Direct Evidence Of Non-Trading On The Warsaw Stock Exchange

• Autorzy: Sabina Nowak , Joanna Olbryś

Warianty tytułu

Problem braku transakcji na giełdzie papierów wartościowych w Warszawie

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper documents the frequency of non-trading for the Warsaw Stock Exchange (WSE) listed stocks. The methodology builds on Foerster and Keim [1993] and refers to non-trading as the lack of transactions over a particular period when the WSE is open for trading. The non-trading frequency for each company is examined based on both the daily trading volume (in items) and the ratio of the number of non-traded days to the total number of trading days during the period investigated. The whole sample of the period January 2005 - December 2014 and three adjacent sub-periods of equal size: the pre-crisis, crisis, and postcrisis period, are analysed. The Global Financial Crisis on the WSE is formally established as the period of June 2007-February 2009. The research hypothesis that the frequency of nontrading does not depend on the firms' size is tested. The empirical results indicate no reason to reject this hypothesis on the WSE and are rather robust to the choice of the sample(original abstract)

W artykule analizuje się problem braku transakcji dla spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. Metodyka badania opiera się na pracy Foerster, Keim [1993]. Problem braku transakcji dla każdej ze spółek jest badany na podstawie obserwacji dziennego wolumenu oraz współczynnika wyrażającego stosunek liczby dni bez transakcji do liczby wszystkich dni transakcyjnych w danym okresie. Próba statystyczna obejmuje okres od stycznia 2005 r. do grudnia 2014 r., z wyszczególnieniem podokresów: przed kryzysem, kryzys, po kryzysie. Testowana hipoteza badawcza zakłada, że problem braku transakcji na polskim rynku kapitałowym nie zależy od wielkości spółki. Wyniki empiryczne wskazują brak przesłanek do falsyfikacji tej hipotezy oraz wykazują odporność na wybór okresu badania(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Stock market; Financial crisis; Companies; Trading volume

PL

Giełda papierów wartościowych; Kryzys finansowy; Spółki; Wolumen obrotu

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2016
• Numer: nr 428 Wrocław Conference in Finance: Contemporary Trends and Challenges
• Strony: 184--194

Twórcy

autor

Sabina Nowak

• University of Gdansk

autor

Joanna Olbryś

• Białystok University of Technology

Bibliografia

• Atchison M., Butler K., Simonds R., 1987, Nonsynchronous security trading and market index autocorrelation, Journal of Finance, vol. 42, pp. 111-118.
• Bekaert G., Harvey C.R., Lundblad C., 2007, Liquidity and expected returns: Lessons from emerging markets, Review of Financial Studies, vol. 20, no. 6, pp. 1783-1831.
• Boudoukh J., Richardson M., Whitelaw R., 1994, A tale of three schools: Insights on autocorrelations of short-horizon returns, Review of Financial Studies, vol. 7, pp. 539-573.
• Brzeszczyński J., Gajdka J., Schabek T., 2011, The role of stock size and trading intensity in the magnitude of the "interval effect" in beta estimation: Empirical evidence from the Polish capital market, Emerging Markets Finance & Trade, vol. 47, no. 1, pp. 28-49.
• Campbell J.Y., Grossman S.J., Wang J., 1993, Trading volume and serial correlation in stock returns, The Quarterly Journal of Economics, vol. 108, no. 4, pp. 905-939.
• Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C., 1997, The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, New Jersey.
• Chelley-Steeley P.L., Steeley J.M., 2014, Portfolio size, non-trading frequency and portfolio return autocorrelation, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, vol. 33, pp. 56-77.
• Cohen K.J., Hawawini G.A., Maier S.F., Schwartz R.A., Whitcomb D.K., 1980, Implications of microstructure theory for empirical research on stock price behaviour, Journal of Finance, vol. 35, pp. 249-257.
• De Jong F., Rindi B., 2009, The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge.
• Dimson E., 1979, Risk measurement when shares are subject to infrequent trading, Journal of Financial Economics, vol. 7, pp. 197-226.
• Dimson E., Marsh P., 1983, The stability of U.K. risk measures and the problem of thin trading, Journal of Finance, vol. 38, pp. 753-783.
• Doman M., 2011, Mikrostruktura giełd papierów wartościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
• Fama E.F., 1970, Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, Journal of Finance, vol. 15, pp. 383-417.
• Fama E.F., French K.R., 1993, Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics, vol. 33, no. 1, pp. 3-56.
• Fisher L., 1966, Some new stock market indexes, Journal of Business, vol. 39, pp. 191-225.
• Foerster S., Keim D., 1993, Direct evidence of non-trading of NYSE and AMEX stocks, Working Paper, University of Pennsylvania.
• Harris L., 2003, Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners, Oxford University Press.
• Hasbrouck J., 2007, Empirical Market Microstructure, Oxford University Press.
• Hawawini G.A., 1980, The intertemporal cross price behavior of common stocks: Evidence and implications, Journal of Financial Research, vol. 3, no. 2, pp. 153-167.
• Kadlec G.B., Patterson D.M., 1999, A transactions data analysis of nonsynchronous trading, The Review of Financial Studies, vol. 12, no. 3, pp. 609-630.
• Lo A.W., MacKinlay A.C., 1990, An econometric analysis of nonsynchronous trading, Journal of Econometrics, vol. 45, pp. 181-212.
• Mech T.S., 1993, Portfolio return autocorrelation, Journal of Financial Economics, vol. 34, pp. 307-344.
• Nowak S., 2014, Order imbalance on the Warsaw Stock Exchange, 2000-2012, International Conference Financial Investments and Insurance-Global Trends and Polish Market, Wrocław.
• Nowak S., Olbryś J., 2015, Autokorelacja stóp zwrotu spółek giełdowych w kontekście zakłóceń w procesach transakcyjnych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego No. 854. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, no. 73, pp. 721-734.
• O'Hara M., 1998, Market Microstructure Theory, Blackwell Publishers, Cambridge.
• Olbryś J., 2011, The intertemporal cross price behavior and the "Fisher Effect" on the Warsaw Stock Exchange, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Ekonometria, vol. 31, no. 194, pp. 153-163.
• Olbrys J., 2013a, Price and volatility spillovers in the case of stock markets located in different time zones, Emerging Markets Finance & Trade, vol. 49(S2), pp. 145-157.
• Olbryś J., 2013b, Zastosowanie wybranych miar płynności aktywów kapitałowych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A., Zarządzanie i Finanse, vol. 11, no. 3, part 2, pp. 65-77.
• Olbryś J., 2014a, Wycena aktywów kapitałowych na rynku z zakłóceniami w procesach transakcyjnych, Wydawnictwo Difin S.A., Warszawa.
• Olbryś J., 2014b, Efekt przedziałowy współczynnika determinacji modelu rynku, Optimum. Studia Ekonomiczne, vol. 68, no. 2, pp. 75-84.
• Olbryś J., 2014c, Is illiquidity risk priced? The case of the Polish medium-size emerging stock market, Bank i Kredyt, vol. 45, no. 6, pp. 513-536.
• Olbrys J., Majewska E., 2014a, Implications of market frictions: Serial correlations in indexes on the emerging stock markets in Central and Eastern Europe, Operations Research and Decisions, vol. 24, no. 1, pp. 51-70.
• Olbrys J., Majewska E., 2014b, Direct identification of crisis periods on the CEE stock markets: The influence of the 2007 U.S. subprime crisis, Procedia Economics and Finance, vol. 14, pp. 461-470.
• Pagan A.R., Sossounov K.A., 2003, A simple framework for analysing bull and bear markets, Journal of Applied Econometrics, vol. 18, no. 1, p. 23-46.
• Perry P.R., 1985, Portfolio serial correlation and nonsynchronous trading, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 20, pp. 517-523.
• Scholes M., Williams J., 1977, Estimating betas from nonsynchronous data, Journal of Financial Economics, vol. 5, pp. 309-327.
• Schwert W., 1990, Indexes of U.S. stock prices from 1802 to 1987, Journal of Business, vol. 63, no. 3, pp. 399-426.
• Stoll H.R., 2000, Friction, Journal of Finance, vol. 55, no. 4, pp. 1479-1514.
• Tsay R.S., 2010, Analysis of Financial Time Series, John Wiley, New York.
• Welch B.L., 1938, A significance of the difference between two means when the population variances are unequal, Biometrika, vol. 29, no. 3/4, pp. 350-362.
• Welch B.L., 1947, The generalization of 'Student's' problem when several different population variances are involved, Biometrika, vol. 34, no. 1/2, pp. 28-35.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2016.428.16