Documento de pesquisa sobre o mercado cambial na índia

Documento de pesquisa sobre o mercado cambial na Índia.

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Um estudo sobre microestruturas no mercado cambial indiano e o papel do Banco Central.

Mukhopadhyay T. (2009). Um estudo sobre microestruturas no mercado cambial indiano e o papel do Banco Central. Global Academic Society Journal: Social Science Insight, Vol. 2, No. 6, pp. 4-23. ISSN 2029-0365. [ScholarArticles]

Tilak Mukhopadhyay, Instituto Indira Gandhi de Pesquisa de Desenvolvimento (IGIDR), Índia.

O presente estudo examina a relevância dos modelos macroeconômicos em relação aos modelos baseados na teoria da microestrutura do mercado no contexto do comportamento de curto prazo do mercado cambial indiano. Em particular, o artigo pretende investigar a importância relativa das variáveis ​​macro (taxas de juros domésticas) e micro (fluxo de pedidos e número de transações) na determinação dos movimentos da taxa de câmbio de curto prazo. A análise empírica baseia-se em dados secundários do mercado cambial indiano e do mercado monetário. A análise dos dados secundários revela que as micro-variáveis ​​(fluxo de pedidos) têm um impacto maior no movimento da taxa de câmbio em relação aos macro-fundamentos. Em longo prazo, as macro-variáveis ​​têm um efeito significativo nos movimentos da taxa de câmbio, mas, no curto prazo, o mercado é basicamente influenciado pelas micro-variáveis, como o movimento do mercado, a especulação, a intervenção do Banco Central, etc. Um dos principais achados desse estudo seria que a intervenção do Banco Central tem um grande impacto nas especulações e, portanto, reduz a volatilidade, mas aumenta a ineficiência do mercado.

No passado recente, a Índia experimentou uma maior volatilidade no mercado cambial. Portanto, um estudo sobre o movimento da taxa de câmbio tornou-se bastante relevante neste momento. Muitos projetos de pesquisa estão se concentrando em algumas questões perenes, tais como: quais são os determinantes da taxa de câmbio? As taxas de câmbio seguem um padrão específico? Existe alguma teoria que possa nos ajudar a prever os movimentos da taxa? Muitas abordagens desenvolvidas na área da macroeconomia de economia aberta tentaram resolver essas questões. No entanto, essas abordagens tiveram algum sucesso na explicação dos movimentos das moedas apenas no médio e no longo prazo. Entretanto, essas teorias macro-fundamentais não poderiam oferecer explicações para os movimentos da taxa de câmbio de curto prazo no mercado (Evans e Lyons, 2002). Especialmente, o papel das macro-variáveis, como a taxa de juros, tem sido questionado por muitos pesquisadores para explicar a volatilidade de curto prazo da taxa de câmbio. Então, a questão que resta no curto prazo: quais são os fatores que afetam a tomada de decisão dos negociantes? Na literatura, verificou-se que, mais do que os fundamentos macroeconômicos, os concessionários consideram outras variáveis ​​de natureza micro (Lyons, 1995). As micro-variáveis ​​são spreads de oferta-pedido, volume de negócios, volatilidade própria, informações (tanto privadas quanto públicas), custo de inventário, etc. Na literatura de economia financeira, para estudar o comportamento dos preços dos ativos e dos participantes do mercado, os pesquisadores utilizam principalmente a teoria da microestrutura do mercado, que é a única teoria que considera todas as micro-variáveis. Portanto, este estudo explica o nível de influência das macro-variáveis, como a taxa de juros indiana (chamadas taxas de juros) e algumas micro-variáveis ​​como fluxo de pedidos e número de cotações na Rúpia Indiana / Dólar (INR / USD) ocorridas em um dia até relações interbancárias (particularmente através do sistema Reuters D 2000-2). No contexto indiano, como o mercado de câmbio é um "regime de taxa de câmbio gerenciado", o papel do Reserve Bank of India (RBI) em longo prazo, bem como curto prazo, é muito crucial nos movimentos da taxa de câmbio. O impacto de longo prazo da intervenção do Banco Central no mercado cambial indiano tem sido bastante significativo (Ghosh, 2002). Este artigo examina o efeito de curto prazo da intervenção RBI no mercado de câmbio através de diferentes anúncios de políticas construindo um modelo variável falso com macro e micro variável adequadas. Este artigo está organizado da seguinte forma. Em primeiro lugar, uma das teorias alternativas sobre a determinação do preço dos ativos na literatura financeira (ou seja, a teoria da microestrutura do mercado) é discutida brevemente. A segunda seção contém uma revisão da literatura empírica existente. Além disso, os objetivos específicos e a base de dados utilizados neste estudo são fornecidos. Finalmente, o artigo discute os achados empíricos com base em dados secundários. Consequentemente, as conclusões e algumas perguntas abertas são deixadas para o trabalho de pesquisa adicional na última seção.

Teoria da microestrutura do mercado.

Este artigo questiona a relevância das macro-teorias na explicação e previsão dos movimentos do dia-a-dia no mercado cambial. É implicitamente reconhecido que a especulação é o aspecto mais importante das transações intra-dia / dia-a-dia nos mercados de câmbio em vez de fundamentos. Isso ocorre porque o papel dos agentes especulativos pode ser um fator importante para influenciar o comportamento de curto prazo do mercado. Além disso, descobriu-se que o papel dos fundamentos é insignificante ou tende a ser assim nos últimos anos. Os problemas de inconsistência política e os chamados efeitos "boas notícias" e "más notícias" parecem estar desempenhando um papel mais dinâmico no comportamento do mercado cambial hoje. A partir das abordagens macro atuais, é visto que estes consideram apenas os fundamentos, como a renda relativa, os preços relativos, os diferenciais das taxas de juros, os saldos das contas correntes acumuladas relativas, etc. Mas, na prática, os participantes do mercado (revendedores) não consideram apenas os fundamentos macroeconômicos . Particularmente a curto prazo, onde as transações tendem a ocorrer em um período de tempo muito curto, pode ser facilmente compreensível que os profissionais não considerem essas macro-variáveis ​​no momento de formar suas expectativas. A questão que resta é que, a curto prazo, quais são os fatores que afetam a tomada de decisões dos concessionários? Na literatura, verificou-se que, mais do que os fundamentos macroeconômicos, os concessionários consideram outras variáveis ​​de natureza micro (Lyons, 1995). As micro-variáveis ​​são spreads de bidask, volume de negócios, volatilidade própria, negociação não síncrona, informações (tanto privadas como públicas), custo de inventário, etc. A flutuação de curto prazo da variável macroeconômica é bastante baixa. Em longo prazo, durante um período bastante grande, tem algum efeito, mas, no curto prazo, não podem explicar os movimentos da taxa de câmbio. Embora exista uma dicotomia entre os fundamentos macroeconômicos e as variáveis ​​da microestrutura, é imaginável que existam escopos para a convergência dessas duas abordagens. Atualmente, eles são amplamente separados, mas ao longo do tempo essa distância desaparecerá (Lyons, 2001). Para continuar a análise do processo de convergência acima mencionado, a literatura da microestrutura precisa ser amplamente compreendida. Neste espírito, apresenta-se a seguinte revisão de literatura existente. A teoria da microestrutura do mercado é definida como o estudo do processo e os resultados da troca de ativos (ou seja, moeda, estoque, etc.) sob regras comerciais explícitas (O "Hara, 1995). Embora grande parte da economia abstraia da mecânica do comércio, a teoria da microestrutura analisa a maneira como mecanismos comerciais específicos afetam o processo de formação de preços nos mercados financeiros. Esses mecanismos de negociação podem diferir de um mercado para o outro. Por exemplo, no mercado de ações, a negociação é centralizada e síncrona, mas na negociação do mercado de câmbio é descentralizada e não-síncrono. No entanto, independentemente do tipo de mecanismo de negociação, os preços emergem dos ativos quando os compradores e vendedores interagem. Mas a questão é se o preço de equilíbrio que emerge baseia-se unicamente na interação de fatores de demanda e oferta que emanam dos desejos dos agentes comerciais, como explica a teoria microeconômica? Este inquérito forma o início do estudo da teoria da microestrutura. A teoria da microestrutura consiste em dois modelos, nomeadamente o modelo de inventário e o modelo de informação. O cerne do modelo de inventário é o problema da otimização, já que o objetivo dos negociadores é maximizar o lucro esperado por unidade de tempo. O modelo enfatiza o controle das flutuações de estoque através de ajustes de preços para evitar falências e falhas no final do processo. Este modelo também explica a relação entre o custo da transação e os spreads de oferta e solicitação. Os modelos de informação, baseados nos problemas de seleção adversa, explicam o comportamento dos preços do mercado através do conteúdo da informação dos comerciantes. Uma vez que existem assimetrias de informações entre os concessionários, seu comportamento na elaboração da citação será diferente. Esses modelos de informação também explicam como o preço do mercado de equilíbrio emerge na presença de informação assimétrica. Na teoria da microestrutura, existem duas variáveis ​​que ocupam o estágio central, nenhum dos quais tem qualquer papel na abordagem macro. Essas variáveis ​​são: (a) fluxo de pedidos, (b) spread de oferta e solicitação. Ambas as variáveis ​​são sinônimo de "quantidade" e "preço" na microeconomia tradicional. O fluxo de pedidos, usado na teoria da microestrutura, é uma variante de um termo chave na microeconomia, a saber, "demanda efetiva". Ele mede as ordens iniciadas pelo comprador líquido e os pedidos iniciados pelo vendedor. Aqui, a palavra "iniciado" é muito importante na diferenciação entre fluxo de pedidos e demanda efetiva. Na teoria da microestrutura, as ordens são iniciadas contra um revendedor. O revendedor está pronto para absorver desequilíbrios entre compradores e vendedores. Há muitas dificuldades em modelar o spread bid-ask, porque os detalhes institucionais devem ser considerados. A teoria das finanças identifica três principais determinantes do spread bid-ask: o custo dos serviços do revendedor, o custo da seleção adversa e o custo da manutenção do inventário. O custo dos serviços do revendedor foi analisado formalmente por Demsetz (1968), que assume a existência de alguns custos fixos de "imediatismo previsível" como o serviço para o qual a compensação é exigida pelos fabricantes de mercado. Esses custos podem incluir o custo de adquirir conhecimentos e subscrição de informações eletrônicas especializadas e sistemas de negociação (por exemplo, Reuters). Os custos de retenção de estoque também são determinantes dos spreads de oferta e solicitação. A manutenção do estoque de câmbio pode ser arriscada, pois o titular está exposto aos movimentos do mercado no valor do inventário. Assim, a diferença entre os preços de oferta e de venda e um preço teórico em algum lugar pode ser considerada como um prêmio exigido pelo titular do inventário como compensação por risco. Seguindo os conceitos acima, a divisão micro-macro pode ser analisada agora. A principal distinção entre a abordagem da microestrutura e a abordagem dos ativos é o papel dos negócios. Sob a abordagem de ativos, os negócios não desempenham nenhum papel, enquanto que nos modelos de microestrutura são a força motriz. Podemos enquadrar esta distinção considerando modelos estruturais dentro dessas duas abordagens com a ajuda do fluxograma que é apresentado abaixo (veja a Figura 1).

Figura 1. Determinação da taxa de câmbio.

As equações da determinação da taxa de câmbio dentro da abordagem de ativos são geralmente estimadas na freqüência mensal, ou menor, pois o ajuste entre as variáveis ​​levaria um intervalo de tempo de um mês ou mais e também devido à disponibilidade de algumas das variáveis ​​exógenas em essa abordagem. A equação estimável (1) seria da forma:

Onde Et é a taxa de câmbio nominal ao longo do período e (i, m) são macro variáveis, como a taxa de juros e a oferta monetária na economia e outras variáveis ​​macro. Aqui, as mudanças nas variáveis ​​de informação pública impulsionam o preço sem qualquer função para o fluxo de pedidos ou spreads. Se surgir algum efeito de preço do fluxo de pedidos, eles seriam subsumidos no εt residual. Então, estima a influência das micro-variáveis ​​através de um modelo de regressão (2). Onde agora Et é a mudança na taxa de câmbio nominal entre as duas transações. As variáveis ​​de condução na função incluem o fluxo de ordem (Q) assinado de modo a indicar direção, uma medida das posições líquidas do revendedor, ou inventário (I) e outros determinantes micro. Aqui, Ut captura os efeitos de macro variáveis ​​como saída, taxas de juros, etc. Para estabelecer a importância relativa das abordagens micro e macro, o estudo estima a seguinte equação (3) com componentes de ambas as abordagens. Onde Et é a mudança na taxa de câmbio nominal entre as duas transações e Vt é o termo de erro na equação que irá capturar distúrbios imprevistos. Dado esse contexto teórico, o presente estudo examina o efeito das variáveis ​​micro (fluxo de pedidos e número de transações) e macro (taxas de juros domésticas diárias) no comportamento da taxa de câmbio INR / USD com a ajuda de dados de alta freqüência (tela Reuters) por meses de janeiro e fevereiro de 2008, que consiste em 39 dias úteis. Com a introdução de reformas econômicas, particularmente no setor financeiro e investimento estrangeiro, a volatilidade das taxas de câmbio pode ser mais intensa, especialmente devido à abertura de mercados, aumento de negócios de empresas multinacionais, aumento de investimentos institucionais estrangeiros e plena convertibilidade no atual conta. Agora que se fala de conversibilidade total na conta de capital também, é muito importante entender a dinâmica da taxa de câmbio. (No mercado cambial indiano, as transações diárias somam mais de um bilhão de dólares). Assim, nesta atual era da recessão dos EUA, as políticas regulares de estabilização do mercado realizadas pelo Conselho da Reserva Federal (Fed) após a crise do subprime forçaram a mudar a taxa de juros e as políticas cambiais de diferentes países desenvolvidos e em desenvolvimento. Assim, na Índia, o RBI está no ápice do sistema monetário desempenha um papel muito importante ao anunciar diferentes políticas de estabilização com foco na taxa de câmbio gerenciada e na estabilização de juros. Devido à existência da Impossible Trinity, qualquer tipo de anúncio do Banco Central altera as especulações dos negociadores sobre a volatilidade e a oportunidade de arbitragem no mercado cambial. Assim, o estudo incorpora o papel do Banco Central formando um modelo de variável dummy e tendo esse manequim de interceptação como proxy de informações sobre a notícia do anúncio do Banco Central.

Neste artigo, o manequim é definido da seguinte maneira (4): Onde D1 é um manequim de intercepção que captura o efeito do anúncio da política pelo Banco Central. D1 é definido como:

D1 = 1 após o anúncio.

D1 = 0 antes do anúncio.

Com a teoria da microestrutura existente, juntamente com os modelos de regressão, este trabalho tenta explicar a volatilidade da taxa de câmbio de curto prazo no mercado cambial indiano. Antes de apresentar os resultados empíricos com base nos dados secundários, uma breve discussão sobre estudos empíricos anteriores sobre a teoria da microestrutura é dada na seção a seguir.

Visão geral de estudos anteriores sobre a teoria da microestrutura.

Até recentemente, a aplicação da teoria da microestrutura do mercado era limitada aos mercados de segurança. A sua aplicação ao mercado de câmbio começou apenas no início dos anos 90, particularmente após a introdução de sistemas de negociação como a Reuters e a Telerates através dos quais os participantes do mercado, principalmente bancos, podem concluir suas transações eletronicamente em um curto espaço de tempo. Esses sistemas tornaram as transações muito fáceis e reduziram o tempo e os custos de transação no mercado. Isso também disponibilizou os dados de alta freqüência sobre as taxas de câmbio, o que ajudou os pesquisadores nesta área a estudar o comportamento do mercado no curto prazo e também a prever isso no curto prazo. Um dos estudos básicos nesta área é o de Goodhart e Figliuoli (1991). Neste estudo, pela primeira vez, os dados de alta freqüência sobre as taxas de câmbio foram analisados ​​e muitas questões foram levantadas para novas pesquisas. No entanto, a aplicação da teoria da microestrutura às taxas de câmbio foi iniciada por um estudo pioneiro de Lyons (1995). Embora existam poucos estudos que aplicaram a teoria da microestrutura, estes são, no entanto, restritos às principais moedas, como o dólar dos EUA, a marca alemã e o iene japonês. Estes estudos são brevemente discutidos nesta seção. Conforme mencionado na seção anterior, os modelos baseados na teoria da microestrutura (particularmente os modelos de informações) são muito úteis para explicar as mudanças nos movimentos da taxa de câmbio. Sob os modelos de informação existem dois tipos de estudos que existem na literatura: um que se concentra na informação pública, que está uniformemente disponível para todos os participantes no mercado e seu impacto nas taxas de câmbio no curto prazo; em segundo lugar, a presença de informações privadas (e / ou assimétricas), que está disponível para participantes individuais, e seu impacto no volume e nas mudanças de taxa. Os pesquisadores exploraram os dois casos com a ajuda de dados de alta freqüência e com ferramentas econométricas avançadas. Mas não há muitos estudos que aplicaram os modelos de inventário e isso se deve a uma indisponibilidade de informações relativas ao livro de pedidos dos negociantes no mercado de câmbio. Abaixo, alguns dos estudos empíricos existentes são brevemente analisados. Entre as variáveis ​​especificadas, a "informação" chamou a atenção da maioria dos pesquisadores e foi testada extensivamente. Bollerslev e Domowitz (1993) estudaram a atividade de negociação intradiária em um mercado de câmbio considerando as "cotações chegadas" e os "spreads de bidask" registrados para os dados da taxa de câmbio do dólar alemão / dólar norte-americano. O estudo examina a volatilidade, os efeitos das notícias e o impacto da atividade do mercado sobre os retornos. Verificou-se que a intensidade da chegada das cotações, que é tomada como proxy para o volume de transações, tem um efeito negativo, mas econômico e estatisticamente insignificante na volatilidade condicional. As novas chegadas na forma de número de transações não têm efeito sobre a variância condicional. A informação na forma de propagação retardada proporciona um poderoso efeito positivo e fortemente estatisticamente significante na variância condicional. Verificou-se que os spreads bid-ask exibem um processo não-estacionário. As mudanças na propagação são altamente negativamente correlacionadas em série, com uma média incondicional de zero. O estudo rejeita fortemente a restrição de que a atividade comercial não afeta a média condicional e a variação da propagação. Mas verifica-se que as variações na atividade comercial têm um efeito altamente estatisticamente negligenciável na média condicional. Lyons (1995) examina as hipóteses microestruturais no caso do mercado de câmbio Deutsche mark / dólar norte-americano, usando os dados das cotações indicativas que são a entrada na Reuters por um banco de negociação, por um período de cinco dias de negociação. Os dados consistem em três componentes. São: (1) cotações, preços e quantidades marcados no horário, para todas as transações diretas entre negociantes de um único negociante da marca alemã / dólar em um grande banco de Nova York; (2) os cartões de posição do mesmo revendedor, que incluem todos os negócios indiretos (negociados); e (3) preços assinalados e quantidades para transações mediadas por um dos principais corretores de Nova York no mesmo mercado. Ao usar o modelo de regressão múltipla, o estudo estima tanto os modelos na literatura da microestrutura, como o modelo de inventário e o modelo de informação. O estudo conclui que o fluxo de pedidos afeta os preços através da informação e do canal de inventário. Entre ambos os resultados, o estudo descobriu que o resultado para o canal de inventário é mais novo, ou seja, induz mais de 75% por cada $ 10 milhões de posições líquidas. Ito et. al. (1998) avaliam a presença de informações privadas entre os participantes no mercado de câmbio de Tóquio, que foi fechado para negociação durante o almoço. Em 22 de dezembro de 1994, essa restrição foi removida. E esta desregulamentação fornece novos conhecimentos sobre por que a volatilidade do retorno é muito maior durante as horas de negociação. O artigo examina uma ampla gama de hipóteses micro-estruturais. Ao usar as taxas spot do iene japonês / Dólar dos EUA e Deutsche mark / dólar norte-americano, o estudo conclui que existem fortes evidências de que a volatilidade do almoço aumenta com a abertura do comércio. O comércio do período de almoço demonstrou aplanar a volatilidade em forma de U, pois o resultado mostra que a variação do almoço é substancialmente menor que a variância da manhã e da tarde na amostra fechada. Mas a variação do almoço aumenta em relação à variação da manhã e da tarde após a abertura do comércio na hora do almoço. Sobre os resultados da terceira hipótese, é suportada pelos dados. Verificou-se que a variação pronunciada aumenta na hora anterior ao almoço. Uma vez que o comércio de horas de almoço se abre, essa variação de pico desaparece e a forma de U de dia inteiro conhecida aparece. No caso da quarta hipótese, verifica-se que a variação da manhã cai ligeiramente após o horário de abertura do horário de almoço. A variação da tarde cresce claramente depois de abrir o comércio da hora do almoço. Essa mudança é consistente com informações cujo valor privado é de curta duração. Para a última hipótese, verifica-se que a volatilidade do dólar norte-americano e do Deutsche mark ao longo do almoço também aumenta significativamente, mas em menos do que o iene japonês / dólar norte-americano. Assim, o estudo conclui que existe informação privada no mercado de câmbio, o que é contra a visão comum sobre o assunto. No espírito do Ito et. al. (1998), Torben e Bollerslev (1998) reexaminar a presença de informações privadas no mercado cambial do Japão. Com a ajuda de novos procedimentos, eles descobriram que a volatilidade aumenta durante o período de almoço de Tóquio na sequência do levantamento das restrições comerciais. Mas esta pesquisa rejeita todas as outras conclusões derivadas por Ito et al. (1998) quando são utilizados dados anteriores pré e pós-22 de dezembro de 1994. Goodhart et. al. (1995) have tested the working of Reuters D2000-2 time stamped data on one day in 1993. They have collected the half hourly frequency data on Deutsche mark / US dollar. They have studied the interrelations and determinants of the variables that can be extracted from D2000-2: for example event, price and size of deal, and whether an order exhausts the prior quote, the frequency of entry, price, size and volatility of prices for both the bid and the ask; and the spread between them. They have found that the lag variables of bid-ask spread are highly significant and show that the errors are negatively auto correlated. The variance, skewness and kurtosis results of bid-ask spread show the efficiency of the market. In a developed country the variance of spread is very low. In a market with huge turnover and large number of daily quotes the spread is low. Studies of interaction between the many variables available from D2000-2 suggest a close interrelation between quote frequency and between quote (price) changes and the spread (two way causality). These two nexuses are linked, in that a deal that exhausts the amount offered at a previously quoted price will cause a price change both directly and indirectly via its effect on the spread (both directly and again indirectly by raising volatility). Demos and Goodhart (1996) tested the interaction between the frequency of market quotations, spreads and volatility in the foreign exchange market. They have used a simultaneous model with intercept dummy taking care of effect of „information‟ and estimated the model expressed in Box-Cox transformation with the help of ARCH-GARCH method. They have assessed the behaviour of the spot foreign exchange market quotations in terms of volatility, average spread and the number of quotations within half-hour intervals, as well as certain informational aspects of these processes. A new variable was introduced: the number of observations within a specific time interval. This variable plays an important role in the determination of volatility and average spread, either directly or through error terms the contemporaneous correlation of the number of quotations and volatility leads us to hypothesis that the former process could be a proxy for the volume of trade, or for the number of transactions in the spot Forex market, for which data are unavailable. This is in line with the studies in stock market volume and volatility data (Gallant et al., 1992).

Taking the cue from the above studies, the paper analyzes the short run exchange rate movement in the line of microstructure theory using the Reuters D2000-2 data in the Indian foreign exchange market.

Objective of the study In its Report on Currency & Finance 1999-2000 (2001), RBI gave emphasis on the issue of studying the foreign exchange behaviour in a market microstructure framework. The apex bank has indicated that the movements in the macro fundamentals may not back exchange rate movement in India in all time horizons. In this context, the present study analyzes the factors behind changes in the exchange rate in the short run. The specific objectives of the present study would be as follows:

To test the importance of macroeconomic fundamentals in different time horizons by using secondary data. To examine the importance of micro structural factors in the short-term rate movement. To analyze the effects of speculation and Central Bank intervention on the rate movement.

Database of the study.

For analysis with secondary data the study uses the high frequency data on Indian rupee / US dollar exchange rate that appeared on the Reuters‟ screen and taken from by Bloomberg terminal of Bloomberg‟s website. The high-frequency data cover 39 working days for the months of January and February 2008 with the number of observations being 2000. For daily interest rates, we have taken daily call money rates that are provided by the RBI „Monthly Bulletins‟. For the order flow, since the volume of transactions is not available, daily foreign currency turnover in the interbank spot market, which is also available from the „Monthly Bulletin‟ is taken. Further, number of quotes in a day as one of the microstructure variable is taken in regression analysis and this has been calculated from high frequency data (Microstructure, 1999).

Empirical results based on secondary data.

Before analyzing the regression results, the descriptive statistics of the high frequency data used in the study are presented.

Figure 2. Variation of bid-ask (Bloomberg, 2008)

Both the bid and ask prices are plotted in Figure 2 and the bid-ask spreads are plotted in Figure 3.

Figure 3. Spreads (Bloomberg, 2008)

The summary statistics are presented in Table 1. Table 1. Summary statistics for high frequency data INR/US dollar exchange rate (for 1/1/2008-29/2/2008, N=2000) (Bloomberg, 2008)

It may be found from the summary statistics that the average bid-ask spread, which is widely accepted as a proxy for the transaction cost, in INR/USD is very high compared to other markets. This indicates that the INR/USD market is not very „thin‟ and that the volumes are low in this market (In the case of Japanese and the Euro foreign exchange markets, the average spreads are 0.0001). It is established in the finance literature that the spreads and volumes are strongly negatively correlated. The coefficient of kurtosis is very high in INR/USD market, indicating that INR/USD market‟s spreads are not in tune with the „true‟ or „fundamental‟ market values. The participants in this market may be termed as „defensive players‟ given the high spreads. From the graph on bid-ask spreads of INR/USD, we can see the high variation in the spreads as the graph shows many „pillars‟ indicating defensiveness and low volumes of the INR/USD dealings. To establish the importance of macroeconomic fundamentals and the micro structural variables on the exchange rate movement, several regressions with different specifications are estimated. The results are presented in Table 2 and would be analyzed in the following sub-sections.

Table 2. Regression results. Dependent variable = Exchange rate (INR/USD) (Bloomberg, 2008; RBI Bulletin, 2008)

With the help of above regression results the relative importance of both macro and micro variables is discussed below in the context of explaining short run volatility of foreign exchange rate in Indian foreign exchange market.

Relative importance of macro and micro structural factors in the short-term rate movement This study examines the relative importance of micro variables (daily order flow in the market) in explaining the short run movements of exchange rate over the macro variables. Since the information on buyer-initiated trades and seller-initiated trades are not published, the present study considers the daily turnover of foreign currency (in million USD) in the Indian foreign exchange market. The study also considers the number of transactions in the market taking the view (Microstructure, 1999) that the number of transactions will be the most important variable in predicting the short-term changes in the asset market prices. For macro variables, the study considers the Indian daily call money rates. In Table 2, only the specifications that have high explanatory power (in terms of adjusted-R2) are presented. A one period time lag is also used to capture the „left out effect‟, which is usual in the financial markets. From the Table 2 it may be noted that in the first model, where only domestic interest rate is included in the equation, interest rate found to be highly significant. In the second model, this paper estimates exchange rate only on micro structural variables (namely turnover and number of transactions) and found that both the variables turned out to be positive and highly significant. These results show that independently both fundamentals and micro variables seem to have a significant impact on the daily rates. To establish the relative importance of macro and micro variables, this paper includes both in the estimation equations and estimates this with different combinations. It can be seen, when the exchange rate is regressed on interest rates, turnover and the number of transactions, both the micro variables turned out to be highly significant. But interest rate turned out to be insignificant. In all the other combinations also, the interest rate turned out to be insignificant, whereas the micro variables have a significant impact on the exchange rate. The study supports the findings of Evans and Lyons (2002). This result supports the disclaimers of macro theories on exchange rate determination models. But it also does not support the findings of Meese and Rogoff (1983) that exchange rates follow a random walk process. There are some factors that explain the exchange rate movement that are micro in nature.

Central Bank intervention and its effect on the foreign exchange market Ghosh (2002) has tested the long run impact of Central Bank intervention on Indian foreign exchange market with the help of daily data of nine months in 1998. That paper analyzes the long term effect of Central Bank intervention with the help of Tobit and Logit model. It is known from the existing literature that the speculation and Central Bank intervention has significant impact on daily fluctuation of exchange rate. In long run the policy announcement and the new policy implementation has impact on the movement of exchange rate and hence it causes change in bid-ask spreads. Specially, the announcement of RBI causes regular change in order flow; it changes the volume of trade, number of quotations in the foreign exchange market. In this paper, a regression model is used with an intercept dummy variable to explore the effect of announcement of Central Bank on the volatility of exchange rate. This intercept dummy captures the effect of any type of policy declaration and information regarding the macro variables. In the month of January this year US Fed has cut the interest rate by 50 basis point in order to control the recessionary pressure mainly caused by the subprime crisis. As a response to the debate whether the RBI should follow Fed or not, RBI Governor Dr. Y. V. Reddy declared on January 29, 2008 in a press release, that India will not follow the Fed or all the key interest rates will remain unchanged. The cash reserve ratio stays same and the cash reserve ratio (CRR) repo and reverse repo rates as well as the bank rates will remain unchanged. The policy will leave flexibility to change repo and reverse rates in the near future. The reverse repo rate stays at 6% and CRR at 7.5%. The inflation target for year 2007 – 2008 also remains at 4 to 4.5% levels and 3% in medium term. In the month of February, 2009 Central Bank has intervened in the market to control the liquidity. RBI supported the market through repo injections and improved liquidity situation, the call rates eased and then slipped further to 4.82% on February 29, 2008 as there was no demand pressures from the banks for covering their reserve positions. The dummy variable of intervention is introduced as „announcement‟ made on January 29, 2008 and the after effects. So the dummy is defined in the following way: before the announcement as „zero‟ values, and after the announcement as „one‟ values. From Table 3, it can be seen when the macro variable and the dummy is in the model, then both the variables are significant (with adjusted R2=0.86). However with different other combinations introducing the micro variables, there is higher adjusted R2, showing greater explanatory power of the model. In other words, the intercept dummy explains the short run volatility in a greater manner. The co-efficient of dummy variable is significant in all other combinations of regressions showing impact of announcement in the foreign exchange market in short run. But as a result of this announcement, we can see greater fluctuations in the spread after the January 29 giving higher inefficiency in the market (see Figure 2 and Figure 3). So the announcement has certain impact on the demand and it reduces the fluctuations in exchange rate over time and targeted exchange rate can be delivered at the cost of higher inefficiency in the foreign exchange market. Empirical result supports the survey of dealers by Bhanumurthy (2000) where the dealers feel that the Central Bank intervention reduces the speculation and they feel without speculation the turnover in the market is less and the volume of trade is also low. Thus, according to the dealers, the intervention may „bring orderly movements‟ but overall these intervention activities are „depressing‟. But the empirical study shows that over the period the market very quickly assimilates this effect of macroeconomic announcements (see Figure 4) and market try to reach a new equilibrium position with the help of macro variables.

