BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Batóg Barbara (Uniwersytet Szczeciński), Wawrzyniak Katarzyna (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
Title
Dywersyfikacja spółek giełdowych z wykorzystaniem modeli wielowymianowych
The Diversification of the Firms Noted on Warsaw Stock Exchange by Means of Ordinal Models
Source
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 2010, nr 28, s. 167-179, rys., tab., bibliogr. 14 poz.
Keyword
Spółki giełdowe, Prognozowanie notowań giełdowych, Dywersyfikacja, Budownictwo
Stock market companies, Stock exchange prediction, Diversification, Construction sector
Note
streszcz., summ..
Abstract
Artykuł jest kontynuacją badań prowadzonych przez Autorki dotyczących możliwości wykorzystania modeli zmiennych jakościowych w diagnozowaniu i prognozowaniu sytuacji finansowo-ekonomicznej spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. W dotychczasowych pracach Autorek zmienna zależna (Y) była definiowana jako łączna diagnoza sytuacji finansowo-ekonomicznej spółek w badanym okresie uzyskana na podstawie diagnoz cząstkowych sformułowanych na podstawie wartości wybranych wskaźników finansowo-ekonomicznych. W tych badaniach wykorzystano zarówno modele dychotomiczne (zmienna zależna zdefiniowana jako zmienna zero-jedynkowa - 1 dla pozytywnej diagnozy, 0 dla negatywnej diagnozy)', jak i modele wielomianowe (zmienna zależna zdefiniowana wielowariantowo - 5 kategorii:-2, -1, 0, 1, 2).(fragment tekstu)

The paper deals with the application of ordinal logit models to the diversification of the firms noted on Warsaw Stock Exchange on the base of the probability of belonging to one of the category of rate of return. In this case the rate of return - dependent variable - has a multinomial distribution and is measured on ordinal scale. The explanatory variables come from the set of economic-financial ratios lagged by one, two, three or four periods. This kind of approach allows to answer the question whether the earlier information could help to predict the future rate of return. The data concerned the firms from Construction Sector noted on Warsaw stock Exchange in 1998-2009.(original abstract)
Accessibility
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
Szczecin University Main Library
Bibliography
Show
  1. A Companion to Theoretical Econometrics, ed. B.H.Baltagi, Blackwell Publishing, Malden, Oxford 2003.
  2. Estymacja modeli ekonometrycznych, red. S. Bartosiewicz, PWE, Warszawa 1990.
  3. Batóg B., Wawrzyniak K., Diagnozowanie i prognozowanie kondycji spółek giełdowych za pomocą modeli probitowych i logitowych, w: Rynek Kapitałowy. Skuteczne inwestowanie, red. W. Tarczyński, t I. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2004.
  4. Batóg B., Wawrzyniak K., Modele probitowe i logitowe jako podstawa systemu diagnoz na przykładzie sektorów Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych, w: Metody ilościowe w  ekonomii, red. J. Hozer, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 415. Prace Katedry Ekonometrii i Statystyki nr 16, Szczecin 2005.
  5. Batóg B., Wawrzyniak K., Efektywność prognoz pozytywnej diagnozy łącznej sytuacji ekonomiczno-finansowej spółek giełdowych, w: Rynek Kapitałowy. Skuteczne inwestowanie,red. W. Tarczyńskim, t. I, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr  462, Finanse - Rynki Finansowe - Ubezpieczenia nr 6, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2007.
  6. Batog B., Wawrzyniak K., Wielomianowe modele zmiennych jakościowych w diagnozie i  prognozie sektorowej na giełdzie papierów wartościowych w Warszawie, w: Prognozowanie w  zarządzaniu firmą, red. P. Dittmann, J. Szanduła, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Wrocław 2008.
  7. Cameron A.C., Trivedi P.K., Microeconometrics. Methods and applications, Cambridge University Press, Cambridge 2005.
  8. Chow G.C., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1990.
  9. Cramer J.S., Logit Models from Economics and Other Fields. Cambridge University Press, Cambridge 2003.
  10. Gruszczyński M., Wielomianowy model logitowy dla makrodanych, "Przegląd Statystyczny" nr  1-2/1996.
  11. Gruszczyński M., Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2001.
  12. Kleinbaum D.G., Klein M., Logistic Regression, Springer, New York 2002.
  13. Notoria Serwis, marzec 2009.
  14. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem StatisticaPL na przykładach z  medycyny, t. II , Modele liniowe i nieliniowe, StatSoft Polska, Kraków 2007.
Cited by
Show
ISSN
1640-6818
1733-2842
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu