PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2007 | 48 | 95--117
Tytuł artykułu

An Approach to Measuring the Relation Between Risk and Refund An Approach to Measuring the Relation Between Risk and Refund : Bayesian Analysis for WIG Data

Autorzy
Warianty tytułu
Wykorzystanie warunkowej asymetrii w badaniu zależności pomiędzy oczekiwaną stopą zwrotu a poziomem ryzyka : analiza bayesowska dla danych WIG
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The main goal of this paper is an application of Bayesian inference in testing the relation between risk and return of the financial time series. On the basis of the Intertemporal CAPM model, proposed by Merton (1973), we built a general sampling model suitable in analysing such relationship. The most important feature of our model assumptions is that the possible skewness of conditional distribution of returns is used as an alternative source of relation between risk and return. Thus, pure statistical feature of the sampling model is equipped with economic interpretation. This general specification relates to GARCH-In-Mean model proposed by Osiewalski and Pipieri (2000). In order to make conditional distribution of financial returns skewed we considered a constructive approach based on the inverse probability integral transformation. In particular, we apply the hidden truncation mechanism, two approaches based on the inverse scale factors in the positive and the negative orthant, order statistics concept, Beta distribution transformation, Bernstein density transformation and the method recently proposed by Ferreira and Steel (2006). (short original abstract)
Zasadniczym celem artykułu jest zastosowanie wnioskowania bayesowskiego w badaniu relacji pomiędzy oczekiwaną stopą zwrotu a poziomem ryzyka na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Na podstawie międzyokresowego modelu CAPM (ang. Intertemporal-CAPM), zbudowano ogólny model próbkowy, w którym statystycznym źródłem zależności jest asymetria rozkładu warunkowego stóp zmian. Wykorzystano koncepcję GARCH-In-Mean oraz dostarczono formalnej, ekonomicznej interpretacji skośności występującej w modelu próbkowym. W artykule rozważono wiele konkurencyjnych specyfikacji dopuszczających warunkową asymetrię. W szczególności zastosowano mechanizm ukrytego ucięcia, alternatywne skalowania wokół modalnej, transformacje rozkładem Beta, gęstości Bersteina oraz metodę zaproponowane przez Ferreirę i Steela. (skrócony abstrakt oryginalny)
Rocznik
Tom
48
Strony
95--117
Opis fizyczny
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna w Krakowie
Bibliografia
  • Arnold B.C., Groenveld R.A. 1995. Measuring Skewness with Respect to the Mode, The American Statistician 49, 34-38.
  • Azzalini A. 1985. A Class of Distributions which Includes the Normal Ones, Scandinavian Journal of Statistics 12, 171-178.
  • Backhus O.K., Gregory A.W. 1993. Theoretical Relation between Risk Premiums and Conditional Variances, Journal of Business and Economic Statistics 11, 177-185.
  • Bollerslev T. 1986. Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics 31, 307-327.
  • Brandt M.W., Kang Q. 2004. On the Relationship Between the Conditional Mean and Volatility of Stock Returns: A Latent VAR Approach, Journal of Financial Economics 72, 217-257.
  • Campbell J.Y., Hentschel L. 1992. No News is Good News: An Asymmetric Model of Changing Volatility in Stock Returns, Journal of Financial Economics 31, 281-318.
  • Engle R.F., Lilien D.M., Robins R.P. 1987. Estimating Time-varying Risk Premia in the Term Structure: The ARCH-M Model, Econometrica 55, 391-408.
  • Fernández C., Steel M.F.J. 1998. On Bayesian Modelling of Fat Tails and Skewness, Journal of the American Statistical Association 93, 359-371.
  • Ferreira J.T.A.S, Steel M.F.J. 2006. A Constructive Representation of Univariate Skewed Distributions, Journal of the American Statistical Association 101, 823-839.
  • French K.R., Schwert G.W., Stambaugh R.F. 1987. Expected Stock Returns and Volatility, Journal of Financial Economics 19, 3-29.
  • Ghysels E., Santa-Clara P., Valkanov R. 2006. Predicting Volatility Getting the Most Out of Return Data Sampled at Different Frequencies, Journal of Econometrics 131, 59-95.
  • Glosten L.R., Jagannathan R., Runkle D.E. 1993. On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks, Journal of Finance 48, 1779-1801.
  • Guo H., Whitelaw R.F. 2003. Uncovering the Risk-Return Relation in the Stock Market, NBER Working Paper 9927.
  • Hansen B.E. 1994. Autoregressive Conditional Density Estimation, International Economic Review 35, 705-730.
  • Harvey C.R., Siddique A. 2000. Conditional Skewness in Asset Pricing Models, Journal of Finance 55, 1263-1295.
  • Jones M.C. 2004. Families of Distributions Arising from Distributions of Order Statistics, Test 13, 1-43.
  • Jones M.C., Faddy MJ. 2003. A Skew Extension of the t-Distribution, with Applications, Journal of Royal Statistical Association B 65, 159-174.
  • Kim C.-J., Morley J.C., Nelson C.R. 2004. Is there a Positive Relationship between Stock Market Volatility and the Equity Premium?, Journal of Money Credit and Banking 36, 339-367.
  • Linton O., Perron B. 2003. The Shape of the Risk Premium: Evidence from a Semiparametric Generalised Conditional Heteroscedasticity Model? Journal of Business and Economic Statistics 21, 345-367.
  • Merton R.C. 1973. An Intertemporal Capital Asset Pricing Model, Econometrica 41, 867-887.
  • Osiewalski J., Pipień M., 2000. GARCH-In-Mean through Skewed t Conditional Distributions: Bayesian Inference for Exchange Rates, 26-th International Conference MACROMODELS'99, ed. Welfe W., Wdowiński P., Łódź, s. 354-369.
  • Pagan A., Hong Y. 1990. Non-Parametric Estimationand the Risk Premium, [in:] Nonparamatric and Semiparametric Methods in Econometrics and Statistics, (ed.), W. Barnett, J. Powell, G. Tauchen, Cambridge University Press.
  • Pastor L., Stambaugh R.F. 2001. The Equity Premium and Structural Breaks, Journal of Finance 4, 1207-1231.
  • Petrone S., Wasserman L. 2002. Consistency of Bernstein Polynomial Posteriors, Journal of Royal Statistical Association B 64, 79-100.
  • Scruggs J.T. 1998. Resolving the Puzzling Intertemporal Relation between the Market Risk Premium and Conditional Market Variance: A Two-Factor Approach, Journal of Finance 53, 575-603.
  • Whitelaw R. 2000. Stock Market Risk and Return: An Equilibrium Approach, Review of Financial Studies 13, 521-547.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000168678192

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.