Σχολή Διοίκησης Επιχειρήσεων
Μόνιμο URI για αυτήν την κοινότηταhttps://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/21
Η Σχολή Διοίκησης Επιχειρήσεων περιλαμβάνει τα Τμήματα: - Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων - Τμήμα Μάρκετινγκ και Επικοινωνίας - Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής - Τμήμα Διοικητικής Επιστήμης και Τεχνολογίας.
Περιήγηση
Πλοήγηση Σχολή Διοίκησης Επιχειρήσεων ανά Επιβλέπων "Chalamandaris, George"
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω
Τώρα δείχνει 1 - 12 από 12
- Αποτελέσματα ανά σελίδα
- Επιλογές ταξινόμησης
Τεκμήριο Behavioral finance: case of herding in the cryptocurrency market(29-11-2023) Ματσούκα, Αικατερίνη; Matsouka, Aikaterini; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Rompolis, Leonidas; Episcopos, Athanasios; Chalamandaris, GeorgeΗ παρούσα διπλωματική εργασία πραγματοποιήθηκε με σκοπό να αποδειχθεί η ύπαρξη της αγελαίας συμπεριφοράς στην αγορά των κρυπτονομισμάτων, ιδίως σε περιόδους υψηλής αβεβαιότητας. Επιπρόσθετα, η παρούσα διπλωματική εργασία διερευνά την εμπειρική βιβλιογραφία σχετικά με τις συμπεριφορικές πτυχές της αγοράς κρυπτονομισμάτων. Τα τελευταία τρία έτη, η παγκόσμια οικονομία έχει επηρεαστεί σημαντικά πρώτα από την πανδημία του Covid-19 και στη συνέχεια από τις αρνητικές επιπτώσεις της Ρωσο-Ουκρανικής κρίσης, της ενεργειακής κρίσης και της μεγάλης αύξησης του πληθωρισμού. Ως αποτέλεσμα, αυτά τα πρωτοφανή γεγονότα έχουν σοκάρει την παγκόσμια αγορά. Στην παρούσα διπλωματική εργασία επιχειρούμε να διερευνήσουμε κατά πόσο έχει προκληθεί αγελαία συμπεριφορά στην αγορά κρυπτονομισμάτων τα τελευταία τρία έτη, χρησιμοποιώντας 25 κορυφαία κρυπτονομίσματα που αποτελούν κατά μέσο όρο περισσότερο από το 90% της συνολικής κεφαλαιοποίησης της αγοράς. Το δείγμα επεκτείνεται από τις 07 Μαΐου 2021 έως τις 02 Μαΐου. Πρώτον, διερευνούμε αν παρατηρείται αγελαία συμπεριφορά σε όλη την εξεταζόμενη περίοδο, προσπαθώντας να διαπιστώσουμε μια σχέση μεταξύ της αγοράς κρυπτονομισμάτων και της χρηματαγοράς, ακολουθώντας τη στατική μεθοδολογία που προτείνεται από τους Chang et al. (2000), καθώς και της δυναμικής μεθοδολογίας Quantile regression. H Quantile regression έχει χρησιμοποιηθεί στη βιβλιογραφία προκειμένου να εξεταστεί η αγελαία συμπεριφορά τόσο στις χρηματαγορές, όσο και στην αγορά των κρυπτονομισμάτων και οδηγεί σε σημαντικά αποτελέσματα. Δεύτερον, εστιάζουμε στην περίοδο πριν και μετά το ξέσπασμα της Ρωσο-Ουκρανικής διαμάχης. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η αγελαία συμπεριφορά μπορεί να μην αποτελεί εξέχοντα παράγοντα κατά την εξεταζόμενη χρονική περίοδο. Παρά το γεγονός ότι οι αγορές κρυπτονομισμάτων μπορεί να παρουσιάσουν μεταβλητότητα, η έλλειψη σημαντικών διαφορών στις στήλες που αναλύθηκαν υποδηλώνει σχετική απουσία αγελαίας συμπεριφοράς. Η σταθερότητα που παρατηρήθηκε υποστηρίζει την άποψη ότι οι επενδυτές δεν επηρεάστηκαν έντονα από τις ενέργειες των άλλων, τονίζοντας τη σημασία της ατομικής λήψης αποφάσεων και της θεμελιώδους ανάλυσης στις επενδύσεις σε κρυπτονομίσματα.Τεκμήριο Construction of optimal portfolios using Python(2021) Velli, Anastasia; Βελλή, Αναστασία; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Episcopos, Athanasios; Georgoutsos, Dimitrios; Chalamandaris, GeorgeAsset managers target to choose investment portfolios, whose returns are the maximum possible, ensuring though that the risk exposure is at acceptable levels given the risk preferences per investor.The very first theory for optimal portfolios’ selection was introduced by Markowitz in 1950’s. Through his paper, formalized the portfolio selection principles, winning thus the 1990 Noble Prize in the field of economics.It is worth mention though, that 1950 and onwards mathematical programming techniques have been broadly used and have become essential tools in financial management, resulting though in their increasingly application in practice. The most important element that mainly boosted the adoption of more sophisticated methods in financial management procedure, which focus on portfolio optimization, is fully aligned with the continuously increasing diversity of complex financial instruments and the multiple factors in need of capturing the effect of risk and performance measures.Financial management studies the economic resources allocation and deployment across time throughout an uncertain environment. To capture and influence the various risk factors in an effective manner, the implication of the said, sophisticated analytical ways, is required.Mathematical programming techniques as the Principal Component Analysis combined with the Python coding language. Over the past years, the use of mathematical programming techniques has proven able to reduce financial risks, which affect the portfolios’ performance, by diversifying away the non-systematic risk of these portfolios.The diversification principle of Principal Component Analysis stated that an investment should be distributed across various assets, to limit the risk exposure of any particular asset in the number of principal that the asset manager has selected.The goal of this thesis is the optimal portfolios constructions using the concepts of Principal Component Analysis based on paper “Directed Principal Component Analysis” (2017) by Yi-Hao Kao, Benjamin Van Roy and their rebalancing using different windows of twelve, eighteen and twenty-four months as introduced by Meihua Wang, Fengmin Xu and Yu-Hong Dai in their research paper “An index tracking model with stratified sampling andoptimal allocation”. Our aim was the construction of two different portfolios, the Sharpe Ratio portfolio, as proposed by Taras Bodnar and Taras Zaboloskyy (2017) in their paper “How risky is the optimal portfolio which maximizesthe Sharpe ratio?” and the Global Minimum Variance portfolio, as proposed by Alexander Kempf and Christoph Memmel (2006) in their paper “Estimating the Global Minimum Variance Portfolio”. We formulated two scenarios based on these portfolios, using different rebalancing participation percentages per portfolio.The financial instruments used to attain our said goal are the Exchange Traded Funds (ETFs), “The sidedness and informativeness of ETF trading and the marketefficiency of their underlying indexes” (2019) by Liao Xua, Xiangkang Yinb, Jing ZhaoThe whole procedure was implemented in Python programming language.Finally, to compare and conclude with the performance of our portfolios, we conducted the evaluation of these portfolios with the calculation of various performance measures such as the total return, the standard deviation, the Sharpe ratio, the Sortino ratio and the Maximum drawdown. Given these measures and specific thresholds for each of them we made our final choices given our optimal portfolios.