Wykorzystanie modelu DCC-GARCH oraz funkcji powiązań FGM w analizie zależności między stopami zwrotu z akcji, indeksów giełd światowych oraz kursami walut : przykład empiryczny

• Autorzy: Daniel Papla , Krzysztof Piontek

Warianty tytułu

Using DCC-GARCH Model and a FGM Copula in the Analysis of the Dependency Between Returns of Stocks, World Stock Markets Indexes and Exchange Rates : Empirical Example

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest analiza oszacowań parametrów funkcji powiązań Farliego-Gumbela-Morgenstema (FGM) dla danych, które wcześniej poddano filtracji za pomocą modelu dynamicznej warunkowej korelacji (DCC - dynamie conditional correlation) Engle' a. Oszacowanie takie może być podstawą do wyciągnięcia wniosków o naturze zależności między analizowanymi szeregami. Ze względu na czasochłonność i złożoność obliczeń ograniczono się jedynie do wybranych spółek z polskiej giełdy, kilku indeksów i kilku walut. Z tego samego powodu w obliczeniach wykorzystano jedynie portfele składające się z trzech elementów. (fragment tekstu)

EN

Main goal of this paper is an analysis of the estimation of parameters of Farlie-Gumbel-Morgenstern copula (FGM) for data filtered with dynamic conditional correlation (DGC) of Engle. Such an estimation can help establishing a nature of dependency between time series.
The paper consist of three main parts. The first part presents DCC model used for modeling a linear correlation. Also copula functions are presented here with exemple - multidimensional FGM copula. Data and methodology are described in second part, results - in third. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Miara zależności; Stopa zwrotu

EN

Measures of dependence; Rate of return

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 1133 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
• Strony: 376--383

Twórcy

autor

Daniel Papla

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

autor

Krzysztof Piontek

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Armstrong M., Galli A., Sequential Nongaussian Simulations Using the FGM Copula, Working Paper 2002.
• Bollerslev T., Engle R" Nelson D., ARCH Models, [w:] Handbook of Econometrics, Vol. IV, Amsterdam 1994, s. 2959-3038.
• Engle R.F., Dynamic Conditional Correlation - A Simple Class of Multivariate GARCH Models, "Journal of Business and Economic Statistics" 2002, 20(3), s. 339-50.
• Joe H., Multivariate Models and Dependence Concepts, Chapman & Hall, Boca Raton 1997.
• Nelsen R.B., An Introduction to Copulas, Springer Verlag, New York 1999.
• Piontek K., Modelowanie i prognozowanie zmienności instrumentów finansowych, praca doktorska, AE, Wrocław 2002.
• Piontek K., Prognozowanie macierzy kowariancji i korelacji finansowych szeregów czasowych, praca złożona w ramach konferencji "Modelowanie preferencji a ryzyko", Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Ustroń 2005.
• Schweizer B., Sklar A., Operations on Distributions Functions not Derivable from Operations on Random Variables, "Studia Mathematica" 1974, 52, s. 43-52.
• Sklar A., Fonctions de répartition á n dimensions et leurs marges, "Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris" 1959, 8, s. 229-231.
• Tsay R., Analysis of Financial Time Series, Wiley and Sons, 2002.