WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU
|
|
- Bogumił Pietrzyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/2, 2011, sr WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU Kaarzyna Bień-Barkowska 1 Insyu Ekonomerii, Szkoła Główna Handlowa kaarzyna.bien@sgh.waw.pl Deparamen Sysemu Finansowego, Narodowy Bank Polski Sreszczenie: W arykule przedsawiono wyniki badania reakcji kursu EUR/PLN na publikację danych makroekonomicznych doyczących syuacji gospodarczej w Polsce w 2007 r. Zaprezenowana analiza wpisuje się w obszar badań mikrosrukury międzybankowego kasowego rynku złoego. W badaniu przeprowadzonym na podsawie danych z plaformy ransakcyjnej Reuers 3000 Spo Maching Sysem wykazano, że zaskoczenia informacyjne są bardzo szybko uwzględniane przez dealerów rynku międzybankowego w warościach kursów składanych zleceń (limi orders). Niemal cały wpływ nowej informacji jes wbudowany w nowy poziom kursu złoego w rakcie dwóch minu po publikacji komunikau makroekonomicznego. Bardzo dużą rolę w ym procesie odgrywa przepływ zleceń (różnica pomiędzy warością ransakcji zakupu ransakcji, kórych inicjaorem jes kupujący, a ransakcji sprzedaży ransakcji, kórych inicjaorem jes sprzedający). Słowa kluczowe: mikrosrukura rynku, komunikay makroekonomiczne, przepływ zleceń, kurs waluowy WPROWADZENIE Teorie racjonalnych oczekiwań oraz efekywnego rynku sanowią podsawę klasycznych modeli kursu waluowego. Przyjmuje się w nich, że nowa informacja, czy eż zaskoczenie informacyjne wynikające z okresowych publikacji 1 Auorka składa podziękowania firmie Thomson Reuers za udosępnienie danych z sysemu Reuers Dealing 3000 Spo Maching oraz Panom: Pawłowi Sobolewskiemu i dr Dobiesławowi Tymoczko za cenne uwagi meryoryczne. Opinie prezenowane w arykule są prywanymi opiniami Auorki, a nie sanowiskiem Narodowego Banku Polskiego.
2 Wpływ publikacji danych makroekonomicznych na kurs EUR/PLN 49 komunikaów makroekonomicznych, wbudowywane są w poziom kursu (1) naychmias i (2) w sposób bezpośredni w procesie ich asymilacji nie odgrywa roli scenariusz zawierania ransakcji, a więc koneks mikrosrukury rynku. Podsawowe założenia klasycznych modeli kursu waluowego przyjmują, że inwesorzy: (1) mają aki sam dosęp do informacji, (2) idenyczne zdolności do przewarzania informacji oraz (3) charakeryzują się akim samym sposobem odwzorowania informacji względem poziomu cen (por. [Love i Payne 2008]). Posługując się pewnym uogólnieniem, można swierdzić, że informacje o zmianach poziomu wybranych danych makroekonomicznych generują naychmiasowe zmiany położenia krzywej popyu na waluę, a zaem jej cenę (poziom jej kursu). Procesowi emu nie musi owarzyszyć jednak zmiana rodzaju składanych zleceń (orders), a zaem zróżnicowanie liczby agresywnych ransakcji zakupu i sprzedaży. Przy nowousalonym poziomie kursu, inwesorzy nie zmieniają swoich preferencji w odniesieniu do liczby, czy eż rodzaju składanych dyspozycji zakupu czy sprzedaży waluy bazowej. W odniesieniu do publikacji danych makroekonomicznych, w eorii mikrosrukury rynku nie jes spełnione założenie rzecie (mówiące o idenycznym dla wszyskich inwesorów sposobie odzwierciedlania informacji w cenach), ponieważ czynnikiem współodpowie dzialnym za uwzględnianie nowej informacji w poziomie kursu są właśnie indywidualne decyzje dealerów wobec sposobu zawierania ransakcji (por. [Glosen i Milgrom 1985], [Kyle 1985]), a w szczególności przepływ zleceń, czyli zw. order flow [Evans i Lyons 2002b]. Przepływ zleceń, kóry definiowany jes jako różnica warości ransakcji zakupu waluy bazowej (inicjowanych przez sronę popyu na waluę bazową, ich agresorem jes kupujący) i ransakcji sprzedaży waluy bazowej (inicjowanych przez sronę podaży, ich agresorem jes sprzedający) pokazuje heerogeniczne oczekiwania i reakcje uczesników rynku