KOHERENTNE MIARY RYZYKA W ZARZĄDZANIU RYZYKIEM CEN UPRAWNIEŃ DO EMISJI CO2 W PRZEDSIĘBIORSTWACH OBJĘTYCH SYSTEMEM EU ETS
|
|
- Urszula Ciesielska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2017 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 113 Nr ol Anea WŁODARCZYK Poliechnia Częsochowsa Wyział Zarzązania anea.w@zim.pcz.pl KOHERENTNE MIARY RYZYKA W ZARZĄDZANIU RYZYKIEM CEN UPRAWNIEŃ DO EMISJI CO2 W PRZEDSIĘBIORSTWACH OBJĘTYCH SYSTEMEM EU ETS Sreszczenie. Zarzązanie ryzyiem cen uprawnień o emisji CO2 nabiera coraz więszego znaczenia la przesiębiorsw objęych Europejsim Sysemem Hanlu Emisjami (EU ETS). Ograniczenie liczby nieopłanie przyznawanych uprawnień oraz wzros zmienności ich cen na rynu wórnym zwięszają espozycję przesiębiorsw na ryzyo. Celem aryułu jes przesawienie oncepcji oherennych miar ryzya oraz porównanie różnic w oszacowaniu ryzya porfela onraów erminowych na uprawnienia o emisji CO2 za pomocą wóch miar: nieoczeiwanego nieoboru oraz warości zagrożonej. Słowa luczowe: zarzązanie ryzyiem przesiębiorswa, oczeiwany nieobór, warość zagrożona, uprawnienia o emisji CO2 COHERENT RISK MEASURES IN THE EUA PRICE RISK MANAGEMENT IN THE EU ETS COMPANIES Absrac. Managing he European Emission Allowances (EUA) price ris is becoming increasingly imporan for companies covere by he European Union Emissions Traing Scheme (EU ETS). The increase in he price volailiy of he CO2 allowances in he seconary mare an he reucion in he amoun of free carbon emissions allowances, which are grane o companies, cause he increase in companies' exposure o price ris. The aim of his aricle is o presen he concep of coheren ris measures an o compare he ifferences in he EUA fuures porfolio ris assessmen by means of wo ifferen measures: Expece Shorfall an Value a Ris. Keywors: enerprise ris managemen, Expece Shorfall, Value a Ris, European Emission Allowances
2 530 A. Włoarczy 1. Wprowazenie Ryzyo cen uprawnień o emisji CO2 owarzyszy ziałalności przesiębiorsw włączonych o Europejsiego Sysemu Hanlu Emisjami o rou 2005, przy czym wprowazane zmiany regulacyjne w olejnych oresach funcjonowaniu ego syemu bezpośrenio oziaływały również na wielość espozycji przesiębiorsw na en rozaj ryzya. W obecnym rzecim oresie rozliczeniowym ( ) przesiębiorswa objęe EU ETS są zobligowane o reucji emisji gazów cieplarnianych w rou 2020 o 21% w sosunu o emisji z rou O 2013 rou oychczasowe limiy rajowe emisji gazów cieplarnianych zosały zasąpione przez obowiązujący wszysie raje członowsie wspólny limi emisji, óry aż o rou 2020 bęzie zmniejszany o 1,74% rocznie. Zasanicza zmiana, mająca na celu usprawnienie i rozszerzenie wspólnoowego sysemu hanlu uprawnieniami o emisji gazów cieplarnianych, oyczy wprowazenia sysemu aucyjnego jao posawowej formy pozysiwania przez przesiębiorswa uprawnień o emisji. 1 Część uprawnień jes naal rozzielana bezpłanie pomięzy energochłonne seory przemysłu, óre są narażone na zjawiso zw. ucieczi emisji, a aże seor eleroenergeyi objęy uprawnieniami erogacyjnymi w nieórych pańswach członowsich. Obowiązujący obecnie mechanizm przyziału nieopłanych uprawnień wyorzysuje zesaw benchmarów, óre zosały oszacowane na posawie śreniej emisji zanieczyszczeń z 10% najbarziej wyajnych insalacji w UE w anym oresie, wyorzysujących gaz ziemny w procesie wywarzania energii. Liczba przyzielonych uprawnień la insalacji bęzie zależeć o sopnia poobieńswa wyznaczonego la niej wsaźnia wielości emisji wulenu węgla o unijnego wzorca. Ponao, przy rozzielaniu uprawnień erogacyjnych w rzecim oresie funcjonowania EU ETS uwzglęniane są oszy inwesycji w nisoemisyjną moernizację przesiębiorsw z seora eleroenergeycznego. W ym miejscu należy również wspomnieć o ecyzji Komisji Europejsiej w sprawie przeniesienia ooło 900 mln uprawnień z la na laa , co przyczyniło się o wzrosu cen uprawnień o emisji CO2 na aucjach po 2013 rou. 2 Decyzja w sprawie bacloaingu w sposób oraźny miała przeciwziałać zjawisu napoaży uprawnień na rynu oraz obniżeniu ich warości rynowej, naomias usanowienie rezerwy sabilizującej ryne EU ETS (MSR, Mare Sabiliy Reserve) ma przynieść ługoerminowe rozwiązanie ego problemu. 3 Na zmienność rynowych cen uprawnień o emisji CO2 mają wpływ również czynnii funamenalne, aie 1 Dyreywa Parlamenu Europejsiego i Ray 2009/29/WE z nia 23 wienia 2009 r. zmieniająca yreywę 2003/87/WE w celu usprawnienia i rozszerzenia wspólnoowego sysemu hanlu uprawnieniami o emisji gazów cieplarnianych. Dzienni Urzęowy Unii Europejsiej, L 140/63. 2 hp:// (osęp ). 3 European Commision s Proposal for a Direcive of he European Parliamen an of he Council amening Direcive 2003/87/EC o enhance cos-effecive emission reucion an low-carbon invesmens of 15 July 2015, 2015/148 (COD), (osęp ).
3 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 531 ja: wielość proucji przemysłowej, ryzys gospoarczy, ceny posawowych surowców energeycznych (węgla, ropa nafowej, gazu ziemnego) czy ceny energii elerycznej. 4 Z olei po wpływem zmian cen uprawnień o emisji CO2 bęą zmieniały się oszy proucji w przesiębiorswach objęych sysemem EU ETS, a aże mogą ulec zmianie ecyzje przesiębiorsw oyczące inwesycji w nisoemisyjne echnologie proucji. Biorąc powyższe po uwagę niezwyle isoną wesią la przesiębiorsw objęych sysemem EU ETS jes pomiar ryzya cen uprawnień o emisji CO2, óry sanowi ważny eap procesu zarzązania ryzyiem. Celem aryułu jes przesawienie oncepcji oherennych miar ryzya oraz porównanie różnic w oszacowaniu ryzya porfela onraów erminowych na uprawnienia o emisji CO2 za pomocą wóch miar: nieoczeiwanego nieoboru (oherenna miara ryzya) oraz warości zagrożonej (nieoherenna miara ryzya). W pracy wyorzysano parameryczne moele zmienności lasy FIAPGARCH(p,,q) z rozłaem -Suena o wyznaczenia warości narażonej na ryzyo oraz nieoczeiwanego nieoboru la porfela onraów erminowych fuures na uprawnienia o emisji CO2 noowanych na ICE Fuures Europe w oresie o o Dla wybranych w procesie weryfiacji moeli zmienności przeprowazono esowanie wseczne wyniów pomiaru warości zagrożonej porfela onraów fuures na uprawnienia o emisji za pomocą esu Kupca (1995) oraz Engle a i Manganellego (2002). Umożliwi o ocenę możliwości zasosowania anego poejścia o pomiaru ryzya cen uprawnień o emisji CO2 w prayce. Ponao, na posawie oszacowanych oherennych miar ryzya można ocenić oczeiwaną śrenią sraę la porfela onraów fuures na uprawnienia o emisji w syuacji gy moel VaR zawiezie. 2. Zarzązanie ryzyiem zmian cen uprawnień o emisji CO2 w przesiębiorswie Ryzyo cen uprawnień o emisji CO2 związane jes ze zmiennością rynowej warości porfela uprawnień o emisji CO2 bęącego własnością przesiębiorswa objęego sysemem EU ETS. Polsie przesiębiorswa narażone są również na ryzyo waluowe, ze wzglęu na fa, iż onray na pozwolenia na emisję CO2 rozliczane są w euro. Zarzązanie ym rozajem ryzya w przesiębiorswie obejmuje eap ienyfiacji oraz pomiaru espozycji przesiębiorswa na ryzyo związane z emisją CO2 i zmianami cen uprawnień o emisji, oreślenie efeywnych eonomicznie ziałań uierunowanych na reucję emisji wulenu węgla, obór właściwych insrumenów finansowych i opracowanie sraegii 4 Por. Keppler J.H., Mansane-Baaller M.: Causaliy beween CO2, elecriciy, an oher energy variables uring phase I an phase II of he EU ETS. Energy Policy, Vol. 38, 2010, pp oraz Luz B.J., Pigorsch U., Rofuβ W.: Nonlineariy in cap-an-rae sysems: The EUA price an is funamenals. Energy Economics, Vol. 40, 2013, pp
4 532 A. Włoarczy zabezpieczającej przesiębiorswo prze nieorzysnymi zmianami cen uprawnień, a aże moniorowanie wrożonych rozwiązań w zaresie zarzązania ryzyiem i ocenę ich efeywności. 5 Pierwszym eapem w zarzązaniu ryzyiem związanym z emisją CO2 jes ienyfiacja i pomiar espozycji przesiębiorswa na en rozaj ryzya. Espozycja na ryzyo rozumiana jes jao różnica pomięzy oczeiwaną liczbą przyznanych uprawnień a prognozowaną emisją CO2. Prognozy emisji wulenu węgla powinny być opracowane z wyorzysaniem narzęzi informayczno-eonomerycznych oraz hisorycznych emisji CO2 owarzyszących ziałalności przesiębiorsw, przy uwzglęnieniu planowanych inwesycji moernizacyjnych oraz różnych scenariuszy rozwoju ziałalności przesiębiorswa. Na oczeiwaną liczbę przyznanych uprawnień słaają się uprawnienia o emisji CO2 przyznane przesiębiorswu w anym oresie rozliczeniowym, z uwzglęnieniem obowiązujących w anym oresie mechanizmów elasycznościach oraz erogacyjnych. Ponao, należy również wziąć po uwagę oczeiwaną liczbę uprawnień la insalacji, óre powsaną w racie rwania anego oresu rozliczeniowego. Wrażliwość wyniu finansowego przesiębiorswa na nieorzysną fluuację cen uprawnień o emisji wulenu węgla jes proporcjonalna o wielości espozycji przesiębiorswa na ryzyo. Przesiębiorswa charaeryzujące się oanią espozycją na ryzyo emisji CO2 posiaają namiar uprawnień w sosunu o ich zaporzebowania na porycie własnej emisji, zaem orzysną la nich syuacją bęzie sprzeaż uprawnień na rynu wórnym, gy ich ceny bęą rosły. Z olei przesiębiorswa posiaające ujemną espozycję na ryzyo emisji CO2 bęą zmuszone oupić braujące pozwolenia na emisję na rynu wórnym. Dla ych pomioów ważną wesią jes zabezpieczenie się prze ryzyiem wzrosu cen uprawnień o emisji wulenu węgla. Ryne wórny hanlu uprawnieniami o emisji CO2 rozwija się barzo ynamicznie i oferuje bogay zesaw giełowych, sanaryzowanych insrumenów finansowych (onray erminowe fuures na EUA lub CER, opcje na onray erminowe fuures na EUA czy CER), ja i opasowanych o inywiualnych porzeb przesiębiorswa insrumenów finansowych znajujących się w obrocie pozagiełowym (onray forwar na EUA, onray opcyjnie na EUA). 6 Insrumeny e można wyorzysać w zarzązaniu ryzyiem cen uprawnień o emisji CO2 o opracowania sraegii zabezpieczających (por. Tabela 1). Sraegia polegająca na świaomym zarzązaniu ryzyiem przez przesiębiorswo z wyorzysaniem finansowych insrumenów pochonych wiąże się z oniecznością urzymywania espozycji narażonej na ryzyo w oczeiwaniu na pojawienie się orzysnych la przesiębiorswa renów cenowych na rynu wórnym hanlu uprawnieniami o emisji CO2. 5 Por. Czarneci P.: Zarzązanie ryzyiem cen uprawnień o emisji wulenu węgla. Ryne Energii, nr 5, 2007 oraz Urbanowsa-Sojin E.: Ryzyo w wyborach sraegicznych w przesiębiorswach. PWE, Warszawa 2013, s Szczegółowe informacje o ofercie prouowej można znaleźć m.in.: hp:// hps:// (osęp ).
5 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 533 Tabela 1 Sraegie hegingowe z wyorzysaniem finansowych insrumenów pochonych na uprawnienia o emisji CO2 Rozaj pozycji Pozycja róa na rynu spo espozycja ujemna Pozycja ługa na rynu spo espozycja oania Heging wyorzysujący onray fuures na EUA Heging wyorzysujący onray opcyjne na EUA Źróło: Opracowanie własne. Heging zaupowy polegający na upnie opowieniej liczby onraów erminowych na EUA. Sray na rynu spo w syuacji wzrosu cen EUA można ograniczyć zarabiając na rynu erminowym. Heging zaupowy związany z nabyciem opcji upna na EUA w syuacji rwania silnego renu wzrosowego. Alernaywnie można wysawić opcję sprzeaży na EUA poczas słabego renu wzrosowego. Heging sprzeażowy polegający na sprzeaży onraów erminowych na EUA. Zysi z ransacji erminowej mogą ograniczyć sray wyniające ze spau cen EUA na rynu spo. Heging sprzeażowy związany z upnem opcji sprzeaży na EUA w przypau silnego renu spaowego. Alernaywnie można wysawić opcję upna na EUA poczas słabego renu spaowego. Sraegia