Analiza harmoniczna szeregów czasowych kursów walutowych

• Autorzy: Stanisław Gędek
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wygodnym narzędziem identyfikacji i kwantyfikacji zjawisk o charakterze periodycznym jest analiza harmoniczna Fouriera traktująca badane zjawisko jako kombinację liniową oscylacji o różnym okresie i różnych amplitudach. Metoda ta była z powodzeniem wykorzystywana do analizy różnych zjawisk (wskaźników giełdowych, cen produktów rolnych, urodzeń). Jak dotychczas brak jest doniesień o tego typu analizie w odniesieniu do kursów walutowych. Celem analizy przeprowadzonej w pracy jest stwierdzenie, czy w szeregach czasowych kursów PLN do innych walut występują składowe harmoniczne oraz przeprowadzenie porównania ich charakterystyk. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Analiza harmoniczna; Szeregi czasowe; Analiza szeregów czasowych; Kurs walutowy

EN

Harmonic analysis; Time-series; Time-series analysis; Exchange rates

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '06
• Strony: 373--389

Twórcy

autor

Stanisław Gędek

• Akademia Rolnicza w Lublinie

Bibliografia

• Bloomfield P. (1976). Fourier Analysis of Time Series: An Introduction. J. Wiley, New York.
• Brzozowska-Rup K. (2001). Czy nominalne kursy dolara amerykańskiego są generowane przez deterministyczny układ chaotyczny? [w:] Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych - II. Red. B. Borkowski, A. Orłowski. SGGW, Warszawa, 223-233.
• Dittmann P. (2004). Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
• Gędek S., Idzik M. (2002). Analiza harmoniczna i spektralna wybranych szeregów czasowych cen produktów rolnych. Przegląd Statystyczny, 1, 145-161.
• Gichman I.I., Skorochod A.W. (1968). Wstęp do teorii procesów stochastycznych. PWN, Warszawa.
• Górka J., Osińska M. (2001). Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych w świetle analizy spektralnej. [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne. UMK, Toruń, 59-65.
• Jajuga K. (2001). Ogólny model dynamiki cen finansowych. [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne. UMK, Toruń, 7-14.
• Jenkins G.M., Watts G.D. (1968). Spectral Analysis and its Applications. Holden Day, San Francisco.
• Kruszka M. (1999). Wahania koniunkturalne a zmiany podaży pieniądza w gospodarce RFN i Polski. Wiadomości Statystyczne, 7, 68-81.
• Kruszka M. (2000). Prognozowanie zmian aktywności gospodarczej w Polsce. Wiadomości Statystyczne, 7, 36-50.
• Kruszka M. (2001). Wahania koniunkturalne a zmiany wybranych wielkości makroekonomicznych w Polsce. Wiadomości Statystyczne, 5, 42-52.
• 12. Marcinkowski J. (2002). Analiza spektralna szeregów czasowych wartości wybranych indeksów na GPW w Warszawie. [w:] Modelowanie preferencji a ryzyko '02. Red. T. Trzaskalik. AE, Katowice, 241-256.
• Markidakis S., Weelwright S.C., Hyndman R.J. (1998). Forecasting. Methods and Applications. J. Wiley, New York.
• Marsh I.W. (2000). High-frequency Markov Switching Models in the Foreign Exchange Markets. Journal of Forecasting, 19, 123-134.
• Orłowski A., Struzik Z., Załuska-Kotur M. (2003). Dynamika fluktuacji kursów wymiany walut. [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne. UMK, Toruń, 95-104.
• Shumway R.H. (1988). Applied Statistical Time Series Analysis. Prentice Hall, Englewood Cliffs.
• Skulimowski A.M.J. (2002). Metoda obwiedni ekstremalnych w prognozowaniu kursów walutowych. [w:] Modelowanie preferencji a ryzyko '02. Red. T. Trzaskalik. AE, Katowice, 315-328.
• Stańko S. (1999). Prognozowanie w rolnictwie. SGGW, Warszawa.
• Stańko S., Idzik M. (2001). Analiza spektralna i dekompozycja sezonowa w prognozowaniu szeregów czasowych w rolnictwie. [w:] Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych - II. Red. B. Borkowski, A. Orłowski. SGGW Warszawa, 78-91.
• Syczewska E. (2003). Porównanie wyników estymacji parametru integracji ułamkowej dla kursów PLN i dla kursu funta irlandzkiego. [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne. UMK, Toruń, 183-194.
• Talaga L., Zieliński Z. (1986). Analiza spektralna w modelowaniu ekonometrycznym. PWN, Warszawa.