Programy skupu aktywów Europejskiego Banku Centralnego w dobie kryzysu zadłużeniowego w strefie euro
|
|
- Sławomir Cybulski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZESZYT NR 4 (2013)
2 Programy skupu akywów Europejskiego Banku Cenralnego w dobie kryzysu zadłużeniowego w srefie euro Wojciech Grabowski *1 Ewa Sawasz **2 Wsęp Globalny kryzys finansowy, kóry rozpoczął się paniką na amerykańskim rynku międzybankowym laem 2007 r., rozprzesrzenił się na wiele krajów. W Europie przyjął on posać kryzysu zadłużeniowego części gospodarek srefy euro, co było związane z wybuchem zw. kryzysu greckiego w maju 2010 r. Najogólniej rzecz ujmując, można swierdzić, że wzros obaw doyczących sanu finansów publicznych Grecji spowodował inensyfikację napięć na rynkach finansowych. W szczególności objawiło się o wzrosem spreadów między renownościami obligacji skarbowych pańsw członkowskich srefy euro a odpowiednimi walorami niemieckimi, kóre w przypadku większości zw. krajów peryferyjnych Unii Gospodarczej i Waluowej (UGiW) osiągnęły najwyższy poziom od czasu jej uworzenia w 1999 r. W ramach działań anykryzysowych podjęo decyzję o uworzeniu Europejskiego Insrumenu Sabilności Finansowej, kóry miał udzielać pomocy finansowej krajom srefy euro napoykającym rudności w samodzielnym pozyskiwaniu środków po akcepowalnym koszcie. Równocześnie 10 maja 2010 r. Europejski Bank Cenralny (EBC) w celu przywrócenia prawidłowego funkcjonowania mechanizmu ransmisji poliyki pieniężnej (EBC, 2010a) posanowił reakywować część środków wprowadzanych w odpowiedzi na wcześniejsze fazy kryzysu, a akże, co najważniejsze, ogłosił Program Rynków Papierów Warościowych (Securiies Markes Programme, SMP), zakładający możliwość dokonywania przez EBC zakupów obligacji skarbowych pańsw członkowskich srefy euro na rynku wórnym. Z uwagi na rakaowy zakaz bezpośredniego finansowania długów rządów krajów srefy euro przez EBC (ar. 123 Trakau o funkcjonowania Unii Europejskiej, TFUE) ogłoszenie programu SMP wzbudziło duże konrowersje. Program był szeroko kryykowany w szczególności w Niemczech, gdzie ar. 123 TFUE jes posrzegany jako * 1 Wojciech Grabowski dr, Kaedra Modeli i Prognoz Ekonomerycznych UŁ. ** 2 Ewa Sawasz mgr, Kaedra Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych UŁ. 5
3 jedno z najważniejszych osiągnięć w bankowości cenralnej (Weidmann 2011). Z kolei dla innych ylko EBC jako insyucja dysponująca nieograniczonymi zasobami jes w sanie skuecznie zapobiegać panice na rynkach obligacji skarbowych w srefie euro (De Grauwe 2011). Równocześnie z powodu ograniczeń w ramach programu SMP, przede wszyskim doyczących wielkości nabywanych obligacji program oceniono jako mało skueczny (De Grauwe 2012). W odróżnieniu od programu SMP drugi program EBC, kóry dopuszcza zakup obligacji skarbowych pańsw członkowskich srefy euro na rynku wórnym program bezwarunkowych ransakcji monearnych (Ourigh Moneary Transacions, OMT) zakłada nieograniczony zakres możliwej pomocy. Szczegóły echniczne ransakcji OMT podano do publicznej wiadomości we wrześniu 2012 r. Niemniej jednak jego zapowiedź można wiązać z przemówieniem prezesa EBC M. Draghiego, kóry podczas Global Invesmen Conference w Londynie w lipcu 2012 r. ogłosił, że EBC w ramach swojego mandau jes goowy uczynić wszysko, aby raować euro (Draghi 2012). Zaobserwowany po ej wypowiedzi wyraźny spadek renowności obligacji skarbowych peryferyjnych krajów srefy euro sprawił, że uznano ją za jedną z najbardziej udanych inerwencji słownych w hisorii bankowości cenralnej ( The Economis 2013). Celem arykułu jes porównanie wpływu programów SMP i OMT na kszałowanie się renowności obligacji skarbowych peryferyjnych pańsw srefy euro, przy czym już na wsępnie zaznaczamy, że doychczas (jesień 2013 r.) nie zosała przeprowadzona żadna inerwencja w ramach programu OMT. W efekcie jego wpływ jes rozparywany w konekście spadku renowności obserwowanego po przemówieniu M. Draghiego z konferencji inwesorów w Londynie. Na ej podsawie sawiamy hipoezę, że program OMT odegrał większą rolę w poprawie syuacji na rynkach obligacji skarbowych peryferyjnych pańsw UGiW. Ponado badamy rwałość skuków ych programów, czyli spadek renowności analizowanych walorów, przy czym przypuszczamy, że w przypadku programu OMT były one rwalsze. Arykuł składa się z dwóch zasadniczych części: 1. w pierwszej przedsawiamy szczegóły echniczne programów SMP i OMT; 2. w drugiej prezenujemy wyniki esymacji paramerów rozszerzonego modelu klasy ARCH. Programy SMP i OMT Program SMP zosał usanowiony w celu przeciwdziałania nieprawidłowościom w funkcjonowaniu rynków papierów warościowych oraz w celu przywrócenia właściwego działania mechanizmu ransmisji poliyki pieniężnej (EBC, 2010a). Program przewidywał inerwencje na rynkach publicznych oraz niepublicznych dłużnych papierów warościowych pańsw srefy euro, przy czym właśnie ze względu na przywoływany ar. 123 TFUE w przypadku ych pierwszych zakupy mogły być dokonywane wyłącznie na rynku wórnym, zaś w przypadku ych drugich również na rynku pierwonym. W założeniach programu podano, że skala inerwencji będzie usalana przez EBC. Równocześnie ogłoszono, że płynność osiągnięa w ramach za- 6
