Informacja

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

Wyszukujesz frazę "error-correction model" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Determinanty cen ropy naftowej
Determinants of crude oil prices
Autorzy:
Socha, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282333.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
ceny ropy naftowej
WTI
model korekty błędem
kointegracja
crude oil prices
error-correction model
cointegration
Opis:
Celem artykułu jest próba identyfikacji oraz oceny stopnia wpływu najważniejszych czynników kształtujących ceny ropy naftowej WTI. Podjęcie takiej tematyki stanowi nawią- zanie do dyskusji prowadzonych przez innych badaczy rynku na łamach światowej literatury oraz podejmowanych przez nich prób określenia przyczyn silnych wahań cen surowca z lat 2007–2009. Z jednej strony w okresie tym obserwowano silne fluktuacje wielkości popytu na ropę naftową, tj. w latach 2000–2007 odnotowano ponadprzeciętny wzrost zapotrzebowania na surowiec (szczególnie w krajach azjatyckich), by w okresie kryzysu finansowego obserwować jego nagły spadek. Rosnący popyt i ceny surowca wpłynęły na zwiększenie przez firmy wydobywcze nakładów na rozpoznanie nowych złóż, czego wynikiem jest obserwowany na terenie Ameryki Północnej po 2013 roku silny wzrost wydobycia ze złóż niekonwencjonalnych. Z drugiej strony początek XXI wieku przyniósł rekordowy wzrost obrotu instrumentami finansowymi opartymi na cenach ropy naftowej. W pierwszej części artykułu zaprezentowano przegląd najważniejszych prac empirycznych w obszarze będącym przedmiotem pracy. Weryfikacja postawionego problemu badawczego opierała się na przeprowadzonej analizie kointegracji z wykorzystaniem metody Johansena oraz w drugim kroku estymacji modelu korekty błędem. Próba, na podstawie której dokonano oszacowania, to lata 2002–2014, a więc uwzględniono szczególnie istotny dla historii handlu ropą naftową okres tzw. trzeciego szoku cenowego z lat 2007–2008. Otrzymane rezultaty pozwalają wnioskować, że wpływ na procesy cenotwórcze na rynku czarnego złota mają zarówno czynniki popytowo-podażowe, jak i te związane z obrotem kontraktami terminowymi na ropę naftową. Co ważne, determinanty z pierwszej kategorii, a więc te o charakterze fundamentalnym, silniej rzutują na kształtowanie się cen. Dodatkowo można przypuszczać, że wzrost liczby transakcji futures zawieranych przez podmioty utożsamiane ze spekulacyjnymi (niezwiązane bezpośrednio z przedmiotowym rynkiem) może wpływać destabilizująco na zmiany cen ropy naftowej.
The article aims to identify and evaluate the degree of influence of the most important factors determining the price of WTI crude oil. This theme of research is fully consistent with discussions in the world literature about the reasons of strong fluctuations of crude oil prices in the years 2007–2009. On the one hand, in that period we observed strong fluctuations in oil demand, especially years 2000–2007 are interesting because we noticed a strong increase in consumption (the highest growth in Asian countries) and other period is the financial crisis when it plummeted. Increasing demand and crude oil prices were the main factors considered by oil refineries as an incentive for boosting budgets for oil fields discovery. Clearly, it resulted with a growth of extraction from the unconventional oil resources. On the other hand 21st century has brought a record growth in the trading of crude oil futures. In the first part of this article a review of the most significant empirical research has been presented. Empirical investigation was conducted using cointegration analysis (Johansen method) and in the second step estimating an error correction model. In this study we have used the sample of years 2002–2014, which are particularly relevant because it covers the years 2007–2009, when we have observed third crude oil price shock. The results of this study show that impact on the price – setting mechanism have not only supply – demand factors, but also trade of crude oil futures. However, determinants from the first group have stronger influence on WTI prices. Furthermore, it can be confirmed that the increase in a number of futures transactions is reinforcing changes of oil prices. Especially when we consider these transactions, that are taken by organizations perceived as speculative.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2017, 20, 1; 49--66
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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 1-3 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