polegająca na świaomym zarzązaniu ryzyiem przez przesiębiorswo z wyorzysaniem finansowych insrumenów pochonych wiąże się z oniecznością urzymywania espozycji narażonej na ryzyo w oczeiwaniu na pojawienie się orzysnych la przesiębiorswa renów cenowych na rynu wórnym hanlu uprawnieniami o emisji CO2. Alernaywna sraegia zarzązania ryzyiem cen uprawnień o emisji CO2 polega na bilansowaniu emisji wulenu węgla na bieżąco, wraz z napływającymi informacjami o planowanej w anym oresie emisji i liczbie przyznanych uprawnień. U jej posaw leży sueczne omuniowanie się różnych ziałów przesiębiorswa opowiezialnych za moniorowanie oychczasowej emisji wulenu węgla, szacowanie liczby przyznanych uprawnień, planowanie inwesycji w nisoemisyjną moernizację przesiębiorswa wraz z oreśleniem jej eonomicznej efeywności. Pozwala o na ienyfiację wczesnych sygnałów świaczących o zmianie wielości espozycji przesiębiorswa na ryzyo emisji CO2. Sraegia a jes wybierana przez przesiębiorswa, óre nie są zaineresowane poejmowaniem oaowego ryzya związanego z inwesowaniem na rynu insrumenów pochonych na EUA. 7 Ponao, ceny uprawnień o emisji CO2 mają wpływ na wybór projeu inwesycji mającej zreuować emisję gazów cieplarnianych w przesiębiorswie. Ineresujące są ylo e inwesycje, la órych jenosowy osz rańcowy na onę zreuowanej emisji CO2 jes niższy niż cena uprawnienia. 8 7 Por. Czarneci P.: Zarzązanie ryzyiem cen uprawnień o emisji wulenu węgla. Ryne Energii, nr 5, Szczegółowy opis moeli maemaycznych opymalizujących sraegie inwesycyjne w energeyce można znaleźć m.in. w pracy: Barni R., Barni B.: Moel maemayczny z czasem ciągłym poszuiwania opymalnej sraegii inwesycyjnej w energeyce. Energeya, nr 1, 2015, s Nie można również
6 534 A. Włoarczy 3. Koncepcja oherennych miar ryzya Niech bęzie zbiorem zmiennych losowych oreślonych na przesrzeni probabilisycznej (Ω,F,Ρ) przyjmujących warości rzeczywise. Poszczególne elemeny zbioru można inepreować jao porfele insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2, óre generują losową sraę. Pomiar ryzya związany jes z oreśleniem funcyjnej zależności pomięzy elemenami zbioru a nieujemnymi liczbami rzeczywisymi, zięi czemu można w nauralny sposób porząować i porównywać inwesycje na rynu uprawnień o emisji CO2 po wzglęem ryzya. Arzner, Delbaen i Heah (1999) zefiniowali czery własności charaeryzujące obrą miarę ryzya: 9 Subbayywność w obrze zywersyfiowanym porfelu insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2 całowie ryzyo sray jes nie więsze o zsumowanego ryzya sray przypisanego o ażego insrumenu: X, Y : ( X Y ) ( X ) ( Y ). (1) Doania homogeniczność zwieloronienie sali inwesycji w porfel onraów na uprawnienia o emisji CO2 powouje proporcjonalny wzros ryzya sray: 0 X : ( X ) ( X ). (2) Niezmienniczość ze wzglęu na ranslację ołączenie o porfela onraów na uprawniania o emisji CO2 insrumenu finansowego generującego pewny zys (κ>0) albo pewną sraę (κ<0) spowouje opowienio zmniejszenie albo zwięszenie ryzya sray porfela: R X : ( X ) ( X ). (3) Monooniczność realizuje posula porząowania sochasycznego w procesie pomiaru ryzya 10 i oznacza, że jeżeli porfel X insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2 generuje sray z mniejszym prawopoobieńswem, o ryzyo związane z ym porfelem jes mniejsze: X, Y : X Y ( X ) ( Y ). (4) zapominać o alulacji wszysich oszów śroowisowych owarzyszących anej ziałalności, na co zwraca uwagę Jone-Kowalsa I.: Śroowisowe i społeczne aspey ryzya prowazenia ziałalności gospoarczej w perspeywie cylu życia opalni węgla amiennego,[w:] Sroza W. (re.): Zmiany w organizacjach w warunach niepewności. Secja Wyawnicw Wyziału Zarzązania Poliechnii Częsochowsiej, Częsochowa 2013, s Por. Arzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heah D.: Coheren Measures of Ris. Mahemaical Finance, Vol. 9, No. 3, 1999, pp oraz Buszowsa E.: O funamenach pomiaru ryzya. Zeszyy Nauowe Uniwersyeu Szczecińsiego, nr 854, s. Finanse, Ryni finansowe, Ubezpieczenia, nr 73, 2015, s Wyjaśnienie posulau porząowania sochasycznego można znaleźć m.in. w pracy: Trzpio G.: Opymalizacja porfela z wyorzysaniem oherennych ransformujących miar ryzya. Suia Eonomiczne, nr 208, 2014, s. 78.
7 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 535 Mianem oherennej miary ryzya oreśla się ażą miarę spełniającą powyższe czery własności. Przyłaem nieoherennej miary ryzya, óra nie posiaa własności subayywności, jes warość zagrożona (VaR, Value a Ris). VaR na poziomie olerancji α la inwesora zajmującego ługą pozycję na rynu uprawnień o emisji CO2 jes liczbą przeciwną o wanyla rzęu α warunowego rozłau sóp zwrou porfela insrumenów finansowych: 11 P (r 1 VaR 1( ) ), (5) gzie r+1 oznacza procenową logarymiczną sopę zwrou z porfela, jes zbiorem osępnych informacji o momenu włącznie. Naomias la inwesora zajmującego pozycję róą na rynu uprawnień o emisji CO2, VaR jes wanylem rozłau rzęu 1-α warunowego rozłau sóp zwrou porfela insrumenów finansowych: P (r 1 VaR 1( ) ). (6) Warość zagrożona sanowiła posawę o opracowania oherennej miary ryzya jaą jes oczeiwany nieobór (ES, Expece Shorfall), óry nazywany jes również warunową warością zagrożoną (CVaR). Oczeiwany nieobór na poziomie olerancji α la porfela insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2 jes rozumiany jao warość oczeiwanej sray po waruniem, że sraa bęzie więsza niż VaR. Formalnie oczeiwany nieobór można zefiniować w nasępujący sposób la inwesora zajmującego ługą ( ES ) lub róą ( ES ) pozycję na rynu uprawnień o emisji CO2: 12 ES E(r 1 r 1 VaR 1( )) lub ES E(r 1 r 1 VaR 1( )). (7) Aby w sposób relaywny ocenić warość oczeiwanej sray z porfela insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2 w syuacji, gy moel VaR zawiezie, można posłużyć się wzglęnym oczeiwanym nieoborem: 13 r 1 ESR 1 1( ) 1( ) E r VaR VaR r 1 ESR 1 1( ). 1( ) E r VaR (8) VaR 11 VaR jes najbarziej popularną i najczęściej sosowaną miarą ryzya, óra pozwala porównać w sposób barzo inuicyjny ryzyo wyznaczone la różnych insrumenów finansowych, por. Jorion P.: Value- a- Ris: The New Benchmar for Managing Financial Ris. McGraw-Hill, New Yor 2000, p. 54 oraz Doman M., Doman R.: Moelowanie zmienności i ryzya. Meoy eonomerii finansowej. Wolers Kluwer Polsa, Kraów 2009, s Por. Acerbi C., Tasche D.: Expece Shorfall: a naural coheren alernaive o Value a Ris. 2011, pp. 4-5 oraz Buszowsa E.: O funamenach pomiaru ryzya. Zeszyy Nauowe Uniwersyeu Szczecińsiego, nr 854, s. Finanse, Ryni finansowe, Ubezpieczenia, nr 73, 2015, s Por. Lauren S.: Esimaing an Forecasing ARCH Moels Using G@RCH TM 7. Timberlae Consulans L, Lonon 2013.
8 536 A. Włoarczy 3.1. Moel VaR i meoy oceny jego oszacowań Przyjęo założenie, że procenowe logarymiczne sopy zwrou z porfela insrumenów finansowych powiązanych z uprawnieniami o emisji CO2 generowane są przez proces AR(m)-FIAPGARCH(p,,q): 14 r m ir i, (9) i1 gzie: ~ ii(0,1) (10), 1 {1 [1 ( L)] ( L)(1 L) }( ) (11) ( L 2 p ) L L..., ( L) 1 L L 2... q, L - operaor opóźnienia, 1 2 p L 1 2 q L - paramer inegracji ułamowej wsazujący na efe ługiej pamięci w zmienności warunowej procesu (0 1), - wyłani przy warunowym ochyleniu sanarowym ( > 0), - paramer wsazujący na asymeryczny wpływ oanich i ujemnych innowacji na warunową zmienność procesu ( 1). Załaając oaowo, iż ysrybuana zmiennej jes rosnąca i ciągła, VaR la jenoniowego oresu przerzymania la inwesora zajmującego ługą lub róą pozycję na rynu uprawnień o emisji CO2 można wyznaczyć w nasępujący sposób: gzie: VaR 1( ) (1) (1) z lub VaR 1 ( ) (1) (1) z1 (12) z, z1- - wanyle rzęu opowienio i 1- rozłau zmiennej, μ(1) oraz σ(1) - prognozy na olejny zień sesyjny opowienio warunowej warości oczeiwanej oraz warunowego ochylenia sanarowego uzysane z moeli (9)-(11). W celu oceny jaości oszacowań ryzya generowanych przez moel VaR (12) przeprowazono esy Kupca oraz Engle a i Manganelliego. Obywa esy bazują na szeregu przeroczeń [I()]{=1, 2,..T} opisywanym przez nasępującą funcję wsaźniową: Przyjęcie ego założenia zosało poprzezone baaniem własności szeregu sop zwrou porfela onraów erminowych na EUA. Szczegółowe informacje o ej lasie moeli można znaleźć m. in. w pracach: Lauren S.: Esimaing an Forecasing ARCH Moels Using G@RCH TM 7. Timberlae Consulans L, Lonon 2013, pp oraz Conra C., Riler D., Rofuβ W.: Moeling an explaining he ynamics of European Union Allowance process a high-frequency. Energy Economics, Vol. 34, 2012, p Por. Pione K.: Przeglą i porównanie meo oceny moeli VaR, [w:] Chrzan P. (re.): Maemayczne i eonomeryczne meoy oceny ryzya finansowego. Prace Nauowe Aaemii Eonomicznej w Kaowicach, Kaowice 2007, s
9 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 537 1, r 1 VaR ( ) 1, r 1 VaR ( ) I ( ) lub I. ( ) (13) 0, r 1 VaR ( ) 0, r 1 VaR ( ) Tes Kupca weryfiuje czy częsość przeroczeń VaR w analizowanej próbie różni się o zaanego poziomu olerancji : H0: ˆ, H1: ˆ. Saysya esowa zefiniowana jes nasępująco: gzie: T T N ˆ, N I ( ) lub N T i1 i1 w próbie. T-N N (1-) 2 L R -2ln ~ 1, (1- ˆ) ˆ (14) T N N I ( ), T liczebność próby, N liczba przeroczeń VaR Uzupełnieniem esu Kupca na liczbę przeroczeń VaR jes es Engle a i Manganelliego weryfiujący oaowo niezależność przeroczeń w czasie oraz niezależność przeroczeń o warości VaR i przeworzonej informacji osępnej w chwili -1 ( -1, j 1 ): 16 p n 0 i i p1 i1 j 1 I ( ) I ( ) VaR ( ) f ( ). (15) p j 1 Bra posaw o orzucenia hipoezy zerowej powierza poprawność przyjęego moelu VaR: H0: 0 =, i = 0 (i = 1, 2,, p+n+1). Saysya esowa przyjmuje posać: 1, j ˆT T X X ˆ DQT ~ (1 ) 2 pn2, gzie: X - macierz rzęu p zmiennych objaśniających z (15), ˆ -weor ocen paramerów moelu (15) oszacowanego MNK. (16) 4. Pomiar ryzya la porfela onraów erminowych na uprawnienia o emisji CO2 W aryule oszacowano ryzyo la porfela onraów erminowych na uprawnienia o emisji CO2 noowanych na giełzie Inerconinenal Exchange Fuure Europe (ICE Fuure 16 Por. Pione K.: Przeglą i porównanie meo oceny moeli VaR, [w:] Chrzan P. (re.): Maemayczne i eonomeryczne meoy oceny ryzya finansowego. Prace Nauowe Aaemii Eonomicznej w Kaowicach, Kaowice 2007, s
10 538 A. Włoarczy Europe) 17 w oresie o o , óry opowiaa III fazie funcjonowania sysemu EU ETS. 18 Na posawie cen onraów fuures na uprawnienia o emisji CO2 wyznaczono procenowe logarymiczne sopy zwrou, z órych wyzielono próbę uczącą ( ) oraz próbę esującą ( ). W próbie uczącej esymowano moele AR(2)-FIAPGARCH(1,,1) z rozłaem -Suena, GED i sośnym - Suena, zweryfiowano własności resz moeli oraz oszacowano ryzyo meoą warości zagrożonej (12) la porfela onraów fuures na EUA. Wynii esymacji paramerów najlepszych moeli, óre posłużyły o wyznaczenia VaR la poziomów olerancji 0.01, i 0.05 w próbie, przesawiono w Tabeli 2. Można zauważyć, że la obywu specyfiacji moelu orzymano zbliżone wynii. Paramer gamma jes saysycznie nieisony w obu przypaach, laego eż nie można wniosować o wysępowaniu asymerii w oziaływaniu napływających na ryne pozyywnych i negaywnych informacji na warość warunowego ochylenia sanarowego. Powierzają o również wynii esów obciążenia znaów (SB, NSB, PSB). Warość parameru ela (1.5028) wsazuje, że ani warunowa wariancja, ani ochylenie sanarowe nie opisuje w sposób zaawalający zmienności warunowej sóp zwrou z porfela onraów fuures na CO2. W szeregu sanaryzowanych resz moeli nie wysępuje zjawiso auoorelacji (wynii esu Boxa-Pierce a: Q(5) i Q(20)) oraz efe ARCH (wynii esu Engle a: LM(2) i LM(5)). Porównując warości saysyi Nybloma o warości ryycznych w eście nie ma posaw o orzucenia hipoezy zerowej o sabilności ułau paramerów obywu moeli. Analizując ryerium informacyjne SBC oraz biorąc po uwagę es ilorazu wiarygoności nie można wsazać isonych różnic pomięzy opasowaniem moelu AR(2)-APGARCH(1,1) oraz AR(2)-FIAPGRCH(1,0.72,1) z rozłaem -Suena o szeregu empirycznych sóp zwrou z porfela onraów fuures na EUA. 17 Kursy onraów erminowych pochozą z (osęp ). 18 Ze wzglęu na obowiąze rozliczenia emisji o ońca ażego rou alenarzowego, najwięszą popularnością wśró uczesniów rynu cieszą się onray wygasające w gruniu. Szereg ziennych ursów rozliczeniowych onraów fuures na EUA (EUR/CO 2 e) orzymano na zasazie rolowania onraów gruniowych wygasających w laach Por. Chevallier J.: Carbon fuures an macroeconomic ris facors: A view from he EU ETS. Energy Economics, Vol. 31, 2009, pp Nasępnie wyorzysując zienne noowania ursu EUR/PLN z rynu Forex wyrażono urs onraów w PLN/CO 2 e.
11 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 539 Tabela 2 Wynii esymacji moeli AR(2)-FIAPGARCH(1,,1) z rozłaem -Suena la porfela onraów fuures na EUA w oresie Moel μ AR(1) AR(2) ω ARCH GARCH gamma ela Suen (f) [0.141] [0.096] [0.089] [0.220] [0.178] [0.137] [0.217] [0.109] [0.254] Moel BIC Q(5) Q(20) LM(2) LM(5) J-B Nyblom SB NSB PSB [0.162] [0.279] [0.914] [0.249] [0.773] [0.960] [0.637] [0.170] [0.322] [0.957] [0.267] [0.557] [0.919] [0.776] Uwaga: Moel 1o AR(2)-APGARCH(1,1) z rozłaem -Suena, moel 2 o AR(2)-FIAPGARCH(1,,1) z rozłaem -Suena. 1% warości ryyczne w eście Nybloma la obywu moeli wynoszą opowienio 2.82 oraz Źróło: Opracowanie własne. Orzymane z moeli oszacowania śreniej warunowej oraz warunowego ochylenia sanarowego posłużyły o wyznaczenia warości zagrożonej porfela w próbie la pozycji róiej i ługiej przy przyjęym poziomie olerancji 0.01, 0.025, 0.05 (por. rys. 1-2). Rys. 1. Warunowe ochylenie sanarowe (panel górny) oraz oszacowania VaR la ługiej i róiej pozycji na rynu uprawnień o emisji CO 2 (panel olny) la moelu AR(2)- APGARCH(1,1) z rozłaem Suena Źróło: Opracowanie własne. 19 Dołany opis esów wyorzysanych o weryfiacji moeli można znaleźć m.in. w pracy: Lauren S.: Esimaing an Forecasing ARCH Moels Using G@RCH TM 7. Timberlae Consulans L, Lonon 2013, pp
12 540 A. Włoarczy Rys. 2. Warunowe ochylenie sanarowe (panel górny) oraz oszacowania VaR la ługiej i róiej pozycji na rynu uprawnień o emisji CO 2 (panel olny) la moelu AR(2)- FIAPGARCH(1,0.72,1) z rozłaem Suena Źróło: Opracowanie własne. Analizując powyższe wyresy można przypuszczać, że oceny warości zagrożonej są obrze opasowane zarówno la przesiębiorsw zajmujących róą, ja i ługą pozycję na rynu onraów erminowych wysawionych na uprawnienia o emisji CO2. Aby powierzić o przypuszczenie o oceny jaości oszacowań ryzya meoą VaR w próbie wyorzysano es Kupca (14) i es Engle a i Manganelliego (15-16). Obywie saysyi esowe wyznaczono la ługiej i róiej pozycji inwesycyjnej na rynu hanlu uprawnieniami o emisji oraz la ażego baanego poziomu olerancji (por. Tabele 3-4). Na posawie warości saysyi esu Kupca (LR-Kupiec) można wniosować, iż uział przeroczeń warości zagrożonej przez zrealizowane sopy zwrou z porfela onraów fuures na EUA jes la wszysich poziomów olerancji zgony z założonym w przypau moelu AR(2)-APGARCH. Dla moelu AR(2)-FIAPGARCH(1,0.72,1) hipoeza zerowa esu Kupca zosała orzucona na poziomie isoności 0.1 ylo w jenym przypau. Dla pozycji ługiej i poziomu olerancji uział przeroczeń VaR w analizowanej próbie jes isonie wyższy o założonego. Tabela 3 Ocena jaości oszacowań VaR z moelu AR(2)-APGARCH(1,1) w próbie α LR - Kupiec DQT ES ESR LR - Kupiec [0.786] [0.794] [0.982] [0.988] [0.526] [0.430] [0.206] [0.960] [0.300] Źróło: Opracowanie własne. DQT ES ESR [0.275] [0.237] [0.274]
13 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 541 Tabela 4 Ocena jaości oszacowań VaR z moelu AR(2)-FIAPGARCH(1,0.72,1) w próbie α LR - Kupiec DQT ES ESR LR - Kupiec [0.396] [0.834] [0.900] [0.695] [0.293] [0.081] [0.206] [0.960] [0.185] Źróło: Opracowanie własne. DQT ES ESR [0.350] [0.042] [0.249] Poobne onluzje onośnie poprawności oszacowań VaR z obywu moeli zmienności można sformułować na posawie wyniów esu Engle a i Manganelliego (DQT). Dla moelu AR(2)-APGARCH w ani jenym przypau nie było posaw o orzucenia hipoezy zerowej o wysępowaniu nieisonych różnić pomięzy rzeczywisą liczbą przeroczeń VaR w szeregu sóp zwrou porfela onraów fuures na EUA. Ponao, zaobserwowane w anym momencie przeroczenie VaR nie zależało ani o wielości warości zagrożonej, ani o zaobserwowanych wcześniej przeroczeń VaR czy informacji napływających na ryne w pięcioniowym cylu obrou giełowego na ICE Fuures Europe. Dla moelu AR(2)- FIAPGARCH(1,0.72,1) hipoezę zerową w eście Engle a i Manganelliego należy orzucić na poziomie isoności 0.05 ylo w jenym przypau, co poazuje, że ylo la oszacowań VaR la pozycji ługiej przy poziomie olerancji liczba przeroczeń nie jes zgona z założoną lub rozła liczby przeroczeń nie jes równomierny w analizowanej próbie. Ponao, zarówno la oszacowań VaR w próbie, ja i la prognoz VaR obliczono oherenne miary ryzya (7) - (8). Analizując wynii zamieszczone w abeli 3 można zauważyć, iż w syuacji gy sopy zwrou z porfela onraów fuures na uprawnienia o emisji CO2 w olejnym niu przeroczą oszacowaną z moelu AR(2)-APGARCH warość zagrożoną, o w oresie o o przesiębiorswa zajmujące ługą pozycję na rynu uprawnień o emisji CO2 mogły śrenio w ciągu nia sracić %, % lub % z prawopoobieńswem równym opowienio 0.05, i Z olei przesiębiorswa zajmujące róą pozycję na rynu uprawnień o emisji CO2 mogły śrenio sracić %, %, % z prawopoobieńswem 0.05, i 0.01, o ile ylo zaobserwowano przeroczenie VaR w ciągu olejnego nia sesyjnego w oresie o o Oceny wzglęnego oczeiwanego nieoboru (ESR) la pozycji ługiej i róiej wsazują, iż la ażego przyjęego poziomu olerancji miało miejsce przeroczenie opowieniej warości zagrożonej. Wsaźnii ozwiercielające całowią sraę z porfela onraów erminowych na EUA sanaryzowaną jej warością zagrożoną (ESR) la poziomu olerancji 0.05 i są wyższe la ługiej pozycji inwesycyjnej niż la róiej. Zjawiso o jes charaerysyczne la rynu uprawnień o emisji CO2 i związane
14 542 A. Włoarczy jes z namierną reacją rynu na zmiany legislacyjne oyczące funcjonowania sysemu EU ETS. 20 W olejnym rou wyznaczano prognozy VaR la oresu o o obejmującego próbę esującą. Konsruowano je na posawie 1 niowych prognoz warości oczeiwanej i ochylenia sanarowego generowanych z moeli AR(2)-FIAPGARCH(1,,1) z rozłaem Suena, óre były ponownie esymowane w wóch cylach: po ołączeniu nowej obserwacji z olejnej sesji giełowej oraz po upływie olejnych 50 sesji. 21 W Tabeli 5 zaprezenowano wynii esowania wsecznego la prognoz VaR la poziomu olerancji 0.05, 0.025, 0.01, a aże warości oczeiwanego nieoboru i wzglęnego oczeiwanego nieoboru. Tabela 5 Ocena jaości oszacowań VaR z moelu AR(2)-APGARCH(1,1) poza próbą Reesymacja moelu co 1 sesję α LR - DQT ES ESR LR - DQT ES ESR Kupiec Kupiec [0.908] [0.248] [0.691] [0.312] [0.587] [0.007] [0.320] [0.733] [0.988] [0.733] [0.998] Reesymacja moelu co 50 sesji α LR - DQT ES ESR LR - DQT ES ESR Kupiec Kupiec [0.648] [0.378] [0.871] [0.228] [0.442] [0.008] [0.641] [0.323] [0.990] [0.629] [0.999] Źróło: Opracowanie własne. W przypau prognoz VaR hipoeza zerowa esu Kupca o zgonym i z góry usalonym uziale przeroczeń warości zagrożonej w próbie esującej nie zosała ani razu orzucona. Naomias es wanyli ynamicznych wsazuje na słabą jaość prognoz VaR la pozycji ługiej i róiej przy poziomie olerancji Może o być spowoowane nierównomiernością rozłau przeroczeń prognoz VaR w próbie esującej lub 20 Por. Feng ZH., Wei YM., Wang K.: Esimaing ris for carbon mare via exreme values heory: An empirical analysis of he EU ETS. Applie Energy, Vol. 99, 2012, p W aryule zamieszczono wynii ylo la moelu AR(2)-APGARCH(1,1), óry nieznacznie lepiej wypał w procesie esowania wsecznego VaR w próbie.
