O zależności między cenami otwarcia i zamknięcia na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

• Autorzy: Paweł Miłobędzki

Warianty tytułu

A Note on the Opening and Closing Price Dependencies on the Warsaw Stock Exchange

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem pracy było pokazanie, że (logarytmy naturalne) ceny otwarcia i zamknięcia papierów wartościowych wykazują wspólny wzorzec zmienności stochastycznej, którego znajomość może być wykorzystana do konstrukcji przynoszącego zysk systemu transakcyjnego. System taki skonstruowano dla portfela naśladującego indeks WIG20. Jego budowę oparto na modelu VECM z symetrycznym składnikiem korekty. Model ten oszacowano na podstawie dziennych szeregów czasowych historycznych (logarytmów naturalnych) cen otwarcia i zamknięcia portfela naśladującego indeks WIG20 z okresu 3.02.1997-31.03.2008 oraz zbadano efektywność systemu transakcyjnego zarówno w okresie historycznym, jak i w okresie prognostycznym, tj. 1.04-13.08.2008. Ocena efektywności prowadzi do wniosku, że GPW w Warszawie SA w obu okresach była rynkiem nieefektywnym informacyjnie oraz efektywnym transakcyjnie. (fragment tekstu)

EN

It is shown in the paper that between February 3, 1997 and March 31, 2008 the natural logarithms of daily opening and closing prices of portfolio imitating the Warsaw Stock Exchange index WIG20 exhibited a common stochastic trend. Both logs of prices are modelled using a bivariate VECM with a symmetric error correction term to build a trading system that is profitable unless transaction costs are positive. That is to say the Warsaw Stock Exchange is informationally inefficient. Its transactional efficiency is not undermined, however.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Giełda papierów wartościowych; Systemy transakcyjne; Warszawski Indeks Giełdowy (WIG); Model wektorowej korekty błędem

EN

Stock market; Transaction systems; Warsaw Stock Exchange Index; Vector error correction model (VECM)

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 60 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
• Strony: 335--344

Twórcy

autor

Paweł Miłobędzki

Bibliografia

• Alizadeh S., Brandt M.W., Dieboldt F.X., Range-based estimation of stochastic volatility models, "Journal of Finance" 2002, t. 57, s. 1047-1091.
• Brandt M.W., Dieboldt F.X., A no-arbitrage approach to range-based estimation of return covariances and correlations, University of Pennsylvania, "PIER Working Paper" 2003 no 03-013.
• Cheung Y.-W., Chinn M.D., Currency traders, and exchange rate dynamics: a survey of the US market, "Journal of International Money and Finance" 2001, t. 20, s. 439-471.
• Cheung Y.-W., Wong C.Y.P., A survey of market practitioners' views on exchange rate Dynamics, "Journal of International Economics" 2000, t. 51, s. 401-419.
• Chou R., Forecasting financial volatilities with extreme values: the conditional autoregressive range (CARR) model, "Journal of Money, Credit, and Banking" 2005, t. 37, s. 561-582.
• Dickey D.A., Fuller W.A., Likelihood ratio statistics for autoregressive time series models: tests and implications, "American Statistician" 1981, t. 40, s. 12-26.
• Edwards R.D., Magee J., Technical analysis of stock trends, Amacom, New York 1997.
• Engle R.F., Gallo G.M., A multiple indicators model for volatility using intra-daily data, "Journal of Econometrics" 2006, t. 131, s. 3-27.
• Engle R.F., Granger C.W.J., Cointegration and error correction representation, estimation and testing, "Econometrica" 1987, t. 55, s. 251-276.
• Fernandes M., de Sa Mota B., Rocha G., A multivariate conditional autoregressive range model, "Economics Letters" 2005, t. 86, s. 435-440.
• Gallant A.R., Hsu CT., Tauchen G.E., Using daily range data to calibrate volatility diffusions and extract the forward integrated variance, "Review of Economics and Statistics" 1999, t. 81, s. 617-631.
• Johansen S., Statistical analysis of cointegrating vectors, "Journal of Economic Dynamics and Control" 1988, t. 12, s. 231-254.
• Johansen S., Estimation and hypothesis testing of cointegrating vectors in Gaussian vector autoregressive models, "Econometrica" 1991, t. 59, s. 1551-1580.
• Kwiatkowski D., Phillips P.C.B., Schmidt P., Shin Y., Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root, "Journal of Econometrics" 1992, t. 54, s. 157-178.
• Leybourne S.J., Testing for unit root using forward and reverse Dickey-Fuller regressions, "Oxford Bulletin of Economics and Statistics" 1995, t. 57, s. 559-571.
• Lo A.W., Mamaysky H., Wang J., Foundations of technical analysis: computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation, "Journal of Finance" 2000, t. 55, s. 1075-1765.
• Luetkepohl H., New introduction to multiple time series analysis, Springer, Berlin 2005.
• Mok D.M.Y., Lam K., Li W.K.., Using daily high/low time to test for intraday random walk in two index futures markets, "Review of Quantitative Finance and Accounting" 2000, t. 14, s. 381-397.
• Taylor M.P., Allen H., The use of technical analysis in the foreign exchange market, "Journal of International Money and Finance" 1992, t. 11, s. 304-314.