Τεκμήριο Crypto investments and sentiment(03-10-2022) Alexiou, Georgios; Αλεξίου, Γεώργιος; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Kavussanos, Emmanuel G.; Georgoutsos, Dimitrios; Chalamandaris, GeorgeΠρόσφατα, τα κρυπτονομίσματα έχουν κερδίσει μεγάλη προσοχή, κυρίως λόγω της δυναμικής τους στην αγορά και των προσδοκιών για υψηλά κέρδη. Επιπλέον, οι ερευνητές συνειδητοποιούν περισσότερο την ικανότητα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης να προβλέπουν έναν αριθμό γεγονότων, ιδιαίτερα εκείνων που σχετίζονται με τις χρηματοοικονομικές αγορές. Σε αυτή τη διπλωματική, εξετάζουμε τον προγνωστικό ρόλο του συναισθήματος των επενδυτών που προκύπτει από το αποτέλεσμα της ανάλυσης του Twitter σχετικά με τις τιμές οκτώ κρυπτονομισμάτων: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Cardano (ADA), Binance Coin (BNB), Polkadot ( DOT), XRP (XRP), Uniswap (UNI) και Litecoin (LTC). Για το σκοπό αυτό, συλλέχθηκαν πληροφορίες τιμών και tweets για τα οκτώ κρυπτονομίσματα και μετά από την επεξεργασία τους, χρησιμοποιήθηκε το Valence Aware Dictionary for SEntiment Reasoning (VADER) για την ανάλυση του συναισθήματος στα tweets. Η σταθερότητα των χρονοσειρών ελέγχθηκε με τη δοκιμή Augmented Dickey Fuller (ADF), ενώ η ύπαρξη συνολοκλήρωσης ελέγχθηκε με τη μέθοδο Engle Granger. Μετά την εκτέλεση του τεστ αιτιότητας Granger και τη χρήση μοντέλων Vector Autoregressive (VAR) και Vector Error Correction (VEC) διαπιστώθηκε ότι το συναίσθημα των επενδυτών στο Twitter έχει προγνωστική δύναμη για τις τιμές των Cardano, Polkadot και XRP.Τεκμήριο Evaluating the effects of ARM Holdings' IPO on the technology sector: an event study approach across indexes and high-profile stocks(09-12-2024) Αντωνούλας, Γεώργιος; Antonoulas, Georgios; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Tsekrekos, Andrianos; Rompolis, Leonidas; Chalamandaris, GeorgeΗ IPO του Σεπτεμβρίου 2023 της ARM Holdings σηματοδότησε μία από εκείνες τις στιγμές που, για πρώτη φορά εδώ και πολύ καιρό, η παγκόσμια βιομηχανία τεχνολογίας έστρεψε την προσοχή της σε εταιρείες ημιαγωγών υψηλής αξίας με νεοσύστατη ζήτηση για καινοτομία με τεχνητή νοημοσύνη. Μια δημόσια εγγραφή κλονίζει τις χρηματοπιστωτικές αγορές, ειδικά σε τομείς όπου η οντότητα που είναι εισηγμένη κατέχει ηγετική θέση. Αυτή η διατριβή διερευνά τον άμεσο και βραχυπρόθεσμο αντίκτυπο της IPO της ARM στον ευρύτερο τεχνολογικό κλάδο, χρησιμοποιώντας μεθοδολογίες μελέτης συμβάντων σε τρία σύνολα δεδομένων: τον δείκτη NASDAQ, το Technology Select Sector SPDR Fund και ένα επιμελημένο χαρτοφυλάκιο 100 κορυφαίων μετοχών τεχνολογίας. Αυτή η μελέτη θα έχει ως στόχο να ανακαλύψει τον βαθμό στον οποίο η δημόσια εγγραφή της ARM επηρέασε τη συμπεριφορά των επενδυτών, την απόδοση του κλάδου και τη δυναμική της αγοράς μέσω της ανάλυσης AR και CAR που προέρχονται από πολλαπλά μοντέλα και παράθυρα εκτίμησης.Η ακόλουθη έκθεση τοποθετεί την IPO της ARM σε ένα ευρύ τοπίο της αγοράς τεχνολογίας, περιγράφοντας λεπτομερώς τον κρίσιμο ρόλο της στην αγορά ημιαγωγών, ενώ σηματοδοτεί τη σημασία για τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Ως σχεδιαστής πνευματικής ιδιοκτησίας για επεξεργαστές που χρησιμοποιούνται σε δισεκατομμύρια συσκευές σε όλο τον κόσμο, η ARM βρίσκεται σε στρατηγική θέση για να καθορίσει το μελλοντικό πρόσωπο της τεχνολογίας. Δεδομένων των ασταθών συνθηκών της αγοράς, η είσοδος στο χρηματιστήριο δεν ήταν παρά μια λυδία λίθος για την εμπιστοσύνη των επενδυτών στην αναπτυξιακή τροχιά της βιομηχανίας τεχνολογίας. Αυτή η διατριβή εξετάζει εάν ο χρόνος, η αποτίμηση και η εμπορική δραστηριότητα της IPO δημιούργησαν μετρήσιμο αντίκτυπο στον κλάδο γενικότερα.Η τρέχουσα μελέτη επιβάλλει επομένως μια μεθοδολογία μελέτης συμβάντων για την ποσοτικοποίηση των επιπτώσεων της IPO της ARM. Αυτή είναι μια κοινή προσέγγιση στα χρηματοοικονομικά, όπου οι μη φυσιολογικές αποδόσεις δημιουργούνται από το γεγονός μέσω της σύγκρισης της παρατηρούμενης απόδοσης είτε των μετοχών είτε των δεικτών με την αναμενόμενη απόδοση αναφοράς που προκύπτει από ιστορικά δεδομένα. Προκειμένου να αποτυπωθεί η ευρωστία των ευρημάτων σε διαφορετικούς ορίζοντες, χρησιμοποιήθηκαν τρία διαφορετικά παράθυρα εκτίμησης: 120 ημέρες, 180 ημέρες και 250 ημέρες. Επιπλέον, τρία μοντέλα έχουν εφαρμοστεί για τον υπολογισμό των αναμενόμενων αποδόσεων: το μοντέλο ενός παράγοντα, λογιστικοποίηση του κινδύνου αγοράς. το μοντέλο τριών παραγόντων, το οποίο περιλαμβάνει επίσης εφέ μεγέθους και αξίας. και το μοντέλο των πέντε παραγόντων, συμπεριλαμβανομένων των παραγόντων κερδοφορίας και επενδυτικής αποδοτικότητας. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν τη λεπτομερή κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η IPO της ARM επηρεάζει αντιστρόφως την τεχνολογική βιομηχανία, από το λιγότερο έως το πιο περίπλοκο επίπεδο.