Dynamika przepływów inwestycji pomiędzy giełdami
DOI:
https://doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2014.017Słowa kluczowe
indeksy giełdowe, zmienność, modele DCC, funkcja odpowiedzi na impulsAbstrakt
W pracy starano się odpowiedzieć na liczne pytania dotyczące przepływów inwestycji pomiędzy giełdami. Zastanowiono się, czy giełdy to system naczyń połączonych, czy następuje ucieczka z jednych giełd i lokowanie środków na innych. Czy w różnych okresach bardziej traciły na giełdzie małe firmy, czy duże i średnie? Badano związki między reakcjami różnych instrumentów finansowych na tę samą informację za pomocą modeli dynamicznych korelacji warunkowych. Sprawdzono, jaka była reakcja na impuls z rynku amerykańskiego w zależności od wielkości spółek na całym świecie. Badanie objęło przede wszystkim okres kryzysu subprime.
Bibliografia
Augustyniak H. (2003), Statystyka opisowa z elementami demografii. Przedsiębiorstwo Wydawnicze Ars boni et aequi, Poznań.
Baillie R. T., Kapetanios G. (2013), Estimation and inference for impulse response functions from univariate, strongly persistent processes, „The Econometric Journal”, 16(3), 373–399, DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1368-423X.2012.00395.x.
Buszkowska E., Płuciennik P. (2013), Wpływ kryzysu subprime na polski rynek kapitałowy, [w:] Kamiński R., Sójka J. (red.), Ekonomiczne i etyczne aspekty kryzysu gospodarcze-go, PTE, Poznań, 51–62.
Burzała M. (2013), Efekty zarażania wybranych giełd światowych w czasie, „Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia”, 6, 51–62.
Dobrzański P. (2010), Transmisja kryzysu amerykańskiego na gospodarki europejskie, http://www.bibliotekacyfrowa.pl/Content/35547/009.pdf, 201–215. (07.04.2010).
Doman M., Doman R. (2014), Dynamika zależności na globalnym rynku finansowym, Difin, Warszawa.
Doman M., Doman R. (2009), Modelowanie zmienności i ryzyka. Metody ekonometrii finan-sowej, Wolters Kulwer Polska, Kraków.
Engle R. F. (2002), Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Gener-alized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models, „Journal of Business and Economic Statistics”, 20, 339–350, DOI: http://dx.doi.org/10.1198/073500102288618487.
Foster J. B., Magdoff F. (2009), The great financial crisis, causes and consequences, Monthly Review Press, New York.
Juselius K. (2009), The cointegrated VAR model, methodology and applications, Oxford Uni-versity Press, Oxford.
Kliber A., Kliber P., Płuciennik P. (2012), Zależności pomiędzy stopami procentowymi rynku międzybankowego w Polsce, „Przegląd Statystyczny”, 149–162.
Kusideł E. (1999), Strukturalne modele VAR i funkcja odpowiedzi na impuls, „Dynamiczne Modele Ekonometryczne”, Wydawnictwo UMK, Toruń 1999, 239–254.
Miczka M., Szulc W. (2011), Analiza reakcji na bodźce pomiędzy wybranymi rynkami z wy-korzystaniem modelu VAR dla szeregów czasowych cen wyrobów stalowych w latach 1998–2011, Prace IMŻ, 52–62.
Minović J. (2005), Modeling Multivariate Volatility Processes: Theory and Evidence, http://store.ectap.ro/articole/385.pdf, 1–11. (18.10.2005)
Płuciennik P. (2013), The Impact of the World Financial Crisis on the Polish Interbank Mar-ket: A Swap Spread Approach, „Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics”, 269–288.
Przekota G. (2007), Analiza zależności między indeksami rynków akcji na giełdzie polskiej i amerykańskiej, „Badania Operacyjne i Decyzje”, 133–145.
Półkarz R. (2013), Globalne rynki finansowe. Praktyka funkcjonowania. Wydawnictwo Na-ukowe PWN, Warszawa.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Autorzy, których teksty zostaną przyjęte do publikacji, po uzyskaniu pozytywnych recenzji wydawniczych oraz zaakceptowaniu do publikacji przez Komitet Redakcyjny, podpisują umowę licencyjną.
Statystyki
Liczba wyświetleń i pobrań: 477
Liczba cytowań: 0