Zastosowanie wybranych modeli zmienności w analizie ryzyka cen akcji

• Autorzy: Ryszard Węgrzyn

Warianty tytułu

Application of Selected Volatility Models in Stock Price Risk Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu była specyfikacja wybranych modeli zmienności, a także analiza wyników ich zastosowania w odniesieniu do wybranych indeksów giełdowych. W opracowaniu przedstawiono wyniki zastosowania modeli ARMA, służących eliminacji zależności liniowych oraz modeli GARCH, APARCH oraz EGARCH, zarówno z normalnym warunkowym rozkładem błędu, jak i rozkładem t Studenta i skośnym rozkładem t Studenta. Analiza została przeprowadzona dla trzech indeksów giełdowych: WIG20, SP500 oraz FTSE250 i obejmowała okres 3.10.1994-31.10.2012 roku. (abstrakt oryginalny)

EN

The purpose of this article was the specification of selected volatility models and analysis of the results of their application for selected stock indices. The paper presents the results of the application of ARMA models (aimed at the elimination of linear relationships) and also GARCH, APARCH and EGARCH models with conditional normal distribution of the error, as well as Student's t-distribution and skewed Student's t-distribution. The analysis was carried out for three stock indices: WIG20, SP500 andFTSE250 and covered the period between 10.03.1994 and 31.10.2012. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ryzyko; Akcje; Model GARCH; Indeks giełdowy; Model APARCH

EN

Risk; Shares; GARCH model; Stock market indexes; APARCH model

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 60
• Strony: 551--562

Twórcy

autor

Ryszard Węgrzyn

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Akgiray V.: Conditional Heteroscedasticity in Time Series of Stock Returns: Evidence and Forecasts, "Journal of Business" 1989, Vol. 62.
• Bauwens L., Hafner Ch. M., Laurent S.: Handbook of Volatility Models and Their Applications, J. Wiley & Sons, Hoboken 2012.
• Bollerslev T.: Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, "Journal of Econometrics" 1986, Vol. 31.
• Davidson J.: Time Series Modelling, University of Exeter, Exeter 2011.
• Ding Z., Granger C.W.J., Engle R.F.: A Long Memory Property of Stock Market Returns and a New Model, "Journal of Empirical Finance" 1993, Vol. 1.
• Doman M., Doman R.: Modelowanie zmienności i ryzyka. Metody ekonometrii finansowej, Wolters Kluwer, Kraków 2009.
• Engle R.F.: Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of UK Inflation, "Econometrica" 1982, Vol. 50.
• Engle R.F., Mustafa C.: Implied ARCH Models from Option Prices, "Journal of Econometrics" 1992, Vol. 52.
• Fiszeder P.: Modele klasy GARCH w empirycznych badaniach finansowych, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2009.
• Nelson D.B.: Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: a New Approach, "Econometrica" 1991, Vol. 59.
• Osiewalski J., Pajor A., Pipień M.: Bayesowskie modelowanie i prognozowanie indeksu WIG z wykorzystaniem procesów GARCH i SV, [w:] XX Seminarium Ekonometryczne im. Prof. Zbigniewa Pawłowskiego, red. A. Zeliaś, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2004.
• Osińska M.: Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2006.
• Pipień M.: Wnioskowanie bayesowskie w ekonometrii finansowej, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2006.
• Schwert G.W., Seguin P.J.: Heteroscedasticity in Stock Returns, "Journal of Finance" 1990, Vol. 45.
• Taylor S.J.: Modelling Financial Time Series, J. Wiley, Chichester 1986.