ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO"

Transkrypt

1 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 waluowych. Parye sóp procenowych przyjmuje, że waluy krajów o wysokich sopach procenowych osłabiają się, a waluy krajów o niskich sopach procenowych umacniają się. Zależność a prawdziwa jes jednak ylko wówczas, gdy uczesnicy rynku zachowują się racjonalnie oraz mają neuralny sosunek do ryzyka. W rzeczywisości obserwuje się odmienny kierunek zależności między sopami procenowymi a warością walu. Isnieje bowiem endencja do aprecjacji walu wysoko oprocenowanych oraz deprecjacji walu nisko oprocenowanych (Miszal, 1. Zjawisko o znane jes w lieraurze jako anomalia premii forward. Można wyróżnić dwa główne podejścia wyjaśniające anomalię premii forward (Sarno, 5. Zgodnie z pierwszym podejściem, parye sóp procenowych nie jes zachowany, gdyż nie jes spełniony warunek racjonalności oczekiwań inwesorów. Z kolei w drugim podejściu parye sóp procenowych nie jes zachowany, gdyż nie jes spełniony warunek neuralności inwesorów do ryzyka. W podejściu ym zakłada się, że inwesorzy mają awersję do ryzyka i oczekują wyższej, niż różnica w sopach procenowych, sopy zwrou z inwesycji w walucie zagranicznej. Odrzucenie hipoezy niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych wynika wówczas z isnienia niezerowej premii za ryzyko. Rozważania przeprowadzone w referacie doyczą modelowania premii za ryzyko na rynku waluowym. Założono, że inwesorzy mają racjonalne oczekiwania. W osanich laach zauważalny jes znaczny wzros zaineresowania waluową sraegią spekulacyjną carry rade. Ta spekulacyjna gra polega na zadłużeniu się w walucie kraju o niskich sopach procenowych (Japonia, Szwajcaria ip. a nasępnie ulokowaniu uzyskanych środków w kraju o wysokich sopach procenowych (np. Ausralia, Nowa Zelandia ip. (Baillie, Chang 11. Zyskowność ych sraegii jes sprzeczna z eorią niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych. Zgodnie z paryeem UIP nie powinna isnieć bowiem żadna sysemayczna różnica w sopie zwrou z kapiału w walucie krajowej i w walucie zagranicznej. Z uwagi na fak, iż jen japoński jes najbardziej popularną niskooprocenowaną waluą wykorzysywaną w sraegii carry rade, przeprowadzone w arykule badania opierają się właśnie na analizie ego rynku waluowego. W referacie dokonano próby wyjaśnienia zjawiska anomalii premii forward na rynku jena japońskiego. W pierwszej części zweryfikowano

2 hipoezę niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych dla wybranych kursów jena japońskiego. A nasępnie sprawdzono, czy odchylenia kursu waluowego od poziomu wynikającego z paryeu UIP można wyjaśnić isnieniem niezerowej premii za ryzyko. Badania przeprowadzono dla rzech par waluowych j. JPY/USD, JPY/EUR, JPY/AUD w okresie od sycznia do grudnia 1 r. przy użyciu danych o częsoliwości miesięcznej. Celem referau jes sprawdzenie słuszności hipoezy niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych na rynku jena japońskiego oraz idenyfikacja premii za ryzyku na ym rynku. Główne hipoezy badawcze posawione w referacie o: Hipoeza 1. Niezabezpieczony parye sóp procenowych na rynku jena japońskiego nie jes zachowany. Hipoeza 3. Na rynku jena japońskiego isnieje niezerowa premia za ryzyko Hipoeza 4. Zjawisko anomalii premii forward na rynku jena japońskiego wynika z dużego zaangażowania inwesorów w waluowe sraegie spekulacyjne carry rade. Anomalia premii forward na rynku waluowym Niezabezpieczony parye sóp procenowych (UIP zakłada, że relacja oczekiwanego kursu waluowego i bieżącego kursu waluowego jes równa relacji sóp procenowych w kraju waluy bazowej i kwoowanej. 1 r E( S k * 1 r S (1 gdzie wyrażenie E( S k oznacza rynkowe oczekiwania odnośnie kszałowania się waluowego kursu kasowego w czasie +k ( S, wykorzysując informację dosępną w czasie, S odzwierciedla warość * waluowego kursu kasowego w czasie oraz r i r oznaczają nominalne sopy procenowe waluy kwoowanej i waluy bazowej. Z uwagi na fak, że rudno jes oszacować przyszłe oczekiwania odnośnie kszałowania się kursu kasowego S k, przy weryfikacji hipoezy paryeu UIP zakładana jes racjonalność oczekiwań uczesników rynku. Hipoezę o racjonalnym zachowaniu człowieka jako podmiou gospodarczego sformułował jako pierwszy John F. Muh w 1961 r., w arykule p. Raional Expecaions and he Theory of Price Movemens. Zaproponowana przez Muha (1961 mocna wersja hipoezy racjonalnych oczekiwań zakłada, że oczekiwania podmioów co do zmiennych ekonomicznych będą się równać rzeczywisej warości ych zmiennych skorygowanej o błąd prognozy. Ponado, błędy prognozy wynikające z racjonalnych oczekiwań są losowe o średniej równej zero, nie są skorelowane ze zbiorem informacji dosępnym w czasie formułowania oczekiwań oraz mają najniższą wariancję w porównaniu z innymi modelami prognosycznymi (Snowdon i inni, W nawiązaniu k

3 do paryeu UIP, eoria racjonalnych oczekiwań mówi że, przyszła warość kursu kasowego w momencie +k jes równa oczekiwaniom odnośnie kszałowanie się kursu spo w czasie +k. S E ( S ( k k k gdzie k oznacza biały szum, nieskorelowany z informacją dosępną w czasie. Zakładając, że uczesnicy rynku mają racjonalne oczekiwania oraz są neuralni wobec ryzyka, niezabezpieczony parye sóp procenowych może być esowany w oparciu o poniższą funkcję regresji. * s s ( r r (3 k gdzie s i s k odzwierciedlają odpowiednio warość logarymu nauralnego * waluowego kursu kasowego obowiązującego w czasie i w czasie +k, r i r oznaczają nominalne sopy procenowe waluy kwoowanej i waluy bazowej naomias o składnik losowy, niezależny od informacji Ω dosępnej k w czasie. Jeśli parye UIP jes spełniony o wówczas paramer β w równaniu regresji (3 powinien być równy jedności (β = 1, a paramer α powinien wynosić zero (α =. Hipoeza zerowa niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych zapisywana jes wówczas nasępująco H :, 1. Wielu k badaczy koncenruje się ylko na paramerze β podczas weryfikacji hipoezy UIP. Badania empiryczne przeprowadzone w oparciu o funkcje regresji (3 wskazują, że paramer β jes z reguły bliższy warości -1 a nie 1 (Froo, Thaler, 199. Negaywną warość β uzyskali m.in. Fama (1984, Froo i Frankel (1989, McCallum (1994. Należy pokreślić, że ujemny paramer β przeczy eorii niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych. Parye sóp procenowych przyjmuje bowiem, że waluy krajów o wysokich sopach procenowych osłabiają się, a waluy krajów o niskich sopach procenowych umacniają się. Jeżeli endencja a jes zachowana o wówczas paramer β w modelach regresji (3 powinien przyjmować warości dodanie. W rzeczywisości isnieje jednak endencja do aprecjacji walu wysoko oprocenowanych oraz deprecjacji walu nisko oprocenowanych, co z kolei powoduje, że paramer β przyjmuje warości ujemne zamias dodanich. W przypadku ujemnego parameru β mamy do czynienia z zw. anomalią premii forward (ang. Forward Premium Puzzle lub Forward Discoun Puzzle (Frydman, Goldberg, 9. Anomalia premii forward może wynikać z ego, że inwesorzy nie mają racjonalnych oczekiwań lub/i nie są neuralni wobec ryzyka. W referacie założono racjonalne oczekiwania inwesorów. Przyjęo naomias, że odchylenia kursu waluowego od poziomu wynikającego z paryeu UIP mogą wynikać z isnienia niezerowej premii za ryzyko na badanym rynku.