Ξεκινώντας με το ευρύ σημείο αναφοράς του κλάδου της τεχνολογίας, δηλαδή τον δείκτη NASDAQ, ο οποίος υποτίθεται ότι είναι ζωτικός δείκτης του συνολικού κλίματος της αγοράς, η ανάλυση εξετάζει τώρα τις μη φυσιολογικές αποδόσεις που έχει λάβει το NASDAQ σε αυτό το παράθυρο γεγονότων για δοκιμή εάν η δημόσια εγγραφή της ARM επηρεάζει τον κλάδο γενικά πέρα από τα επίπεδα μεμονωμένων αποθεμάτων. Στην πραγματικότητα, τα αποτελέσματα αντικατοπτρίζουν διαφοροποιημένα μοτίβα απόκρισης των επενδυτών, με δραματικές αλλαγές γύρω από αρκετές ημέρες πριν και μετά την ημερομηνία IPO. Η συμπερίληψη των CAR επιτρέπει βαθύτερη ανάλυση της καθαρής επίδρασης της IPO στον δείκτη, λαμβάνοντας υπόψη τόσο τις προβλέψεις της αγοράς όσο και τις διορθώσεις μετά το γεγονός.Ο στενότερος δείκτης, ο οποίος εστιάζει μόνο σε μετοχές τεχνολογίας, είναι το Technology Select Sector SPDR Fundํ RPC: XLK. Λόγω της εστίασής της σε συγκεκριμένο τομέα, η XLK παρέχει επομένως μια πιο συγκεντρωμένη άποψη για το πώς αντέδρασαν οι μετοχές τεχνολογίας στην IPO της ARM. Αυτή η μελέτη θέτει το XLK σε σύγκριση με τον ευρύτερο δείκτη NASDAQ με στόχο να προσδιορίσει εάν αυτή η δημόσια εγγραφή είχε δυσανάλογα αποτελέσματα σε αυτές τις εταιρείες υψηλής ανάπτυξης και με γνώμονα την καινοτομία. Τα ευρήματα από την XLK υπογραμμίζουν την αλληλεπίδραση της IPO της ARM με τις ευρύτερες προσδοκίες για τις μετοχές τεχνολογίας και προβάλλουν μια πιο εστιασμένη προοπτική στις τάσεις του συγκεκριμένου τομέα. Τέλος, η πιο λεπτομερής εικόνα της απόδοσης 100 αντιπροσωπευτικών μετοχών τεχνολογίας υψηλού προφίλ οδηγεί σε σωστή διαφοροποίηση στην αναλυόμενη διατομή εταιρειών ημιαγωγών, προγραμματιστών λογισμικού και εταιρειών υπολογιστικού νέφους. Αυτό, με τη σειρά του, κάνει τη λεπτομερή ανάλυση να εμφανίζει τέλεια τον τρόπο με τον οποίο κάθε μετοχή αντέδρασε στην IPO, καταγράφοντας παραλλαγές σε επίπεδο εταιρείας που μπορεί να συγκαλυφθούν με τη μελέτη των αλλαγών σε επίπεδο δείκτη:. Η ίδια μεθοδολογία μελέτης συμβάντων εφαρμόστηκε στην παρούσα μελέτη σχετικά με το συλλεγμένο σύνολο δεδομένων, το οποίο αποκαλύπτει ορισμένα θεμελιώδη στοιχεία σχετικά με τον διαφορικό αντίκτυπο της IPO της ARM σε διαφορετικά τμήματα της βιομηχανίας τεχνολογίας.Αυτά τα σύνολα αποτελεσμάτων στα σύνολα δεδομένων επιτρέπουν πολλές πτυχές του αντίκτυπου που προέρχονται από την IPO της ARM. Ενώ οι απαντήσεις του δείκτη NASDAQ είναι σιωπηρές και στατιστικά ασήμαντες -πιθανότατα λόγω της διαφοροποίησης μεταξύ των τομέων- η XLK και οι μεμονωμένες αναλύσεις μετοχών παρουσιάζουν πιο έντονες αντιδράσεις.Τα αποθέματα υποκαταστημάτων ημιαγωγών και τεχνητής νοημοσύνης είναι πιο ευάλωτα σε αυτό το γεγονός, γεγονός που υπογραμμίζει την άποψη ότι η IPO της ARM βρήκε ισχυρότερη απήχηση με εκείνες τις εταιρείες που βρίσκονται πιο κοντά στον τομέα της.Τεκμήριο Exploring short-term herding behavior in the US Corporate Bond MarketKatsarou, Aikaterini-Maria; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Chalamandaris, GeorgeIn this dissertation we investigate herding behavior in the U.S. corporate bond market. The notion of herding behavior has been the subject to several fields of social sciences as zoology, psychology, neurology and sociology. Moreover, this phenomenon has been particularly studied by behavioral finance. Essentially, in economics and finance herding is defined as the tendency of investors to mimic actions of other investors into or out of the same securities.Several studies have dealt with investors’ herding behavior in stock exchange market. The majority of them have reported a very low (if not at all) level of herding in the particular market. Equity markets are very popular, since they have attracted interest of media, researchers and investors (retail and institutional).Thus, they have reached pretty high level of automatization, transparency, liquidity and a working efficiency in general, at least for small and thin margin trades. In this regard,the reported levels of herding behavior in the particular market make sense. On the other hand, US corporate bond market recently started attracting the attention of investors. Characteristically, the net increase on corporate bond issuances by nonfinancial firms averaged $300bn between 2007 and 2016. This shift of investors’ portfolios was mainly attributed to the zero interest policies that Federal Reserves imposed for almost a decade. In addition, corporate bond market is an inherently opaque market with intensive liquidity issues. In an attempt to increase transparency in the market the Financial Industry Regulatory Authority (FINRA), introduced on July 1st,2002 a platform known as the Trade Reporting and Compliance Engine (TRACE). Specifically, TRACE is electronic platform on which all participants in the over the counter (OTC) market of US corporate bonds are obliged to report their trades. Despite the fact that this regulation succeeded to usher more retail investors in the market and thus in turn to increase the market liquidity, institutional investors were opposed. In particular, institutional investors raise concerns that the instant dissembling of their trades might give advantage to other investors handling them, as well as their private information would be revealed. They also alleged that large trades would be impeded and ultimately the long term liquidity of the market would be harmed.Against this backdrop, US corporate bond market constitutes an ideal pool of observations to be used in the study of investors’ herding behavior. In this regard, we are taking advantage of a comprehensive dataset from TRACE to examine whether the participants of US corporate bond market do herd. In doing so, we address three key empirical questions in this dissertation: Do investors herd in the corporate bond market? If so, which investors’ category exhibits herding behavior on their daily trading activity? Last but not least, which are the main determinants of such behavior? In particular, we conduct a thorough analysis to recognize micro-structure patterns in corporate bond market. Due to the fact that our data is reported on a daily basis, we cannot talkfirmly about herding behavior. However, we can employ the methods suggested by previous studies (i.e. LSV and Sias approach) to estimate the magnitude of herding. Our main results are as follows,• We document the existence of herding behavior in US corporate bond market.