PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2021 | Internacjonalne relacje we współczesnym świecie | 22--59
Tytuł artykułu

Analiza przenoszenia szoków cenowych złota i zmienności na azjatyckich rynkach akcji

Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W niniejszym rozdziale przeprowadzono analizę badawczą wyjaśnioną przez pryzmat metodologicznych ujęć wpływu przyczynowego utożsamianego w literaturze z efektem zarażenia ryzykiem między zmiennością na wschodzących rynkach akcji - głównie azjatyckich rynkach akcji - a szokami cenowymi złota (na rynkach złota). Bazą badawczą jest zwykle w takich przypadkach odpowiedni model autoregresji wektorowej oparty na teście przyczynowości Grangera (VAR) i dynamicznych modelach Copula. Definicje tych dwóch terminów "zarażenie" i "związek przyczynowy" oraz ich różnicę wyjaśniono w pracach Gulzar i in. [2019] oraz Xu i Gao [2019]. Z badań empirycznych odnoszących się do ostatniego kryzysu finansowego rozpoznanego aż do późnych lat drugiego dziesięciolecia XXI w., które zaczerpnięto z literatury, wynika, że w niektórych z tych okresów istniała przyczyna zmienności obejmująca większość azjatyckich rynków akcji wschodzących przekładająca się na rynek złota. Wynika z nich również, że korelacja niektórych par indeksów, co odnosi się do danych z giełd państw azjatyckich, jest stosunkowo silniejsza podczas kryzysu finansowego w porównaniu z normalnymi okresami. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • Andrews D.W., Ploberger W. (1994), Optimal Tests When a Nuisance Parameter Is Present only under the Alternative, "Econometrica", Vol. 62, No. 6, s. 1383-1414.
  • Barnett J., Bossomaier T. (2012), Transfer Entropy as a Log-Likelihood Ratio, "Physical Review Letters", Vol. 109, Iss. 13, https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.109.138105.
  • Basher S.A., Sadorsky P. (2016), Hedging Emerging Market Stock Prices with Oil, Gold, VIX, and Bonds: A Comparison between DCC, ADCC and GO-GARCH, "Energy Econ.", Vol. 54, s. 235-247.
  • Baur D.G., Lucey B.M. (2010), Is Gold a Hedge or a Safe Haven? An Analysis of Stocks, Bonds and Gold, "The Financial Review", Vol. 45, No. 2, s. 217-229.
  • Baur D.G., McDermott T.K. (2010), Is Gold a Safe Haven? International Evidence, "J. Bank. Financ.", Vol. 34, s. 1886-1898.
  • Beak E., Brock W. (1992), A Nonparametric Test for Independence of a Mulyivariate Time Series, "Statistica Sinica", Vol. 2, No. 1, s. 137-156.
  • Beckmann J., Berger T., Czudaj R. (2015), Does Gold Act as a Hedge or a Safe Haven for Stocks? A Smooth Transition Approach, "Econ. Model.", Vol. 48, s. 16-24.
  • Beckmann J., Berger T., Czudaj R. (2019), Tail Dependence between Gold and Sectorial Stocks in China: Perspectives for Portfolio Diversification, "Empir. Econ.", Vol. 56, s. 1117-1144.
  • Bhunia A., Das A. (2012), Association between Gold Price and Stock Market Returns: Empirical Evidence from NSE, "J. Exclus. Manag. Sci.", Vol. 1, s. 1-7.
  • Bollerslev T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedascity , "Journal of Econometrics", Vol. 31, Iss. 3, s. 307-327.
  • Chan K.F., Treepongkaruna S., Brooks R., Gray S. (2011), Asset Market Linkages: Evidence from Financial, Commodity and Real Estate Assets, "Journal of Banking & Finance", Vol. 35, Iss. 6, s. 1415-1426.
  • Chen K., Wang M. (2017), Does Gold Act as a Hedge and a Safe Haven for China's Stock Market? "Int. J. Financ. Stud.", Vol. 5, No. 18, s. 2-18.
  • Choudhry T., Hassan S.S., Shabi S. (2015), Relationship between Gold and Stock Markets during the Global Financial Crisis: Evidence from Nonlinear Causality Tests, "Int. Rev. Financ. Anal.", Vol. 41, s. 247-256.
  • Da Silva Filho O.C., Ziegelmann F.A., Dueker M.J. (2012), Modeling Dependence Dynamics through Copulas with Regime Switching, "Insur. Math. Econ.", Vol. 50, s. 346-356.
  • Diks C.G.H., Meertens Q., van der Herik H. (2020), A Data-driven Supply-side Approach for Estimating Cross-border Internet Purchases within the European Union, "Journal of the Royal Statistical Society. Series A: Statistics in Society", Vol. 183(1), s. 61-90.
  • Diks C.G.H., Panchenko V. (2005), A Note on the Hiemstra-Jones Test for Granger Non-causality, "Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics", No. 2, Art. 4, s. 1-7.
  • Do G., McAleer M., Sriboonchitta S. (2009), Efects of International Gold Market on Stock Exchange Volatility: Evidence from Asean Emerging Stock Markets, "Econ. Bull.", Vol. 29, s. 599-610.
  • Engle R. (2002), Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models, "J. Bus. Econ. Stat.", Vol. 20, s. 339-350.
  • Fei F., Fuertes A.M., Kalotychou E. (2017), Dependence in Credit Default Swap and Equity Markets: Dynamic Copula with Markov-switching, "Int. J. Forecast.", Vol. 33, s. 662-678.
  • Granger C.W.J. (1969), Investigating Casual Relation by Econometric Models and Cross-spectral Models, "Econometrica", Vol. 37(3), s. 424-438.
  • Gulzar S., Mujtaba Kayani G., Xiaofeng H., Ayub U., Rafique A. (2019), Financial Cointegration and Spillover Effect of Global Financial Crisis: A Study of Emerging Asian Financial Markets, "Econ. Res. Ekon. Istraživanja", Vol. 32, s. 187-218.
  • Hamilton J.D. (1989), A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle, "Econometrica", Vol. 57, No. 2, s. 357-384.
  • Hansen P.R., Lunde A., Nason J.M. (2011), The Model Confidence Set, "Econometrica", Vol. 79, s. 453-497.
  • Hiemstra C., Jones J.D. (1994), Testing for Linear and Nonlinear Granger Causality in the Stock Price-volume Relation, "The Journal of Finance", Vol. 49, Iss. 5, s. 1639-1664.
  • Hood M., Malik F. (2013), Is Gold the Best Hedge and a Safe Haven under Changing Stock Market Volatility? "Rev. Financ. Econ.", Vol. 22, s. 47-52.
  • Hussin M.Y.M., Muhammad F., Razak A.A., Tha G.P., Marwan N. (2013), The Link between Gold Price, Oil Price and Islamic Stock Market: Experience from Malaysia, "J. Stud. Soc. Sci.", Vol. 4, s. 161-182.
  • Joe H. (1997), Multivariate Models and Multivariate Dependence Concepts, CRC Press, London, UK.
  • Lee K., Ni S., Ratti R.A. (1995), Oil Shocks and the Macroeconomy: The Role of Price Variability, "The Energy Journal", Vol. 16, No. 4, s. 39-56.
  • Liu G.D., Su C.W. (2019), The Dynamic Causality between Gold and Silver Prices in China Market: A Rolling Window Bootstrap Approach, "Financ. Res. Lett.", Vol. 28, s. 101-106.
  • Maneejuk P., Yamaka W. (2019), Predicting Contagion from the US Financial Crisis to International Stock Markets Using Dynamic Copula with Google Trends, "Mathematics", Vol. 7, Iss. 11, 1032, https://doi.org/10.3390/math7111032.
  • Maneejuk P., Yamaka W. (2020), Analyzing the Causality and Dependence between Gold Shocks and Asian Emerging Stock Markets: A Smooth Transition Copula Approach, "Mathematics", Vol. 8, No. 120, s. 2-27.
  • Maneejuk P., Yamaka W., Leeahtam P. (2019), Modeling Nonlinear Dependence Structure Using Logistic Smooth Transition Copula Model, available online: http://thaijmath.in.cmu.ac.th/index.php/thaijmath/article/view/ 3910 (dostęp: 2.10.2019).
  • Markowitz H.M. (1959), Portfolio Selection. Efficient Diversification of Investments, John Wiley & Sons, New York.
  • Mensi W., Beljid M., Boubaker A., Managi S. (2013), Correlations and Volatility Spill-overs across Commodity and Stock Markets: Linking Energies, Food, and Gold, "Econ. Model.", Vol. 32, s. 15-22.
  • Mishra P.K., Das J.R., Mishra S.K. (2010), Gold Price Volatility and Stock Market Returns in India, "Am. J. Sci. Res.", Vol. 9, s. 47-55.
  • Nelsen R.B. (2006), An Introduction to Copulas, Springer Series in Statistics, 2nd ed., Springer, New York.
  • Nguyen C., Bhatti M.I., Komorníková M., Komorník J. (2016), Gold Price and Stock Markets Nexus under Mixed-Copulas, "Econ. Model.", Vol. 58, s. 283-292.
  • Nyakabawo W., Miller S.M., Balcilar M., Das S., Gupta R. (2015), Temporal Causality between House Prices and Output in the US: A Bootstrap Rolling-window Approach, "North American Journal of Economics and Finance", Vol. 33, s. 55-73.
  • Oh D.A., Patton J.A. (2018), Time-varying Systemic Risk: Evidence from a Dynamic Copula Model of CDS Spreads, "Journal of Business Economic Statistics", Vol. 36, Iss. 2, s. 181-195.
  • Pastpipatkul P., Yamaka W., Sriboonchitta S. (2016a), Analyzing Financial Risk and Co-Movement of Gold Market, and Indonesian, Philippine, and Thailand Stock Markets: Dynamic Copula with Markov-Switching [w:] V.N. Huynh, V. Kreinovich, S. Sriboonchitta (eds.), Causal Inference in Econometrics, Springer: Cham, Switzerland, Vol. 622.
  • Pastpipatkul P., Yamaka W., Sriboonchitta S. (2016b), Co-Movement and Dependency between New York Stock Exchange, London Stock Exchange, Tokyo Stock Ex-change, Oil Price, and Gold Price [w:] V.N. Huynh, M. Inuiguchi, T. Demoeux (eds.), International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making, Springer, Switzerland.
  • Patton A.J. (2006), Modelling Asymmetric Exchange Rate Dependence, "Int. Econ. Rev.", Vol. 47, s. 527-556.
  • Pearson K., VII. (1895), Note on Regression and Inheritance in the Case of Two Parents, "Proc. R. Soc. Lond.", Vol. 58, s. 240-242.
  • Shi G., Liu X., Zhang X. (2017), Time-varying Causality between Stock and Housing Markets of China, "Finance Research Letters", Vol. 22, s. 227-232.
  • Silvennoinen A., Teräsvirta T. (2009), Modeling Multivariate Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with the Double Smooth Transition Conditional Correlation GARCH Model, "J. Financ. Econom.", Vol. 7, s. 373-411.
  • Sklar M. (1959), Fonctions de repartition an dimensions et leurs marges, "Publ. Inst. Statist. Univ. Paris", Vol. 8, s. 229-231.
  • Song Q., Liu J., Sriboonchitta S. (2019), Risk Measurements of Stock Markets in BRICS, G7 and G20: Vine Copulas versus Factor Copulas, "Mathematics", Vol. 7, Iss. 3, 274, https://doi.org/10.3390/math7030274.
  • Tiwari A.K., Adewuyi A.O., Roubaud D. (2019), Dependence between the Global Gold Market and Emerging Stock Markets (E7 + 1): Evidence from Granger Causality Using Quantile and Quantile-on-quantile Regression Methods, "World Econ.", Vol. 42, s. 2172-2214.
  • Xu G., Gao W. (2019), Financial Risk Contagion in Stock Markets: Causality and Measurement Aspects, "Sustainability", Vol. 11, No. 1402, s. 1-20.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171624750

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.