STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU
|
|
- Włodzimierz Mucha
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO Sreszczenie PoniŜsza praca prezenuje esy badające zasadność sosowania modelu wyceny akywów kapiałowych CAPM w przypadku Giełdy Papierów Warościowych w Warszawie SA. Wykorzysano dwa podejścia do esowania modelu radycyjne (zaproponowane przez Fama i MacBeh) oraz warunkowe (zaproponowane przez Peengill, Sundaram oraz Maur). Podejście warunkowe zawiera dodakowo es średnio dodanich nadwyŝek rynkowych oraz es symeryczności zaleŝności ryzyko dochód w okresach dodanich i ujemnych nadwyŝek rynkowych. Weryfikację modelu przeprowadzono dla dziennych logarymicznych sóp zwrou z akcji 9 spółek noowanych na GPW w okresie syczeń grudzień 5. Słowa kluczowe CAPM, współczynnik bea, meoda najmniejszych kwadraów (MNK), równanie regresji, model korelacji krzyŝowej WPROWADZENIE Model wyceny akywów kapiałowych (Capial Asse Pricing Model) powsał dzięki pracom W. Sharpe a [Sharpe 964]. W modelu ym zmiany ceny akcji łumaczy się jako dąŝenie do osiągnięcia przez nie sanu równowagi. KaŜdy walor w modelu charakeryzuje się ryzykiem, mierzonym współczynnikiem bea, oraz sopą zwrou. Współczynnik bea jes jedną z miar ryzyka, określającą zaleŝność sopy zwrou akcji od przecięnej sopy zwrou obserwowanej na rynku. Informuje, o ile w przybliŝeniu zmieni się sopa zwrou danego waloru, jeśli sopa zwrou dla indeksu rynkowego wzrośnie o jeden procen [Gołąbowska ]. Tak więc współczynnik bea mierzy wraŝliwość danego waloru na ruchy rynku [Bryka- Kia i in. 4]. Tesowanie modelu CAPM opiera się na sprawdzeniu, czy zachowana jes relacja pomiędzy ryzykiem rynkowym, wyraŝonym przez współczynnik bea, a oczekiwaną sopą zwrou z akcji. Powsało równieŝ wiele prac, kóre zarówno powierdzają jak i negują podsawowe załoŝenia modelu. METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU Zasadność sosowania modelu CAPM w warunkach polskiego rynku kapiałowego przeesowano sosując dwa podejścia radycyjne (radiional approach) oraz warunkowe (condiional approach). Tradycyjne podejście do esowania CAPM zaproponowali Fama i MacBeh [Fama i in. 973]. Koncepcja a zakłada podział całego okresu badawczego na rzy
2 34 podokresy budowania porfeli (porfolio formaion subperiod), szacowania współczynników bea porfeli (iniial esimaion subperiod) oraz esowania modelu (esing subperiod). W podokresie formowania porfeli, współczynniki bea dla poszczególnych akcji objęych badaniem szacowane są meodą najmniejszych kwadraów na podsawie równania regresji R ˆ α + ˆ β R + ˆ ξ, () gdzie i i βˆ i oznacza esymaor rzeczywisego parameru β dla i m i i ego akywu, naomias ξˆ i oznacza błąd szacunku, z załoŝenia losowy, dla i ego akywu w okresie. Oszacowane w en sposób współczynniki bea słuŝą nasępnie do uworzenia porfeli. Proces en odbywa się na zasadzie rankingu do porfela pierwszego wchodzi określona ilość walorów o najwyŝszych warościach współczynnika bea, do porfela drugiego, a sama ilość akcji, ale o najwyŝszym współczynniku spośród pozosałych, i ak aŝ do wyczerpania całego zbioru akcji objęych badaniem. W podokresie szacowania współczynników bea dla uworzonych porfeli, warości βˆ p esymowane są za pomocą modelu regresji Rˆ ˆ α + ˆ β R + ˆ ξ, () gdzie p p p m Rˆ p oznacza średni zwro z akcji w porfelu p w okresie, βˆ p jes esymaorem rzeczywisego parameru β dla porfela zwrou z porfela rynkowego w okresie, naomias p R m oznacza sopę ξˆ p o błąd esymacji, z załoŝenia losowy, dla porfela p w okresie. Oszacowane współczynniki bea dla zbudowanych porfeli wykorzysywane są nasępnie w osanim eapie badania podokresie esowania modelu. W eapie ym, do esowania zasadności CAPM, sosowany jes model korelacji krzyŝowej (cross-secional regression model), opisany równaniami Rˆ ˆ p R f ˆ + ˆ ˆ β + ˆ ξ, (3) p ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ξ R ˆ p R f + β + β + 3 S + ξ p, (4) gdzie ˆ β jes esymaorem rzeczywisego parameru β dla porfela p, orzymanym w okresie szacowania współczynników bea dla porfeli ( ), ˆ β o kwadra warości ˆ ξ β, naomias S ˆ oznacza odchylenie sandardowe błędu esymacji, orzymanego w okresie szacowania współczynników bea. porfeli ( )
3 343 Równanie określone wzorem (3) esuje dodanią zaleŝność między ryzykiem, mierzonym współczynnikiem bea, a sopą zwrou. Naomias równanie określone wzorem (4) zawiera dodakowo zmienne ˆ β, słuŝącą do esowania liniowości wynikającej z załoŝeń modelu oraz S ˆ ξ, słuŝącą do esowania isnienia innych, niŝ bea, czynników ryzyka, mogących łumaczyć zwroy z akywów. Wykorzysując saysykę Sudena do wyznaczenia isoności współczynników ˆ, ˆ ˆ, oraz ˆ3, analizowane są nasępujące hipoezy jes isonie róŝny od zera H, H ;. ˆ. ˆ 3. ˆ 4. ˆ3, kóry reprezenuje premię za ryzyko, jes dodani H, H > ;, reprezenujący nieliniową relację ryzyko-dochód, jes równy zero H, H ;, reprezenujący inne niŝ bea czynniki ryzyka, jes równy zero H 3, H 3. Saysyka sprawdzająca zadana jes poniŝszym wzorem ˆ i o v 4 sopniach swobody (5) D ˆ ( ), i Warunkowe podejście do esowania modelu CAPM zaproponowane zosało przez Peengil a, Sundaram a i Mahur a [Peengil i in. 995]. Warian en załoŝenia modelu esuje przy pomocy poniŝszego równania regresji (PSM) ˆ ( ) ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ξ R p R f ϕ + ϕ δβ + ϕ δ β + ϕ3 β + ϕ 4 S + ξ p, (6) gdzie δ oznacza zmienną dychoomiczną, uŝywaną do określenia dodaniej i ujemnej nadwyŝki sopy zwrou z rynku ( δ R m R > oraz δ R m R < ). f f Równanie (6) określa, Ŝe jeŝeli zrealizowana sopa zwrou z rynku jes wyŝsza od sopy zwrou wolnej od ryzyka, o isnieje dodania zaleŝność pomiędzy współczynnikiem bea a zrealizowanymi zwroami z porfela. Z drugiej srony, gdy zrealizowany zwro z rynku jes niŝszy niŝ sopa zwrou wolna od ryzyka, isnieje ujemna zaleŝność pomiędzy współczynnikiem bea a zrealizowanymi zwroami z porfela. Równanie (6), podobnie jak (4), zawiera es liniowości oraz es Skró pochodzi od pierwszych lier nazwisk auorów.
4 344 isnienia innych niŝ bea czynników ryzyka odpowiedzialnych za kszałowanie się sóp zwrou porfeli na rynku. Zasadność sosowania warunkowego podejścia do modelu wyceny akywów kapiałowych esowana jes za pomocą nasępujących hipoez. ˆϕ jes isonie róŝny od zera H ϕ, H ϕ ;. ˆϕ, reprezenujący premię za ryzyko, jes dodani w okresie wzrosów na rynku H ϕ, H ϕ ; > 3. ˆϕ, reprezenujący premię za ryzyko, jes ujemny w okresach spadków na rynku H ϕ, H ϕ ; < 4. ˆϕ 3, reprezenujący nieliniową zaleŝność ryzyko-dochód, jes równy zero H ϕ, H ϕ ; ˆϕ 4, reprezenujący inne, niŝ współczynnik bea, czynniki ryzyka, jes równy zero H ϕ, H ϕ. 4 4 Tes dodaniej zaleŝności ryzyko-dochód jes ponado badany za pomocą dwóch dodakowych warunków - nadwyŝki rynkowe nad sopą wolną od ryzyka R są, średnio, dodanie oraz zaleŝność ryzyko-dochód jes symeryczna ( ) m R f pomiędzy okresami dodanich i ujemnych nadwyŝek rynkowych ( Rm R f ). Do przeesowania pierwszego z powyŝszych warunków wykorzysywany jes sandardowy es Sudena. Naomias w przypadku warunku drugiego, porównywane są współczynniki ˆϕ oraz ˆϕ i wykorzysywany jes es Sudena dla średnich z dwóch populacji. Hipoezy mają nasępującą posać H ˆ ϕ + ˆ ϕ, H ˆ ϕ + ˆ ϕ. Saysyka esująca warunek drugi ma posać ˆ ϕ ˆ + ϕ o v sopniach swobody. (7) D ˆ ϕ + D ˆ ϕ + cov ˆ ϕ, ˆ ϕ ( ) ( ) ( ), Warunek symeryczności relacji ryzyko-dochód (dodaniej zaleŝności w okresach wzrosów na rynku oraz ujemnej w okresach spadków) pozosaje spełniony, w przypadku braku podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej. ANALIZA EMPIRYCZNA NA PRZYKŁADZIE GPW W WARSZAWIE W badaniu uwzględniono 9 spółki, noowane w okresie od sycznia do grudnia 5. Wszelkie braki danych uzupełniono meodą inerpolacji liniowej. Porfelem rynkowym jes Warszawski Indeks Giełdowy WIG. Walorem wolnym
5 345 od ryzyka są 3 ygodniowe bony skarbowe emiowane przez Skarb Pańswa (roczną renowność zdyskonowano na dzienną sopę zwrou). Wykorzysując zaproponowaną meodologię okres badawczy podzielono na rzy podokresy Tabela. Podział okresu badawczego Okres I - Formowanie porfeli na podsawie współczynników bea poszczególnych akcji, Okres II - 3 Esymacja współczynników bea uformowanych porfeli, Okres III 4-5 Tesowanie modelu. W całym okresie badania wykorzysano logarymiczną sopę zwrou akcji i ej spółki definiowaną jako R i ln P ln P, gdzie P oznacza odpowiednio cenę akcji w okresie oraz. Wyniki esymacji paramerów równań (3) oraz (4) przedsawiono w abeli. Na poziomie isoności α, 5 warość parameru ˆ jes saysycznie nieisona w przypadku porfeli oznaczonych numerami 8,, oraz, co oznacza, Ŝe dla ych porfeli ponoszenie ryzyka nierynkowego nie wiązało się z Ŝadnym dodakowym zyskiem dla inwesorów. W przypadku parameru ˆ hipoezę zerową odrzucono ylko w przypadku porfela oznaczonego numerem 7 (dla α, 5 ). Nie mniej jednak, mimo iŝ paramer jes saysycznie isony, jego warość jes ujemna, co nie jes zgodne z załoŝeniem modelu CAPM. W pozosałych przypadkach brak jes podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej. Podsumowując wyniki esymacji równania regresji (3) dla kaŝdego z badanych porfeli swierdzono, Ŝe w badanym okresie na polskiej giełdzie nie były spełnione załoŝenia modelu doyczące dodaniej zaleŝności pomiędzy ryzykiem, mierzonym współczynnikiem bea, a oczekiwaną sopą zwrou porfela. Wyniki esów na podsawie równania (4) przedsawiono w abeli 3. Zakładając poziom isoności α,5 swierdzono, Ŝe warość parameru ˆ saysycznie isonie róŝni się od zera dla porfeli o numerach,, 5 oraz 6. W pozosałych przypadkach brak jes podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej (co jes zgodne z załoŝeniem modelu). Paramer ˆ jes saysycznie isony, na poziomie α, 5, ylko dla porfela o numerze 7 (jednak mimo ego warość parameru jes ujemna). Warości paramerów ˆ oraz ˆ3 dla wszyskich porfeli są saysycznie nieisone (dla α,5 ). Tak więc w badanym okresie na polskiej giełdzie wysępowała liniowa zaleŝność pomiędzy sopami zwrou a ryzykiem bea oraz nie wysępowały dodakowe czynniki wpływające na poziom sóp zwrou badanych porfeli.
