Show simple item record

dc.contributor.authorWłodarczyk, Aneta
dc.contributor.authorSzmigiel, Tomasz
dc.date.accessioned2016-04-11T14:10:31Z
dc.date.available2016-04-11T14:10:31Z
dc.date.issued2005
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/17772
dc.description.abstractDuring modeling of short-run exchange rate fluctuations, there is usually a need for taking into consideration some random-type conditions, i.e. it is necessary to abandon the fundamental exchange rate theories in favor of probabilistic modeling. Among stochastic models, of special interest are Markov models. The main advantages of Markov models include a relative simplicity of construction, easy inferences, well-known estimation methods and especially consistence of properties of these models with the observed properties of many real phenomena. Application of switching models is based on a general assumption that the examined time series can be presented as sequences of random variables of a known type of conditional distribution in all regimes. Known from literature propositions concerning the modeling of exchange rate with the use of switching models did not provide sufficiently good forecasts of the future exchange rate levels because of, among others, low frequency of data used for the construction of the model (quarterly or monthly data). The authors are going to continue the examination of the PLN exchange rate fluctuation with the use of Markov models that was started in this paper. The next stage of their work will be connected with conducting empirical research concerning the occurrence of calendar anomalies in the Polish currency market. For this purpose, a new method based on the Markov chains theory will be applied, which offers a new perspective to this problem. Testing o f the calendar time hypothesis has been considered so far mostly in the aspect of comparison of daily expected values and variances of exchange rate return rates. Then, on the basis of the da ta concerning exchange rates for high measurement frequency, a Ma rkov switching model will be constructed and used for description of the PLN depreciation and appreciation period.pl_PL
dc.description.abstractPrawidłowe oszacowanie kierunku zmian kursu wymiany może zmniejszyć ryzyko inwestycji w walutę lub może pozwolić na osiągnięcie większych dochodów z tej inwestycji. W opracowaniu tym autorzy przedstawiają propozycję zastosowania modeli Markowa do wykrycia i opisania prawidłowości rządzących procesem zmienności kursu walutowego. W pierwszej części została wykorzystana teoria łańcuchów Markowa do badania anomalii kalendarzowych występujących n a rynku walutowym związanych z efektem weekendowym lub efektem stycznia. W artykule przedstawiona została również metoda o parta na teorii łańcuchów Markowa, k tó ra może posłużyć d o zbadania wzajemnych powiązań pomiędzy zmiennością wolumenu obrotu oraz zmiennością cen dla terminowych kontraktów walutowych. W drugiej części zostaną przedstawione zagadnienia związane z budową i estymacją parametrów przełącznikowych modeli Markowa. W oparciu o modele przełącznikowe można prognozować zmiany kursu walutowego. Praca ma charakter teoretyczny. Badania empiryczne zostaną przeprowadzone w późniejszym terminie.pl_PL
dc.description.sponsorshipZadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;194
dc.subjectMarkov modelspl_PL
dc.subjecttime seriespl_PL
dc.subjectexchange rate volatilitypl_PL
dc.subjectcalendar anomaliespl_PL
dc.titleTheoretical Aspects of Using Markov Models in Research of Exchange Rate Volatilitypl_PL
dc.title.alternativeTeoretyczne aspekty wykorzystania modeli Markowa do badania zmienności kursu walutowegopl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2005pl_PL
dc.page.number281-300pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationTechnical University in Częstochowapl_PL
dc.referencesCampbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.pl_PL
dc.referencesChrabonszczewska E., Kalicki K. (1996), Teoria i polityka kursu walutowego, Oficyna Wyd. SGH, Warszawa.pl_PL
dc.referencesDempster A.P., Laird N.M., Rubin D .В. (1977), Maximum likelihood for incomplete date via the EM algorithm, Journal o f the Royal Statistical Societypl_PL
dc.referencesDunis Ch. (ed.) (2001), Prognozowanie rynków finansowych. Oficyna Ekonomiczna, Kraków.pl_PL
dc.referencesEngel C., Hamilton J.D. (1990), Long swings in the dollar: are they in d a ta and do markets know it?, American Economic Review.pl_PL
dc.referencesEngel Ch. (1992), Can the Markov switching model forecast exchange rates?, NBER Working Paper, no 4210.pl_PL
dc.referencesFama E. (1965), The behavior of stock market prices, Journal of Business.pl_PL
dc.referencesGoldfeld S.M., Quandt R.E. (1973), A Markov model for switching regressions, Journal of Econometrics.pl_PL
dc.referencesHamilton J.D. (1989), A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle, Econometrica.pl_PL
dc.referencesHamilton J.D. (1990), Analysis of time series subject to changes in regime, Journal of Econometrics.pl_PL
dc.referencesHamilton J.D. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.pl_PL
dc.referencesIosifescu M. (1988), Skończone procesy Markowa i ich zastosowania, PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesJajuga K. (ed.) (2000), Metody ekonometryczne i statystyczne w analizie rynku kapitałowego, Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław.pl_PL
dc.referencesLee T.C., Judge G.G., Zellner A. (1997), Estimating the Parameters of the Markov Probability Model from Aggregate Time Series Data, North Holland, Amsterdam.pl_PL
dc.referencesOsińska M. (2000), Ekonometryczne modelowanie oczekiwań gospodarczych, Wyd. UMK, Toruń.pl_PL
dc.referencesPodgórska M., Śliwka P., Topolewski M., Wrzosek M. (2000), Łańcuchy Markowa w teorii i w zastosowaniach, Oficyna Wyd. SGH, Warszawa.pl_PL
dc.referencesShiyun W., Guan L.K., Chang C. (1999), A new methodology for studying intraday dynamics of Nikkei index futures using Markov chains, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money.pl_PL
dc.referencesSkrodzka W., Włodarczyk A. (2002), Wykorzystanie łańcuchów Markowa do badania zmienności indeksu WIG 20, II konferencja: „Rynek kapitałowy. Skuteczne inwestowanie”, Wyd. Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.pl_PL
dc.referencesSobczyk K.. (1973), Metody dynamiki statystycznej, PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesTitterington D.M., Smith A.F.M., Makov U.E. (1985), Statistical Analysis of Finite Mixture Distributions, Wiley, Chichester.pl_PL


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record