Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

The multidimensional weighted ultrastructural model in the cross-section of expected stock returns

100%

Czapkiewicz A. , Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie; Wydział Zarządzania; Samodzielna Pracownia Zastosowań Matematyki w Ekonomii

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2010

|

tom 235

PL

W badaniach empirycznych modelu CAPM (Capital Asset Pricing Model) lub jego wielo- wymiarowej wersji IACPM (Intemporal Capital Asset Pricing Model) testy sprawdzające popraw- ność modelu są dwuetapowe. Pierwszy etap to szacowanie regresji czasowych, z których estyma- tory wyznaczone metodą sumy najmniejszych kwadratów są zmiennymi niezależnymi dla etapu drugiego, gdzie bada się istotność parametrów regresji przekrojowej. W testowaniu istotności parametrów regresji przekrojowej pojawia się problem istnienia błędu w zmiennych objaśniają- cych. Bez dodatkowych założeń o wariancjach tych błędów model taki jest nieidentyfikowalny. W praktyce, najczęściej wprowadza się założenia o znajomości pewnych parametrów roz- kładu zaburzeń błędów, o których zakłada się normalność lub stosuje się zabieg zminimalizowania błędu w zmiennych objaśniających. Podejścia takie doskonale spełniają swoją rolę w przypadku badania dużych rynków. W przypadku badania empirycznego Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych błąd w zmiennych objaśniających nie powinien być zaniedbywany. W pracy przedstawiono wielowymiarową wersję modelu ultrastrukturalnego, w którym w nieskorelowa- nych czynników jest obarczonych błędem obserwacji, które są niezależnymi zmiennymi losowy- mi o rozkładzie normalnym. Założono, że nieznane wariancje zależą od parametru i oraz nie zależą od parametru t. Dla rozwiązania problemu nieidentyfikowalności zastosowano replikację wszystkich zmiennych zależnych i niezależnej. Do wyznaczenia nieznanych wielkości zastosowa- no metodę największej wiarogodności oraz wykazano zgodność względem czasu T. Prezentowane podejście może być używane do testowania istotności nieznanych parame- trów modelu ICAPM.

2

Zastosowanie dekompozycji czynników Famy i Frencha do wyceny akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

100%

Czapkiewicz A.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie

|

2013

|

tom 9

45-56

PL

Celem niniejszej pracy jest empiryczna weryfikacja modelu Famy i Frencha z dekompozycją czynników SMB na dwie składowe dla rynku polskiego dla danych z okresu styczeń 2003-marzec 2012. Badaniem objęto tylko te spółki, które były w tym okresie notowane na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w sposób ciągły, dla których wartość księgowa była dodatnia. (fragment tekstu)

EN

The main objective of this paper is to verify the performance of the Fama-French model for the Polish market. The monthly data from the Warsaw Stock Exchange for the period January 2003 to March 2012 was used for the study. The empirical evidence shows that the stocks with small capitalization and low relation of book value to market value may weaken the three-factor model of Fama and French. The decomposition of the factors into two components improves the effectiveness of the model.(original abstract)

3

Dynamic Stock Markets Clustering

63%

Czapkiewicz A. , Machno A.

|

2014

|

tom 10

41-51

PL

W pracy przedstawiono dwa podejścia, służące do badania dynamicznej zależności pomiędzy finansowymi szeregami czasowymi. W pierwszym podejściu do badania zależności między szeregami czasowymi wykorzystano funkcje kopuli oraz dynamikę sterowaną ukrytym procesem Markowa, natomiast drugie podejście wykorzystuje wielowymiarowe procesy auto-regresyjne. W wyniku zastosowania obu podejść otrzymano dynamiczne korelacje pomiędzy badanymi szeregami czasowymi, które stanowiły podstawę do konstrukcji dynamicznego grupowania rynków finansowych.(abstrakt oryginalny)

4

Portfolio construction with modified Sharpe’s method

63%

Czapkiewicz A. , Machowska M. , AGH University of Science and Technology Faculty of Management

|

EN

In the paper we consider a modification of Sharpe’s method used in classical portfolio analysis for optimal portfolio building. The key idea of the paper is the modification of the classical approach by application of the errors-in-variable model. We assume that both independent (market portfolio return) as well as dependent (given asset’s return) variables are randomly distributed values related with each other by linear relationship and we build the model used for parameters’ estimation. For model evaluation we made a comparison of portfolios comprising nine stocks from Warsaw Stock Exchange, which are built using classical Sharpe’s and proposed method.

PL

W klasycznej jednoczynnikowej analizie portfelowej konstruując optymalny portfel papierów wartościowych, wykorzystuje się model jeg o budowy zaproponowany przez Sharpe’a. Podstawą tej teorii jest założenie, że stopa zwrotu danego waloru jest objaśniana stopą zwrotu portfela rynkowego poprzez zależność liniową. Wiadomo, że na zmienność cen walorów wpływ mają również inne (często trudne do zmierzenia) czynniki rynku. W klasycznym podejściu parametry zależności pomiędzy stopą zwrotu danego waloru a stopą zwrotu portfela rynkowego wyznaczane są z modelu prostej regresji, gdzie zaburzenie losowe jest dopuszczane tylko na wartości zmiennej objaśnianej. W proponowanym w pracy modelu obecność tych czynników uwzględniona jest jako zaburzenie na obu zmiennych losowych wchodzących do klasycznego modelu Sharpe’a. Przyjęto, że zarówno stopa zwrotu danego walom jak i stopa zwrotu portfela rynkowego są pewnymi zaburzonymi już wartościami, między którymi istnieje zależność liniowa. Dla ilustracji zagadnienia porównano portfele składające się z dziewięciu spółek zbudowane w oparciu o klasyczną metodę Sharpe’a i proponowaną jej modyfikację. Jako portfel rynkowy przyjęto portfel leżący u podstaw indeksu giełdowego WIG. Analizę przeprowadzono na podstawie notowań archiwalnych od stycznia 2000 do marca 2006. Budując wyżej wymienione portfele miesięczne dokonano porównań przebudowując je co miesiąc uzyskując w ten sposób wektor składów do analizy porównawczej.

5

Badanie wpływu indeksów zmienności na zmiany współzależności pomiędzy wybranymi rynkami finansowymi

63%

Czapkiewicz A. , Jamer P.

|

2016

|

nr 3 (53)

87-101

EN

The study of interdependence and the strength of the relationship between finan-cial time series is a quite important area in the financial literature. Hence we discussed the relationships between the main stock indices. The multivariate distributions of returns we modelled basing on copula functions approach. In order to obtain some dynamics of multi-variate distributions we applied the hidden Markov chain. Additionally we assumed that the transition matrix of the Markov chain was dependent on some exogenous variables. The study shows that the volatility indices VIX and VSTOXX which were taken as exogenous variables improved model efficiency.

6

Dynamika współzależności warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych z innymi rynkami finansowymi

63%

Czapkiewicz A. , Jamer P.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2015

|

nr 2 (48)

100-113

EN

The aim of this article was the search of the dynamic of dependencies between WSE and other countries coming from Europe, America and Asia. The two-dimensional time series has been modeled by multidimensional GARCH process with dynamic condi-tional correlation or by Markov-switching Copula-GARCH model. The analysis confirms the claim that dependences between financial markets are higher in a period of crisis than during the prosperity time. The dynamic of relationships between Polish market and Euro-pean markets is bigger than the dynamic of relationships between Polish market and Ameri-can or Asian markets.

7

The long-run relationship between the stock market and main macroeconomic variables in Poland

63%

Czapkiewicz A. , Stachowicz M.

|

tom 17

|

nr 1

7-20

EN

The investigation concerns the problem of whether some macroeconomic variables and the EUR/PLN exchange rate might affect the performance of the Warsaw Stock Exchange. The answer to this question can be obtained from a cointegration analysis. The advantage of testing for cointegration is the identification of a stable long-run relationship between the stock price index, some macroeconomic variables, and the EUR/PLN exchange rate, which can be implemented using various cointegration methodologies. Analysis of the response of one variable to an impulse of another variable is also performed to show the importance of a given variable in a system.

8

The relationship between the inflation rate and the unemployment rate in Poland and their long-term associations with selected macroeconomic variables

51%

Koterwa J. , Kycia H. , Czapkiewicz A.

Managerial Economics

|

2023

|

tom Vol. 24, no. 2

165--185

EN

The purpose of this paper is to examine the relationship between the inflation and unemployment rates in Poland and to analyze their long-term relationships with selected macroeconomic variables: the WIG20 index, consisting of the 20 largest Polish companies noted on Warsaw Stock Exchange, the USD/PLN exchange rate, the Brent crude oil index, and the interest rate on 10- year government bond yields. The main objective of the study is to determine the relationship between inflation and unemployment. In this study, a vector error correction model (VECM) was used to study long-run dependence. The impulse response function and forecast error variance decomposition were also used to examine the interactions between variables. There is one long-run relationship between the factors studied. Both the values of the VECM model parameters and the results of the impulse response function indicate that there is a negative relationship between inflation and unemployment in the short term. In the long term, there is a positive relationship, resulting in the stagflation phenomenon.