- Tytuł:
-
Nieliniowa identyfikacja rzędu autozależności w stopach zmian indeksów giełdowych
Nonlinear identification of lags of serial dependencies in stock indices returns - Autorzy:
- Orzeszko, Witold
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/422831.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Główny Urząd Statystyczny
- Tematy:
-
współczynnik informacji wzajemnej
miara informacji wzajemnej
opóźnienia czasowe
nieliniowa dynamika
indeksy giełdowe
mutual information coefficient
mutual information measure
lags
nonlinear dynamics
stock indices - Opis:
-
Naturalnym uogólnieniem współczynnika korelacji liniowej Pearsona jest współczynnik informacji wzajemnej. Współczynnik ten umożliwia pomiar zależności różnego typu, również o charakterze nieliniowym. Podobnie jak współczynnik korelacji liniowej Pearsona, może być zastosowany do pojedynczego szeregu czasowego w celu identyfikacji autozależności. W niniejszej pracy badaniu poddano logarytmiczne stopy zmian wybranych polskich i zagranicznych indeksów giełdowych. Porównując rezultaty otrzymane dla oryginalnych szeregów stóp zmian i dla reszt z dopasowanych modeli ARMA-GARCH, określono charakter wykrytych zależności. Ponadto, wykorzystując procedurę bootstrap, zweryfikowano istotność współczynników informacji wzajemnej, co umożliwiło zidentyfikowanie opóźnień czasowych w analizowanych szeregach. W większości z przebadanych indeksów wykryto zależności nieliniowe innego typu niż GARCH a dominującym poziomem opóźnień czasowych w tych szeregach okazał się lag=1.
The mutual information coefficient is one of the most important generalizations of the Pearson correlation coefficient. Its advantage is that it is able to measure all kinds of dependencies, also nonlinear ones. Like the Pearson correlation coefficient, the mutual information coefficient may be applied to a single time series in order to identify serial dependencies. In this paper the log-returns of the selected Polish and foreign stock indices have been analyzed. By comparing the results obtained for the raw returns and the residuals of the fitted ARMA-GARCH models, the nature of the identified dependencies has been determined. Moreover, the bootstrap procedure has been applied to verify significance of the mutual information coefficients and, in consequence, to determine the number of lags in the analyzed series. In the most investigated indices, nonlinear dependencies different from the ARCH effect have been detected and lag=1 was the dominant time delay in such situations. - Źródło:
-
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 4; 369-385
0033-2372 - Pojawia się w:
- Przegląd Statystyczny
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł