Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

The Impact of Determinants on the Volatility of Banking Sector Stock Returns in Europe

100%

Niewińska K.

Problemy Zarządzania

|

2018

|

nr 3/2018 (76)

50-60

PL

Celem poniższego artykułu było zbadanie wpływu czynników makroekonomicznych na zmienności historyczne stóp zwrotu z cen akcji banków w Europie. Badanie zostało przeprowadzone dla 182 banków w 26 krajach europejskich, w których są ich akcje notowane na rynku giełdowym. Metoda badawcza wykorzystana w poniższym artykule to statyczne modele panelowe. Wyniki uzyskane świadczą, że z wybranych czynniki wyraźnie wpływa na badane zmienne: stopa bezrobocia, długoterminowa stopa procentowa, a także beta oraz zmienności implikowane indeksu S&P500 oraz EUROSTOXX50.

EN

The aim of the paper is to examine the impact of macroeconomic determinants on the volatility of banking sector stock returns in Europe. The research was conducted for 182 banks in 26 European countries in which banks are listed in the stock market. The research method used was static panel models. The results obtained indicate that the selected determinants that influence the analysed variables are: unemployment rate, long-term interest rate, beta as well implied volatilities of the S&P500 and EUROSTOXX50 indices.

2

The Impact of External Factors on Stock Return Volatility in the European Banking Sector

100%

Niewińska K.

Problemy Zarządzania

|

2021

|

tom 19

|

nr 4/2021 (94)

185-199

PL

Cel: zbadanie wpływu zewnętrznych determinant na zmienność zwrotu z akcji banków w celu oceny jej pod kątem kapitalizacji giełdowej. Projekt/metodyka/podejście: badanie przeprowadzone zostało na 182 bankach z 26 krajów. Wybrano do badania próbę, która obejmuje wszystkie banki europejskie notowane na giełdzie. Wykorzystano dane kwartalne z okresu 2004–2016, które był zbierane i kompilowane przez okres 2 lat. Zastosowaną metodą badawczą był panelowy model danych z efektami stałymi (z lub bez solidnego estymatora) oraz efektami losowymi. Wyniki: determinantami, które mają istotny i statystycznie istotny wpływ na analizowane zmienne zależne, są: stopa bezrobocia, realna stopa procentowa, beta w modelu jednowskaźnikowym Sharpe’a oraz implikowana zmienność indeksu S&P 500 i EURO STOXX 50. Ograniczenia/implikacje badawcze: głównym ograniczeniem badania jest analiza tylko sektora bankowego. Oryginalność/wartość: spostrzeżenia na temat siły i kierunku wpływu tych zmiennych na zmienność stóp zwrotu z akcji są cennym uzupełnieniem dotychczasowej wiedzy, z której korzystają inwestorzy, podejmując decyzje dotyczące rynku kapitałowego.

EN

Purpose: The main aim of the paper is to examine the impact of external determinants on the banking stock return volatility to evaluate it in terms of the stock market capitalization. Design/methodology/approach: The research was conducted on 182 banks from 26 countries. The sample selected for the study includes all European banks listed on the stock exchange. Quarterly data from the period between 2004 and 2016 was used; it was collected and compiled over a period of 2 years. The research method applied was the panel data model with fixed effects (with or without a robust estimator) and random effects. Findings: Determinants that have a major and statistically significant impact on the analyzed dependent variables are: the unemployment rate, the real interest rate, the beta in Sharpe’s Single-Index Model and the implied volatility of the S&P 500 index and the EURO STOXX50 index. Research limitations/implications: Insights about the strength and direction of influence of these variables on stock return volatility are a valuable addition to the existing body of knowledge that investors resort to when making decisions relating to the capital market. Limitations: The main limitation of this study lies in the fact that the results of the analysis apply solely to the banking sector. Originality/value: Insights about the strength and direction of influence of these variables on stock return volatility are a valuable addition to the existing body of knowledge that investors resort to when making decisions relating to the capital market.

3

Tokenizacja - próba oceny potencjału rynkowego

63%

Szpringer W. , Niewińska K.

Marketing i Rynek

|

2021

|

nr 10

17-25

EN

The article presents the concept of tokenization and an attempt to assess its market potential. Tokenization - is a form of business digitization based on decentralized blockchain technology. It consists in creating tokens and assigning them to a specific project, company, or person. With the development of blockchain technology and its institutional environment, the tokenization potential is growing thanks to smart contracts, and it will allow to tokenize all kinds of assets while reducing transaction costs. For now, tokenization can be treated as a niche in decentralized finance (DeFi), which, thanks to regulation ensuring efficiency and security, is gradually shifting to the mainstream.

PL

Autorzy wyjaśniają pojęcie tokenizacji oraz podejmują próbę oceny jej potencjału rynkowego. Tokenizacja to forma cyfryzacji biznesu oparta na zdecentralizowanej technologii blockchain. Polega na tworzeniu tokenów i przypisywaniu ich do konkretnego projektu, firmy lub osoby. Wraz z rozwojem technologii blockchain oraz otoczenia instytucjonalnego, w szczególności infrastruktury rynku finansowego, potencjał tokenizacji rośnie dzięki inteligentnym kontraktom i pozwala tokenizować wszelkiego rodzaju aktywa obniżając jednocześnie koszty transakcyjne. Na razie tokenizację można traktować jako niszę na rynku zdecentralizowanych finansów (DeFi), która ze względu na regulację zapewniającą efektywność i bezpieczeństwo stopniowo przesuwa się do mainstreamu. Autorzy stwierdzają, że rozwojowi potencjału rynkowego tokenów może służyć zarówno adaptacja dotychczasowej infrastruktury rynku finansowego, jak i budowa nowych infrastruktur opartych na blockchain.

4

Koszt długu a rating kredytowy krajów

63%

Chodnicka P. , Niewińska K.

Problemy Zarządzania

|

2015

|

nr 3/2015 (55), t.2

197-219

PL

Celem niniejszej publikacji była analiza wpływu ratingów kredytowych krajów na koszt kapitału. W artykule została przeprowadzona analiza i przegląd istniejącej literatury światowej na powyższy temat. Autorzy zastosowali statyczne modele panelowe dla 135 krajów w latach 2002–2012. Jako zmienne niezależne wykorzystano długo- i krótkoterminowe ratingi kredytowe przyznawane przez agencje ratingowe: Standard & Poor’s i Moody’s Investor Service. Ratingi kredytowe skonwertowano liniowo na zmienne numeryczne. W publikacji przeanalizowano jak ratingi kredytowe i historia zdarzeń kredytowych wpływa na: oprocentowanie i zapadalność nowych zewnętrznych zobowiązań dłużnych (publicznych i prywatnych), oprocentowanie lokat i kredytów, spready stóp procentowych, realne stopy procentowe i premię za ryzyko kredytowe.

EN

The aim of this publication was to analyze the impact of the countires’ credit ratings at the cost of capital. The article was carried out the analysis and review of the existing world literature on the above subject. Authors used a static panel data models for the 135 countries in the period of 2002–2012. As the independent variables were the long- and short-term credit ratings awarded by rating agencies: Standard & Poor’s and Moody’s Investor Service. Credit ratings was converted linearly to the numeric variables. The publication examines how credit ratings and history of credit events affect: the interest rate and maturity of new external debt obligations (public and private), interest rates on deposits and loans, the spreads of interest rates, real interest rates and credit risk premium.

5

Analiza zmienności stóp zwrotu funduszy inwestycyjnych w Polsce

63%

Karkowska R. , Niewińska K.

Zarządzanie i Finanse

|

2013

|

tom 1

|

nr 1

255-267

PL

Celem badania jest określenie w jak im stopniu wyniki otwartych funduszy inwestycyjnych odzwierciedlają zmiany cen aktywów na rynku kapitałowym i pieniężnym w Polsce. Analiza została przeprowadzona dla funduszy inwestycyjnych otwartych (F IO ) rynku akcji w okresie 2003/02/112012/06/07 z wyszczególnieniem okresu kryzysu finansowego 20082009 . Z badania wynika, że wpływ benchmarków rynkowych na kształtowanie stóp zwrotu funduszy akcyjnych jest istotny statystycznie i rośnie w okresach dekoniunktury giełdowej . Artykuł składa się z czterech rozdziałów. W pierwszym i drugim rozdziale scharakteryzowano rynek funduszy inwestycyjnych w Polsce oraz mierniki oceny inwestycji. W kolejnym zaprezentowano metodę badawczą wraz z opisem danych. Ostatni rozdział przedstawia wyniki badań, obejmujące analiz ę korelacji, szacunki wpływu zmiennych rynkowych na wyniki FIO oraz wnioski podsumowujące.

6

Czynniki determinujące rating kredytowy krajów europejskich

51%

Chodnicka P. , Jaworski P. , Niewińska K.

Problemy Zarządzania

|

2014

|

nr 4/2014 (48) t.1

EN

The purpose of this article is to analyze factors that can influence the credit rating granted to European countries by rating agencies. The article analyzes the literature in this field. Methodology used for credit ratings assessment by individual agencies was analyzed, and then the results were summarized. For the empirical study static panel models were used. Data from the World Bank database and the Thomson Reuters database was taken into consideration. The study covered the period 2002–2012. Dependent variables were used as long- and short-term credit ratings given by Standard & Poor's and Moody's Investor Services. The ratings were decomposed linearly for numeric variables. Macroeconomic data was used as dependent variables, among other things, data such as GDP per capita, real GDP growth, inflation, fiscal deficit, balance on the current account, external debt to GDP, foreign exchange reserves.

PL

Celem artykułu jest określenie wpływu determinant na rating kredytowy przyznawany przez agencje ratingowe krajom europejskim. W artykule dokonano przeglądu literaturowego w tym zakresie. Przeanalizowano metodologię nadawania ocen przez poszczególne agencje, a następnie zestawiono otrzymane wyniki. Do badania empirycznego zastosowano statyczne modele panelowe. Wykorzystano dane pochodzące z bazy Banku Światowego oraz z bazy danych Thomson Reuters. Badanie obejmowało lata 2002–2012. Jako zmienne zależne wykorzystano długo- i krótkookresowe ratingi kredytowe przyznawane przez agencje Standard & Poor’s oraz Moody’s Investors Services. Ratingi zdekomponowano liniowo na zmienne numeryczne. Jako zmienne zależne wykorzystano dane makroekonomiczne, m.in. PKB per capita, tempo wzrostu realnego PKB, stopę inflacji, deficyt budżetowy, salda na rachunku obrotów bieżących, zadłużenie zagraniczne do PKB, rezerwy walutowe.