4 kupów będzie w pełni serylizowana, a zaem program nie wpłynie na ogólny poziom płynności i sopy rynku pieniężnego (EBC, 2010b). Wykres 1. Programy SMP i OMT na le renowności dziesięciolenich obligacji skarbowych wybranych pańsw srefy euro 50 % ogłoszenie SMP zw. Draghi's London speech; Niemcy Włochy Hiszpania Porugalia Grecja Serie6 Źródło: opracowanie własne na podsawie danych Bloomberg. Osania obserwacja odnosi się do r. EBC prowadził skup papierów warościowych w ramach programu SMP dwueapowo. Od maja 2010 r. do marca 2011 r. EBC zakupił papiery warościowe o łącznej kwocie mln EUR. Po krókiej przerwie, w sierpniu 2011 r., EBC podjął decyzję o wznowieniu programu. Po okresie sierpień 2011 r. czerwiec 2012 r. skumulowana warość zakupów wyniosła mln EUR (wykres 2). 7
5 Wykres 2. Zakupy w ramach programu SMP (w mld EUR) Źródło: opracowanie własne na podsawie danych Bloomberg. Osania obserwacja odnosi się do r. Szczegóły echniczne programu OMT zosały podane do publicznej wiadomości we wrześniu 2012 r. Transakcje OMT mają zapewnić właściwą ransmisję impulsów poliyki pieniężnej we wszyskich krajach srefy euro i chronić jedność poliyki pieniężnej. Pozwolą one Eurosysemowi przeciwdziałać poważnym zaburzeniom na rynkach obligacji skarbowych, wynikającym zwłaszcza z bezpodsawnych obaw inwesorów doyczących możliwości rezygnacji z euro [ ] (EBC, 2012a). Jednocześnie EBC wyraźnie podkreślał, że działa w ramach mandau zorienowanego na zapewnienie sabilności cen w średnim okresie, a decyzje doyczące poliyki pieniężnej podejmuje niezależnie (EBC, 2012b). Zasady programu OMT zosały wyraźnie sprecyzowane. Po pierwsze ransakcje OMT są uwarunkowane odpowiednim programem EFSF/ESM, kóry może przyjąć formę pełnego programu dososowań makroekonomicznych albo programu osrożnościowego (w posaci wspomagającej uwarunkowanej linii kredyowej), przy założeniu, że dopuszcza on możliwość dokonywania zakupów na rynku pierwonym przez EFSF/ESM 1. Równocześnie pomoc Międzynarodowego Funduszu Waluowego w opracowywaniu warunków doyczących poszczególnych krajów oraz w moniorowaniu danego programu będzie pożądana, choć nie jes ona konieczna (EBC, 2012a). EBC będzie prowadzić ransakcje OMT w zakresie, w kórym uzna o za zasadne w odniesieniu do poliyki pieniężnej, przy założeniu, że zosaną spełnione warunki 1 W październiku 2012 r. rozpoczął działalność sały mechanizm pomocy finansowej dla srefy euro Europejski Mechanizm Sabilności (European Sabiliy Mechanism, ESM), zasępujący EFSF. 8
6 odpowiedniego programu EFSF/ESM. Decyzja o zakończeniu ransakcji OMT nasąpi w momencie osiągnięcia zakładanych celów albo wedy, kiedy warunki programu nie zosaną spełnione. EBC pozosawił sobie pełną dyskrecjonalność odnośnie do rozpoczęcia, konynuacji i zakończenia ransakcji OMT. Po drugie ransakcje OMT będą skoncenrowane na krókim krańcu krzywej dochodowości, w szczególności na obligacjach skarbowych o erminie zapadalności od 1 roku do 3 la. Równocześnie nie usanowiono żadnych limiów w odniesieniu do rozmiaru ransakcji OMT. Po rzecie EBC nie będzie miał sausu wierzyciela uprzywilejowanego (ang. pari passau reamen). Po czware płynność w ramach programu OMT będzie w pełni serylizowana. Po piąe program OMT będzie się charakeryzował wysokim sopniem przejrzysości, jeśli chodzi o skupywane akywa. Po szóse wraz z ogłoszeniem programu OMT program SMP zosał zakończony. Saysyki opisowe i wyniki esów pierwiaska jednoskowego Przedmioem analizy są renowności obligacji skarbowych ro i, gdzie i przyjmuje warości 1,2,3 oraz 4 odpowiednio dla Grecji, Włoch, Hiszpanii i Porugalii. Badanie empiryczne jes opare na danych dziennych obejmujących okres od począku 2010 r. do 19 lipca 2013 r 2. Źródłem danych jes baza Bloomberg. Wykres 3 ilusruje kszałowanie się zmian renowności obligacji, zaś abela 1 zawiera saysyki opisowe. Wykres 3. Zmiany renowności obligacji skarbowych 2 Obligacje skarbowe pańsw członkowskich srefy euro od momenu jej powsania w 1999 r. do wybuchu kryzysu były rakowane jako bliskie subsyuy, co odzwierciedlał niewielki spread między renownościami ych obligacji. Isone poszerzenie spreadu nasąpiło w szczególności w efekcie wybuchu kryzysu zadłużeniowego części gospodarek srefy euro. Dlaego eż, biorąc pod uwagę konwergencję renowności przed 2010 r., posanowiliśmy objąć analizą próbę od 2010 r., w kórym różnice w renownościach obligacji skarbowych analizowanych peryferyjnych krajów srefy euro (w szczególności wobec Niemiec) wyraźnie się zwiększyły. 9
7 Źródło: Bloomberg. 10
8 Tabela 1. Saysyki opisowe dla renowności obligacji i ich przyrosów Kraj Średnia Renowności Odchylenie sandardowe Skośność Kuroza Grecja 16,3102 8,1378 0,9106 2,8146 Włochy 4,8693 0,8341 0,7743 2,9318 Hiszpania 5,1385 0,7976 0,2601 2,6643 Porugalia 8,3310 2,9498 0,4391 2,0877 Kraj Średnia Zmiany renowności Odchylenie sandardowe Skośność Kuroza Grecja 0,0049 0, , ,5186 Włochy 0,0004 0,1101 0, ,3954 Hiszpania 0,0010 0,1138 0,5829 8,9188 Porugalia 0,0038 0,2406 1, ,4132 Źródło: obliczenia własne. Jak już zosało zasygnalizowane, szczególnie silny wzros renowności obligacji skarbowych analizowanych krajów był związany z wybuchem zw. kryzysu greckiego (wykres 1). Programy EBC 3 doprowadziły do spadków renowności obligacji. Analiza kszałowania się renowności wskazuje, że ich spadek, związany z ogłoszeniem programu SMP, był krókorwały i doyczył jedynie Grecji oraz Porugalii. Po inerwencji słownej M. Draghiego rend spadkowy renowności obligacji był obserwowany aż do końca analizowanej próby. Tesy pierwiaska jednoskowego zosały przeprowadzone w celu znalezienia sopnia zinegrowania renowności. Wyniki esów ADF-GLS (por. Ellio, Rohenberg, Sock 1996) zawiera abela 2. Jak widać jeśli przyjmiemy poziom isoności 0,05 renowność obligacji dla wszyskich czerech krajów jes zmienną zinegrowaną w sopniu pierwszym. Jednocześnie obserwowane jes zjawisko grupowania wariancji dla zmian renowności, a zaem najodpowiedniejszy jes model należący do klasy modeli ARCH (por. Brzeszczyński, Kelm 2002; Osińska 2006; Doman i Doman 2009). Pomimo częsego rakowania peryferyjnych krajów srefy euro jako gospodarek podobnych należy zauważyć różnice w kszałowaniu się zmian renowności dla czerech pańsw. Tylko w przypadku greckich obligacji skarbowych obserwowana jes silna asymeria lewosronna. Oznacza o zaem, że spadki renowności, kóre wyraźnie różniły się od średniej zmiany oprocenowania, były bardziej powszechne niż eksremalne wzrosy renowności. Wynik en nie budzi wąpliwości, gdyż bardzo wyraźne spadki 3 Uściślając w przypadku programu OMT odwołujemy się do inerwencji słownej M. Draghiego z Londynu z lipca 2012 r. EBC uruchomił równocześnie jeszcze jeden program skupu akywów Covered Bonds Purchase Programme. Niemniej jednak nie doyczył on obligacji rządowych pańsw członkowskich srefy euro. 11
9 renowności greckich obligacji zanoowano na począku działania programu SMP, po inerwencji słownej M. Draghiego, oraz 13 marca 2012 r. Renowność obligacji z dnia na dzień średnio rosła, a dodania warość mediany dla zmiennej ro 1 wskazuje na większą liczbę okresów wzrosu oprocenowania. Spadki renowności były zdecydowanie rzadsze, ale miały większą skalę. W przypadku Włoch, Hiszpanii i Porugalii asymeria nie jes ak wyraźna. Może o wynikać z faku, że spadki wywołane wprowadzeniem programu SMP oraz inerwencją słowną M. Draghiego nie były aż ak wyraźne jak w przypadku Grecji. Nie odnoowano akże okresu gwałownego spadku renowności obligacji, kóry miał miejsce w Grecji 13 marca 2012 r. (spadek renowności o około 18 punków procenowych). W przypadku obligacji skarbowych Grecji obserwowana jes akże najwyższa zmienność zmian renowności. Najniższa zmienność doyczy Włoch. Wspólną cechą zmiennej ro dla analizowanych krajów jes dodania średnia oraz lepokuryczność rozkładu. Tabela 2. Tesowanie sopnia zinegrowania renowności za pomocą esów ADF-GLS. W nawiasach podano liczbę opóźnień dla procesów generujących dane Kraj Saysyka ADF-GLS Poziomy Graniczny poziom isoności Saysyka ADF-GLS Przyrosy Graniczny poziom isoności Grecja 0,798 (17) 0,370 7,461 (16) 0,000 Włochy 1,352 (13) 0,164 2,711 (20) 0,007 Hiszpania 1,017 (18) 0,278 3,059 (19) 0,002 Porugalia 0,513 (12) 0,495 9,928 (11) 0,000 Źródło: opracowanie własne. Model GARCH wyjaśniający kszałowanie się zmian renowności Ze względu na zauważalne zjawisko grupowania wariancji wydaje się, że model klasy ARCH najbardziej nadaje się do wyjaśnienia kszałowania się zmian renowności. Obecność efeku ARCH należy jednak formalnie przeesować za pomocą esu Engle a (1982). Do modelu jako jedną ze zmiennych objaśniających zdecydowaliśmy się włączyć zmiany szerokiego indeksu Euro Soxx 50. W skład analizowanego indeksu wchodzi 50 największych pod względem kapializacji rynkowej spółek z krajów srefy euro. Uwzględnienie kszałowania się ej zmiennej w modelu ma na celu odizolowanie wpływu wahań nasrojów w srefie euro od wpływu działań kryzysowych EBC. Punkem wyjścia jes nasępujący model ADL (por. Welfe 2009): K1 K2 i i k 50 k k k k= 0 k= 1 ro = µ + θ es + λ ro + ε gdzie es50 oznacza zmianę indeksu Euro Soxx 50. Zmienna a, podobnie jak przyrosy renowności obligacji, okazała się sacjonarna (zmienna es 50 jes I(1)). Tes (1) 12
10 pominięych zmiennych (por. Fan, Li 1996) wykorzysywany jes w celu wyeliminowania nieisonych regresorów w modelu (1). Sekwencyjna eliminacja nieisonych zmiennych odbywa się przy dwusronnym obszarze kryycznym κ = 0.1. Jako maksymalny rząd opóźnień w najbardziej ogólnym modelu przyjmuje się K1 = 10 oraz K2 = 10. Tabela 3 zawiera wyniki esowania efeku ARCH(10) dla każdego z czerech krajów po usunięciu nieisonych zmiennych objaśniających. Tabela 3. Tesowanie efeku ARCH. Warości w nawiasach oznaczają graniczne poziomy isoności. Kraj Tesowanie efeku ARCH warość saysyki LM (10) Grecja 115,99 (0,000) Hiszpania 141,80 (0,000) Porugalia 75,16 (0,000) Włochy 367,24 (0,000) Źródło: opracowanie własne. Jak widać, w przypadku każdego z czerech krajów wysępuje efek ARCH. Wybór modelu GARCH(1,1) 4 wynika z faku, że model zaproponowany przez Bollersleva (1986) jes ekwiwalenny modelowi ARCH z nieskończoną liczbą opóźnień i zawiera niewielką liczbę paramerów. Lepokuryczność rozkładów zmian renowności obligacji sprawia, że w przypadku składnika losowego zamias rozkładu normalnego rozważany jes zaproponowany przez Nelsona (1991) uogólniony rozkład błędu GED z nieznaną liczbą sopni swobody 5. Punkem wyjścia w przypadku każdego z czerech krajów jes nasępujący rozszerzony model GARCH(1,1) 6 : K1 K2 i k k k k k= 0 k= = , i 50, ~ ( ), (2) ro = µ + θ es + λ ro + ε ε GED ω σ δ αε βσ w kórym paramery przy zmiennych nieisonych wyeliminowanych w pierwszym kroku (model (1)) przyjmują warość 0. W przypadku równania wariancji przyjmujemy założenia, że δ > 0, α > 0 oraz β > 0. Ze względu na gwałowny spadek renowności obligacji greckich 13 marca 2012 r. w przypadku Grecji model (2) zosał rozszerzony o zmienną U przyjmującą warość 1 ego dnia oraz 0 w pozosałych okresach. Proponujemy rozszerzyć model (2), uwzględniając zmienne przyjmujące warość 1 w dniach ogłoszenia programów przez EBC oraz 0 w pozosałych okresach. Przypuszcza się bowiem, że po zapowiedziach programów spadki renowności były wyraźniejsze niż w okresach poprzedzających pomoc. Świadczy o ym kszałowanie się renowności i załamania renowności w okresach nasępujących po ogłoszeniu 4 Brak isoności opóźnionej wariancji w równaniu bieżącej wariancji składnia do wyboru modelu ARCH(1) zamias GARCH(1,1). 5 Nieisoność parameru związanego z asymerią sprawiła, że zosał dopasowany symeryczny rozkład GED. 6 Jedynie w przypadku Włoch uzasadnione było dopasowanie skośnego rozkładu z paramerem skośności θ. 13
11 programów. Sawiamy jednak hipoezę, że ogłoszenie programu SMP 10 maja 2010 r. miało wpływ krókookresowy, podczas gdy wpływ inerwencji słownej M. Draghiego z 26 lipca 2012 r. okazał się zdecydowanie rwalszy. Aby zilusrować rwałość skuków zapowiedzi M. Draghiego, proponujemy rozszerzyć model (2) o nasępującą zmienną: s DR zmienna przyjmująca warość 1 w okresach, + 1,..., + s, gdzie jes dniem nasępującym po inerwencji słownej M. Draghiego. Im wyższe są warości s, ym większe jes przekonanie o rwałości skuków inerwencji słownej M. Draghiego. Porównujemy warości kryerium informacyjnego s Akaike dla wszyskich czerech krajów, dla modelu (2) rozszerzonego o zmienną DR i dla różnych warości s. Wybór kryerium informacyjnego Akaike wynika z faku, że dzięki porównaniu jego warości dla różnych modeli jeseśmy w sanie wybrać ę specyfikację, kóra dosarcza najlepszej informacji badaczowi (por. Burnham, Anderson 2004, Florczak 2012). Wykres 4 ilusruje kszałowanie się procenowych różnic pomiędzy warością kryerium informacyjnego dla danego s oraz s = 0, czyli zmiennej: ( ) K w = ( AIC ( s = w) AIC ( s = 0) ) AIC ( s = 0) Wykres 4. Warości zmiennej (3) po informacji o programie OMT (oś rzędnych zawiera liczbę dni po informacji o programie, na osi odcięych zaware są warości zmiennej (3)) (3) 0,0005 IT PT SP GR 0-0,0005-0,001-0,0015-0,002-0, Źródło: opracowanie własne. 14
12 Jak widać, w przypadku wyższych warości w mamy do czynienia z niższymi warościami kryerium informacyjnego AIC. Oznacza o zaem, że informacja płynąca z modelu zakładającego, że skuki inerwencji słownej M. Draghiego były rwałe, jes lepsza od informacji z modelu zakładającego naychmiasowy skuek inerwencji. Uzyskane wyniki świadczą zaem o ym, że po wypowiedzi M. Draghiego nasąpiła rwała zmiana przyrosów renowności obligacji. W przypadku Grecji obserwowany jes największy procenowy spadek warości kryerium informacyjnego po wprowadzeniu zmiennej DR 235. Oznacza o, że inerwencja słowna M. Draghiego w największym sopniu przyczyniła się do poprawy syuacji na rynku obligacji skarbowych w Grecji. W celu pokazania, że po ogłoszeniu programu SMP 10 maja 2010 r. spadki renowności były krókorwałe, przeprowadzono podobną analizę polegającą na dołączeniu zmiennej SMP s, kóra przyjmuje warość 1 w okresach, + 1,, + s, gdzie jes dniem nasępującym po ogłoszeniu. Analogicznie jak w poprzednim przypadku obliczamy warość (3) dla różnych w. Wykres 5 ilusruje warości analizowanego miernika. Jak widać, już dla w = 1 mamy do czynienia ze znaczącym spadkiem warości kryerium informacyjnego AIC. W związku z ym największa warość informacyjna doyczy modelu zawierającego zmienną SMP 0. Należy o inerpreować jako niezby rwały skuek SMP. Wykres 5. Warości zmiennej (3) po programie SMP (oś rzędnych zawiera liczbę dni po wprowadzeniu programu, a na osi odcięych zaware są warości zmiennej (3)) 0,035 Włochy Grecja Hiszpania Porugalia 0,03 0,025 0,02 0,015 0,01 0, Źródło: opracowanie własne. 15
13 W celu zilusrowania naychmiasowego wpływu wprowadzenia programu SMP, a akże pokazania krókookresowych i długookresowych skuków inerwencji słownej M. Draghiego dokonano esymacji paramerów rozszerzonego modelu GARCH 0 uwzględniającego zdefiniowaną wcześniej zmienną SMP oraz zmienne DR_LONG i DR_SHORT. Analiza kszałowania się renowności obligacji skarbowych w przypadku Grecji, Włoch i Hiszpanii wskazuje na o, że dwa dni robocze po inerwencji słownej M. Draghiego obserwowano gwałowną reakcję rynków, a skala spadków renowności była wyraźna. W kolejnych dniach nadal obserwowano spadkowy rend renowności; nie należy go jednak uożsamiać z naychmiasową reakcją rynków. Dlaego eż zmienna DR_SHORT przyjmuje warość 1 w pierwszym oraz drugim dniu po inerwencji, a zmienna DR_LONG przyjmuje warość 1 od 31 lipca 2012 r. aż do końca analizowanej próby. Tabela 4 zawiera oszacowania paramerów rozszerzonego modelu GARCH(1,1) dla Grecji oraz Włoch, a abela 5 zawiera oszacowania dla Hiszpanii i Porugalii. Specyfikacje zosały wybrane ak, aby graniczne poziomy isoności dla zmiennych wysępujących w modelu nie przekraczały 0,1. Tabela 4. Oszacowania paramerów modeli dla Grecji i Włoch Grecja Równanie warości średniej Zmienna Oszacowanie Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,022 0,004 5,037 0,000 ro 1 0,046 0,017 2,790 0,005 es50 1 0,001 0,000 7,234 0,000 0 SMP 4,474 0,115 39,065 0,000 DR_SHORT 1,016 0,425 2,389 0,017 DR_LONG 0,049 0,011 4,544 0,000 U ,214 0, ,142 0,000 Grecja Równanie wariancji cons 0,002 0,001 2,470 0,013 2 ε 0,221 0,043 5,101 0, σ 0,813 0,028 29,217 0,000 1 ω 0,786 0,041 19,227 0,000 16
14 Zmienna Oszacowanie Włochy Równanie warości średniej Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,002 0,002 1,226 0,220 ro 2 0,089 0,033 2,657 0,008 es50 1 0,0003 5*10^( 5) 5,219 0,000 es50 2 0,0001 5*10^( 5) 2,188 0,029 DR_SHORT 0,343 0,164 2,092 0,036 DR_LONG 0,012 0,005 2,452 0,014 Włochy Równanie wariancji Zmienna Oszacowanie Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,0002 8*10^( 5) 2,733 0,006 2 ε 0,307 0,053 5,829 0, σ 0,726 0,038 19,012 0,000 1 ω 1,216 0,060 20,440 0,000 Źródło: opracowanie własne. Tabela 5. Oszacowania paramerów modeli dla Hiszpanii i Porugalii Zmienna Oszacowanie Hiszpania Równanie warości średniej Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,004 0,002 1,769 0,077 es50 0,102 0,031 3,251 0,001 es50 1 0,052 0,031 1,678 0,093 es50 2 0,0004 6*10^(-5) 7,221 0,000 DR_SHORT 0,382 0,121 3,162 0,002 DR_LONG 0,013 0,006 1,987 0,047 17
15 Hiszpania Równanie wariancji Zmienna Oszacowanie Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,0001 6*10^( 5) 2,174 0,030 2 ε 0,125 0,026 4,783 0, σ 0,876 0,021 41,183 0,000 1 ω 1,237 0,057 21,819 0,000 Zmienna Oszacowanie Porugalia Równanie warości średniej Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności cons 0,001 0,001 1,027 0,304 es50 0,0002 3*10^( 5) 6,945 0,000 es50 1 7*10^( 5) 3*10^( 5) 2,728 0,006 es50 2 0,0001 3*10^( 5) 5,107 0,000 0 SMP 1,479 0,239 6,199 0,000 DR_LONG 0,014 0,007 2,051 0,040 Porugalia Równanie wariancji Zmienna Oszacowanie Błąd sandardowy Saysyka Graniczny poziom isoności 18 cons 5*10^( 5) 2*10^( 5) 2,284 0,022 2 ε 0,082 0,012 6,737 0, σ 0,922 0,010 94,107 0,000 1 ω 1,043 0,035 29,788 0,000 Źródło: opracowanie własne. Uzyskane rezulay wskazują na krókorwały wpływ programu SMP na obniżenie renowności obligacji greckich i porugalskich. Wyższa warość bezwzględna oszacowania doyczy kraju najbardziej doknięego kryzysem srefy euro, czyli Grecji. W przypadku Włoch i Hiszpanii zmienna SMP okazała się nieisona saysycz- 0 nie. Krókookresowy wpływ wypowiedzi M. Draghiego jes znaczący na poziomie
16 isoności 0,1 dla Grecji, Włoch oraz Hiszpanii. Porównanie warości bezwzględnych oszacowań paramerów przy zmiennej ilusrującej naychmiasowy wpływ inerwencji słownej M. Draghiego wskazuje, że greckie obligacje skarbowe w największym sopniu skorzysały z inerwencji słownej M. Draghiego, co oznacza, że różnica pomiędzy średnimi przyrosami renowności dla okresu obejmującego 2 dni robocze po inerwencji słownej w sosunku do reszy okresu okazała się największa w przypadku ego kraju. Porównanie warości bezwzględnych oszacowań przy zmiennej DR_LONG również wskazuje na najsilniejszą reakcję greckiego rynku obligacji skarbowych spośród wszyskich peryferyjnych pańsw srefy euro. Wynik en nie budzi wąpliwości, gdyż Grecja w największym sopniu była doknięa kryzysem zadłużeniowym, renowności amejszych obligacji osiągały eksremalne poziomy w okresach największych napięć na rynkach finansowych. Uzyskane wyniki oszacowań wskazują na naychmiasowy wpływ programu SMP na rynek obligacji skarbowych, podczas gdy wpływ inerwencji słownej M. Draghiego okazał się zdecydowanie rwalszy. Obecność zmiennych związanych ze zmianami indeksu Euro Soxx 50 wskazuje na o, że wahania nasrojów w srefie euro miały wpływ na rynek obligacji skarbowych w peryferyjnych krajach srefy euro. Jednak po odizolowaniu wpływu wahań nasrojów w srefie euro, okazało się, że program SMP oraz inerwencja słowna M. Draghiego miały korzysny wpływ na syuację na analizowanych rynkach. Podsumowanie W odpowiedzi na kryzys zadłużeniowy w srefie euro EBC zdecydował się na wprowadzenie dwóch programów zakładających możliwość skupu rządowych obligacji skarbowych na rynku wórnym SMP i OMT. Programy e różniły się od siebie pod względem założeń oraz skueczności. O większej skueczności inerwencji słownej M. Draghiego z konferencji inwesorów w Londynie z lipca 2012 r., kórą uznajemy za zapowiedź programu OMT, świadczą zarówno wyniki esymacji paramerów analizowanych modeli, jak i analiza kszałowania się renowności obligacji. W niniejszym arykule zosała zaproponowana koncepcja porównania warości kryerium informacyjnego Akaike w celu wybrania najlepszych specyfikacji modelu. Okazało się, że modele zawierające zmienną zakładającą rwały skuek inerwencji słownej M. Draghiego niosą ze sobą zdecydowanie więcej informacji w porównaniu z modelami ze zmienną zakładającą ylko naychmiasowy skuek inerwencji. W przypadku programu SMP zdecydowanie najwięcej informacji dosarcza model ze zmienną zakładającą ylko naychmiasowy skuek wprowadzenia programu. Wyniki e jednoznacznie powierdzają posawioną w arykule hipoezę doyczącą większej rwałości programu OMT. Podziękowania Auorzy pragną podziękować anonimowym Recenzenom za cenne uwagi doyczące pierwonej wersji arykułu. Uwzględnienie wskazówek Recenzenów umożliwiło podniesienie jakości arykułu. 19
17 Bibliografia Bollerslev T. (1986), Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasiciy, Journal of Economerics,. 31. Brzeszczyński, J., Kelm R. (2002), Ekonomeryczne modele rynków finansowych. Modele kursów giełdowych i kursów waluowych, Wydawnicwo Naukowo- Techniczne, Warszawa. Burnham K.P., Anderson D.R. (2004), Undersanding AIC and BIC in Model Selecion, Sociological Mehods and Research,. 33/2. De Grauwe P. (2011), The European Cenral Bank: Lender of Las Resor in he Governmen Bond Markes?, CESifo Working Paper No De Grauwe P. (2012), Why he EU summi decisions may desabilise governmen bond markes, (daa dosępu: r.). Doman M., Doman R. (2009), Modelowanie zmienności i ryzyka. Meody ekonomerii finansowej, Wydawnicwo Wolers Kluwer, Warszawa. Draghi M. (2012), Verbaim of he remarks made by Mario Draghi, Speech by Mario Draghi, Presiden of he European Cenral Bank a he Global Invesmen Conference in London, 26 lipca 2012 r. EBC (2010a), 10 May 2010 ECB decides on measures o address severe ensions in financial markes. EBC (2010b), Addiional measures decided by he Governing Council, ECB Monhly Bullein, May EBC (2012a), 6 Sepember 2012 Technical feaures of Ourigh Moneary Transacions. EBC (2012b), Środki z zakresu poliyki pieniężnej uchwalone przez Radę Prezesów 6 września 2012 r., Biuleyn Miesięczny, wrzesień Ellio G., Rohenberg T.J. and Sock J.H. (1996), Efficien Tess for an Auoregressive Uni Roo, Economerica,. 64/4. Engle R. (1982), Auoregressive condiional heeroscedasiciy wih esimaes of he variance of Unied Kingdom inflaion, Economerica,. 50. Fan Y., Li Q. (1996), Consisen model specificaion ess: Omied variables and semiparameric funcional forms, Economerica,. 64/4. Florczak W. (2012), O możliwości zinegrowanej weryfikacji empirycznej alernaywnych eorii na przykładzie eorii przesępczości, Ekonomisa,. 2012/6. Nelson D.B. (1991), Condiional Heeroscedasiciy in Asse Reurns. A New Approach, Economerica,. 59. Osińska M. (2006), Ekonomeria finansowa, Polskie Wydawnicwo Ekonomiczne, Warszawa. Wersja skonsolidowana Trakau o funkcjonowaniu Unii Europejskiej (2010), Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej, r. Weidmann J. (2011), Managing macroprudenial and moneary policy a challenge for cenral banks, Speech, r. Welfe A. (2009), Ekonomeria. Meody i ich zasosowanie, Polskie Wydawnicwo Ekonomiczne, Warszawa. The Economis (2013), Minues are no longer heresy, Augus 1s
18 Sreszczenie Przedmioem arykułu jes analiza skueczności programów skupu akywów, kóre Europejski Bank Cenralny wprowadził w odpowiedzi na kryzys zadłużeniowy części gospodarek srefy euro j. programów Securiies Markes Programme i Ourigh Moneary Transacions. W arykule badana jes rwałość efeków wprowadzenia ych dwóch programów, mierzonych zmianą renowności obligacji skarbowych. Wykorzysując kryerium informacyjne Akaike, dochodzimy do wniosku, że oddziaływanie programu Ou- -righ Moneary Transacions było dłuższe niż programu Securiies Markes Programme. Summary European Cenral Bank s asse purchase programs in he age of he deb crisis in he Eurozone The aim of he aricle is o analyse he effeciveness of he asse purchase programs implemened by he European Cenral Bank during he sovereign deb crisis of some euro area counries (i.e. Securiies Markes Programme i Ourigh Moneary Transacions). We examine how hose programs ranslae ino changes in sovereign bond yields. Wih he aid of he Akaike informaion crierion we conclude ha he impac of he Ourigh Moneary Transacions was more durable. Słowa kluczowe: kryzys w srefie euro, programy pomocowe EBC, kryerium informacyjne Akaike. Key words: euro area sovereign deb crisis, asse purchase programs, AIC. 21
