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 "financial time series" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    The Dynamics of Cryptocurrency Price Volatility in the Face of the Crisis on the Example of Bitcoin and Ethereum
    Autorzy:
    Przyłuska-Schmitt, Judyta
    Jegorow, Dorota
    Bučková, Jaroslava
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/16729161.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    cryptocurrency pricing
    financial crisis
    time series
    Opis:
    Theoretical background: Over the years, investing in cryptocurrencies has become very popular, and until recently, investors have predicted Bitcoin as a “safe haven”. Belief in a decentralized virtual currency even prompted the Salvadoran government to recognize Bitcoin as a legal tender in September 2021. However, cryptocurrency has depreciated significantly since then. The high amplitude of the fluctuations shows that on November 10, 2021, Bitcoin hit an all-time high of USD 68,979, and on June 18, 2022, it fell to its low of USD 17,601. Today, investors are wondering if investing in Bitcoin and other cryptocurrencies still make sense. Purpose of the article: The aim of the article is to compare the price fluctuations of the most popular cryptocurrencies, i.e. Bitcoin and Ethereum in the currently observed economic crisis in the world and the collapse of the cryptocurrency market. Research methods: Observations of the cryptocurrency market and theoretical issues of its functioning were combined with the analysis of empirical data of Bitcoin and Ethereum quotations from January 2022 to June 2022. The basic research instruments were based on the analysis of dependencies and descriptive statistics. The conducted analysis of the time series was aimed at detecting the nature of the studied phenomenon represented by the sequence of observations of daily quotations and forecasting future values of the time series. In this context, the course of Bitcoin and Ethereum quotations was examined in two categories: Close and Market Cap in search of a potential development pattern. Main findings: The conducted research shows that strong and unpredictable fluctuations in the prices of the studied cryptocurrencies, especially in the period of market shocks, imply unknown uncertainty, much more important than investment decisions made under the conditions of measurable risk. Cryptocurrencies cannot function as an alternative to gold, enabling value to be stored, as confirmed by market quotations over the past months.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2023, 57, 2; 101-113
    0459-9586
    2449-8513
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The modeling of earnings per share of Polish companies for the post-financial crisis period using random walk and ARIMA models
    Autorzy:
    Kuryłek, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/19322602.pdf
    Data publikacji:
    2023-05-11
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
    Tematy:
    earnings per share
    time series
    random walk
    ARIMA
    financial forecasting
    Warsaw
    Stock Exchange
    Opis:
    The proper forecasting of listed companies’ earnings is crucial for their appropriate pricing. This paper compares forecast errors of different univariate time-series models applied for the earnings per share (EPS) data for Polish companies from the period between the last financial crisis of 2008–2009 and the pandemic shock of 2020. The best model is the seasonal random walk (SRW) model across all quarters, which describes quite well the behavior of the Polish market compared to other analyzed models. Contrary to the findings regarding the US market, this time-series behavior is well described by the naive seasonal random walk model, whereas in the US the most adequate models are of a more sophisticated ARIMA type. Therefore, the paper demonstrates that conclusions drawn for the US might not hold for emerging economies because of the much simpler behavior of these markets that results in the absence of autoregressive and moving average parts.
    Źródło:
    Journal of Banking and Financial Economics; 2023, 1(19); 26-43
    2353-6845
    Pojawia się w:
    Journal of Banking and Financial Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie Dynamic Time Warping do analizy polityki pieniężnej, sektora finansowego i wzrostu gospodarczego Polski oraz wybranych krajów Europy Środkowo-Wschodniej
    Utilising Dynamic Time Warping to analyse the monetary policy, financial sector, and economic growth of Poland and selected countries of Central and Eastern Europe
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Próchniak, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/20874786.pdf
    Data publikacji:
    2023-11-21
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Zarządzania i Finansów
    Tematy:
    monetary policy
    financial sector
    economic growth
    dynamic time warping
    similarities of time series
    polityka pieniężna
    sektor finansowy
    wzrost gospodarczy
    Dynamic Time Warping
    podobieństwo szeregów czasowych
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu było zbadanie oddziaływania polityki pieniężnej (oraz szerzej – sektora finansowego) na realną gospodarkę w wybranych krajach europejskich. Uwzględniono także politykę fiskalną. Badanie obejmowało 15 państw europejskich nienależących do strefy euro oraz okres 2010– 2022. W analizie wykorzystano metodę Dynamic Time Warping (DTW), czyli nowatorską jak na ekonomię i finanse metodę służącą do porównywania szeregów czasowych. W badaniu porównano kraje pod względem pięciu zmiennych: stopy procentowej, tempa wzrostu podaży pieniądza, tempa wzrostu wydatków konsumpcyjnych państwa, tempa wzrostu gospodarczego i stopy inflacji. Wyniki pokazują, że na podstawie zmiennych reprezentujących politykę pieniężną (stopy procentowe i dynamika podaży pieniądza) można wyodrębnić dwa klastry krajów charakteryzujących się podobnym prowadzeniem polityki pieniężnej. Badanie dostarcza wielu rekomendacji dla polityki gospodarczej, zwłaszcza w zakresie polityki pieniężnej.
