Due to the increased investment share of institutional investors in commodities markets and speculative activities on these markets, the co-movement between the oil (as one of the major commodities) and financial markets has become more apparent in the recent years. Therefore, the relationship between oil price changes and stock market returns has received increasing attention from researchers and investors who are interested in making predictions for portfolio strategies and conducting risk management. Previous studies concerning the analysis of the oil price shocks have followed Kilian’s (2009) structural vector autoregression (SVAR) approach to model the linear relationship between oil price shocks and their influences on stock market returns. Based on this approach, Ji et al. (2018) propose to combine the SVAR model with dynamic bivariate copula models to investigate the non-linear dynamic dependence and risk spillover between these different types of oil shocks and BRICS stock returns. In this master thesis we will extend the approach of Ji et al. (2018) by using a D-Vine based quantile regression model proposed by Daniel Kraus and Czado (2017). Our extended model will not employ time-dependent copulas. However, it will allow us for the analysis of the multivariate (not necessarily bivariate) dependence structure between a particular country’s stock returns and several oil price shocks, as well as for the additional inclusion of the interdependencies among the BRICS countries’ stock returns. We will be able to quantify the effects of several oil shocks (and not only one at a time) on the extreme risk of a particular country’s stock returns, as well as the risk spillover effects from stressed stock markets of the remaining BRICS countries.     «

Due to the increased investment share of institutional investors in commodities markets and speculative activities on these markets, the co-movement between the oil (as one of the major commodities) and financial markets has become more apparent in the recent years. Therefore, the relationship between oil price changes and stock market returns has received increasing attention from researchers and investors who are interested in making predictions for portfolio strategies and conducting risk man...     »

Der gestiegene Anteil der Investitionen auf Rohstoffmärkten (insbesondere Ölmärkten) und spekulative Tätigkeiten auf diesen Märkten haben dazu geführt, dass sich die Finanz- und Ölmärkte in den vergangenen Jahren in zunehmend gleichgerichteten Bewegungen entwickelt haben. Aus diesem Grund nimmt die Aufmerksamkeit der Forscher und Investoren für Zusammenhänge zwischen Ölpreisänderungen und Aktienmarktrenditen kontinuierlich zu. Schließlich bildet die Modellierung dieser Zusammenhänge eine wichtige Grundlage für die Durchführung von Prognosen für Portfoliostrategien und von Analysen im Bereich des Risikomanagements. Bisherige Studien hinsichtlich der Analyse von Ölpreis-Schocks basieren auf dem Ansatz von Kilian (2009). In diesem Ansatz wird ein Strukturelles Vektorautoregressives Model (SVAR) vorgeschlagen zur Modellierung linearer Zusammenhänge zwischen Ölpreis-Schocks und deren Auswirkungen auf Aktienmarktrenditen. Basierend auf diesem Ansatz schlagen Ji et al. (2018) vor, das SVAR Modell mit dynamischen bivariaten Copulas zu kombinieren. Dieses Modell ermöglicht die Ermittlung der nicht-linearen dynamischen Zusammenhänge und der Risiko-Übertragungseffekte zwischen den unterschiedlichen Ölpreis-Schocks und Aktienmarktrenditen in den BRICS Ländern. In dieser Masterarbeit verallgemeinern wir den Ansatz von Ji et al. (2018) mithilfe des sogenannten D-Vine based Quantile Regression Modells (Daniel Kraus and Czado, 2017). In dem verallgemeinerten Modell werden wir nicht mit zeitabhängigen Copulas arbeiten. Allerdings ermöglicht uns das neue Modell, im Vergleich zu der bivariaten Analyse von Ji et al. (2018), die Abhängigkeitsstruktur zwischen mehreren Variablen gleichzeitig zu analysieren. Auf dieser Basis analysieren wir die Abhängigkeitsstruktur zwischen Aktienmarktrenditen eines bestimmten Landes und mehreren Ölpreis-Schocks. Außerdem erlaubt uns das neue Modell die zusätzliche Inklusion der Abhängigkeiten zwischen den Aktienmarktrenditen der BRICS Länder selbst. Wir werden in der Lage sein, das Risiko mehrerer Ölpreis-Schocks (und nicht nur eines einzelnen) auf die Aktienmarktrenditen der BRICS Länder zu quantifizieren sowie die Risiko-Übertragungseffekte zwischen den Aktienmärkten der BRICS Länder zu berücksichtigen.     «

Der gestiegene Anteil der Investitionen auf Rohstoffmärkten (insbesondere Ölmärkten) und spekulative Tätigkeiten auf diesen Märkten haben dazu geführt, dass sich die Finanz- und Ölmärkte in den vergangenen Jahren in zunehmend gleichgerichteten Bewegungen entwickelt haben. Aus diesem Grund nimmt die Aufmerksamkeit der Forscher und Investoren für Zusammenhänge zwischen Ölpreisänderungen und Aktienmarktrenditen kontinuierlich zu. Schließlich bildet die Modellierung dieser Zusammenhänge eine wichtig...     »