BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Szczepocki Piotr (University of Lodz, Poland)
Tytuł
Clustering Companies Listed on the Warsaw Stock Exchange According to Time-Varying Beta
Grupowanie spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie według bet zmiennych w czasie
Źródło
Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, 2019, vol. 23, nr 2, s. 63-77, rys., tab., bibliogr. 48 poz.
Ekonometria
Słowa kluczowe
Metody grupowania, Analiza skupień, Ekonometria, Model wyceny aktywów kapitałowych, Szeregi czasowe
Grouping methods, Cluster analysis, Econometrics, Capital Asset Pricing Model (CAPM), Time-series
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C38, C58
streszcz., summ.
Abstrakt
Jednym z podstawowych narzędzi konstrukcji portfela akcji jest jednowskaźnikowy model Sharpe'a. Jest to model opisujący zależność pomiędzy stopami zwrotu z akcji danej spółki a czynnikiem rynkowym utożsamianym zazwyczaj z indeksem giełdowym. Miarą siły tej zależności jest parametr regresji w liniowym modelu regresji Sharpa, nazywany parametrem beta. Wiele badań wskazuje jednak, że parametr beta nie jest stabilny w czasie i do jego wyznaczenia należy użyć modeli, które umożliwiają opisanie dynamiki parametru beta w czasie. Jedną z najczęściej używanych metod do oszacowania parametru beta zmiennego w czasie jest filtr Kalmana. Jako wynik filtru Kalmana otrzymujemy szereg czasowy będący oszacowaniem parametru beta zmiennego w czasie. W artykule zostaną zaprezentowane przykłady grupowania spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie ze względu na otrzymane oszacowania parametru beta zmiennego w czasie z wykorzystaniem miary DTW (Dynamic Time Warping).(abstrakt oryginalny)

The beta parameter is a popular tool for the evaluation of portfolio performance. The Sharpe single-index model is a simple regression model in which the stock's returns are regressed against the returns of a broader index. The beta parameter is a measure of the strength of this relation. Extensive recent research has proved that the beta is not constant in time and should be modelled as a time-variant coefficient. One of the most popular methods of the estimation of a time-varying beta is the Kalman filter. As the output of the Kalman filter, one obtains a sequence of the estimates of a time-varying beta. This sequence shows the historical dynamics of sensitivity of a company's returns to the variations of market returns. The article proposes a method of clustering companies listed on the Warsaw Stock Exchange according to time-varying betas.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Aghabozorgi S., Teh Y.W., 2014, Stock market co-movement assessment using a three-phase clustering method, Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 4, pp. 1301-1314.
  2. Aghabozorgi S., Shirkhorshidi A.S., Wah T.Y., 2015, Time-series clustering - a decade review, Information Systems, vol. 53, pp. 16-38.
  3. Alexander G.J., Chervany N.L., 1980, On the estimation and stability of beta, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 15, no. 1, pp. 123-137.
  4. Andersen T.G., Bollerslev T., Diebold F.X., Wu G., 2006, Realized beta: persistence and predictability, Econometric Analysis of Financial and Economic Time Series, Emerald Group Publishing Limited, pp. 1-39.
  5. Augustyński I., Laskoś-Grabowski P., 2018, Clustering macroeconomic time series, Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, vol. 22, no. 2, 74-88.
  6. Baesel J.B., 1974, On the assessment of risk: some further considerations, The Journal of Finance, vol. 29, pp. 1491-1494.
  7. Bagnall A.J., Janacek G., De la Iglesia B., Zhang M., 2003, Clustering Time Series from a Mixture of Polynomial Models with Discretised Data, [in:] Proceedings of the Second Australasian Data Mining Workshop, pp. 105-120.
  8. Będowska-Sójka B., 2017, Evaluating the accuracy of time-varying Beta. The evidence from Poland, Dynamic Econometric Models, vol. 17, pp. 161-176.
  9. Blume M., 1971, The assessment of risk, The Journal of Finance, vol. 26, no. 1.
  10. Brooks R.D., Faff R.W., McKenzie M.D., 1998, Time-varying beta risk of Australian industry portfolios: a comparison of modeling techniques, Australian Journal of Management, vol. 23, no. 1, pp. 1-22.
  11. Bryja A., 2012, Optymalizacja liczby skupień na podstawie wybranych wskaźników jakości grupowania, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, vol. 892, pp. 53-67.
  12. Caliński T., Harabasz J., 1974, A dendrite method for cluster analysis, Communications in Statistics- Theory and Methods, vol. 3, no. 1, pp. 1-27.
  13. Cai Z., Ren Y., Yang B., 2015, A semiparametric conditional capital asset pricing model, Journal of Banking & Finance, 61, pp. 117-126.
  14. Chen S.N., 1982, An examination of risk-return relationship in bull and bear markets using time-varying security betas, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 17, pp. 265-286.
  15. Chen S.N., Lee C.F., 1982, Bayesian and mixed estimators of time varying betas, Journal of Economics and Business, vol. 34, no. 4, pp. 291-301.
  16. Choudhry T., Wu H., 2009, Forecasting the weekly time-varying beta of UK firms: comparison between the GARCH models vs the Kalman filter method, The European Journal of Finance, vol. 15, issue 4, pp. 437-444.