    The aim of this study is to examine the impact of the monetary policy (and, more broadly, the financial sector) on the real economy in selected European countries, taking into account their fiscal policy as well. The study includes 15 European countries that are not part of the eurozone and covers the period of 2010–2022. In the analysis, we utilise the Dynamic Time Warping (DTW) method, which is an innovative method for comparing time series, particularly novel in the fields of economics and finance. We compare the countries based on five variables: interest rates, the money supply growth rate, the state consumption expenditure growth rate, the economic growth rate, and the inflation rate. The results show that based on the variables representing the monetary policy (interest rates and money supply dynamics), two clusters of countries with similar monetary policy approaches can be identified. The study provides several recommendations for economic policy, particularly in the field of monetary policy.
    Źródło:
    Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów; 2023, 191; 101-122
    1234-8872
    2657-5620
    Pojawia się w:
    Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Investment risk assessment based on the long-term memory parameter
    Autorzy:
    Zeug-Żebro, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1878517.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    long-term memory
    financial time series
    investment risk
    local Whittle estimator
    pamięć długotrwała
    finansowe szeregi czasowe
    ryzyko inwestycyjne
    Opis:
    Purpose: The presence of a long-term memory component in a time series means that even very distant observations exert a certain influence on subsequent implementations of the process. Generally, this relationship is not particularly strong, but it does exist. Interpreting this phenomenon in the context of financial time series, one can come to the conclusion that information that has affected the market some time ago may still be important for the current quotation. The article is devoted to checking the existence of a long-term memory in the financial time series and assessing the investment risk of these series based on the long-term memory parameter. Design/methodology/approach: In order to study the phenomenon of long-term memory in financial time series, the local Whittle estimator was used, while the investment risk assessment was carried out using the fractal dimension, β-coefficient and standard deviation of rates of return. Findings: In the first part of the study the author indicated time series which were characterized by the phenomenon of long-term memory. Then, on the basis of selected measures, the risk of investment was estimated and shares with the least risk were indicated. Research limitations/implications: The results obtained for selected measures showed discrepancies between the shares with the highest and the lowest level of investment risk. Although the results obtained do not give a definite answer which risk measure is more effective, they encourage the use of other measures related to the phenomenon of long-term memory. Practical implications: Application in portfolio analysis. Originality/value: The use of the long-term memory parameter to assess the investment risk of shares.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2020, 144; 671-680
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SELECTED TECHNIQUES OF DETECTING STRUCTURAL BREAKS IN FINANCIAL VOLATILITY
    Autorzy:
    Stawiarski, Bartosz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/599704.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie
    Tematy:
    volatility
    structural breaks
    financial time series
    logarithmic returns
    Threshold-GARCH model
    Opis:
    We investigate several promising algorithms, proposed in literature, devised to detect sudden changes (structural breaks) in the volatility of financial time series. Comparative study of three techniques: ICSS, NPCPM and Cheng’s algorithm is carried out via numerical simulation in the case of simulated T-GARCH models and two real series, namely German and US stock indices. Simulations show that the NPCPM algorithm is superior to ICSS because is not over-sensitive either to heavy tails of market returns or to their serial dependence. Some signals generated by ICSS are falsely classified as structural breaks in volatility, while Cheng’s technique works well only when a single break occurs.
