Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Pipień, Mateusz" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Dynamic Bayesian Inference in GARCH Processes with Skewed-t and Stable Conditional Distributions
    Dynamiczne wnioskowanie bayesowskie w procesach GARCH ze skośnymi í-Studenta i stabilnym rozkładem warunkowym
    Autorzy:
    Pipień, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907589.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    stable distributions
    skewed-t distributions
    Bayesian updating
    univariate GARCH
    Opis:
    In AR(1)-GARCH(1, 1) framework for daily returns, proposed and adopted by Bauwens and Lubrano (1997), Bauwens et al. (1999), Osiewalski and Pipień (2003), we considered two types of conditional distribution. In the first model (M₁,) we assumed conditionally skewed-i distribution (defined by Fernandez and Steel 1998) while the second GARCH specification (M₂) is based on the conditional stable distribution. We present Bayesian updating technique in order to check sensitivity of the posterior probabilities of considered specifications with respect to new observations included into dataset. We also study differences between Bayesian inference about tails and asymmetry of the conditional distribution of daily returns and between one-day predictive densities of growth rates obtained from both models. The results of dynamic Bayesian estimation, prediction and comparison of explanatory power of models M₁, and M₂ are based on very volatile daily growth rates of the WIBOR one-month interest rates and daily returns on the PLN/USD exchange rate.
    W artykule przedstawiono modele AR(1)-GARCH(1,1) dla dziennych stóp zmian (por. Bauwens i Lubrano 1997, Bauwens i in. 1999, Osiewalski i Pipień 2003) z różnymi typami rozkładu warunkowego. W pierwszym przypadku (model M₁) rozważono warunkowy rozkład skośny t-studenta (zdefiniowany przez Fernández i Steela 1998), podczas gdy model M₂ to proces GARCH o warunkowym rozkładzie α-stabilnym. Prezentujemy bayesowską aktualizację rozkładów a posteriori i predyktywnych (wraz z napływem nowych danych) w celu zbadania, czy typ rozkładu warunkowego zadany w procesie GARCH wpływa na wnioskowanie o naturze procesów opisujących zmienność finansowych szeregów czasowych o dużej częstotliwości. Rezultaty dynamicznej estymacji wykorzystującej podejście bayesowskie zilustrowano na przykładzie dwóch szeregów czasowych, tzn. dziennych stóp zmian kursu walutowego PLN/USD oraz oprocentowań jednomiesięcznych lokat międzybankowych (WIBORlm).
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian Analysis of Dynamic Conditional Correlation Using Bivariate GARCH Models
    Bayesowska analiza dynamicznej korelacji warunkowej z wykorzystaniem dwuwymiarowych modeli GARCH
    Autorzy:
    Osiewalski, Jacek
    Pipień, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907620.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    model comparison
    Bayes factors
    multivariate GARCH processes
    BEKK models
    DCC models
    exchange rates
    Opis:
    Multivariate ARCH-typc specifications provide a theoretically promising framework for analyses of correlation among financial instruments because they can model time-varying conditional covariance matrices. However, general VechGARCH models are too heavily parameterized and, thus, impractical for more than 2- or 3-dimensional vector lime series. A simple t-BEKK(l.l) specification seems a good compromise between parsimony and generality. Unfortunately, Bollerslev’s constant conditional correlation (CCC) model cannot be nested within VECH or BEKK GARCH structures. Recently, Engle (2002) proposed a parsimoniously parameterized generalization of the CCC model; this dynamic conditional correlation (DCC) specification may outperform many older multivariate GARCH models. In this paper we consider Bayesian analysis of the conditional correlation coefficient within different bivariate GARCH models, which are compared using Bayes factors and posterior odds. For daily growth rales of PLN/USD and PLN/DEM (6.02.1996-28.12.2001) we show that the t-BEKK(l, 1) specification fits the bivariate series much better than DCC models, but the posterior means of conditional correlation coefficients obtained within different models are very highly correlated.
