Wpływ kryzysu finansowego na rynek transakcji fx swap w Polsce

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wpływ kryzysu finansowego na rynek transakcji fx swap w Polsce"

Transkrypt

1 Bank i Kredy 44 (3), 2013, Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce Paweł Olsza* Nadesłany: 16 luego 2012 r. Zaakcepowany: 9 sycznia 2013 r. Sreszczenie Narasający kryzys na amerykańskim rynku nieruchomości przerodził się laem 2007 r. w kryzys zaufania, kóry objął cały świaowy rynek finansowy. Źródłem kryzysu był najbardziej rozwinięy rynek finansowy na świecie, a jednym z mechanizmów ransmisji kryzysu był rynek ransakcji wymiany waluowej (fx swap). Celem niniejszego arykułu jes analiza głównych uwarunkowań funkcjonowania rynku ransakcji fx swap w Polsce w syuacji kryzysu finansowego. W ocenie auora kryzys finansowy był źródłem srukuralnej zmiany, kóra zaszła na rynku ransakcji fx swap w Polsce. Od począku kryzysu finansowego zaburzenia na rynkach rozwinięych, akich jak rynek pieniężny euro i dolara amerykańskiego, bezpośrednio wpływały na efekywność funkcjonowania rynku fx swap w Polsce. Tym samym rynek ransakcji fx swap sał się jednym z mechanizmów ransmisji zaburzeń z rynków rozwinięych na polski rynek finansowy. Słowa kluczowe: kryzys finansowy, ransakcje fx swap, efek zarażania, premia za ryzyko JEL: C58, E44, G01, G14 * Dokoran na Uniwersyecie Ekonomicznym w Poznaniu; pawel.olsza@gmail.com.

2 314 P. Olsza 1. Wsęp Celem niniejszego arykułu jes próba idenyfikacji czynników wpływających na rynek ransakcji fx swap w Polsce w warunkach kryzysu finansowego. W szczególności weryfikacji podlega hipoeza, że w wyniku kryzysu finansowego na rynku ransakcji fx swap w Polsce zaszła srukuralna zmiana w czynnikach wpływających na jego funkcjonowanie. Od począku kryzysu finansowego zaburzenia na rynkach rozwinięych, akich jak rynek pieniężny euro i dolara amerykańskiego, bezpośrednio wpływały na efekywność funkcjonowania rynku ransakcji fx swap w Polsce. Rynek en sał się zaem jednym z mechanizmów ransmisji zaburzeń z rynków rozwinięych na polski rynek finansowy. Głównym przedmioem analiz zaprezenowanych w arykule są dwa najbardziej płynne segmeny rynku ransakcji fx swap w Polsce, j. ransakcje dla pary waluowej EUR/PLN oraz USD/PLN. Arykuł jes uzupełnieniem doychczasowych opracowań doyczących wpływu osaniego kryzysu finansowego na rynek ransakcji waluowych w Polsce (por. np. Konopczak, Sieradzki, Wiernicki 2010; Konopczak, Mielus, Wieprzowski 2011). Opis zmian zachodzących na rynku ransakcji fx swap w Polsce połączono z analizą głównych uwarunkowań jego funkcjonowania oraz idenyfikacją czynników wpływających na niego w warunkach kryzysu finansowego. Opracowanie składa się z sześciu części. Po wsępie, w części drugiej podjęo próbę synezy zmian zachodzących na rynku finansowym w wyniku kryzysu finansowego. W przeprowadzonej analizie skupiono się przede wszyskim na rynkach pieniężnych euro, dolara amerykańskiego i złoego. W szczególności omówiono obserwowane od począku kryzysu zjawisko wzrosu premii za ryzyko na rynku międzybankowym, będące wynikiem spadku zaufania pomiędzy insyucjami finansowymi uczesnikami rynku oraz zwiększenia awersji do ryzyka. W części rzeciej przedsawiono zmiany w funkcjonowaniu rynku ransakcji fx swap w Polsce w wyniku zaburzeń będących konsekwencją kryzysu finansowego. Zaprezenowano główne czynniki wpływające na funkcjonowanie rynku ransakcji fx swap w warunkach kryzysu oraz omówiono zmiany srukuralne, będące skukiem zaburzeń na świaowych rynkach finansowych. W części czwarej arykułu podjęo próbę opisu mechanizmu przenoszenia zaburzeń z rynków rozwinięych na polski rynek ransakcji fx swap. W części piąej omówiono wyniki analizy empirycznej mechanizmu przenoszenia ych zaburzeń. Część szósa zawiera wnioski z analiz zaprezenowanych w niniejszym arykule. 2. Wpływ kryzysu finansowego na rynek międzybankowy Całościowa analiza źródeł kryzysu na rynku finansowym wychodzi poza zakres niniejszego arykułu. Ze względu na główny cel arykułu analizę wpływu kryzysu na funkcjonowanie rynku międzybankowego, ze szczególnym uwzględnieniem rynku ransakcji wymiany waluowej (fx swap) jako dzień, w kórym rozpoczęły się zaburzenia na świaowych rynkach finansowych, przyjęo 9 sierpnia 2007 r. W ym dniu jeden z największych francuskich banków, BNP Paribas, ogłosił, że z powodu braku możliwości wyceny jednosek zawiesza wypłay z rzech funduszy inwesujących na amerykańskim rynku kredyów hipoecznych. W wielu opracowaniach (m.in. Baba, Packer, Nagano 2008; Konopczak, Sieradzki, Wiernicki 2010; Soulaneva, Srömqvis 2009; Taylor, Williams 2009) uznaje się o za począek zaburzeń na świaowym rynku międzybanko-

3 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 315 wym. Brak informacji na ema rzeczywisego zaangażowania insyucji finansowych na rynku kredyów hipoecznych doprowadził do nagłego wzrosu oczekiwanego przez inwesorów wynagrodzenia za ryzyko. Spadek zaufania pomiędzy insyucjami finansowymi uczesnikami rynku oraz zwiększenie awersji do ryzyka spowodowały wzros premii za ryzyko na rynku międzybankowym (por. NBP 2008a, s. 15). Powszechnie przyjmuje się, że miernikiem premii za ryzyko na rynku międzybankowym jes różnica pomiędzy sawkami depozyów rynku międzybankowego, akimi jak LIBOR, WIBOR czy EURIBOR, a odpowiadającymi im sawkami ransakcji OIS (por. np. Thornon 2009; Kliber, Płuciennik 2011). Wielkość LIBOR wskazuje, za jaką cenę insyucja finansowa jes goowa użyczyć swoich środków innej insyucji finansowej na określony okres. W ym przypadku przepływy są jednosronne i mają miejsce na począku ransakcji (złożenie nominału) oraz na końcu ransakcji (zwro nominału powiększonego o oprocenowanie). W konrakcie OIS (overnigh indexed swap) nasępuje wymiana płaności pomiędzy insyucjami uczesnikami ransakcji. Dokonuje się jej w dniu rozliczenia ransakcji. Z jednej srony płacona jes uzgodniona sopa sała konraku OIS, z drugiej średnia geomeryczna sopy O/N (overnigh) rynku międzybankowego 1. W większości przypadków erminy zapadalności konraków OIS nie przekraczają jednego roku (por. Flavell 2006, s ). W związku ze wzajemną wymianą płaności przez obie srony konraku oraz brakiem wymiany nominału ransakcji uznaje się, że ransakcja OIS ma minimalny poziom ryzyka kredyowego konrahena. Zmiany obserwowanej na rynku międzybankowym premii za ryzyko w okresie od 3 sycznia 2005 r. do 30 września 2011 r. zilusrowano na wykresie 1. Wykres 1 Ewolucja spreadu pomiędzy sawkami LIBOR 3M, WIBOR 3M i EURIBOR 3M a odpowiadającymi im sawkami ransakcji OIS 3M w okresie od 3 sycznia 2005 r. do 30 września 2011 r pk bazowe Bankrucwo Problemy Lehman Zmniejszanie BNP Paribas Brohers awersji do ryzyka Kryzys zadłużeniowy srefy euro PLN EUR USD Źródło: Reuers. 1 W Polsce są o najczęściej podawane przez NBP kwoowania sawki POLONIA. Więcej informacji na ema specyfikacji konraku OIS, sopy rynku międzybankowego WIBOR oraz sopy POLONIA można znaleźć na sronie ACI:

4 316 P. Olsza Gwałowny wzros warości spreadu dla rynków euro i dolara amerykańskiego obserwowano od 9 sierpnia 2007 r. Jednocześnie na począku kryzysu polski rynek międzybankowy wydawał się odporny na zaburzenia na rynkach świaowych. Zgodnie z informacjami prezenowanymi przez NBP krókoerminowe sopy procenowe w Polsce w okresie do czerwca 2008 r. odzwierciedlały głównie oczekiwania co do przyszłego kszałowania się poziomu sóp referencyjnych. Wyjąkiem było podniesienie poziomu spreadu w grudniu 2007 r. Zdaniem NBP (2008a, s. 16) nasąpiło o głównie na skuek malejącej na koniec roku płynności rynku związanej w związku z przygoowaniami banków do zamknięcia roku oraz rozliczania w ym okresie dużych ransakcji budżeu pańswa. Prowadzone przez NBP badania ankieowe nie wykazały również spadku zaufania między uczesnikami rynku międzybankowego. Jedynie część banków zmniejszyła w ym okresie skalę ransakcji na rynku międzybankowym (por. NBP 2008a, s. 16). Wydarzeniem, kóre wpłynęło na wzros warości spreadu na polskim rynku, była upadłość banku inwesycyjnego Lehman Brohers ogłoszona 15 września 2008 r. Zgodnie z informacjami NBP (2008b, s. 15) bezpośrednio po upadku Lehman Brohers na rynku międzybankowym zawierano wyłącznie ransakcje o najkrószych erminach, akie jak ransakcje overnigh. W nasępnych miesiącach ermin zapadalności pożyczek na rynku międzybankowym wydłużył się, jednak przez cały czas warość spreadu urzymywała się na wysokim poziomie. Arbiraż pomiędzy poszczególnymi segmenami rynku nie funkcjonował ze względu na znaczne zmniejszenie limiów na ryzyko kredyowe konrahena oraz małą liczbę uczesników rynku pieniężnego (por. NBP 2009, s. 22). Od marca 2009 r. na rynku obserwowano sopniowe zmniejszanie się awersji do ryzyka (zjawisko o opisują m.in. Konopczak, Sieradzki, Wiernicki 2010, s. 64), powierdzone sopniowym obniżaniem się warości spreadu na rynku międzybankowym. W maju 2010 r. endencja do obniżania warości spreadu zosała jednak zahamowana, na co wpłynął nasilający się kryzys zadłużeniowy pańsw srefy euro (por. NBP 2010b, s. 18). Wszyskie e czynniki sprawiły, że warość spreadu pomiędzy sawkami LIBOR, WIBOR oraz EURIBOR urzymywała się na wyższym poziomie niż przed 9 sierpnia 2007 r. 3. Wpływ kryzysu finansowego na rynek swapów waluowych Transakcje ypu swap waluowy (fx swap) wykorzysywane są przez insyucje finansowe głównie do pozyskiwania finansowania w walucie obcej (por. Baba, Packer, Nagano 2009, s. 75). Specyfiką polskiego rynku jes duży udział zaangażowania banków zagranicznych wykorzysujących ransakcje fx swap jako narzędzie zarządzania ryzykiem waluowym wynikającym z ich inwesycji na polskim rynku obligacji skarbowych (por. NBP 2007, s. 5; NBP 2010a, s. 7). W przypadku banków krajowych ransakcje fx swap wykorzysywane są przede wszyskim do zabezpieczenia ekspozycji waluowej porfeli kredyów mieszkaniowych denominowanych w waluach obcych. Zgodnie z informacjami NBP (2008a, s. 62) od 2007 r. przyrosy kredyów mieszkaniowych coraz bardziej zależały od środków pozyskanych od banków zagranicznych. Schema płaności przykładowej ransakcji fx swap dla pary waluowej EUR/PLN, o nominale N euro, dacie zawarcia T 1, dacie zapadalności T 2 przy założeniu kursu spo na poziomie S oraz kursu erminowego ransakcji usalonego na poziomie F zaprezenowany zosał na wykresie 2.

5 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 317 Wykres 2 Schema płaności przykładowej ransakcji fx swap Konrahen A N N x F 0 T 1 T 2 N x S N Konrahen B Różnica pomiędzy usalonym erminowym kursem waluowym a kursem spo sanowi kosz pozyskania finansowania w walucie obcej z wykorzysaniem ransakcji fx swap. W celu zachowania założenia o braku możliwości arbirażu kurs erminowy powinien spełniać nasępującą zależność daną paryeem sóp procenowych (por. np. Weron, Weron 2005, s. 87): 1 + rd ( T ) F(, T ) = S( ) (1) 1 + rf ( T ) gdzie: S() akualny kurs waluowy spo określony jako warość jednoski waluy zagranicznej wyrażona w jednoskach waluy krajowej, F(, T) waluowy kurs erminowy określony jako warość jednoski waluy zagranicznej wyrażona w jednoskach waluy krajowej, T wyrażony w laach ermin zapadalność ransakcji fx swap, r D sopa procenowa waluy krajowej o erminie zapadalności ransakcji fx swap, r F sopa procenowa waluy zagranicznej o erminie zapadalności ransakcji fx swap. Dosępne na rynku kwoowania ransakcji fx swap prezenowane są w zw. punkach swapowych (swap poins), czyli jako wyrażona w punkach bazowych różnica pomiędzy waluowym kursem erminowym ransakcji fx swap a akualnym kursem spo dla danej waluy. Warość fx swap dla poszczególnych erminów zapadalności jes pochodną paryeu sóp procenowych dla poszczególnych walu oraz rynkowej gry popyu i podaży na rynku ransakcji fx swap. Wzros popyu powoduje wzros poziomu punków swapowych i w rezulacie zwiększa kosz pozyskania finansowania w walucie zagranicznej z wykorzysaniem ransakcji fx swap. W lieraurze przedmiou wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap najczęściej usala się w wyniku analizy zmian warości spreadu pomiędzy rynkową a implikowaną sopą

6 318 P. Olsza procenową dla waluy zagranicznej (por.: Baba, Packer 2009a; Baba, Packer 2009b; Coffey, Hrung, Sarkar 2009; Genberg i in. 2009; Griffoli, Ranaldo 2011). Wykorzysując podawane na rynku noowania ransakcji fx swap, implikowaną sopę procenową dla waluy zagranicznej można wyznaczyć za pomocą nasępującej zależności: r F _ imp 1 = [ S ( 1 + r ( )) D T 1] T F (2) Warość sopy implikowanej sanowi kosz pozyskania finansowania w walucie zagranicznej przez podmio działający na rynku krajowym za pomocą ransakcji fx swap (por. Baba, Packer, Nagano 2009, s. 75). Warość implikowanej z ransakcji fx swap sopy procenowej dla waluy zagranicznej powinna być zbliżona do warości kwoowań rynkowych sopy procenowej dla waluy zagranicznej. Ewenualne odchylenia powinny być korygowane przez rynkową grę popyu oraz podaży. Przykładowo w syuacji, gdy implikowana sopa procenowa jes wyższa od sopy rynkowej, insyucje krajowe zamias pozyskiwać finansowanie w walucie zagranicznej za pośrednicwem ransakcji fx swap wolą zadłużać się bezpośrednio na rynku zagranicznym. W wyniku ego spada popy na rynku ransakcji fx swap przy jednoczesnym wzroście popyu na rynku sopy zagranicznej. Powoduje o, że zrównują się warości sopy implikowanej oraz rynkowej. Różnica pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową odzwierciedla więc relaywny kosz (w przypadku dodaniej warości różnicy) lub korzyść (w przypadku ujemnej warości różnicy) z yułu pozyskania finansowania w walucie zagranicznej z wykorzysaniem ransakcji fx swap w porównaniu z bezpośrednim zadłużeniem się w walucie zagranicznej. Mechanizm korygowania różnic pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową działał dobrze do czasu kryzysu finansowego, j. do 9 sierpnia 2007 r. Powodował brak długorwałych odchyleń pomiędzy sopą rynkową a sopą uzyskaną na podsawie wzoru (2). Począwszy od IV kwarału 2008 r. zaburzenia na zagranicznych rynkach finansowych miały również wpływ na funkcjonowanie polskiego rynku ransakcji fx swap. Od ego momenu kosz pozyskania finansowania w walucie zagranicznej za pomocą ransakcji fx swap zaczyna odbiegać od koszu pozyskania finansowania bezpośrednio w walucie zagranicznej. Mechanizm korygujący różnicę pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową przesał więc działać. W swoim opracowaniu NBP (2009, s ) wskazuje dwa główne czynniki, kóre sprawiły, że mechanizm korygujący nie mógł działać: 1. Ocena ryzyka kredyowego polskich banków. Pogorszenie rynkowej oceny wiarygodności polskich banków powoduje, że ich konrahenci oczekują większego wynagrodzenia za ryzyko kredyowe związane z zawieraną ransakcją. 2. Konieczność zabezpieczenia przez część banków bilansowej pozycji waluowej. Dla niekórych polskich banków ransakcje fx swap są głównym narzędziem zarządzania ryzykiem waluowym związanym z kredyami waluowymi udzielonymi sekorowi niefinansowemu. Ze względu na krókie erminy zapadalności ransakcje fx swap muszą być częso odnawiane, w związku z ym konrahenci ransakcji podają ich kwoowania z dużą marżą, zakładając, że polskie banki będą musiały zabezpieczyć swoją pozycję niezależnie od akualnej ceny rynkowej. Ograniczenia w dosępie do finansowania bezpośrednio w walucie obcej wywołane przez zaburzenia na głównych świaowych rynkach finansowych spowodowały, że dla wielu krajowych

7 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 319 Wykres 3 Różnica pomiędzy implikowaną a rynkową sopą waluy zagranicznej dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN pk bazowe Problemy Bankrucwo BNP Paribas Lehman Brohers Zmniejszanie awersji do ryzyka Kryzys zadłużeniowy srefy euro EUR/PLN USD/PLN Uwaga: Prezenowane warości zosały wyznaczone na podsawie danych ransakcji o erminie zapadalności 3 miesiące. Źródło: opracowanie na podsawie danych Reuers. insyucji finansowych, szczególnie mniejszych oraz charakeryzujących się niższym raingiem kredyowym, ransakcje fx swap sały się jedyną możliwością pozyskania finansowania w walucie obcej. Cały popy na finansowanie w walucie obcej był więc kierowany na rynek ransakcji fx swap, w związku z czym opisany wcześniej mechanizm korygujący nie mógł zadziałać. Skukiem ego procesu był prezenowany na wykresie 3 wzros różnicy pomiędzy implikowaną z ransakcji fx swap a rynkową sopą r F. Skukiem kryzysu finansowego oraz zmian w funkcjonowaniu samego rynku były również zmiany w srukurze waluowej obroów na rynku ransakcji fx swap. W wyniku zaburzeń obserwowanych na rynku międzybankowym dosęp banków krajowych do finansowania w walucie zagranicznej zosał silnie ograniczony, zwiększyło się znaczenie rans- Tabela 1 Srukura waluowa obroów na krajowym rynku ransakcji fx swap (w %) Para waluowa USD/PLN 83,9 72,7 56 EUR/PLN 1,4 4,1 16 Pozosałe 14,7 23,2 28 Źródło: opracowanie na podsawie NBP (2007, s. 4); NBP (2010a, s. 5).

8 320 P. Olsza akcji fx swap oraz wzrósł popy w ym segmencie rynku. Jednocześnie nakładane przez zagraniczne banki limiy na ryzyko kredyowe konrahena sprawiły, że niemożliwe było pozyskiwanie finansowania bezpośrednio w walucie zagranicznej. Wiele banków nadal mogło jednak pozyskiwać finansowanie w walucie obcej w wyniku ransakcji fx swap za pośrednicwem zagranicznych podmioów dominujących (por. NBP 2010a, s. 7). Skukiem ego był isony wzros udziału ransakcji dla pary waluowej EUR/PLN w ogólnej sumie ransakcji fx swap. Ławiejszy dosęp do finansowania w euro, możliwy dzięki ransakcjom z zagranicznymi podmioami dominującymi prowadzącymi działalność w krajach srefy euro, sprawił również, że w całym analizowanym okresie warość spreadu pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla pary EUR/PLN była niższa niż dla pary USD/PLN. Spowodowało o spadek napięcia na rynku ransakcji fx swap. Syuacja uległa jednak zaosrzeniu w drugiej połowie 2011 r., kiedy w wyniku kryzysu zadłużeniowego srefy euro działające na ym rynku insyucje dominujące, a w konsekwencji również banki krajowe miały coraz większe rudności z pozyskiwaniem finansowania w dolarach amerykańskich, co znalazło odzwierciedlenie w rosnącej warości spreadu dla ego okresu (por. NBP 2011c, s. 21). 4. Idenyfikacja mechanizmu przenoszenia zaburzeń Ograniczenia płynności rynku międzybankowego oraz spadek zaufania pomiędzy insyucjami finansowymi spowodowały srukuralną zmianę w funkcjonowaniu rynku ransakcji fx swap. Urudnienia polskich insyucji finansowych w dosępie do finansowania w walucie zagranicznej sprawiły, że rynek ransakcji fx swap sał się jednym z kanałów ransmisji zaburzeń z rynków zagranicznych na rynek krajowy. Wzros premii za ryzyko na rynkach zagranicznych urudniał dosęp do finansowania w walucie zagranicznej, co powodowało nierównowagę na rynku ransakcji fx swap i w konsekwencji wzros premii za ryzyko akże na rynku krajowym. Mechanizm en zosał przedsawiony w badaniach wielu auorów zagranicznych (np. Baba, Packer, Nagano 2008; Imakubo, Kimura, Nagano 2008; Soulaneva, Srömqvis 2009). Wielkość premii za ryzyko na rynku międzybankowym można opisać jako wielkość spreadu s(, T ) pomiędzy sawkami depozyów rynku międzybankowego, akich jak LIBOR, WIBOR oraz EURIBOR, a odpowiadającymi im sawkami ransakcji OIS: s (, T ) = L(, T ) OIS(, T ) (3) gdzie: L(, T ) wysokość sopy referencyjnej rynku międzybankowego dla okresu T, OIS (, T ) wysokość sopy ransakcji OIS dla okresu T. Na podsawie kwoowań ransakcji OIS warość obligacji zerokuponowej wolnej od ryzyka o erminie zapadalności T można wyznaczyć za pomocą zależności: 1 P (, T ) = (4) 1 + OIS (, T )( T )

9 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 321 Przyjmując, że sopa konraków OIS odpowiada sopie wolnej od ryzyka dla danego rynku, warość obligacji zerokuponowej uwzględniającej ryzyko kredyowe można obliczyć, wykorzysując zależność daną wzorem (por. Mercurio 2009): P (, T ) = P(, T )[ 1 PD(, T )] + R PD(, T ) P(, T ) (5) gdzie: R zakładana sopa odzysku w przypadku upadłości konrahena, PD(, T ) prawdopodobieńswo upadłości konrahena w okresie T, P (, T ) warość obligacji zerokuponowej wolnej od ryzyka. PD(, T Warość obligacji zerokuponowej uwzględniającej ryzyko kredyowe jes więc równa sumie ważonej warości obligacji wolnej od ryzyka oraz spodziewanej warości odzysku w przypadku upadłości konrahena. Jako wagi rozumie się prawdopodobieńswo upadłości konrahena w okresie T. Przyjmując nasępnie założenie, że warość parameru PD(, T ) uwzględnia również premię za brak płynności, wzór (1) na waluowy kurs erminowy w ransakcji fx swap, uwzględniający ryzyko kredyowe oraz premię za brak płynności, można opisać za pomocą nasępującego wyrażenia (por. Kenyon, Samm 2012, s. 10): P (, T ) P (, T ) [ 1 f f PD f (, T )] + R f PD f (, T ) F (, T ) = S( ) = S( ) P (, T ) P (, T ) [ 1 PD (, T )] + R PD (, T ) d d P (, T ) gdzie: P f (, T ) warość obligacji zerokuponowej uwzględniającej ryzyko kredyowe oraz premię P za brak płynności waluy zagranicznej, (, T ) P d (, T ) warość obligacji zerokuponowej uwzględniającej ryzyko kredyowe oraz premię za brak płynności waluy krajowej, P f (, T ) warość obligacji zerokuponowej wolnej od ryzyka waluy zagranicznej, P d (, T ) warość obligacji zerokuponowej wolnej od ryzyka waluy krajowej. Obserwowana na rynku wielkość erminowego kursu waluowego zależy więc nie ylko od paryeu wolnych od ryzyka sóp procenowych, ale również od paryeu premii za ryzyko kredyowe oraz premii za brak płynności dla obu walu. Miarą premii za ryzyko w danej walucie jes wielkość spreadu dana wzorem (3). Wzros spreadu dla waluy zagranicznej ceeris paribus powinien prowadzić do spadku wielkości spreadu pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla waluy zagranicznej. Waluowy kurs erminowy jes bowiem niższy niż kurs wynikający wyłącznie z paryeu wolnych od ryzyka sóp procenowych dla obu walu, co zmniejsza kosz finansowania w walucie obcej z wykorzysaniem ransakcji fx swap. Analogicznie wzros spreadu dla waluy krajowej ceeris paribus powinien powodować wzros spreadu pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla waluy zagranicznej. Waluowy kurs erminowy jes bowiem wyższy niż kurs wynikający wyłącznie z paryeu wolnych od ryzyka sóp procenowych dla obu walu, co z kolei zwiększa kosz finansowania w walucie obcej za pośrednicwem ransakcji fx swap. d d d (6)

