Forecasting the length of post-disaster recovery

The “rare disaster hypothesis” is a branch of asset pricing models that tries to address the equity premium puzzle and other puzzles by introducing large consumption drops in the standard CCAPM. These events happen with very low probability and are called “disasters” or “crises”. Some models in this class underline the importance of allowing for higher-than-normal economic growth after the disaster realization. These periods are called “economic recoveries”. After presenting the relevant literature, we provide an operating definition of “economic recovery”. Using an international dataset covering the XX century, we present a Poisson regression approach to verify whether variables that predict disaster realizations are also able to give information on the length of the recovery. We find that variables such as domestic consumption growth, war indicators, financial crisis indicators, and the dividend price ratio have explanatory power. The forecasting power is observable using information from both the year of disaster realization and the previous year.

La “rare disaster hypothesis” è una serie di modelli nella teoria del prezzaggio di asset che cerca di risolvere l’equity premium puzzle e altri problemi irrisolti tramite l’introduzione di grandi riduzioni del consumo nel modello classico del CCAPM. Questi eventi avvengono con probabilità molto bassa e vengono chiamati “disastri” o “crisi”. Alcuni modelli appartenenti a questa classe sottolineano l’importanza di introdurre periodi di crescita economica più alta del normale immediatamente dopo la realizzazione di un disastro nel modello. Questi periodi vengono chiamati “riprese economiche”. Dopo aver prsentato alcuni dei paper più rilevanti appartenenti a questa classe di modelli, proponiamo una definizione operativa di “periodo di ripresa economica”. Usando un dataset internazionale he copre il XX secolo, presentiamo un approccio tramite regressione di Poisson per verificare se le stesse variabili che prevedono la realizzazione di disastri possano anche fornire informazioni sulla lunghezza del periodo di ripresa economica. Dai risultati notiamo che variabili come il tasso di crescita del consumo nazionale, indicatori di guerre, indicatori di crisi finanziarie e il dividend-price ratio sono in grado di spiegare la lunghezza del periodo di ripresa. Il potere predittivo di queste variabili è osservabile considerando i dati sia nel primo anno di crisi, sia nell’anno precedente.