• Retail investors exhibit a more severe level of herding than institutional investors.• We reveal the inefficiency of corporate bond market to cover the demand even of retail investor in short term period, creating patterns in their daily demand.• Institutional investors do not differentiate their behavior among bonds of different credit rating status and liquidity level, whereas it seems to herd more on bonds with remaining maturity between five to fifteen years as well as on bonds issued by Financial Institutions. • Retail investors herdintensively on more uncertain issues. This behavior is expressed by higher level of herding on lower credit rated and longer maturity bonds as well as on bonds issued by Financial Institutions.• Lastly, both Institutional and Retail investors expand their herding behavior on issuer level. Interestingly, retail investors exhibit the same level of herding on issuer and individual bond level.The rest of this dissertation is organized as follows. Chapter2 presents the main theories associated with herding behavior.Chapter3 reviews previous works related to this dissertation. Chapter 4 describes the examined market, the employed data as well as our construction of herding measures and the methodology used. Chapter 5 presents and analyzes the results of this current study. Lastly, Chapter 6 summarizes conclusions of our research. We also provide an Appendix which contains an attachment of results using LSV approach.Τεκμήριο The importance of green bonds: analyzing their implications on corporate financial performance(07-11-2024) Κολεύρης, Ιωάννης; Kolevris, Ioannis; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Sakkas, Athanasios; Spyrou, Spyros; Chalamandaris, GeorgeΗ παρούσα διπλωματική εξετάζει την επίδραση των πράσινων ομολόγων στις οικονομικές επιδόσεις των επιχειρήσεων και το ρόλο τους στην προώθηση της βιώσιμης χρηματοδότησης. Ξεκινά με μια επισκόπηση των πράσινων ομολόγων, εντοπίζοντας την προέλευσή τους στο 2007 με την Ευρωπαϊκή Τράπεζα Επενδύσεων και διερευνώντας τους διάφορους τύπους τους. Η μελέτη εξετάζει τα στρατηγικά οφέλη για τους εκδότες, όπως το χαμηλότερο κόστος κεφαλαίου, η βελτιωμένη φήμη, τα ρυθμιστικά πλεονεκτήματα και η αυξημένη ελκυστικότητα των επενδυτών που εστιάζουν στο ESG. Αντιμετωπίζει επίσης σημαντικές προκλήσεις, συμπεριλαμβανομένου του υψηλού κόστους έκδοσης, των κανονιστικών απαιτήσεων και των κινδύνων προβολής ψευδοοικολογικής ταυτότητας.Οι οικονομικές επιπτώσεις των πράσινων ομολόγων αναλύονται σε ισολογισμούς, καταστάσεις αποτελεσμάτων και καταστάσεις ταμειακών ροών, χρησιμοποιώντας την έκδοση πράσινων ομολόγων της Iberdrola το 2014 ως μελέτη περίπτωσης. Τα ευρήματα υπογραμμίζουν πώς τα πράσινα ομόλογα αυξάνουν τις ταμειακές εισροές και τα περιουσιακά στοιχεία, ενώ αυξάνουν το χρέος και επηρεάζουν χρηματοοικονομικούς δείκτες όπως τα ξένα προς ίδια κεφάλαια. Τα ομόλογα προωθούν επίσης τη διαφάνεια και τον μακροπρόθεσμο σχεδιασμό που ευθυγραμμίζεται με τους στόχους βιωσιμότητας.Μια εμπειρική ανάλυση εξετάζει περαιτέρω την απόδοση των μετοχών, χρησιμοποιώντας μοντέλα παλινδρόμησης για να κατανοήσει τον αντίκτυπο των πράσινων ομολόγων στο επενδυτικό κλίμα και τη μεταβλητότητα των μετοχών και τις ουσιαστικές σχέσεις που υπάρχουν μεταξύ των πράσινων ομολόγων και των βασικών χρηματοοικονομικών δεικτών. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι τα πράσινα ομόλογα μπορούν να σταθεροποιήσουν τις τιμές των μετοχών και να προσελκύσουν το ενδιαφέρον των επενδυτών όταν οι εταιρείες επιδεικνύουν δέσμευση για περιβαλλοντική διαφάνεια και υποβολή εκθέσεων και ότι αυτά τα χρηματοπιστωτικά μέσα επηρεάζουν με σημαντικό και θετικό τρόπο τους σημαντικότερους χρηματοοικονομικούς δείκτες.Συμπερασματικά, η διπλωματική υπογραμμίζει τα πράσινα ομόλογα ως ένα πολύτιμο χρηματοοικονομικό εργαλείο, βοηθώντας τις εταιρείες να ευθυγραμμιστούν με τους παγκόσμιους στόχους βιωσιμότητας και προσφέροντας στρατηγικά πλεονεκτήματα που υποστηρίζουν μακροπρόθεσμους οικονομικούς και περιβαλλοντικούς στόχους.Τεκμήριο Informational and Trading Cost Components in the Credit Risk MarketsVlachogiannakis, Nikolaos E.; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Chalamandaris, GeorgeThe concept of informed trading is closely linked to the activity of speculators. Speculators utilize the information they possess, regarding the prospects of a firm, to profit from undertaking certain trading positions. Essentially, speculators trade because their beliefs about the intrinsic value of the asset differs from the observed market price. By buying underpriced or by selling overpriced securities, they profit from the convergence of a security‟s price towards its “fair” value. Speculators can be categorized in styles for formulating their views about a firm‟s security price as well as for translating their beliefs into certain trading strategies. On one hand, value traders evaluate all the available information so as to determine the fundamental value of an instrument, hence, assessing whether an instrument‟s market price properly reflects its intrinsic value. On the other hand, news traders focus on changes in the fundamental value of an instrument, should any news arise in the market. News traders consider that the current market prices represent all the available information in the market, but the news they observe. In order to be profitable, news traders have to respond much quicker to any public news relative to other traders. Finally, arbitrageurs search for discrepancies in the market prices of similar instruments, usually traded in different markets, which are driven by the same fundamental factors. In a sense, they exploit inefficiencies in the markets that can be attributed to market frictions. In short, informed traders increase market efficiency by moving market prices towards equilibrium values, while uninformed traders (noise traders) trade