PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | nr 28 | 61--75
Tytuł artykułu

Model regresji kwantylowej relacji stopa zwrotu - zmienność dla wybranych indeksów z GPW w Warszawie

Warianty tytułu
Quantile Regression Model of Return-Volatility Relation - Implementation For Chosen Index from WSE
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Przedmiotem wielu prac jest następujące zjawisko: zmienność implikowana (ang. implied volatility (IV)) jest wyższa niż zmienność historyczna (ang. historical volatility (HV)) przyjmowana dla prognoz przyszłej zmienności realizowanej (ang. realized volatility RV) instrumentu podstawowego. Zmienność implikowana (IV) może być wyznaczona poprzez przekształcenie modelu Black'a-Scholes'a. Znane są też propozycje wyznaczenia zmienności implikowanej niezależnie od modelu (MFIV) przy założeniu procesu dyfuzji oraz procesu cen akcji jako procesu ze skokami... Celem pracy jest zbadanie relacji stopy zwrotu i zmienności pomiędzy stopami zwrotu akcji oraz zmienności stopy zwrotu indeksu rynku: chcemy ocenić poziom w jakim zmienność stopy zwrotu indeksu odpowiada ujemnym i dodatnim stopom zwrotu dla różnych kwantyli rozkładu zmienności implikowanej (IV).(fragment tekstu)
EN
In this paper we present a model of quantile regression and OLS in analysis Return-Volatility Relation. We apply a quantile regression in financial data analysis. The main aim of this work is to investigate the return-volatility relationship between the stock market returns and the volatility index returns: to quantify the degree to which a volatility index is responding to the negative and positive returns at different quantiles of an IV distribution.(original abstract)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
  • Badshah, I., Modeling the dynamics of implied yolatility surfaces, European Financial Management Associadon (EFMA) 2008, Athens, Greece, Conference Proceedings.
  • Badshah I. U., Quantile Regression Analysis of Asymmetric Return-Volatility Relation, 2010, http://ssrn.com/abstract= 1543213
  • Bekaert, G., Wu, G., Asymmetric volatility and risk in equity markets, "Review of Financial Studies" 2000, vol. 13.
  • Bassett,G., Chen, H., Quantile style: return-based attribution using regression, "Empirical Economies" 2001, vol. 26.
  • Black, F., Studies of stock market volatility changes. Proceedings of the American statistical association, "Business and Economic Statistics Section" 1976.
  • Britten-Jones, M., Neuberger, A.,. Option prices, implied processes, and stochastic volatility, "Journal of Finance" 2000, vol. 55.
  • Campbell, J., Hentschel, L . , No news is good news: an asymmetric model of changing volatility in stock returns, "Journal of Financial Economies" 1992, vol. 31.
  • Christie, A., The stochastic behayior common stock variances: Value, leverage, and interest rate effects, "Journal of Financial Economies" 1982, vol. 10.
  • French, K., Schwert, W., Stambaugh, R., Expected stock returns and volatility, "Journal of Financial Economies" 1987, vol. 19.
  • Jiang, G., Tian, Y . , The model-free implied volatility and its information contents, "Review of Financial Studies" 2005, vol. 18.
  • Koenker, R., Bassett, G., Regression quantiles, "Econometrica" 1978, vol. 46.
  • Koenker, R., Quantile regressions, Cambridge University Press, 2005.
  • Martens, M., Zein, J . , Predicting financial volatility: High-frequency time-series forecasts vis-a-vis implied volatility, "Journal of Futures Markets" 2004, vol. 24.
  • Mayhew, S., Stivers, C , Stock return dynamics, option volume, and the information content of implied yolatility, "Journal of Futures Markets" 2003, vol. 23.
  • Poon, S.H., Granger C.W.J., Forecasting volatility in financial markets: A Review, "Journal of Economic Literature" 2003, Vol. XLI.
  • Poon, S., Granger, C , Practical issues in forecasting volatility, "Financial Analyst Journal" 2005, vol. 61.
  • Poterba J.M., Summers L . H . , The persistence of volatility and stockmarket returns, "American Economic Review" 1986, vol. 76.
  • Trzpiot G., Regresja kwantylowa a estymacja VaR, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr i 176, Wrocław 2007.
  • Trzpiot G., Implementacja metodologii regresji kwantylowej w estymacji VaR, Studia i Prace nr 9, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2008.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171249959

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.