  17. Das A., Ghoshal T.K., 2010, Market risk beta estimation using the adaptive Kalman filter, International Journal of Engineering Science and Technology, vol. 2, no. 6, pp. 1923-1934.
  18. Dębski W., Feder-Sempach E.M., Wójcik S., 2017, Stabilność parametru beta dla największych spółek z rynku polskiego, niemieckiego i francuskiego - analiza porównawcza, Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H-Oeconomia, vol. 51, no. 5.
  19. Ebner M., Neumann T., 2005, Time-varying betas of German stock returns, Financial Markets and Portfolio Management, vol. 19, no. 1, pp. 29-46.
  20. Fabozzi F., Francis J.C., 1977, Stability tests for alphas and betas over bull and bear market conditions, Journal of Finance, vol. 32, pp. 1093-1099.
  21. Fabozzi F.J., Francis J.C., 1978, Betas as a random coefficient, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 13, pp. 101-115.
  22. Faff R.W., Hillier D., Hillier J., 2000, Time varying beta risk: an analysis of alternative modelling techniques, Journal of Business Finance & Accounting, vol. 27, no. 5-6, pp. 523-554.
  23. Ferreira E., Gil-Bazo J., Orbe S., 2011, Conditional beta pricing models: A nonparametric approach, Journal of Banking & Finance, vol. 35, no. 12, pp. 3362-3382.
  24. Focardi S.M., Fabozzi F.J., 2004, Clustering economic and financial time series: exploring the existence of stable correlation conditions, Finance Letters, vol. 2, no. 3, pp. 1-9. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/2547390.
  25. Fu T.C., Chung F.L., Ng V., Luk R., 2001, Pattern discovery from stock time series using self-organizing maps, [in:] Workshop Notes of KDD 2001 Workshop on Temporal Data Mining, pp. 26-29.
  26. Gatnar E., Walesiak M., 2004, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław.
  27. Giorgino T., 2009, Computing and visualizing dynamic time warping alignments in R: the DTW package, Journal of Statistical Software, vol. 31, no. 7, pp. 1-24.
  28. Gonedes N.J., 1973, Evidence on the information content of accounting numbers: accounting-based and market-based estimates of systematic risk, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 8, no. 3, pp. 407-443.
  29. Hamilton J.D., 1988, Rational-expectations econometric analysis of changes in regime: an investigation of the term structure of interest rates, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 12, pp. 385-423.
  30. Huang H-C., 2000, Tests of regimes-switching CAPM, Applied Financial Economics, vol. 10, pp. 573-578.
  31. Kim K.M., Zumwalt, J.K., 1979, An analysis of risk in bull and bear markets, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 14, no. 5, pp. 1015-25.
  32. Korzeniewski J., 2014, Indeks wyboru liczby skupień w zbiorze danych, Przegląd Statystyczny, vol. 61, no. 2, pp. 169-180.
  33. Korzeniewski J., 2017, Zastosowanie analizy skupień do konstruowania portfeli akcji na WGPW, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 468 (Taksonomia 28), pp. 108-115.
  34. Korzeniewski J., 2018, Efficient stock portfolio construction by means of clustering, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, vol. 1, pp. 85-92.
  35. Kumar M., Patel N.R., 2002, Clustering Seasonality Patterns in the Presence of Errors, [in:] Proceedings of the Eighth, ACMSIGKDD, pp. 557-563.
  36. Kurach R., Stelmach J., 2014, Time-varying behaviour of sector beta risk - the case of Poland, Romanian Journal of Economic Forecasting, vol. 17, no. 1, pp. 139-159.
  37. Lie F., Brooks R., Faff R., 2000, Modelling the equity beta risk of Australian financial sector companies, Australian Economic Papers, vol. 39, no. 3, pp. 301-311.
  38. Markowitz H. M., 1952, Portfolio selection, The Journal of Finance, vol. 7, no. 1, pp. 77-91.
  39. Markovitz, H. M., 1959, Portfolio selection: the efficient diversification of investments, John Wiley, NY.
  40. Marvin K., 2015, Creating Diversified Portfolios Using Cluster Analysis, Princeton University.
  41. Montero P., Vilar J.A., 2014, Tsclust: an r package for time series clustering, Journal of Statistical Software, vol. 62, no. 1, pp. 1-43.
  42. Paparrizos J., Gravano L., 2015, k-shape: the efficient and accurate clustering of time series, In Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 1855- -1870.
  43. Rubaszek M., 2012, Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R, Oficyna Wydawnicza - Szkoła Główna Handlowa.
  44. Sakoe H., Chiba S., 1978, Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 26, no. 1, pp. 43-49.
  45. Sharpe W., 1964, Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk, Journal of Finance, 19, 3, pp. 425-442.
  46. Sharpe W.F., 1966, Mutual fund performance, The Journal of Business, vol. 39, no. 1, pp. 119-138.
  47. Treynor J.L., 1965, How to rate management of investment funds, Harvard Business Review, vol. 43, no. 1, pp. 63-75.
  48. Walesiak M., 2009, Analiza skupień, [in:] Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, ed. M. Walesiak, E. Gatnar, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/eada.2019.2.05
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu