BCB - Abstracts

 

Working Paper 370

Assessing the Forecast Ability of Risk-Neutral Densities and Real-World Densities from Emerging Markets Currencies


José Renato Haas Ornelas


Abstract

This paper empirically evaluates Risk-Neutral Densities (RND) and Real-World Densities (RWD) as predictors of future outcomes of emerging markets currencies. The dataset consists of volatility surfaces from 11 emerging market currencies, with approximately six years of daily data, using options with one-month expiration. Therefore, there is a strong overlapping in data, which is tackled with specific econometric techniques. Results of the out-of-sample assessment show that both RND and RWD underweight the tails of the actual distribution. This is probably due to the lack of options with extreme strikes. Although the RWDs perform better than RND in terms of Kolmogorov distance, they still have problems in fitting the tails of actual data. Thus, the risk-aversion adjustment may improve the forecast ability, but it does not solve the tails misfitting.

Resumo

O artigo avalia empiricamente a performance das densidades neutra-ao-risco e do mundo-real como previsoras da taxa de câmbio de mercados emergentes. A amostra consiste de 11 moedas de mercados emergentes, com aproximadamente 6 anos de dados diários. Como existe uma grande sobreposição temporal das séries, técnicas econométricas específicas são empregadas. Os resultados da avaliação fora-da-amostra revelam que ambas as distribuições subestimam as caudas da distribuição real. Apesar da distribuição do mundo real ter uma performance melhor do que a neutra-ao-risco em termos de distância de Kolmogorov, ela continua tendo problemas nas caudas da distribuição. Desta forma, o ajuste para refletir a aversão ao risco pode até melhorar o poder de previsão, mas não resolve o problema das caudas.