STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU

Podobne dokumenty
Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

licencjat Pytania teoretyczne:

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP

Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości

PIOTR FISZEDER, JACEK KWIATKOWSKI Katedra Ekonometrii i Statystyki

Inwestycje w lokale mieszkalne jako efektywne zabezpieczenie przed inflacją na przykładzie Poznania w latach

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20

Klasyfikacja modeli. Metoda najmniejszych kwadratów

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce

Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY

Heteroskedastyczność szeregu stóp zwrotu a koncepcja pomiaru ryzyka metodą VaR

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

Finanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE

ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

Integracja zmiennych Zmienna y

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp

Europejska opcja kupna akcji calloption

TESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1

Model segmentowy bezzatrudnieniowego wzrostu gospodarczego

Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego

Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017

ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI

Wykorzystanie wielorównaniowych modeli AR-GARCH w pomiarze ryzyka metodą VaR

SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1

Wpływ przestępczości na wzrost gospodarczy

Analiza rynku projekt

ANNA GÓRSKA MONIKA KRAWIEC Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 389 TORUŃ 2009.

Dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elementy ekonometrii stosowanej cz. II Istotność zmiennych modelu, autokorelacja i modele multiplikatywne

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN

Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI

Analiza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach

Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**

3. Optymalizacja portfela inwestycyjnego Model Markowitza Model jednowskaźnikowy Sharpe a Model wyceny aktywów kapitałowych CAPM

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

OCENA PRZYDATNOŚCI MODELI VaR DO SZACOWANIA RYZYKA INWESTYCJI NA RYNKU METALI SZLACHETNYCH

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

WPŁYW RUCHU DROGOWEGO NA POZIOM ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA ORAZ RYZYKO CHORÓB UKŁADU ODDECHOWEGO. CZ. I OPIS

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

Metody i narzędzia ewaluacji

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

WPŁYW NIEPEWNOŚCI OSZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INSTRUMENTÓW POCHODNYCH

Pomiar ryzyka odchylenia od benchmarku w warunkach zmiennej w czasie strategii inwestycyjnej OFE - kotynuacja. Wojciech Otto Uniwersytet Warszawski

ANALIZA PORÓWNAWCZA ŚREDNIEGO ODSETKA CZASU PRZEBYWANIA W PIERWSZEJ I DRUGIEJ POŁOWIE DNIA BADANIA EMPIRYCZNE

Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Transkrypt:

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 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

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 ( )

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.

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 ; 3 3 5. 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

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.

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

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.

348 Tabela 3. Wyniki esymacji paramerów równania regresji danego wzorem (4) Źródło obliczenia własne. * w nawiasach podano warość błędu średniego szacunku

Tabela 4. Wyniki esymacji równania regresji danego wzorem (6) 349 Źródło obliczenia własne. * w nawiasach podano warość błędu średniego szacunku

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 4 4 4 4 4 4 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 4 4 4 4 4 4 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

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. 67-636. 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. 45-44. 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