MODELING THE EURO/DOLLAR EXCHANGE RATE USING EXTREME VALUE THEORY

Abstract

Objective: This study examines the application of Extreme Value Theory (EVT) in economics to understand and manage rare, high-impact events that affect financial markets and economic stability. Theoretical framework: EVT provides a statistical foundation for modeling extreme variations in financial data, making it an essential tool for risk assessment and economic decision-making. By estimating the probability of extreme fluctuations, EVT enhances the understanding of financial risk exposure. Method: We analyze daily Eurodollar exchange rate data from January 1, 1999, to March 22, 2024, obtained from Yahoo Finance, totaling approximately 6,580 observations. The monthly maximum values were extracted and modeled using the Generalized Extreme Value (GEV) distribution. Results and Discussion: The"Return Level Plot" derived from the GEV model highlights potential changes in extreme values of the Eurodollar exchange rate over time. The findings provide valuable insights into financial risk exposure and potential economic fluctuations. The estimated parameters for the GEV distribution are: location parameter (1.15), scale parameter (0.15), and shape parameter (-0.27). To ensure the robustness of results, the Kolmogorov-Smirnov test was applied, confirming the goodness-of-fit of the GEV model. Research Implications: This study contributes to financial risk management by offering a methodological approach to modeling extreme exchange rate fluctuations. It assists policymakers and financial analysts in preparing for and mitigating risks associated with extreme currency movements. Originality/value: This research provides empirical evidence supporting the use of EVT in financial market analysis. It emphasizes the relevance of EVT in risk management and economic decision-making by demonstrating its effectiveness in modeling extreme variations in exchange rates.

Alternate abstract:

Objetivo: Este estudo examina a aplicação da Teoria dos Valores Extremos (EVT) na economia para entender e gerenciar eventos raros e de alto impacto que afetam os mercados financeiros e a estabilidade econômica. Referencial Teórico: A EVT fornece uma base estatística para modelar variações extremas nos dados financeiros, tornando-se uma ferramenta essencial para a avaliação de riscos e a tomada de decisões econômicas. Ao estimar a probabilidade de flutuações extremas, a EVT melhora a compreensão da exposição ao risco financeiro. Método: Analisamos os dados diários da taxa de câmbio do Eurodólar de 1Â de janeiro de 1999 a 22 de março de 2024, obtidos do Yahoo Finance, totalizando aproximadamente 6.580 observações. Os valores máximos mensais foram extraídos e modelados usando a distribuição de Valores Extremos Generalizada (GEV). Resultados e Discussão: O "Return Level Plot" derivado do modelo GEV destaca possíveis mudanças nos valores extremos da taxa de câmbio do Eurodólar ao longo do tempo. Os resultados fornecem insights valiosos sobre a exposição ao risco financeiro e possíveis flutuações econômicas. Os parâmetros estimados para a distribuição GEV são: parâmetro de localização (1,15), parâmetro de escala (0,15) e parâmetro de forma (-0,27). Para garantir a robustez dos resultados, foi aplicado o teste de Kolmogorov-Smirnov, confirmando a qualidade do ajuste do modelo GEV. Implicações da Pesquisa: Este estudo contribui para a gestão do risco financeiro ao oferecer uma abordagem metodológica para modelar flutuações extremas da taxa de câmbio. Ele auxilia os formuladores de políticas e analistas financeiros na preparação e mitigação dos riscos associados a movimentos extremos da moeda. Originalidade/Valor: Esta pesquisa fornece evidências empíricas que apoiam o uso da EVT na análise do mercado financeiro. Ela enfatiza a relevância da EVT na gestão de riscos e na tomada de decisões econômicas, demonstrando sua eficácia na modelagem de variações extremas nas taxas de câmbio.

Alternate abstract:

Objetivo: Este estudio examina la aplicación de la Teoría de Valores Extremos (EVT) en la economía para comprender y gestionar eventos raros y de alto impacto que afectan a los mercados financieros y la estabilidad económica. Marco Teórico: La EVT proporciona una base estadística para modelar variaciones extremas en los datos financieros, lo que la convierte en una herramienta esencial para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones económicas. Al estimar la probabilidad de fluctuaciones extremas, la EVT mejora la comprensión de la exposición al riesgo financiero. Método: Analizamos los datos diarios del tipo de cambio del Eurodólar desde el 1 de enero de 1999 hasta el 22 de marzo de 2024, obtenidos de Yahoo Finance, con un total de aproximadamente 6.580 observaciones. Se extrajeron los valores máximos mensuales y se modelaron utilizando la distribución de Valores Extremos Generalizada (GEV). Resultados y Discusión: El "Return Level Plot" derivado del modelo GEV destaca posibles cambios en los valores extremos del tipo de cambio del Eurodólar a lo largo del tiempo. Los hallazgos proporcionan información valiosa sobre la exposición al riesgo financiero y las posibles fluctuaciones económicas. Los parámetros estimados para la distribución GEV son: parámetro de ubicación (1,15), parámetro de escala (0,15) y parámetro de forma (-0,27). Para garantizar la solidez de los resultados, se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov, confirmando el buen ajuste del modelo GEV. Implicaciones de la investigación: Este estudio contribuye a la gestión del riesgo financiero al ofrecer un enfoque metodológico para modelar fluctuaciones extremas del tipo de cambio. Ayuda a los formuladores de políticas y analistas financieros a prepararse y mitigar los riesgos asociados con movimientos extremos de la moneda. Originalidad/Valor: Esta investigación proporciona evidencia empírica que respalda el uso de la EVT en el análisis del mercado financiero. Destaca la relevancia de la EVT en la gestión de riesgos y la toma de decisiones económicas al demostrar su eficacia en la modelización de variaciones extremas en los tipos de cambio.