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 "high frequency data" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    An analysis of the performance of genetic programming for realised volatility forecasting
    Autorzy:
    Yin, Z.
    O’Sullivan, C.
    Brabazon, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91765.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    realised volatility
    genetic programming
    high frequency data
    Opis:
    Traditionally, the volatility of daily returns in financial markets is modeled autoregressively using a time-series of lagged information. These autoregressive models exploit stylised empirical properties of volatility such as strong persistence, mean reversion and asymmetric dependence on lagged returns. While these methods can produce good forecasts, the approach is in essence atheoretical as it provides no insight into the nature of the causal factors and how they affect volatility. Many plausible explanatory variables relating market conditions and volatility have been identified in various studies but despite the volume of research, we lack a clear theoretical framework that links these factors together. This setting of a theory-weak environment suggests a useful role for powerful model induction methodologies such as Genetic Programming (GP). This study forecasts one-day ahead realised volatility (RV) using a GP methodology that incorporates information on market conditions including trading volume, number of transactions, bid-ask spread, average trading duration (waiting time between trades) and implied volatility. The forecasting performance from the evolved GP models is found to be significantly better than those numbers of benchmark forecasting models drawn from the finance literature, namely, the heterogeneous autoregressive (HAR) model, the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model, and a stepwise linear regression model (SR). Given the practical importance of improved forecasting performance for realised volatility this result is of significance for practitioners in financial markets.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2016, 6, 3; 155-172
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji
    Hierarchical models in forecasting of the high-frequency variables in the conditions of lack of full information
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425235.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    high-frequency data
    hierarchical models
    incomplete time series
    Opis:
    The paper presents a procedure of application of regular hierarchical models in forecasting missing data in high-frequency time series with cyclical fluctuations. Annual, weekly and daily cycles of seasonal fluctuation have additive character. Separately regular hierarchical models have been built for even length cycles.Theoretical considerations are illustrated with an empirical example.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 4(46); 72-84
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ON LOW-FREQUENCY ESTIMATION OF BID-ASK SPREAD IN THE STOCK MARKET
    Autorzy:
    Kociński, Andrzej Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453684.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    high-frequency data
    low-frequency data
    Roll estimator
    Corwin-Schultz estimator
    Opis:
    In the article two popular low-frequency methods od bid-ask spread estimation are presented and applied to the stocks quoted on the Warsaw Stock Exchange (WSE): the Roll method [Roll 1984] and Corwin-Schultz method [Corwin and Schultz 2012]. The widely available data on average spreads published by WSE are used as benchmark and proxy of information, usually received from difficult to access and limited high-frequency financial data
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 2; 135-143
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Trading volume and volatility patterns across selected Central European stock markets from microstructural perspective
    Autorzy:
    Gurgul, H.
    Syrek, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1201257.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    high frequency data
    flexible Fourier form regression
    intraday patterns
    Opis:
    In this paper, the intraday patterns of trading volumes and volatilities as well as autocorrelations are investigated using high-frequency data. The analysis is performed for companies listed in the main German, Austrian, and Polish indices with the aid of Flexible Fourier Form regression. We have found some similarities to prior investigations in light of stylized facts about intraday patterns. We noted the differences in intraday patterns and autocorrelations across markets, which depend on the maturity level of the market. The most-regular patterns are observed for DAX companies. Additionally, using day-of-the-week dummies, we discover some peaks that can be associated with macroeconomic announcements in Germany and the US. This leads to conclusions that the day of the week and announcements should be taken into account in modeling volatilities (returns) and volumes from high-frequency data.
    Źródło:
    Managerial Economics; 2017, 18, 1; 87-101
    1898-1143
    Pojawia się w:
    Managerial Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling Foreign Exchange Realized Volatility Using High Frequency Data: Long Memory versus Structural Breaks
    Autorzy:
    Maatoug, Abderrazak Ben
    Lamouchi, Rim
    Davidson, Russell
    Fatnassi, Ibrahim
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2076275.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    foreign exchange markets
    realized volatility
    high-frequency data,long memory
    structural change
    Opis:
    In this study, we model realized volatility constructed from intra-day highfrequency data. We explore the possibility of confusing long memory and structural breaks in the realized volatility of the following spot exchange rates: EUR/USD, EUR/JPY, EUR/CHF, EUR/GBP, and EUR/AUD. The results show evidence for the presence of long memory in the exchange rates’ realized volatility. From the Bai–Perron test, we found structural breakpoints that match significant events in financial markets. Furthermore, the findings provide strong evidence in favour of the presence of long memory.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2018, 1; 1-25
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Which Option Pricing Model Is the Best? HF Data for Nikkei 225 Index Options
    Autorzy:
    Kokoszczyński, Ryszard
    Sakowski, Paweł
    Ślepaczuk, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1357377.pdf
    Data publikacji:
    2019-04-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
    Tematy:
    Option pricing models
    high-frequency data
    realized volatility
    implied volatility
    stochastic volatility
    emerging markets
    Opis:
    In this study, we analyse the performance of option pricing models using 5-minutes transactional data for the Japanese Nikkei 225 index options. We compare 6 different option pricing models: the Black (1976) model with different assumptions about the volatility process (realized volatility with and without smoothing, historical volatility and implied volatility), the stochastic volatility model of Heston (1993) and the GARCH(1,1) model. To assess the model performance, we use median absolute percentage error based on differences between theoretical and transactional options prices. We present our results with respect to 5 classes of option moneyness, 5 classes of option time to maturity and 2 option types (calls and puts). The Black model with implied volatility (BIV) comes as the best and the GARCH(1,1) as the worst one. For both call and put options, we observe the clear relation between average pricing errors and option moneyness: high error values for deep OTM options and the best fit for deep ITM options. Pricing errors also depend on time to maturity, although this relationship depend on option moneyness. For low value options (deep OTM and OTM), we obtained lower errors for longer maturities. On the other hand, for high value options (ITM and deep ITM) pricing errors are lower for short times to maturity. We obtained similar average pricing errors for call and put options. Moreover, we do not see any advantage of much complex and time-consuming models. Additionally, we describe liquidity of the Nikkei225 option pricing market and try to compare the results we obtain here with a detailed study for Polish emerging option market (Kokoszczyński et al. 2010b).
    Źródło:
    Central European Economic Journal; 2017, 4, 51; 18 - 39
    2543-6821
    Pojawia się w:
    Central European Economic Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wartość zagrożona portfela inwestycyjnego szacowana na podstawie danych wysokiej częstotliwości − badania empiryczne
    Value at risk of the investment portfolio based on high frequency data − empirical studies
    Autorzy:
    Iskra, Daniel
    Czernik, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586363.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Dane wysokiej częstotliwości
    Optymalny portfel inwestycyjny
    Wartość zagrożona
    High frequency data
    Optimal portfolio
    Value at Risk
    Opis:
    W opracowaniu zaprezentowano wyniki szacowania wartości zagrożonej spółek oraz optymalnych portfeli inwestycyjnych. Badania przeprowadzono na minutowych notowaniach spółek wchodzących w skład indeksu S&P100. W symulacjach uwzględniono dwa podejścia konstrukcji empirycznych rozkładów logarytmicznej stopy zwrotu użytych do wyznaczania wartości zagrożonej. W pierwszym z nich rozpatrywany szereg zawierał kolejne notowania cen akcji. W podejściu drugim w konstrukcji rozkładów empirycznych dokonano podziału dni na części i wyznaczano rozkład na podstawie danych z wybranych części dnia sesyjnego (np. z jednej godziny) z kilku, kilkunastu dni. W wyniku przeprowadzonych badań wykazano, iż w pewnych przypadkach (użyte podejście, zakres parametrów) zgodność oszacowanej wartości zagrożonej z realnymi stratami była wysoka.
    Paper presents results of estimating Value at Risk for stocks and the optimal investment portfolios. Study was conducted at the minute quotations of companies included in the S&P100 index. The simulations included two design approaches of empirical distributions of the logarithmic rate of return used to determine the value at risk. The first one takes into account consecutive price quotations. In the second price quotations were divided into empirical distributions days were divided into six groups (quotations which come from time interval e.g. 10 am-11 am from each consecutive day were transferred to the same data set). The research has shown that in certain cases the accuracy of the estimated value at risk of real loss was high.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 221; 32-49
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Expiration day effects of stock and index futures on the Warsaw Stock Exchange before and in the initial phase of the COVID-19 pandemic
    Autorzy:
    Suliga, Milena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24201282.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    COVID-19
    event study
    expiration day effects
    futures market
    high-frequency data
    stock market
    Warsaw Stock Exchange
    Opis:
    This paper examines the existence of expiration day effects of stock and index derivatives on the Warsaw Stock Exchange. Event study analysis is employed to high-frequency data to check the occurrence of four types of anomalies: abnormal increase in trading volume and in intraday volatility of underlying stocks, price reversal and price shock. The study confirms that on expiration days trading volume of underlying stocks increase unusually during the time when final settlement prices of expiring futures are being calculated. Intraday volatility of stock prices is also abnormally high on expiration days. However, before 2020 this price effect occurred on expiration days during triple withing hour, while in the initial phase of COVID-19 pandemic it has been visible on expiration days only at the close and additionally at the beginning of the next trading session. The analysis of price reversal and price shock effects revealed that only the second anomaly is a phenomenon which constantly appears after futures expiration, indicating the distortion of stock prices on expiration days and their return to normal levels at the beginning of the next trading session. Division of the research period (2018-2020) into two parts allow to find out that after the outbreak of the pandemic, when the importance of hedgers’ activity on the futures market have increased, some of the analyzed anomalies have weakened and their duration have been shortened. However, distortions of underlying stock prices have been still visible at the close of the trading session on expiration days. This suggests that as long as the final settlement prices of stock future are equal to closing prices of underlying stocks, expiration day effects will occur on the WSE.
    Źródło:
    Managerial Economics; 2023, 23, 1; 39--82
    1898-1143
    Pojawia się w:
    Managerial Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    WYKORZYSTANIE DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ
    APPLICATION OF SEASONALLY ADJUSTED HIGH FREQUENCY DATA TO FORECASTING VARIABLES WITH COMPLEX SEASONALITY
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452810.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    prognozowanie
    dane o wysokiej częstotliwości
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    forecasting
    high frequency data
    complex seasonality
    exponential smoothing models
    Opis:
    W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
    In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 4; 147-159
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI
    ADAPTIVE MODELS IN FORECASTING OF HIGH-FREQUENCY TIMES SERIES WITH SYSTEMATIC GAPS
    Autorzy:
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453186.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    prognozowanie
    dane o wysokiej częstotliwości
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    luki systematyczne
    forecasting
    high frequency data
    complex seasonality
    exponential smoothing
    systematic gaps
    Opis:
    W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
    In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 374-389
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparative analysis of methods for hourly electricity demand forecasting in the absence of data - a case study
    Analiza porównawcza metod prognozowania godzinnego zapotrzebowania na energię elektryczną przy brakach w danych - studium przypadku
    Autorzy:
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2194900.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej
    Tematy:
    forecasting
    missing data
    time series
    high frequency
    Opis:
    Scope and purpose of work: This paper examines the impact of the number of gaps in data, the analytical form, and the model type selection criterion on the accuracy of interpolation and extrapolation forecasts for hourly data. Materials and methods: Forecasts were developed on the basis of predictors that are based on: classical time series forecasting models and regression time series forecasting models, hybrid time series forecasting models and hybrid regression forecasting models for uncleared series, and exponential smoothing models for cleared series of two or three types of seasonal fluctuations, with minimum estimates of errors in interpolation or extrapolation forecasts. Results: Adaptive and hybrid regression models have proved to have the most favorable predictive properties. Most hybrid time series models for systematic and non-systematic gaps and for both analytical forms are single models that generally describe fluctuations within a 24-hour cycle. Conclusions: The lowest estimators of prediction errors involving interpolation were obtained for exponential smoothing models, followed by hybrid regression models. A reverse sequence was obtained for extrapolative forecasting.
    Źródło:
    Economic and Regional Studies; 2023, 16, 1; 34-50
    2083-3725
    2451-182X
    Pojawia się w:
    Economic and Regional Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości w warunkach braku pełnej informacji
    Application of exponential smoothing models in forecasting high frequency time series in the condition of lack of full information
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425251.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    forecasting
    high frequency time series
    complex seasonality
    exponential smoothing models
    systematic gaps in the data
    Opis:
    The paper will present the results of the application of the modified additive and multiplicative exponential smoothing models (Brown, Holt and Holt-Winters) in the interpolation and extrapolation forecasting of demand for power energy in the agglomeration A in hour periods, based on time series with systematic gaps. The basis for the construction of forecasts will be time series, from which twelve month, weekly and twenty-four hour fluctuation cycles have been eliminated. Additionally the comparative analysis of accuracy of forecasts built for classical time series models with complex seasonal fluctuations will be conducted. There also will be presented an assess of the criteria for selecting the optimal values of the smoothing constants in terms of building an ex ante forecasts.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 4 (50); 228-239
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      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