BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Pajor Anna (Wydział Finansów i Prawa)
Tytuł
Dwuwymiarowe bayesowskie modele VECM-SV dla kursów walutowych
Bivariate Bayesian VECM-SV Models for Polish Exchange Rates
Źródło
Przegląd Statystyczny, 2006, vol. 53, z. 3, s. 9-26, bibliogr. 24 poz.
Statistical Review
Słowa kluczowe
Wnioskowanie bayesowskie, Rynek walutowy, Kurs walutowy, Procesy stochastyczne, Matematyka finansowa, Model wektorowej korekty błędem, Czynniki egzogeniczne
Bayesian inference, Foreign Exchange (FX), Exchange rates, Stochastic processes, Financial mathematics, Vector error correction model (VECM), Exogenous factors
Uwagi
summ.
Abstrakt
W pracy wykorzystano wektorowe modele korekty błędu do modelowania zmienności złotowych notowań dolara amerykańskiego oraz euro. Uwzględniono przybliżony związek między rozważanymi kursami walutowymi a kursem USD/EUR z rynku walutowego Forex: (USD/PLN)/(EUR/PLN)≈ USD/EUR. Przyjęto, że związek ten daje długookresową relację równowagi między logarytmami kursów USD/PLN, EUR/PLN, USD/EUR z wektorem kointegrującym równym (1,-1,-1)' oraz zbudowano dwuwymiarowe modele VECM-SV, których kurs USD/EUR traktowany jest jako zmienna egzogeniczna. Celem artykułu jest badanie wpływu rynku Forex na kształtowanie się kursów walutowych w Polsce oraz porównanie wyników modelowania wariancji i korelacji warunkowych z wykorzystaniem dwuwymiarowych modeli VECM-SV, czyli modeli VECM z zastosowaniem wielowymiarowych procesów zmienności stochastycznej (ang. Stochastic Volatility), różniących się strukturą macierzy warunkowych kowariancji. Otrzymane wyniki wskazują na to, że zmienność stóp zwrotu rozważanych kursów walutowych w Polsce jest najlepiej modelowana za pomocą procesów charakteryzujących się zmiennymi wariancjami warunkowymi i zmiennym warunkowym współczynnikiem korelacji. Przy czym, w przypadku rozważanych danych, największe prawdopodobieństwo a posteriori uzyskał model VECM-TSV USD_EUR. Mimo istotnych różnic w wartościach brzegowej gęstości wektora obserwacji wnioskowanie o warunkowych odchyleniach standardowych (jako miar zmienności), w obrębie modeli o zmiennym warunkowym współczynniku korelacji, jest podobne. Na wartość stóp zwrotu polskich kursów walutowych istotny wpływ ma kurs USD/EUR z rynku Forex oraz występuje mechanizm korekty błędu dla odchyleń od ścieżki długookresowej. Obecność w modelu zmiennej związanej z rynkiem Forex redukuje zmienność oraz podnosi wartość warunkowego współczynnika korelacji między badanymi szeregami czasowymi. (abstrakt oryginalny)

In the paper three series of daily growth rates (of PLN/USD, PLN/EUR and EUR/USD, 02.01.2002 -31.12.2004) are used to investigate the effect of the Forex market on the Polish exchange rates. In modelling of the official daily PLN/USD and PLN/EUR exchange rates the relationship: (PLN/USD)/(PLN/EUR) ≈ EUR/USD is introduced. We assume that this relation (in log terms) is a cointegration equation in the sense of Engle and Granger and that the EUR/USD exchange rate is weakly exogenous in the Bayesian sense (for inferences on the parameters and on the latent variables, which describe two Polish exchange rates). Under this assumption we build five models with the error correction mechanism (ECM) and with the disturbances, which follow bivariate SV processes. The stochastic volatility processes differ in assumptions on the conditional correlation and in the number of latent processes. The best model assumes that the conditional correlation is time-varying, stochastic, and that the conditional covariance matrix is described by three separate stochastic processes. We show that the presence of the EUR/USD exchange rate and of the ECM term has serious effect on the Polish exchange rates. It reduces volatility and leads to increase in the posterior mean of the conditional correlations. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Box G.E.P., Tiao G.C., [1973], Bayesian Inference in Statistical Analysis, Addison-Weseley Publishing Company, London.
  2. Charemza W.W., Deaman D.F., [1997], Nowa ekonometria, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  3. Chib S., Nardari E, Shephard N., [2001], Analysis of High Dimensional Multivanate Stochastic Volatility Models, Working Paper, Washington University in St. Louis.
  4. Engle, R.E, Granger C.W.J., [1987], Co-integration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica 55, 251-276.
  5. Gamerman D., [1997], Markov Chain Monte Carlo. Statistic simulation for Bayesian inference, Chapman and Hall, London.
  6. Jacquier E., Polson N., Rossi P., [1994], Bayesian analysis of stochastic volatility models, [with discussion], Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 12, s. 371-417.
  7. Jacquier E., Poison N., Rossi P., [1995], Model and Prior for Multivariate Stochastic Volatility Models, technical report, University of Chicago, Graduate School of Business.
  8. Nardari E., Scrugss J.T., [2003], Analysis of Linear Factor Models with Multivariate Stochastic Volatility for Stock and Bond Returns, (February 18, 2003), EFA 2003 Annual Conference Paper No. 668, http://ssrn.com/abstract=423980.
  9. Newton M.A., Raftery A.E., [1994], Approximate Bayesian inference by the weighted likelihood bootstrap (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society B, Vol. 56, No. 1, s. 3-48.
  10. O'Hagan A., [1994], Bayesian Inference, Halsted Press, New York.
  11. Osiewalski J., Pajor A., Pipień M., [2006], Bayesian Comparison of Bivariate GARCH and SV Models Conference on Forecasting Financial Markets and Economic Decision-making (FindEcon 2005, Łódź), Acta Universitatis Lodziensis - Folia Oeconomica, (w druku).
  12. Osiewalski J., Pipień M., [2004a], Bayesian Comparison of Bivariate ARCH-Type Models for the Main Exchange Rates in Poland, Journal of Econometrics, Vol. 123, s. 371-391.
  13. Osiewalski J., Pipień M., [2004b], Bayesian comparison of bivariate GARCH processes. The role of the conditional mean specification, [w]: Welfe A. (red.), New Directions in Macromodelling (red. A. Welfe), Elsevier, Amsterdam 2004, 173-196.
  14. Pajor A. [2003], Procesy zmienności stochastycznej SV w bayesowskiej analizie finansowych szeregów czasowych, Monografie: Prace Doktorskie, Nr 2, Wydawnictwo AE w Krakowie.
  15. Pajor A. [2005a], Bayesian Comparison of Bivariate SV Models for Two Related Time Series, Macromodels 2004, Problems of Building and Estimation of Econometric Models, Acta Universitatis Lodziensis - Folia Oeconomica 190, s. 177-196.
  16. Pajor A. [2005b], Dwuwymiarowe procesy SV w bayesowskiej analizie portfelowe, Metody ilościowe –w naukach ekonomicznych. Piąte Warsztaty Doktorskie z Ekonometrii i Statystyki (red. A. Welfe), Wydawnictwo SGH w Warszawie, s. 165-186.
  17. Pajor A. [2006], Bayesowskie modele SV w analizie korelacji warunkowej, Przegląd Statystyczny, t. 53, z. 1, s. 69-89.
  18. Pajor A. [2006], Bayesowskie modele VECM-SV dla kursów walutowych, Metody ilościowe w naukach ekonomicznych. Szóste Warsztaty Doktorskie z Ekonometrii i Statystyki (red. A. Welfe), Wydawnictwo SGH w Warszawie, s. 145-165.
  19. Pajor A. [2006], VECM - TSV Models for Exchange Rates of the Polish Zloty, [w:] Issues in Modelling, Forecasting and Decision-Making in Financial Markets, Acta Universitatis Lodzensis - Folia Oeconomica, Łódź, (w druku).
  20. Poirier D.J., [1985], Bayesian Hypothesis Testing in Linear Models with Continuously Induced Conjugate Priors Across Hypotheses, [w:] Bayesian Statistics 2, red. J.M. Bernardo, M.H. DeGroot, D.V. Lindley, A.F.M. Smith, North-Holland, Amsterdam, s. 711-722.
  21. Tierney L., [1994], Markov Chains for Exploring Posterior Distributions [with discussion], The Annals of Statistics, Vol. 22, s. 1701-1762.
  22. Tsay R.S., [2002], Analysis of Financial Time Series. Financial Econometrics, A Wiley-Interscience Publication, John Wiley & Sons, INC.
  23. Welfe A., [1998], Ekonometria. Metody i ich zastosowania, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  24. Zellner A., [1971], An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics, J. Wiley, New York.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0033-2372
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu