BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Włodarczyk Aneta (Częstochowa University of Technology, student), Szmigiel Tomasz (Częstochowa University of Technology, student)
Tytuł
Theoretical Aspects of Using Markov Models in Research of Exchange Rate Volatility
Teoretyczne aspekty wykorzystania modeli Markowa do badania zmienności kursu walutowego
Źródło
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2005, t. 194, s. 281-300, tab., bibliogr. 20 poz.
Tytuł własny numeru
Multivariate Statistical Analysis : Probability, Statistical Inference and Applications
Słowa kluczowe
Zmienność kursu walutowego, Ryzyko walutowe, Łańcuch Markowa, Prognozowanie kursów walut
Exchange rate variability, Currency risk, Markov chain, Exchange rates forecasting
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Prawidłowe oszacowanie kierunku zmian kursu wymiany może zmniejszyć ryzyko inwestycji w walutę lub może pozwolić na osiągnięcie większych dochodów z tej inwestycji. W opracowaniu tym autorzy przedstawiają propozycję zastosowania modeli Markowa do wykrycia i opisania prawidłowości rządzących procesem zmienności kursu walutowego. W pierwszej części została wykorzystana teoria łańcuchów Markowa do badania anomalii kalendarzowych występujących na rynku walutowym związanych z efektem weekendowym lub efektem stycznia. W artykule przedstawiona została również metoda oparta na teorii łańcuchów Markowa, która może posłużyć do zbadania wzajemnych powiązań pomiędzy zmiennością wolumenu obrotu oraz zmiennością cen dla terminowych kontraktów walutowych. W drugiej części zostaną przedstawione zagadnienia związane z budową i estymacją parametrów przełącznikowych modeli Markowa. W oparciu o modele przełącznikowe można prognozować zmiany kursu walutowego. Praca ma charakter teoretyczny. Badania empiryczne zostaną przeprowadzone w późniejszym terminie. (abstrakt oryginalny)

During modeling of short-run exchange rate fluctuations, there is usually a need for taking into consideration some random-type conditions, i.e. it is necessary to abandon the fundamental exchange rate theories in favor of probabilistic modeling. Among stochastic models, of special interest are Markov models. The main advantages of Markov models include a relative simplicity of construction, easy inferences, well-known estimation methods and especially consistence of properties of these models with the observed properties of many real phenomena. Application of switching models is based on a general assumption that the examined time series can be presented as sequences of random variables of a known type of conditional distribution in all regimes. Known from literature propositions concerning the modeling of exchange rate with the use of switching models did not provide sufficiently good forecasts of the future exchange rate levels because of, among others, low frequency of data used for the construction of the model (quarterly or monthly data). The authors are going to continue the examination of the PLN exchange rate fluctuation with the use of Markov models that was started in this paper. The next stage of their work will be connected with conducting empirical research concerning the occurrence of calendar anomalies in the Polish currency market. For this purpose, a new method based on the Markov chains theory will be applied, which offers a new perspective to this problem. Testing of the calendar time hypothesis has been considered so far mostly in the aspect of comparison of daily expected values and variances of exchange rate return rates. Then, on the basis of the data concerning exchange rates for high measurement frequency, a Markov switching model will be constructed and used for description of the PLN depreciation and appreciation period. (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. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
  2. Chrabonszczewska E., Kalicki K.. (1996), Teoria i polityka kursu walutowego, Oficyna Wyd. SGH, Warszawa.
  3. Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B. (1977), Maximum likelihood for incomplete date via the EM algorithm, Journal of the Royal Statistical Society, 39.
  4. Dunis Ch. (ed.) (2001), Prognozowanie rynków finansowych, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
  5. Engel C., Hamilton J.D. (1990), Long swings in the dollar: are they in data and do markets know it?, American Economic Review, 80.
  6. Engel Ch. (1992), Can the Markov switching model forecast exchange rates?, NBER Working Paper, no 4210.
  7. Fama E. (1965), The behavior of stock market prices, Journal of Business, 38.
  8. Goldfeld S.M., Quandt R.E. (1973), A Markov model for switching regressions, Journal of Econometrics, 1.
  9. Hamilton J.D. (1989), A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle, Econometrica, 57.
  10. Hamilton J.D. (1990), Analysis of time series subject to changes in regime, Journal of Econometrics, 45.
  11. Hamilton J.D. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
  12. losifescu M. (1988), Skończone procesy Markowa i ich zastosowania, PWN, Warszawa.
  13. Jajuga K. (ed.) (2000), Metody ekonometryczne i statystyczne w analizie rynku kapitałowego, Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław.
  14. Lee T.C., Judge G.G., Zellner A. (1997), Estimating the Parameters of the Markov Probability Model from Aggregate Time Series Data, North Holland, Amsterdam.
  15. Osińska M. (2000), Ekonometryczne modelowanie oczekiwań gospodarczych, Wyd. UMK, Toruń.
  16. Podgórska M., Śliwka P., Topolewski M., Wrzosek M. (2000), Łańcuchy Markowa w teorii i w zastosowaniach, Oficyna Wyd. SGH, Warszawa.
  17. Shiyun W., Guan L.K., Chang C. (1999), A new methodology for studying intraday dynamics of Nikkei index futures using Markov chains, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9.
  18. Skrodzka W., Włodarczyk A. (2002), Wykorzystanie łańcuchów Markowa do badania zmienności indeksu WIG 20, II konferencja: „Rynek kapitałowy. Skuteczne inwestowanie", Wyd. Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
  19. Sobczyk K. (1973), Metody dynamiki statystycznej, PWN, Warszawa.
  20. Titterington D.M., Smith A.F.M., Makov U.E. (1985), Statistical Analysis of Finite Mixture Distributions, Wiley, Chichester.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0208-6018
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu