Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce
|
|
- Amelia Zakrzewska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: /frfu s Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce Paweł Jamróz * Jarosław Kilon ** Sreszczenie: Cel Poziom cen insrumenów finansowych noowanych na rynkach kapiałowych jes pośrednim lub bezpośrednim odzwierciedleniem wielu złożonych zjawisk gospodarczych. Weryfikacja słabej formy hipoezy efekywności informacyjnej rynku kapiałowego zmierza do swierdzenia, że sosowanie sraegii inwesycyjnych bazujących na znajomości przeszłych cen insrumenów finansowych nie pozwala uzyskiwać ponadprzecięnych zysków. Celem niniejszego opracowania jes swierdzenie, czy (i w jakim zakresie) hipoeza a może być uznana za prawdziwą w odniesieniu do giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce. Meodologia badania Badaniem zosały objęe indeksowe oraz waluowe konraky fuures noowane na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie w laach Wykorzysując szeregi czasowe dziennych noowań konraków, sworzono konynuacyjne szeregi noowań, dla kórych przeprowadzono esy modelu błądzenia losowego (esy serii, esy auokorelacji oraz esy na obecność pierwiasków jednoskowych). Obliczenia przeprowadzono z wykorzysaniem pakieu GRETL. Wynik Przeprowadzone badania nie upoważniają do jednoznacznego odrzucenia hipoezy o efekywności informacyjnej rynku konraków erminowych GPW w formie słabej. Uzyskane wyniki badań pozosają w zgodzie z wnioskami płynącymi z innych opracowań, w kórych zidenyfikowano pewne przypadki nieefekywności informacyjnej GPW, zwłaszcza w odniesieniu do segmenu spółek małych i średnich. Oryginalność/Warość Opracowanie sanowi rozszerzenie doychczasowych badań nad efekywnością informacyjną polskiego rynku kapiałowego. Bezpośrednią implikacją przeprowadzonych badań jes przypuszczenie, że na rynku konraków erminowych GPW z sukcesem mogą być sosowane akywne sraegie inwesycyjne. Słowa kluczowe: EMH, konraky fuures, Giełda Papierów Warościowych w Warszawie Wprowadzenie Giełda o wyspecjalizowany i zorganizowany rynek, na kórym dokonywane są operacje związane z przenoszeniem prawa własności papierów warościowych, akcji na zasadach kupna sprzedaży według uzgodnionych cen, kszałujących się pod wpływem podaży i popyu. W osanich dwóch dziesięcioleciach obserwuje się bardzo szybki rozwój rynku insrumenów pochodnych, a szczególnie konraków fuures na indeks WIG20. Efekywność rynku akcji o jedna z najważniejszych cech opisujących każdy rynek finansowy poprzez sposób funkcjonowania oraz sprawność mechanizmów przewarzania informacji. Pojęcie efekywności rynku wiąże się z nazwiskiem Eugene a Famy. Według niego rynek efekywny informacyjnie * dr Paweł Jamróz, Uniwersye w Białymsoku, p.jamroz@uwb.edu.pl ** dr Jarosław Kilon, Poliechnika Białosocka, j.kilon@pb.edu.pl
2 194 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon o aki rynek, na kórym wszelkie nowe informacje są naychmias przyswajane przez jego uczesników i naychmias z powroem deerminują ceny. Koncepcja efekywnego rynku jes najczęściej badaną empirycznie hipoezą w ekonomii i na świaowych rynkach kapiałowych. Efekywność informacyjna rynków kapiałowych jes podsawą racjonalnego inwesowania i leży u podsaw klasycznej nauki finansów. W prakyce najważniejszy jes aspek informacyjny, w ramach kórego bada się szybkość docierania nowych informacji do inwesorów o noowanych spółkach, a akże ich decyzje inwesycyjne oraz jak szybko ceny akcji odzwierciedlają nową informację (Tarczyński 2002: 132). Dzięki konkurencyjnemu rynkowi i arbirażysom jes podrzymywana efekywność informacyjna wokół wewnęrznej warości akcji. Przy braku zależności działań inwesorów nieracjonalnych ich wpływ na kursy saje się nieisony, dlaego racjonalni inwesorzy wpływają sabilizująco na noowania walorów (Milo 2003: 86). Zagadnienie efekywności rynku finansowego bezpośrednio doyczy wszyskich jego segmenów, jednak najwięcej badań eoreycznych powsało dla rynku kapiałowego, dlaego niejednokronie zagadnienie efekywności rynku finansowego uożsamia się wyłącznie z efekywnością rynku kapiałowego. Naomias w niniejszej pracy będzie doyczyć jedynie segmenu rynku finansowego, jakim jes rynek insrumenów pochodnych giełdy warszawskiej. Bazując na podejściu Samuelsona oraz sugesiach Robersa, Eugene Fama w 1970 roku przedsawił eorię i dowody na efekywność rynku (Fama 1970: ). Sąd współczesne rozumienie eorii efekywnego rynku kapiałowego jes opare na definicji Famy, według kórego rynek efekywny o aki, na kórym ceny zawsze w pełni odzwierciedlają dosępną informację (Fama 1970: 383). Tak zdefiniowana efekywność rynku określa, że na podsawie ogólnie dosępnej informacji nie osiągnie się ponadprzecięnych sóp zwrou, a zmiany cen