Managing exchange rate risk by cross-hedging using commodity futures and by diversification

A presente tese investiga estratégias alternativas, ou estratégias que não usam contratos futuros de moeda, para gestão do risco cambial. Os capítulos 1 e 2 investigam o uso de contratos futuros de commodities, ou cross-hedging, para gestão do risco cambial. Estudos recentes constataram a existência de prêmios de risco ao se investir em commodity currencies, o que atrai carry traders. Entretanto, moedas com prêmios de risco podem desincentivar tanto instituições financeiras quanto não financeiras a investirem em países com commodity currencies, devido ao retorno esperado negativo do hedge cambial com contratos futuros de moedas. Estratégias alternativas para gestão do risco cambial que possuam melhores retornos esperados talvez possam aumentar os investimentos nestes países, justificando pesquisas nesta área. A tese começa investigando quatro estratégias distintas de gestão do risco cambial para nove commodity currencies: total, parcial, nenhum e cross-hedging. A estratégia de cross-hedging consiste no uso de contratos futuros de commodities para se proteger do risco cambial. A cesta de contratos futuros de commodities utilizados para cross-hedging é determinada através da análise da cesta individual de exportação de cada país. A principal conclusão do capítulo é que, para muitas aversões a risco, o crosshedging é a estratégia ótima de proteção do risco cambial. Em seguida são utilizadas técnicas de otimização quantitativa de portfolios para construir a cesta de contratos futuros de commodities utilizada para cross-hedging. São utilizadas três matrizes de covariância distintas e otimização de média variância. As matrizes de covariância são baseadas na variância e covariância amostral, na técnica do exponentially weighted moving average (EWMA) e no modelo dynamic conditional correlation-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (DCCGARCH). Baseado nos resultados empíricos e em dados brasileiros, a principal conclusão é que a melhor estratégia para se construir a cesta de commodities para cross-hedging é utilizando os dados de exportação, em detrimento de técnicas quantitativas de construção de portfolios. O capítulo 3 trata da redução do risco cambial através da diversificação e a simples construção de portfolios. Investidores globalmente diversificados podem preferir investir em moedas com risco idiossincrático alto ao invés de baixo, uma vez que o risco idiossincrático pode ser minimizado através da diversificação. O modelo de dois fatores proposto por Lustig et al. (2011) é utilizado para determinar o risco idiossincrático de uma moeda. Partindo de 54 moedas, são identificadas 15 moedas que podem ser particularmente interessantes para investidores diversificados.This thesis examines alternative strategies, or strategies that do not rely on currency future contracts, to manage exchange rate risk. In chapters 1 and 2, I explore cross-hedging using commodity futures to manage the exchange rate risk of commodity currencies. Recent studies have revealed that commodity currencies provide currency risk premiums, attracting carry traders. However, currency risk premiums may disincentivize financial and nonfinancial institutions from investing in countries with commodity currencies due to the negative expected returns of hedging exchange rate risk with currency future contracts. Alternative strategies to manage exchange rate risk that have better expected returns may increase investments in these countries justifying research in this area. I start by investigating four different hedging strategies to manage exchange rate risk for nine commodity currencies: full, partial, no and cross-hedging. The cross-hedging strategy consists of using commodity future contracts to hedge exchange rate risk. The commodity future contracts used for cross-hedging are determined through the analysis of the export basket of each individual commodity country. My main finding is that for many risk aversions, cross-hedging is the optimal hedging strategy for exchange rate risk. I then utilize quantitative portfolio optimization methods to build the commodity futures basket used for cross-hedging. I use three different covariance matrixes and mean variance optimization. The covariance matrixes are based on historical variance and covariance, on the exponentially weighted moving average (EWMA) method and on the dynamic conditional correlation-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (DCC-GARCH) model. Based on the empirical results and Brazilian data, my main finding is that the best strategy to build the commodity basket for cross-hedging is to use export data, compared to quantitative portfolio optimization methods. In chapter 3, I explore reducing exchange rate risk through diversification and simple portfolio construction. Globally diversified investors may seek investing in currencies with high relative to low idiosyncratic risk, as idiosyncratic risk can be minimized by diversification. I use the two-factor model proposed by Lustig et al. (2011) to assess the idiosyncratic risk of an exchange rate. Among 54 exchange rates, I identify 15 that may be particularly interesting for diversified investors