10 322 P. Olsza 5. Analiza empiryczna W niniejszym rozdziale zaprezenowano wyniki analizy empirycznej zmian, kóre zaszły w wyniku kryzysu finansowego na rynku ransakcji fx swap dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN 2. Analiza zosała przeprowadzona na podsawie danych dziennych z okresu od 3 sycznia 2005 r. do 30 września 2011 r. (1758 obserwacji). Analizowane dane obejmowały ransakcje o erminie zapadalności wynoszącym 3 miesiące. Jako dane sprzed kryzysu finansowego wykorzysywano dzienne obserwacje w dniach od 3 sycznia 2005 r. do 8 sierpnia 2007 r. (678 obserwacji), a jako dane z okresu kryzysu obserwacje od 9 sierpnia 2007 r. do 30 września 2011 r. (1080 obserwacji). Tabela 2 Saysyki opisowe wyznaczone dla różnicy pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla pary waluowej EUR/PLN Przed kryzysem Kryzys Średnia 5,38 38,79 Mediana 5,46 41,24 Minimum -33,31-82,58 Maksimum 60,24 202,72 Odchylenie sandardowe 5,80 40,31 Współczynnik zmienności (w %) 107,93 103,90 Skośność 0,65 0,24 Kuroza nadwyżkowa 14,05-0,15 Tabela 3 Saysyki opisowe wyznaczone dla różnicy pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla pary waluowej USD/PLN Przed kryzysem Kryzys Średnia 5,82 92,91 Mediana 6,29 95,06 Minimum -14,83-15,06 Maksimum 22,47 297,62 Odchylenie sandardowe 4,92 54,58 Współczynnik zmienności (w %) 84,44 58,74 Skośność -0,48 0,15 Kuroza nadwyżkowa 0,99-0,21 2 Dla pary waluowej USD/PLN w celu uwzględnienia różnicy czasowej wykorzysano dane doyczące dolara amerykańskiego opóźnione o jeden dzień roboczy.

11 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 323 W abelach 2 i 3 zaprezenowano saysyki opisowe dla okresu przed kryzysem oraz okresu kryzysu, wyznaczone dla różnicy pomiędzy sopą implikowaną z kwoowań ransakcji fx swap o erminie zapadalności 3 miesiące dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN a rynkową sopą EURIBOR 3M oraz LIBOR USD 3M. Spośród zaprezenowanych saysyk opisowych uwagę zwraca przede wszyskim zmiana warości średniej różnicy pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową. W przypadku pary waluowej EUR/PLN zaobserwowano ponadpięciokrony wzros średniej warości różnicy; w przypadku pary waluowej USD/PLN wzros był ponadczernasokrony. W przypadku pary waluowej EUR/PLN znacznie zmieniła się ponado warość parameru kurozy nadwyżkowej; w okresie kryzysu rozkład różnicy był zbliżony do rozkładu normalnego. Tesy pierwiaska jednoskowego przeprowadzone za pomocą esów ADF (Said, Dickey 1984) oraz KPSS (Kwiakowski i in. 1992) wykazały wysępowanie pierwiaska jednoskowego w analizowanych szeregach czasowych. Analiza zosała więc przeprowadzona na pierwszych różnicach analizowanych zmiennych. Jednocześnie aby przeanalizować możliwe zależności długoerminowe i krókoerminowe, wpływające na różnicę pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową, wykorzysano jednowymiarowy model koreky błędem (Engle, Granger 1987). Pozwala on na jednoczesne badanie relacji długoerminowych, danych wekorem koinegrującym, jak również relacji krókoerminowych, wyrażających odchylenia od długoerminowych rendów. W analizie wysępowania zależności koinegrującej posłużono się esem Engle a i Grangera (1987) oraz Johansena (1988). Oprócz premii za ryzyko dla rynków pieniężnych euro, dolara amerykańskiego i złoego w badaniu przeanalizowano również inne czynniki, kóre mogą wpływać na obserwowaną wielkość spreadu i są bezpośrednio związane z rynkiem ransakcji fx swap. Jako zmienną pozwalającą na analizowanie płynności rynku ransakcji fx swap wykorzysano wyrażoną w procenach różnicę pomiędzy kursem kupna a kursem sprzedaży (por. Schwarz 2010): ask bid S = 100 (7) ( ask + bid )/ 2 gdzie: bid kurs kupna dla ransakcji fx swap o erminie zapadalności 3 miesiące w okresie, ask kurs sprzedaży dla ransakcji fx swap o erminie zapadalności 3 miesiące w okresie. ask W yczasie kryzysu na funkcjonowanie rynku ransakcji fx swap w Polsce wpływały również działania anykryzysowe podejmowane przez Narodowy Bank Polski. W ramach Pakieu zaufania z 13 października 2008 r. NBP wprowadził, od 17 października 2008 r., możliwość zawierania ransakcji fx swap dla kursów waluowych EUR/PLN, USD/PLN oraz CHF/PLN. Sandardowo ermin zapadalności ransakcji fx swap wynosił 1 ydzień. W dniu 31 marca 2009 r. Narodowy Bank Polski wprowadził zmianę w Pakiecie zaufania, zgodnie z kórą od maja 2009 r. oferowane bankom ransakcje fx swap mogły mieć ermin zapadalności do 1 miesiąca (por. NBP 2009, s. 13). Transakcje fx swap dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN w ramach Pakieu zaufania oferowane były do 1 kwienia 2010 r. (por. NBP 2011d, s. 46). Ponieważ celem NBP było wywarcie pozyywnego wpływu na długoerminowe zależności zachodzące na rynku ransakcji fx swap, w bada-

12 324 P. Olsza niu przyjęo podejście zaproponowane przez Taylora i Williamsa (2009). Analiza wpływu działań NBP zosała przeprowadzona dla wyjściowych zmiennych przez odpowiednią modyfikację równania koinegrującego dla modelu w okresie kryzysu. Równanie koinegrujące rozszerzone zosało o zmienną zero-jedynkową, opisującą okres obowiązywania Pakieu zaufania. Jednocześnie chcąc wyodrębnić wpływ oddziaływania Pakieu zaufania na rynek ransakcji fx swap w począkowym okresie kryzysu, w badaniu przyjęo dwie zmienne zero-jedynkowe: dla okresu od 17 października 2008 r. do 27 luego 2009 r. oraz od 1 marca 2009 r. (j. przyjmowanego w badaniu począku zmniejszania awersji do ryzyka na rynku) do 1 kwienia 2010 r. Posać modelu dla poszczególnych podokresów wybrano na podsawie kryerium informacyjnego Schwarza i Akaike a. Dodakowo badano dopasowanie modelu, oceniając reszy sandaryzowane. W celu uwzględnienia wszyskich zależności wysępujących w analizowanych zbiorach danych (akich jak auokorelacja oraz wysępowanie efeku ARCH) dla okresu przed kryzysem w badaniu wykorzysano rozszerzony model koreky błędem o posaci: = β1 x + β2 z + β ( y x 3 1 α1 1 α2z 1) + c1 y 1 + d1ε 1 + e1 S + σε y 1 σ 2 = ϖ σ+ = σy 2 2 a 2 1 y 1 + b1 1 + a + b σ 2 (8) gdzie: y różnica pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową dla pary waluowej EUR/PLN [USD/PLN] dla erminu zapadalności 3 miesiące w okresie, x premia za ryzyko na rynku międzybankowym dla złoego dla erminu zapadalności 3 miesiące w okresie, z premia za ryzyko na rynku międzybankowym dla euro [dolara amerykańskiego] dla erminu zapadalności 3 miesiące w okresie, S wyrażona w procenach różnica pomiędzy kursem kupna a kursem sprzedaży dla ransakcji fx swap o erminie zapadalności 3 miesiące dla pary waluowej EUR/PLN [USD/PLN], 2 2 σ = E ( y F 1 ) wariancja warunkowa zmian różnicy pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową, ε biały β szum βgenerowany z rozkładu -Sudena. W abeli 4 przedsawiono orzymane oszacowania paramerów modelu (8) dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN. W abelach 5 i 6 zaprezenowane zosały wyniki badania auokorelacji resz z modelu (8) z wykorzysaniem esu Ljunga i Boxa (1978) oraz warunkowej heeroskedasyczności dla resz z modelu (8) przeprowadzonego za pomocą esu Engle a (1982). W odniesieniu do okresu kryzysu w badaniu wykorzysano rozszerzony model koreky błędem o posaci: y = β1 x + β2 z + β ( y x z N _1 α α α 1 α4n _ 2 1) c y + e S + σ ε (9) 2 σ = ϖ + a y N _ 1 3 i= 1 i 2 i

13 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 325 gdzie: N _ 1 zmienna zero-jedynkowa opisująca okres obowiązywania Pakieu zaufania od 17 października 2008 r. do 27 luego 2009 r., N _ 2 zmienna zero-jedynkowa opisująca okres obowiązywania Pakieu zaufania od 1 marca 2009 r. do 1 kwienia 2010 r., ε biały szum generowany z rozkładu -Sudena. Tabela 4 Wyniki oszacowania paramerów modelu (8) Paramer EUR/PLN USD/PLN oszacowanie p-value oszacowanie p-value β 1 0, ,0000 0, ,0000 β 2-0, ,0855-0, ,4049 β 3-0, ,0122-0, ,0022 α 1 0, ,0000 0, ,0000 α 2 0, ,0024 0, ,0000 c 1 0, ,0558 0, ,4976 d 1-0, ,0000-0, ,0000 e 1 0, ,0343 0, ,5470 ω 0, ,3090 0, ,2190 a 1 0, ,2343 0, ,0062 b 1 0, ,0000 0, ,0000 Liczba sopni swobody rozkładu -Sudena 4, , , ,1852 Tabela 5 Wyniki badania auokorelacji dla resz z modelu (8) EUR/PLN USD/PLN Liczba opóźnień warość warość saysyki p-value saysyki p-value esowej esowej 5 5, , , , ,7421 0, , , ,5906 0, , ,

14 326 P. Olsza Tabela 6 Wyniki badania wysępowania warunkowej heeroskedasyczności dla resz z modelu (8) EUR/PLN USD/PLN Liczba opóźnień warość warość saysyki p-value saysyki p-value esowej esowej 2 0, ,9030 1,2411 0, , ,9789 0, , , ,9963 0, ,7695 W abeli 7 zaprezenowane zosały orzymane oszacowania paramerów modelu (9) dla kursów waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN. Tabele 8 i 9 zawierają wyniki badania auokorelacji resz z modelu (9) z wykorzysaniem esu Ljunga i Boxa oraz warunkowej heeroskedasyczności dla resz z modelu (9) przeprowadzonego za pomocą esu Engle a. Orzymane wyniki powierdzają, że w przypadku pary waluowej EUR/PLN, jak eż pary USD/PLN można mówić o zmianie srukuralnej w mechanizmie funkcjonowania rynku ransakcji fx swap w Polsce, będącej wynikiem kryzysu finansowego. Zależność długookresowa pomiędzy rynkiem ransakcji fx swap a rynkiem pieniężnym euro i dolara amerykańskiego wysępowała akże przed kryzysem finansowym, jednak o kryzys najsilniej wpłynął na warunki funkcjonowania całego rynku. Wydarzenia, kóre wywołał, spowodowały nie ylko zmianę charake- Tabela 7 Wyniki oszacowania paramerów modelu (9) Paramer EUR/PLN USD/PLN oszacowanie p-value oszacowanie p-value β 1 0, ,0000 0, ,0003 β 2-0, ,0008-0, ,0138 β 3-0, ,0001-0, ,0010 α 1 0, ,0000 1, ,0000 α 2-0, ,0000 0, ,0000 α 3-41,0030 0, ,9744 0,0000 c 1 1, , ,4602 0,0000 d 1-0, ,0000-0, ,0000 e 1 0, ,0013-0, ,1085 ω 30, , , ,0000 a 1 0, ,0000 0, ,0000 a 2 0, ,0014 0, ,0148 a 3 0, ,0018 0, ,0005 Liczba sopni swobody rozkładu -Sudena 4, ,0000 3, ,0000

15 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 327 ru zależności długookresowej na rynku pieniężnym euro, ale również powsawanie saysycznie isonej zależności krókookresowej pomiędzy premią za ryzyko na rynku ransakcji fx swap a premią za ryzyko na rynkach pieniężnych euro i dolara amerykańskiego. Orzymane oszacowania paramerów dla zależności krókookresowej w przypadku obu analizowanych par waluowych oraz zależności długookresowej dla pary EUR/PLN są zgodne z modelem zaprezenowanym w rozdziale czwarym niniejszego arykułu. Na podsawie analizy można swierdzić, że w czasie kryzysu finansowego wielkość premii za ryzyko na rynku pieniężnym złoego, euro i dolara amerykańskiego bezpośrednio wpływała na premię za ryzyko na rynku ransakcji fx swap. Powierdzają o prezenowane w lieraurze przedmiou wyniki badań dla rynków zagranicznych (por. Baba, Packer 2009a; 2009b; Genberg i in. 2009). Tabela 8 Wyniki badania auokorelacji dla resz z modelu (9) EUR/PLN USD/PLN Liczba opóźnień warość warość saysyki p-value saysyki p-value esowej esowej 5 3, , , , ,3485 0, , , ,7702 0, ,9132 0, Tabela 9 Wyniki badania wysępowania warunkowej heeroskedasyczności dla resz z modelu (9) EUR/PLN USD/PLN Liczba opóźnień warość warość saysyki p-value saysyki p-value esowej esowej 2 1,2269 0,2936 0, , ,4096 0,2181 0, , , ,6119 0, ,9737 W przypadku analizy wpływu płynności rynku ransakcji fx swap, opisywanej za pomocą danej wzorem (7) procenowej różnicy pomiędzy kursem kupna a kursem sprzedaży, orzymane wyniki są różne w zależności od pary waluowej. Dla pary EUR/PLN pogorszenie płynności rynku ransakcji fx swap, sygnalizowane przez wzros różnicy pomiędzy kursem kupna a kursem sprzedaży, powodowało zwiększenie premii za ryzyko na rynku ransakcji fx swap. Dla pary waluowej USD/PLN zależność aka nie wysępowała. Walka z przenoszeniem się negaywnych szoków kanałem ransmisji analizowanym w niniejszym rozdziale jes szczególnie rudna, ponieważ krajowe władze monearne nie mają bezpośredniego wpływu na rynki pieniężne walu zagranicznych. Jednym z rozwiązań jes umożliwienie

16 328 P. Olsza przez bank cenralny zawierania ransakcji fx swap pozwalających bankom komercyjnym na zarządzanie pozycją waluową. Narodowy Bank Polski przeprowadził o w ramach Pakieu zaufania z 13 października 2008 r. Orzymane wyniki powierdzają skueczność działań NBP przede wszyskim w począkowym okresie, j. od 17 października 2008 r. do 27 luego 2009 r. Po 1 marca 2009 r. działania banku cenralnego wpływały wyłącznie na warość spreadu dla pary waluowej USD/PLN. Wpływ en może być jedną z przyczyn opisywanego wcześniej braku zależności pomiędzy płynnością rynku ransakcji fx swap a warością spreadu dla pary waluowej USD/PLN. Orzymane wyniki powierdzają również zmianę srukuralną w wariancji warunkowej szeregu czasowego zmian różnic pomiędzy sopą implikowaną a sopą rynkową. Oszacowania paramerów równania wariancji warunkowej przed kryzysem finansowym wskazują na wysępowanie długorwałej pamięci w procesie wariancji warunkowej (suma oszacowań ych paramerów jes bliska jedności). Skuek szoku w procesie wariancji warunkowej nie wygasał więc asympoycznie i spowodował rwałą zmianę w procesie wariancji warunkowej. W czasie kryzysu proces wariancji warunkowej miał zupełnie inną posać. Oszacowania paramerów równania wskazują na słabą długorwałą pamięć oraz szybkie zanikanie wszelkich szoków w procesie wariancji warunkowej. Uzyskane wyniki są spójne z prezenowaną w lieraurze posacią modeli dla zmian srukuralnych oraz okresów ograniczonej płynności rynku (por. Doman, Doman 2004, s ). Można więc zakładać, że są jednym z sympomów zaburzeń płynności rynku ransakcji fx swap w warunkach kryzysu finansowego. 6. Podsumowanie Narasający kryzys na amerykańskim rynku nieruchomości przerodził się laem 2007 r. w kryzys zaufania, kóry objął cały świaowy rynek finansowy. Posępująca od począku la 90. XX w. globalizacja rynku usług finansowych sprawiła, że kolejne fale kryzysu obejmowały cały świa. Fak, że źródłem ego kryzysu był najbardziej rozwinięy rynek finansowy na świecie, jeszcze zwiększył empo rozprzesrzeniania się zaburzeń na rynkach finansowych. W lieraurze przedmiou dominuje pogląd, że jednym z mechanizmów ransmisji kryzysu był rynek ransakcji fx swap. W analizie zaprezenowanej w niniejszym arykule podjęo próbę pokazania uwarunkowań oraz czynników wpływających na rynek ransakcji fx swap w Polsce w warunkach kryzysu. W badaniu skupiono się na dwóch najbardziej płynnych segmenach ego rynku, j. ransakcjach dla par waluowych EUR/PLN oraz USD/PLN. Zaburzenia obserwowane na rynkach rozwinięych objęły również rynek ransakcji fx swap w Polsce. Przeprowadzona w arykule analiza wykazała, że skukiem kryzysu finansowego była zmiana srukuralna w warunkach funkcjonowania rynku ransakcji fx swap w Polsce. Bezpośrednią konsekwencją kryzysu było powsanie długo- oraz krókookresowej zależności pomiędzy spreadem na rynku ransakcji fx swap a premią za ryzyko dla rynku pieniężnego. Analizując orzymane wyniki, można swierdzić, że w czasie kryzysu finansowego wielkość premii za ryzyko dla rynku pieniężnego złoego, euro i dolara amerykańskiego była głównym czynnikiem wpływającym na premię za ryzyko na rynku ransakcji fx swap. Duże znaczenie dla funkcjonowania rynku ransakcji fx swap miały działania NBP w ramach Pakieu zaufania. Umożliwienie przez NBP zawierania ransakcji fx swap pozwoliło zmniejszyć

17 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 329 premię za ryzyko obserwowaną na rynku ransakcji fx swap, szczególnie w począkowym okresie działania Pakieu. Należy mieć nadzieję, że wyniki badań w ym zakresie uławią zrozumienie mechanizmów ransmisji kryzysu na świaowym rynku finansowym, co pozwoli podjąć skueczne działania sabilizacyjne w przypadku wysąpienia podobnego kryzysu w przyszłości. Waro jednak pamięać, że zmiana srukuralna, kóra zaszła na rynku ransakcji fx swap, wydaje się sała i pomimo obserwowanego uspokojenia syuacji całkowiy powró do sanu sprzed kryzysu nie jes możliwy. Bibliografia Baba N., Packer F. (2009a), Inerpreing deviaions from covered ineres pariy during he financial marke urmoil of , Journal of Banking and Finance, 33(11), Baba N., Packer F. (2009b), From urmoil o crisis: dislocaions in he FX swap marke before and afer he failure of Lehman Brohers, Journal of Inernaional Money and Finance, 28(8), Baba N., Packer F., Nagano T. (2008), The spillover of money marke urbulence o FX swap and cross-currency swap markes, BIS Quarerly Review, March, Coffey N., Hrung W., Sarkar A. (2009), Capial consrains, counerpary risk, and deviaions from covered ineres rae pariy, hp://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?absrac_id= Doman M., Doman R. (2004), Ekonomeryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, Wydawnicwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań. Engle R.F., Granger C.W.J. (1987), Coinegraion and error correcion: represenaion, esimaion and esing, Economerica, 55, Flavell R. (2006), Swaps and oher derivaives, John Wiley & Sons, Chicheser. Genberg H., Hui C.H., Wong A., Chung T.K. (2009), The link beween FX swaps and currency srengh during he credi crisis of , hp://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?absrac_ id= Griffoli T.M., Ranaldo A. (2011), Limis o arbirage during he crisis: funding liquidiy consrains and covered ineres pariy, hp://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?absrac_id= Imakubo K., Kimura T., Nagano T. (2008), Cross-currency ransmission of money marke ensions, Johansen S. (1988), Saisical analysis of coinegraion vecors, Journal of Economic Dynamics and Conrol, 12, Kenyon Ch., Samm R. (2012), Discouning, Libor, CVA and funding, Palgrave Macmillan, Basingsoke. Kliber A., Płuciennik P. (2011), An assessmen of moneary policy effeciveness in POLONIA rae sabilizaion during financial crisis, Bank i Kredy, 42(4), Konopczak M., Mielus P., Wieprzowski P. (2011), Rynkowe aspeky problemów na pozagiełdowym rynku waluowych insrumenów pochodnych w Polsce w czasie globalnego kryzysu finansowego, Bank i Kredy, 42, Konopczak M., Sieradzki R., Wiernicki M. (2010), Kryzys na świaowych rynkach finansowych wpływ na rynek finansowy w Polsce oraz implikacje dla sekora realnego, Bank i Kredy, 41(6),

18 330 P. Olsza Kwiakowski D., Phillips P.C.B., Schmid P., Shin Y. (1992), Tesing he null hypohesis of saionariy agains he alernaive of a uni roo, Journal of Economerics, 54, Ljung G.M., Box G.E.P. (1978), On a measure of lack of fi in ime series models, Biomerika, 65, Mercurio F. (2009), Ineres raes and he credi crunch: new formulas and marke models, hp:// NBP (2007), Wyniki badania obroów w kwieniu 2007 r. na rynku waluowym i rynku pozagiełdowych insrumenów pochodnych w Polsce, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2008a), Rapor o sabilności sysemu finansowego czerwiec 2008, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2008b), Przegląd sabilności sysemu finansowego październik 2008, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2009), Rapor o sabilności sysemu finansowego czerwiec 2009, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2010a), Wyniki badania obroów w kwieniu 2010 r. na rynku waluowym i rynku pozagiełdowych insrumenów pochodnych w Polsce, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2010b), Rapor o sabilności sysemu finansowego lipiec 2010, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2011c), Rapor o sabilności sysemu finansowego grudzień 2011, Narodowy Bank Polski, Warszawa. NBP (2011d), Rapor Roczny 2010, Narodowy Bank Polski, Warszawa. Said E., Dickey D.A. (1984), Tesing for uni roos in auoregressive moving average models of unknown order, Biomerika, 71, Soulaneva A., Srömqvis M. (2009), The Swedish money marke risk premium experiences from he crisis, Economic Review, 3, Taylor J.B., Williams J.C. (2009), A black swan in he money marke, American Economic Journal: Macroeconomics, 1(1), Thornon D.L. (2009), Wha he Libor-OIS spread says, hp://research.slouisfed.org/publicaions/ es/09/es0924.pdf. Weron A., Weron R. (2005), Inżynieria finansowa, Wydawnicwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.

19 Wpływ kryzysu finansowego na rynek ransakcji fx swap w Polsce 331 Impac of he global financial crisis on fx swap marke in Poland Absrac The growing crisis in he U.S. housing marke developed in he summer of 2007 ino a crisis of confidence which affeced he global financial marke. The source of he crisis was he mos developed financial marke in he world and one of he key ransmission mechanisms was he fx swap marke. The purpose of his paper is o analyze he main deerminans and facors affecing he performance of fx swap marke in Poland during he ime of financial crisis. The auhor argues ha he global financial crisis was a source of srucural change ha affeced he fx swap marke in Poland. From he beginning of he global financial crisis, one can argue ha he urmoil observed on more developed markes, like EUR or USD money marke, had direc impac on performance of fx swap marke in Poland. As a resul, he fx swap marke has served as a ransmission mechanism of urmoil observed on developed markes ino a Polish financial marke. Keywords: financial crisis, fx swap marke, conagion effec, risk premium

20

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)

Bardziej szczegółowo

WYCENA KONTRAKTÓW FUTURES, FORWARD I SWAP

WYCENA KONTRAKTÓW FUTURES, FORWARD I SWAP Krzyszof Jajuga Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYCENA KONRAKÓW FUURES, FORWARD I SWAP DWA RODZAJE SYMERYCZNYCH INSRUMENÓW POCHODNYCH Symeryczne insrumeny

Bardziej szczegółowo

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu

Bardziej szczegółowo

Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzystaniem instrumentów SWAP na POLONIĘ

Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzystaniem instrumentów SWAP na POLONIĘ Agaa Kliber * Pior Płuciennik ** Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzysaniem insrumenów SWAP na POLONIĘ Wsęp Problemem polskiej bankowości jes duża nadpłynność. Banki niechęnie