względem informacji zawarej m.in. w komunikaach makroekonomicznych. Różnica w warości ransakcji zakupu i sprzedaży, poprzez swój naychmiasowy bądź opóźniony wpływ na zmianę kursu, może zaem w pewnym sopniu wpłynąć na empo asymilacji sygnału informacyjnego. W arykule zaprezenowano wyniki badania reakcji kursu EUR/PLN na publikację danych makroekonomicznych doyczących wybranych mierników syuacji gospodarczej w Polsce w 2007 roku. Posawiono dwa pyania badawcze: (1) jak szybko nowe informacje publiczne, doyczące komunikaów makroekonomicznych są asymilowane przez rynek i uwzględniane w kursie złoego oraz (2) jaki jes udział poszczególnych kanałów ransmisji w uwzględnianiu nowej informacji w warości kursu: kanału bezpośredniego, czyli zmian warości kursu kwoowanego (za pomocą zleceń z limiem ceny) i kanału pośredniego, wykorzysującego wpływ przepływu zleceń na zmiany kursu. Isony dodani wpływ przepływu zleceń na kurs waluowy był doychczas analizowany w odniesieniu do wielu par waluowych (por. m.in. [Evans i Lyons 2002a], [Kiss i Piner 2007], [Scalia 2008]). W przypadku rynku złoego, relację ę udokumenowano w pracy [Bień 2010]. Badanie wpływu sygnałów
3 50 Kaarzyna Bień-Barkowska informacyjnych na zmiany kursu waluowego było przedmioem wielu naukowych dociekań (por. [Almeida i in. 1998], [Andersen i Bollerslev 1998], [Melvin i Yin 2000], [Bauwens i in. 2005]). W nawiązaniu do eorii mikrosrukury i koncepcji przepływu zleceń, ema był poruszany w pracach [Evans i Lyons 2008], [Dominguez i Panhaki 2006], [Love i Payne 2008]. W arykule [Evans i Lyons 2008] auorzy dowodzą, że około dwie rzecie wielkości wpływu sygnałów informacyjnych na poziom kursu DEM/USD ransmiowane jes przez przepływ zleceń. Sygnały informacyjne są w badaniu aproksymowane liczbą komunikaów makroekonomicznych opublikowanych w ciągu usalonych inerwałów czasowych. Idenyfikacja roli przepływu zleceń dokonana jes na podsawie meody dekompozycji wariancji. W pracach [Dominguez i Panhaki 2006] oraz [Love i Payne 2008] auorzy dokonują idenyfikacji kanałów ransmisji sygnałów informacyjnych wykorzysując ekonomeryczny model VAR (Vecor Auoregression) dla sóp zwrou oraz przepływu zleceń. Analizę empiryczną przeprowadzają w odniesieniu do par waluowych EUR/USD, USD/GBP i GBP/USD, będących przedmioem obrou na plaformie ransakcyjnej Reuers Dealing 2000 w 2000 roku. Zbliżone pod względem meody badawczej badanie zaprezenowano również w odniesieniu do kursu waluowego EUR/HUF w pracy [Kiss i Piner 2007]. ŹRÓDŁA DANYCH Badanie empiryczne przeprowadzono z wykorzysaniem wspomnianej powyżej meody VAR, przy uwzględnieniu pewnych koniecznych modyfikacji. Wykorzysano zbiory danych doyczące ransakcji na międzybankowym kasowym rynku złoego, zarejesrowanych w sysemie Reuers 3000 Spo Maching Sysem w 2007 r. Więcej informacji na ema samej plaformy ransakcyjnej, jej funkcjonowania oraz srukury danych znaleźć można w [Bień 2010]. Z uwagi na małą akywność rynku w nocy i dni świąeczne, okresem badania objęo dni robocze w godz CET. Szeregi danych ikowych poddano agregacji do dwuminuowej częsoliwości, wyodrębniając zmienne: (1) logarymiczną sopę zwrou ze średniego kursu (kurs mid) EUR/PLN (wyrażoną w punkach bazowych) oraz (2) warość przepływu zleceń (w mln EUR) (por. [Bień 2010]). Zdefiniowane w en sposób szeregi danych pozwalają na uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników niż prezenowane w pracach [Dominguez i Panhaki 2006] oraz [Love i Payne 2008], ponieważ auorzy nie dysponowali informacjami na ema warości poszczególnych ransakcji, a polegali jedynie na ich liczbie. Wybrana dwuminuowa częsoliwość pomiaru danych jes efekem kompromisu pomiędzy porzebą jak najdokładniejszego pomiaru reakcji kursu złoego na sygnał informacyjny, a zapewnieniem danych o dobrej jakości (bez przeważającej liczebności zerowych obserwacji, mogących skukować wysępowaniem ak zwanej szucznej auokorelacji ). Kolejnym źródłem danych były komunikay makroekonomiczne pozyskane z serwisu informacyjnego Bloomberg. Obejmowały
4 Wpływ publikacji danych makroekonomicznych na kurs EUR/PLN 51 one podany z dokładnością do jednej minuy momen publikacji wybranych zmiennych makroekonomicznych, ich rzeczywisą (w rozumieniu opublikowaną ) warość, jak również warość oczekiwaną przez rynek prognozowaną na podsawie wyników badań ankieowych dokonanych na reprezenaywnej próbie ekonomisów przez agencję informacyjną Bloomberg. Wybrane do badania komunikay doyczące zmiennych makroekonomicznych przedsawiono w abeli 1. Tabela 1. Opis publikacji danych makroekonomicznych. M/M zmiana % oznacza zmianę procenową z miesiąca na miesiąc, Y/Y zmiana % oznacza zmianę procenową z roku na rok komunika definicja Liczba obserwacji (niezerowych) czas publikacji Produkcja Sprzedana Przemysłu (SIO) M/M zmiana % 12 (11) Sprzedaż Dealiczna (RS) M/M zmiana % 12 (12) Poduk Krajowy Bruo (GBP) Y/Y zmiana % 4 (4) Sopa Bezrobocia (UR) % 12 (6) Saldo Obroów Handlowych (TA) mln. EUR 6 (6) Saldo Obroów Bieżących (CA) mln. EUR 12 (12) Indeks Cen Konsumpcyjnych(CPI) M/M zmiana % 12 (10) Źródło: obliczenia własne na podsawie danych z serwisu Bloomberg W odniesieniu do każdego z szeregów czasowych publikacji zmiennych makroekonomicznych obliczono miarę zaskoczenia informacyjnego według wzoru: Av, E 1( Av, ) Nv, = (1) σˆ v gdzie A v, oznacza warość zmiennej v, opublikowaną w komunikacie makroekonomicznym w momencie, naomias E 1( A v, ) oznacza średnią z oczekiwań ekonomisów, co do poziomu ej zmiennej. W celu ujednolicenia skali oddziaływania poszczególnych zmiennych na poziom kursu, dokonano ich sandaryzacji. Każdą z miar zaskoczenia informacyjnego Av, E 1( Av, ) podzielono przez warość odpowiadającego jej odchylenia sandardowego, obliczonego na podsawie próby. Taki sposób ransformacji zaskoczeń informacyjnych jes powszechnie sosowany w badaniach empirycznych (por. m.in. [Rozkru i in. 2006], [Love i Payne 2008]). Po sandaryzacji, każda ze zmiennych objaśniających charakeryzuje się jednakową dyspersją, co uławia porównywanie sygnałów informacyjnych.
5 52 Kaarzyna Bień-Barkowska Z uwagi na sposób publikacji komunikaów makroekonomicznych przez Główny Urząd Saysyczny w badaniu nie można zidenyfikować wpływu sygnałów doyczących poszczególnych rodzajów zmiennych, ponieważ publikacje doyczące różnych agregaów makroekonomicznych nasępowały jednocześnie 2. Takich syuacji, uniemożliwiających idenyfikację poszczególnych ypów zaskoczeń, jes w próbie dużo, co eliminuje możliwość sensownej inerpreacji wyników dla poszczególnych rodzajów zmiennych. W związku z powyższym, w badaniu wykorzysano rozwiązanie zaproponowane w pracy [Love i Payne 2008]. Warości zaskoczeń informacyjnych (wzór 1), kórych dodanie warości zgodnie z eorią ekonomii wpływają na aprecjację złoego (zmienne doyczące realnego wzrosu gospodarczego: SIO, RS, GBP oraz salda obroów z zagranicą: TA, CA, a akże CPI 3 ) pomnożono przez 1, naomias ych zaskoczeń, kórych nieoczekiwane dodanie warości powinny wpłynąć na deprecjację złoego (UR) pomnożono przez warość -1. Nasępnie wszyskie zaskoczenia zagregowano worząc jedną próbę (pooled sample) liczącą 45 różnych od zera obserwacji, w wypadku kórych zaobserwowanie dodaniej warości powinno wpłynąć na umocnienie złoego, a ujemnej na jego osłabienie 4. ANALIZA EMPIRYCZNA W celu zbadania sposobu odzwierciedlenia zaskoczeń informacyjnych, wynikających z publikacji komunikaów makroekonomicznych w poziomie kursu, wykorzysano model wekorowej auoregresji (VAR). Ponieważ zasadniczym celem pracy jes zbadanie, jaką rolę w procesie asymilacji sygnału informacyjnego odgrywa przepływ zleceń, model skonsrułowano dla dwóch zmiennych r (logarymicznej sopy zwrou) oraz Δ x (przepływu zleceń) o posaci 5 : 1 4 r = ω r + Σi=1α r, i r i + Σi=0βr, i Δx i + θr N + ε r, (2) 2 Przykładowo, 19 sycznia 2007 r. o godzinie opublikowano jednocześnie warość produkcji sprzedanej przemysłu oraz indeksu cen produkcyjnych, a 13 kwienia 2007 r. również o indeks cen konsumpcyjnych oraz warość salda obroów bieżących. 