Zastosowanie metody autoregresji w prognozowaniu cen akcji firmy telekomunikacyjnej

• Autorzy: Agnieszka Przybylska-Mazur

Warianty tytułu

Aplication of the Autoregression Method in Prediction of the Stock Prices of Telecommunication Firm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Ceny wielu towarów, walut obcych i papierów wartościowych podlegają w większości wpływom losowym. W artykule zaprezentowano testowanie prawidłowości hipotezy błądzenia losowego jako modelu opisującego zachowanie się cen na rynku spekulacyjnym. W tym celu testy statystyczne na badanie autokorelacji zostały zastosowane do pierwszych różnic cen akcji.
W artykule została wykorzystana jedna ze stochastycznych metod prognozowania- metoda autokorelacji. Obliczenia wykonano na dostępnych danych dotyczących kształtowania się cen akcji firmy telekomunikacyjnej notowanej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. (fragment tekstu)

EN

Many commodity prices, the exchange rates and the securities prices are submitted to influence of fate.
In this article was presented one of the stochastic method of prediction - the autoregression method. This method was applied on the prediction of stock price of TP S.A.
The autoregression method is used for prediction of one-dimensional stationary time series. So in this article was applied the test verifies the order of integration of time series. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Przedsiębiorstwo telekomunikacyjne; Akcje; Ceny akcji; Prognozowanie cen; Modele autoregresji

EN

Telecommunications company; Shares; Shares prices; Prediction of prices; Autoregression models

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 1112 Prognozowanie w zarządzaniu firmą
• Strony: 274-285

Twórcy

autor

Agnieszka Przybylska-Mazur

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Akaike H., A New Look at the Statistical Mode/ Identification, IEEE Tran. Automatic Control, AC-19, 1974.
• Box G.E.P., Jenkins G.M., Time Series Analysis, Forecasting and Control, Holden Day, San Francisco 1976.
• Charemza W.W., Deadman D.F., Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997.
• Kosek W., Short Periodic Autoregressive Prediction of the Earth Rotation Parameters, Artificial Satellites, Planetary Geodesy, 27 no 2.
• Priestley M.B., Spectral Analysis and Time Series, Academic Press, London 1981.
• Rovelli A., Vulpiani A., Characteristic Correlation Time as Estimate of Optimum Filter Lenght in Maximum Entropy Spectral Analysis, Geophys J.R. Astr.Soc.72, 1983.
• Tretter S.A., Introduction to Discrete-time Signal Processing, John Wiley and Sons. New York 1976.