on asset pricing and the macroeconomy [Elektronische Ressource] / von Martin Kliem

Martin Kliem

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• Publié par: humboldt-universitat_zu_berlin
• Publié le: 01 janvier 2009
• Nombre de lectures: 41
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 2 Mo

Extrait

Essays on Asset Pricing and the Macroeconomy
DISSERTATION
zur Erlangung des akademischen Grades
doctor rerum politicarum
(Dr. rer. pol.)
im Fach Volkswirtschaftslehre
eingereicht an der
Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
Humboldt-Universität zu Berlin
von
Herrn Dipl.-Vw., Dipl.-Kfm. Martin Kliem
geboren am 12. Januar 1979 in Bad Langensalza
Präsident der Humboldt-Universität zu Berlin:
Prof. Dr. Dr. h.c. Christoph Markschies
Dekan der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät:
Prof. Oliver Günther, Ph.D.
Gutachter:
1. Prof. Harald Uhlig, Ph.D.
2. Prof. Michael Burda, Ph.D.
eingereicht am: 16. April 2009
Tag des Kolloquiums: 10. Juli 2009Abstract
This thesis consists of three self-contained essays that investigate the interaction of
asset prices and financial markets with the macroeconomy. All papers extend the
existing literature in order to enhance the understanding of the strong degree of
cross-linking between financial markets and the ’rest of the economy’. In particular,
the thesis focuses on habitually formed preferences and Bayesian techniques to yield
theoretical and empirical insights, which help to reduce the existing gap between
asset pricing and macroeconomic literature.
The first essay examines and compares the ability of habitually formed preferences
to explain the cross section of asset returns compared to successful factor models.
Such consumption-based asset pricing models are based on micro-founded prefer-
ences, implying a linkage to individual and aggregate behavior. For this reason, the
essay uses a Bayesian approach with a priori information derived from the empirical
Business Cycle literature.
In the second essay which is joint work with Harald Uhlig, we use Bayesian tech-
niques to estimate a DSGE model. Especially, we explore a way to include condi-
tional second moments of asset returns into the estimation. Moreover, we constrain
the estimation by a priori probabilities on the Sharpe ratio and the Frisch elasticity.
By doing so, the estimated model can well jointly explain key business cycle facts,
different volatilities of several asset returns, and the empirically observed equity
premium.
The third essay presents a DSGE model, which covers the observed co-movements of
stock market boom and bust episodes in the 1980’s and 1990’s and the economy. By
including non-separable preferences and nominal rigidities, the model explains the
simultaneous rise of consumption, output, investments, hours worked, and wages
during a boom and the subsequent bust. Finally, the role of monetary policy during
stock market booms is discussed, and optimal monetary policy rules are evaluated.
Keywords:
financial markets, asset pricing, Bayesian methods, second moments, habit
formation, monetary policyZusammenfassung
Diese Dissertation beinhaltet drei eigenständige Aufsätze, die die Interaktionen von
Bewertungsmodellen für Wertpapiere, Finanzmärkten und der Volkswirtschaft un-
tersuchen. Alle drei Papiere tragen zu einem besseren Verständnis von Verknüpfun-
gen zwischen Finanzmärkten und Realwirtschaft. Im Mittelpunkt dieser Arbeit ste-
hen Gewohnheitspräferenzen und Bayesianische Schätzmethoden, um sowohl theore-
tische als auch empirische Erkenntnisse zu liefern, die helfen, die makroökonomische
und die Finanzliteratur stärker zu verbinden.
Das erste Essay beschäftigt sich mit Gewohnheitspräferenzen und deren Fähigkeit,
verschiedene Aktienrenditen in einem Portfolio zu erklären. Die zugrunde gelegten
konsumbasierten Bewertungsmodelle basieren auf mikrofundierten Präferenzen und
implizieren somit individuelles und aggregiertes Verhalten von Individuen. Aus die-
sem Grund werden Bayesianische Methoden genutzt, um diese a priori Information
in die Schätzung einfließen zu lassen.
Im zweiten Essay, einer gemeinsamen Arbeit mit Harald Uhlig, schätzen wir ein
DSGE-Modell. Hervorzuheben ist, dass wir sowohl die Momente zweiter Ordnung
fürWertpapierrenditenberücksichtigenalsauchdieaprioriWahrscheinlichkeitenfür
stilisierteFaktenwieFrisch-ElastizitätundSharperatio.DiesesVorgehenlieferteine
Modellschätzung, die gleichzeitig Fakten der Konjunkturzyklen, Momente zweiter
Ordnung von Wertpapierrenditen sowie Finanzmarktfakten besser erklären kann.