15 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu 543 niezgonością empirycznego uziału liczby przeroczeń prognoz VaR z eoreycznymi założeniami. Rezula en można eż inepreować w oneście słabej mocy esu Kupca. 22 Oceniając warości oczeiwanego nieoboru (ES) oraz relaywnego oczeiwanego nieoboru (ESR) można zauważyć, iż w ażym przypau miało miejsce przeroczenie prognoz VaR. Oceniając całowią sraę z porfela onraów erminowych na EUA sanaryzowaną jej warością zagrożoną (ESR) la poziomu olerancji 0.05, i 0.01 można zauważyć, iż w więszości przypaów była ona wyższa la ługiej pozycji inwesycyjnej niż la róiej. Przesiębiorswo zajmujące ługą pozycję na rynu wórnym uprawnień o emisji CO2 mogło śrenio sracić o % (poziom olerancji 0.05) o % (poziom olerancji 0.01) w sali jenego nia, gy moel generujący prognozy VaR zawiezie. Oceny oczeiwanego nieoboru orzymane przy rzaszej reesymacji paramerów moelu AR(2)-APGARCH(1,1) z rozłaem Suena są niższe, co może wsazywać na wysoą zmienność ziennych cen onraów fuures wysawionych na uprawnienia o emisji CO2 i onieczność oboru opowienich moeli szacowania miar ryzya. 5. Posumowanie W pracy przesawiono najważniejsze wesie oyczące eorii pomiaru ryzya cen uprawnień o emisji CO2 ze szczególnym uwzglęnieniem własności jaimi oznaczają się oherenne miary ryzya. Szczegółowo opisano oherenną miarę ryzya jaą jes oczeiwany nieobór, a nasępnie porównano oszacowania ryzya porfela onraów erminowych na uprawnienia o emisji CO2 la ej miary i warości zagrożonej. Oceny wzglęnego oczeiwanego nieoboru la pozycji ługiej i róiej zajmowanej na rynu hanlu uprawnieniami o emisji CO2 wsazują, iż la ażego przyjęego poziomu olerancji miało miejsce przeroczenie opowieniej warości zagrożonej, co sanowi ważny sygnał osrzegawczy la przesiębiorsw uczesniczących w hanlu uprawnieniami o emisji CO2 o niewysarczającym zabezpieczeniu ich pozycji inwesycyjnych w oresie wzmożonej zmienności cen uprawnień o emisji CO2. Posumowując przesawione na począu pracy różne aspey oyczące pomiaru ryzya cen uprawnień o emisji CO2 w procesie zarzązania ryzyiem w przesiębiorswach objęych sysemem EU ETS oraz wynii przeprowazonych baań empirycznych waro zwrócić uwagę na obór opowieniego moelu pomiaru ryzya. Dobra miara ryzya cen uprawnień o emisji CO2 powinna charaeryzować się własnościami umożliwiającymi uwzglęnienie w procesie pomiaru ryzya nasępujących jego właściwości: mięzyoresowej 22 Por. Pione K.: Przeglą i porównanie meo oceny moeli VaR, [w:] Chrzan P. (re.): Maemayczne i eonomeryczne meoy oceny ryzya finansowego. Prace Nauowe Aaemii Eonomicznej w Kaowicach, Kaowice 2007, s
16 544 A. Włoarczy zależności, nieliniowości, orelacji i ywersyfiacji pomięzy różnymi źrółami ryzya. Waruni e spełniają przesawione w pracy oherenne miary ryzya szacowane na posawie opowienio obranych moeli zmienności lasy AR(m)-FIAPGARCH(p,,q), óre można również rozszerzyć o wersji wielowymiarowej. Bibliografia 1. Acerbi C., Tasche D.: Expece Shorfall: a naural coheren alernaive o Value a Ris www-m4.ma.um.e/pers/asche/wilmo.pf 2. Arzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heah D.: Coheren Measures of Ris. Mahemaical Finance, Vol. 9, No. 3, 1999, pp Barni R., Barni B.: Moel maemayczny z czasem ciągłym poszuiwania opymalnej sraegii inwesycyjnej w energeyce. Energeya, nr 1, Buszowsa E.: O funamenach pomiaru ryzya. Zeszyy Nauowe Uniwersyeu Szczecińsiego, nr 854, s. Finanse, Ryni finansowe, Ubezpieczenia, nr 73, 2015, s Chevallier J.: Carbon fuures an macroeconomic ris facors: A view from he EU ETS. Energy Economics, Vol. 31, 2009, pp Conra C., Riler D., Rofuβ W.: Moeling an explaining he ynamics of European Union Allowance process a high-frequency. Energy Economics, Vol. 34, 2012, pp Czarneci P.: Zarzązanie ryzyiem cen uprawnień o emisji wulenu węgla. Ryne Energii, nr 5, Doman M., Doman R.: Moelowanie zmienności i ryzya. Meoy eonomerii finansowej. Wolers Kluwer Polsa, Kraów Dyreywa Parlamenu Europejsiego i Ray 2009/29/WE z nia 23 wienia 2009 r. zmieniająca yreywę 2003/87/WE w celu usprawnienia i rozszerzenia wspólnoowego sysemu hanlu uprawnieniami o emisji gazów cieplarnianych. Dzienni Urzęowy Unii Europejsiej, L 140/ European Commision s Proposal for a Direcive of he European Parliamen an of he Council amening Direcive 2003/87/EC o enhance cos-effecive emission reucion an low-carbon invesmens of 15 July 2015, 2015/148 (COD), Feng ZH., Wei YM., Wang K.: Esimaing ris for carbon mare via exreme values heory: An empirical analysis of he EU ETS. Applie Energy, Vol. 99, 2012, pp
17 Koherenne miary ryzya w zarzązaniu Jone-Kowalsa I.: Śroowisowe i społeczne aspey ryzya prowazenia ziałalności gospoarczej w perspeywie cylu życia opalni węgla amiennego,[w:] Sroza W. (re.): Zmiany w organizacjach w warunach niepewności. Secja Wyawnicw Wyziału Zarzązania Poliechnii Częsochowsiej, Częsochowa 2013, s Jorion P.: Value- a- Ris: The New Benchmar for Managing Financial Ris. McGraw- Hill, New Yor Keppler J.H., Mansane-Baaller M.: Causaliy beween CO2, elecriciy, an oher energy variables uring phase I an phase II of he EU ETS. Energy Policy, Vol. 38, 2010, pp Lauren S.: Esimaing an Forecasing ARCH Moels Using G@RCH TM 7. Timberlae Consulans L, Lonon Luz B.J., Pigorsch U., Rofuβ W.: Nonlineariy in cap-an-rae sysems: The EUA price an is funamenals. Energy Economics, Vol. 40, 2013, pp Pione K.: Przeglą i porównanie meo oceny moeli VaR, [w:] Chrzan P. (re.): Maemayczne i eonomeryczne meoy oceny ryzya finansowego. Prace Nauowe Aaemii Eonomicznej w Kaowicach, Kaowice 2007, s Trzpio G.: Opymalizacja porfela z wyorzysaniem oherennych ransformujących miar ryzya. Suia Eonomiczne, nr 208, 2014, s Urbanowsa-Sojin E.: Ryzyo w wyborach sraegicznych w przesiębiorswach. PWE, Warszawa 2013.
Iwona Müller - Frączek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolsie Seminarium Nauowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaera Eonomerii i Saysyi, Uniwersye Miołaa Kopernia w Toruniu Iwona Müller - Frącze Uniwersye Miołaa Kopernia
Modelowanie i obliczenia techniczne. Równania różniczkowe Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych
Moelowanie i obliczenia echniczne Równania różniczowe Numeryczne rozwiązywanie równań różniczowych zwyczajnych Przyła ułau ynamicznego E Uła ynamiczny R 0 Zachozi porzeba wyznaczenia: C u C () i() ur ir
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
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:
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
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
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 5 4 EWA DZIAWGO Uniwersye Miołaa Kopernia w Toruniu ANALIZA WRA LIWO CI CENY KOSZYKOWEJ OPCJI KUPNA WPROWADZENIE
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
TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA
Uniwersye Szczecińsi TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA Zagadnienia, óre zosaną uaj poruszone, przedsawiono m.in. w pracach [], [2], [3], [4], [5], [6]. Konferencje i seminaria nauowe
Teoria sterowania 1 Temat ćwiczenia nr 7a: Synteza parametryczna układów regulacji.
eoria serowania ema ćwiczenia nr 7a: Syneza parameryczna uładów regulacji. Celem ćwiczenia jes orecja zadanego uładu regulacji wyorzysując nasępujące meody: ryerium ampliudy rezonansowej, meodę ZiegleraNicholsa
Temat 6. ( ) ( ) ( ) k. Szeregi Fouriera. Własności szeregów Fouriera. θ możemy traktować jako funkcje ω, których dziedziną jest dyskretny zbiór
ema 6 Opracował: Lesław Dereń Kaedra eorii Sygnałów Insyu eleomuniacji, eleinformayi i Ausyi Poliechnia Wrocławsa Prawa auorsie zasrzeżone Szeregi ouriera Jeżeli f ( ) jes funcją oresową o oresie, czyli
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
Ekonometryczne modele nieliniowe
Eonomeryczne modele nieliniowe Wyład Doromił Serwa Zajęcia Wyład Laoraorium ompuerowe Prezenacje Zaliczenie EGZAMI 50% a egzaminie oowiązują wszysie informacje przeazane w czasie wyładów np. slajdy. Aywność
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
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
WPŁYW ZMIENNOŚCI CENY INSTRUMENTU BAZOWEGO NA CENĘ OPCJI BARIEROWYCH
Ewa Dziawgo Uniwersye Mikołaja Kopernika w oruniu WPŁYW ZMIEOŚCI CEY IRUMEU BAZOWEGO A CEĘ OPCJI BARIEROWYCH Wprowazenie Znaczne wahania zmienności warunków rynkowych wpływają na wzros ryzyka związanego
SYMULACJA KINETYKI REAKCJI
POLITECHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ CHEMICZNY KATEDRA FIZYKOCHEMII I TECHNOLOGII POLIMERÓW SYMULACJA KINETYKI REAKCJI CHEMICZNYCH Opieun ćwiczenia: Tomasz Jarosz Miejsce ćwiczenia: Kaera Fizyochemii i Technologii
ANALIZA RYZYKA NA RYNKU NORD POOL SPOT
Alicja Ganczarek-Gamro Dominik Krężołek Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach ANALIZA RYZYKA NA RYNKU NORD POOL SPOT Wprowadzenie Rynek owarowy można zdefiniować jako pewien sysem, w kórym nasępuje konfronacja
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
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
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
Witold Orzeszko WSPÓŁCZYNNIK INFORMACJI WZAJEMNEJ JAKO MIARA ZALEŻNOŚCI NIELINIOWYCH W SZEREGACH CZASOWYCH
Uniwersye Miołaja Kopernia w Toruniu Kaedra Eonomerii i Saysyi Wiold Orzeszo WSPÓŁCZYNNIK INFORMACJI WZAJEMNEJ JAKO MIARA ZALEŻNOŚCI NIELINIOWYCH W SZEREGACH CZASOWYCH Z a r y s r e ś c i. W aryule scharaeryzowano
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
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
RYZYKO W ASPEKCIE ZARZĄDZANIA W ZRÓŻNICOWANYM OTOCZENIU SPOŁECZNO-GOSPODARCZYM
Jerzy Zeme Uniwersye Gańsi RYZYKO W ASPKCI ZARZĄDZANIA W ZRÓŻNICOWANYM OOCZNIU SPOŁCZNO-GOSPODARCZYM Wprowazenie Praya zarzązania organizacją gospoarczą pomimo ynamicznego rozwoju saje prze zaganieniem
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
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
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
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
INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
INWESTYCJE Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Inwesycje w kapiał rwały: wydaki przedsiębiorsw na dobra używane podczas procesu produkcji innych dóbr Inwesycje
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
Magdalena Osińska, Marcin Fałdziński Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modele GARCH i SV z zastosowaniem teorii wartości ekstremalnych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarim Nakowe 4 6 września 2007 w Torni Kaedra Ekonomerii i Saysyki Uniwersye Mikołaja Kopernika w Torni Magdalena Osińska Marcin Fałdziński Uniwersye
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
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)
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
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
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
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
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
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
Matematyka finansowa 20.03.2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Akuariuszy XXXVIII Egzamin dla Akuariuszy z 20 marca 2006 r. Część I Maemayka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minu 1 1. Ile
Szybkość reakcji chemicznej jest proporcjonalna do iloczynu stężeń. reagentów w danej chwili. n A + m B +... p C + r D +... v = k 1 C A n C B m...
9 KINETYKA CHEMICZNA Zagadnienia eoreyczne Prawo działania mas. Szybość reacji chemicznych. Reacje zerowego, pierwszego i drugiego rzędu. Cząseczowość i rzędowość reacji chemicznych. Czynnii wpływające
ANNA GÓRSKA MONIKA KRAWIEC Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 013 ANNA GÓRSKA MONIKA KRAWIEC Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie BADANIE EFEKTYWNOŚCI INFORMACYJNEJ
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 389 TORUŃ 2009
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 389 TORUŃ 2009 Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki Marcin
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,
Miara ryzyka estymacji parametrów modelu VaR
Zeszyy Uniwersye Ekonomiczny w Krakowie Naukowe 4 (976) ISSN 1898-6447 e-issn 2545-3238 Zesz. Nauk. UEK, 2018; 4 (976): 183 200 hps://doi.org/10.15678/znuek.2018.0976.0411 Miara ryzyka esymacji paramerów
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
Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
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
Dlaczego jedne kraje są bogate a inne biedne? Model Solowa, wersja prosta.
Maroeonomia II Dlaczego jedne raje są bogae a inne biedne? Model Solowa, wersja prosa. Maroeonomia II Joanna Siwińsa-Gorzela Plan wyładu Funcja producji. San usalony Deerminany poziomu PKB na pracownia
KONCEPCJA WARTOŚCI ZAGROŻONEJ VaR (VALUE AT RISK)
KONCEPCJA WARTOŚCI ZAGROŻONEJ VaR (VALUE AT RISK) Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W 1994 roku insyucja finansowa JP Morgan opublikowała
Analiza popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999.
Analiza popyu Eonomeria. Meody i analiza problemów eonomicznych (pod red. Krzyszofa Jajugi) Wydawnicwo AE Wrocław 1999. Popy P = f ( X X... X ε ) 1 2 m Zmienne onrolowane: np.: cena (C) nałady na relamę
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
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
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
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
WARTOŚĆ ZAGROŻONA OPCJI EUROPEJSKICH SZACOWANA PRZEDZIAŁOWO. SYMULACJE
Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach WARTOŚĆ ZAGROŻONA OPCJI EUROPEJSKICH SZACOWANA PRZEDZIAŁOWO. SYMULACJE Wprowadzenie Jednym z aspeków współczesnej ekonomii jes zarządzanie ryzykiem związanym
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,
Oddziaływanie 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
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
Wpływ rentowności skarbowych papierów dłużnych na finanse przedsiębiorstw i poziom bezrobocia
Wpływ renowności skarbowych papierów dłużnych na inanse przedsiębiorsw i poziom bezrocia Leszek S. Zaremba Sreszczenie W pracy ej wykażemy prawidłowość, kóra mówi, że im wyższa jes renowność bezryzykownych
Nie(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
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
Ocena funkcjonalna skuteczności wczesnej rehabilitacji po udarze mózgu obserwacja półroczna
Wyawnicwo UR 7 ISSN 73-354 Przeglą Meyczny Uniwersyeu Rzeszowsiego Rzeszów 7, 3, 5 PRACE ORYGINALNE Elżbiea Miller Ocena funcjonalna sueczności wczesnej rehabiliacji po uarze mózgu obserwacja półroczna
WPŁYW SYSTEMU EU ETS NA WARTOŚĆ RYNKOWĄ POLSKICH PRZEDSIĘBIORSTW ENERGETYCZNYCH WNIOSKI Z MODELI MARKOWA
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 06 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 96 Nr kol. 963 Anea WŁODARCZYK Poliechnika Częsochowska Wydział Zarządzania anea.w@ineria.pl WPŁYW SYSTEMU EU ETS NA WARTOŚĆ
Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego
Zajęcia. Esmacja i werfikacja modelu ekonomercznego Celem zadania jes oszacowanie liniowego modelu opisującego wpłw z urski zagranicznej w danm kraju w zależności od wdaków na urskę zagraniczną i liczb
Klasyfikacja modeli. Metoda najmniejszych kwadratów
Konspek ekonomeria: Weryfikacja modelu ekonomerycznego Klasyfikacja modeli Modele dzielimy na: - jedno- i wielorównaniowe - liniowe i nieliniowe - sayczne i dynamiczne - sochasyczne i deerminisyczne -
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
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
MODEL OGÓLNY MONITOROWANIA RYZYKA AWARII W EKSPLOATACJI ŚRODKÓW TRANSPORTU
Henry TOMASZEK Ryszard KALETA Mariusz ZIEJA Insyu Techniczny Wojs Loniczych PRACE NAUKOWE ITWL Zeszy 33, s. 5 17, 2013 r. DOI 10.2478/afi-2013-0001 MODEL OGÓLNY MONITOROWANIA RYZYKA AWARII W EKSPLOATACJI
UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH
UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH WPROWADZENIE Opcje są instrumentem pochonym, zatem takim, którego cena zależy o ceny instrumentu
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
WERYFIKACJA JAKOŚCI PROGNOZ ZMIENNOŚCI WYKORZYSTYWANYCH W MODELU RISKMETRICS TM
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-8611 Nr 86 016 Ekonomia 6 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Finansów i Ubezpieczeń Kaedra Inwesycji i Nieruchomości
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
WYCENA OBLIGACJI KATASTROFICZNEJ WRAZ Z SYMULACJAMI NUMERYCZNYMI
Zeszyy Naukowe Wydziału Informaycznych Technik Zarządzania Wyższej Szkoły Informayki Sosowanej i Zarządzania Współczesne Problemy Zarządzania Nr 1/2010 WYCENA OBLIGACJI KATASTROFICZNEJ WRAZ Z SYULACJAI
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
ZAŁOŻENIA 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
Teoria impulsu i jej empiryczne potwierdzenie przy użyciu metod filtracji szeregów czasowych
Paweł Srzypczyńsi, Krzyszof Borowsi Szoła Główna Handlowa Teoria impulsu i jej empiryczne powierdzenie przy użyciu meod filracji szeregów czasowych 1. Wprowadzenie Współczesne narzędzia z zaresu analizy
MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW Wprowadzenie Współczesne zarządzanie ryzykiem
dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW
Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy
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
BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW. W tym krótkim i matematycznie bardzo prostym artykule pragnę osiągnąc 3 cele:
1 BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW Leszek S. Zaremba (Polish Open Universiy) W ym krókim i maemaycznie bardzo prosym arykule pragnę osiągnąc cele: (a) pokazac że kupowanie
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
WPŁYW NIEPEWNOŚCI OSZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INSTRUMENTÓW POCHODNYCH
Tadeusz Czernik Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach WPŁYW NIEPEWNOŚCI OZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INTRUMENTÓW POCHODNYCH Wprowadzenie Jednym z filarów współczesnych finansów jes eoria wyceny insrumenów
Nowokeynesowski model gospodarki
M.Brzoza-Brzezina Poliyka pieniężna: Neokeynesowski model gospodarki Nowokeynesowski model gospodarki Model nowokeynesowski (laa 90. XX w.) jes obecnie najprosszym, sandardowym narzędziem analizy procesów
OCENA ATRAKCYJNOŚCI INWESTYCYJNEJ AKCJI NA PODSTAWIE CZASU PRZEBYWANIA W OBSZARACH OGRANICZONYCH KRZYWĄ WYKŁADNICZĄ
Tadeusz Czernik Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Kaedra Maemayki Sosowanej adeusz.czernik@ue.kaowice.pl daniel.iskra@ue.kaowice.pl OCEN TRKCYJNOŚCI INWESTYCYJNEJ KCJI N PODSTWIE CZSU PRZEBYWNI
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
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 5
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wkład 5 . Proces AR 2. Proces MA 3. Modele ARMA 4. Prognozowanie za pomocą modelu ARMA 2 . Proces AR 2. Proces MA 3. Modele ARMA 4. Prognozowanie za pomocą modelu ARMA
Wskazówki projektowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia statku rybackiego na wstępnym etapie projektowania
CEPOWSKI omasz 1 Wskazówki projekowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia saku rybackiego na wsępnym eapie projekowania WSĘP Celem podjęych badań było opracowanie wskazówek projekowych do wyznaczania
Wykorzystanie wielorównaniowych modeli AR-GARCH w pomiarze ryzyka metodą VaR
Krzyszof Pionek Daniel Papla Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wykorzysanie wielorównaniowych modeli AR-GARCH w pomiarze ryzyka meodą VaR Wsęp Wśród różnych meod
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,
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Katedra Inwestycji Finansowych i Ubezpieczeń
Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Przegląd i porównanie meod oceny modeli VaR Wsęp - Miara VaR Warość zagrożona (warość narażona
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
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:
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
O PEWNYCH KRYTERIACH INWESTOWANIA W OPCJE NA AKCJE
MEODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH om XIII/3, 01, sr 43 5 O EWNYCH KRYERIACH INWESOWANIA W OCJE NA AKCJE omasz Warowny Kaedra Meod Ilościowych w Zarządzaniu oliechnika Lubelska e-mail: warowny@pollubpl
MIARA I ODWZOROWANIE RYZYKA FORWARD NA RYNKU SKOŃCZONYM
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 295 2016 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Kolegium Analiz Ekonomicznych Kaedra Maemayki i Ekonomii Maemaycznej
Witold Orzeszko * ZASTOSOWANIE LOKALNEJ APROKSYMACJI WIELOMIANOWEJ DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH. Streszczenie
Wiold Orzeszo * ZASTOSOWANIE LOKALNEJ APROKSYMACJI WIELOMIANOWEJ DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Sreszczenie Teoria chaosu deerminisycznego sanowi alernaywne podejście do analizy procesów
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 MAŁGORZATA WASILEWSKA PORÓWNANIE METODY NPV, DRZEW DECYZYJNYCH I METODY OPCJI REALNYCH W WYCENIE PROJEKTÓW
System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme)
PROGRAM PRIORYTETOWY Tyuł programu: Sysem zielonych inwesycji (GIS Green Invesmen Scheme) Część 6) SOWA Energooszczędne oświelenie uliczne. 1. Cel programu Ograniczenie lub uniknięcie emisji dwulenku węgla