4 W lieraurze przedmiou isnieją dwa główne podejścia objaśniające wpływ premii za ryzyko na wahania kursów waluowych. W pierwszym z nich wykorzysuje się ekonomeryczne modele wariancji warunkowej. Naomias w drugim podejściu kładzie się nacisk na srukuryzację zależności deerminujących premię za ryzyko i sosuje się modele opare na sochasycznych czynnikach dyskonujących (ang. sochasic discoun facors SDF lub pricing kernels. (Kelm, 11 W referacie premia za ryzyko objaśniana jes za pomocą modeli klasy ARCH-M (auoregressive condiional heeroscedasiciy in mean. Modele e opisują zależności pomiędzy zwroem z insrumenu finansowego a zmieniającym się w czasie ryzykiem mierzonym wariancją warunkową. Większa wariancja kursu waluowego oznacza większą niepewność zysków, a ym samym większą premię za ryzyko oczekiwaną akualnie przez inwesorów (Engle i in W modelach klasy ARCH-M zależność wynikająca z niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych ma charaker warunkowy względem zmiennej premii za ryzyko. Engle, Lilien i Robins (1987, jako jedni z pierwszych, opisali zasosowanie modeli klasy ARCH-M w wyjaśnianiu premii za ryzyko na rynku waluowym. W referacie, w badaniu premii za ryzyko na rynku jena japońskiego zasosowano model componen GARCH-in-mean (CGARCH-M uwzględniający efek asymerii. Zmienność w modelach CGARCH podzielona jes na dwa komponeny, j. długoerminowy rend i krókoerminowe odchylenia od rendu. Długoerminowy rend o sały elemen zmienności, kóry odzwierciedla szoki wywołane fundamenalnymi czynnikami ekonomicznymi. Krókoerminowy rend, o z kolei przemijający, chwilowy elemen, kóry wywołany jes zmianami w nasrojach rynkowych. Zasosowanie modelu componen GARCH-in-mean w wyjaśnianiu premii za ryzyko na rynku waluowym przedsawili Li, Ghoshray and Morley (1. W lieraurze przedmiou doyczącej modelowania kursu waluowego premia za ryzyko definiowana jes częso jako różnica między erminowym kursem waluowym (forward usalonym w momencie dla konraków wygasających w momencie +k oraz oczekiwanym w momencie przyszłym kursem kasowym obowiązującym w czasie +k (4 (Engel, ( k p k f E( s k (4 (k gdzie f o logarym erminowego kursu waluowego usalonego w momencie dla konraków wygasających w momencie +k, E( s k o oczekiwana w momencie warość logarymu przyszłego waluowego kursu kasowego s k, zależna od informacji Ω dosępnej w czasie, naomias p k o oczekiwana w momencie premia za ryzyko na momen +k. Przyjmuje się, że błąd oczekiwań inwesorów ( o różnica między oczekiwanym i rzeczywisym kasowym kursem waluowym (spo: E s s (5 ( 1

5 Z kolei dyskono forward ( d o różnica między kursem erminowym (forward i kursem kasowym (spo: d f 1 s (6 Z równania (4, (5 i (6 wynika, że premia forward ( d może być przedsawiona jako suma premii za ryzyko ( p i zmiennej losowej (. W referacie wykorzysano model CGARCH-M uwzględniający efek asymerii (7. f 1 s p X q 1 ( q ( 1 h 1 h q 4 ( 1 q 1 5 ( 1 q 1 d 1 6 ( h 1 q 1 where (7 p h z h : IID(, h, z : IID(,1 gdzie f 1 o waluowy kurs erminowy forward w czasie -1, s o waluowy kurs kasowy spo w czasie, p o premia za ryzyko złożona ze sałego komponenu ( oraz ze zmiennego w czasie komponenu ( h, X o wekor zmiennych niezależnych, o błąd niezależny od informacji dosępnej w czasie -1, h o wariancja warunkowa, d o zmienna zero-jedynkowa odzwierciedlająca efek asymerii ( d 1 dla oraz d w przeciwnym wypadku, q o długoerminowy komponen, krókoerminowy komponen. Wsępne wyniki badań h q Tesowanie niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych na rynku jena japońskiego przeprowadzono w oparciu o model regresji (3. Badania wykonano dla rzech par waluowych j. JPY/USD, JPY/EUR, JPY/AUD w okresie od sycznia do grudnia 1 r. przy użyciu danych o częsoliwości miesięcznej. Wyniki oszacowań modelu regresji (3 dla badanych kursów waluowych zosały przedsawione w abeli 1. o

6 Tabela 1. Wyniki esowania niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych na rynku jena japońskiego w oparciu o model regresji (3. USDJPY EURJPY AUDJPY α β α β α β α, β, -,8,,9,69** 1,35** -,81 -,7,53,39 3,48 3,4 179,49** 78,8** 13,1** N LM 1,3* 6,18 8,47 LM-ARCH 8,6 9,8 8,86 *, ** odrzucenie hipoezy zerowej na poziomie isoności,5;,1 Badane hipoezy zerowe: H : α =, H : β = (saysyka, H :, 1(es Walda, saysyka chi-kwadra oraz brak auokorelacji składnika losowego (saysyka LM i homoskedasyczność składnika losowego (saysyka LM-ARCH Źródło: Opracowanie własne na podsawie danych z bazy danych Bloomberg. Hipoeza zerowa niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych H :, 1 zosała odrzucona dla wszyskich badanych kursów. Można zaobserwować, iż oceny parameru β przyjmują warości mniejsze od zera dla kursu JPY/USD i warości większe od zera dla kursów JPY/EUR i JPY/AUD. W większości przypadków obliczenia nie wykazują auokorelacji ani heeroskedasyczności składnika losowego, kóre o mogłyby obniżać precyzję oszacowań parameru β. Należy zwrócić jednak uwagę na o, że paramer β w przypadku kursów JPY/USD i JPY/EUR jes nieisonie różny od, co sugeruje, że powyższe wnioski należy rakować z pewną osrożnością. Flood i Rose ( wykazali, że parye UIP sprawdza się lepiej w okresie niepokoju, zawirowań, kiedy o obserwujemy znaczny wzros zmienności na rynkach finansowych. Do podobnych wniosków doszli Clarida i inni (9. Ich zdaniem paramer β zmienia warość z ujemnej na dodanią, w okresie zmiany niskiej zmienności cen na rynkach finansowych na wysoką. W referacie oszacowano model regresji (3 dla badanych rzech kursów waluowych w dwóch czero-lenich podokresach, w czasie poprzedzającym kryzys j oraz w czasie kryzysu, niepokoju na rynkach finansowych j (abela.

7 Tabela. Wyniki esowania niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych na rynku jena japońskiego w oparciu o model regresji (3 w laach i USDJPY EURJPY AUDJPY α β α β α Β α, β -,1 -,5 -,1 -,65 -,7-1,37-1,8-1,17 -,73 -,94-1,7-1,14 1,49** 8,61** 31,34** N LM 13,5 16,38 11,9 LM-ARCH 1,4 1,7 1, α, β -,1,36,,47,8** 1,77** -,97 1, -, 1,5,39,6 4,73 3,18 7,6** N LM 14,87 9,3 1,78 LM-ARCH 1,64 6,75 4,57 *, ** odrzucenie hipoezy zerowej na poziomie isoności,5;,1 Badane hipoezy zerowe: H : α =, H : β = (saysyka, H :, 1(es Walda, saysyka chi-kwadra oraz brak auokorelacji składnika losowego (saysyka LM i homoskedasyczność składnika losowego (saysyka LM-ARCH Źródło: Opracowanie własne na podsawie danych z bazy danych Bloomberg. W pierwszym podokresie hipoeza zerowa H :, 1 zosała odrzucona dla wszyskich badanych kursów. Ponado, dla wszyskich badanych kursów, oceny parameru β przyjęły warości mniejsze od zera. Należy pokreślić, że ujemny paramer β przeczy założeniu, że dodania premia forwardowa jes związana z deprecjacją waluy kwoowanej (aprecjacją waluy bazowej, a ym samym przeczy założeniom niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych. Z kolei, w czasie kryzysu, niepokoju na rynkach finansowych ( nie ma podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej H :, 1 dla kursów JPYUSD i JPY/EUR, a dla kursu JPY/AUD hipoezę zerową H :, 1 odrzucamy. Większość badaczy esowanie hipoezy niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych sprowadza jedynie do weryfikacji hipoezy zerowej β = 1. W pierwszym podokresie hipoezę β =1 odrzucamy na poziomie isoności mniejszym niż,5 dla wszyskich badanych par waluowych. Z kolei w drugim podokresie brak jes podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej β = 1

