Sprawy organizacyjne forma zajęć warunki uczestnictwa warunki zaliczenia Modelowanie Rynków Finansowych 1
Hipoteza Random Walk na wschodzących rynkach Europejskich Graham Smith, Hyun-Jung Ryoo (2003) Variance Ratio Test of the Random Walk hypothesis for European Emerging Stock Markets European Journal of Finance vol. 9 ss. 290-300. Modelowanie Rynków Finansowych 2
Efficient Market Hypothesis Hipoteza rynku efektywnego mówi, że ceny aktywów całkowicie odzwierciedlają stan wiedzy o rynku. P t = E[P t I t 1 ] + ε t W literaturze dotyczącej rynków finansowych hipoteza przedstawiana jest w trzech wariantach. Modelowanie Rynków Finansowych 3
Efficient Market Hypothesis Słaba - ceny aktywów zależą od cen z poprzednich okresów, Pół-mocna - ceny aktywów zależą od cen z poprzednich okresów, zawierają również wszystkie publiczne informacje, Mocna - ceny aktywów zależą od cen z poprzednich okresów, zawierają również wszystkie publiczne informacje, oraz prywatne informacje. Modelowanie Rynków Finansowych 4
Błądzenie przypadkowe P t = µ + ε t RW1 - dowolne funkcje przyrostów są nieskorelowane ε t IID(0, σ 2 ) RW2 - przyrosty są niezależne, ale ich funkcje już nie muszą być zależne RW3 - przyrosty są nieskorelowane k cov(ε t, ε t+k ) = 0 Modelowanie Rynków Finansowych 5
Błądzenie przypadkowe Random Walk Hypothesis jest równoważna Hipotezie Efektywnego Rynku, tylko w przypadku gdy inwestorzy są neutralni wobec ryzyka. Modelowanie Rynków Finansowych 6
Test ilorazu wariancji Niech p t będzie logarytmem ceny, alternatywnie możemy zapisać jako p t = p t 1 + µ + ε t r t = µ + ε t Modelowanie Rynków Finansowych 7
Test ilorazu wariancji Test ilorazu wariancji opiera się na następującej własności procesu błądzenia przypadkowego (RW1): wariancja przyrostów jest liniowo zależna od odległości między obserwacjami. (matematycznie: proces jest stacjonarny) var(p t p t q ) = qvar(p t p t 1 ) V R(q) = 1 q var(r t(q)) var(p t p t 1 ) gdzie R t (q) = r t + r t 1 +... + r t q+1 = p t p t q Modelowanie Rynków Finansowych 8
Test ilorazu wariancji Przy spełnionej hipotezie zerowej V R(q) = 1 Lo i McKinlay (1988) wyprowadzili asymptotyczny (dużopróbkowy) rozkład statystyki VR(q). Statystyki Z i oraz Zi posiadają rozkład asymptotycznie normalny. Dla testowania hipotez złożonych statystyki Z i również mają rozkład normalny. Należy tylko zmodyfikować wartości krytyczne za pomocą wzoru α = 1 (1 α) 1 m Modelowanie Rynków Finansowych 9
Badanie empiryczne Wschodzące rynków europejskich. Uwzględniono: Rynek duży: Rosja - największa kapitalizacja, ale... Rynki średniej wielkości: Czechy, Grecja, Węgry,Polska, Portugalia i Turcja Rynki małe: Armenia, Bułgaria, Chorwacja, Cypr, Estonia, Łotwa, Litwa, Rumunia, Słowacja, Słowenia, Ukraina. Modelowanie Rynków Finansowych 10
Badanie empiryczne W badaniu uwzględniono pięć rynków średniej wielkości. Wybór był zdeterminowany dostępnością i odpowiednią częstotliwością danych. Dane tygodniowe, zbierane we środy (dlaczego?) pochodzą z okresu kwiecień 1991 - sierpień 1998. Modelowanie Rynków Finansowych 11
Badanie empiryczne Tabela 3 str 296. Modelowanie Rynków Finansowych 12
Wyniki Wyniki dla okresów 2, 4, 8 oraz 16 tygodniowych, dla każdego okresu przeprowadzono: test ilorazu wariancji V R(q), homoscedstycznego błądzenia przypadkowego Z(q) heteroscadastycznego błądzenia przypadkowego Z (q) Tabela 4 str 297. Modelowanie Rynków Finansowych 13
Wnioski Cztery rynki (Grecja, Portugalia, Polska i Węgry) zachowują się podobnie. Odrzucana jest hipoteza o homoscedastycznym błądzeniu przypadkowym Odrzucana jest hipoteza o hoteroscedastycznym błądzeniu błądzeniu przypadkowym Wobec tego występuje autokorelacja składnika losowego. Modelowanie Rynków Finansowych 14
Wnioski Dla rynku tureckiego wyniki są inne. Jest on większy i bardziej płynny. Inne badania pokazują, że rozmiar rynku nie jest warunkiem ani koniecznym ani dostatecznym dla występowania błądzenia przypadkowego przyrostów cen. Rynek Turecki ma najwyższy wskaźnik obrotu do wartości rynkowej. Modelowanie Rynków Finansowych 15