Linking real and financial connectedness

Abstract

Bu çalışma, Amerikan endüstriyel portföy getirilerinin temel ve piyasa değerleri arasındaki ilişkiyi incelemektedir. İlk olarak, endüstri bazında reel ve finansal bağlanmışlık hareketleri karşılaştırılmakta ve yıllar içinde beraber hareket edip etmedikleri sorgulanmaktadır. İkinci olarak, sıralı en küçük kareler regresyon yöntemi kullanılarak reel ekonomi bağlarının endüstriyel portföy getirilerinin finansal bağlanmışlığını tahmin etme gücü ölçülmeye çalışılmaktadır. Bu analizleri yapabilmek için, dört farklı reel ekonomi ağı kullanılmaktadır : (1) Özellikli girdi mallarının akışı ; (2) İstihdam ; (3) Patent sahipliği ve (4) Coğrafi yakınlık veya eş yığınlaşma. Portföy finansal bağlanmışlığı ölçmek için, vektör otoregresyon modeli içerisinde varyans ayrıştırması analizini temel alan Diebold-Yılmaz bağlanmışlık endeks metodolojisinden yararlanılmıştır. Grafik teorisi kullanılarak, ilk olarak, reel ekonomi ağları içerisindeki bazı endüstrilerin gözle görülür kümeleşmeleri görülürken, bu tür bir kümeleşme finansal bağlanmışlık ağında görülmemektedir. İkinci olarak, reel ekonomi ağları içerisinde yüksek Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH) oranlarına sahip öncü endüstrilerin finansal bağlanmışlığı açıklamada tetikleyici güç olmadıkları bulunmuştur, ki bu sonuç finans ve üretim piyasası dinamikleri arasında ciddi farklar olduğunu göstermektedir. Bu çalışmadaki ampirik bulgular, finansal bağlanmışlık ile her bir reel ekonomi ağının finansal bağlanmışlığı açıklama gücü arasında ters yönlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Yani, ekonominin sağlıklı olduğu dönemlerde, her bir reel ekonomi bağının finansal bağlanmışlık hareketlerini açıklama gücü oldukça yüksek seviyelerde bulunmuştur. Ancak, ekonominin kötüye gittiği (özellikle kriz içeren) dönemlerde, endüstriyel portföy finansal bağlanmışlık, reel ekonomi bağları tarafından açıklanamamaktadır. Bilakis, bu çalkantılı dönemlerde, portföy getiri performansı, genel finansal atmosfere daha duyarlı olmaya ve finans piyasasındaki dinamikler tarafından açıklanmaya başlamaktadır.Anahtar Kelimeler: Endüstriyel portföy finansal bağlanmışlık, Eş yığınlaşma, Girdi-çıktı ağı, Mesleki istihdam ağı, Parametrik olmayan kestirim, Patent alıntılama ağı, Vektör otoregresyon

In this study, we investigate the relationship between the fundamental and market values of U.S. industry-portfolio returns. In particular, we first map and compare how real and financial connectedness in industry networks behave and co-move over time. Second, we use ordinary least squares regression analysis to quantify whether the real linkages between industries predict the industry-portfolio based financial connectedness. We have four different real economic network measures based on: (1) the flow of specialized inputs; (2) employment; (3) patent holdings; and (4) geographic proximity or co-agglomeration. To estimate industry-portfolio financial connectedness, we use Diebold-Yilmaz connectedness index methodology on industry-portfolio returns, which uses variance decompositions of vector auto-regressions. Using techniques from graph theory, we first find that several industries form observable clusters in real economic networks, whereas such clustering is not observed in financial networks. Second, industries having higher GDP shares (make values) in real economic networks are not the biggest drivers of the financial connectedness, which could be an evidence that dynamics of financial and production markets have subtle differences. Our empirical findings suggest that industry-portfolio financial connectedness and explanatory power of each real economic network on financial connectedness display opposite patterns. During tranquil times, each real economy linkage has a higher explanatory power on the determination of financial connectedness. However, during times of turmoil, industry-portfolio financial connectedness is not an inter-industry phenomenon, rather, it is due to each industry-portfolio being more susceptible to the overall financial environment.Keywords: Co-agglomeration, Industry-portfolio financial connectedness, Input-output network, Nonparametric Estimation, Occupational employment network, Patent citation network, Vector Autoregression