Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Several factors are responsible for difficulties in describing the behaviour of commodity prices. Firstly, there are numerous different categories of commodities. Secondly, some categories overlap with other categories, while others indirectly compete in the market. Thirdly, although essentially commodity prices react to changes in economic conditions or exchange rates, to a large extent these prices depend on supply disturbances. However, in recent years commodity prices co-move, and researchers, beginning with Pindyck and Rotemberg (1990), have been trying to explain this phenomenon. The objective of the article is to conduct the classification of the series of commodity prices in the pre-crisis and after-crisis periods. The results of such classification will reveal whether co-movement of commodity prices is the same in both periods. The analysis is based on monthly data from the period January 2001 to February 2014. All prices and price indices are published by the World Bank. The results obtained in dynamic time warping clustering reveal that co-movement of commodity prices is more evident in the pre-crisis period. There are only several paths which determine commodity prices.
PL
Wiele czynników powoduje problemy dotyczące modelowania zachowania cen towarów na rynkach światowych. Wśród nich wymienić można rozmaitość kategorii towarów – które dodatkowo nie są rozłączne, powiązania cen towarów z różnych kategorii – część towarów może być traktowana jako komplementarne, przyczyny wahań cen towarów. Pewne przyczyny (głównie po stronie popytowej), takie jak aktywność gospodarcza, stopy procentowe czy kursy walut, są wspólne dla wielu kategorii towarów, inne z kolei – związane z podażą – są specyficzne. Mimo to w ostatnich dziesięcioleciach ceny towarów zachowują się podobnie (co-move), co doczekało się wielu opracowań. W pracy przeprowadzono i oceniono grupowanie cen towarów w okresie przed kryzysem oraz po globalnym kryzysie finansowym w celu sprawdzenia, czy ceny towarów przed kryzysem i po kryzysie grupują się w podobne skupiska i czy homogeniczność tych skupisk jest podobna. Analiza została przeprowadzona na danych miesięcznych z okresu styczeń 2001–luty 2014. Wszystkie ceny oraz indeksy cen zaczerpnięto z bazy Banku Światowego. W badaniu wykorzystano metodę dynamic time warping, dzięki której wykazano, że wspólne zachowanie cen było silniejsze w okresie przed globalnym kryzysem finansowym. Ustalono także, że liczba skupisk jest niewielka, co oznacza, że można zauważyć tylko kilka tendencji w zakresie zachowania się cen na światowych rynkach towarowych.
EN
The purpose of the article was to construct survival characteristics of several thousand businesses registered in the Malopolska voivodship’s REGON classification for the years 2002–2008. The impact of the section in which they operate and forms of legal entities on the likelihood of deregistration was investigated. The study illustrates that both factors are of great significance.
PL
W artykule przedstawiono analizę zależności pomiędzy popytem na wyroby stalowe a cenami stali i surowców (koksu) na europejskim rynku na podstawie danych miesięcznych w latach 2003-2011. Analiza zależności została przeprowadzona z wykorzystaniem wektorowego modelu korekty błędem w postaci strukturalnej (SVECM), który ma służyć do oceny wpływu podaży surowców oraz popytu na wyroby stalowe na ceny produktów stalowych. Wyniki badania wskazały, że rynek stali znajduje się w długookresowej równowadze. Cena koksu jest zmienną dominującą w systemie a ceny stali surowej są pochodną cen surowców oraz popytu zgłaszanego na wyroby stalowe. Ponadto cena stali nie jest przyczyną w sensie Grangera dla pozostałych zmiennych. System zgodnie z oczekiwaniem reaguje na wzrost popytu na produkty stalowe oraz na wzrost cen surowców. Prognozy wyznaczone modelem mają dostateczną trafność i mogą być punktem odniesienia dla podmiotów będących stronami kontraktów dla kluczowych produktów na rynku stali.
EN
The article presents the analysis of the relations between the demand for steel products and the prices of steel and raw materials (coking coal) on the European market based on the monthly data in the period 2003-2011. The analysis of those relations was conducted with the use of Structural Vector Error Correction Model (SVECM), which allowed to determine the impact of the supply of raw materials and the demand for steel products on the prices of steel products. The results obtained indicate that steel market is in long run equilibrium. The price of coking coal is the dominant variable in the system, and the prices of crude steel depend on the prices of raw materials and the demand for steel products. The price of steel is not the Granger cause for the remaining variables. As expected, the system reacts both to the increase in the demand for steel products and the increase in the prices of raw materials. The forecasts obtained using the model are valid enough and can be treated as reference points by the participants of the steel market.
EN
Using quarterly data for the years 2003–2010, the authors describe the coking coal, coke and steel markets to determine whether there is a correlation between the market prices of coke, coking coal and steel. Coke, coking coal and scrap are all used to produce steel, and therefore the price of steel should depend on these raw materials. The price of steel also depends mainly on economic conditions. Vector autoregression models (VAR) are employed in the analysis.
EN
The aim of the paper is to analyse the conditional dependence structure between precious metal returns using a copula-DCC-GARCH approach. Conditional correlation matrices are used to identify the states of the precious metals market by assuming that a given state of the market corresponds to a typical pattern of the conditional dependence structure. Cluster analysis allows for pointing at transition points between the market states, that is the points of drastic change in the conditional dependence structure. The application of the methodology described above to the period between 1997 and 2013 indicates three market states of four major precious metals (gold, silver, platinum and palladium). The results obtained reveal a sudden increase in dependencies between precious metals at the turn of April and May 2004.
PL
W pracy analizowano warunkową strukturę zależności na rynku metali szlachetnych z wykorzystaniem modeli copula-DCC-GARCH. Na podstawie warunkowych macierzy korelacji rozpoznano stany rynku metali szlachetnych. W tym celu przyjęto, że określonemu stanowi rynku odpowiada typowy wzór warunkowej struktury zależności. Momenty przejścia pomiędzy poszczególnymi stanami odpowiadające nagłym (drastycznym) zmianom w warunkowej strukturze zależności zidentyfikowano, wykorzystując metody grupowania. Zastosowanie opisanej metodologii pozwoliło w okresie od 1997 r. do 2013 r. wyodrębnić trzy stany rynku czterech metali szlachetnych (złoto, srebro, platyna, pallad). Badania wskazały także na znaczny wzrost zależności między rozważanymi metalami na przełomie kwietnia i maja 2004 r.
EN
The aim of this paper is to analyse the links between real and financial processes in the euro area and energy and non-energy commodity prices. Monthly data spanning 1997:1 to 2013:12 and the structural VAR model are used to uncover the relationship between global commodity prices and the euro area economy. The analysis is performed for three sub-periods in order to capture potential changes in this relationship over time. The main finding is that commodity prices in the euro area do not respond to impulses from production (economic activity), whereas commodity prices strongly react to impulses from financial processes, i.e. interest rates in the euro area and the exchange rate of the dollar against the euro, especially in the run-up to the global financial crisis. The study also provides evidence of a tightening relationship between energy and non-energy commodity prices.
PL
Celem artykułu jest zbadanie wzajemnych powiązań pomiędzy sferą realną i finansową gospodarki strefy euro a cenami surowców energetycznych i nieenergetycznych. Analizy oparto na danych miesięcznych obejmujących okres od stycznia 1997 r. do grudnia 2013 r., zaś wzajemne relacje zostały wyjaśnione za pomocą strukturalnego modelu wektorowej autoregresji SVAR. Analiza została przeprowadzona dla trzech podokresów, co miało umożliwić wykrycie potencjalnych zmian relacji. W wyniku badań ustalono, że ceny surowców nie reagowały na wstrząsy aktywności ekonomicznej, natomiast pozostawały pod silnym wpływem procesów finansowych, zwłaszcza w okresie poprzedzającym światowy kryzys finansowy. Badanie wykazało także, że umocniły się relacje pomiędzy cenami surowców energetycznych i nieenergetycznych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.