Policy Research Working Paper 9068 The Financial Costs of the U.S.-China Trade Tensions Evidence from East Asian Stock Markets Francesca de Nicola Martin Kessler Ha Nguyen East Asia and the Pacific Region Office of the Chief Economist November 2019 Policy Research Working Paper 9068 Abstract This paper examines the impacts of U.S.-China trade ten- stock markets over the first eight months of 2018. In other sions via the lens of East Asian stock markets. Studying 10 words, in the absence of the “trade war” Asian stocks would indices of the main East Asian stock markets, it finds that have experienced half the decline, or they would have reg- announcements of “trade war” escalation translated into 50 istered gains. to 60 percent of the total declines in two major Chinese This paper is a product of the Office of the Chief Economist, East Asia and the Pacific Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at fdenicola@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Financial Costs of the U.S.‐China Trade Tensions: Evidence from East  Asian Stock Markets1  Francesca de Nicola  Martin Kessler  Ha Nguyen  World Bank  World Bank  World Bank  Keywords: stock returns; event study; trade policy; China JEL: F1; G1; O2   We thank Luis Serven, Alejandro Cedeno, Andrew Mason, and Sudhir Shetty for their comments and suggestions.   1 1. Introduction  How costly is protectionism? This question historically has attracted lots of attention (see for example  earlier work by Krugman, 1990 and Feenstra, 1992 and more recent analysis by Costinot and Rodríguez‐ Clare, 2018). Yet, the focus of these studies tends to be more on the U.S. economy than on the rest of  the world. We take a different (and complementary) approach and assess the impact of the ongoing  U.S.‐China "trade war" via the lens of East Asian financial markets. By "trade war", as it has been  portrayed by the media, we refer to the threats, announcements, and implementation of trade barriers  raised by the United States and China. Those tensions, which started in 2017 after the current U.S.  Administration took over, and intensified in 2018, had a global impact given the size of those two  economies and the intricacy of value chains in East Asia.   We study how stock markets in East Asia reacted to announcements of protectionist measures by  comparing returns immediately after protectionist announcements and in the rest of the period. The  period we consider starts with the inauguration of the Trump administration (January 20, 2017) and  ends on August 20, 2018. To the extent that trade wars could affect the real economic activities of a  company, a sector, or a country, the efficient market hypothesis implies that public information is  immediately reflected in the valuation of assets. In this case, the asset is the aggregate stock index,  which captures an important part of the economy.   Our paper is related to an emerging literature that estimates the effects of trade tensions. Crowley et al.  (2018), using Chinese customs data from 2000 and 2009, find that Chinese firms are less likely to enter  new foreign markets and more likely to exit from established foreign markets when their products are  subject to increased trade uncertainty. Huang et al. (2018) assess the stock market responses of both  U.S. and Chinese firms to a single protectionist event on March 22, 2018, showing how impact can  change, depending on the extent of firms' exposure to U.S.‐China trade through input‐output linkages.  Crowley et al. (2019) find that daily stock market returns of larger, more export‐oriented Chinese solar  panel producers decline after the announcements of European import restrictions against Chinese solar  panel products.   We contribute to this emerging literature in two ways. First, we adopt a more comprehensive view,  considering a multiplicity of protectionist announcements made by both the United States and China.  Second, we focus on East Asian stock markets, documenting that U.S.‐China trade tensions have an  impact outside their respective borders. We consider 10 stock market indices that capture salient  aspects of East Asian economies. Namely, these are (i) the FTSE Bursa Malaysia which is composed of  the 30 largest (by market capitalization) eligible companies on the Bursa Malaysia, (ii) the Hang Seng  which is the Hong Kong SAR, China, market‐capitalization‐weighted stock‐market index, (iii) the  Indonesia Jakarta Stock Exchange (JSX) is a composite of all stocks listed on the Indonesia Stock  Exchange, (iv) the Kospi 200 is a composite index of all common stocks traded on the Stock Market  Division of the Korea Exchange, (v) the Nikkei 500 is a composite of the 500 stocks listed on the first  section of the Tokyo Stock Exchange, (vi) the Philippines Stock Exchange (PSE) is a composite index of 30  listed companies, (vii) the Shanghai Stock Exchange Composite is a capitalization‐weighted index for the  largest stock exchange in China, (viii) the Shenzhen Stock Exchange Composite is an actual market‐cap  weighted index of issues listed on the Shenzhen Stock Exchange, (ix) the Straits Time index is considered  a barometer of Singapore's stock market, and (x) Bangkok Stock Exchange of Thailand (SET) is a  capitalization‐weighted index of stocks traded on the Stock Exchange of Thailand.   2    Table 1 Performance of Asian stock markets over 2017 and 2018 (end date: Aug 20, 2018)   Index  Return in 2017  Return in 2018 (Jan 1‐Aug 20)  Bangkok SET  12.2%  ‐4.3%  FTSE Bursa Malaysia  7.9%  0.3%  Hang Seng  30.7%  ‐9.6%  Indonesia JSX  21.0%  ‐7.1%  Kospi 200  21.8%  ‐11.5%  Nikkei 500  26.8%  ‐8.2%  Philippines SET  18.3%  ‐14.0%  Shanghai Stock Exchange Composite  5.9%  ‐19.4%  Shenzhen Stock Exchange Composite  0.7%  ‐24.4%  Straits Time  13.1%  ‐6.6%  Source: CEIC.    We find statistically and economically significant impacts on the East Asian stock markets considered.  These effects are heterogenous. Chinese stock markets suffer the largest losses, as indicated by the  Shenzhen Stock Exchange Composite and the Hang Seng indices. Conversely, losses on the stock  exchange of Thailand were less pronounced. As expected, the effects become more precise when  focusing on announcements that happened in 2018, when the “trade war” intensified.   The rest of the paper is structured as follows. Section 2 presents the empirical methodology. Section 3  discusses the empirical results, both at the aggregate and sector levels. Section 4 concludes.   2. Empirical approach.   To quantify the impact on stock markets, we compare market reaction immediately after  announcements, and estimate:    ,                (1)  where   is the realized return of stock market   at time , and   is a categorical variable  that takes value 0 on non‐event days, 1 on negative event days, and ‐1 on positive event days.2 To this  end, we define the set of events considered as the actions at the core of the U.S.‐China "trade war"  (Table 2).  Table 2 List of events in sample  Date  Event description  Type  Source  Target  Location  1/30/2017  TPP withdrawal  Action  USTR  Global  US  4/20/2017  US initiates investigation on steel & aluminum  Investigation  Commerce  Global  US  8/18/2017  USTR investigates China on IP  Investigation  USTR  China  US  9/22/2017  ITC determines injury from solar panels imports  Investigation  USITC  Global  US  10/5/2017  ITC recognizes injury from large washers’  Investigation  USITC  Global  US  imports                                                               2  We observe only 3 positive events (all occurring during the period between May 13 and May 19), where China  and the United States made concessions before raising tariffs again on May 29.   3    10/31/2017  USITC recommends remedies on solar panels  Investigation  USITC  Global  US  11/21/2017  ITC Commission releases recommendations on  Investigation  USITC  Global  US  washers  1/22/2018  Trump approves tariffs on washing machines  Action  USTR  Global  US  and solar panels  2/5/2018  China investigates anti‐dumping measures and  Investigation  Press  China  China  safeguards on sorghum  2/16/2018  Department of Commerce declares imports of  Investigation  Commerce  Global  US  steel and aluminum are threat to national  security  3/1/2018  Steel and Aluminum tariffs announcement  Action  Press  Global  US  3/8/2018  Trump signs imposition of steel and aluminum  Action  White  Global  US  tariffs (imposition 15 days later)  House  3/22/2018  Trump announces tariffs in response to "China's  Investigation  USTR  China  US  unfair trade practices" (Section 301)  4/2/2018  China levels duties on $2.8b worth of goods  Action  Press  China  China  (aluminum scrap, pork, etc.)  4/3/2018  Trump administration releases list of 1333  Action  USTR  China  US  products under consideration (approx. $50  billion)  4/4/2018  China announces retaliation on approx. $50b of  Action  Press  China  China  imports from US  4/5/2018  Trump considers retaliation to China's  Statement  White  China  US  retaliation (over $100 bn)  House  4/16/2018  US Commerce department bans exports of firm  Action  Press  China  US  ZTE  4/17/2018  China imposes preliminary tariffs on sorghum  Action  China  China  China  MOFCOM  5/4/2018  First round of talks between US and China,  Statement  Press  China  China  inconclusive  5/13/2018  Trump revives ZTE exports (effective on June 7)  Statement  Twitter  China  US  5/18/2018  China lifts countervailing duties on sorghum  Action  China  China  China  MOFCOM  5/19/2018  "Trade war on hold" after summit and  Action  White  China  US  agreement on the reduction of trade deficit  House  5/23/2018  Investigation on autos as national security  Investigation  Commerce  Global  US  threat  5/29/2018  WH Statement that tariffs will go ahead  Statement  White  China  US  House  6/16/2018  Lists of goods to be affected released by China  Action  USTR  China  China  and US  6/18/2018  Trump requests retaliation against China's new  Statement  White  China  US  list  House  7/6/2018  UST raises tariffs to 25% over $34 billion tariffs  Action  USTR  China  US  on China  7/7/2018  China retaliates by raising tariffs on $50 billion  Action  Press  China  China  7/10/2018  US responds to retaliation threat by publishing  Statement  USTR  China  US  list of goods representing $200 billion  7/20/2018  Trump threatens tariffs on all imports from  Statement  Press  China  US  China  4    8/1/2018  Trump threatens to raise the tariff level on $200  Statement  USTR  China  US  billion of goods from 10 to 25%  8/3/2018  China threatens tariffs on $60 billion goods  Statement  China  China  China  MOFCOM  8/7/2018  USTR finalizes list of goods subject to 25% tariff  Action  USTR  China  US  8/8/2018  China revises list by raising tariffs on $16 billion  Action  China  China  China  Imports (excl. crude oil)  MOFCOM  8/14/2018  China files WTO dispute against US Solar Panel  Action  China  China  China  Tariffs  MOFCOM  9/7/2018  Trump threatens additional tariffs on $267  Statement  Press  China  US  billion of goods  Sources: Official websites (USTR, USITC, White House, Chinese MOFCOM, etc.) and press.  Figure 1 summarizes the empirical approach of the paper, overlaying event dates with the evolution of  selected indices for 2018. We focus on the main stock market indices, on the basis of their more  comprehensive coverage of a country economy relative to an individual stock price.3 If announcements  are unexpected and the efficient‐market hypothesis holds, changes in market indices after protectionist  announcements should reflect the financial markets’ expectation of the loss of value for the firms in the  index. The “event study” approach is classic in finance and economics to understand the effects of unexpected  shocks on financial markets, for example to study the impact of monetary policy decisions, or the effect  of oil price shocks on stock prices (see Bernanke and Kuttner, 2004; Rigobon and Sack, 2004 for an  example). In these two cases, the timing of the announcements is pre‐determined, and there are natural  measures of the market’s expectations before they occur (Economists’ forecasts of the Federal Reserve  Board’s decision for example, or oil prices before OPEC announcements). The “surprise” component of  the announcement can then be used as an instrument to estimate the effect of the variable of interest  on stock prices.  This paper applies a simplified version of this approach, comparing returns after protectionist  announcements. The reason is that in the case of protectionist moves, there is no straightforward way  to measure a market’s expectations: whether on the timing of an announcement (a tweet, the release of  a report, etc.), or on its content (the outcome of a negotiation, the coverage of a tariff hike).  Figure 1 Indices dynamics and announcement dates  Panel A: Malaysia, Korea, Thailand, Japan,  Panel B: China (Shanghai and Shenzhen), Hong  Indonesia's index  Kong, Singapore's index                                                               3  We recognize that the main indices track large firms, which account for a smaller share of firms and employment,  but a larger portion of output, in these emerging markets.  5    110 110 Normalized index (Jan 2018 = 100) Normalized index (Jan 2018 = 100) 105 100 100 90 95 80 90 70 01jan2018 01mar2018 01may2018 01jul2018 01sep201 Date 01jan2018 01mar2018 01may2018 01jul2018 01sep201 Date FTSE Bursa Malaysia Nikkei 500 Kospi200 Indonesia JSX Shanghai Composite Shenzhen Composite Thailand SET Hang Seng Straits Time     Note: Event dates are captured by vertical red lines.    Two caveats common to event studies need to be raised. First, other contemporaneous events may  affect stock valuation. Comparing returns on or immediately after an “event” (announcement, or  decision to raise tariffs) appropriately reflects the effect of protectionist moves to the extent that they  are not systematically correlated with these other factors. Second, protectionist announcements might  have been already anticipated by market participants and integrated into stock prices. Therefore, our  estimates would be downward biased, if for example decisions were expected but their timing was  unknown, or if the exact magnitude of tariff increases was uncertain. Under this scenario, the results  reported can be considered a lower bound of the impact of protectionist measures. However, we  believe that this bias is limited, as markets have often lacked foresight on protectionist events. For  example, on March 1, President Trump announced the imposition of tariffs on steel and aluminum “in a  hastily arranged meeting (…) that stunned many in the West Wing” (Swanson, 2018), previewing it in an  early morning tweet (@realDonaldTrump, 2018, March 1). While not all statements or decisions were so  unexpected, it can be argued that external observers (and for that matter, internal participants) have  often been surprised and unable to successfully form expectations about the current U.S.  administration’s next move.  Identifying the exact timing of the event is important. We take a two‐pronged approach. First, we  compile a list of major protectionist events using official websites, think tanks’ timelines,4 and press  reports since January 21, 2017. There were 29 “global negative events”5 and 3 “positive events” (Table  3). The number of events and trading days varies by country, and different closing dates apply to  different markets. Counting the number of events masks their heterogeneous magnitude; in other  words, we do not distinguish a “very negative” from a “negative” event.  Table 3 Number of trading days and “events” by stock market and year  Number of events  Number of trading days  Index  2017  2018  Total  2017  2018  Total                                                               4  In particular, the Peterson Institute of International Economics maintains a useful chronology of events – see  Bown and Kolb (2018).  5  “Global” is a shorthand either for events that affect a large number of countries (e.g., steel & aluminum tariffs,  cancellation of TPP) or for China‐specific events (e.g., Section 301 investigations), given the prominent role of  China in what has been dubbed a “trade war”.   6    Negative  Negative  Positive  Bangkok SET  7  22  3  32  231  155  386  FTSE Bursa Malaysia  7  22  3  32  229  156  385  Hang Seng  7  20  3  30  232  156  388  Indonesia JSX  7  21  3  31  224  149  373  Kospi 200  6  22  2  30  228  156  384  Nikkei 500  7  22  3  32  235  156  391  Philippines PSE  6  22  3  31  229  156  385  Shanghai Composite  7  20  3  30  230  155  385  Shenzhen Composite  7  20  3  30  230  155  385  Straits Time  7  22  3  32  236  159  395  Note: When markets are closed on an event day, we carry it forward to the next day. Markets may be closed for several  consecutive days and we do not attribute the event to a subsequent day if more than 4 days passed. This affects events that  happened close to February 16, 2018, the 2018 Lunar New Year Day in China.     When announcements are made in the United States, markets are closed in Asia. We examine the  effects on valuations of the next trading day when Asian markets can react. When announcements occur  in Asia, markets are assumed to react immediately. When events occur on a weekend or on a day when  markets are closed, we examine the next open day.   Note that we run the regressions separately for each country, allowing them to be affected differently  by the events. Another important choice is to treat “positive” trade shocks as well. Signals that the trade  war is slowing, such as signs of positive negotiation outcomes, are treated symmetrically to negative  shocks. As a result, an event can take one of three values: 0 for non‐event days, ‐1 for negative event  days, and 1 for positive event days.   Because the sample size is relatively small, with about 390 observations for the whole sample (including  30 to 32 "event days") and 156 for 2018 (including 23 to 25 "event days"), standard errors are  bootstrapped with 50 draws.   3. Empirical results  3.1 Country‐level results  The impact of the "trade war" on the Asian stock market is statistically significant and economically large  (Table 4). Since China is at the center of the "trade war", its financial markets face the brunt of the  losses, falling by an average of 0.6% after a negative announcement. The effect is somewhat smaller for  higher income countries (0.4%) and is even more attenuated for middle‐income countries which are less  integrated with China.6 The losses could capture all possible channels that trade tensions could affect an  economy. First are the expected losses in exports to the United States. Second are production spillovers  from exporters to other firms via input‐output connection, or from China to other countries. Third is the  aggregate demand effects: potential reduced income caused by job losses in export‐related sectors  could reduce demand for goods and services in the rest of the economy. Also note that there could be                                                               6  To put the quantitative impact in perspectives, Crowley et al (2019) find that the final ruling to apply quotas and  import tariffs from the EU on Chinese solar panels reduced the stock market’s return of Chinese solar panel firms  by 2.57 percentage points on average.  7    positive spillovers from the trade tensions: an exporting competitor with China could benefit from U.S.‐ China tensions. In this case, the positive effects on its economy are also included in the estimate.  Table 4 Which country group suffers more because of the "trade war"?     All countries  Mainland China  Middle‐income  High‐income  countries  countries (Japan,  (Indonesia,  Korea, Hong Kong,  Malaysia,  Singapore)  Philippines,  Thailand)  Trade War event  ‐0.386***  ‐0.611***  ‐0.399***  ‐0.266***    (‐7.07)  (‐5.64)  (‐8.19)  (‐2.71)  Constant  0.0357***  ‐0.0149***  0.0586***  0.0378***    (4.02)  (‐3.55)  (6.46)  (8.44)  Observations  3857  770  1558  1529  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. The coefficients capture  stock returns in percentage points.     The substantial heterogeneity across countries is even more apparent when we look at individual  financial markets (Table 5). A negative protectionist event is associated with a decline in stock market  valuation that ranges between 0.3% (Singapore Straits Time index) and 0.76% (Shenzhen Stock Exchange  Composite index). The results are robust to using heteroskedasticity and autocorrelation consistent  standard errors (Table A1).  Table 5 Which stock market index suffers more because of the “trade war”?  Bangkok SET  Straits Time  Philippines  FTSE Bursa  Composite  Composite  Nikkei 500  Hang Seng  Indonesia  Shenzhen  Shanghai  Kospi200  Malaysia  PSE  JSX    Trade  ‐0.389***  ‐0.365***  ‐0.537**  0.0712  ‐0.426**  ‐0.351  ‐0.374**  ‐0.462*  ‐0.759**  ‐0.292*  War  event  (‐3.13)  (‐2.74)  (‐2.45)  (0.32)  (‐2.04)  (‐1.55)  (‐2.03)  (‐1.81)  (‐2.42)  (‐1.86)  Constant  0.0482*  0.0431*  0.0815**  0.0259  0.0496  0.0686  0.0337  ‐0.00917  ‐0.0207  0.0350  (1.72)  (1.73)  (2.04)  (0.65)  (1.39)  (1.62)  (0.71)  (‐0.23)  (‐0.41)  (1.18)  Observat 386  385  388  373  384  391  385  385  385  395  ions  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Two elements of the “trade war” changed in 2018. First, its intensity increased as protectionist  announcements became more frequent. Second, the focus shifted. In 2017 specific sectors (washing  machines, solar panels, steel and aluminum) were targeted, while in 2018 the aim was directed at China  itself. Focusing on 2018 reveals qualitatively similar but quantitatively larger effects of announcements  (Table 6 and Table 7). A protectionist event is associated with a decline of 0.78% for Chinese markets,  with the Shenzhen Stock Exchange Composite index falling by as much as 0.95%.   Table 6 The impact of announcements on financial markets by country group in 2018    All countries  Mainland China  High income countries  Middle income countries  (Japan, Korea, Hong  (Indonesia, Malaysia,  Kong, Singapore)  Philippines, Thailand)  Trade War event  ‐0.472***  ‐0.781***  ‐0.512***  ‐0.292**  8      (‐6.53)  (‐6.33)  (‐8.81)  (‐2.45)  Constant  ‐0.0107  ‐0.0668***  0.0102*  ‐0.00385    (‐0.80)  (‐34.42)  (1.94)  (‐0.15)  Observations  1553  310  627  616  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01.    Announcements have similar impact on various higher income countries (about a 0.5% decline). Results  for middle income countries are more heterogeneous; the Thai and Malaysian indices contracted by  0.45%, but the effect is non‐detectable for the Philippines and Indonesia. The results are robust to using  heteroskedasticity and autocorrelation consistent standard errors (Table A2).  Table 7 The impact of announcements on specific stock market indices in 2018  Philippines PSE  Indonesia JSX  Bangkok SET  Straits Time  FTSE Bursa  Composite  Composite  Nikkei 500  Hang Seng  Shenzhen  Shanghai  Kospi200  Malaysia    Trade War event  ‐0.485***  ‐0.453**  ‐0.671**  0.107  ‐0.554*  ‐0.460*  ‐0.323  ‐0.611**  ‐0.950**  ‐0.374*  (‐3.07)  (‐2.48)  (‐2.42)  (0.43)  (‐1.90)  (‐1.65)  (‐1.39)  (‐2.16)  (‐2.38)  (‐1.71)  Constant  0.0399  0.0519  0.0213  ‐0.0637  ‐0.0046  0.0175  ‐0.045  ‐0.0642  ‐0.0695  0.0063    (0.64)  (0.92)  (0.23)  (‐0.77)  (‐0.07)  (0.20)  (‐0.58)  (‐0.77)  (‐0.73)  (0.11)  Observations  155  156  156  149  156  156  156  155  155  159  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01.    We run several robustness tests, which are presented in the Appendix. If financial markets are prone to  over‐respond to a protectionist announcement, we should observe stocks that bounce back in value on  the next day. We find this not to be the case. An event at time t has no statistically significant effect on  the stock returns at time t+1 (Table A3 and Table A4). Overshooting might still be possible, with long  “catch‐up” periods. Second, we run a placebo test, and find that randomly‐selected events are  uncorrelated with stock market performances (Table A5). We randomly draw 22 trading days in 2018  and affect them “placebo events”. When returns are regressed on those, the coefficients are  insignificant for all indices.   We also control lagged returns for the previous two days as controls.7 Table A6 and Table A7 show that,  for both the whole period and for 2018 only, point estimates and significance levels remain similar,  though they increase for some indices (Bangkok SET) and fall for others (Shanghai Composite). In Table  A8 and Table A9, we test whether those results depend on a few large‐impact days. Removing the four  most influential event‐days, the results remain significant (at 1 percent level for all, except the middle‐ income countries group) but their magnitude falls by about a third. For individual countries, the change  is similar: while the exact estimated magnitude depends on large‐impact events, the effect is robust to  these outliers.  We also classified various events depending on their type, with three categories: statements (which  usually launch the process of a negotiation or of raising tariffs, from formal press releases to tweets),  investigations (in the United States, usually carried out by USITC), from their onset to their conclusion,                                                               7 The regression is as follows:  .        9    and decisions on actions (raising a tariff). We test whether the effects vary by type of events (Table A10)  and by type of events and stock market index (Table A11). Splitting events by types leads to less precise  estimates, as the occurrence of types is low in certain cases. Effects are larger (and more likely to be  significant) for statements, suggesting that investors tend to react when the decision to raise tariffs is  announced, rather that when the tariffs are actually raised or when an investigation occurs.   Having run all these robustness tests, and found that the results largely hold, we consider the economic  impacts of these stock market reactions. We estimate the compounded effect of negative  announcements as ∏ 1 1, where  is the index‐specific coefficient for the impact of a  protectionist event. Results are reported in    Table 8. The first column shows the actual changes of the stock markets during January and August  2018. The subsequent columns show the estimated accumulated impact due to "trade war"  announcements. The last column shows the estimated losses in billions of U.S. dollars, applying this  coefficient to initial market capitalization in January 2018.   Table 8 Cumulative impact of protectionist announcements: the stock market perspective  Index  Actual changes,  Estimated changes due to "trade war" announcements  Jan.‐Aug. 2018  Trade war impact  Losses in USD  billion  Central  Upper bound  Lower bound  Estimated Trade  estimate  War impact  Bangkok SET  ‐4.3%  ‐8.8%  ‐14.1%  ‐3.3%  ‐52  FTSE Bursa Malaysia  0.3%  ‐8.3%  ‐14.3%  ‐1.8%  ‐40  Hang Seng  ‐9.6%  ‐10.8%  ‐18.7%  ‐2.2%  ‐514  Indonesia JSX  ‐7.1%  1.9%  ‐6.6%  11.2%  11  Kospi 200  ‐11.5%  ‐10.5%  ‐20.2%  0.3%  ‐197  Nikkei 500  ‐8.2%  ‐8.4%  ‐17.5%  1.6%  ‐547  Philippines PSE  ‐14.0%  ‐6.0%  ‐13.8%  2.6%  ‐17  Shanghai Composite  ‐19.4%  ‐9.9%  ‐18.1%  ‐0.9%  ‐551  Shenzhen Composite  ‐24.4%  ‐15.0%  ‐25.7%  ‐2.8%  ‐557  Straits Time  ‐6.6%  ‐6.9%  ‐14.2%  1.1%  ‐56  Note: Counterfactual scenarios relies on estimates from the 2018‐only sample. High and low impacts are based on the 95%  confidence interval estimates. Rows highlighted green are equity markets with statistically significant impacts. The losses in  USD are based on the initial market capitalization of the index (in local currency), converted into USD using the exchange rate at  the end of the period (August 2018).     The Shenzhen Stock Exchange Composite index experienced the largest drop. For the period considered  (January 1, 2018 to August 20, 2018), more than half of this fall (60%) can be attributed to "trade war"  announcements. Similarly, for the Shanghai Stock Exchange Composite, 51% of the index’s fall is due to  these announcements. Significant effects are observed in other markets. Hong Kong and Thailand's  indices could have yielded positive returns in the absence of "trade war" announcements.   What are the effects in dollar terms? The last column of Table 8 uses the impact on initial market  valuation to provide an estimate. Taking Shanghai's index as an example, its valuation stood at about  RMB 35 trillion in January 2018, which implies that a cumulated 9.9% fall corresponds to losses of about  10    RMB 3.1 trillion. This roughly translates to a decline of 4.2% in terms of China's GDP. The Shenzhen  index, composed by smaller, more technology‐oriented companies, is estimated to have also lost 4.2%  of GDP because of the "trade tensions". The negative repercussions of the trade tensions have been felt  in the region at large. Close to KOSPI’s entire losses over 2018 (of 11.5%) are explained by trade war  events. Losses are substantial in economic terms, ranging between 5 and 10% of GDP, in other markets  too. Note that the exchange rate of most of those countries depreciated in the same period, so the  dollar estimate could be higher.  3.2 Sector‐level results  Our results have so far focused on market‐wide effects, but as Huang et al. (2018) suggest, impacts may  be heterogenous across sectors. Industries that are more exposed to trade, either through the input or  output market, should be more exposed. Yet, the effects of protectionist announcements may be muted  by policy interventions. A depreciation of the same size as the expected tariffs would lead to a neutral  effect on the export sector but could lead to larger effects on the import sector. It is thus interesting to  disentangle those possible effects.  To assess the impact of announcement at the sector level, we follow the approach proposed by  Bernanke and Kuttner (2005) and measure “abnormal returns” at the sector level as follows:                  (2)  where   is the return for the index of sector s at time t. The exercise requires availability of  several sector‐specific stock‐market indices for a given market. For this reason, we focus on sector  indices traded on the Shenzhen Stock Exchange.   Figure 2 Which sector‐specific index suffers  Figure 2 shows that composite indices for IT and  more because of the “trade war”?  manufacturing industries, as well as wholesale and  retail trade services bear the brunt of the negative  repercussions from the "trade war". This corresponds to  some of the major events of the trade war, which  targeted companies such as ZTE and Huawei in the  IT/communication sector and manufacturing writ large.  Interestingly, protectionist announcements are  negatively correlated also with the stock market index  of a non‐tradable sector such as construction.  Further insights can be gained by exploiting the  sensitivity of the sector to the "trade war", that is the  "sectoral beta". According to the Capital Asset Pricing  Model (CAPM), those industries with a higher sensitivity  (or sectoral beta) would react more to the “trade war”  events. We test this by estimating:         (3)  11    where   is the long‐term correlation between the sector‐specific and the composite indices,  and   are sector‐fixed effects. The coefficient of interest is . Observing a negative  would indicate  that protectionist events would further dampen the returns of sectors with higher betas.   In line with the evidence from Bernanke and Kuttner (2005), we find that CAPM is a good predictor of an  industry’s reaction (Table 9). Specifically, if a sector were to become more responsive to aggregate index  changes, i.e., if its beta were to increase by 0.1, then its returns would fall by 0.15 to 0.2 percentage  points, with the higher estimate associated to the period when the “trade war” intensified. The negative  effects of protectionist announcements are thus magnified for sectors that are more sensitive. In our  sample, the sectors with high betas are information technology (at 1.3); manufacturing, tourism (hotels  and catering) and trade (wholesale and retail) are the sectors with beta above 1 in 2018. The coefficients  for Event are statistically insignificant, implying that the effects of the “trade war” on sectors with zero  beta (insensitive sectors) are not statistically different to zero.  Table 9 The role of sensitivity to protectionist announcements    Whole sample  2018 only  Event  0.830  1.071    (1.44)  (1.24)  Sector beta * Event  ‐1.536**      (‐2.47)    Sector beta (2018 only) * Event      1.970**  ‐     (‐2.02)  Sector FE  Yes  Yes  R‐squared  0.0209  0.0414  Observations  4,620  1,860  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01  4. Conclusion  On average, protectionist events linked to the “trade war” have had a statistically significant impact on  East Asian stock markets. While the trade tensions stemmed mostly from announcements made by  China or the United States, their effects appear to carry over to other countries. In China, protectionist  events can account for half of the 2018 decline in Chinese stock markets, whereas these same events  accounted for as much as 80% of the decline of the Korean index. Based on these estimates, aggregate  financial losses amount to more than $2 trillion. While this exercise does not allow us to translate these  losses into terms such as jobs or value added, it nevertheless does show that “trade war” events are  associated with significant financial costs.   References  Bernanke, B. S., & Kuttner, K. N. (2005). “What explains the stock market's reaction to Federal Reserve  policy?” The Journal of Finance, 60(3), 1221‐1257.   Bown, C. and Kolb, M. (2018). “Trump’s Trade War Timeline: An Up‐to‐Date Guide”, Blog Post, Trade &  Investment Policy Watch, Peterson Institute for International Economics. https://piie.com/blogs/trade‐ investment‐policy‐watch/trump‐trade‐war‐china‐date‐guide, accessed on Aug. 23rd  Crowley, M., Meng, N., & Song, H. (2018). Tariff Scares: Trade Policy Uncertainty and Foreign Market  Entry by Chinese Firms. Journal of International Economics, 114, 96‐ 115.  12    Crowley, Meredith A. & Meng, Ning & Song, Huasheng (2019). "Policy shocks and stock market returns:  Evidence from Chinese solar panels" Journal of the Japanese and International Economies, Elsevier, vol.  51(C), pages 148‐169.  Costinot, A., & Rodríguez‐Clare, A. (2018). “The US Gains from Trade: Valuation Using the Demand for  Foreign Factor Services” Journal of Economic Perspectives, 32(2), 3‐24.  Feenstra, R. C. (1992). “How costly is protectionism?” Journal of Economic Perspectives, 6(3), 159‐178  Huang, Y., Lin, C., Liu, S., & Tang, H. (2018). “Trade Linkages and Firm Value: Evidence from the 2018 US‐ China 'Trade War'” Working Paper.  Krugman, P. R. (1990). The age of diminished expectations: US economic policy in the 1990s. MIT press  @realDonaldTrump (2018, March 1) Our Steel and Aluminum industries (and many others) have been  decimated by decades of unfair trade and bad policy with countries from around the world. We must  not let our country, companies and workers be taken advantage of any longer. We want free, fair and  SMART TRADE! [Twitter post] Retrieved from  https://twitter.com/realDonaldTrump/status/969183644756660224  Rigobon, R., & Sack, B. (2004). “The impact of monetary policy on asset prices” Journal of Monetary  Economics, 51(8), 1553‐1575.  Swanson, A. (2018, March 1). Trump to Impose Sweeping Steel and Aluminum Tariffs The New York  Times. Retrieved from https://www.nytimes.com/2018/03/01/business/trump‐tariffs.html  13    Appendix   Table A1 Which country group suffers more because of the "trade war"?    All countries  Mainland China  High income countries  Middle income countries  (Japan, Korea, Hong Kong,  (Indonesia, Malaysia,  Singapore)  Philippines, Thailand)  Trade War event  ‐0.386***  ‐0.611***  ‐0.399***  ‐0.266***  (‐5.93)  (‐3.83)  (‐4.81)  (‐3.19)  Constant  0.0357***  ‐0.0149  0.0586***  0.0378***  (2.85)  (‐0.49)  (3.42)  (2.43)  Observations  3857  770  1558  1529  Note: Newey‐West standard errors. t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A2 The impact of announcements on financial markets by country group in 2018    All countries  Mainland China  High income countries  Middle income countries  (Japan, Korea, Hong Kong,  (Indonesia, Malaysia,  Singapore)  Philippines, Thailand)  Trade War event  ‐0.472***  ‐0.781***  ‐0.512***  ‐0.292**  (‐6.03)  (‐3.30)  (‐4.69)  (‐2.67)  Constant  ‐0.0107  ‐0.0668  0.0102  ‐0.00385  (‐0.42)  (‐0.93)  (0.26)  (‐0.11)  Observations  1553  310  627  616  Note: Newey‐West standard errors. t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A3 Does most of the impact materialize immediately? Effects of an event at time t on stocks return at time t+1 (whole sample)    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Lagged event  ‐0.0301  0.0775  0.140  0.253*  ‐0.00476  ‐0.0287  0.0249  0.00374  ‐0.00908  0.0111  (‐0.19)  (0.54)  (0.65)  (1.94)  (‐0.03)  (‐0.15)  (0.21)  (0.02)  (‐0.03)  (0.07)  Constant  0.0228  0.0123  0.0395  0.0140  0.0205  0.0503  0.00279  ‐0.0394  ‐0.0699  0.0139  (0.90)  (0.39)  (0.77)  (0.29)  (0.50)  (1.09)  (0.06)  (‐0.86)  (‐1.54)  (0.41)  Observations  385  384  387  372  383  390  384  384  384  394  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A4 Does most of the impact materialize immediately? Effects of an event at time t on stocks return at time t+1 (2018 sample)  14      Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Lagged event  0.0593  0.112  0.330  0.387**  0.0753  ‐0.0993  0.0816  0.214  0.275  0.0334  (0.34)  (0.73)  (1.09)  (2.13)  (0.45)  (‐0.35)  (0.60)  (0.74)  (0.67)  (0.20)  Constant  ‐0.0268  ‐0.0170  ‐0.0877  ‐0.0975  ‐0.0853  ‐0.0264  ‐0.0945  ‐0.155*  ‐0.204*  ‐0.0424  (‐0.50)  (‐0.27)  (‐0.91)  (‐1.02)  (‐1.19)  (‐0.39)  (‐0.95)  (‐1.86)  (‐1.77)  (‐0.72)  Observations  155  156  156  149  156  156  156  155  155  159  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A5 Results from placebo test with randomly selected events in 2018    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Placebo event  ‐0.0108  ‐0.00432  ‐0.112  ‐0.196  ‐0.0506  ‐0.232  ‐0.115  0.164  0.478*  ‐0.0988  (‐0.08)  (‐0.02)  (‐0.40)  (‐0.69)  (‐0.26)  (‐0.90)  (‐0.47)  (0.77)  (1.89)  (‐0.46)  Constant  ‐0.0181  ‐0.00269  ‐0.0367  ‐0.0218  ‐0.0685  ‐0.00735  ‐0.0690  ‐0.154  ‐0.242*  ‐0.0247  (‐0.29)  (‐0.04)  (‐0.35)  (‐0.26)  (‐0.85)  (‐0.09)  (‐0.75)  (‐1.63)  (‐1.70)  (‐0.36)  Observations  155  156  156  149  156  156  156  155  155  159  Note: The random events are selected by randomly sampling 22 “placebo” events from trading days in 2018. t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A6 Adding lagged returns as controls (full sample)    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Trade War event  ‐0.388***  ‐0.360**  ‐0.528***  0.0762  ‐0.417*  ‐0.362  ‐0.388**  ‐0.453*  ‐0.750**  ‐0.303*  (‐2.93)  (‐2.39)  (‐3.28)  (0.34)  (‐1.86)  (‐1.63)  (‐2.00)  (‐1.94)  (‐2.20)  (‐1.93)  1‐day lagged  0.0993  0.0348  0.0341  ‐0.00859  ‐0.00956  0.0111  ‐0.0636  0.0217  ‐0.0210  ‐0.0188  return  (1.58)  (0.41)  (0.70)  (‐0.12)  (‐0.17)  (0.17)  (‐1.30)  (0.36)  (‐0.39)  (‐0.30)  2‐day lagged  ‐0.0590  ‐0.0836  ‐0.0170  ‐0.0752  0.0958*  ‐0.0815  ‐0.0115  0.0475  0.0142  ‐0.0829*  return  (‐0.78)  (‐1.24)  (‐0.38)  (‐1.11)  (1.83)  (‐1.29)  (‐0.21)  (0.81)  (0.23)  (‐1.78)  Constant  0.0450  0.0413*  0.0798  0.0261  0.0467  0.0762**  0.0305  ‐0.00867  ‐0.0235  0.0350  (1.58)  (1.76)  (1.61)  (0.64)  (1.27)  (2.00)  (0.66)  (‐0.25)  (‐0.49)  (0.97)  Observations  384  383  386  371  382  389  383  383  383  393  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A7 Adding lagged returns as controls (2018 sample)    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Trade War event  ‐0.492***  ‐0.451**  ‐0.655***  0.114  ‐0.550***  ‐0.469  ‐0.330  ‐0.604*  ‐0.933**  ‐0.384**  (‐2.86)  (‐2.28)  (‐3.15)  (0.45)  (‐2.92)  (‐1.57)  (‐1.30)  (‐1.88)  (‐2.22)  (‐2.22)  15    1‐day lagged  0.111  0.0398  0.0518  0.00480  ‐0.0304  0.0124  ‐0.0286  0.0315  ‐0.0292  0.0175  return  (1.04)  (0.33)  (0.69)  (0.04)  (‐0.39)  (0.10)  (‐0.40)  (0.38)  (‐0.36)  (0.24)  2‐day lagged  ‐0.0632  ‐0.125  ‐0.00263  ‐0.0889  0.137  ‐0.131  ‐0.00285  0.0712  0.0404  ‐0.0852  return  (‐0.57)  (‐1.61)  (‐0.03)  (‐1.05)  (1.54)  (‐1.47)  (‐0.03)  (0.88)  (0.45)  (‐0.97)  Constant  0.0412  0.0518  0.0225  ‐0.0688  0.00171  0.0130  ‐0.0468  ‐0.0519  ‐0.0700  0.00523  (0.74)  (0.91)  (0.23)  (‐0.81)  (0.03)  (0.18)  (‐0.53)  (‐0.71)  (‐0.65)  (0.09)  Observations  155  156  156  149  156  156  156  155  155  159  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A8 Removing the four most influential observations (2018 sample)    All countries  Mainland China  High income countries  Middle income countries  (Japan, Korea, Hong Kong,  (Indonesia, Malaysia,  Singapore)  Philippines, Thailand)  Trade War event  ‐0.314***  ‐0.485***  ‐0.354***  ‐0.201*  (‐5.95)  (‐5.78)  (‐6.37)  (‐1.91)  Constant  ‐0.00403  ‐0.0540***  0.0164***  0.000212  (‐0.31)  (‐235.25)  (2.99)  (0.01)  Observations  1514  302  611  601  Note: Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01  Table A9 Removing the four most influential observations in each stock market (2018 sample)    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Trade War event  ‐0.443***  ‐0.298**  ‐0.527**  0.0983  ‐0.357*  ‐0.275  ‐0.159  ‐0.370*  ‐0.600***  ‐0.272  (‐2.81)  (‐1.98)  (‐2.14)  (0.35)  (‐1.91)  (‐1.08)  (‐0.62)  (‐1.70)  (‐2.96)  (‐1.35)  Constant  0.0418  0.0587  0.0275  ‐0.0641  0.00117  0.0256  ‐0.0380  ‐0.0537  ‐0.0543  0.0107  (0.76)  (1.12)  (0.33)  (‐0.80)  (0.02)  (0.31)  (‐0.46)  (‐0.60)  (‐0.48)  (0.20)  Observations  151  152  152  146  152  152  152  151  151  155  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A10 Distinguishing “types” of protectionist events (whole sample)    All countries  Mainland China  High income countries  Middle income countries  (Japan, Korea, Hong Kong,  (Indonesia, Malaysia,  Singapore)  Philippines, Thailand)  Action  ‐0.234***  ‐0.0798  ‐0.197***  ‐0.340***  (‐5.70)  (‐1.48)  (‐3.79)  (‐4.61)  Investigation  ‐0.186***  ‐0.391**  ‐0.229***  ‐0.0500  (‐2.61)  (‐2.31)  (‐3.23)  (‐0.36)  Statement  ‐0.877***  ‐1.545***  ‐0.914***  ‐0.493***  (‐6.99)  (‐7.77)  (‐12.51)  (‐6.08)  16    Constant  0.0395***  ‐0.00971***  0.0623***  0.0411***  (4.50)  (‐6.55)  (7.10)  (9.33)  Observations  3857  770  1558  1529  Bootstrapped standard errors. t statistics in parentheses, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Table A11 Distinguishing “types” of protectionist events by stock market (whole sample)    Bangkok  FTSE Bursa  Hang Seng  Indonesia  Kospi200  Nikkei 500  Philippines  Shanghai  Shenzhen  Straits Time  SET  Malaysia  JSX  PSE  Composite  Composite  Action  ‐0.506  ‐0.270  ‐0.189  ‐0.159  ‐0.224  ‐0.0424  ‐0.424  ‐0.00558  ‐0.154  ‐0.325  (‐1.39)  (‐1.01)  (‐0.42)  (‐0.30)  (‐0.72)  (‐0.13)  (‐1.33)  (‐0.02)  (‐0.32)  (‐1.07)  Investigation  ‐0.168  ‐0.191  ‐0.382  0.412  ‐0.204  ‐0.312  ‐0.275  ‐0.159  ‐0.622  ‐0.0166  (‐0.99)  (‐0.96)  (‐0.96)  (1.09)  (‐0.44)  (‐0.56)  (‐0.75)  (‐0.37)  (‐0.88)  (‐0.05)  Statement  ‐0.507  ‐0.737  ‐1.082**  ‐0.276  ‐1.007***  ‐0.848***  ‐0.426  ‐1.272*  ‐1.818**  ‐0.719**  (‐1.55)  (‐1.45)  (‐2.35)  (‐1.05)  (‐3.67)  (‐3.90)  (‐0.96)  (‐1.68)  (‐2.41)  (‐2.12)  Constant  0.0513*  0.0465*  0.0848*  0.0295  0.0529  0.0718**  0.0368  ‐0.00767  ‐0.0117  0.0398  (1.74)  (1.84)  (1.78)  (0.82)  (1.41)  (2.00)  (0.82)  (‐0.19)  (‐0.17)  (1.09)  Observations  386  385  388  373  384  391  385  385  385  395  t statistics in parentheses; * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    17