    Wielowymiarowe specyfikacje ty^pu ARCH stanowią teoretycznie obiecujące ramy dla analiz skorelowania instrumentów finansowych, ponieważ umożliwiają modelowanie zmiennych w czasie macierzy warunkowych kowariancji. Jednak ogólne modele VechGARCH mają zbyt wiele parametrów, są więc niepraktyczne w przypadku więcej niż 2- lub 3-wymiarowych wektorowych szeregów czasowych. Prosta specyfikacja t-BEKK(1,1) wydaje się dobrym kompromisem pomiędzy oszczędnością parametryzacji i ogólnością modelu. Niestety model stałych korelacji warunkowych (CCC) Boilersleva nie jest szczególnym przypadkiem struktur VECH czy BEKK. Ostatnio Englc (2002) zaproponował oszczędnie sparametryzowane uogólnienie modelu CCC; ta specyfikacja o dynamicznej korelacji warunkowej (DCC) może zdominować wiele starszych wielowymiarowych modeli GARCH. W artykule rozważamy bayesowską analizę warunkowego współczynnika korelacji w ramach różnych dwuwymiarowych modeli GARCH, które są porównywane przy użyciu czynników Bayesa i ilorazów szans a posteriori. Dla dziennych stóp zmian kursów PLN/USD i PLN/DEM (6.02.1996 - 28.12.2001) wykazuje się, że specyfikacja t-BEKK(l.l) opisuje dwuwymiarowy szereg czasowy znacznie lepiej niż modele DCC. Jednak wartości oczekiwane a posteriori warunkowych współczynników korelacji, uzyskane w ramach różnych modeli, są bardzo silnie skorelowane.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian Pricing of an European Call Option Using a GARCH Model with Asymmetries
    Bayesowska wycena europejskiej opcji kupna z wykorzystaniem modelu GARCH z asymetriami
    Autorzy:
    Osiewalski, Jacek
    Pipień, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906870.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Bayesian inference
    financial econometrics
    volatility models
    forecasting
    derivative pricing
    Opis:
    In this paper option pricing is treated as an application of Bayesian predictive analysis. The distribution of the discounted payoff, induced by the predictive density of future observables, is the basis for direct option pricing, as in Bauwens and Lubrano (1997). We also consider another, more eclectic approach to option pricing, where the predictive distribution of the Black-Scholes value is used (with volatility measured by the conditional standard deviation at time of maturity). We use a model framework that allows for two types of asymmetry in GARCH processes: skewed t conditional densities and different reactions of conditional scale to positive/negative stocks. Our skewed t-GARCH(l, 1) model is used to describe daily changes of the Warsaw Stock Exchange Index (WIG) from 4.01.1995 till 8.02.2002. The data till 28.09.2001 are used to obtain the posterior and predictive distributions, and to illustrate Bayesian option pricing for the remaining period.
    W prezentowanym artykule wycena opcji jest traktowana jako jedno z zastosowań bayesowskiej analizy predyktywnej. Rozkład wartości zdyskontowanej wypłaty, indukowany przez gęstość predyktywną przyszłych stóp zwrotu, jest podstawą bezpośredniej wyceny opcji (zob. Bauwens, Lubrano, 1997). Rozważamy też bardziej eklektyczne podejście, wykorzystujące rozkład predyktywny formuły Blacka i Scholesa (ze zmiennością określoną jako warunkowe odchylenie standardowe w momencie realizacji opcji). Przyjmujemy ramy modelowe, które uwzględniają dwa rodzaje asymetrii w procesach GARCH: skośne rozkłady warunkowe (typu t-Studenta) oraz zróżnicowane reakcje wariancji warunkowej na szoki dodatnie lub ujemne. Model: skośny £-GARCH(l, 1) jest stosowany do opisu dziennej zmienności Warszawskiego Indeksu Giełdowego (WIG) od 4.01.1995 r. do 8.02.2002 r. Dane do 28.09.2001 wykorzystujemy do budowy rozkładów a posteriori i predyktywnego oraz do ilustracji bayesowskiej wyceny opcji na pozostały okres.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 177
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies