Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Construction of Spectral MACD Oscillator for Selected Polish Banks' Stock Prices
Języki publikacji
Abstrakty
Celem artykułu jest prezentacja spektralnej wersji oscylatora MACD zbudowanego z wykorzystaniem analizy spektralnej oraz metod filtracji szeregów czasowych traktowanych jako realizacje procesów stochastycznych. W części teoretycznej pracy przedstawione zostały własności filtru Christiano-Fitzgeralda, stanowiącego przybliżenie filtru idealnego, który zastosowany został do konstrukcji wskaźnika MACD w domenie częstotliwości. Opracowany wskaźnik był używany do prognozowania punktów zmiany tendencji wybranych cen akcji banków notowanych na GPW w Warszawie. Jakość prognoz uzyskanych za pomocą spektralnej wersji oscylatora MACD została porównana z prognozami uzyskanymi na podstawie standardowej wersji tego rodzaju indykatora. Otrzymane wyniki pozwalają stwierdzić, że spektralna wersja MACD pozwala na uzyskanie bardziej adekwatnych prognoz od wersji używanej dotychczas w analizie technicznej. (abstrakt oryginalny)
The goal of this article is to present spectral version of MACD oscillator built with the help of spectral analysis and filtration methods applied to time series interpreted as realizations of stochastic processes. Theoretical part of the work is devoted to the description of Christiano-Fitzgerald filter, which was applied to frequency domain MACD construction as one of the best approximations of optimal filter. The prepared indicator was used to forecast turning points of selected Polish banks' stock prices noted at Warsaw Stock Exchange. The quality of forecasts computed with use of spectral version of MACD were also compared with forecast gained with its standard version. Achieved results allow to state that spectral MACD performs better than its version used up to now in technical analysis of financial time series. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
40-64
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Warszawski; Narodowy Bank Polski
Bibliografia
- Baxter M., King R.G, Measuring business cycles, Approximate band-pass filters for economic time series, NBER Working Paper 1995, no. 5022.
- Christiano L.J., Fitzgerald T.J., The band pass filter, NBER Working Paper 1999, no. 7257.
- Czyzycki T., Analiza matematycznych podstaw metod usuwania długookresowego trendu z szeregów czasowych przy pomocy filtrów spektralnych Baxtera-Kinga i Christiano- Fitzgeralda oraz praktyczne zastosowanie tychże metod do dekompozycji grupy polskich danych makroekonomicznych, NBP, Warszawa 2009.
- Enders W., Applied econometric time series, Wiley Series in Probability and Statistics 2000.
- Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne, Modele i metody, Wydawnictwa Naukowo- -Techniczne, Warszawa 2000.
- Gichman I.I., Skorochod A.W., Wstęp do teorii procesów stochastycznych, PWN, Warszawa 1968.
- Hamilton J.D., Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994.
- Kowal P., Optimal filtering, http://econpapers.repec.org/software/wpawuwppr/0507001.htm, 2005.
- Lipcer R.S., Sziriajew A.N., Statystyka procesów stochastycznych, PWN, Warszawa 1981.
- Lutkepohl H., New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2005.
- Mohr M., A trend-cycle(-season) filter, European Central Bank, Working Paper Series, no. 499, July 2005.
- Pedersen T.M., Alternative linear and non-linear detrending techniques: A comparative analysis based on euro-zone data, [w:] Papers and proceedings or the third Eurostat colloquium on modern tools for business cycle analysis, Luxembourg 2004.
- Szabatin J., Podstawy teorii sygnałów, WKiŁ, Warszawa 2000.
- Wentzell A.D., Wykłady z teorii procesów stochastycznych, PWN, Warszawa 1980.
- Wośko Z., Czy filtry liniowe są przydatnym narzędziem badania koniunktury?, Analiza spektralna na przykładzie ankietowych wskaźników koniunktury, Wydawnictwo AE w Katowicach, materiały z XIV Konferencji Naukowej Młodych Ekonomistów, Ustroń, 25-26 września 2008
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171214051