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
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wielkość obrotów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper is concerned with a dependence analysis of returns, return volatility and trading volume for five companies listed on the Vienna Stock Exchange. Taking into account the high frequency data for these companies, tests based on a comparison of Bernstein copula densities using the Hellinger distance were conducted. It is worth noting that these tests can be used in general settings since there is no restriction on the dimension of the data. The parameter which must be set up for the testing procedure is a bandwidth. It is necessary for estimation of the nonparametric copula. The paper presents some patterns of causal relationships between stock returns, realized volatility and expected and unexpected trading volume. There is linear causality running from realized volatility to expected trading volume, and a lack of nonlinear dependence in the opposite direction. The authors detected strong linear and nonlinear causality from stock returns to expected trading volume. Therefore, a knowledge of past stock returns can improve forecasts of expected trading volume. They did not find causality running in the opposite direction.
PL
W artykule przeprowadzono analizę zależności pomiędzy stopami zwrotu, ich zmiennością oraz wielkością obrotów pięciu spółek notowanych na Wiedeńskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Wykorzystując dane wysokiej częstotliwości, przeprowadzono testy, wykorzystując kopule Bernsteina oraz odległość Hellingera. Warto zauważyć, że testy te mogą być zastosowane dla dowolnej liczby zmiennych. Jedynym parametrem, który musi określić badacz, jest parametr określający dokładność oszacowania nieparametrycznych gęstości kopuł. W pracy zaprezentowano pewne wzory zależności przyczynowych pomiędzy stopami zwrotu, zmiennością oraz oczekiwanym i nieoczekiwanym wolumenem. Wykazano, że istnieje zależność przyczynowa od zmienności zrealizowanej do oczekiwanego wolumenu i brak takiej zależności w odwrotnym kierunku. Wykryto silną zależność przyczynową liniową oraz nieliniową od stóp zwrotu do oczekiwanego wolumenu. Oznacza to, że znajomość historycznych stóp zwrotu może być pomocna w prognozowaniu oczekiwanego wolumenu. Nie wykryto zależności w kierunku przeciwnym.
EN
The main goal of this paper is an examination of the interdependence stuctures of stock returns, volatility and trading volumes of companies listed on the CAC40 and FTSE100. The authors establish that the mean values of respective measures are different on the markets under study. In general, they are larger for equities from CAC40 than from FTSE100. The Mixture of Distributions Hypothesis with long memory is rejected for about 70 % of stocks from both markets. Additionally fractional cointegration was tested. The lack of fractional cointegration, suggests a rejection of the last variant of MDH in all cases, i.e. the time series under study do not exhibit common long-run dependence. The analyzed time series are not driven by a common information arrival process with long memory. Correlation between volatility and trading volume is present for all the stocks of companies from these markets. The mixtures of rotated copulas and Kendall correlation coefficient allowed the checking of extreme return-volume dependence structures. The empirical results reflect significant dependencies between high volatility and high trading volume. In general, the dependence structures of stock returns and trading volume are different. In the case of CAC40 companies high trading volume is not correlated as frequently with high stock returns as with low stock returns. For companies listed on the FTSE100 high stock returns are mostly related with high trading volume.
PL
Głównym celem artykułu jest znalezienie zależności pomiędzy stopami zwrotu, ich zmiennością oraz wielkością obrotów dla spółek należących do indeksów CAC40 i FTSE100. Autorzy ustalili, że średnie miary zależności na obu badanych rynkach różnią się istotnie. Przeważnie są one większe w przypadku spółek notowanych w indeksie CAC40 aniżeli w przypadku spółek z indeksu FTSE100. Badania empiryczne dają podstawę do odrzucenia ok. 70% akcji z obu rynków hipotezy o mieszance rozkładów (MDH) w przypadku dla wszystkich szeregów czasowych w wersji z długą pamięcią. Dodatkowo przetestowano istnienie kointegracji ułamkowej pomiędzy badanymi chrakterystykami akcji. Stwierdzono brak istotnej statystycznie kointegracji ułamkowej, co sugeruje konieczność odrzucenia ostatniego wariantu MDH odnośnie do badanych szeregów czasowych we wszystkich przypadkach. Świadczy to o tym, że nie wykazują one wzajemnej zależności długoterminowej. Tak więc analizowane szeregi czasowe nie są generowane przez wspólny proces napływu informacji z długą pamięcią. Występuje korelacja pomiędzy zmiennością stóp zwrotu a wielkością obrotów akcji wszystkich spółek z rozważanych rynków. Badania pozwoliły na ustalenie, że mieszanka obróconych kopuł oraz współczynnik korelacji Kendalla umożliwiły sprawdzenie zależności pomiędzy ekstremalnymi stopami zwrotu i ekstremalną wielkością obrotów. Wyniki empiryczne odzwierciedlają istotne zależności pomiędzy wysoką zmiennością stop zwrotu i wysoką wielkością obrotów. Jednak struktury zależności w przypadku poszczególnych spółek różnią się istotnie. W przypadku spółek z CAC40 wysokie wielkości obrotów akcjami nie są tak często skorelowane z wysokimi stopami zwrotu jak z niskimi. Natomiast w przypadku FTSE100 wysokie stopy zwrotu są przeważnie skorelowane z wysokimi wielkościami obrotów.
EN
The structure of links between realized volatility and trading volume can be reflected by regime switching copulas. The estimation by means of copula based regime switching models delivered results concerning the interdependencies between realized return volatility and trading volume of selected companies listed in ATX. A copula in the first regime was chosen as an asymmetric copula with positive lower and upper tail dependencies. Conversely Gaussian copula in the second regime is a symmetric copula and variables linked with it are tail independent. For all analyzed stocks the probability of being at the first regime appeared to be vitally greater than being at the second regime. This result suggest that there is considerable dependence between realized volatility and daily volume in extreme values. The results suggest that interdependencies between realized volatility and trading volume do not probably depend on the size but rather on the branch of a company.
PL
Struktura zależności pomiędzy zmiennością zrealizowaną a wielkością obrotów może być oddana za pomocą kopuł przełącznikowych. Estymacja za pomocą kopuł przełącznikowych dostarczyła wyniki dotyczące zależności pomiędzy zmiennością zrealizowaną a wielkością obrotów wybranych spółek notowanych w indeksie ATX na Giełdzie Wiedeńskiej. W pierwszym reżimie została wybrana asymetryczna kopuła z dodatnimi zależnościami w ogonach. Natomiast w drugim reżimie została wybrana kopuła Gaussa, która jest symetryczna oraz łączy zmienne niezależne w ogonach. W przypadku wszystkich badanych spółek prawdopodobieństwo przebywania w pierwszym reżimie okazało się znacznie większe. Taki wynik sugeruje, iż na rynku istnieje zależność dla ekstremalnych wartości między zmiennością zrealizowaną a wielkością obrotów. Uzyskane wyniki sugerują, że na silę zależności nie ma prawdopodobnie wpływu wielkość spółki, a istotnym czynnikiem jest tu przypuszczalnie branża, do której spółka przynależy.
EN
The relationship between information flows and changes in asset prices is one of the main issues of financial economics. A fundamental assumption of the market efficiency hypothesis is that investors react to new information as it arrives. This reaction results in price changes that reflect investors' expectations concerning the level of risk and rates of return. The main aim of this paper is to investigate the effect of U.S. macroeconomic data announcements about inflation, industrial production and unemployment on the trading volume and prices of the most liquid stocks listed on the Warsaw Stock Exchange in the period 2004-2011. Using event study methodology we determine when and how forecasts and investor expectations regarding future market conditions changes under the influence of incoming macroeconomic data on the U.S. economy. This methodology also allows us to describe the strength, direction and length of the impact of announcements about these macroeconomic indicators.
PL
Związek pomiędzy napływem informacji a zmianami cen papierów wartościowych jest jednym z głównych zagadnień ekonometrii finansowej. Podstawowym założeniem hipotezy efektywności rynku finansowego jest przekonanie o szybkiej reakcji inwestorów w odpowiedzi na napływające informacje. Reakcja ta prowadzi do zmiany cen walorów odzwierciedlających oczekiwania inwestorów odnośnie do poziomu ryzyka i stóp zwrotu. Celem artykułu jest zbadanie wpływu ogłoszeń danych makroekonomicznych dotyczących inflacji, produkcji przemysłowej i bezrobocia w USA na wielkość obrotów i ceny akcji największych spółek notowanych na GPW w Warszawie w latach 2004-2011. Przeprowadzone badania wykorzystujące metodologię analizy zdarzeń pozwalają ocenić, kiedy i jak pod wpływem napływających danych dotyczących gospodarki USA zmieniają się prognozy oraz oczekiwania inwestorów dotyczące przyszłej sytuacji na rynku Umożliwiają one również ocenę siły, kierunku i długości oddziaływania ogłoszeń każdego z badanych wskaźników.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań empirycznych dotyczących istnienia struktur nieliniowych, a także chaosu deterministycznego w szeregach wolumenów indeksów ATX, WIG20 oraz CAC40 z okresu I 2001-VIII 2008. Wyniki badań nie są jednoznaczne. Otrzymano bowiem wysokie wartości wykładnika Hursta co może świadczyć o tym, że analizowane szeregi czasowe mają strukturę nieliniową. Tezę o występowaniu chaosu, a zwłaszcza tzw. multifraktalni, może też potwierdzać fakt zbieżności wymiaru korelacyjnego przy wzroście wymiaru zanurzenia. Jednakże chociaż wartości największego wykładnika Lapunowa w przypadku szeregów z usuniętym trendem są dodatnie, to jednak są one za małe, aby można mówić o strukturach chaotycznych. Jest to argument przeciwko uznawaniu szeregów wolumenu za struktury chaotyczne. Brak jednoznacznych konkluzji wskazuje na potrzebę dalszych badań w tym zakresie.
EN
In this paper the results of investigations concerning identification of nonlinear structures and deterministic chaos in trading volume time series of ATX, WIG20 and CAC40 indexes from the period I. 2001-VIII. 2008 are presented. The results are partly inconclusive. The values of Hurst coefficient are relatively large. This may be evidence for existence of nonlinear structure in trading volume time series under consideration. This assumption especially concerning existence of so called multifractals supports convergence of correlation dimension as embedding dimension changes. Although the largest Lyapunov exponents are positive numbers there can not be claimed that trading volume time series exhibit chaotic structures, because computed values are to small. Because of inconclusive results obtained in presented investigation there is a necessity to continue the investigations with other methods in order to draw certain conclusions.
6
Content available remote Linear versus nonlinear causality for DAX companies
EN
This study provides empirical evidence of the joint dynamics between stock returns and trading volume using stock data for DAX companies. Our research confirms the hypothesis that traditional linear causality tests often fail to detect some kinds of nonlinear relations, while nonlinear tests do not. In many cases, the test results obtained by use of empirical data and simulation confirm a bidirectional causal relationship, while linear tests did not detect such causality at all.
PL
W badaniach empirycznych, prezentowanych w literaturze a dotyczących zależności pomiędzy wielkością obrotów, stopami zwrotu i ich zmiennością, jest o wiele mniej wyników dotyczących przyczynowości nieliniowej niż liniowej. Naszą pracę wyróżnia spośród innych prac przede wszystkim to, że w artykule są przedstawione nie tylko wyniki z zakresu przyczynowości liniowej, ale i nieliniowej. Stosując testy przyczynowości liniowej i nieliniowej dla giełdy frankfurckiej zbadano, czy znajomość wielkości obrotów może być pomocna w prognozowaniu stóp zwrotu i ich zmienności. Badanie przeprowadzono w trzech wersjach: dla wielkości obrotów z usuniętym trendem, dla oczekiwanej wielkości obrotów i nieoczekiwanej wielkości obrotów. Badania, przeprowadzone zarówno za pomocą testu przyczynowości liniowej, jak i nieliniowej, potwierdzają istnienie przyczynowości od oczekiwanej wielkości obrotów do stóp zwrotu i ich zmienności. Drugim empirycznie stwierdzonym interesującym faktem jest równoczesne występowanie statystycznie istotnej zależności w odwrotnym kierunku. Natomiast w przypadku uwzględnienia w badaniach nieoczekiwanej wielkości obrotów przyczynowości są słabe, a w większości nieistotne statystycznie. Jednakże w przypadku tej wersji wielkości obrotów test nieliniowy wykrywa więcej istotnych wypadków niż test liniowy. W pracy, w celu porównania poprawności wskazań liniowych i nieliniowych testów przyczynowości, przeprowadzono też badania symulacyjne na bazie sześciu wybranych modeli nieliniowych.
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.