akywów finansowych mają charaker losowy. W zależności od zesawu informacji wpływających na cenę walorów finansowych wyróżnia się nasępujące formy efekywności rynku (Fama 1970: 388): słabą, kóra głosi, że wszyskie informacje zaware w noowaniach hisorycznych są całkowicie odzwierciedlone w bieżących cenach akcji; średnią, według kórej wszelkie publicznie dosępne informacje są odzwierciedlane w bieżących cenach akcji; silną, kóra zakłada, że bieżące ceny akcji odzwierciedlają wszelkie isone informacje, zarówno dosępne publicznie, jak i poufne. Jeżeli rynek charakeryzuje się słabą formą efekywności, oznacza o, że na podsawie ylko noowań hisorycznych inwesor nie jes w sanie przewidywać kszałowania się przyszłych noowań waloru, aby osiągnąć wyższe sopy zwrou niż średnia dla rynku. Zakłada ona, że nie ma związku pomiędzy przeszłymi a przyszłymi noowaniami danego waloru. Słaba forma efekywności wydaje się najławiejsza do osiągnięcia przez rynek, gdyż obecnie informacje doyczące hisorycznych noowań są bardzo szeroko dosępne i częso bezpłanie publikowane. Rozpoznanie sopnia efekywności rynku, poza aspekem poznawczym doyczącym rozwoju rynku oraz sposobu jego funkcjonowania, ma akże wymiar prakyczny dla inwesorów i zarządzających spółkami czy porfelami insrumenów finansowych. Jeżeli rynek jes słabo efekywny, przesaje mieć zasosowanie analiza echniczna, ponieważ wszyskie informacje zaware
3 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce 195 w danych hisorycznych zosały już zdyskonowane w noowaniach walorów. Zaem kupno lub sprzedaż przy wykorzysaniu analizy echnicznej nie powinno dawać nadzwyczajnych zysków po uwzględnieniu ryzyka i koszów ransakcyjnych. Aby znaleźć insrumeny niedowarościowane lub przewarościowane, należy odwołać się do sposobów analizy oparych na źródłach innych niż dane hisoryczne, np. informacji publicznych o kondycji finansowej danej spółki. Fama w 1991 roku zmodyfikował swoją klasyfikację form efekywności. Rozszerzył kaegorię esów słabej efekywności rynku, zasępując ją bardziej ogólną kaegorią esów przewidywalności sóp zwrou (reurn predicabiliy). Kaegoria a obejmuje oprócz badań przewidywalności sóp zwrou również esy odnoszące się do zależności wysępujących w próbach przekrojowych wykorzysujących akie zmienne, jak sopa dywidendy, sopy procenowe czy wielkość spółki (Fama 1991: ). Efekywność rynku w formie słabej oznacza, że bieżące kursy waloru powinny odzwierciedlać wszyskie osiągalne informacje, kóre mogą mieć wpływ na ich wycenę. Kursy noowań zmieniają się losowo, ponieważ rynek reaguje bezzwłocznie i w pełni adekwanie do napływających na rynek informacji w sposób niemożliwy do przewidzenia (Haugen 1996: 727). W lieraurze przedmiou losowość zmian cen akcji przyjęo określać mianem hipoezy błądzenia losowego (random walk), dlaego losowość zmian kursów jes ściśle powiązana ze słabą formą efekywności. 1. Charakerysyka podejścia badawczego i meodyka badań W lieraurze finansowej można spokać kilka definicji błądzenia losowego. Szeroko prezenowana i popularna klasyfikacja modeli błądzenia losowego jes przyoczona za Campbellem, Lo i MacKinlayem (1997: 28 33). Auorzy wyróżnili rzy rodzaje błądzenia przypadkowego przydane przy analizie walorów finansowych. W pierwszej definicji błądzenie losowe pierwszego rodzaju (RW1) zakłada, że przyrosy cen mają jednakowe i niezależne rozkłady, co można zapisać nasępującym równaniem (Campbell i in. 1997: 31 32): 2 P = µ + P 1 + ε ε ~ IID(0, σ ) (1) 2 gdzie µ o oczekiwana zmiana ceny, a IID (0, σ ) oznacza, że składniki losowe ε są niezależne o idenycznych rozkładach. Zaem jes o bardzo silne założenie ze względu na brak korelacji liniowej między przyrosami oraz idenyczności rozkładów, co przy długo isniejącym rynku kapiałowym może być rudne do spełnienia (Jajuga red. 2000: 38). Drugi rodzaj błądzenia losowego (RW2) zakłada, że przyrosy są niezależne, co można zapisać za pomocą nasępującego równania: 2 P = µ + P 1 + ε ε ~ INID(0, σ ) (2) gdzie 2 INID (0, σ ) oznacza, że składniki losowe ε są niezależne o nieidenycznych rozkładach. RW2 jes bardziej realnym założeniem, ale słabszym niż RW1, ponieważ dopuszcza bezwarunkową heeroskedasyczność składników losowych ε. RW2 nadal zachowuje bardzo ineresującą własność ekonomiczną błądzenia losowego, że zmiana cen
4 196 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon z przeszłości nie może być wykorzysana do przewidywania zmian cen w przyszłości. Trzeci rodzaj błądzenia losowego (RW3) zakłada, że przyrosy są nieskorelowane, co można zapisać w sposób nasępujący: P = µ + P 1 + ε (3) cov( ε, ε k ) = 0 dla wszyskich k 0, 2 2 gdzie cov( ε, ε k ) 0 dla niekórych k 0. RW3 jes najsłabszą formą błądzenia losowego, a jednocześnie najczęściej esowaną hipoezą błądzenia losowego w lieraurze przedmiou. RW3 ma założenie o braku korelacji liniowej składnika losowego, ale może wysępować zależność nieliniowa. Tak więc możliwe jes na podsawie rzeciego rodzaju błądzenia losowego prognozowanie przyszłych zmian cen na podsawie danych hisorycznych, co jes sprzeczne ze słabą formą efekywności rynku. Zaem można powiedzieć, że RW1 odpowiada radycyjnemu rozumieniu błądzenia przypadkowego, naomias RW2 odpowiada definicji efekywności, a RW3 nie odpowiada efekywności informacyjnej rynku kapiałowego (Jajuga red. 2000: 38). Badania słabej formy efekywności rynku kapiałowego można dokonywać w różny sposób. Najpowszechniej są sosowane dwie grupy meod: opare na analizie echnicznej oraz saysyczne esy efekywności rynku (Czekaj i in. 2001: 35). Badanie słabej formy efekywności informacyjnej rynku przeprowadza się częso w sposób pośredni, sprawdzając brak saysycznie isonych zależności pomiędzy kolejnymi zmianami kursów walorów. Hipoeza błądzenia losowego (random walk) jes silniejsza od hipoezy o słabej formie efekywności, co uprawnia do swierdzenia, że jeżeli w badanych szeregach czasowych wysępuje błądzenie losowe (przypadkowe), o prawdziwe jes również zdanie o co najmniej słabej efekywności rynku (Szyszka 2003: 97). Należy jednak pamięać, że rynek może być efekywny, a ceny akcji lub indeksów mogą nie podlegać błądzeniu losowemu. W niniejszym opracowaniu w odniesieniu do badanych insrumenów finansowych przeprowadzono rzy rodzaje esów losowości: es auokorelacji, es serii oraz es na obecność pierwiasków jednoskowych. Tesowanie auokorelacji szeregu czasowego polega na zbadaniu, czy pomiędzy sąsiednimi obserwacjami zachodzi zależność liniowa. W przypadku szacowania auokorelacji szeregów czasowych noowań insrumenów finansowych badania prowadzi się dla logarymicznych sóp zwrou analizowanych insrumenów. Auokorelację k-ego rzędu (ACF) sanowi wówczas zależność dana wzorem (Czekaj i in. 2001: 67): (4) gdzie: k ρˆ oszacowany współczynnik korelacji rzędu k, r, r -k sopy zwrou insrumenu finansowego w okresie i -k, r przecięna sopa zwrou insrumenu finansowego,
5 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce 197 T liczba obserwacji, k rząd opóźnienia. Brak auokorelacji rzędu pierwszego (pomiędzy sąsiednimi obserwacjami) nie wyklucza isnienia auokorelacji rzędów wyższych. Do swierdzenia losowości zachowania cen wymagane jes zaem spełnienie warunku braku auokorelacji rzędu pierwszego i kolejnych (Czekaj i in. 2001: 67). Ze względu na o, że współczynniki auokorelacji wyższych rzędów pomijają wpływ informacji, jaki niosą za sobą obserwacje pomiędzy pierwszą a osanią w danym okresie, w analizach saysycznych wyznacza się również współczynniki auokorelacji częściowej (PACF) (Wikowska i in. 2008: 97). Swierdzenie, czy łączna auokorelacja w szeregu czasowym różna jes od zera, polega na wykorzysaniu jednego z esów do wykrywania auokorelacji dowolnego rzędu, np. LM Breuscha Godfreya, Boxa Pierce a czy Ljunga Boxa. W niniejszym opracowaniu badanie auokorelacji szeregów czasowych noowań insrumenów pochodnych GPW bazuje na eście Q Ljunga Boxa, w kórym hipoeza zerowa H 0 sanowi, że współczynnik auokorelacji jes równy 0 wobec hipoezy alernaywnej H A mówiącej, iż auokorelacja w badanym szeregu wysępuje (może być dodania bądź ujemna) (Wikowska i in. 2008: 98). Drugą grupę esów sanowią esy serii. Pod pojęciem serii na rynku kapiałowym rozumie się nieprzerwany ciąg zmian cen insrumenów finansowych w danym kierunku, przed i po kórym nasępują zmiany cen w kierunku przeciwnym (Czekaj i in. 2001: 71). W przypadku cen insrumenów finansowych zakłada się zazwyczaj wysępowanie serii nieujemnych (ciąg nieprzerwanie nasępujących po sobie wzrosów lub braku zmiany ceny) oraz niedodanich (spadki cen). Inne podejścia sugerują idenyfikację rzech rodzajów serii (brak zmiany ceny rakowany jes jako osobny san) (Jajuga red. 2000: 39). Tesy serii polegają na porównaniu oczekiwanej łącznej liczby serii w szeregu podlegającym procesowi błądzenia przypadkowego z liczbą fakycznie osiągnięą, oczekiwanej liczby serii jednego ypu z fakycznie zaobserwowaną albo oczekiwanej długości serii z długością fakycznie wysępującą (Czekaj i in. 2001: 71). W odniesieniu do rynku insrumenów pochodnych GPW w Warszawie przyjęo wysępowanie serii nieujemnych oraz ujemnych. Hipoeza zerowa zakłada losowy charaker zmian cen wobec hipoezy alernaywnej, że zmiany nie wysępują w sposób losowy. Trzecią grupę esów sanowią esy pozwalające zweryfikować hipoezę o sacjonarności badanego szeregu czasowego. Model wyjściowy do przeprowadzenia powyższych esów sanowiło równanie regresji (Wikowska i in. 2008: 73): y = ˆ α 1y 1 + ε (5) gdzie: y, y -1 warości w szeregu obserwacji w okresie i -1, ˆα 1 nieznany paramer modelu podlegający oszacowaniu, ε składnik losowy. Jeżeli ~α 1= 1 (w szeregu wysępuje pierwiasek jednoskowy), o równanie powyższe opisuje proces błądzenia przypadkowego, kóry jes procesem niesacjonarnym, naomias
6 198 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon szereg jego pierwszych różnic jes sacjonarny. Jeżeli ~α 1 < 1, proces jes sacjonarny. Badanie sacjonarności szeregu polega na sprawdzeniu, czy oszacowany paramer isonie różni się od jedności 1. W dalszej części badań do esów wykorzysano zmodyfikowany es Dickeya Fullera (ADF, Augmened Dickey-Fuller es). Tes en sprawdza hipoezę zerową, że proces jes skumulowany (zinegrowany) sopnia pierwszego: I(1), wobec hipoezy alernaywnej, że proces nie jes zinegrowany I(0) (Kufel 2007: 75). Do weryfikacji hipoezy zerowej w eście ADF sosuje się specjalnie wyznaczone dla niego warości kryyczne (Czekaj i in. 2001: 79). Odrzucenie hipoezy zerowej oznacza, że szereg jes sacjonarny. Jeżeli nie ma podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej, wnioskuje się, że szereg jes niesacjonarny, a procedurę esowania powarza się dla pierwszych (esując zinegrowanie w sopniu pierwszym) lub kolejnych różnic (dla sopni wyższych) (Wikowska i in. 2008: 77). 2. Wyniki badań empirycznych Badanie przeprowadzono dla okresu syczeń 2002 czerwiec 2014 w odniesieniu do indeksowych (FW20, FW40) oraz waluowych (FEUR, FUSD, FCHF) konraków erminowych będących przedmioem noowań na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie (w odniesieniu do konraku FCHF, kórym obró uruchomiono w 2008 roku, badaniem objęo okres od 30 września 2008 do 30 czerwca 2014). Konsruując konynuacyjne szeregi czasowe noowań konraków erminowych na poszczególne insrumeny bazowe, uwzględniono ceny zamknięcia serii konraków o najkrószym erminie wygasania. Dane źródłowe doyczące noowań pochodziły z bazy danych serwisu Sooq.pl, w obliczeniach wykorzysano pakie GRETL Tabela 1 Saysyki opisowe badanych insrumenów finansowych FEUR FUSD FCHF FWIG20 FW40 Średnia 4,70928e 005 9,8151e 005 0, , , Mediana 2,11862e 005 0, , , , Minimalna 0, , , , , Maksymalna 0, , , , , Odchylenie sandardowe 0, , , , , Wsp. zmienności 134,792 92,519 28,467 75,920 34,577 Skośność 0, , , , ,51028 Kuroza 4, ,5537 7,4045 4,1656 4,5713 Obserwacje (n) Tes Jarque a Bera 1852, , , , ,12 Pogrubioną czcionką oznaczono warości isone na poziomie α = 0,05. Źródło: obliczenia własne przy użyciu programu GRETL. 1 W prakyce dokonuje się dalszych przekszałceń, polegających na obliczeniu α 1 = ~ α 1 1 i saysycznej weryfikacji hipoezy α 1 = 0 (Wikowska i in. 2008: 74 75).
7 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce 199 Saysyki opisowe wraz z esem na normalność rozkładów przedsawiono w abeli 1. Warość esu Jarque a Bera wskazuje, że wszyskie analizowane szeregi nie mają rozkładu normalnego Tesy auokorelacji Wyniki esów auokorelacji szeregów czasowych logarymicznych sóp zwrou wybranych konraków erminowych noowanych na GPW w Warszawie zosały zaware w abelach 2 i 3. Pogrubioną czcionką oznaczono przypadki odrzucenia hipoezy zerowej przy poziomie isoności α = 0,05, co jes równoznaczne ze swierdzeniem wysępowania auokorelacji kego rzędu. W przypadku wszyskich analizowanych waluowych konraków fuures zaobserwowano isone dodanie korelacje rzędu pierwszego, naomias wszyskie saysyki Q były isone dla konraków FEUR i FCHF. Saysyka Q Ljunga Boxa dla konraku FUSD była isona saysycznie w ponad 52% przypadków. Orzymane w ej części wyniki pozwalają odrzucić hipoezę błądzenia losowego. Należy jednak zwrócić uwagę, że saysycznie isone współczynniki mają niewielkie warości (nie przekraczają poziomu +/ 0,1). Tabela 2 Współczynniki auokorelacji sóp zwrou badanych waluowych konraków fuures FEUR FUSD FCHF k ACF PACF Q ACF PACF Q ACF PACF Q 1 0,0481 0,0481 6,123 0,0464 0,0464 6,371 0,0827 0,0827 9, ,0371 0,0395 9,758 0,0074 0,0052 6,532 0,0410 0, , ,0025 0,0012 9,775 0,0031 0,0026 6,561 0,0602 0, , ,0324 0, ,556 0,0314 0,0317 9,471 0,0626 0, , ,0270 0, ,491 0,0233 0, ,072 0,0385 0, , ,0113 0, ,828 0,0090 0, ,313 0,0373 0, , ,0150 0, ,423 0,0139 0, ,885 0,0078 0, , ,0226 0, ,773 0,0044 0, ,941 0,0192 0, , ,0382 0, ,638 0,0080 0, ,131 0,0667 0, , ,0141 0, ,163 0,0359 0, ,952 0,0133 0, , ,0086 0, ,551 0,0154 0, ,948 0,0188 0, , ,0181 0, ,101 0,0008 0, ,101 0,0308 0, , ,0341 0, ,139 0,0400 0, ,047 0,0202 0, , ,0175 0, ,011 0,0335 0, ,540 0,0253 0, , ,0398 0, ,213 0,0450 0, ,377 0,0078 0, , ,0170 0, ,656 0,0030 0, ,017 0,0040 0, , ,0072 0, ,489 0,0383 0, ,880 0,0106 0, , ,0013 0, ,967 0,0165 0, ,808 0,0128 0, , ,0197 0, ,819 0,0086 0, ,108 0,0012 0, ,385 Pogrubioną czcionką oznaczono warości isone na poziomie α = 0,05. Źródło: obliczenia własne przy użyciu programu GRETL.
8 200 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon Analizując współczynniki auokorelacji indeksowych konraków fuures, należy swierdzić, że ich sopy zwrou nie podlegają procesowi losowemu w całym badanym okresie (zob. abela 3). Przykładowo dla konraku FW20, gdy weźmie się pod uwagę cały okres noowań, isone okazały się jedynie auokorelacje rzędów k = 30, 80. Podobne zjawisko można zaobserwować w przypadku saysyki Ljunga Boxa dla analizowanego insrumenu (k = ). Sugerowałoby o zaem, że w przypadku ego konraku erminowego, choć nie można mówić o efekywności rynku w formie słabej, widoczna jes endencja do wzrosu ej efekywności wraz z upływem czasu. Zjawisko o nie znajduje jednak powierdzenia w przypadku pozosałych konraków erminowych noowanych na GPW. Tabela 3 Współczynniki auokorelacji sóp zwrou badanych indeksowych konraków fuures FWIG FW k ACF PACF Q ACF PACF Q 1 0,0023 0,0023 0,017 0,0939 0, , ,0347 0,0347 3,782 0,0128 0, , ,0200 0,0201 5,031 0,0403 0, , ,0073 0,0086 5,199 0,0192 0, , ,0111 0,0096 5,582 0,0337 0, , ,0213 0,0204 7,004 0,0277 0, , ,0217 0,0223 8,481 0,0503 0, , ,0195 0,0176 9,672 0,0097 0, , ,0107 0, ,029 0,0266 0, , ,0034 0, ,065 0,0147 0, , ,0315 0, ,753 0,0177 0, , ,0461 0, ,041 0,0144 0, , ,0224 0, ,236 0,0347 0, , ,0282 0, ,551 0,0290 0, , ,0168 0, ,007 0,0020 0, , ,0055 0, ,792 0,0003 0, , ,0394 0, ,184 0,0217 0, , ,0219 0, ,818 0,0144 0, , ,0152 0, ,383 0,0220 0, ,001 Pogrubioną czcionką oznaczono warości isone na poziomie α = 0,05. Źródło: obliczenia własne przy użyciu programu GRETL. Sosunkowo najwięcej isonych współczynników auokorelacji (o relaywnie najwyższych warościach bezwzględnych) uzyskano dla konraków erminowych na kursy walu oraz indeks mwig40. Brak jednoznacznych wyników dla wszyskich analizowanych in-
9 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce 201 srumenów nie pozwala jednak na swierdzenie, że rynek konraków erminowych GPW charakeryzował się w badanym okresie efekywnością informacyjną w formie słabej. Noowania konraku FW20 spośród analizowanych są w największym sopniu zbliżone do modelu błądzenia losowego Tesy serii Rezulay weryfikacji hipoezy o losowym charakerze zmian logarymicznych sóp zwrou wybranych konraków erminowych noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie z wykorzysaniem esów serii są przedsawione w abeli 4. Przeprowadzone badanie nie daje jednoznacznej odpowiedzi na pyanie o charaker zmian logarymicznych sóp zwrou analizowanych insrumenów. W większości przypadków na poziomie isoności α = 0,05 hipoezę zerową o losowości badanych szeregów w całym analizowanym okresie należy odrzucić. Tym samym nie isnieją podsawy do wierdzenia, że analizowany rynek jes efekywny w sensie słabej formy EMH. Tabela 4 Wyniki esów serii dla szeregów czasowych badanych konraków fuures Insrumen Okres U p-value U p-value U p-value U p-value FW20 3,0565 0,002 2,3146 0,021 1,5464 0,122 1,2212 0,222 FW40 4,4162 0,000 2,3776 0,017 2,4629 0,014 2,9174 0,004 FCHF* 1,3933 0,164 1,6102 0,107 0,5784 0,563 FEUR 2,0832 0,037 1,5598 0,119 1,4662 0,143 0,6449 0,519 FUSD 2,2639 0,024 3,5184 0,000 1,1101 0,267 0,8820 0,378 * Insrumen był noowany od Pogrubioną czcionką oznaczono warości isone na poziomie α = 0,05. Źródło: obliczenia własne przy użyciu programu GRETL. Syuacja aka nie doyczy jednak wszyskich analizowanych insrumenów oraz wszyskich podokresów, w szczególności la (poza konrakem na indeks średnich spółek FW40). Mimo że nie daje o możliwości jednoznacznego wnioskowania o efekywności informacyjnej rynku insrumenów pochodnych GPW w formie słabej, pozwala wysunąć przypuszczenie, że wraz z upływem czasu noowania konraków w coraz większym sopniu mają charaker losowy. Uzyskane wyniki badań pozosają w zgodzie z wnioskami płynącymi z innych opracowań, w kórych auorzy zidenyfikowali pewne przypadki nieefekywności informacyjnej GPW, zwłaszcza w segmencie małych i średnich przedsiębiorsw (Wikowska i in. 2008: ).
10 202 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon 2.3. Tesy na obecność pierwiasków jednoskowych W celu powierdzenia doychczasowych przypuszczeń poddano analizie z wykorzysaniem esu ADF szeregi czasowe cen zamknięcia wybranych konraków erminowych noowanych na GPW w Warszawie oraz dzienne logarymiczne sopy zwrou ych noowań. Dane obejmują okres od 1 sycznia 2002 bądź począku noowań badanego insrumenu do 30 czerwca 2014 roku. Tabela 5 Wyniki esu ADF dla szeregów czasowych kursów zamknięcia oraz logarymicznych sóp zwrou badanych konraków erminowych Insrumen Kursy zamknięcia model Sopień inegracji Sopy zwrou model A B C A B C Sopień inegracji FW20 1, , ,88431 I(1) 32, , ,4601 I(0) FW40 1, , ,17868 I(1) 8, , ,85494 I(0) FCHF 2, ,6381 2,68171 I(1) 26, , ,5583 I(0) FEUR 2, , ,51476 I(1) 9, , ,28448 I(0) FUSD 2, , ,54895 I(1) 10, , ,0171 I(0) A z wyrazem wolnym. B z wyrazem wolnym i rendem liniowym. C z wyrazem wolnym, rendem liniowym i rendem kwadraowym. Pogrubioną czcionką oznaczono warości isone na poziomie α = 0,05. Źródło: obliczenia własne przy użyciu programu GRETL. Przeprowadzone esy uprawniają do swierdzenia, że szeregi cen zamknięcia badanych insrumenów są szeregami niesacjonarnymi. Jednocześnie w przypadku wszyskich insrumenów szeregi czasowe logarymicznych sóp zwrou są sacjonarne. Tes ADF wykazał, że analizowane szeregi cen są zinegrowane w sopniu pierwszym I(1), a szeregi sóp zwrou zerowym I(0). Oznacza o, że szeregi czasowe noowań analizowanych konraków erminowych powinny być na mocy przeprowadzonego esu rakowane jako realizacje procesu błądzenia losowego z dryfem. Wyniki przeprowadzonego badania nie powierdzają zaem przypuszczenia o braku efekywności informacyjnej rynku konraków erminowych w formie słabej.
11 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych w Polsce 203 Uwagi końcowe Zaprezenowane w niniejszym opracowaniu wyniki w znacznej części wskazują, że w badanym okresie analizowane szeregi czasowe noowań konraków fuures noowanych na GPW w Warszawie nie miały charakeru losowego. Konsekwencją powyższego swierdzenia jes przypuszczenie o braku efekywności informacyjnej ego segmenu rynku (w formie słabej). Nie zmienia o jednak faku, że zwolennicy koncepcji EMH mogą uznać, iż zaobserwowana nielosowość cechowała się brakiem rwałości wysępowania, a wskazywane rozbieżności (w prakycznym ujęciu) w niewielkim sopniu mogą przyczyniać się do skuecznego uzyskiwania ponadprzecięnych sóp zwrou. Co więcej, przeprowadzone badania nie upoważniają do jednoznacznego odrzucenia hipoezy o efekywności informacyjnej rynku konraków erminowych GPW w formie słabej, szczególnie w przypadku złoych spółek czy późniejszych podokresów (po 2007 roku). Wydaje się jednocześnie, że akywne sraegie inwesycyjne (moywowane przekonaniem o braku efekywności informacyjnej rynku) z największym sukcesem mogą być sosowane w odniesieniu do segmenu spółek średnich. Mając na uwadze niejednoznaczność uzyskanych wyników, należy podkreślić, że w przyszłych badaniach uzasadnione jes zasosowanie innych esów, jak również wykorzysanie danych o innej niż dzienne częsoliwości. Lieraura Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. (1997), The Economerics of Financial Markes, Princeon Universiy Press, Princeon New Jersey. Czekaj J., Woś M., Żarnowski J. (2001), Efekywność giełdowego rynku akcji w Polsce. Z perspekywy dziesięciolecia, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa. Fama E.F. (1970), Efficien Capial Markes: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance, vol. 25, s Fama E.F. (1991), Efficien Capial Markes: II, Journal of Finance, vol. 46, s Haugen R.A. (1996), Teoria nowoczesnego inwesowania, WIG-Press, Warszawa. Kufel T. (2007), Ekonomeria. Rozwiązywanie problemów z wykorzysaniem programu GRETL, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa. Jajuga (red.) (2000), Meody ekonomeryczne i saysyczne w analizie rynku kapiałowego Wydawnicwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław Milo W. (2003), Wybór porfela inwesycyjnego, Wydawnicwo Uniwersyeu Łódzkiego, Łódź Szyszka A. (2003), Efekywność Giełdy Papierów Warościowych w Warszawie na le rynków dojrzałych, Wydawnicwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań. Tarczyński W. (2002), Fundamenalny porfel papierów warościowych, PWE, Warszawa. Wikowska D., Mauszewska A., Kompa K. (2008), Wprowadzenie do ekonomerii dynamicznej i finansowej, Wydawnicwo SGGW, Warszawa. Wikowska D., Żebrowska-Suchodolska D. (2008), Badanie słabej formy efekywności informacyjnej GPW, Sudia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Uniwersyeu Szczecińskiego nr 9, Szczecin, s
12 204 Paweł Jamróz, Jarosław Kilon IFORMATIONAL (IN)EFFICIENCY OF THE POLISH FUTURES MARKET Absrac: Purpose The prices of financial insrumens raded on capial markes is an indirec or a direc reflecion of a number of complex economic phenomena. Verificaion of he weak form of he efficien-marke hypohesis (EMH) is mosly based on he assumpion ha he use of invesmen sraegies based on he knowledge of pas prices of financial insrumens does no guaranee higher han average raes of reurns. The aim of his sudy is o deermine wheher (and o wha exen) he efficien-marke hypohesis can be considered rue in relaion o he fuures conracs lised on Warsaw Sock Exchange sock. Findings The resuls presened in ha paper do no permi an unequivocal rejecion of he weak form of hypohesis of informaional efficiency of he fuures marke of Warsaw Sock Exchange. The obained resuls are consisen wih he conclusions of oher sudies, which idenified some cases of WSE informaional inefficiency, paricularly in relaion o he small and medium-sized companies. Originaliy/Value The research is an exension of previous sudies on he informaional efficiency of he Polish capial marke. The direc implicaion of he paper is he assumpion ha he acive invesmen sraegies can be used successfully for some fuures conracs raded on WSE. Keywords: EMH, fuures conrac, Warsaw Sock Exchange