    Źródło:
    Finansowy Kwartalnik Internetowy e-Finanse; 2015, 11, 1; 32-43
    1734-039X
    Pojawia się w:
    Finansowy Kwartalnik Internetowy e-Finanse
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie wpływu redukcji szumu na identyfikację dynamiki chaotycznej na przykładzie finansowych szeregów czasowych
    Study of the Effect of Noise Reduction on the Identification of Chaotic Dynamics Based on Finance Time Series
    Autorzy:
    Zeug-Żebro, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/587968.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza korelacji
    Szeregi czasowe
    Wskaźniki finansowe
    Correlation analysis
    Financial indicators
    Time-series
    Opis:
    Filtracja danych jest bardzo ważnym etapem badań związanych z odróżnianiem szeregów chaotycznych od losowych. Jedną z metod wykorzystywanych w tym celu jest metoda najbliższych sąsiadów. Pierwotnie została ona stworzona w celu prognozowania, jednak późniejsze prace badawcze pokazały, że jest ona również dobrym narzędziem umożliwiającym redukcję szumu w szeregach czasowych. Celem artykułu jest zbadanie wpływu redukcji szumu metodą najbliższych sąsiadów na identyfikację chaosu w wybranych szeregach czasowych. Badanie będzie przeprowadzone na podstawie ekonomicznych szeregów czasowych, złożonych z cen zamknięcia akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie oraz dziennych kursów walut.
    The data filtration is very important stage of research involving distinguishing the chaotic series from random series. One of the methods used for this purpose is the nearest neighbor method. It was originally designed to predict, but later research showed that it was also a good tool for reducing noise in the time series. The aim of the article will be to study the effect of noise reduction, carried out using the nearest neighbor method, on the identification of chaotic dynamics in the selected time series. The test will be conducted based on the economic time series which consist of closing prices of companies listed on the Warsaw Stock Exchange and the daily exchange rates.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 207; 269-280
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja spekulacji na rynkach terminowych towarów rolnych
    The identification of speculationon the terminal commodity markets
    Autorzy:
    Malik, Gabriela
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425040.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    speculations on financial markets
    soft commodity derivatives market
    time series analysis
    ARIMA model
    one-step forecast errors
    Opis:
    The purpose of this article is to identify speculative activities on the futures commodity market of the CME and to investigate the tendencies of such activities by classifying them according to whether their impact on the market is stabilizing or destabilizing. That goal was accomplished by generating one-step-forecasts for the monthly returns of the future contracts with the shortest time left to expiration, and then examining tendencies in the forecast error series. The mentioned-above predictions were obtained by means of the ARIMA model for which best parameterization was identified based upon the value of AIC. Tendencies in the prediction errors were quantified using the linear trend formula, estimated in the sub-periods. The predictions of tendencies in the error series, covering three years staring at the end of the sample, were calculated after fitted the best ARIMA model in order to catch the dynamic structure of the series under consideration.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 140-152
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie zależności cen kontraktów terminowych na produkty rolne notowanych na giełdzie towarowej w Chicago z wykorzystaniem funkcji kopuli
    Copula-Based Modeling the Correlations between Commodity Futures Prices Quoted on the CME
    Autorzy:
    Hołda, Artur
    Malik, Gabriela
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/585616.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Rynki finansowe
    Rynek rolny
    Szeregi czasowe
    Agricultural markets,
    Financial markets
    Time-series
    Opis:
    The goal of this article was to investigate the correlations between futures prices of commodities quoted on the CME. The sample includes corn, soybeans and wheat. Using ARIMA model for which best parameterization was identified based upon the AIC value, the raw time series of the prices for the contract with the shortest time left to expiration were subject to the process of removing a stochastic trend as well as autocorrelation. The transformed time series were then used as an input in fitting various theoretical distributions whose practical importance in describing the process of prices had been proven in the literature. The unknown parameters were estimated by means of the ML. Three different tests, namely χ2, Kolomogorov and AD, were employed in order to investigate/ verify the goodness-of-fit of these distributions. Finally, the parameters of normal as well as t copulas were estimated by means of the two-step ML method, with different hypotheses concerning the form of a correlation matrix. The goodness-of-fit test based on Cramer-Mises statistic was used to choose between the alternative copulas, with the critical values being obtained via non-parametric boostrap.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2013, 135; 64-78
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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