for reasons that are exogenous to the fundamental value of the asset. In search of the fundamental value of an asset, all trading styles of informed trading are exposed to liquidity risk. Liquidity risk affects the capacity of traders in executing their orders without affecting the quoted prices. In a sense, liquidity risk limits the arbitrage opportunities of informed traders. Liquidity risk can take the form of systematic liquidity that curtails the ability of all market participants to trade, or of idiosyncratic liquidity that affects the price of a particular asset. Systematic liquidity risk can arise from money market contagion or from an increase of counterparty risk. Whereas, idiosyncratic liquidity can stem from adverse selection risk or price uncertainty. So far, we have subtly touched on three distinct components that are expected to be priced in a firm‟s credit spreads. The first component regards the fundamental value of the asset, the second considers systematic liquidity conditions while the third pertains to the idiosyncratic liquidity of the asset. As far as the first component is concerned, it focuses on the information contained in a firm‟s financial statements1. Financial statements constitute the most typical source of information that is periodically available to all investors. Essentially, fundamental value strategies are motivated by the information residing in financial statements. However, while there is an entire industry2 dedicated to translating the wealth of information that is contained in the published financial reports of a company into some objective indication of its credit standing, the way by which this information is absorbed by the credit markets is still unclear. To state it differently, credit picking, being the essence of value trading, remains a rather opaque process. At the same time, part of the information contained in the forthcoming financial statements, may be translated into fundamental value strategies before the announcement day by informed investors. In a sense, informed trading could facilitate the convergence between the fundamental value of an asset and its market price before the official release of financial statements. The second constituent concentrates on the impact of systematic liquidity on the formation of a firm‟s credit risk premium. The price of a security depends on the capacity of arbitrageurs to access the required capital so as to implement their strategies, which would drive market prices towards an equilibrium level. Hence, dislocation in the money or/and capital markets can lead to a severe disruption in the assets market. Indeed, the withdrawal of funding after the Lehman‟s collapse forced arbitrageurs to liquidate their positions, causing a steep drop in asset prices. As arbitrageurs ceased to provide liquidity and started to require liquidity from the market, the price of liquidity skyrocketed. Specifically, on 16 September 2008 the price for accessing the unsecured interbank market more than tripled3 to reach 6.4%. At the same time, repo haircuts for securities other than Treasuries soared from less than 1%, prior to Lehman‟s collapse, to 45% (Gorton and Metrick 2011). Elevated information asymmetry during that period hampered investors from identifying the credit risk of each market participant. Hence, they demanded a higher compensation for providing financing across counterparties, or at the extreme of adverse selection fears they became unwilling to lend at all. The substantial rise in the funding cost even for major investment banks curtailed their ability to draw short-term funding, so leading to a substantial increase in their distress risk as reflected in their CDS spreads. Rehypothecation lenders were deterred from rolling over their financing not only to arbitrageurs (hedge funds) but also to investment banks, since their counterparties were more prone to failure and themselves lacked infrastructure to manage the risks arising from holding less liquid securities in their portfolios. Consequently, the capacity of investment banks to fund their own balance sheets as well as their clients was substantially diminished. Essentially, the clients of investment banks were compelled to deleverage in their portfolios, so further plummeting asset prices. In short, systematic liquidity risk enters the credit spread as an exogenous trading cost component that has to be priced. However, to what extent the corporate credit spreads encompass any systematic liquidity premiums arising from the conditions in the local or/and in the global markets, and whether these premiums are affected by changes in the credit standing of a firm‟s home country, remain pending issues not investigated until now. Information can be publicly available to everyone or solely held by privately informed investors. Public information is utilized by news traders, while private information is employed by value traders and arbitrageurs in setting up their trading strategies. Value traders are subject to the risk of being adverse selected by the dealer in case he believes that value traders hold valuable private information. That is, in implementing their strategies, value traders have to bear with any idiosyncratic liquidity cost components, which arise from adverse selection and/or asset price uncertainty. These surcharges required by the liquidity provider are endogenous, as they are subject both to the value of the asset and the counterparty participating in the trade. In a sense, dealers‟ quote adjustment practices would shape the profits of value traders under the price discovery process, so giving rise to a two-fold question. The first part relates to whether dealers are right in classifying their clients into informed and uninformed, conditional on the excess returns that each investor category subsequently enjoys. A manifestation of the adverse selection cost component can be the premium that dealers surcharge on their