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Bardziej 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 szczegółowoDYNAMICZNE 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 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 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 szczegółowoANNA 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
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 szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Badanie sacjonarności: o o o Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) Tes KPSS 2. Modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) 3. Modele auoregresyjne
Bardziej 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 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 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 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 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 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 szczegółowoNiestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie
Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:
Bardziej szczegółowoZastosowanie narzędzi analizy technicznej w bezpośrednim i pośrednim inwestowaniu w towary
Anna Górska 1 Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego Warszawa Zasosowanie narzędzi analizy echnicznej w bezpośrednim i pośrednim inwesowaniu
Bardziej szczegółowo1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
Bardziej 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoUMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE
Pior Fiszeder UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE. Wprowadzenie Rynki kapiałowe na świecie są coraz silniej powiązane. Do najważniejszych
Bardziej 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 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 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 szczegółowoJacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Jacek Kwiakowski Magdalena Osińska Uniwersye Mikołaja Kopernika Procesy zawierające sochasyczne pierwiaski jednoskowe idenyfikacja i zasosowanie.. Wsęp Większość lieraury
Bardziej 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 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 Anna Krauze Uniwersye Warmińsko-Mazurski
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 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 szczegółowoEuropejska opcja kupna akcji calloption
Europejska opcja kupna akcji callopion Nabywca holder: prawo kupna long posiion jednej akcji w okresie epiraiondae po cenie wykonania eercise price K w zamian za opłaę C Wysawca underwrier: obowiązek liabiliy
Bardziej 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 szczegółowoSTATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU
GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach e-mail rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU
Bardziej 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 szczegółowoOPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR
Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała
Bardziej 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 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 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 szczegółowoMODELOWANIE 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
Bardziej szczegółowoInwestycje w lokale mieszkalne jako efektywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w latach
Radosław Trojanek Kaedra Mikroekonomii Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Srona nieparzysa Inwesycje w lokale mieszkalne jako efekywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w laach 996-2004.
Bardziej 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 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 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 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 szczegółowoKrzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie
Krzyszof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa Analiza spekralna indeksów giełdowych DJIA i WIG 1 Wprowadzenie We współczesnych analizach ekonomicznych doyczących pomiaru cyklu koniunkuralnego
Bardziej 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 szczegółowoMetody analizy i prognozowania szeregów czasowych
Meody analizy i prognozowania szeregów czasowych Wsęp 1. Modele szeregów czasowych 2. Modele ARMA i procedura Boxa-Jenkinsa 3. Modele rendów deerminisycznych i sochasycznych 4. Meody dekompozycji szeregów
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 szczegółowoWitold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6-8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika Zależność
Bardziej 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 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 POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-86 Nr 89 06 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Ekonomii Kaedra Meod Saysyczno-Maemaycznych w Ekonomii pawel.prenzena@edu.ueka.pl
Bardziej szczegółowoStanisław 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
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 szczegółowoEfektywność informacyjna rynku w formie słabej w okresie prywatyzacji GPW w Warszawie *
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 86 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (015) DOI: 10.1876/frfu.015.75-48 s. 589 597 Efektywność informacyjna rynku w formie słabej w okresie prywatyzacji
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 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 szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 GRZEGORZ MICHALSKI POZIOM ZAANGAŻOWANIA KAPITAŁU W ZAPASACH W ORGANIZACJACH NON-PROFIT * Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoO 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
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 011, sr. 59 69 TESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1 Joanna Olbryś Wydział Informayki,