3 Dodania warość zaskoczenia do. CPI była ujemnie skorelowana z kursem EUR/PLN. Można o wyłumaczyć ym, że wzros CPI wywiera presję na wzros sóp procenowej, a dysparye polskich i zagranicznych sóp procenowych zwiększa zaineresowanie inwesycjami nominowanymi w złoym. Na akie wnioskowanie najczęściej wskazują uczesnicy rynku waluowego. 4 Taka ransformacja danych nie jes pozbawiona wad, ponieważ mniej znaczące dla poziomu kursu obserwacje zmiennych makroekonomicznych mogą zdominować lub nawe częściowo wyeliminować wpływ bardzo isonych zmiennych, jednak z uwagi na ograniczoną liczbę obserwacji, rozwiązanie o wydaje się najlepsze. 5 Opymalny rozkład opóźnień wyznaczono na podsawie kryerium informacyjnego Schwarza.
6 Wpływ publikacji danych makroekonomicznych na kurs EUR/PLN Δx = ω Δ x + Σi=1α Δx, i r i + Σi=1β Δx, i Δx i + θδ x,1n + θδ x,2n 1 + ε Δx, (3) Publikacja danych makroekonomicznych (zmienna N ) może wpływać na poziom kursu dwoma kanałami: bezpośrednim przez składnik θ N r w równaniu (2) oraz pośrednim poprzez wpływ przepływu zleceń na kurs złoego, oddziaływanie o zainicjowane jes warościami θ N Δx,1 oraz θ Δx, 2N 1, wynikającymi z wpływu zaskoczenia informacyjnego na przepływ zleceń. W modelu zakłada się, że bieżąca warość przepływu zleceń oddziałuje na sopę zwrou kursu EUR/PLN, naomias na sam przepływ zleceń wpływ mają ylko opóźnione warości zaobserwowanych zmian kursu. Taki kierunek przyczynowości wynika z przyjęego u założenia o braku wysępowania naychmiasowego zjawiska feedback rading dla danych o ak wysokiej częsoliwości. Założenie, że dealerzy rynku waluowego inicjują agresywne ransakcje zakupu EUR w związku z nasępującą w ciągu bieżących dwóch minu deprecjacją złoego nie jes oczywise. Podobne założenia co do kierunku przyczynowości przedsawiono w większości badań doyczących przepływu zleceń (por. na przykład [Dominguez i Panhaki 2006], [Frömmel i in. 2011]), naomias problem endogeniczności przepływu zleceń był w lieraurze analizowany w [Love i Payne 2008] i mógłby sanowić ewenualny kierunek dalszych badań rynku złoego. Oszacowania paramerów modelu przedsawiono w abeli 2. Wyniki esymacji pozwalają na sformułowanie kilku zasadniczych wniosków: (1) przepływ zleceń ma w bieżącym okresie isony wpływ na zmianę kursu (2) proces przepływu zleceń charakeryzuje się sosunkowo wysoką rwałością (persisency) współczynniki auoregresyjne są isone saysycznie do czwarego rzędu; (3) na przepływ zleceń w bieżącym okresie isony wpływ mają zaobserwowane zmiany kursu złoego w przeszłości, co sanowi powierdzenie wysępowania zjawiska podążania za rendem (rend chasing behavior). Banki dokonują agresywnych, konsumujących płynność ransakcji zakupu euro w nasępswie zaobserwowania wzrosów kursu EUR/PLN (osłabienia złoego) oraz agresywnych ransakcji sprzedaży euro w nasępswie spadków kursu EUR/PLN (umocnienia złoego). Publikacja komunikau makroekonomicznego wywiera isony wpływ na zmianę kursu zarówno w sposób bezpośredni, jak i pośredni poprzez przepływ zleceń. Pozyywne dla złoego zaskoczenie informacyjne A E 1( A ) o warości jednego odchylenia sandardowego, generuje naychmiasowy (mający miejsce w ciągu najbliższych dwóch minu) spadek przepływu zleceń o warości 2,883 mln EUR, jak również wynikający ze współisnienia obydwu kanałów: bezpośredniego oraz przenikającego przez przepływ zleceń spadek kursu EUR/PLN o warości 1,49 ( = 2,883 0,21 0, 882 ) punków bazowych.
7 54 Kaarzyna Bień-Barkowska Tabela 2. Wpływ zaskoczeń informacyjnych na kurs złoego i przepływ zleceń w 2007 r. Warości p odpowiadają średnim błędom szacunku odpornym na heeroskedasyczność składnika losowego (heeroskedasiciy robus sandard errors) równanie dla sopy zwrou równanie dla przepływu zleceń paramer oszacowanie warość p paramer oszacowanie warość p ω ω 0,042 0,029 r -0,008 0,274 Δx α r,1-0,062 0,048 α Δx, 1 0,136 0,000 β r,0 0,210 0,000 Δx, 2 β r,1-0,009 0,000 Δx, 1 β r,2-0,013 0,000 Δx, 2 β r,3-0,008 0,000 Δx, 3 β r,4-0,004 0,065 Δx, 4 θ r Źródło: obliczenia własne α 0,036 0,018 β 0,132 0,000 β 0,042 0,000 β 0,027 0,005 β 0,015 0,000-0,882 0,000 θ Δx,1-2,883 0,000 θ Δx,2-1,275 0,081 Proces wbudowywania zaskoczenia informacyjnego w warość kursu EUR/PLN zilusrowano za pomocą krzywych odpowiedzi na informację (news impac funcion, NIC). Przyjęo założenie, że zaskoczenie informacyjne N o warości 1 wywiera wpływ na układ równań (2) - (3) w danym momencie, a nasępnie prześledzono sposób asymilacji akiego sygnału informacyjnego przez oba kanały ransmisji w ciągu kolejnych minu. Krzywe odpowiedzi na informację przedsawiono na rysunku (1). Zaprezenowano, jak zmienia się warość przepływu zleceń oraz sopy zwrou w wyniku reakcji na opublikowanie jednoskowego zaskoczenia makroekonomicznego w ciągu kolejnych minu po jego zaisnieniu. Ilusruje on skumulowaną reakcję obydwu analizowanych zmiennych. Na wykresach liniami przerywanymi oznaczono 95% przedziały ufności dla warości reakcji, orzymane za pomocą meody boosrap dla 1000 wylosowanych warości. Można zauważyć, że niemal cały wpływ informacji asymilowany jes przez kurs EUR/PLN w ciągu dwóch minu po publikacji komunikau. Należy dodać, że podobne kszały krzywych odpowiedzi na informację orzymano w [Love i Payne 2008]. Wynik en powierdza ezę, że międzybankowy rynek złoego jes rynkiem efekywnym, ponieważ można go porównywać pod względem szybkości reakcji na informację z rynkami EUR/USD czy GBP/EUR.
8 Wpływ publikacji danych makroekonomicznych na kurs EUR/PLN 55 Rysunek 1. Skumulowane warości reakcji przepływu zleceń (lewy panel) i kursu EUR/PLN (prawy panel) na jednoskowe zaskoczenie informacyjne. Liniami przerywanymi oznaczono 95 % przedział ufności. Linia A odpowiada reakcji kursu bez uwzględnienia kanału przepływu zleceń. A Źródło: obliczenia własne W celu precyzyjnego pomiaru warości reakcji kursu EUR/PLN, wynikającej z oddziaływania przepływu zleceń (drugi kanał ransmisji informacji) posłużono się meodą zaproponowaną w [Love i Payne 2008]. Obliczono hipoeyczne warości krzywej odpowiedzi na informację dla sopy zwrou z kursu EUR/PLN nakładając na równanie (3) resrykcje: θ Δx,1 = 0 i θ Δx,2 = 0. Wprowadzenie akiego ograniczenia zamyka kanał ransmisji sygnału informacyjnego poprzez przepływ zleceń. Krzywą, pokazującą reakcję skumulowanych sóp zwrou, przy założeniu, że po publikacji sygnału informacyjnego inwesorzy nie zmieniliby swoich preferencji w odniesieniu do rodzaju składanych zleceń (przepływ zleceń nie uległby zmianie), zaprezenowano na Rysunku (1) linią oznaczoną A. Krzywa a leży znacznie wyżej niż krzywa uwzględniająca rolę przepływu zleceń, co prowadzi do wniosku, że znaczenie różnicy warości ransakcji zakupu i sprzedaży w asymilacji publicznej informacji przez rynek jes bardzo duże. Kanał, poprzez kóry zaskoczenie informacyjne wbudowywane jes w warość kursu w sposób bezpośredni, czyli wyłącznie za pomocą zleceń z limiem ceny (limi orders), odpowiada ylko za część całościowego oddziaływania informacji na kurs złoego. Udział przepływu zleceń policzono odejmując od jedności iloraz warości NIC z resrykcjami θ Δx,1 = 0 i θ Δx,2 = 0 i warości pierwonej krzywej NIC bez resrykcji. W ciągu najbliższych dwóch minu po upublicznieniu danych makroekonomicznych, kanał przepływu zleceń odpowiada za około 41% reakcji kursu, a po upływie kolejnych 6 minu udział en sabilizuje się na poziomie około 52%. Zgodnie z [Kiss i Piner 2007], udział przepływu zleceń w procesie ransmisji informacji na rynku EUR/HUF szacowany jes na poziomie 75%, naomias w [Love i Payne 2008] dowodzi się, że dla głównych par waluowych udział en wynosi około 33%. Wynik orzymany w odniesieniu do pary waluowej EUR/PLN plasuje się pomiędzy dwoma powyższymi warościami, a zaem sanowi powierdzenie rezulaów badań prezenowanych w lieraurze, wskazujących na
9 56 Kaarzyna Bień-Barkowska isony saysycznie i znaczący wpływ kanału przepływu zleceń w procesie asymilacji nowej informacji przez rynek waluowy (por. [Love i Payne 2008] oraz [Kiss i Piner 2007]). BIBLIOGRAFIA Almeida A., Goodhar C., Payne R. (1998) The Effecs of Macroeconomic News on High Frequency Exchange Rae Behavior, Journal of Financial and Quaniaive Analysis, 33, Andersen T., Bollerslev T. (1998) Deusche Mark-Dollar Volailiy: Inraday Aciviy Paerns, Macroeconomic Announcemens and Longer Run Dependencies, Journal of Finance, 53, Bauwens L., Omrane, W., Gio P. (2005) News Announcemens, Marke Aciviy and Volailiy in he Euro/Dollar Foreign Exchange Marke, Journal of Inernaional Money and Finance, 24, Bień K. (2010) Przepływ zleceń a kurs waluowy. Badanie mikrosrukury międzybankowego kasowego rynku złoego, Bank i Kredy, 5, Dominguez D., Panhaki F. (2006) Wha Defines News in Foreign Exchange Markes?, Journal of Inernaional Money and Finance, 25, Evans M. D., Lyons R. K. (2002a) Informaional Inegraion and FX Trading, Journal of Inernaional Money and Finance, 21, Evans M. D., Lyons R. K. (2002b) Order Flow and Exchange Rae Dynamics, Journal of Poliical Economy, 110, Evans M. D., Lyons R. K. (2008) How is Macro News Transmied o Exchange Raes?, Journal of Financial Economics, 88, Frömmel M., Kiss N.M, Piner K. (2011) Macroeconomic announcemens, communicaion and order flow on he Hungarian foreign exchange marke, Inernaional Journal of Finance and Economics, 16, Glosen L. R., Milgrom P. R. (1985) Bid, Ask and Transacion Prices in a Specialis Marke wih Heerogeneously Informed Traders, Journal of Financial Economics, 14, Kiss M.N., Piner K. (2007) How Do Macroeconomic Announcemens and FX Marke Transacions Affec Exchange Raes?, MNB Bullein, Kyle, A. (1985) Coninuous Aucions and Insider Trading, Economerica, 22, Love R., Payne R. (2002) Macroeconomic News, Order Flows and Exchange Raes, Working Paper, Financial Markes Group, London School of Economics and Poliical Science. Love R., Payne R. (2008) Macroeconomic News, Order Flows and Exchange Raes, Journal of Inernaional Money and Finance, 25, Melvin M., Yin X. (2000) Public Informaion Arrival, Exchange Rae Volailiy, and Quoe Frequency, The Economic Journal, 110, Rozkru M., Rybiński K., Szaba, L., Szwaja R. (2006) Ques for Cenral Bank Communicaion: Does i Pay o Be Talkaive?, European Journal of Poliical Economy, 23,
10 Wpływ publikacji danych makroekonomicznych na kurs EUR/PLN 57 Scalia A. (2008) Is Foreign Exchange Inervenion Effecive? Some Microanalyical Evidence from he Czech Republic, Journal Inernaional Money and Finance, 27, MARKET MICROSTRUCTURE STUDY OF THE EUR/PLN RATE REACTION TO MACROECONOMIC ANNOUNCEMENTS Absrac: In he paper we presen he resuls of he sudy focused on he EUR/PLN exchange rae reacion o he publicaion of macroeconomic news concerning Polish economy in In he marke microsrucure sudy, on he basis of he order and rade daa from he Reuers 3000 Spo Maching Sysem, we proved ha he informaion surprises are very quickly impounded ino prices in limi orders submied o he marke. Nearly all informaion is buil ino he new FX rae during subsequen wo minues afer he news publicaion. The significan role in his assimilaion process plays he order flow (defined as a difference beween volume of buy and sell ransacions). I can be esimaed ha he conribuion of order flow amouns o abou 50% of FX rae changes induced by he arrival of new informaion. Key words: marke microsrucure, macroeconomic announcemens, order flow, exchange rae
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 szczegółowoParytet 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 szczegółowoMODEL SEKWENCYJNEGO ZAWIERANIA TRANSAKCJI ZASTOSOWANIE DO ANALIZY PROCESU TRANSAKCYJNEGO NA KASOWYM RYNKU ZŁOTEGO
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 2012, sr. 42 51 MODEL SEKWENCYJNEGO ZAWIERANIA TRANSAKCJI ZASTOSOWANIE DO ANALIZY PROCESU TRANSAKCYJNEGO NA KASOWYM RYNKU ZŁOTEGO Kaarzyna Bień-Barkowska
Bardziej szczegółowoKURS 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 szczegółowoPrognozowanie 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 szczegółowoESTYMACJA 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 szczegółowoPREDYKCJA 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 szczegółowoMODELOWANIE 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 szczegółowoTransakcje 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 szczegółowoDYNAMICZNE 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 szczegółowoStudia 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 szczegółowoEfekty 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 szczegółowoŹRÓDŁA 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 szczegółowoMagdalena 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 szczegółowoZESZYTY 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 szczegółowoEFEKT 