BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Batóg Barbara (Uniwersytet Szczeciński), Wawrzyniak Katarzyna (Akademia Rolnicza w Szczecinie)
Tytuł
Prognozy logitowe diagnoz na przykładzie spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
Forecasts of Diagnoses Based on Logit Models For Firms Noted on the Warsaw Stock Exchange
Źródło
Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania / Uniwersytet Szczeciński, 2008, nr 9, s. 378-390, rys., tab., bibliogr. 14 poz.
Tytuł własny numeru
Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie
Słowa kluczowe
Model logitowy, Prognozowanie, Modele ekonometryczne
Logit model, Forecasting, Econometric models
Uwagi
streszcz., summ..
Firma/Organizacja
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie
Warsaw Stock Exchange
Abstrakt
Z przedstawionych rozważań wynika, że w długim okresie inwestowanie w instrumenty ryzykowne, czyli akcje, daje zdecydowanie wyższą stopę zwrotu niż inwestowanie w papiery skarbowe. Różnica pomiędzy tymi stopami określana jest mianem rynkowej premii z tytułu ryzyka i służy jako bardzo ważny parametr w wycenie przedsiębiorstw. Okazuje się, że w zależności od przyjętych założeń, w szczególności dotyczących benchmarku rynku akcji (indeks giełdowy), inwestycja wolnej od ryzyka, rodzaju średniej i okresu pomiaru, możemy uzyskać i w praktyce uzyskujemy różne wyniki. Odmienne szacunki premii skutkują zróżnicowanymi estymacjami kosztu kapitału, a w konsekwencji prowadzą do różnych szacunków wartości wycenianych podmiotów. Sprawa jest więc bardzo ważna i wymaga odpowiedniego potraktowania. Dodatkową komplikacją jest również to, że samo pojęcie i definicja premii z tytułu ryzyka nie jest wcale jednoznaczne. Wyzwania stosujące przed teorią i praktyką szacowania kosztu kapitału są więc ogromne. (abstrakt oryginalny)

W artykule przyjęto, że zmienną zależną będzie zmienna wielomianowa, zdefiniowana na podstawie czterech diagnoz cząstkowych, przy czym zastosowano dwa podejścia do pomiaru wariantów tej zmiennej - nominalne i porządkowe. Dla tak zdefiniowanej zmiennej oszacowane zostały nominalne i porządkowe wielomianowe modele logitowe dla spółek giełdowych z sektora Przemyśl chemiczny na podstawie danych kwartalnych w latach 1998-2006. Prognozy pozytywnej diagnozy łącznej wyznaczono na poszczególne kwartały 2007 roku. Prognozy te porównano z rzeczywistymi diagnozami łącznymi.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego
Bibliografia
Pokaż
  1. Baltagi B.H. (Ed.), A Companion to Theoretical Econometrics, Blackwell Publishing. Malden, Oxford 2003.
  2. Bartosiewicz S. (red.). Estymacja modeli ekonometrycznych, 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. Część 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. 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. Część I. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 462, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 6, str. 375-388, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2007.
  6. Batóg B., Wawrzyniak K., Wielomianowe modele zmiennych jakościowych w diagnozie i prognozie sektorowej na giełdzie papierów wartościowych w Warszawie, [w:] Dittmann P., Szanduła J. [red.], Prognozowanie w zarządzaniu firmą, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Wrocław 2008.
  7. Cameron A.C., Trivedi P.K., Microeconometrics. Methods and applications, Cambridge University Press, Cambridge 2005.
  8. Cramer J.S., Logit Models from Economics and Other Fields. Cambridge University Press, Cambridge 2003.
  9. Chow G.C., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1990.
  10. Gardner E.S., Exponential Smoothing: The State of the Art. Journal of Forecasting, Vol. 4, 1-28, 1985.
  11. Gruszczyński M., Wielomianowy model logitowy dla makrodanych. Przegląd Statystyczny nr 1-2/1996.
  12. Gruszczyński M., Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2001.
  13. Kleinbaum D.G., Klein M., Logistic Regression, Springer, New York 2002.
  14. Zeliaś A., Teoria prognozy. PWE, Warszawa 1997.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-2382
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu