BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Papla Daniel (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Tytuł
Analiza zmian zależności między notowaniami spółek na GPW w Warszawie
The Analysis of Changes of Dependence between Stock Market Returns on the Warsaw Stock Exchange
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (17), 2010, nr 107, s. 107-116, tab., rys., bibliogr. 19 poz.
Research of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Słowa kluczowe
Badania empiryczne, Instrumenty finansowe, Akcje, Analiza zależności, Spółki giełdowe
Empirical researches, Financial instruments, Shares, Dependency analysis, Stock market companies
Uwagi
streszcz., summ.
Firma/Organizacja
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie
Warsaw Stock Exchange
Abstrakt
W warunkach dużej zmienności sytuacji na rynkach finansowych ważne jest, zdaniem autora, zbadanie, jak zmienia się w czasie zależność między instrumentami. Analiza tych zmian jest głównym celem artykułu. Drugim celem jest zbadanie różnic i podobieństw wyników otrzymanych za pomocą dwóch różnych metod zastosowanych w artykule. Instrumentami analizowanymi w artykule są akcje spółek notowanych na naszej giełdzie. Pierwsza część artykułu zawiera wprowadzenie w temat, w drugiej opisano dwie metody wykorzystane przez autora do mierzenia zmian zależności w czasie: model dynamicznego współczynnika korelacji (Dynamie Correlation Coefficient DCC) oraz funkcję powiązań ze zmiennym w czasie współczynnikiem (współczynnikami). Trzecia część zawiera prezentację wyników badań empirycznych z wykorzystaniem danych z polskiej giełdy wraz 5 ich omówieniem.(abstrakt oryginalny)

In a highly volatile environment of financial markets it is very important, in author's opinion, to investigate changes of dependence between financial instruments in time. The main goal of this paper is to analyze those changes. The secondary goal is to investigate dissimilarities and similarities of results obtained by two different methods used in this paper. Returns of stocks from the Polish stock market were taken as financial instruments. The paper consists of three parts. The first part contains introduction, the second one contains presentation of two methods used to measure changes of dependence in time: dynamic correlation coefficient - DCC and copula functions with time variant coefficient (coefficients). Research results and their interpretation are presented in the third part.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Armstrong M., Copula Catalogue. Part I: Bivariate Archimedean Copulas, maszynopis, CERNA, Paryż 2003, http://www.cerna.cnsmp.fr.
  2. Bae K.-H., Karolyi G.A., Stulz R.M., A new approach to measuring financial contagion, "The Review of Financial Studies" vol. 16, no 3 (Autumn 2003), s. 717-763.
  3. Bouyć E., Durrleman V., Nikeghbali A., Riboulet G., Roncalli T., Copulas for Finance A Reading Guide and Some Applications, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1032533, 2007.
  4. Embrechts P., Lindskog F., McNeil A., Modelling Dependence with Copulas and Applications to Risk Management, [w:] Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance, red. S.T. Rachev, El-sevier/North-Holland, Amsterdam 2003.
  5. Engle R.F., Dynamic conditional correlation - a simple class of multivariate GARCH models, "Journal of Business and Economic Statistics" 2002, 20(3), s. 339-50.
  6. Engle R.F., Sheppard K., Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH, Working Paper 8554, NBER 2001.
  7. Genest C., Rivest L.P., Statistical inference procedures for bivariate archimedean copulas, "Journal of the American Statistical Association" 1993 nr 88, s. 1034-1043.
  8. Jajuga K., Kuziak K., Modeling Relationships in Multivariate Data, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 10, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 988, AE, Wrocław 2003, s. 461-471.
  9. Jajuga K., Papla D., Copula Functions in Model Based Clustering, [w:] From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, M. Spiliopoulou i in. (red.), Springer Verlag, Berlin 2006, s. 606-613.
  10. Jajuga K., Papla D., Extreme Value Analysis and Copulas, [w:] Statistical Tools in Finance and Insurance, P. Cizek, W. Hardle, R. Weron (red.), Springer, Berlin 2005, s. 45-64.
  11. Joe H., Multivariate Models and Dependence Concepts, Chapman & Hall, Boca Raton 1997.
  12. Nelsen R.B., An Introduction to Copulas, Springer Verlag, New York 1999.
  13. Papla D., Analiza notowań na giełdach w Polsce i na świecie z wykorzystaniem warunkowego rozkładu alfa-stabilnego i funkcji copula, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 12, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1076, AE, Wrocław 2005a, s. 423-433.
  14. Papla D., Klasyfikacja spółek notowanych na GPW w Warszawie z wykorzystaniem funkcji powiązań (copula functions), [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania. Taksonomia 13, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1126, AE, Wrocław 2006, s. 271-279.
  15. Papla D., Wykorzystanie funkcji copula w budowie optymalnego portfela na przykładzie wybranych spółek notowanych na GPW w Warszawie, [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne - materiały konferencyjne, UMK, Toruń 2005b, s. 101-110.
  16. Papla D., Zastosowanie modelu DCC-MGARCH oraz wybranych funkcji powiązań jako narzędzia analizy ryzyka za pomocą CVAR na przykładzie GPW w Warszawie, Konferencja Katedr Finansów, Stan i perspektywy rozwoju rynków finansowych, UMK, Toruń 2008, s. 299-310.
  17. Papla D., Piontek K., Zastosowanie rozkładów &-stabilnych i funkcji powiązań (copula) w obliczaniu wartości zagrożonej (VaR), [w:] Wyzwania współczesnych finansów, red. K. Jajuga, UE, Wrocław 2009, s. 123-131.
  18. Patton A.J., Modelling asymmetric exchange rate dependence, "International Economic Review" 2006,47(2).
  19. Rokita P., Zastosowanie archimedesowskich funkcji powiązań (Archimedean copulas) o liczbie wymiarów większej niż 2 w analizie ryzyka portfela na rynku polskim, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 13, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1126, AE, Wrocław 2006, s. 280-288.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1505-9332
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu