Informacja

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

Wyszukujesz frazę "market volatility" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Dynamiczno‑przestrzenna analiza zjawiska przenoszenia zmienności między rynkami reprezentującymi różne klasy aktywów z uwzględnieniem zmian cen ropy naftowej w latach 2000–2015
Spatio‑Temporal Analysis of the Phenomenon of Volatility Transfer Between the Markets Representing Different Assets Classes with Regard to the Changes of the Crude Oil Prices in the Period of 2000–2015
Autorzy:
Wleklińska, Dagna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/659256.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
rynek akcji
rynek obligacji
zmienność
przenoszenie zmienności
fizyczna i ekonomiczna odległość
przestrzenne modele panelowe
macierz sąsiedztwa
equity market
bond market
exchange rates
volatility
volatility transfer
physical and economic distance
spatial panel models
connectivity matrix
Opis:
In the face of the numerous turbulence on the global financial markets the need for a more profound look at the phenomenon of volatility transfer between different markets increases because as a consequence of this phenomenon the increase in volatility in one market may lead to the appearance of an increased volatility on another. In the case of these relationships spatial displacement can also be observed, consisting in reactions of the market in one country on the changes taking place in other markets in other countries. In this approach, the analysis is carried out on the assumption that the markets are located in a metric space, where the relationship between the variables describing these markets are the functions of the physical or more likely economic distance between them. The aim of this article is to determine whether, in the context of the phenomenon of the price volatility transfer between different assets classes, a certain spatial relationships between them could be disclosured. Subsequently, in case of occurrence of supposed dependences, an attempt to identify the possible spatial relationships between the market in one country and markets located in the neighboring countries was made. To identify the spatial relationships dynamic spatial panel models were introduced. The research includes the markets of equities, bonds and foreign exchange markets representing selected countries in Europe and Asia in the period of 2000–2015.
W obliczu licznych turbulencji na globalnym rynku finansowym wzrasta potrzeba głębszego przyjrzenia się zjawisku przenoszenia zmienności, gdyż w jego konsekwencji wzrost zmienności na jednym rynku może prowadzić do pojawienia się podwyższonej zmienności na innym. W przypadku tych zależności istotne wydają się zwłaszcza przesunięcia przestrzenne przejawiające się w reakcjach danego rynku w jednym kraju na zmiany dokonujące się na tym rynku w innych krajach. W podejściu tym analizy przeprowadza się przy założeniu, że rynki są zlokalizowane w przestrzeni metrycznej, gdzie zależności między zmiennymi opisującymi te rynki są funkcjami fizycznej lub częściej ekonomicznej odległości między nimi. Celem artykułu jest sprawdzenie, czy w kontekście zjawiska przenoszenia zmienności między rynkami poszczególnych klas aktywów dochodzi do ujawnienia się pewnych związków przestrzennych między nimi. Identyfikacji ewentualnych zależności przestrzennych dokonano z wykorzystaniem dynamicznych panelowych modeli przestrzennych. Analizie poddano rynki akcji oraz dziesięcioletnich obligacji skarbowych reprezentujące wybrane kraje europejskie. Zakres czasowy badania objął lata 2000–2015.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 6, 332; 51-72
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
THE APPLICATION OF GARCH (1.1) MODEL FOR MESEARING SHOCKS TRANSMISSION IN BOND MARKET
ZASTOSOWANIE MODELU GARCH (1.1) DO SZACOWANIA TRANSMISJI SZOKÓW NA RYNKU OBLIGACJI
Autorzy:
Karkowska, Renata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654514.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
zmienność
rynek obligacji skarbowych
spread kredytowy
model GARCH
Volatility
Treasury Bonds Market
Credit Spread
GARCH Model
Opis:
Celem badania jest identyfikacja zmienności spreadu kredytowego obligacji w wybranych krajach europejskich, w czasie kryzysu finansów publicznych Grecji w latach 2010-2013 roku. W badaniu wykorzystano model GARCH (1.1). Szczególnym celem badania jest ustalenie: czy na rynku obligacji skarbowych mamy do czynienia z efektem zarażania? Analizę przeprowadzono w dwóch próbach: 1/ dla krajów Europy Środkowej i Wschodniej, reprezentowanej przez Czechy i Polskę, 2/ w krajach rozwiniętych - w Austrii i Francji.