informed clients. While the second part questions whether the quoting strategy followed by the dealers proves to be profitable for the dealers themselves. To state it differently, the extent that dealers may manage to front-run informed traders, so that they share part of the value traders‟ profits, is something that has not been studied as such yet. The credit risk markets offer us the opportunity to assess the importance of all those components and confirm the mechanism that underlies their formation. For this purpose, we pursue under this study a comprehensive investigation of the informational content and trading cost components of credit spreads. In doing so, we unfold our empirical research into three distinct, yet complementary, parts. That is, each section of the analysis concentrates on a different component of corporate credit spreads. Initially, we distinguish informed trading motivated by the financial statement announcement into different trading styles. To state it differently, we identify what are the useful pieces of information contained in a firm‟s financial statements that attract the attention of each trading style. Considering that arbitrage strategies between equity and CDS markets suggest that price discovery in the one market should affect prices in the other and vice versa, we examine the actual importance of the officially published accounting data for the value trader in the credit market. Essentially, the information available to CDS traders act as an upper informativeness bound in the formation of credit spreads, whereas CDS spreads controlled for the information of equity traders provide the respective lower floor. Our results indicate that value traders are the main speculators in the CDS market, since we find fundamental analysis to be relevant for determining CDS spread changes. Whereas, news trading is only relevant for earnings and cash flow protection information around the announcement date window. Overall, financial ratios are statistically significant in the pricing of CDS spreads, even after controlling for the information already present in the equity market or the macroeconomic environment. This finding implies that part of the fundamental value information is discovered through alternative markets. Indeed, it might be that arbitrageurs profit by trading both in the equity and in the CDS markets. Changes in financial ratios are absorbed gradually by the CDS market, with a significant part already captured in a firm‟s CDS spread well before the announcement date. This part also reflects information that has already been disseminated in the market prior to the official release of financial statements (e.g. issuance of a new bond that leads to an increase in leverage). Furthermore, the CDS market appears to precede the equity market in assimilating certain financial ratios both before and after the announcement date of financial statements. Hence, it supports the preference of privately informed traders for the CDS market as well as the bridging role of arbitrageurs between the two markets. Our results also verify the asymmetrical impact of financial ratios on the market‟s perception of a company‟s credit risk, by identifying changes in the magnitude and in the statistical significance among the regressors that drive CDS widening vs. tightening. Finally, our findings suggest that value traders have already priced part of both the imminent negative and positive news related to a firm‟s leverage and liquidity before the announcement date. Whereas, most of the good and bad news “surprises” regarding a firm‟s profitability are absorbed around the announcement date. For the second part of our empirical research we first establish whether systematic liquidity is priced in the corporate CDS spreads and then examine any differentiation in its impact across countries or/and sectors and ratings events. Our findings indicate an exogenous systematic liquidity cost component in corporate CDS spreads, since dealers that are exposed to funding risk via the money market channel price it into their quoted credit spreads. Regarding the country sensitivity analysis, we find that an increase in systematic liquidity risk in North America, as it is reflected in TED spread, tighten corporate CDS spreads outside North America. In a sense, our findings complement the literature that explores contagion effects among countries by identifying how increased systematic liquidity in the USA is translated into CDS returns for firms located outside the USA. On the other hand, we discover that a rise in the domestic systematic liquidity risk, as captured by the spread over GCRR4, widens local firms‟ CDS spreads. The sector analysis suggests that claims on financial firms, across all countries examined, are more vulnerable to systematic liquidity risk compared to non-financial firms. To sum up, the systematic liquidity premium is influenced by systematic liquidity risk conditions not only inside a firm‟s home country but also outside a firm‟s home country as well as by the sector that a firm belongs. Changes in the credit standing of the home country also affected the systematic liquidity cost components in the CDS spreads of its local firms. Our results indicate that when the issuer country was downgraded, an increase in TED spread exacerbated the widening of corporate CDS spreads. In a sense, our findings suggest increased vulnerability of the downgraded country to systematic shocks. Whereas, when a country‟s upgrade coincided with a rise in systematic liquidity risk outside the country, home firms‟ CDS spreads further tightened. In other words, country credit rating changes amplified the pricing impact of systematic liquidity on the CDS spreads of their local firms. Finally, we find some evidence that the CDS spreads of firms located in vulnerable economies with positive outlook changes, tightened due to “local” while widened due to “global” heightened systematic liquidity risk. That is, the precarious economic conditions in a country rendered its home firms more susceptible to negative global developments. Overall, our analysis suggests that the systematic liquidity cost component that value traders have to pay depends also on the credit standing changes of the country where a firm is located. In the third part of this study we examine whether the dealers‟ quote adjustment strategies vary across clients belonging to different investor categories. Our empirical evidence suggests that dealers pre-classify their clients into informed and uninformed based on their identities, giving rise to dealers‟ “prejudice” costs. That is, our analysis identifies an extra parameter that dealers consider in their quote setting process, other than the size, the direction and the sequence of the last few orders they fill according to market microstructure theory. In doing so, dealers update accordingly their expectations regarding the price of a security, and in a sense, try to share in the value traders profits. To state it differently, our findings suggests the presence of an endogenous cost component in a firm‟s credit spread, as traders are being overcharged by the liquidity provider (dealer). This finding is further substantiated by complementing our empirical conclusions with a theoretical model that explicitly incorporates the investor category in the quote setting process adopted by the dealers as well as with a simulation exercise. The results of the simulation exercise suggest that the P&L generated for a dealer that uses our extended sequential trade model is significantly higher relative to the respective P&L that he would have enjoyed if he had employed the model of Easley O‟Hara (1992). Considering that the excess returns enjoyed by each investor category have to be proportional to the level of the private information it possesses, we next find evidence that institutional investors do earn more often than not in the longer horizons, while retail investors do lose more often than not in the longer horizons. Hence, we assert that dealers are right in a-priory classifying institutional investors as value traders and retail investors as noise traders. The aforementioned pre-classification proves also to be much more profitable for the dealers themselves, relative to a “naive” strategy that would uniformly classify all investors as uninformed. Essentially, dealers appear to “front-run” successfully value traders. Last but not least, our results imply that dealers, being the market makers, are most efficient as news-traders. Indeed, they are the ones benefiting more often than not in trades propelled by public information releases. Overall, our analysis suggests that value traders are the main type of speculators in the market, while news traders are the dealers. The findings of this empirical research can be translated into a series of important implications for various stakeholders. These include, among others, the following: 1. Comprehensive models, which combine variables both from a firm‟s financial statements and from the equity market, are the ones used by speculators. 2. Default risk cannot all be inferred from the equity market. 3. The identification of the asymmetric impact of factors that drive the narrowing vs. the widening of CDS spreads can help us make out the utility function of risk-averse participants. At the same time, it can facilitate market participants to better manage the risk of their positions as well as properly formulate their investments strategies. 4. Systematic liquidity cannot be ignored in the pricing of credit risk, as it gives rise to significant cost components in corporate CDS spreads. 5. The appropriateness of measures taken by the central banks in the USA and in Europe in supporting the financial system during the latest financial crisis is confirmed. 6. Models analysing adverse selection risk or the quote-adjustment mechanism should take into account some sort of counterparty “prejudice” from the point of view of the dealer.Τεκμήριο Interdependence and causal relationships between green bond indices and conventional bond and equity indices(2022) Manti, Vasiliki-Paraskevi; Μάντη, Βασιλική-Παρασκευή; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Tsekrekos, Andrianos; Rompolis, Leonidas; Chalamandaris, GeorgeGreen Bonds are a relatively new investment option, but it is apparent that the world needs them. With climate change and other environmental dangers reaching all-time highs in 2021, there has never been more need for investments in environmental sustainability. Green bonds, while quite similar to conventional bonds, go through an exhaustive process of evaluation that decided their environmental appropriateness. This makes them more money and time consuming, but everything points out that they are the future. This paper will first present the concept of Green Bonds, their characteristics as well as their benefits through literature research and then will collect and interpret data on green conventional bonds and equity indices, through statistical analysis.Τεκμήριο Liquidity premia in the cross-section of corporate bonds(02-12-2013) Chatziioannou, Christina; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Chalamandaris, GeorgeThe purpose of this research is to examine the excess returns in the cross section of corporate bonds for the time period of 4/11/11 until 04/06/13. Through a number of cross sectional regressions, the factors that affect the corporate bond premia are identified and the contribution of each factor to the returns of the corporate bonds is analyzed with statistical evidence. The systemic factors used in the analysis are market-wide liquidity and corporate-treasury yield spreads while in the regression model there are also bond- specific factors such as rating, maturity, security, coupon and a number of other bond characteristics. The results showed that the systemic factors of market-wide liquidity and corporate treasury yield-spreads are important determinants of the excess returns of corporate bonds. Besides, maturity and security are the bond-specific factors with the highest impact on corporate bonds' premia. In addition, the information incorporated in market-wide liquidity is also examined and the factors that have an influence on it are described explicitly.