Napływ informacji a dynamika cen akcji

• Autorzy: Karolina Koziorowska

Warianty tytułu

Information Impact on the Stock Price Dynamics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem niniejszego opracowania jest zbadanie zależności pomiędzy zmiennością cen akcji a intensywnością napływu informacji, opisaną za pomocą wielkości obrotu. Idea tego badania została oparta na doświadczeniach przedstawionych przez Ch. Hsu. Badanie to przeprowadzono za pomocą modeli GARCH z dodatkową zmienną objaśniającą, logarytmem naturalnym obrotu. Badanie przeprowadzono dla dwóch indeksów giełdowych, WIG i WIG20, oraz sześciu wybranych spółek notowanych na GPW w Warszawie. Wybrano dwie spółki z sektora bankowego (Bank Zachodni WBK, Pekao), jedną telekomunikacyjną - TPSA, spółkę medialną Agora, koncern paliwowy PKN Orlen oraz spółkę jubilerską - Kruk. (fragment tekstu)

EN

In the paper we investigate the relations between daily trading volume and the dynamics of daily quotations for chosen stocks and indices from the Warsaw Stock Exchange. The analysis is provided by means of GARCH models, with an additional variable - natural logarithm of volume. We found some positive correlation between volatility of price and natural logarithm of volume. No dependence between volume and the level of stock returns has been found. Therefore, the dependencies between price dynamics and the investors response to the arrival of new information at the Warsaw Stock Exchange are similar to those at mature capital markets. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ceny akcji; Dynamika cen; Informacja; Model GARCH; Badania empiryczne; Wolumen obrotu

EN

Shares prices; Price dynamics; Information; GARCH model; Empirical researches; Trading volume

• Czasopismo: Studia Doktorantów / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 5
• Strony: 309--319

Twórcy

autor

Karolina Koziorowska

Bibliografia

• Blume L., Easley D., O'Hara M., Market Statistics and Technical Analysis: The Role of Volume, Journal of Finance 1994, nr 49, s. 153-181.
• Bollerslev T., Generalized Autoreressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics 1986, nr 31, s. 307-327.
• Brock W., LeBaron B., A Dynamic Structural Model for Stock Return Volatility and Trading Volume, The University of Wisconsin 1994.
• Campbell J.Y., Grossman S.J., Wang J., Trading Volume and Serial Correlation in Stock Returns, The Quarterly Journal of Economics 1993, nr 108, s. 905-940.
• Davidson J., Time Series Modelling 4.0, Cardiff University 2004.
• Doman M., Doman R., Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2004.
• Doman M., Volume's Impact on Future Returns on the Warsaw Stock Exchange, Macromodels '2001, Proceedings of the 28th International Conference Macromodels, Łódź 2002.
• Doman M., Wielkość obrotu a zmienność cen akcji, w: Rynek kapitałowy. Skuteczne inwestowanie, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2004.
• Engle R.F., Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kindom Inflation, Econometrica 1982, nr 50, s. 987-1007.
• Hsu Ch., Volume and Nonlinear Dynamics of Stock Returns, Springer-Verlag, Berlin 1998.
• Lamoureux C.G., Lastrapes W.D., Heteroskedasticity in Stock Return Data: Volume vs. GARCH Effects, Journal of Finance 1990, nr 45, s. 487-498.
• Suominen M., Trading Volume and Information Revelation in Stock Markets, Journal of Financial and Quantitative Analysis 2001, nr 36, s. 546-565.