The object of the study is identification of the bond yields volatility in selected European countries, during the crisis of Greece’s public finances from 2010 to 2013. For this purpose used GARCH (1.1) model. The specific aim of the study is to determine: do we have to deal with so-called contagion effect in Treasury bonds market? The analysis was conducted in two trials : 1/ for the countries of Central and Eastern Europe, represented by Czech Republic and Poland, 2/ for developed countries – Austria and France.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 3, 314
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Impact of Coronavirus Pandemic on Financial Market Stability in Africa
Wpływ pandemii koronawirusa na stabilność rynków finansowych w Afryce
Autorzy:
Emenike, Kalu O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1840971.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:
Coronavirus
COVID-19
stock market
sovereign bond market
exchange rates
volatility
skewness
market stability
Africa
koronawirus
giełda
rynek obligacji skarbowych
kursy walut
zmienność
skośność
stabilność rynku
Afryka
Opis:
The outbreak of the coronavirus in December 2019, with its accompanying declaration as a pandemic by the World Health Organisation in March 2020, resulted in lockdown of the global financial markets. This paper uses data from pre-coronavirus, coronavirus endemic and coronavirus pandemic periods to evaluate the impact of coronavirus pandemic on stability of Africa stock markets, sovereign bond markets and U.S. dollar exchange rates in Kenya, Morocco, Nigeria and South Africa as well as Africa Sharia equity and Sukuk indices. Findings from study suggest that Africa financial markets became very unstable during the coronavirus pandemic than during the endemic and pre-coronavirus periods. Results from bivariate regression model show evidence of negative impact of coronavirus pandemic on financial market returns. The results further show that Africa financial markets return volatility increases as the number of coronavirus cases increases. Overall, the findings suggest that coronavirus has negative impact on financial markets’ returns and exacerbated financial markets instability thus retarding sustainable economic development in the continent. JEL Classification Numbers: G10, I12, O55
Pojawienie się w grudniu 20129 r. koronawirusa, wraz z ogłoszeniem przez Światową Organizację Zdrowia w marcu 2020 r. pandemii, spowodowało zablokowanie światowych rynków finansowych. W niniejszym artykule wykorzystano dane z okresów przed koronawirusem, koronawirusa endemicznego i pandemii koronawirusa do oceny wpływu pandemii koronawirusa na stabilność afrykańskich giełd papierów wartościowych, rynków obligacji skarbowych i kursów dolara amerykańskiego w Kenii, Maroko, Nigerii i RPA, w powiazaniu z zasadami szariatu i indeksu Sukuk. Wyniki badań sugerują, że rynki finansowe w Afryce podczas pandemii koronawirusa stały się bardzo niestabilne, o wiele bardziej niż w okresie endemicznym i przed koronawirusem. Wyniki dwuwymiarowego modelu regresji wskazują na negatywny wpływ pandemii koronawirusa na zwroty z rynków finansowych. Wyniki pokazują ponadto, że zmienność zwrotów na afrykańskich rynkach finansowych rośnie wraz ze wzrostem liczby przypadków koronawirusa. Ogólnie rzecz biorąc, wyniki sugerują, że koronawirus ma negatywny wpływ na zyski na rynkach finansowych i zaostrza niestabilność rynków finansowych, opóźniając tym samym zrównoważony rozwój gospodarczy na kontynencie.
Źródło:
Problemy Ekorozwoju; 2021, 16, 2; 18-25
1895-6912
Pojawia się w:
Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected GARCH‑type Models in the Metals Market – Backtesting of Value‑at‑Risk
Wybrane modele klasy GARCH na rynku metali – testowanie wsteczne Value‑at‑Risk
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657116.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
zmienność
modele klasy GARCH
ryzyko
Value‑at‑Risk
rynek metali
volatility
GARCH‑type models
risk
metals market
Opis:
Analiza ryzyka na rynku finansowym wymaga poprawnej oceny zmienności zarówno cen, jak i stóp zwrotu interesujących inwestora aktywów. Szumy informacyjne, sytuacja gospodarcza oraz polityczna, a także zwykła spekulacja powodują istotne trudności w stawianiu trafnych prognoz. Z punktu widzenia inwestora kluczowym zagadnieniem jest minimalizacja ryzyka dużych strat. W artykule podjęto próbę zastosowania wybranych modeli zagnieżdżonych klasy ARMA‑GARCH oraz ARMA‑APARCH do oceny zmienności stóp zwrotu wybranych aktywów notowanych na rynku metali. Do oceny ryzyka inwestycji wykorzystano wartość zagrożoną VaR, natomiast jakość tej oceny z faktycznie zaobserwowanymi stratami zweryfikowano za pomocą wybranych testów przekroczeń.
  Risk analysis in the financial market requires the correct evaluation of volatility in terms of both prices and asset returns. Disturbances in quality of information, the economic and political situation and investment speculations cause incredible difficulties in accurate forecasting. From the investor’s point of view, the key issue is to minimise the risk of huge losses. This article presents the results of using some selected GARCH‑type models, ARMA‑GARCH and ARMA‑APARCH, in evaluating volatility of asset returns in the metals market. To assess the level of risk, the Value‑at‑Risk measure is used. The comparison between real and estimated losses (in terms of VaR) is made using the backtesting procedure.  
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 5, 331; 185-203
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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