8 dla wszyskich rzech kursów waluowych. Ponado, można zauważyć, że w czasie poprzedzającym kryzys j paramer β przyjmował ujemne warości, co przeczy eorii niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych. Naomias w czasie niepokoju na rynkach finansowych j paramer β jes dodani, co z kolei jes zgodne z paryeem UIP. Z powyższej analizy wynika, że zjawisko anomalii premii forward doyczy przede wszyskim okresu ekspansji, dobrych nasrojów rynkowych. W referacie przyjęo, że odchylenia kursu waluowego od poziomu wynikającego z paryeu UIP mogą wynikać z isnienia niezerowej premii za ryzyko. W badaniu premii za ryzyko na rynku jena japońskiego zasosowano model componen GARCH-in-mean (CGARCH-M uwzględniający efek asymerii (7. W modelu CGARCH-M założono, że premię forwardową (dyskono forward w czasie na rynku JPY/USD, JPY/EUR i JPY/AUD można wyrazić jako sumę premii za ryzyko oraz wybranych zmiennych niezależnych j. opóźnionej warości dyskona forward (d -1, różnicy w sopach procenowych w Japonii i odpowiednio Sanach Zjednoczonych, Europie i Ausralii (IRD oraz wskaźnika mierzącego zaangażowania inwesorów w waluowe sraegie spekulacyjne carry rade (CTA. Wszyskie powyższe zmienne są sacjonarne 1. Badania przeprowadzono w dwóch podokresach, w czasie poprzedzającym kryzys j , kiedy o paramer β przyjmował warości ujemne oraz w czasie kryzysu j , kiedy o paramer β był dodani. Wyniki badań przedsawiono w abeli 3. Isony saysycznie sały komponen ( wskazuje na isnienie sałej premii za ryzyko. Naomias, dodani i isony saysycznie komponen h wskazuje na obecność zmiennej w czasie premii za ryzyko na rynku. Z abeli 3 wynika, że w pierwszym podokresie jedynie na rynku JPY/EUR i JPY/AUD isniała sała, isona saysycznie, premia za ryzyko. Dodakowo, dla kursów JPY/EUR i JPY/AUD komponen h był ujemny i nieisony, co przeczy isnieniu zmiennej w czasie premii za ryzyko na ych rynkach. Dla kursu JPY/USD zarówno sały komponen ( jak i komponen h były nieisone saysycznie, a zaem nie ma podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej o zerowej premii za ryzyko na ym rynku. Z kolei wyniki badań dla drugiego podokresu wskazują na isnienie niezerowej premii za ryzyko na wszyskich badanych rynkach. Isony saysycznie sały komponen ( wskazuje na isnienie sałej premii za ryzyko. Z kolei, dodani i isony saysycznie komponen h wskazuje na obecność zmiennej w czasie premii za ryzyko na rynku JPY/USD, JPY/EUR i JPY/AUD. Isony saysycznie paramer premii za ryzyko oznacza dodakowo, że model CGARCH-M może być wykorzysywany przy esymacji premii za ryzyko na analizowanych rynkach. 1 Sacjonarność zmiennych zosała zbadana rozszerzonym esem Dickeya-Fullera ADF.

9 Tabela 3. Model premii za ryzyko (CGARCH-M na rynku jena japońskiego w laach i równanie średniej zmienna JPY/USD JPY/EUR JPY/AUD CGARCH-M ( 75,98-31,78-11,64 Consan ( d -1 ( 1 IRD ( CTA ( 3 rend inercep ( 1 rend AR erm ( forecas error ( 3 ARCH erm ( 4 asymmery erm ( 5 GARCH erm ( 6 -,3,4*,3** -,45*** -,47*** -,33*** -,4 1,45* 3,77* -,***, -,1 równanie wariancji,***,,**,57*,83***,79*** -,15***,4,11,14** -,18 -,3***, -,,18 -,66,45,6** równanie średniej zmienna JPY/USD JPY/EUR JPY/AUD CGARCH-M ( 39,* 48,95**,39** Consan ( d -1 ( 1 IRD ( CTA ( 3 rend inercep ( 1 rend AR erm ( forecas error ( 3 ARCH erm ( 4 asymmery erm ( 5 -,* -,9** -,11*** -,4*** -,14,1 -,11 -,1-1,13** -,1*** -,1 -,** równanie wariancji,***,***,***,63*** -,1,76,4,,,7,3,7** -,14*** -,** -,18*** GARCH erm ( 6,14 -,63*** -,75*** *, **, *** odrzucenie hipoezy zerowej na poziomie isoności,1;,5;,1 Źródło: Opracowanie własne na podsawie danych z bazy danych Bloomberg.

