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 "model GARCH" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Wpływ instrumentu quantitative easing Rezerwy Federalnej na wybrane kursy walutowe
    Examination of the impact of the Federal Reserve’s quantitative easing on selected exchange rates .
    Autorzy:
    Kołodziejczyk, Hanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/692748.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    Fereral Reserve
    quantitative easing
    (QE)
    QE1
    QE2
    QE3
    GARCH models
    Rezerwa Federalna (FED)
    model GARCH
    Opis:
    This paper examines the impact of implementing Large Scale Asset Purchases by the Federal Reserve on selected exchange rates, using statistical and econometrical methods, including GARCH models. There is limited statistical evidence suggesting that the increase of asset purchases is a significant factor in explaining exchange rate returns of Australian dollar, Brazilian real, Canadian dollar, Indian rupee and Japanese yen. Evidence also suggests that during the first and second phase of quantitative easing foreign currencies have strengthened due to Federal Reserves’ asset purchase program.
    Przedstawiona w niniejszym opracowaniu analiza ma na celu zbadanie wpływu zastosowania przez Rezerwę Federalną (FED) niestandardowych instrumentów z zakresu quantitative easing (QE) na kursy wybranych walut. W szczególności poszczególne fazy działań Rezerwy Federalnej, znane powszechnie jako QE1, QE2 i QE3, porównano pod kątem wywoływania efektu prowadzącego do osłabienia wartości dolara amerykańskiego i aprecjacji walut obcych w wyniku zastosowanego na dużą skalę zasilenia rynków finansowych. Przeprowadzona analiza umożliwi prowadzenie dalszych badań nad efektami podejmowanych przez banki centralne działań antykryzysowych. Na podstawie dokonanych analiz autorka wysuwa wniosek o statystycznie istotnym wpływie działań podjętych przez Rezerwę Federalną na kursy walut, w szczególności Australii i Brazylii. Zmiany stanu bilansowego aktywów stanowiły bowiem przyczynę w sensie Grangera dla kształtowania się zmian kursu dolara australijskiego i reala brazylijskiego w okresie od momentu wdrożenia programu zakupu papierów wartościowych. Sformułowane na podstawie tej obserwacji modele VAR pozwalają wyciągnąć wniosek o spadku wartości dolara amerykańskiego w wyniku działań z zakresu quantitative easing. Zależność ta nie została potwierdzona w odniesieniu do pozostałych walut.
    Źródło:
    Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny; 2014, 76, 4; 261-277
    0035-9629
    2543-9170
    Pojawia się w:
    Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Can Lognormal, Weibull or Gamma Distributions Improve the EWS-GARCH Value-at-Risk Forecasts?
    Czy zastosowanie rozkładów lognormalnego, Weibulla lub Gamma może poprawić prognozy wartości narażonej na ryzyko uzyskiwane na podstawie modeli EWS-GARCH?
    Autorzy:
    Chlebus, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050535.pdf
    Data publikacji:
    2016-09-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Value-at-Risk
    GARCH models
    regime switching
    forecasting
    market risk
    wartość zagrożona (Value-at-Risk)
    model GARCH
    modele zmiany stanu
    prognozowanie
    ryzyko rynkowe
    Opis:
    In the study, two-step EWS-GARCH models to forecast Value-at-Risk are analysed. The following models were considered: the EWS-GARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions as a distributions in a state of turbulence, and with GARCH(1,1) or GARCH(1,1) with the amendment to empirical distribution of random error models as models used in a state of tranquillity. The evaluation of the quality of the Value-at-Risk forecasts was based on the Value-at-Risk forecasts adequacy (the excess ratio, the Kupiec test, the Christoffersen test, the asymptotic test of unconditional coverage and the backtesting criteria defined by the Basel Committee) and the analysis of loss functions (the Lopez quadratic loss function, the Abad & Benito absolute loss function, the 3rd version of Caporin loss function and the function of excessive costs). Obtained results show that the EWSGARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions may compete with EWS-GARCH models with exponential and empirical distributions. The EWS-GARCH model with lognormal, Weibull or Gamma distributions are relatively less conservative, but using them is less expensive than using the other EWS-GARCH models.
    W badaniu analizie poddane zostały dwustopniowe modele EWS-GARCH służące do prognozowania wartości narażonej na ryzyko. W ramach analizy rozpatrywane były modele EWS-GARCH zakładające rozkłady lognormalny, Weibulla oraz Gamma w stanie turbulencji oraz modele GARCH(1,1) i GARCH(1,1) z poprawką na rozkład empiryczny w stanie spokoju. Ocena jakości prognoz Value-at-Risk uzyskanych na podstawie wspomnianych modeli została przeprowadzona na podstawie miar adekwatności (wskaźnik przekroczeń, test Kupca, test Christoffersena, test asymptotyczny bezwarunkowego pokrycia oraz kryteria backtestingu określone przez Komitet Bazylejski) oraz analizy funkcji strat (kwadratowa funkcja straty Lopeza, absolutna funkcja straty Abad i Benito, 3 wersja funkcji straty Caporina oraz funkcja nadmiernych kosztów). Uzyskane wyniki wskazują, że modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma mogą konkurować z modelami EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym. Modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma są nieco mniej konserwatywne, jednocześnie jednak koszt ich stosowania jest mniejszy niż modeli EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 3; 329-350
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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