Skoki w procesach generujących dane na polskim rynku finansowym

• Autorzy: Piotr Płuciennik

Warianty tytułu

Jumps in Polish Financial Market Data-Generating Processes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Modele finansowych procesów stochastycznych z czasem ciągłym zyskały na znaczeniu w latach siedemdziesiątych dwudziestego wieku, gdy Black, Scholes oraz Merton wykorzystali je do wyceny opcji oraz konstrukcji strategii zabezpieczających. Badania empiryczne pokazują jednak, że powszechnie stosowane ciągłe modele dyfuzji mogą nie uwzględniają pewnych cech charakterystycznych szeregów czasowych, jakim są skoki. W niniejszej pracy zajmujemy się weryfikowaniem występowania skoków w procesach generujących szeregi czasowe z polskiego rynku finansowego, za pomocą statystyk wprowadzonych przez Barndorff-Nielsena i Shepharda. (abstrakt oryginalny)

EN

Models of financial processes with continuous time gained in significance in 1970s when Black, Scholes, and Merton used them to option pricing and hedging strategies constructing. Empirical researches show that commonly applied diffusion models do not take into account some characteristic features of time series. In the present paper we test jump occurrence in stochastic processes generating time series from the Polish financial market by using test statistics introduced by Barndorff-Nielsen and Shephard.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Rynek kapitałowy; Procesy stochastyczne; Instrumenty finansowe; Model Blacka-Scholesa; Szeregi czasowe

EN

Capital market; Stochastic processes; Financial instruments; Black-Scholes model; Time-series

• Czasopismo: Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania / Uniwersytet Szczeciński
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 10 Inwestowanie na rynku kapitałowym
• Strony: 626--636

Twórcy

autor

Piotr Płuciennik

• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Bibliografia

• Ait-Sahalia Y., Mykland P.A., Zhang L., How Often to Sample a Continuous-Time Process in the Presence of Market Microstructure Noise, Review of Financial Studies, 2005, 18,351-416.
• Andersen T.G., Bollerslev T., Answering the skeptics: yes, standard volatility models do provide accurate forecasts, International Economic Review, 1998, 39.
• Andersen T.G., Bollerslev T., Diebold F.X., Some Like It Smooth. and Some Like It Rough: Untangling Continuous and Jump Components in Measuring, Modeling and Forecasting Asset Return Volatility, Manuscript University of Pennsylvania, 2003.
• Andersen T.G., Bollerslev T., Diebold F.X., Roughing It Up Including Jumps Componenents in Measurement, Modeling and Forecasting of Return Volatility, NBER Working Paper 11775, 2005.
• Bandi F.M., Russell J.R., Separating Microstructure Noise from Volatility Manuscript, 2004, University of Chicago.
• Barndorff-Nielsen O.E., Shephard N., Power and Bipower Variation with Stochastic Volatility and Jumps. Journal of Financial Econometrics, 2004, Vol. 2, No. 1.
• Barndorff-Nielsen O.E., Shephard N., Econometrics of Testing for Jumps in Financial Economics Using Bipower Variation, Journal of Financial Econometrics, 2006, 4, 1-30.
• Black F., The Pricing of Commodity Contracts, Journal of Financial Economics, 1976, Vol. 3, 167-179.
• Black F., Scholes M., The pricing of option and corporate liabilities, Journal of Political Economy, 1973, 81, 637-659.
• Huang X., Tauchen G., The Relative Contribution of Jumps to Total Price Variation, Journal of Financial Econometrics, 2005, 3, 456-499.
• Merton R.C., Theory of Rational Option Pricing, Bell Journal of Economics and Management Science,1973, Vol. 4 Issue 1, 141-183.
• Zhang L., Ait-Sahalia Y., Mykland P.A., A Tale of Two Time Scales: Determining Integrated Volatility with Noisy High-Frequency Data, Journal of the American Statistical Association, 2005, 100, 1394-1411.