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 szczegółowoWYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK
Przemysław Jeziorski Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Zakład Demografii i Saysyki Ekonomicznej przemyslaw.jeziorski@ue.kaowice.pl WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 2(301), Sławomir I. Bukowski *
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA (301), 014 * STOPIEŃ INTEGRACJI CZESKIEGO GIEŁDOWEGO RYNKU AKCJI Z GIEŁDOWYM RYNKIEM AKCJI W OBSZARZE EURO 1 1. WPROWADZENIE W obszarze
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 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 szczegółowoOcena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych
Bardziej szczegółowoStały czy płynny? Model PVEC realnego kursu walutowego dla krajów Europy Środkowo-Wschodniej implikacje dla Polski
Maeriały i Sudia nr 312 Sały czy płynny? Model PVEC realnego kursu waluowego dla krajów Europy Środkowo-Wschodniej implikacje dla Polski Pior Kębłowski Maeriały i Sudia nr 312 Sały czy płynny? Model PVEC
Bardziej szczegółowoWarunki tworzenia wartości dodanej w przedsiębiorstwie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 786 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 64/1 (2013) s. 287 294 Warunki worzenia warości dodanej w przedsiębiorswie Arkadiusz Wawiernia * Sreszczenie:
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 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 szczegółowolicencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Bardziej 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 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 szczegółowoPROGNOZOWANIE BRAKUJĄCYCH DANYCH DLA SZEREGÓW O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 289 2016 Maria Szmuksa-Zawadzka Zachodniopomorski Uniwersye Technologiczny w Szczecinie Sudium Maemayki Jan Zawadzki
Bardziej szczegółowoAkademia 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
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 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 szczegółowoWPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/2, 2011, sr. 48 57 WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU Kaarzyna Bień-Barkowska 1 Insyu
Bardziej szczegółowoFinanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena
Finanse 1. Premia za ryzyko PR r m r f. Wskaźnik Treynora T r r f 3. Wskaźnik Jensena r [ rf ( rm rf ] 4. Porfel o minimalnej wariancji (ile procen danej spółki powinno znaleźć się w porfelu w a w cov,
Bardziej szczegółowoWPŁYW 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
Bardziej szczegółowoAnaliza transmisji szoków dla rynków giełdowych Czech, Węgier i Polski w okresie globalnego kryzysu
Bank i Kredy 44 (4), 213, 43 434 www.bankikredy.nbp.pl www.bankandcredi.nbp.pl Analiza ransmisji szoków dla rynków giełdowych Czech, Węgier i Polski w okresie globalnego kryzysu Wojciech Bieńkowski*, Bogna
Bardziej szczegółowoEstymacja stopy NAIRU dla Polski *
Michał Owerczuk * Pior Śpiewanowski Esymacja sopy NAIRU dla Polski * * Sudenci, Szkoła Główna Handlowa, Sudenckie Koło Naukowe Ekonomii Teoreycznej przy kaedrze Ekonomii I. Auorzy będą bardzo wdzięczni
Bardziej szczegółowoAnaliza efektywności kosztowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego kosztu jednostkowego
TRANSFORM ADVICE PROGRAMME Invesmen in Environmenal Infrasrucure in Poland Analiza efekywności koszowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego koszu jednoskowego dr Jana Rączkę Warszawa, 13.06.2002 2 Spis reści
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNY POMIAR EFEKTYWNOŚCI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH OTWARTYCH ZA POMOCĄ EAM (I)
STATYSTYCZNY POMIAR EFEKTYWNOŚCI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH OTWARTYCH ZA POMOCĄ EAM (I) dr Jacek, M. Kowalski Wyższa Szkoła Bankowa w Poznaniu jakowalski@op.pl Absrak Jes o pierwsza część, drugiego z cyklu
Bardziej szczegółowoModelowanie i analiza szeregów czasowych
Modelowanie i analiza szeregów czasowych Małgorzaa Doman Plan zajęć Część. Modelowanie szeregów jednowymiarowych.. Szeregi jednowymiarowe własności i diagnozowanie. Modele auoregresji i średniej ruchomej
Bardziej szczegółowoZJAWISKA SZOKOWE W ROZWOJU GOSPODARCZYM WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ
Anna Janiga-Ćmiel Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Zarządzania Kaedra Maemayki anna.janiga-cmiel@ue.kaowice.pl ZJAWISKA SZOKOWE W ROZWOJU GOSPODARCZYM WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ Sreszczenie:
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE DRZEW KLASYFIKACYJNYCH DO BADANIA KONDYCJI FINANSOWEJ PRZEDSIĘBIORSTW SEKTORA ROLNO-SPOŻYWCZEGO
120 Krzyszof STOWARZYSZENIE Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, EKONOMISTÓW Michał Goskowski ROLNICTWA I AGROBIZNESU Roczniki Naukowe om XVI zeszy 6 Krzyszof Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, Michał Goskowski
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 szczegółowoIntegracja zmiennych Zmienna y
Inegracja zmiennych Zmienna y jes zinegrowana rzędu d jeśli jej różnice rzędu d są sacjonarne. Zapisujemy o y ~ I ( d ). Przyjmuje się również, że zmienna sacjonarna y (jako że nie rzeba jej różnicować,
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 szczegółowoPomiar ryzyka odchylenia od benchmarku w warunkach zmiennej w czasie strategii inwestycyjnej OFE - kotynuacja. Wojciech Otto Uniwersytet Warszawski
Pomiar ryzyka odchylenia od benchmarku w warunkach zmiennej w czasie sraegii inwesycyjnej OFE - koynuacja Wojciech Oo Uniwersye Warszawski Refera przygoowany na Ogólnopolską Konferencję Naukową Zagadnienia
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 szczegółowoKONCEPCJA 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
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 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 szczegółowo