PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2011 | nr 6 | 843--859
Tytuł artykułu

Prognozowanie zmienności indeksów giełdowych przy wykorzystaniu modelu klasy GARCH

Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem niniejszego opracowania jest przeprowadzenie oceny prognoz wariancji otrzymanych na podstawie modelu GARCH w warunkach wysokiej zmienności kursów na rynku kapitałowym. Z uwagi na nierównomierne znaczenie błędów prognoz, polegających na niedoszacowaniu oraz przeszacowaniu wariancji w pewnych strategiach inwestycyjnych, została uwzględniona asymetria empirycznego rozkładu błędu prognozy - przeprowadzono ocenę prognoz w podziale na prognozy zaniżone oraz zawyżone. Ponieważ szczególny nacisk jest położony na kwestię prognozowania zmienności w warunkach kryzysu finansowego, przeprowadzono analizę porównawczą błędów prognoz dla trzech sytuacji: 1) gdy szereg finansowy oraz prognozy zawierają się w okresie powszechnie uznawanym za spokojny, 2) szereg zawiera się w okresie spokojnym, jednak służy do otrzymania prognoz na okres wzmożonych wahań, 3) szereg obejmuje okres kryzysu, natomiast prognozy dotyczą okresu relatywnie spokojnego. Ocena skuteczności prognozowania na podstawie modeli klasy GARCH została dokonana dla prognoz poza próbę na jeden okres w przód, na podstawie średniokwadratowego błędu prognozy. Dla okresu o największej skali zmienności analizę uzupełniono o względną miarę, oceniającą błąd prognozy w relacji do poziomu przewidywanej zmienności w danym dniu. W ocenie uwzględniono sześć wybranych indeksów rynkowych głównych giełd światowych, często wykorzystywanych w literaturze ilustrującej różne aspekty aplikacji modeli warunkowej heteroskedastyczności. (fragment tekstu)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
843--859
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Łódzki
Bibliografia
  • Andersen T.G., Bollerslev T., Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts, international Economic Review" 1998, nr 39.
  • Baillie R.T., Bollerslev T., Mikkelsen H.O., Fractionally Integrated Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, "Journal of Econometrics" 1996, nr 74.
  • Bollerslev T., Generalised Autoregressive Heteroscedasticity, "Journal of Econometrics" 1986, nr 31.
  • Charles A., The Day-of-the-Week Effects on the Volatility: the Role of the Asymmetry, "European Journal of Operational Research" 2010, nr 202.
  • Christoffersen P.E, Diebold F.X., How Relevant Is Volatility Forecasting For Financial Risk Management, "Review of Economics and Statistics" 2000, nr 82.
  • Dima A., Haim S., Rami Y., Estimating Stock Market Volatility Using Asymmetric GARCH Models, "Applied Financial Economics" 2008, nr 18.
  • Engle R.F., Lilien D. M., Robins R.R, Estimating Time-varying Risk Premia in the Term Structure: The ARCH-M Model, "Econometrica" 1987, nr 55.
  • Engle R.F., Ng V., Measuring and Testing the Impact of News on Volatility, "Journal of Finance" 1993, nr 48.
  • Engle R., Bollerslev T., Modelling the Persistence of Conditional Variances, "Econometric Reviews" 1986, nr 5.
  • Fiszeder P., Zastosowanie modeli GARCH w analizie krótkookresowych zależności pomiędzy warszawską giełdą papierów wartościowych a międzynarodowymi rynkami akcji, "Przegląd Statystyczny" 2001, nr 48.
  • Fiszeder R, Modele klasy GARCH w empirycznych badaniach finansowych, UMK, Toruń 2009.
  • Franses P.H., van Dijk D., Non-Linear Time Series Models in Empirical Finance, Cambridge University Press, Cambridge 2008.
  • Frijns B., Margaritis D., Forecasting Daily Volatility with Intraday Data, "The European Journal of Finance" 2008, t. 14.
  • Glosten L.R., Jagannathan R., Runkle D.E., On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks, "Journal of Finance" 1993, nr 48.
  • Klassen R, Improving GARCH Volatility Forecasts with Regime-Switching GARCH, "Empirical Economics" 2002, nr 27.
  • Kovacic Z.J., Forecasting Volatility: Evidence from the Macedonian Stock Exchange, "International Research Journal of Finance and Economics" 2008, nr 18.
  • McMillan D.G., Speight A.E.H., Daily Volatility Forecasts: Reassessing the Performance of GARCH Models, "Journal of Forecasting" 2004, nr 23.
  • Nelson D.B., Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: A New Approach, "Ecometrica" 1991, nr 59.
  • Osińska M., Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2006.
  • Ratner M., Portfolio Diversification and the Inter-Temporal Stability of International Stock Indices, "Global Finance Journal" 1992, nr 3.
  • Riehl H., Zarządzanie ryzykiem na rynku pieniężnym, walutowym i instrumentów pochodnych, Warszawski Instytut Bankowości, Warszawa 2001.
  • Ross S.A., The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing, "Journal of Economic Theory" 1976, nr 13.
  • Sentana E., Quadratic ARCH Models, "Review of Economic Studies" 1995, nr 62.
  • Sharpe W.F., Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk, "Journal of Finance" 1964, nr 19.
  • Ulu Y., Sampling Properties of Criteria for Evaluating GARCH Volatility Forecasts, "Applied Financial Economics" 2007, nr 17.
  • Zumbach G., Volatility Processes and Volatility Forecast with Long Memory, Quantitative Finance" 2004, nr 4.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171194875

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.