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 szczegółowoPOWIĄZANIA 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 szczegółowoE 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 szczegółowoMAKROEKONOMIA 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 szczegółowoNowokeynesowski 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 szczegółowoMODELOWANIE 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 szczegółowoWNIOSKOWANIE 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 szczegółowoRACHUNEK 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 szczegółowoDYNAMICZNE 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 szczegółowoKombinowanie 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 szczegółowoStanisław 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 szczegółowoEwa 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoEFEKT 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 szczegółowoDendrochronologia Tworzenie chronologii
Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu
Bardziej szczegółowoWarszawa, 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 szczegółowoStruktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 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 szczegółowoZarządzanie 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoWyzwania praktyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH
Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wyzwania prakyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH Wsęp Od zaproponowania przez Engla w 1982 roku jednowymiarowego modelu klasy ARCH, modele
Bardziej szczegółowoCzy 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 szczegółowoZASTOSOWANIE 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 szczegółowoOeconomiA copernicana. Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
OeconomiA copernicana 2012 Nr 3 ISSN 2083-1277 Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie MECHANIZM TRANSMISJI IMPULSÓW POLITYKI MONETARNEJ DLA POLSKIEJ GOSPODARKI Klasyfikacja JEL:
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoMAKROEKONOMIA 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 szczegółowoPROGNOZOWANIE 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 szczegółowospecyfikacji 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 szczegółowoMODELOWANIE 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 szczegółowoSZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu
Bardziej szczegółowoStrukturalne 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 szczegółowoZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO
ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO Sreszczenie Michał Barnicki Poliechnika Śląska, Wydział Oranizacji i Zarządzania Monika Odlanicka-Poczobu Poliechnika Śląska, Wydział
Bardziej szczegółowoWYCENA 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 szczegółowoDYNAMICZNE 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 szczegółowoBadanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1
adanie funkorów logicznych TTL - ćwiczenie 1 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie się z podsawowymi srukurami funkorów logicznych realizowanych w echnice TTL (Transisor Transisor Logic), ich podsawowymi paramerami
Bardziej szczegółowoStała 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 szczegółowoAlicja 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 szczegółowodr 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 szczegółowoOcena 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 szczegółowoNie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce
Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.75-16 s. 193 204 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE 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 szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,
Bardziej szczegółowoAnaliza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie
inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 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 szczegółowoOeconomiA 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU. Henryk J. Wnorowski, Dorota Perło
0-0-0 ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU Henryk J. Wnorowski, Doroa Perło Plan wysąpienia Cel referau. Kluczowe założenia neoklasycznej
Bardziej szczegółowoStanisław 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 szczegółowoMETODY 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 szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoDYNAMIKA KONSTRUKCJI
10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej
Bardziej szczegółowoSYMULACYJNA 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 szczegółowoNierównowaga na rynku kredytowym w Polsce: założenia i wyniki
Maszynopis arykułu: Marzec J. 011, Nierównowaga na rynku kredyowym w Polsce: założenia i wyniki, w: Meody maemayczne, ekonomeryczne i kompuerowe w finansach i ubezpieczeniach, (red. A. Barczak i S. Barczak),
Bardziej szczegółowoModel segmentowy bezzatrudnieniowego wzrostu gospodarczego
Maria Jadamus-Hacura * Krysyna Melich-Iwanek ** Model segmenowy bezzarudnieniowego wzrosu gospodarczego Wsęp Wzros gospodarczy jes jednym z podsawowych czynników kszałujących rynek pracy. Rynek en jes
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoPobieranie 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 szczegółowoKomputerowa analiza przepływów turbulentnych i indeksu Dow Jones
Kompuerowa analiza przepływów urbulennych i indeksu Dow Jones Rafał Ogrodowczyk Pańswowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Chełmie Wiesław A. Kamiński Uniwersye Marii Curie-Skłodowskie w Lublinie W badaniach porównano
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoDYNAMICZNE 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 szczegółowo2. Wprowadzenie. Obiekt
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Insyu Elekroenergeyki, Zakład Elekrowni i Gospodarki Elekroenergeycznej Bezpieczeńswo elekroenergeyczne i niezawodność zasilania laoraorium opracował: prof. dr ha. inż. Józef Paska,
Bardziej szczegółowoZerowe 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoMODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ
Agaa MESJASZ-LECH * MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Sreszczenie W arykule przedsawiono wyniki analizy ekonomerycznej miesięcznych warości w
Bardziej szczegółowoMarża 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 szczegółowoMechanizm transmisji polityki pieniężnej-współczesne ramy teoretyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski
Mechanizm ransmisji poliyki pieniężnej-współczesne ramy eoreyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski Ryszard Kokoszczyński, Tomasz Łyziak 2, Małgorzaa Pawłowska 3, Jan Przysupa 4, Ewa Wróbel 5 Wrzesień
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE 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 szczegółowoPolitechnika 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoManagement 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 szczegółowoZASTOSOWANIE FUNKCJI KOPULI W MODELOWNIU INDEKSÓW GIEŁDOWYCH
ZASTOSOWANIE FUNKCJI KOPULI W MODELOWNIU INDEKSÓW GIEŁDOWYCH Jacek Leśkow, Jusyna Mokrzycka, Kamil Krawiec 1 Sreszczenie Współczesne zarządzanie ryzykiem finansowanym opiera się na analizie zwroów szeregów
Bardziej szczegółowoZastosowanie technologii SDF do lokalizowania źródeł emisji BPSK i QPSK
Jan M. KELNER, Cezary ZIÓŁKOWSKI Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elekroniki, Insyu Telekomunikacji doi:1.15199/48.15.3.14 Zasosowanie echnologii SDF do lokalizowania źródeł emisji BPSK i QPSK Sreszczenie.
Bardziej szczegółowoMATERIAŁY 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 szczegółowoEKONOMETRIA 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 szczegółowoReakcja 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 szczegółowoBADANIE 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 szczegółowoOddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
Bardziej szczegółowoWpływ przestępczości na wzrost gospodarczy
Magdalena Paszkiewicz Uniwersye Łódzki magpasz@wp.pl Wpływ przesępczości na wzros gospodarczy Myśl o dobrobycie jes bliska każdemu z nas. Chcielibyśmy być obywaelami bogaego, praworządnego pańswa, w kórego
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 668 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 41 2011 BARTŁOMIEJ NITA Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU
Bardziej szczegółowoWitold 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 szczegółowoTESTOWANIE 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 szczegółowoROZDZIAŁ 12 MIKROEKONOMICZNE PODSTAWY MODELI NOWEJ EKONOMII KLASYCZNEJ
Kaarzyna Szarzec ROZDZIAŁ 2 MIKROEKONOMICZNE PODSTAWY MODELI NOWEJ EKONOMII KLASYCZNEJ. Uwagi wsępne Program nowej ekonomii klasycznej, w kórej nazwie podkreślone są jej związki z ekonomią klasyczną i
Bardziej szczegółowoElżbieta Szulc Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modelowanie zależności między przestrzennoczasowymi procesami ekonomicznymi
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyk Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. 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