6 346 Tabela. Wyniki esymacji paramerów równania regresji danego wzorem (3) Rˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ β p R f + + ˆ ξ p Sudena p value ˆ ˆ ˆ ˆ P,543,4 (,56)* (,) 9,7859,8547,,434 P,3,5 (,54) (,98) 4,3588,539,9,69 P 3,477,5 (,78) (,34) 6,339,33,,8339 P 4,467 -,73 (,34) (,76) 3,474 -,9889,7,33346 P 5,365,459 (,9) (,5) 4,44,898,59,85 P 6,465 -,78 (,57) (,4) 8,859 -,77,,488 P 7,463 -,43 (,7) (,66) 6,655 -,48655,,97 P 8,8,4 (,89) (,98),39,567,7585,37 P 9,96,8 (,9) (,9),379,93969,4396,35758 P -,5,73 (,65) (,87) -,974,9564,84893,356 P,89 -, (,6) (,69),788 -,945,45,458 P -,6 -,9 (,) (,5) -,763 -,67,45357,93 Źródło obliczenia własne; * w nawiasach podano warość błędu średniego szacunku Warunkowe podejście do esowania modelu CAPM zakłada isnienie dodanich i ujemnych nadwyŝek rynkowych, odpowiednio w okresie wzrosów na rynku, jak i w okresie spadków (równanie (6)). Wyniki esymacji wspomnianego równania regresji przedsawiono w abeli 4. Zakładając poziom isoności α,5 warości prawie wszyskich paramerów są saysycznie nieisone. Odsępswa wysępują ylko w przypadku parameru ˆϕ dla porfeli o numerach,, 5, 6 oraz 7. Paramery ˆϕ oraz ˆϕ spełniały w pełni załoŝenia esu ylko w przypadku porfeli o numerach 3 oraz 8. Nie mniej jednak ich warości były saysycznie nieisone. Podobne wnioski moŝna wysnuć odnośnie paramerów ˆϕ 3 oraz ˆϕ 4. Tak więc w przypadku analizowanych porfeli nie spełnione było załoŝenie isnienia dodaniej i ujemnej zaleŝności ryzyko - dochód odpowiednio
7 347 w okresie dodanich i ujemnych nadwyŝek rynkowych. Nasępnym eapem esowania modelu w warunkowym podejściu jes es średnich nadwyŝek rynkowych oraz es symeryczności ych nadwyŝek. Wyniki pierwszego z nich przedsawiono w abeli 5. Na poziomie isoności α, 5 odrzucono hipoezę zerową w przypadku jedenasu porfeli. Tylko porfel o numerze nie spełniał ego załoŝenia. Podsumowując, załoŝenie o wysępowaniu średnich dodanich nadwyŝek rynkowych jes spełnione w przypadku większości z analizowanych porfeli (przy obu przyjęych poziomach isoności). Kolejnym esem jes wspomniany es badający, czy relacja pomiędzy ryzykiem i sopą zwrou w okresach dodanich i ujemnych nadwyŝek jes symeryczna. Hipoeza zerowa głosi symeryczność nadwyŝek. Wyniki esu przedsawiono w abeli 6. Na podsawie wyników esu, brak jes podsaw do odrzucenia hipoezy zerowej. Osaecznie zaem moŝna swierdzić, Ŝe w badanym okresie zachowana była symeryczność związku ryzyka i sopy zwrou na polskiej giełdzie dla wszyskich badanych porfeli. PODSUMOWANIE Na podsawie danych pochodzących z Giełdy Papierów Warościowych S.A. w Warszawie dokonano esu zasadności sosowania modelu wyceny akywów kapiałowych CAPM. Wyniki ych esów w obu podejściach przemawiają za odrzuceniem modelu, jako opisującego zachowanie się sóp zwrou na rynku. Sosowalność CAPM powierdzają ylko esy liniowości oraz isnienia dodakowych czynników mogących mieć wpływ na poziom zrealizowanych sóp zwrou. Podobne wyniki dały esy symeryczności relacji ryzyko dochód w okresach dodanich i ujemnych nadwyŝek rynkowych oraz es isnienia średnich, dodanich nadwyŝek rynkowych. Wyniki esów naleŝy inerpreować dość osroŝnie, gdyŝ polski rynek kapiałowy jes rynkiem młodym, w począkowej fazie rozwoju (porównując z innymi wielkimi zachodnimi rynkami finansowymi), a o moŝe mieć duŝy wpływ na wyniki esów modelu. Ponado na wyniki esu rzuuje równieŝ zby mała liczba obserwacji, gdyŝ w badaniu uwzględniono ylko e spółki, kóre w całym analizowanym okresie noowane były na polskiej giełdzie.
8 348 Tabela 3. Wyniki esymacji paramerów równania regresji danego wzorem (4) Źródło obliczenia własne. * w nawiasach podano warość błędu średniego szacunku
9 Tabela 4. Wyniki esymacji równania regresji danego wzorem (6) 349 Źródło obliczenia własne. * w nawiasach podano warość błędu średniego szacunku
10 35 Tabela 5. Wyniki esu średnich nadwyŝek rynkowych Paramer P P P 3 P 4 P 5 P 6 Średnia premia za ryzyko,57,6,49,35,5,4 Odchylenie sandardowe,,3,9,3,7, Liczba obserwacji Sudena 3,439 5,5 8,53 5,699 9,863 9,8566 p value,,,,,, Paramer P 7 P 8 P 9 P P P Średnia premia za ryzyko,3,,7,9, -,9 Odchylenie sandardowe,9,,5,7,9,35 Liczba obserwacji Sudena 8,4,74 5,79 3,65,5899 -,67 p value,,64,,7,85,77 Źródło obliczenia własne Tabela 6. Tes symeryczności nadwyŝek rynkowych Paramer P P P 3 P 4 P 5 P 6 ˆϕ,36 -,57,9 -,6,86 -,3 ˆϕ,34 -,77 -,49 -,636,758 -,45 ( ˆϕ ) ( ˆϕ ) ( ˆ, ϕ ) D,35,54,7533,8463,493,886 D,43,5344,66,357,359,3997 ϕ ˆ -,99 -,534 -,97 -,384 -,98 -,79 Sudena,735 -,47 -,8 -,58,737 -,456 p value,994,9969,9995,9886,9433,9885 Paramer P 7 P 8 P 9 P P P ˆϕ -,87,,5,865 -,53,57 cov ˆϕ -,4 -,533,66,493 -,439,38 ( ˆϕ ) ( ˆϕ ) ( ˆ, ϕ ) D,66,7496,995,9,4,57 D,4733,375,38,544,4347,494 cov ϕ ˆ -,343 -,83 -,345 -,57 -,3646 -,35499 Sudena -,975 -,6,778,67 -,354,444 p value,9349,985,9789,9564,9843,9886 Źródło obliczenia własne
11 35 LITERATURA Bryka Kia K., Rozkru D. Tesowanie modelu CAMP na polskim rynku kapiałowym, Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego, Nr 389, Finanse. Rynki Finansowe. Ubezpieczenia. Nr, 4. Fama E. F., MacBeh J. D. Risk, reurn, and equilibrium empirical ess, Journal of Poliical Economy, Vol. 8, 973, p Gołąbowska B. Wykorzysanie współczynnika bea w podejmowaniu decyzji inwesycyjnych, praca dokorska, Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Kaowicach, Kaowice. Peengil G. N., Sundaram S., Mahur I. The condiional relaion beween bea and reurns, Journal of Financial and Quaniaive Analysis, Vol. 3, No, March 995, p. -6. Sharpe W. F. Capial asse prices a heory of marke equilibrium under condiions of risk, The Journal of Finance, Vol., No 3, Sepember 964, p The saisical verificaion of he CAPM in he polish capial marke Summary This paper presens some ess of validiy of CAPM using daa from he Warsaw Sock Exchange (WSE). Two approaches are presened he radiional approach (proposed by Fama and MacBeh) and condiional approach (proposed by Peengill, Sundaram and Mahur). The condiional approach conains addiionally wo ess firs one, ha he excess marke reurns are, on average, posiive and second one ha he risk reurn relaionship is symmerical beween periods of posiive and negaive excess marke reurns. To es he assumpions of CAPM he daily log-reurns of 9 socks lised in he WSE for he period January o December 5 are used in his sudy. Key words CAPM, bea coefficien, he Ordinary Leas Square (OLS), he crosssecional regression model
Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.
Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki
Bardziej 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Bardziej 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 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 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 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 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 szczegółowoMagdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Szkoła Główna Handlowa Modelowanie zmienności
Bardziej szczegółowoPIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Katedra Ekonometrii i Statystyki
PIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Kaedra Ekonomerii i Saysyki DYNAMICZNA ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY OCZEKIWANĄ STOPĄ ZWROTU A WARUNKOWĄ WARIANCJĄ Sreszczenie: W badaniu zasosowano modele GARCHM ze sałym
Bardziej 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 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 szczegółowoKlasyfikacja 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 -
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 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 szczegółowoNie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce
Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.75-16 s. 193 204 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych
Bardziej szczegółowoDaniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wykorzysanie
Bardziej 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 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 szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
Bardziej 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 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 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 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 szczegółowoHeteroskedastyczność szeregu stóp zwrotu a koncepcja pomiaru ryzyka metodą VaR
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Heeroskedasyczność szeregu sóp zwrou a koncepcja pomiaru ryzyka meodą VaR Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka
Bardziej 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Bardziej 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 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 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 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 szczegółowoPolitechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
Bardziej 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 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 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 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 szczegółowoModel segmentowy bezzatrudnieniowego wzrostu gospodarczego
Maria Jadamus-Hacura * Krysyna Melich-Iwanek ** Model segmenowy bezzarudnieniowego wzrosu gospodarczego Wsęp Wzros gospodarczy jes jednym z podsawowych czynników kszałujących rynek pracy. Rynek en jes
Bardziej szczegółowoZajęcia 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
Bardziej szczegółowoCopyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017
Recenzenci: dr hab. Sanisław Łobejko, prof. SGH prof. dr hab. Doroa Wikowska Redakor naukowy: Joanicjusz Nazarko Auorzy: Ewa Chodakowska Kaarzyna Halicka Arkadiusz Jurczuk Joanicjusz Nazarko Redakor wydawnicwa:
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI
Zasosowanie modeli ekonomerycznych do badania skłonności STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 2 39 MARIUSZ DOSZYŃ Uniwersye Szczeciński ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA
Bardziej szczegółowoWykorzystanie 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
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu
Bardziej szczegółowoAnaliza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1
Joanna Olbryś * Analiza sabilności paramerów hybrydowych modeli marke-iming polskich funduszy inwesycyjnych Wsęp Hybrydowe czeroczynnikowe modele marke-iming funduszy inwesycyjnych akcji polskich zosały
Bardziej szczegółowoWpływ przestępczości na wzrost gospodarczy
Magdalena Paszkiewicz Uniwersye Łódzki magpasz@wp.pl Wpływ przesępczości na wzros gospodarczy Myśl o dobrobycie jes bliska każdemu z nas. Chcielibyśmy być obywaelami bogaego, praworządnego pańswa, w kórego
Bardziej 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 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 szczegółowoA 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 T A U N I V E R S I T A T I S N I O L A I O P E R N I I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYZNO-SPOŁEZNE ZESZYT 389 TORUŃ 2009 Uniwersye Ekonomiczny w Poznaniu Kaedra Maemayki Sosowanej Blanka Minc DYNAMIKA
Bardziej szczegółowoDr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elementy ekonometrii stosowanej cz. II Istotność zmiennych modelu, autokorelacja i modele multiplikatywne
Dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elemeny ekonomerii sosowanej cz. II Isoność zmiennych modelu, auokorelacja i modele muliplikaywne Ekonomeria-ćw.cz-SSW dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Kaedra Nauk
Bardziej szczegółowoŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, sr. 389 398 ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych
Bardziej 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 szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
Bardziej szczegółowoE k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
Bardziej 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 szczegółowoAnaliza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie
inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo
Bardziej szczegółowoJerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Poliechnika Gdańska Dynamika wzrosu
Bardziej 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 szczegółowo3. Optymalizacja portfela inwestycyjnego Model Markowitza Model jednowskaźnikowy Sharpe a Model wyceny aktywów kapitałowych CAPM
3. Optymalizacja portfela inwestycyjnego Model Markowitza Model jednowskaźnikowy Sharpe a Model wyceny aktywów kapitałowych CAPM Oczekiwana stopa zwrotu portfela dwóch akcji: E(r p ) = w 1 E(R 1 ) + w
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
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 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 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 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 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 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 szczegółowoANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
Bardziej szczegółowoOCENA PRZYDATNOŚCI MODELI VaR DO SZACOWANIA RYZYKA INWESTYCJI NA RYNKU METALI SZLACHETNYCH
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 295 2016 Małgorzaa Jus Uniwersye Przyrodniczy w Poznaniu Wydział Ekonomiczno-Społeczny Kaedra Finansów i Rachunkowości
Bardziej szczegółowoAnaliza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1
Joanna Olbryś * Analiza sabilności paramerów hybrydowych modeli marke-iming polskich funduszy inwesycyjnych 1 Wsęp Hybrydowe czeroczynnikowe modele marke-iming funduszy inwesycyjnych akcji polskich zosały
Bardziej szczegółowoStatystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego
Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez
Bardziej szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO
ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO Kaarzyna Czech Wydział Nauk Ekonomicznych SGGW w Warszawie Wprowadzenie Niezabezpieczony parye sóp procenowych (UIP jes elemenem wielu ważnych modeli kursów
Bardziej szczegółowo( ) ( ) ( τ) ( t) = 0
Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany
Bardziej szczegółowoWPŁYW RUCHU DROGOWEGO NA POZIOM ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA ORAZ RYZYKO CHORÓB UKŁADU ODDECHOWEGO. CZ. I OPIS
MODELOWANIE INśYNIERSKIE ISSN 1896-771X 37, s. 11-18, Gliwice 2009 WPŁYW RUCHU DROGOWEGO NA POZIOM ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA ORAZ RYZYKO CHORÓB UKŁADU ODDECHOWEGO. CZ. I OPIS ZALEśNOŚCI POZIOMÓW ZANIECZYSZCZEŃ
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Bardziej szczegółowoMetody i narzędzia ewaluacji
Meody i narzędzia ewaluacji wyników zdalnego esowania wiedzy (plaforma informayczna e-maura) Książka przygoowana w ramach projeku E-maura, współfinansowanego przez Unię Europejską w ramach Europejskiego
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 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 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 szczegółowoANALIZA PORÓWNAWCZA ŚREDNIEGO ODSETKA CZASU PRZEBYWANIA W PIERWSZEJ I DRUGIEJ POŁOWIE DNIA BADANIA EMPIRYCZNE
Tadeusz Czernik Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Kaedra Maemayki Sosowanej adeusz.czernik@ue.kaowice.pl daniel.iskra@ue.kaowice.pl ANALIZA PORÓWNAWCZA ŚREDNIEGO ODSETKA CZASU PRZEBYWANIA
Bardziej szczegółowoOddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
Bardziej szczegółowo