Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Applying event analysis to selected markets’ reaction to the Russian invasion on Ukraine

100%

Mosiejko L. , Bernardelli M.

|

2023

|

tom 16

|

nr 49

9-32

EN

The aim of the study was to analyse the rate of return of selected stock exchange indices, currency pairs, raw materials and food in the event window determined by the start date of the Russian-Ukrainian war in 2022. The analysis used an approach based on the observation of the development of rates of return and their changes over time caused by Russia’s invasion on Ukraine on February 24, 2022, applying the commonly used Average of Cumulative Abnormal Returns (ACAR) measure. The research showed many similarities as well as some differences in terms of the strength of the impact and the direction of changes in the prices of instruments on individual markets as a result of the outbreak of an armed conflict. The analysis comprehensively takes into account the impact of armed conflict on the development of short- and medium-term rates of return on various markets, the global scope of which has a significant influence on the economic development of individual countries. Not being limited to one market makes it possible to identify universal patterns of stock market behaviour in response to unforeseen events with a global impact on the world economy.

2

Changes of exchange rate behavior during and after crisis

86%

Syczewska E. M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2010

|

tom 11

|

nr 1

145-157

EN

"This study extends earlier analysis, in which behavior of daily exchange rates during the global crisis was compared to that before crisis. We repeat similar comparison for data set extended until the end of April 2010, use ARMA/ARMAX and GARCH models with stock indices as additional regressors, for volatility and returns of EURPLN, EURUSD, USDPLN exchange rates. Marked increase in volatility during crisis, negatively affected quality of models. After crisis volatility and returns seem to stabilize, hence exchange rate risk seems to decline gradually. There is a slight improvement in quality of models after the crisis."

3

ROZKŁAD NORMALNY STÓP ZWROTU Z AKCJI WCHODZĄCYCH W SKŁAD NASTĘPUJĄCYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG20, MWIG40 I SWIG80

72%

Borowski K.

|

nr 4

541-560

PL

W artykule zweryfikowana została teza o normalności rozkłdu stóp zwrotu cen akcji komponentów indeksów giełdowych tj. w dnu 17.10.2017 r.) do dnia 31.03.2017 r., dla stóp zwrotu w ujęciu: zamknięcie-zamknięcie, otwarcie-otwarcie, otwarcie-zamknięcie i overnight. Z wykorzystaniem testów Jarque-Bera, Shapiro-Wilka i D’Agostino-Pearsona podjęcto próbę stworzenia rankingu spółek ze względu na zbieżność rozkładu ich stóp zwrotu do rozkładu normalnego.

EN

The article verified the hypothesis regarding normal distribution of returns of shares - components of the following Warsaw Stock Exchange indexes Keywords: normal distribution, return rates, stock indices, ranking of companies

4

Efekt stycznia oraz jego dynamika na wybranych indeksach giełdowych krajów Europy Środkowo-Wschodniej

72%

Świder W.

|

nr 2(79)

112-120

PL

W artykule badano efekt stycznia na wybranych indeksach giełdowych krajów Europy Środkowo-Wschodniej: Sofix Index (Bułgaria), PX Index (Czechy), OMX Tallinn Index (Estonia), OMX Riga Index (Łotwa), BET Index (Rumunia), SAX Index (Słowacja), UX Index (Ukraina), BUX Index (Węgry) oraz WIG20 Index (Polska). Okres badawczy obejmował lata 2002 – 2017. Został on podzielony na dwa podokresy w celu prześledzenia dynamiki anomalii. Rynek polski wykazał względną efektywność, efekt stycznia, mimo że występował na warszawskiej giełdzie, w ostatnich latach zanikł. Z drugiej strony, na wielu z analizowanych rynków, można było generować ponadprzeciętne stopy zwrotu w oparciu o efekt stycznia w ostatnich latach. W badaniu podzielono styczeń na krótsze okresy, w celu zidentyfikowania najbardziej dochodowych części pierwszego miesiąca. Okazało się, że średnio najwyższe stopy zwrotu generuje pierwsze pięć sesji stycznia.

EN

The article examines the effect of January on selected stock indices of Central and Eastern European countries: Sofix Index (Bulgaria), PX Index (Czech Republic), OMX Tallinn Index (Estonia), OMX Riga Index (Latvia), BET Index (Romania), SAX Index (Slovakia), UX Index (Ukraine), BUX Index (Hungary) and WIG20 Index (Poland). The research period covered the years 2002 – 2017. It was divided into two sub-periods in order to investigate the dynamics of the anomaly. The Polish market showed relative effectiveness. Despite the fact that the effect of January appeared on the Warsaw Stock Exchange, it has disappeared in recent years. On the other hand, in many of the analyzed markets, it was possible to generate above-average rates of return based on the January effect in recent years. The study divided January into shorter periods to identify the most profitable parts of the first month. It turned out that on average the highest rates of return are generated in the first five sessions of January.

5

Nieliniowa identyfikacja rzędu autozależności w stopach zmian indeksów giełdowych

72%

Orzeszko W.

|

nr 4

369-385

PL

Naturalnym uogólnieniem współczynnika korelacji liniowej Pearsona jest współczynnik informacji wzajemnej. Współczynnik ten umożliwia pomiar zależności różnego typu, również o charakterze nieliniowym. Podobnie jak współczynnik korelacji liniowej Pearsona, może być zastosowany do pojedynczego szeregu czasowego w celu identyfikacji autozależności. W niniejszej pracy badaniu poddano logarytmiczne stopy zmian wybranych polskich i zagranicznych indeksów giełdowych. Porównując rezultaty otrzymane dla oryginalnych szeregów stóp zmian i dla reszt z dopasowanych modeli ARMA-GARCH, określono charakter wykrytych zależności. Ponadto, wykorzystując procedurę bootstrap, zweryfikowano istotność współczynników informacji wzajemnej, co umożliwiło zidentyfikowanie opóźnień czasowych w analizowanych szeregach. W większości z przebadanych indeksów wykryto zależności nieliniowe innego typu niż GARCH a dominującym poziomem opóźnień czasowych w tych szeregach okazał się lag=1.

EN

The mutual information coefficient is one of the most important generalizations of the Pearson correlation coefficient. Its advantage is that it is able to measure all kinds of dependencies, also nonlinear ones. Like the Pearson correlation coefficient, the mutual information coefficient may be applied to a single time series in order to identify serial dependencies. In this paper the log-returns of the selected Polish and foreign stock indices have been analyzed. By comparing the results obtained for the raw returns and the residuals of the fitted ARMA-GARCH models, the nature of the identified dependencies has been determined. Moreover, the bootstrap procedure has been applied to verify significance of the mutual information coefficients and, in consequence, to determine the number of lags in the analyzed series. In the most investigated indices, nonlinear dependencies different from the ARCH effect have been detected and lag=1 was the dominant time delay in such situations.

6

Modelowanie i prognozowanie procesów transmisji sygnałów między rynkami akcji. Analiza wpływu zmienności kursowej na giełdach w USA na rynek akcji w Polsce

58%

Brzeszczyński J.

|

nr 339

125-146

EN

Signal transmission processes among international financial markets, at the level of both price volatility and returns direction, are complex phenomena, in particular in case of the application of high frequency data. This paper presents models describing such effects, discussion of selected methodological issues, empirical application for the Polish market and also indicates the possibilities for using such tools for the construction of investment strategies on the stock markets. Empirical study for the WIG20 index conducted on the sample of years 2005–2016 demonstrates the existence of the relationship between the variability of the WIG20 index returns and the returns of the indices from the US market, whereas the strongest dependence has been identified in case of the DJIA index. Moreover, an evolution effect of the value of the estimated parameters over time has been detected. The estimates from the in‑sample period from years 2005–2016 were further exploited in the out‑of‑sample experiment using the data from the year 2017 with additional application of index futures contracts on the WIG20 index.

PL

Efekty transmisji sygnałów między rynkami finansowymi na świecie, zarówno na poziomie zmienności kursowej, jak i kierunku (znaku) stóp zwrotu, są złożonymi zjawiskami, szczególnie w przypadku wykorzystania danych o wysokiej częstotliwości obserwacji. Artykuł prezentuje modele opisujące te procesy, wybrane kwestie metodologiczne, aplikację empiryczną dla polskiego rynku oraz wskazuje na możliwości wykorzystania omawianych narzędzi do budowy giełdowych strategii inwestycyjnych. Przeprowadzone badanie dla indeksu WIG20 na próbie z lat 2005–2016 dowodzi występowania związku między zmiennością stóp zwrotu indeksu WIG20 a stopami zwrotu indeksów giełdowych z rynku w USA, przy czym najsilniejsza zależność zidentyfikowana została w przypadku indeksu DJIA. Ponadto zaobserwowany został efekt ewolucji zmian wartości estymowanych parametrów w badanych modelach wraz z upływem czasu. Oszacowania parametrów z okresu próby z lat 2005–2016 wykorzystane zostały także w eksperymencie prognostycznym przy użyciu danych z roku 2017 z zastosowaniem dodatkowo kontraktów futures na indeks WIG20.

7

Panelowa weryfikacja wpływu zmiennych makroekonomicznych na indeksy giełdowe

58%

Wiśniewski H.

Problemy Zarządzania

|

2017

|

nr 1/2017 (66), t.2

162-177

EN

The aim of this article is an empirical verification of the impact of national macroeconomic variables on stock market indices. To investigate these relationships, three estimators: DFE, MG and PMG were used. The study used data from twenty OECD countries. The macroeconomic variables used included: industrial production, inflation, unemployment rate, exchange rate, short- and long-term interest rates. The estimation brought interesting results for the different macroeconomic variables, depending on the type of short-run or long-run relationships.

PL

Celem artykułu jest empiryczna weryfikacja wpływu krajowych zmiennych makroekonomicznych na indeksy giełdowe. Do zbadania tych zależności wykorzystano trzy różne estymatory: DFE, MG i PMG. W badaniu wykorzystano dane dotyczące dwudziestu krajów należących do OECD. Natomiast wśród wykorzystanych zmiennych makroekonomicznych były: produkcja przemysłowa, inflacja, bezrobocie, kurs walutowy, krótkoi długoterminowa stopa procentowa. W wyniku estymacji otrzymano interesujące rezultaty w zakresie poszczególnych zmiennych makroekonomicznych czy rodzaju zależności (krótko- lub długookresowa).