10 W referacie wykazano, że w czasie kryzysu j isniała niezerowa premia za ryzyko na badanych rynkach. Z drugiej srony, w czasie kryzysu pokazano, że paramer β był dodani i nieisonie różny od jedynki. Naomias, w czasie poprzedzającym kryzys, kiedy o parye UIP nie był zachowany a paramer β był ujemny, jedynie na rynku JPY/EUR i JPY/AUD wykazano isnienie isonej sałej premii za ryzyko, ale już komponen h był ujemny i nieisony saysycznie. Wyniki przeprowadzonych badań nie dają zaem podsaw do swierdzenia, że odrzucenie hipoezy niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych może być spowodowane isnieniem niezerowej premii za ryzyko. Zdaniem Baillie go i Chang a [11] o sraegie carry rade odgrywają niezwykle ważną rolę w wyjaśnieniu odchyleń kursu waluowego od poziomu wynikającego z niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych. Zmiana warości parameru β z ujemnej na dodanią może wynikać ze zmiany w poziomie zaineresowania inwesorów sraegiami carry rade. Prowadzone na olbrzymią skalę inwesycje w krajach o wyższym koszcie pieniądza przyczyniają się bowiem do aprecjacji waluy ych krajów. Z kolei duży odpływ kapiału z krajów o niskiej sopie procenowej (m. in. Japonii przyczynia się do znacznej deprecjacji ich waluy. Przeczy o paryeowi sóp procenowych, kóry zakłada, że im wyższe oprocenowanie danej waluy, ym niższa jej warość. Z kolei, w czasie niepokoju na rynkach finansowych, kiedy o inwesorzy masowo wycofują się ze swoich ransakcji spekulacyjnych, mamy do czynienia z odwroną syuacją. Wówczas, nagły spadek zaineresowania sraegiami carry rade przyczynia się do silnego osłabienia walu krajów o wyższych sopach procenowych oraz umocnienia walu nisko oprocenowanych, co jes zgodne z eorią paryeu sóp procenowych. Można by zaem przypuszczać, że w czasach kryzysu, parye UIP na rynku waluowym będzie zachowany, z kolei w czasie dobrych nasrojów na rynku hipoeza paryeu UIP będzie odrzucona. Przeprowadzone w referacie badania powierdzają powyższą zależność. Ilościowa ocena wpływu zaangażowania inwesorów w sraegie carry rade na kszałowanie się cen na rynku jena japońskiego będzie przedmioem dalszych badań. Podsumowanie Pomimo zasosowania coraz bardziej skomplikowanych i zaawansowanych meod ekonomerycznych w esowaniu niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych, parye UIP pozosaje jednak nadal zagadnieniem spornym i pozosawiającym wiele niewyjaśnionych kwesii dla naukowców. Teoria paryeu UIP jes fundamenem wielu ekonomicznych modeli kursów waluowych. Jednakże prawidłowość ej eorii kwesionowana jes przez badaczy z całego świaa. Zdaniem Baillie a [11] anomalia premii forward nie zosała jeszcze w pełni zbadana i odnalezienie

11 przyczyn ego zjawiska jes niezwykle ważne z punku widzenia eorii finansów międzynarodowych. Na podsawie przeprowadzonych badań wykazano, że parye UIP na rynku jena japońskiego jes zachowany w czasie kryzysu, niepokoju na rynkach finansowych. Z kolei w czasie dobrych nasrojów rynkowych hipoeza niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych jes odrzucona. Wyniki przeprowadzonych badań nie dały podsaw do swierdzenia, że odrzucenie hipoezy niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych może być spowodowane isnieniem niezerowej premii za ryzyko. Zdaniem auora o zaangażowanie inwesorów w sraegie carry rade może wyjaśniać odchylenia kursu waluowego od poziomu wynikającego z paryeu UIP. Należy podkreślić, że powyższa relacja znana jes prakykom rynku finansowego, niewiele jes naomias publikacji naukowych poruszających o zagadnienie. BIBLIOGRAFIA Baillie R. T. (11, Possible soluion o he forward bias paradox, Journal of Inernaional Financial Markes, Insiuions and Money, No. 1, p Baillie R. T., Chang S. S. (11, Carry Trades, Momenum Trading and he Forward Premium Anomaly, Journal of Financial Markes, No. 14, p Clarida R., Davis J., Pedersen N. (9, Currency carry rade regimes: Beyond he Fama regression, Journal of Inernaional Money and Finance, No. 8, p Engel C. (1996, The Forward Discoun Anomaly and he Risk Premium: A Survey of Recen Evidence, Journal of Empirical Finance, No. 3, p Engle R. F., Lilien D. M., Robins R. P. (1987, Esimaing Time Varying Risk Premia in he Term Srucure: he ARCH-M Model, Economerica, Vol. 55, No., p Fama E. F. (1984, Forward and Spo Exchange Raes, Journal of Moneary Economics, No. 14, p Flood R. P., Rose A. K. (, Uncovered Ineres Pariy in crisis, Inernaional Moneary Fund Saff Papers, No. 49 (, p Froo K. A., Frankel J. A. (1989, Forward Discoun Bias: Is i an Exchange Risk Premium?, The Quarerly Journal of Economics, Vol. 14, p Froo K. A., Thaler R. H. (199, Anomalies: Foreign Exchange, The Journal of Economic Perspecives, Vol. 4, No. 3, p Frydman R., Goldberg D. G. (9, Ekonomia wiedzy niedoskonałej, Wydawnicwo Kryyki Poliycznej, Warszawa. Kelm R. (11, Ryzyko waluowe i wahania kursu PLN/EUR w laach , Bank i Kredy, Nr 4(, sr Li D., Ghoshray A., Morley B. (1, Measuring he risk premium in uncovered ineres pariy using he componen GARCH-M model, Inernaional Review of Economics and Finance, No. 4, p Miszal P. (1, Zmiany kursu waluowego i dynamika cen w krajach o różnym poziomie rozwoju gospodarczego, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa. McCallum B. T. (1994, A reconsideraion of he uncovered ineres pariy relaionship, Journal of Moneary Economics, No. 33, p Muh J. M. (1961, Raional Expecaions and he Theory of Price Movemens, Economerica, Vol. 9, No. 3, p Sarno L. (5, Viewpoin: Towards he soluion o he puzzles in exchange rae economics: where do we sand? Canadian Journal of Economics, Vol. 38, No. 3, p

12 Snowdon B., Vane H., Wynarczyk P. (1998, Współczesne nury eorii makroekonomii, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa, sr. -3.

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

OeconomiA copernicana. Katarzyna Czech Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

OeconomiA copernicana. Katarzyna Czech Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie OeconomiA copernicana 2012 Nr 3 IN 2083-1277 Kaarzyna Czech zoła Główna Gospodarswa Wiejsiego w Warszawie NIEZABEZPIECZONY PARYTET TÓP PROCENTOWYCH NA RYNKU JENA JAPOŃKIEGO Klasyfiacja JEL: F31 łowa luczowe:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez

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

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

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

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

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

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

STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU

STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach e-mail rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU

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

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

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

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

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

Krzysztof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Modelowanie stóp procentowych a narzędzia ekonometrii finansowej

Krzysztof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Modelowanie stóp procentowych a narzędzia ekonometrii finansowej DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna

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

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

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

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

licencjat Pytania teoretyczne:

licencjat Pytania teoretyczne: Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie

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

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG Doroa Wikowska, Anna Gasek Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW dwikowska@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYC INDEKSÓW GIEŁDOWYC: WIG, WIG2, MIDWIG I TECWIG Sreszczenie:

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

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

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

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

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, sr. 389 398 ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych

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

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

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

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

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

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

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się

Bardziej szczegółowo

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne

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

Krzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie

Krzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie Krzyszof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa Analiza spekralna indeksów giełdowych DJIA i WIG 1 Wprowadzenie We współczesnych analizach ekonomicznych doyczących pomiaru cyklu koniunkuralnego

Bardziej szczegółowo

PIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Katedra Ekonometrii i Statystyki

PIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Katedra Ekonometrii i Statystyki PIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Kaedra Ekonomerii i Saysyki DYNAMICZNA ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY OCZEKIWANĄ STOPĄ ZWROTU A WARUNKOWĄ WARIANCJĄ Sreszczenie: W badaniu zasosowano modele GARCHM ze sałym

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

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

Inwestycje w lokale mieszkalne jako efektywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w latach

Inwestycje w lokale mieszkalne jako efektywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w latach Radosław Trojanek Kaedra Mikroekonomii Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Srona nieparzysa Inwesycje w lokale mieszkalne jako efekywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w laach 996-2004.

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

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

PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010

PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Chrisian Lis PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 Wprowadzenie Przedmioem

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

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

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje

Bardziej szczegółowo

BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH

BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 2012, sr. 97 106 BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH 1997-2011 Rumiana Górska, Doroa

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

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Pobieranie próby. Rozkład χ 2 Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie

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

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

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

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

EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP

EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP Joanna Landmesser Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: jgwiazda@mors.sggw.waw.pl EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Sreszczenie: W pracy zbadano wysępowanie efeku

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

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ KRZYSZTOF JAJUGA Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ EKONOMETRIA FINANSOWA OKREŚLENIE Modele ekonomerii finansowej są worzone

Bardziej szczegółowo

Bayesowskie porównanie modeli STUR i GARCH w finansowych szeregach czasowych 1

Bayesowskie porównanie modeli STUR i GARCH w finansowych szeregach czasowych 1 Jacek Kwiakowski Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Bayesowskie porównanie modeli STUR i GARCH w finansowych szeregach czasowych 1 WSTĘP Powszechnie wiadomo, że podsawowymi własnościami procesów finansowych

Bardziej szczegółowo

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób 243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji

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

OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR

OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika Zależność

Bardziej szczegółowo

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1 DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6-8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu

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

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

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny

Bardziej szczegółowo

t MODELU AARCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO

t MODELU AARCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Kaedra Maemayki anna.janiga-cmiel@ue.kaowice.pl SKŁADOWA γ MODELU AARCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO Wprowadzenie Gospodarka każdego kraju jes kszałowana przez specyficzne dla

Bardziej szczegółowo

Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie

Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wykorzysanie

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

Efektywność rynku w przypadku FOREX Weryfikacja hipotezy o efektywności dla FOREX FOREX. Jerzy Mycielski. 4 grudnia 2018

Efektywność rynku w przypadku FOREX Weryfikacja hipotezy o efektywności dla FOREX FOREX. Jerzy Mycielski. 4 grudnia 2018 4 grudnia 2018 Zabezpieczony parytet stóp procentowych (CIP - Covered Interest Parity) Warunek braku arbitrażu: inwestycja w złotówkach powinna dać tę samą stopę zwrotu co całkowicie zabezpieczona inwestycja

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

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

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

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne

Bardziej szczegółowo

Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017

Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017 Recenzenci: dr hab. Sanisław Łobejko, prof. SGH prof. dr hab. Doroa Wikowska Redakor naukowy: Joanicjusz Nazarko Auorzy: Ewa Chodakowska Kaarzyna Halicka Arkadiusz Jurczuk Joanicjusz Nazarko Redakor wydawnicwa:

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

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

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy? Meody prognozowania: Szeregi czasowe Dr inż. Sebasian Skoczypiec ver. 11.20.2009 Co o jes szereg czasowy? Szereg czasowy: uporządkowany zbiór warości badanej cechy lub warości określonego zjawiska, zaobserwowanych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 (22.04.2013) Współczynnik przyrosu nauralnego. Koncepcja ludności zasojowej i usabilizowanej. Prawo Loki. Współczynnik przyrosu nauralnego r = U Z L gdzie: U - urodzenia w roku Z - zgony w

Bardziej szczegółowo

Heteroskedastyczność szeregu stóp zwrotu a koncepcja pomiaru ryzyka metodą VaR

Heteroskedastyczność szeregu stóp zwrotu a koncepcja pomiaru ryzyka metodą VaR Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Heeroskedasyczność szeregu sóp zwrou a koncepcja pomiaru ryzyka meodą VaR Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka

Bardziej szczegółowo

Analiza zdarzeń Event studies

Analiza zdarzeń Event studies Analiza zdarzeń Event studies Dobromił Serwa akson.sgh.waw.pl/~dserwa/ef.htm Leratura Campbell J., Lo A., MacKinlay A.C.(997) he Econometrics of Financial Markets. Princeton Universy Press, Rozdział 4.

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