Przejdź do sekcji głównej Przejdź do głównego menu Przejdź do stopki
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język
    • English
    • Język Polski
  • Menu
  • Strona domowa
  • Aktualny numer
  • Archiwum
  • O czasopiśmie
    • O czasopiśmie
    • Przesyłanie tekstów
    • Zespół redakcyjny
    • Polityka prywatności
    • Kontakt
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język:
  • English
  • Język Polski

Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia

Prognozowanie procesów finansowych za pomocą modeli dyfuzji
  • Strona domowa
  • /
  • Prognozowanie procesów finansowych za pomocą modeli dyfuzji
  1. Strona domowa /
  2. Archiwum /
  3. Tom 39 (2009): Zeszyt specjalny: DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE /
  4. Artykuły

Prognozowanie procesów finansowych za pomocą modeli dyfuzji

Autor

  • Piotr Płuciennik Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Zakład Geometrii i Topologii

DOI:

https://doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2009.047

Słowa kluczowe

model ARIMA, model GARCH, modele dyfuzji, pierwiastek jednostkowy, prognozy ex post, symulacja Monte-Carlo

Abstrakt

Prognozowanie szeregów czasowych jest jednym z najważniejszych zagadnień współczesnej ekonometrii finansowej. W obliczu rosnącego zainteresowania modelami z czasem ciągłym i szybkiego rozwoju metod ich estymacji, podejmujemy próbę opisu i prognozowania szeregów czasowych z dwóch różnych rynków finansowych za pomocą modeli dyfuzji. W tym celu stosujemy metodę wprowadzoną przez Cziraky i Kucherenko (2008), która bazuje na symulacjach Monte-Carlo. Ponadto porównujemy jakości prognoz otrzymanych za pomocą modeli dyfuzji z uzyskanymi przy użyciu powszechnie stosowanych parametrycznych modeli szeregów czasowych.

Bibliografia

Black, F., Scholes, M. (1973), The Pricing of Option and Corporate Liabilities, „Journal of Political Economy”, 81, 637–659.

Chan K. C., Karolyi G. A., Longstaff F. A., Sanders A. B. (1992), An Empirical Comparison of Alternative Models of Short Term Interest Rates, „Journal of Finance”, 47, 1209–1227.

Cox J. C., Ingersoll J., Ross S. (1985), A Theory of the Term Structure of Interest Rates, „Econometrica”, 53, 385–407.

Cziraky D., Kucherenko S. (2008), Monte Carlo Forecasting from CIR Square Root Diffusion Models, BRODA Ltd. http://www.broda.co.uk.

Detemple J., Osakwe S. (1999), The Valuation of Volatility Options, „CIRANO Paper, Scientific Series”.

Doman M., Doman R. (2004), Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, AE w Poznaniu, Poznań.

Engle R. F. (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedacticity with Estimates of the Variance of United Kingsdom Inflation, „Econometrica”, 50, 987–1007.

Hansen L. P. (1982), Large Sample Properties of Generalized Method Of Moments Estimators, „Econometrica”, 50, 1029–1054.

Heston S. L. (1993), A Closed-Form Solution for Options with Stochastic Volatility with Applications to Bond and Currency Options, „The Review of Financial Studies”, 6 (2) 327–343.

Jagannathan R., Kaplin A., Sun S. G. (2004), An Evaluation of Multi-Factor CIR Models Using Libor, Swap Rates, and Cap and Swaption Prices, „Journal of Econometrics”, 116, 113–146.

Ljung G. M., Box G. E. P. (1978), On a measure of lack of fit in time series models, „Biometrika”, 65, 297-303.

Mannolini A., Mari C., Renò R. (2008), Pricing caps and floors with the extended CIR model, „International Journal of Finance & Economics”, 13 (4) 386–400.

McLeod A. I., Li W. K. (1983), Diagnostic checking ARMA time series models using squared residual autocorrelations, „Journal of Time Series Analysis”, 4, 269–273.

Merton R. C. (1973), Theory of rational option pricing, „Bell Journal of Economics and Management Science”, 4 (1) 141–183.

Merton R. C. (1974), On The Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, „Journal of Finance”, 29, 449–470.

Newey W.K., West K.D. (1987), A Simple, Positive Semidefinite, Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistant Covariance Matrix, „Economerica”, 59, 347–370.

Phillips P. C. B., Perron P. (1988), Testing for a Unit Root in Time Series Regressions, „Biometrika”, 75, 335–346.

Phillips P.C.B., Yu J. (2009), A Two-Stage Realized Volatility Approach to Estimation of Diffusion Processes with Discrete Data, „Journal of Econometrics”, w druku.

Said E., Dickey D.A. (1984), Testing for Unit Roots in Autoregressive Moving Average Models of Unknown Order, „Biometrika”, 71, 599–607.

Vašiček O. (1977), An Equilibrium Characterization of the Term Structure, „Journal of Financial Economics”, 5, 177–188.

Yoshida N. (1992), Estimation for Diffusion Processes From Discrete Observation, „Journal of Multivariate Analysis” 41, 220–242.

Welfe A. (1998), Ekonometria, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia

Pobrania

  • PDF

Opublikowane

2009-07-15

Jak cytować

1.
PŁUCIENNIK, Piotr. Prognozowanie procesów finansowych za pomocą modeli dyfuzji. Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia [online]. 15 lipiec 2009, T. 39, s. 277–286. [udostępniono 7.7.2025]. DOI 10.12775/AUNC_ECON.2009.047.
  • PN-ISO 690 (Polski)
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Pobierz cytowania
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Numer

Tom 39 (2009): Zeszyt specjalny: DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Dział

Artykuły

Licencja

Autorzy, których teksty zostaną przyjęte do publikacji, po uzyskaniu pozytywnych recenzji wydawniczych oraz zaakceptowaniu do publikacji przez Komitet Redakcyjny, podpisują umowę licencyjną.

Umowa wydawnicza z autorem artykułu

Statystyki

Liczba wyświetleń i pobrań: 624
Liczba cytowań: 0

Wyszukiwanie

Wyszukiwanie

Przeglądaj

  • Indeks autorów
  • Lista archiwalnych numerów

Użytkownik

Użytkownik

Aktualny numer

  • Logo Atom
  • Logo RSS2
  • Logo RSS1

Informacje

  • dla autorów
  • dla bibliotekarzy

Newsletter

Zapisz się Wypisz się

Język / Language

  • English
  • Język Polski

Tagi

Szukaj przy pomocy tagu:

model ARIMA, model GARCH, modele dyfuzji, pierwiastek jednostkowy, prognozy ex post, symulacja Monte-Carlo
W górę

Akademicka Platforma Czasopism

Najlepsze czasopisma naukowe i akademickie w jednym miejscu

apcz.umk.pl

Partnerzy platformy czasopism

  • Akademia Ignatianum w Krakowie
  • Akademickie Towarzystwo Andragogiczne
  • Fundacja Copernicus na rzecz Rozwoju Badań Naukowych
  • Instytut Historii im. Tadeusza Manteuffla Polskiej Akademii Nauk
  • Instytut Kultur Śródziemnomorskich i Orientalnych PAN
  • Instytut Tomistyczny
  • Karmelitański Instytut Duchowości w Krakowie
  • Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych w Krośnie
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych we Włocławku
  • Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Stanisława Pigonia w Krośnie
  • Polska Fundacja Przemysłu Kosmicznego
  • Polskie Towarzystwo Ekonomiczne
  • Polskie Towarzystwo Ludoznawcze
  • Towarzystwo Miłośników Torunia
  • Towarzystwo Naukowe w Toruniu
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
  • Uniwersytet Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
  • Uniwersytet Mikołaja Kopernika
  • Uniwersytet w Białymstoku
  • Uniwersytet Warszawski
  • Wojewódzka Biblioteka Publiczna - Książnica Kopernikańska
  • Wyższe Seminarium Duchowne w Pelplinie / Wydawnictwo Diecezjalne „Bernardinum" w Pelplinie

© 2021- Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Deklaracja dostępności Sklep wydawnictwa