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile

Bardziej szczegółowo

Wpływ sposobu zarządzania płynnością, premii za ryzyko i oczekiwań na stopy rynku międzybankowego w Polsce

Wpływ sposobu zarządzania płynnością, premii za ryzyko i oczekiwań na stopy rynku międzybankowego w Polsce Bank i Kredy 47(1), 2016, 61-90 Wpływ sposobu zarządzania płynnością, premii za ryzyko i oczekiwań na sopy rynku międzybankowego w Polsce Anna Sznajderska* Nadesłany: 29 czerwca 2015 r. Zaakcepowany: 25

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa

Bardziej szczegółowo

TRANSMISJA KRYZYSU ZAUFANIA NA POLSKI RYNEK MIĘDZYBANKOWY

TRANSMISJA KRYZYSU ZAUFANIA NA POLSKI RYNEK MIĘDZYBANKOWY ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XLIII nr (202) Pierwsza wersja złożona 26 października 20 ISSN Końcowa wersja zaakcepowana 6 września 202 2080-0339 Agaa Kliber, Pior Płuciennik* TRANSMISJA

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak E i E E i r r 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania Reguła poliyki monearnej

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) E i E E i r r ν φ θ θ ρ ε ρ α 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania

Bardziej szczegółowo

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Anea Kłodzińska, Poliechnika Koszalińska, Zakład Ekonomerii POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Sopy procenowe w analizach ekonomicznych Sopy procenowe

Bardziej szczegółowo

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015 Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii

Bardziej szczegółowo

Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO. z dnia 2 czerwca 2017 r.

Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO. z dnia 2 czerwca 2017 r. DZIENNIK URZĘDOWY NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO z dnia 2 czerwca 2017 r. zmieniająca uchwałę w sprawie wprowadzenia

Bardziej szczegółowo

ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM

ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-86 Nr 89 06 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Ekonomii Kaedra Meod Saysyczno-Maemaycznych w Ekonomii pawel.prenzena@edu.ueka.pl

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Kryzysy walutowe. Plan wykładu. 1. Spekulacje walutowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji

Wykład 5. Kryzysy walutowe. Plan wykładu. 1. Spekulacje walutowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji Wykład 5 Kryzysy waluowe Plan wykładu 1. Spekulacje waluowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji 1 1. Spekulacje waluowe 1/9 Kryzys waluowy: Spekulacyjny aak na warość

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3 Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje

Bardziej szczegółowo

Wpływ niekonwencjonalnej polityki pieniężnej Banku Węgier na stopy procentowe rynku międzybankowego

Wpływ niekonwencjonalnej polityki pieniężnej Banku Węgier na stopy procentowe rynku międzybankowego Bank i Kredy 49(4), 2018, 321-356 Wpływ niekonwencjonalnej poliyki pieniężnej Banku Węgier na sopy procenowe rynku międzybankowego Anna I. Topczewska * Nadesłany: 3 grudnia 2017 r. Zaakcepowany: 8 maja

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4 Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Badanie sacjonarności: o o o Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) Tes KPSS 2. Modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) 3. Modele auoregresyjne

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp

MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp WERSJA ROBOCZA - PRZED POPRAWKAMI RECENZENTA Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka, szczególną

Bardziej szczegółowo

Analiza rynku projekt

Analiza rynku projekt Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes

Bardziej szczegółowo

Finanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena

Finanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena Finanse 1. Premia za ryzyko PR r m r f. Wskaźnik Treynora T r r f 3. Wskaźnik Jensena r [ rf ( rm rf ] 4. Porfel o minimalnej wariancji (ile procen danej spółki powinno znaleźć się w porfelu w a w cov,

Bardziej szczegółowo

Ryzyko stopy procentowej. Struktury stóp procentowych. Konwersje

Ryzyko stopy procentowej. Struktury stóp procentowych. Konwersje Ryzyko sopy procenowej. Srukury sóp procenowych. Konwersje. Definicja sopy procenowej. Definicja pieniądza.. Pojęcie sopy wolnej od ryzyka. Sopy NBP. 3. Sopy na rynku depozyów międzybankowych. 4. Srukura

Bardziej szczegółowo

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach

Bardziej szczegółowo

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki

Bardziej szczegółowo

Budowa i odbudowa zaufania na rynku finansowym. Piotr Szpunar Departament Systemu Finansowego Narodowy Bank Polski

Budowa i odbudowa zaufania na rynku finansowym. Piotr Szpunar Departament Systemu Finansowego Narodowy Bank Polski Budowa i odbudowa zaufania na rynku finansowym Piotr Szpunar Departament Systemu Finansowego Narodowy Bank Polski Aktywa instytucji finansowych w Polsce w latach 2000-2008 (w mld zł) 2000 2001 2002 2003

Bardziej szczegółowo

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Zerowe stopy procentowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR

Zerowe stopy procentowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR Zerowe sopy procenowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR 111 seminarium BRE-CASE Warszaw awa, 25 lisopada 21 Plan Wprowadzenie Hipoezy I, II, III i IV Próba (zgrubnej)

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Piontek MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR

Krzysztof Piontek MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR Inwesycje finansowe i ubezpieczenia endencje świaowe a rynek polski Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR Wsęp Konieczność

Bardziej szczegółowo

Katarzyna Czech. Anomalia premii terminowej na rynku jena japo skiego

Katarzyna Czech. Anomalia premii terminowej na rynku jena japo skiego Kaarzyna Czech Anomalia premii erminowej na rynku jena japo skiego Wydawnicwo SGGW Warszawa 2016 Copyrigh by Wydawnicwo SGGW, Warszawa 2016 Recenzenci: prof. dr hab. Sanisław Sańko dr hab. Pior Wdowiński,

Bardziej szczegółowo

Marża zakupu bid (pkb) Marża sprzedaży ask (pkb)

Marża zakupu bid (pkb) Marża sprzedaży ask (pkb) Swap (IRS) i FRA Przykład. Sandardowy swap procenowy Dealer proponuje nasępujące sałe sopy dla sandardowej "plain vanilla" procenowej ransakcji swap. ermin wygaśnięcia Sopa dla obligacji skarbowych Marża

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3 Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa

Bardziej szczegółowo

Reakcja banków centralnych na kryzys

Reakcja banków centralnych na kryzys Reakcja banków cenralnych na kryzys Andrzej Rzońca Warszawa, 18 lisopada 2011 r. Plan Podsawowa lekcja z kryzysu dla poliyki pieniężnej Jak wyglądała reakcja poliyki pieniężnej na kryzys? Dlaczego reakcja

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 20.03.2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.

Matematyka finansowa 20.03.2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Akuariuszy XXXVIII Egzamin dla Akuariuszy z 20 marca 2006 r. Część I Maemayka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minu 1 1. Ile

Bardziej szczegółowo

Czy prowadzona polityka pieniężna jest skuteczna? Jaki ma wpływ na procesy

Czy prowadzona polityka pieniężna jest skuteczna? Jaki ma wpływ na procesy Dobromił Serwa Reakcje rynków finansowych na szoki w poliyce pieniężnej.. Wsęp Czy prowadzona poliyka pieniężna jes skueczna? Jaki ma wpływ na procesy ekonomiczne zachodzące w kraju? Czy jes ona równie

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 MAŁGORZATA BOŁTUĆ Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu ZALEŻNOŚĆ POMIĘDZY RYNKIEM SWAPÓW KREDYTOWYCH

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( ) Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX Krzyszof Ćwikliński Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Zarządzania, Informayki i Finansów Kaedra Ekonomerii krzyszof.cwiklinski@ue.wroc.pl Daniel Papla Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział

Bardziej szczegółowo

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression). 4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości

Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Szkoła Główna Handlowa Modelowanie zmienności

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20 Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH

Bardziej szczegółowo

Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**

Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych** Ekonomia Menedżerska 2009, nr 6, s. 119 128 Marek Łukasz Michalski* Analiza meod oceny efekywności inwesycji rzeczowych** 1. Wsęp Podsawowymi celami przedsiębiorswa w długim okresie jes rozwój i osiąganie

Bardziej szczegółowo

ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO

ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO Kaarzyna Czech Wydział Nauk Ekonomicznych SGGW w Warszawie Wprowadzenie Niezabezpieczony parye sóp procenowych (UIP jes elemenem wielu ważnych modeli kursów

