BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Gajdka Jerzy (Uniwersytet Łódzki), Brzeszczyński Janusz (Uniwersytet Łódzki)
Title
Estymacja parametru β przy użyciu modeli klasy ARCH
Source
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 2007, nr 6, Cz. 1, s. 73-81, tab., bibliogr. 5 poz.
Issue title
Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie
Keyword
Modelowanie ekonometryczne, Model GARCH, Estymacja
Econometric modeling, GARCH model, Estimation
Note
summ.
Abstract
Heteroskedastyczność oznacza zmienną w czasie wariancję składnika losowego w modelu ekonometrycznym. Gdy zjawisko to występuje w modelu regresji liniowej, którego parametry szacowane są przy wykorzystaniu metody najmniejszych kwadratów (MNK), wówczas estymatory tych parametrów tracą efektywność. Naturalną konsekwencją tego jest błąd szacunku. Najczęściej objawia się on przeszacowaniem lub niedoszacowaniem wartości analizowanych parametrów. Gdy przedmiotem badania jest estymacja parametru β , wnioski formułowane na temat postaci związku między zmiennością analizowanej akcji oraz zmiennością indeksu rynkowego mogą być całkowicie nieprawidłowe. W szczególności dotyczyć to może nawet kierunku analizowanej zależności. W przypadku wystąpienia heteroskedastyczności najczęściej stosowaną metodą jest wykorzystanie modeli ARCH oraz GARCH, które umożliwiają właściwą korektę oszacowań... Prezentowane badanie ma na celu porównanie różnic w oszacowaniach parametru beta przy pomocy MNK i modeli ARCH dla wybranych spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW) w latach 1995-2005. (fragment tekstu)

Regression model is the most frequently used tool for estimation of the β parameter. Its application is justified, however, only when all standard assumption of the ordinary least squares method (OLS) are fulfilled, including the assumption about homoscedasticity of the variance of an error term. The consequences of using the OLS under the existence of heteroscedasticity can be serious and usually result in obtaining incorrect estimates of the model's parameters, which may lead to wrong conclusions about the analysed relationships. Presented empirical results for the estimation of the β parameter for selected stocks from the Warsaw Stock Exchange (WSE) in the years 1995-2005 using the OLS and ARCH models provide evidence that those estimates can differ not only in value but may also change its position relative to a neutral level of β i = 1- This means that application of the OLS may lead to incorrect investment decisions based on the wrong estimates of β. (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. Bollerslev T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics, 31, s. 307-327.
  2. Braun P. A., Nelson D. B., Sunier A. M. (1995), Good News, Bad News, Volatility, and Betas, Journal of Finance, 50, s. 1575-1603.
  3. Brzeszczyński J., Kelm R. (2002), Ekonometryczne Modele Rynków Finansowych. Modele Kursów Akcji i Kursów Walutowych, WIG-Press, Warszawa.
  4. Engle R. F. (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50, s. 987-1007.
  5. Fiszeder P. (2005), Estymacja współczynników beta na podstawie wielorównaniowego modelu GARCH, Acta Universitatis Nicolai Copernici, Ekonomia XXXVI, UMK Toruń.
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