Journal of Economics, Finance and Administrative Science

In this issue

Pricing maximum-minimum bidirectional options in trinomial CEV model

Abstract Maximum-minimum bidirectional options are a kind of exotic path dependent options. In the constant elasticity of variance (CEV) model, a combining trinomial tree was structured to approximate the nonconstant volatility that is a function of the underlying asset. On this basis, a simple and efficient recursive algorithm was developed to compute the risk-neutral probability of each different node for the underlying asset reaching a maximum or minimum price and the total number of maxima (minima) in the trinomial tree. With help of it, the computational problems can be effectively solved arising from the inherent complexities of different types of maximum-minimum bidirectional options when the underlying asset evolves as the trinomial CEV model. Numerical results demonstrate the validity and the convergence of the approach mentioned above for the different parameter values set in the trinomial CEV model

Resumen Las opciones bidireccionales máximas-mínimas son un tipo de opciones exóticas dependientes de la trayectoria. En el modelo de elasticidad constante de la varianza (ECV), se estructuró un árbol trinomial combinado para aproximar la volatilidad no constante, que es una función del activo subyacente. En base a esto se desarrolló un algoritmo sencillo y eficaz para calcular la probabilidad de neutralidad al riesgo de cada nodo del activo subyacente llegando a un precio máximo o mínimo y el número total de máximos (mínimos) del árbol trinomial. De esta manera, los problemas computacionales pueden resolverse eficazmente a raíz de las complejidades inherentes a los distintos tipos de opciones bidireccionales máximas-mínimas cuando el activo subyacente evoluciona como el modelo ECV trinomial. Los resultados numéricos demuestran la validez y convergencia del enfoque anteriormente mencionado para los parámetros de valores establecidos en el modelo ECV trinomial

Valuing real options: Ornstein-Uhlenbeck model

Resumen La presente investigación tiene como objetivo principal desarrollar un análisis de toma de decisiones bajo incertidumbre a través de la aplicación de opciones reales en la evaluación de inversiones en proyectos mineros. Asimismo, se propone estudiar el comportamiento de los precios del oro, para el caso específico de Perú, utilizando precios históricos y en base a procesos de precios de commodities. Para ello se ha utilizado el modelo Ornstein-Uhlenbeck. El principal resultado es que evaluar proyectos mediante el enfoque de opciones reales permite valorizar -en su real magnitud- los beneficios económicos asociados a un proyecto de inversión, debido a que se tiene en cuenta el trinomio rentabilidad-riesgo-flexibilidad. La metodología de valorización a través de opciones reales posibilita estructurar el pensamiento estratégico

Abstract This study has as its main objective to develop an analysis of decision making under uncertainty using the real options application in the evaluation of investments in mining projects. It is also proposed to study the behaviour of gold prices, for the specific case of Peru, using historic prices and based on the commodity prices process. The Ornstein-Uhlenbeck model has been used for this. The main result is that to evaluate projects using the real options approach allows to evaluate -in their real magnitude- the financial benefits associated with an investment project, as it takes into account the trinomial of profitability-risk-flexibility. The assessment method using real options makes it possible to structure strategic thinking

Institutionalist versus distortionist views of labor market reforms: An investigation into the post-liberalized manufacturing sector in India

Abstract Labor regulation and employment relation has been investigated in India in light of the seminal work of Besley and Burgess (2004)considering formal sector manufacturing employment as the explained variable. Empirical findings support, although not very strongly, the institutionalist view, i.e., pro-worker amendment in labour laws induces employment. Among the other factors, real wage rate has significant negative effect on employment, whereas that for real per capita developmental capital expenditure, per capita electricity generation capacity and real per capita net state domestic product is significant positive. However, effect of per capita real developmental revenue expenditure is inconclusive. In other words, although it improves employability of workers through their human capital improvement, which is probablymetupat the cost of worsening overall infrastructural development, through reducing corresponding capital expenditure! Supporting evidence has also been provided favoring this conjecture

Resumen La normativa y la regulación laboral se han investigado en la India a raíz del trabajo original de Besley y Burguess (2004), tomando como variable el empleo formal en el sector manufacturero. Los hallazgos empíricos respaldan, aunque no rotundamente, la visión institucionalista, es decir, que la enmienda a favor del trabajador en la legislación laboral fomenta el empleo. Entre otros factores, la tasa de salario real tiene un impacto significativamente negativo en el empleo, mientras que para la inversión de capital de desarrollo per cápita, la capacidad de generación de electricidad per cápita y el producto interno es significativamente positiva. No obstante, el efecto del costo de los ingresos del desarrollo real per cápita no es concluyente. En otras palabras, si bien esto favorezca la inserción laboral de los trabajadores con una mejora del capital humano, probablemente se consiga a costa de empeorar el desarrollo de infraestructura al reducir la inversión en capital correspondiente. Se presenta evidencia que avala esta conjetura

Parameters calibration of the NS and NSS interest rates for Colombia: A technical note

Resumen La calibración del modelo Nelson-Siegel para ajustarse a curvas de rendimientos soberanas se ha encontrado problemática, pues presenta correlación entre sus factores y genera funciones objetivas con múltiples óptimos locales. Estos problemas no han sido profundizados en el contexto colombiano, dándole poca importancia al proceso de calibración. En el presente trabajo se evalúan dos métodos diferentes del gradiente para resolver el problema de ajuste por mínimos cuadrados no lineales: el metaheurístico de evolución diferencial y el método de búsquedas incrementales sobre los parámetros no lineales. Se realizan comparaciones entre los resultados en términos del ajuste logrado, consistencia en los resultados (para el metaheurístico) y formas obtenidas para la curva. El mismo procedimiento es realizado para el modelo Nelson-Siegel-Svensson, evaluando la pertinencia de su uso dentro del mercado local

Abstract Calibration of the Nelson-Siegel (NS) model to adjust to sovereign yield curves has been found to be problematic since the model exhibits a correlation between its factors, and generates objective functions with local multiple optima. These problems are often disregarded in the Colombian market, enough importance is not being given to the calibration process. This study aims to evaluate two non-gradient based methods for solving the non-linear least squares problem: the differential evolution metaheuristic and an incremental search procedure on the non-linear parameters. Comparisons of the results are made in terms of the achieved fit, consistency (for the metaheuristic) and the shapes obtained for the curves. The same procedure is carried out on the Nelson-Siegel-Svensson (NSS) model, evaluating the advisability of its use in the local market

Corporate governance characteristics and valuation: Inferences from quantile regression

Prior literature on corporate governance and performance provides mixed evidence on the impact of various corporate governance measures on performance indicators. However, most of literatures adopt the Ordinary Least Square (OLS). This method is based on the central tendency, which may not appropriately represent the reality in cases where the dependent variable ranges between upper and lower values and hence the relationship may not be homogenous across different percentiles of the dependent variables. A variable having a positive impact based on the central tendency for firms may not be the case for the firms in the upper or lower bounds. Thus, estimating the means using OLS may not reflect and represent the heterogeneity in the estimated relationship. Therefore, quantile regression estimates the relationship at any point conditional on the distribution of dependent variable. This would enable us to generate various estimated coefficient at certain quantile of dependent variable. Therefore, the objective of the study is twofold. First, this study aims to investigate the relationship between corporate governance and performance using OLS. Second, this work further explores the impact of corporate governance mechanisms on performance using quantile regression so as to compare and to shed light on whether there is heterogeneity in the influence of these variables on the performance of listed companies across quantiles. The results of the study provide evidence that quantile approach shows inconsistency in the result with OLS and hence indicating the impact depends on the scale size. This theoretically provides further support that OLS may represent a poor estimation approach for the reality of firms

La literatura previa sobre gobierno corporativo y desempeño aporta una evidencia mixta del impacto de las diversas mediciones del mismo sobre los indicadores del desempeño. Sin embargo, gran parte de la literatura adopta el método de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Dicho método se basa en la tendencia central, que puede no constituir una representación adecuada de la realidad en aquellos casos en los que la variable dependiente oscila entre los valores superior e inferior y, por tanto, la relación puede no ser homogénea a lo largo de los diferentes percentiles de las variables dependientes. Una variable que tenga un impacto positivo basado en la tendencia central para las empresas puede no ser el caso para aquellas posicionadas en los límites superior o inferior. Entonces, el cálculo de las medias con el uso del método MCO no reflejaría ni representaría la heterogeneidad en la relación estimada. Por ello, la regresión de cuantiles calcula la relación en cualquier punto, supeditado a la distribución de la variable dependiente. Esto nos permitiría generar diversos coeficientes estimados en cualquier cuantil de la variable dependiente. En consecuencia, el objetivo de este estudio es doble: investiga la relación entre el gobierno corporativo y el desempeño, utilizando el método MCO y explora el impacto de los mecanismos del gobierno corporativo sobre el desempeño, utilizando la regresión de cuantiles, a fin de comparar y arrojar luz sobre la posibilidad de que exista heterogeneidad en la influencia de dichas variables sobre el desempeño de las empresas cotizadas, a lo largo de los cuantiles. Los resultados del estudio aportan evidencia acerca de que el enfoque de los cuantiles es inconsistente con el método MCO y, por tanto, indica que el impacto depende del tamaño de la escala. Esto respalda, además, el hecho de que el método MCO puede representar un enfoque de cálculo más débil para la realidad de las empresas

Stock market index prediction using artificial neural network

In this study the ability of artificial neural network (ANN) in forecasting the daily NASDAQ stock exchange rate was investigated. Several feed forward ANNs that were trained by the back propagation algorithm have been assessed. The methodology used in this study considered the short-term historical stock prices as well as the day of week as inputs. Daily stock exchange rates of NASDAQ from January 28, 2015 to 18 June, 2015 are used to develop a robust model. First 70 days (January 28 to March 7) are selected as training dataset and the last 29 days are used for testing the model prediction ability. Networks for NASDAQ index prediction for two type of input dataset (four prior days and nine prior days) were developed and validated

En este estudio se investigó la capacidad de previsión del índice bursátil diario NASDAQ, por parte de la red neuronal artificial (RNA). Se evaluaron diversas RNA proalimentadas, que fueron entrenadas mediante un algoritmo de retropropagación. La metodología utilizada en este estudio consideró como inputs los precios bursátiles históricos a corto plazo, así como el día de la semana. Se utilizaron los índices bursátiles diarios de NASDAQ del 28 de enero al 18 de junio de 2015, para desarrollar un modelo robusto. Se seleccionaron los primeros 70 días (del 28 de enero al 7 de marzo) como conjuntos de datos de entrenamiento, y los últimos 29 días para probar la capacidad del modelo de predicción. Se desarrollaron y validaron redes para la predicción del índice NASDAQ, para dos tipos de conjuntos de datos de input (los cuatro y los nueve días previos)