Das dritte Essay präsentiert ein DSGE-Modell, das die Interaktionen der Aktien-
marktbooms zum Ende der 1980er und 1990er Jahre mit der Realwirtschaft erklären
kann. Mit Hilfe nichtseparabler Präferenzen und nominaler Rigiditäten lässt sich
der simultane Anstieg von BIP, Konsum, Investitionen, geleisteten Arbeitsstunden
und Löhnen in dieser Zeit erklären. Abschließend wird die Rolle der Geldpolitik
während Aktienmarktbooms diskutiert, und es werden optimale geldpolitische Re-
geln hergeleitet.
Schlagwörter:
Finanzmärkte, Wertpapierbewertung, Bayesianische Methoden, Momente zweiter
Ordnung, Gerwohnheitspräferenzen, GeldpolitikAcknowledgements
This thesis is the result of my work at the Institute of Economic Policy at the
Humboldt-Universität zu Berlin over the last almost four years. In the course of
this time, I have received a lot of support from many people, which I want to thank
here.
First of all, I am highly indebted to my supervisor Harald Uhlig. Given his encour-
agement and stimulus during my studies, I have found the motivation to pursue the
way, which results in this thesis. His numerous suggestions and comments have had
a great impact of each chapter of this thesis. Especially, he directly contributed
as co-author of chapter three. Apart from his academic advice, I am also thankful
to him for employing me at the Collaborative Research Center 649. Additionally,
I wish to thank Michael C. Burda and Günther Rehme for several discussions and
comments as well as for their support, especially, after Harald Uhlig had left the
Humboldt-Unversität zu Berlin. Moreover, I am very glad that Michael C. Burda
has agreed to be the second supervisor of this thesis.
Furthermore, I want to express my profound gratitude to all my colleagues, in par-
ticular, Alexander Kriwoluzky, Christian Stoltenberg, Stefan Ried, Holger Gerhardt,
Samad Sarferaz, Emanuel Mönch, and Mathias Trabandt. This thesis has benefited
a lot from their valuable comments and suggestions. Moreover, spending time with
them broadened my mind, not only in economics.
In addition, I am thankful to conference participants of the Econometric Society
European Meeting 2008 in Milan and to seminar participants at the Humboldt-
Universität zu Berlin and the Deutsche Bundesbank. The participation in these
meetings would not have been possible without the support of my advisor and
financial support of the Deutsche Forschungsgemeinschaft through the Collaborative
Research Center 649 ‘Economic Risk’. During my employment at the CRC 649 I
also received a lot of support from people outside my institute. Especially, I want
to point out the appreciation and assistance of my colleagues Andreas Hey, Uwe
Ziegenhagen, and Janine Tellinger. Furthermore, I am indebted to Wolfgang Härdle
and Nikolaus Hautsch for supporting and employing me.
As ever, I am grateful to my family and friends for their continuous encouragement
and moral support during the last years. Most of all, I am thankful to Jenny Kragl
for her love and encouragement; for being by my side and sharing the ups and
downs that went along with this thesis and, last but not least, for her patience in
proofreading this thesis.
viiContents
List of Figures xi
List of Tables xiii
1 Introduction 1
1.1 Scope of the Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Literature Review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Consumption-Based Asset Pricing . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Bayesian Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3 Monetary Policy and Financial Markets . . . . . . . . . . . . . 10
1.3 Outline of the Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Habit Preferences and the Cross Section of Asset Returns: A
Bayesian Approach 15
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2 Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.1 Preferences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.2 Asset Pricing Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.3 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.4 Estimation Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4.1 Prior Choice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.4.2 Posterior Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.5 Estimation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.5.1 Diffuse Prior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.5.2 Informative Prior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.5.3 Model Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3 Bayesian Estimation