Jednookresowy efekt pamięci modelowany trzystanowym procesem Markova. Analiza instrumentów notowanych na GPW w Warszawie

• Autorzy: Tadeusz Czernik , Daniel Iskra

Warianty tytułu

One-Cycle Memory Effect Modelled by Multi-State Markov Process. The Analysis of Instruments Quoted on the Warsaw Stock Exchange

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przeprowadzono analizę pamięci dla instrumentów notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (akcje i indeksy). Zaproponowano modelowanie pamięci szeregów czasowych wielostanowym procesem Markowa, w którym stan rynku określany jest znakiem ostatniej logarytmicznej stopy zwrotu. (fragment wstępu)

EN

The proposed approach to modelling time series memory is an interesting alternative for nonlinear models of Threshold type. This approach has some drawbacks. To estimate the distribution we have to have appropriately numerous trial. A partial solution to this problem is the application of more effective methods of estimation of distribution or data of high frequency. The model with one-cycle memory is discussed in the article. The introduction of multi-cycle relationship is natural. The space of states should be extended. Unfortunately it results in the demand for the higher number of data which in the proposed approach in practice makes its application impossible. The proposed model can be also used in forecasting the prices of financial instruments, analysis of endangered value of financial portfolio. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Prognozowanie notowań giełdowych; Procesy Markowa

EN

Stock exchange prediction; Markov process

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 60 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
• Strony: 62--69

Twórcy

autor

Tadeusz Czernik

autor

Daniel Iskra

Bibliografia

• Diebold F.X., Inoue A., Long memory and regime switching, Technical Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, 2000.
• Gillespie D.T., Markov processes. An introduction for physical scientists, Academic Press INC., San Diego 1992.
• Granger C.W.J., Ding Z., Varieties of long memory models, "Journal of Econometrics" 1996, 73,61-77.
• Haberman S., Pitacco E., Actuarial models for disability insurance, CRC Press LLC, Boca Raton, Florida 2000.
• Hess M.K., What drives Markov regime-switching behavior of stock markets? The Swiss case, "International Review of Financial Analysis" 2003, 12, 527-543.
• Iosifescu M., Skończone procesy Markowa i ich zastosowania, PWN, Warszawa 1988.
• Kośko M., Osińska M., Stempińska J., Ekonometria współczesna, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007.
• Kowalenko I.N., Kuzniecow N.J., Szurienkow W.M., Procesy stochastyczne, PWN, Warszawa 1989.
• Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2007.
• Lo A. W., Long-term memory in stock market prices, "Econometrica" 1991,vol. 59, no 5, 1279-1313.
• Narayan P.K., The behaviour of US stock prices: evidence from a threshold autoregressive model, "Mathematics and Computers in Simulation" 2006, 71, 103-108.
• Pagan A., The econometrics of financial markets, "Journal of Empirical Finance" 1996, 3, 15-102.
• Shively P.A., The nonlinear dynamics of stock prices, "The Quarterly Review of Economics and Finance" 2003, 43, 505-517.
• Yang Y.-L., Chang Ch.-L., A double-threshold GARCH model of stock market and currency shocks on stock returns, "Mathematics and Computer in Simulation" 2008, 79, 458-474.
• Wywiał J., Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 2004.