Figure 4. Daily call money rate (RBI bulletin, 2008)

The greater volatility of spread in the market can be explained with theoretical explanations such as Bhattacharya and Weller (1997) and Vitale (1997) which suggest that the market reaction to a Central Bank intervention depends on the degree of heterogeneity across trader beliefs about the fundamentals as well as the intervention signal. An increase in the incongruence between prior beliefs about the fundamentals and the intervention signal lead to spot rate volatility increases following intervention episodes. Additionally, the link between the volatility of an asset and the spread on the asset is well-known in the market microstructure literature and implies that increased volatility leads to more adverse selection and greater inventory risk. The variability of the spot rate is directly related to the precision with which traders‟ interpret the intervention signal. If an intervention announcement creates uncertainty about future monetary policy or other fundamentals and hence the future spot rate, bid-ask spreads should widen. However, if the Central Bank can credibly transmit a signal to the market designed to reduce uncertainty about the short-run variability about the target exchange rate, we should witness a narrowing of spreads. This prediction suggests that traders‟ signals about the fundamentals can be combined with their interpretation of the signal conveyed by Central Bank intervention to determine price responses in the inter-bank market for foreign exchange. As the RBI „s announcement credibly conveys its direction towards inflation targeting and further repo injection mechanism in the market to control the problem of excess liquidity, the variability of spreads decreases with time (see Figure 3). Thus, empirical results of this paper support the explanations of information model of market microstructure theory.

The present study discerns the factors that affect the exchange rate movements in the short run from a secondary data analysis. This study focuses on the relative importance micro variables over macro variables in the aspect of explaining short run exchange rate movements. For this purpose the evidences of market microstructure theory in the Indian foreign exchange market were checked. From the high frequency data analysis (Reuters‟D 2000-2) this paper shows that the Indian foreign exchange market is not efficient in comparison with the developed countries. This paper also shows that the micro variables such as order flow, bid-ask spreads can explain the short run movements of exchange rate with a greater success in comparison with macro variables. The announcement of Central Bank in short run shows significant impact on exchange rate movements but a reduction in volatility of exchange rate over time comes with greater market inefficiency giving rise to volatility in spreads. But as the information asymmetry decreases over time and the effect of intervention is assimilated in the market, the volatility of spreads decreases over time. This raises a question of credibility of policy announcement of Central Bank. The results of this paper support the theoretical exposition of existing literature that a credible policy announcement reduces the volatility of spreads over time as the beliefs of traders are revised and it comes in tune with the policy announcement of macro fundamentals. The final area of future works concerns about a deeper study of effect of micro variables on the short run movements in Indian foreign exchange market taking more micro variables as explanatory variables. The bid-ask data show a tendency of negative autocorrelation and the modelling should try to capture time series analysis with ARCH and GARCH models. The role of announcement of Central Bank and the volatility of spreads should have more theoretical background to explain the causality of variation between them. This leaves a huge scope of research work in the context of Indian foreign exchange market as it captures the role of expectations of traders in the foreign exchange market. According to the microstructure theory, the institutional features of foreign exchange market show that it is decentralized and there is lack of transparency. Therefore, further research work with high frequency data can show the effect of information asymmetry among the traders after the intervention of Central Bank. The rate of assimilation of the news or the reduction of volatility of spreads after the announcement can show the degree of centralization of the foreign exchange market and it can show the reduction of inventory risk in the market.

Impact of Derivative Trading on Currency Market Volatility in India.

Global Journal of Multidisciplinary Studies Volume 4, Issue 02, January 2018, pp 226-238. ISSN: - 2348-0459.

13 Pages Posted: 7 Feb 2018.

Saurabh Singh.

Devi Ahilya Vishwavidyalaya (DAVV) University - Graduate School of Business.

L. K. Tripathi.

Devi Ahilya Vishwavidyalaya (DAVV) University.

Data escrita: 31 de janeiro de 2018.

The paper is aimed at examining the impact of introduction of currency derivatives on exchange rate volatility of Euro. The data used in this paper comprises of daily exchange rate of Euro in terms of Indian rupees for the sample period April 2006 to December 2018. To explore the time series properties Unit Root Test have been employed and to study the impact on underlying volatility GARCH (1, 1) model has been employed. The results indicate that the introduction of currency futures trading has helped in reducing the exchange rate volatility of the foreign exchange market in India. Further, the results are also indicative of the fact that the importance of recent news on spot market volatility has increased and the persistence effect of old news has declined with the introduction of currency futures trading.

Keywords: Currency Futures, Exchange Rate, Forex Market, GARCH, Volatility.

JEL Classification: C01, C32, C87, G11.

Saurabh Singh (Contact Author)

Devi Ahilya Vishwavidyalaya (DAVV) University - Graduate School of Business ( email )

Indore, ME Madhya Pradesh 452001.

L. K. Tripathi.

Devi Ahilya Vishwavidyalaya (DAVV) University ( email )

Indore, ME Madhya Pradesh 452001.

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