Τεκμήριο Market anomalies and abnormal returns(2021) Tsarnas, Konstantinos; Τσαρνάς, Κωνσταντίνος; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Rompolis, Leonidas; Tsekrekos, Andrianos; Chalamandaris, GeorgeIn the field of Asset Pricing, CAPM was widely used to predict asset returns. CAPM uses only the market risk to explain the assets; expected returns. However, the market portfolio does not provide enough explanatory performance to explain asset’ returns. Thus, the idiosyncratic risk can be priced. Therefore, I use various models towards that direction.This thesis uses datasets from the Kenneth French library to extract conclusions regarding abnormal returns on various portfolios of assets. I mainly use multifactor models as they are considered the simplest and most accurate models in asset pricing. The six factors for the FF6 model are used from Kenneth French library. These factors represent firm and market characteristics that can make iteration for risk. Apart from this, the 4 factor for the Stambaugh-Yuan mispricing factor model (M4) are downloaded from the authors’ site. Furthermore, I use the five factors for Hou-Mo-Xue-Zhang Q5 model. Then, the factors for Daniel, Hirshleifer, Sun, model (DHS) are also from the authors’ site. All models are estimated, by using the Fama Macbeth estimation procedure. To correct the biasness of the time series cross-sectionality, I run the gmm estimator, as it is more robust. This thesis reaches the conclusion that the FF6 model, outperforms the rest of the models. The models can explain the variability of the returns. The risk premia do not report a strong explanatory power, and other factors might be proper to be constructed to explain abnormal returns.Τεκμήριο The relationship between commodity indexes and freight rates and how it was affected by the war in Ukraine(09-12-2024) Γαλανός, Ιωάννης; Galanos, Ioannis; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Kavussanos, Emmanuel; Sakkas, Athanasios; Chalamandaris, GeorgeΔιερευνάται η σχέση μεταξύ των τιμών των εμπορευμάτων και των ναύλων, συμπεριλαμβανομένης της εξέτασης των επιπτώσεων πιθανών γεωπολιτικών διαταραχών (π.χ. του πολέμου στην Ουκρανία) σε αυτές τις αγορές. Χρησιμοποιώντας δύο βασικούς δείκτες ναύλων, τον Baltic Dry Index (BDI) και τον Containerized Freight Index (CFI), η μελέτη διερευνά τη σχέση μεταξύ των τιμών των βασικών εμπορευμάτων (πετρέλαιο, φυσικό αέριο, σιτάρι και καλαμπόκι) και του κόστους αποστολής των εμπορευμάτων που παράγονται από αυτά. Αυτό μπορεί να επιβεβαιωθεί από την ανάλυση παλινδρόμησης που δείχνει αύξηση των τιμών των βασικών εμπορευμάτων. Ειδικότερα, τα ενεργειακά εμπορεύματα έχουν σημαντική θετική επίδραση στους ναύλους, διότι οι μεταβολές στις τιμές του πετρελαίου και του φυσικού αερίου αυξάνουν το λειτουργικό κόστος στη ναυτιλιακή βιομηχανία. Επιπλέον, τα γεωργικά προϊόντα όπως το σιτάρι, το καλαμπόκι κ.λπ. συσχετίζονται επίσης θετικά με τους ναύλους λόγω της αυξημένης ζήτησης υποκατάστατων σε περιόδους διαταραχής. Μια μεταβλητή War Dummy εισάγεται για να ποσοτικοποιήσει τον αντίκτυπο του πολέμου στην Ουκρανία, δείχνοντας ότι οι γεωπολιτικές συγκρούσεις φέρνουν σημαντικά ασφάλιστρα κινδύνου στους ναύλους λόγω του υψηλότερου κόστους ασφάλισης, της αναδρομολόγησης και των υλικοτεχνικών προκλήσεων. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το BDI και το CFI ήταν υψηλά και εξαιρετικά ασταθή κατά τη μεταπολεμική περίοδο. Το αποτέλεσμα αυτό καταδεικνύει περαιτέρω την ευπάθεια των παγκόσμιων αλυσίδων εφοδιασμού σε γεωπολιτικούς κλυδωνισμούς και την ανάγκη για πιο ανθεκτικές στρατηγικές τόσο σε πολιτικό όσο και σε επιχειρηματικό πλαίσιο. Με βάση αυτά τα αποτελέσματα, διαπιστώνουμε ότι για να μετριαστεί ο οικονομικός αντίκτυπος των γεωπολιτικών συγκρούσεων στο παγκόσμιο εμπόριο, είναι ζωτικής σημασίας να διαφοροποιηθεί η ενέργεια, να αυξηθεί η ευελιξία των προμηθευτών και να εφαρμοστούν πιο αποτελεσματικές πρακτικές διαχείρισης κινδύνου. Υπάρχει η δυνατότητα διεξαγωγής πρόσθετης έρευνας, με τη συμμετοχή άλλων βασικών προϊόντων, για την ποσοτικοποίηση των μακροπρόθεσμων επιπτώσεων και για την αξιολόγηση των επιπτώσεων της χρηματοπιστωτικής κερδοσκοπίας στη μεταβλητότητα.Τεκμήριο Testing for Alpha of the major hedge fund industries(12/24/2020) Legkou, Ioanna; Λέγκου, Ιωάννα; Athens University of Economics and Business, Department of Accounting and Finance; Rompolis, Leonidas; Kavussanos, Manolis; Chalamandaris, GeorgeThis paper examines the performance of the new factor models to explain the excess return of indices and also the performance of the indices using the factor models as depended variables. It has been a lot of discussion regarding the potential of the new factor models to improve the decisions of the investors and give better managing abilities to the managers by choosing the right index. For this purpose we used the American equity funds index that report to the base of the HFRI as our sample and examined the values of the alphas produced by the regression with the new factor models . Much of asset pricing research involves investigating for factors that improve the explaining of the cross-section of expected stock returns. Based on that a lot of economical researches proposed factor models with that ability . On this paper we are going to investigate the performance of the equity hedge funds using the following factor models : Fama and French 3 factor model , Fama and French 5 factor model , Hou Hue and Zhang 4 factor model , Stambaugh and Pastor 4 factor model . Barillas and Shanken six factor model.