Kształtowanie się indeksu WIG a hipoteza rynku efektywnego

• Autorzy: Paweł Lula

Warianty tytułu

Forming Process of Index WIG and Efficient Market Hypothesis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule podjęto próbę weryfikacji hipotezy rynku efektywnego wykorzystując dane pochodzące z polskiego rynku kapitałowego. Zdefiniowano model opisujący kształtowanie się zmian indeksu WIG. Na podstawie przeprowadzonych badań stwierdzono, że na poprawę jakości uzyskiwanych prognoz bardzo duży wpływ ma zastosowanie na etapie wstępnej analizy danych dyskretnej transformacji falkowej. Przeprowadzone badania potwierdzają również przydatność testu BDS do określenia charakteru szeregu czasowego i do analizy reszt. (abstrakt oryginalny)

EN

The author attempts to verify the efficient market hypothesis using the data deriving from the Polish capital market. The model describing the forming process of index WIG has been defined> The performed research led to the conclusion that the application of the discrete wavelet transformation at the stage of data pre-processing has a great influence on the effectiveness of obtained forecasts. The study also confirms the usefulness of the BDS test for the determination of time series character and for the residual analysis. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sieci neuronowe; Modelowanie procesów gospodarczych; Rynek kapitałowy; Transformacja falkowa

EN

Neural networks; Economic process modeling; Capital market; Wavelet transform

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie
• Rocznik: 2003
• Numer: nr 547
• Strony: 23--36

Twórcy

autor

Paweł Lula

Bibliografia

• Azoff E.M. [1994], Neural Network Time Series Forecasting oj Financial Markets, John Wiley & Sons.
• Baestaens D.E., van der Bergh W.M., Tracking the Amsterdam Stock Index Using Neural Networks [w:] Neural Networks in the Capital Markets [1995], A.P. Refenes (ed.), John Wiley & Sons.
• Cohen A., Ryan R.D. [1995], Wavelets and Multiscale Signal Processing, Chapman & Hall.
• Lin K., The ABC 's of BDS [3997], Journal of Computational Intelligence in Finance, vol. 5, nr 4, July/August.
• Louis A.K., Maa A., Rieder [1997], Wavelets. Theory and Applications, John Wiley & Sons.
• Lula P. [1997], Sieci neuronowe w zastosowaniach ekonomicznych, Raport z realizacji projektu badawczego nr 1-H02B-014-08, AE w Krakowie, Kraków, praca niepublikowana.
• Lula P. [1998], Dyskretna transformacja falkowa i możliwości jej zastosowań w analizie szeregów czasowych, praca niepublikowana.
• Neural Networks in the Capital Markets [1995], Refenes A.P. (ed), John Wiley & Sons.
• Osowski S. [1996], Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa.
• Peters E.E. [1997], Teoria chaosu a rynki kapitałowe, WIG - Press, Warszawa.
• Rioul O. [1993], A Discrete - Time Multiresplution Theory, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 41, nr 8, August.
• Steiner M., Wittkemper H.G. [ 1995], Neural Networks as an Alternative Stock Market Model [w:] Neural Networks in the Capital Markets, A.P. Refenes (ed.), John Wiley & Sons. Stock Market Prediction.
• System with Modular Neural Networks [1990] T. Kimoto, K. Asa- kawa, M. Yoda, M. Takeoka, Preceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, San Diego.
• Tadeusiewicz R. [1993], Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa.
• Tsibouris G., Zeidenberg M. [1995], Testing the Efficient Markets Hypothesis with Gradient Descent Algorithms, Neural Networks in the Capital Markets, A.P. Refenes (ed.), John Willey & Sons.
• White H. [1988], Economic Prediction Using Neural Networks: The Case of IBM Daily Stock Returns, Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, San Diego.