Three essays in macroeconomics and finance

• Autores: Stefan Pitschner
• Directores de la Tesis: Kristoffer Nimark (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2016
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Bo Becker (presid.), José Luis Peydró Alcalde (secret.), Luca Gambetti (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía, Finanzas y Empresa por la Universidad Pompeu Fabra
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Organización y dirección de empresas
      • Gestión financiera
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen

  • This thesis consists of three chapters on topics in macroeconomics and finance. In the first chapter, I use texts from corporate filings of US companies to investigate if liquidity shortages that occurred during the late-2000 financial crisis were different from cases that occur during more normal times. In the second chapter, I quantify narrative evidence from corporate filings to construct a novel dataset on the price-setting behavior of companies. I then use this dataset to investigate what factors cause firms to change the prices of their products or prevent them from doing so. In the third chapter, I use a number of high-frequency financial market estimates to identify the monetary policy shock in a non-recursive Factor Augmented Vector Autoregression of monthly frequency. Esta tesis consta de tres capítulos sobre temas de macroeconomía y finanzas. En el primer capítulo, utilizo textos de presentaciones corporativas estadounidenses para investigar si las faltas de liquidez que se produjeron durante la crisis financiera de finales del 2000 fueron diferentes de los casos que ocurren durante tiempos más normales. En el segundo capítulo, cuantifico evidencia narrativa de presentaciones corporativas para construir un nuevo conjunto de datos sobre el comportamiento de fijación de precios de las empresas. Luego utilizo este conjunto de datos para investigar qué factores hacen que las empresas cambien o dejen sin cambios los precios de sus productos. En el tercer capítulo, utilizo un número de estimaciones de datos financieros de alta frecuencia para identificar el shock de política monetaria en un modelo FAVAR de frecuencia mensual.