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Szkoła Główna Handlowa Modelowanie zmienności
EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE
Paweł Kobus, Rober Pierzykowski Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: pawel.kobus@saysyka.info EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE Sreszczenie: Do modelowania asymerycznego wpływu dobrych i złych informacji
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
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
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii
Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD
Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu
Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Badanie sacjonarności: o o o Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) Tes KPSS 2. Modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) 3. Modele auoregresyjne
ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
OeconomiA copernicana 2011 Nr 4 Małgorzaa Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu TESTOWANIE PRZYCZYNOWOŚCI W WARIANCJI MIĘDZY WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) E i E E i r r ν φ θ θ ρ ε ρ α 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania
Zarządzanie ryzykiem. Lista 3
Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa
MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wsęp MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Nowoczesne echniki zarządzania ryzykiem rynkowym
MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp
WERSJA ROBOCZA - PRZED POPRAWKAMI RECENZENTA Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka, szczególną
Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna w Kaowicach Analiza
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
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Zmienne sacjonarne 2. Zmienne zinegrowane 3. Regresja pozorna 4. Funkcje ACF i PACF 5. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) 2 1. Zmienne sacjonarne
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak E i E E i r r 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania Reguła poliyki monearnej
EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b
Wykład 5. Kryzysy walutowe. Plan wykładu. 1. Spekulacje walutowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji
Wykład 5 Kryzysy waluowe Plan wykładu 1. Spekulacje waluowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji 1 1. Spekulacje waluowe 1/9 Kryzys waluowy: Spekulacyjny aak na warość
Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wykorzysanie
ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-86 Nr 89 06 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Ekonomii Kaedra Meod Saysyczno-Maemaycznych w Ekonomii pawel.prenzena@edu.ueka.pl
POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE
Anea Kłodzińska, Poliechnika Koszalińska, Zakład Ekonomerii POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Sopy procenowe w analizach ekonomicznych Sopy procenowe
WERYFIKACJA JAKOŚCI PROGNOZ ZMIENNOŚCI WYKORZYSTYWANYCH W MODELU RISKMETRICS TM
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-8611 Nr 86 016 Ekonomia 6 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Finansów i Ubezpieczeń Kaedra Inwesycji i Nieruchomości
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna
MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX
Krzyszof Ćwikliński Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Zarządzania, Informayki i Finansów Kaedra Ekonomerii krzyszof.cwiklinski@ue.wroc.pl Daniel Papla Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział
Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Jacek Kwiakowski Magdalena Osińska Uniwersye Mikołaja Kopernika Procesy zawierające sochasyczne pierwiaski jednoskowe idenyfikacja i zasosowanie.. Wsęp Większość lieraury
Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA
Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala
Krzysztof Piontek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Modelowanie warunkowej kurtozy oraz skośności w finansowych szeregach czasowych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 5 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Modelowanie
E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).
4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi
Bayesowskie porównanie modeli STUR i GARCH w finansowych szeregach czasowych 1
Jacek Kwiakowski Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Bayesowskie porównanie modeli STUR i GARCH w finansowych szeregach czasowych 1 WSTĘP Powszechnie wiadomo, że podsawowymi własnościami procesów finansowych
1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE
Pior Fiszeder UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE. Wprowadzenie Rynki kapiałowe na świecie są coraz silniej powiązane. Do najważniejszych
licencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Determinanty rentowności obligacji skarbowych peryferyjnych krajów strefy euro w warunkach stabilności i kryzysu
Bank i Kredy 47(2), 2016, 119-136 Deerminany renowności obligacji skarbowych peryferyjnych krajów srefy euro w warunkach sabilności i kryzysu Wojciech Grabowski*, Ewa Sawasz # Nadesłany: 3 sierpnia 2015
Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak
Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem
TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się
EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP
Joanna Landmesser Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: jgwiazda@mors.sggw.waw.pl EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Sreszczenie: W pracy zbadano wysępowanie efeku
Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie
Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:
Elżbieta Szulc Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modelowanie zależności między przestrzennoczasowymi procesami ekonomicznymi
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyk Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
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 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
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 MAŁGORZATA BOŁTUĆ Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu ZALEŻNOŚĆ POMIĘDZY RYNKIEM SWAPÓW KREDYTOWYCH
ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG
Doroa Wikowska, Anna Gasek Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW dwikowska@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYC INDEKSÓW GIEŁDOWYC: WIG, WIG2, MIDWIG I TECWIG Sreszczenie:
TRANSMISJA KRYZYSU ZAUFANIA NA POLSKI RYNEK MIĘDZYBANKOWY
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XLIII nr (202) Pierwsza wersja złożona 26 października 20 ISSN Końcowa wersja zaakcepowana 6 września 202 2080-0339 Agaa Kliber, Pior Płuciennik* TRANSMISJA
Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji
Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki
KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ
KRZYSZTOF JAJUGA Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ EKONOMETRIA FINANSOWA OKREŚLENIE Modele ekonomerii finansowej są worzone
STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU
GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach e-mail rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU
Integracja 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,
Klasyfikacja modeli. Metoda najmniejszych kwadratów
Konspek ekonomeria: Weryfikacja modelu ekonomerycznego Klasyfikacja modeli Modele dzielimy na: - jedno- i wielorównaniowe - liniowe i nieliniowe - sayczne i dynamiczne - sochasyczne i deerminisyczne -
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW
Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy
Pobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
Analiza rynku projekt
Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes
ZJAWISKA 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:
Bankructwo państwa: teoria czy praktyka
Bankrucwo pańswa: eoria czy prakyka Czy da się zapanować nad długiem publicznym? Maciej Biner Lenie Seminarium Ekonomiczne Czeszów 11 września 2011 Plan 1. Wprowadzenie do problemayki długu od srony księgowej.
Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób
243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji
MATERIAŁY 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
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Anna Krauze Uniwersye Warmińsko-Mazurski
Nowokeynesowski model gospodarki
M.Brzoza-Brzezina Poliyka pieniężna: Neokeynesowski model gospodarki Nowokeynesowski model gospodarki Model nowokeynesowski (laa 90. XX w.) jes obecnie najprosszym, sandardowym narzędziem analizy procesów
Heteroskedastyczność szeregu stóp zwrotu a koncepcja pomiaru ryzyka metodą VaR
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Heeroskedasyczność szeregu sóp zwrou a koncepcja pomiaru ryzyka meodą VaR Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka
Inwestycje w lokale mieszkalne jako efektywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w latach
Radosław Trojanek Kaedra Mikroekonomii Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Srona nieparzysa Inwesycje w lokale mieszkalne jako efekywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w laach 996-2004.
Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzystaniem instrumentów SWAP na POLONIĘ
Agaa Kliber * Pior Płuciennik ** Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzysaniem insrumenów SWAP na POLONIĘ Wsęp Problemem polskiej bankowości jes duża nadpłynność. Banki niechęnie
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaa Kopernika w Toruniu Małgorzaa Borzyszkowska Uniwersye Gdański
Analiza szeregów czasowych w Gretlu (zajęcia 8)
Analiza szeregów czasowych w Grelu (zajęcia 8) Grel jes dość dobrym narzędziem do analizy szeregów czasowych. Już w samej podsawie Grela znajdziemy sporo zaimplemenowanych echnik służących do obróbki danych
Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego
Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez
Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce
Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.75-16 s. 193 204 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych
ψ przedstawia zależność
Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi
ZASTOSOWANIE 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
WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów
Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH
Jerzy 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
Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
ZMIENNOŚĆ CEN NA RYNKU ŻYWCA DROBIOWEGO WSTĘP
Pior Bórawski, Jacek Kwiakowski, Kaedra Agrobiznesu i Ekonomii Środowiska UWM Olszyn, Kaedra Ekonomerii i Saysyki UMK Toruń, e-mail: pboraw@moski.uwm.edu.pl, e-mail: jkwia.uni.orun.pl. ZMIENNOŚĆ CEN NA
Analiza 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
WYCENA KONTRAKTÓW FUTURES, FORWARD I SWAP
Krzyszof Jajuga Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYCENA KONRAKÓW FUURES, FORWARD I SWAP DWA RODZAJE SYMERYCZNYCH INSRUMENÓW POCHODNYCH Symeryczne insrumeny
ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach
ROZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Kaowicach WYZNAZANIE PARAMETRÓW FUNKJI PEŁZANIA DREWNA W UJĘIU LOSOWYM * Kamil PAWLIK Poliechnika
MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW Wprowadzenie Współczesne zarządzanie ryzykiem
MODELE 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
Wyzwania 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
Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO. z dnia 2 czerwca 2017 r.
DZIENNIK URZĘDOWY NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO z dnia 2 czerwca 2017 r. zmieniająca uchwałę w sprawie wprowadzenia
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny
MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII
KRZYSZTOF JAJUGA Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII. Modele makroekonomiczne a modele sóp procenowych wprowadzenie Nie do podważenia
ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, sr. 389 398 ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych
Wpływ 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
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska
Szczegółowe informacje o czasopiśmie i archiwum na stronie www.ekonomia-m.pl
ZESZYT NR 4 (2013) Ekonomia Międzynarodowa Nr 4, 2013 Redakcja: Jakub Kronenberg (redaktor naczelny) Piotr Gabrielczak Tomasz Serwach Kinga Dudzik (redaktor językowy) Mark Muirhead (redaktor językowy)
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika Zależność