Pakiet PC GIVE Jako narzędzie wspomagające procesy decyzyjne w warunkach zmian strukturalnych

• Autorzy: Aneta Włodarczyk

Warianty tytułu

Pc Give Package as a Tool Supporting Decision-Making Processes Under Structural Breaks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Pakiet PcGive umożliwia modelowanie szeregów czasowych charakteryzujących się występowaniem zmian strukturalnych. Użytkownicy tego pakietu mają dostęp do dodatkowych informacji na temat zmienności szeregów czasowych, a mianowicie momentów przełączania procesu ekonomicznego pomiędzy różnymi reżimami zmienności, średniego czasu trwania procesu ekonomicznego w poszczególnych reżimach zmienności oraz skali zmiany parametru zmienności w zależności od obowiązującego reżimu. Informacje te powinny być brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji o zabezpieczeniu się przed negatywnymi skutkami ryzyka towarzyszącego działalności podmiotów gospodarczych. Celem tego opracowania jest przedstawienie narzędzia, jakim jest moduł Regime Switching Models w pakiecie PcGive, oraz przykładowego jego zastosowania do analizy zmienności kursów wymiany złotego w okresie członkostwa Polski w Unii Europejskiej, tzn. 01.05.2004-31.12.2013. (abstrakt autora)

EN

PcGive package enables the modeling of time series which are characterized by the occurrence of structural breaks. PcGive's users have access to additional information about volatility of these time series, namely the moments of switching the economic process between different volatility regimes, the average duration of the economic process in different volatility regimes and the scale of changes in variance level depending on the volatility regime. This information should be taken into account when deciding whether to hedging against the negative effects of risk associated with business entities activity. The purpose of this paper is to present a tool which is the "Regime Switching Models" module of PcGive package and an exemplary of its application to the analysis of volatility of the zloty exchange rate in the period of Polish membership in the European Union, i.e. 01.05.2004-31.12.2013. (author's abstract)

Słowa kluczowe

PL

Zmiany strukturalne; Informacja biznesowa; Analiza danych

EN

Structural changes; Business information; Data analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 112, T.1 Nowa gospodarka - spojrzenie interdyscyplinarne.
• Strony: 469--479

Twórcy

autor

Aneta Włodarczyk

• Politechnika Częstochowska

Bibliografia

• Choi K., Hammoudeh S. (2010), Volatility behavior of oil, industrial commodity and stock markets in a regime - switching environment, "Energy Policy", No. 38.
• Doornik J.A. (2013), Econometric Analysis with Markov Switching Models. PCGiveTM 14, vol. 5, Timberlake Consultants Ltd., London.
• Doornik J.A., Hendry D.F. (2009), Econometric Modelling-PcGiveTM 13, vol. 3, Tim-berlake Consultants Ltd., London 2009.
• Frömmel M. (2010), Volatility Regimes in Central and Eastern European Countries' Exchange Rates, "Czech Journal of Economics and Finance", No. 1.
• Hamilton J.D., Raj B. (2002), New directions in business cycle research and financial analysis, in: Advances in Markov-Switching Models, eds. J.D. Hamilton, B. Raj, Physica-Verlag, Heidelberg.
• Hammoudeh S., Li H. (2006), Sudden changes in volatility in emerging markets: the case of GCC stock markets, "International Review of Financial Analysis", No. 16.
• Krolzig H.-M. (1998), Econometric Modeling of Markov-Switching Vector Autoregres-sions using MSVAR for Ox, Institute of Economics and Statistics, Nuffield College, Oxford.
• Kuziak K. (2011), Pomiar ryzyka przedsiębiorstwa. Modele pomiaru i ich ryzyko, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Lawrence C.T., Tits A.L. (2001), A computationally efficient feasible sequential quadratic programming algorithm, "SIAM Journal of Optimization", No. 11.
• Rowley J. (2007), The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy, "Journal of Information Science", No. 2.
• Włodarczyk A. (2006), Using Markov Switching Models for Forecasting Zloty Ex-change Rate Volatility, in: The Challenges for Reconversion. Innovation - Sustainability - Knowledge Management, ed. P. Pachura, ISI Pierrard, HEC du Luxemburg, Virton.
• www.nbp.pl (2014).