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA Makroekonomia II Wykład 3 POLITKA PIENIĘŻNA POLITKA FISKALNA PLAN POLITKA PIENIĘŻNA. Podaż pieniądza. Sysem rezerwy ułamkowej i podaż pieniądza.2 Insrumeny poliyki pieniężnej 2. Popy na pieniądz 3. Prowadzenie

Bardziej szczegółowo

Ocena wpływu zmian poziomu rezerw walutowych na premię za ryzyko kredytowe Polski wykorzystanie metody roszczeń warunkowych

Ocena wpływu zmian poziomu rezerw walutowych na premię za ryzyko kredytowe Polski wykorzystanie metody roszczeń warunkowych Bank i Kredy 455, 04, 467 490 Ocena wpływu zmian poziomu rezerw waluowych na premię za ryzyko kredyowe Polski wykorzysanie meody roszczeń warunkowych Michał Konopczak* Nadesłany: 5 kwienia 04 r. Zaakcepowany:

Bardziej szczegółowo

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu OeconomiA copernicana 2011 Nr 4 Małgorzaa Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu TESTOWANIE PRZYCZYNOWOŚCI W WARIANCJI MIĘDZY WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII

MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII KRZYSZTOF JAJUGA Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII. Modele makroekonomiczne a modele sóp procenowych wprowadzenie Nie do podważenia

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wsęp MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Nowoczesne echniki zarządzania ryzykiem rynkowym

Bardziej szczegółowo

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie. DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Jacek Kwiakowski Magdalena Osińska Uniwersye Mikołaja Kopernika Procesy zawierające sochasyczne pierwiaski jednoskowe idenyfikacja i zasosowanie.. Wsęp Większość lieraury

Bardziej szczegółowo

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE Pior Fiszeder UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE. Wprowadzenie Rynki kapiałowe na świecie są coraz silniej powiązane. Do najważniejszych

Bardziej szczegółowo

1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu

1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany

Bardziej szczegółowo

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki

Bardziej szczegółowo

Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak CIASTECZOWY ZAWRÓT GŁOWY o akcja mająca miejsce w najbliższą środę (30 lisopada) na naszym Wydziale. Wydarzenie o związane jes z rwającym od

Bardziej szczegółowo

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:

Bardziej szczegółowo

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,

Bardziej szczegółowo

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE Paweł Kobus, Rober Pierzykowski Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: pawel.kobus@saysyka.info EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE Sreszczenie: Do modelowania asymerycznego wpływu dobrych i złych informacji

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar. EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b

Bardziej szczegółowo

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Poliechnika Gdańska Dynamika wzrosu

Bardziej szczegółowo

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1 Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml

Bardziej szczegółowo

Europejska opcja kupna akcji calloption

Europejska opcja kupna akcji calloption Europejska opcja kupna akcji callopion Nabywca holder: prawo kupna long posiion jednej akcji w okresie epiraiondae po cenie wykonania eercise price K w zamian za opłaę C Wysawca underwrier: obowiązek liabiliy

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie

Bardziej szczegółowo

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna w Kaowicach Analiza

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3 Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Zmienne sacjonarne 2. Zmienne zinegrowane 3. Regresja pozorna 4. Funkcje ACF i PACF 5. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) 2 1. Zmienne sacjonarne

Bardziej szczegółowo

System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme)

System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme) PROGRAM PRIORYTETOWY Tyuł programu: Sysem zielonych inwesycji (GIS Green Invesmen Scheme) Część 6) SOWA Energooszczędne oświelenie uliczne. 1. Cel programu Ograniczenie lub uniknięcie emisji dwulenku węgla

Bardziej szczegółowo

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem

Bardziej szczegółowo

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK Przemysław Jeziorski Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Zakład Demografii i Saysyki Ekonomicznej przemyslaw.jeziorski@ue.kaowice.pl WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA

Bardziej szczegółowo

KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE.   Strona 1 KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych

Bardziej szczegółowo

Nowokeynesowski model gospodarki

Nowokeynesowski model gospodarki M.Brzoza-Brzezina Poliyka pieniężna: Neokeynesowski model gospodarki Nowokeynesowski model gospodarki Model nowokeynesowski (laa 90. XX w.) jes obecnie najprosszym, sandardowym narzędziem analizy procesów

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaa Kopernika w Toruniu Małgorzaa Borzyszkowska Uniwersye Gdański

Bardziej szczegółowo

Międzybankowy rynek pieniężny. okresie kwiecień 09 styczeń 10

Międzybankowy rynek pieniężny. okresie kwiecień 09 styczeń 10 Julian Wasik Dealer Rynku Pieniężnego Międzybankowy rynek pieniężny PLN podsumowanie zmian w ACI Diploma, ACI Settlement, ACI Dealer PRMIA Professional Risk Manager AIMS Certified Islamic Banker julian.wasik@bph.pl

Bardziej szczegółowo

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu

Bardziej szczegółowo

Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015

Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015 EKONOMICZNE ASPEKTY PRZYGOTOWANIA PRODUKCJI NOWEGO WYROBU Janusz WÓJCIK Fabryka Druu Gliwice Sp. z o.o. Jolana BIJAŃSKA, Krzyszof WODARSKI Poliechnika Śląska Sreszczenie: Realizacja prac z zakresu przygoowania

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH

METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny

Bardziej szczegółowo

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2004 Aleksandra MAUSZEWSKA Doroa WIKOWSKA PREDKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WKORZSANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WBRANE MODELE EKONOMERCZNE I PERCEPRON WIELOWARSWOW

Bardziej szczegółowo

DOKUMENT ROBOCZY KOMISJI

DOKUMENT ROBOCZY KOMISJI KOMISJA ROPEJSKA Bruksela, dnia 14.5.2014 r. COM(2014) 271 final DOKUMENT ROBOCZY KOMISJI w sprawie obliczania, finansowania, płaności i zapisywania w budżecie koreky nierównowagi budżeowej na rzecz Zjednoczonego

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU

WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/2, 2011, sr. 48 57 WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU Kaarzyna Bień-Barkowska 1 Insyu

Bardziej szczegółowo

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala

Bardziej szczegółowo

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,

Bardziej szczegółowo

MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 258. Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne

MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 258. Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne MATERIAŁY I STUDIA Zeszy nr 58 Podaność polskich rynków finansowych na niesabilności wewnęrzne i zewnęrzne Wojciech Bieńkowski, Bogna Gawrońska-Nowak, Wojciech Grabowski Warszawa, 0 r. Wojciech Bieńkowski

Bardziej szczegółowo

REGULAMIN FUNDUSZU ROZLICZENIOWEGO

REGULAMIN FUNDUSZU ROZLICZENIOWEGO REGULAMIN FUNDUSZU ROZLICZENIOEGO przyjęy uchwałą nr 10/60/98 Rady Nadzorczej Krajowego Depozyu Papierów arościowych S.A. z dnia 28 września 1998 r., zawierdzony decyzją Komisji Papierów arościowych i

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 GRZEGORZ MICHALSKI POZIOM ZAANGAŻOWANIA KAPITAŁU W ZAPASACH W ORGANIZACJACH NON-PROFIT * Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE PYTANIA KONTROLNE Czym charakeryzują się wskaźniki saycznej meody oceny projeku inwesycyjnego Dla kórego wskaźnika wyliczamy średnią księgową

Bardziej szczegółowo

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Posęp echniczny. Model lidera-naśladowcy Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Założenia Rozparujemy dwa kraje; kraj 1 jes bardziej zaawansowany echnologicznie (lider); kraj 2 jes mniej zaawansowany i nie worzy

Bardziej szczegółowo

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH

WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów

Bardziej szczegółowo

Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego

Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego 252 Dr Wojciech Kozioł Kaedra Rachunkowości Uniwersye Ekonomiczny w Krakowie Sała poencjalnego wzrosu w rachunku kapiału ludzkiego WSTĘP Prowadzone do ej pory badania naukowe wskazują, że poencjał kapiału

Bardziej szczegółowo

Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Krzywa Pillipsa: przypomnienie

Bardziej szczegółowo

INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak INWESTYCJE Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Inwesycje w kapiał rwały: wydaki przedsiębiorsw na dobra używane podczas procesu produkcji innych dóbr Inwesycje

Bardziej szczegółowo

Michał Zygmunt, Piotr Kapusta Sytuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwartału 2013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97

Michał Zygmunt, Piotr Kapusta Sytuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwartału 2013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97 Michał Zygmun, Pior Kapusa Syuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwarału 013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97 014 94 Dodaek Kwaralny Syuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwarału 013 r.

Bardziej szczegółowo

Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Prawo Okuna Związek między bezrobociem,

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody

Bardziej szczegółowo