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 Korekty Błędem" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Studying the Stock Market – Economic Activity Nexus in Poland with a VAR‑VECM Approach
    Badanie współzależności pomiędzy rynkiem akcji a poziomem aktywności gospodarczej w Polsce z wykorzystaniem metodologii VAR‑VECM
    Autorzy:
    Pietraszewski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/655935.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    WIG
    produkt krajowy brutto
    autoregresja wektorowa
    kointegracja
    model korekty błędem
    Gross Domestic Product
    vector autoregression
    cointegration
    error correction model
    Opis:
    W artykule omówiono związki pomiędzy koniunkturą giełdową a realną aktywnością gospodarczą oraz przedstawiono wyniki badania współzależności pomiędzy zmianami głównego indeksu akcji na GPW w Warszawie (WIG) oraz PKB w Polsce w latach 1995–2019. W wielu studiach empirycznych dla krajów wysoko rozwiniętych wykazano istnienie nie tylko dynamicznych interakcji krótkookresowych, ale również długoterminowej relacji kointegrującej pomiędzy poziomami indeksu i produktu. Dotychczasowe badania dla Polski wskazywały głównie na związki krótkookresowe pomiędzy stopami zwrotu z akcji a zmianami aktywności gospodarczej, podczas gdy dowody na istnienie długookresowej relacji kointegrującej są jak dotąd nieliczne. W artykule zastosowano metodologię VAR‑VECM oraz procedurę Johansena do badania kointegracji dla znacznie dłuższego szeregu danych kwartalnych niż w prowadzonych do tej pory badaniach. Badanie wykazało, że stopy zwrotu z akcji są przyczyną w sensie Grangera dla zmian PKB, przy czym wyprzedzenie w czasie sięga do trzech kwartałów. Znaleziono również dowody na istnienie długoterminowej relacji kointegrującej.
    The paper discusses the links between stock market performance and real economic activity and presents results of an empirical inquiry into dynamic relationships between the main stock index quoted on the Warsaw Stock Exchange (WIG) and GDP in Poland over the years 1995–2019. In many empirical studies for highly developed countries not only short‑run dynamic interactions but also a long‑run cointegrating relationship between the stock index and output have been found. Previous studies for Poland reported mainly short‑run linkages between stock returns and changes of economic activity whereas the evidence for a long‑run cointegrating relationship is still quite scarce. In this paper, the VAR‑VECM methodology with the Johansen tests for cointegration is used to study a substantially longer quarterly data interval than has been investigated so far. Research results show that stock returns Granger‑cause GDP growth with up to three‑quarters lead. The evidence for the existence of a long‑term cointegrating relationship has also been found.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 3, 348; 65-89
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Makroekonomiczne czynniki ryzyka kredytowego w sektorze bankowym w Polsce
    Macroeconomic Credit Risk Factors in Poland’s Banking Sector
    Autorzy:
    Wdowiński, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/574992.pdf
    Data publikacji:
    2014-08-31
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
    Tematy:
    sektor bankowy
    ryzyko kredytowe
    testy warunków skrajnych
    model korekty błędem
    analiza symulacyjna
    scenariusz makroekonomiczny
    banking sector
    credit risk
    stress testing
    error correction model
    simulation analysis
    macroeconomic scenario
    Opis:
    The article explores key micro- and macroeconomic factors with an impact on credit risk and analyzes the credit risk model prevalent in Poland’s banking sector. Credit risk is one of the most important risks in the banking sector, the author says. He adds that risk management should be subject to strict owner control and regulatory and supervisory measures. On the basis of quarterly data for a period from the first quarter of 1997 to the second quarter of 2013, Wdowiński estimated an error correction model for aggregate credit risk in Poland, as measured by the proportion of non‑performing loans (NPLs) in total loans. The key macroeconomic factors considered by the author were GDP, the interest rate, the unemployment rate, and the exchange rate. An ex post simulation for the 2008–2012 period, based on an adverse macroeconomic scenario for Poland, showed that such a scenario could lead to a marked increase in credit risk for non‑financial enterprises and households, Wdowiński says. As a result of this scenario, the banking sector could be affected by a significant decline in activity and its financial position would deteriorate. This would mean fewer investment opportunities for banks and a decline in their capital position, which would reduce their ability to absorb losses. Such a situation, the author concludes, could lead to “second‑round” effects based on limiting financing for the real economy due to increased credit risk and increased lending margins.
    Celem artykułu jest przegląd głównych czynników mikro- i makroekonomicznych wpływających na ryzyko kredytowe oraz analiza modelu ryzyka kredytowego w sektorze bankowym w Polsce. Ryzyko kredytowe jest jednym z najważniejszych rodzajów ryzyka jakie podejmuje się w sektorze bankowym. Zarządzanie tym ryzykiem powinno podlegać ścisłej kontroli zarówno ze strony właścicieli, jak i poprzez działania o charakterze regulacyjno‑nadzorczym. Na podstawie kwartalnych danych statystycznych w okresie od I kw. 1997 r. do II kw. 2013 r. oszacowano model korekty błędem dla zagregowanego ryzyka kredytowego w Polsce, mierzonego za pomocą odsetka kredytów z utratą wartości w kredytach ogółem. Za najważniejsze czynniki makroekonomiczne przyjęto PKB, stopę procentową, stopę bezrobocia oraz kurs walutowy. Przeprowadzono symulację ex post w latach 2008-2012 opierając się na scenariuszu makroekonomicznym obrazującym głęboką recesję gospodarczą w Polsce. Pokazano, że jego realizacja mogłaby spowodować wyraźny wzrost ryzyka kredytowego zarówno w odniesieniu do przedsiębiorstw niefinansowych, jak i gospodarstw domowych. W wyniku materializacji tego scenariusza sektor bankowy mógłby zostać dotknięty znacznym spadkiem aktywności i pogorszeniem się wyniku finansowego. Oznaczałoby to mniejsze możliwości inwestycyjne banków i pogorszenie się ich pozycji kapitałowej, co zmniejszyłoby ich zdolność do absorpcji strat. Sytuacja taka mogłaby doprowadzić do efektów „drugiej rundy” polegających na ograniczeniu finansowania sfery realnej gospodarki wskutek wzrostu ryzyka kredytowego i wzrostu marż kredytowych.
    Źródło:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2014, 272, 4; 55-77
    2300-5238
    Pojawia się w:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
    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