Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorWleklińska, Dagna
dc.date.accessioned2018-02-08T14:58:23Z
dc.date.available2018-02-08T14:58:23Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24028
dc.description.abstractIn 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.en_GB
dc.description.abstractW 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.pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;332
dc.subjectequity marketen_GB
dc.subjectbond marketen_GB
dc.subjectexchange ratesen_GB
dc.subjectvolatilityen_GB
dc.subjectvolatility transferen_GB
dc.subjectphysical and economic distanceen_GB
dc.subjectspatial panel modelsen_GB
dc.subjectconnectivity matrixen_GB
dc.subjectrynek akcjipl_PL
dc.subjectrynek obligacjipl_PL
dc.subjectzmiennośćpl_PL
dc.subjectprzenoszenie zmiennościpl_PL
dc.subjectfizyczna i ekonomiczna odległośćpl_PL
dc.subjectprzestrzenne modele panelowepl_PL
dc.subjectmacierz sąsiedztwapl_PL
dc.titleDynamiczno‑przestrzenna analiza zjawiska przenoszenia zmienności między rynkami reprezentującymi różne klasy aktywów z uwzględnieniem zmian cen ropy naftowej w latach 2000–2015pl_PL
dc.title.alternativeSpatio‑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 2000–2015en_GB
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017pl_PL
dc.page.number51-72
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Katedra Ekonometrii i Statystyki
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAnselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.pl_PL
dc.referencesArghyrou M.G., Kontonikas A. (2011), The EMU sovereign‑debt crises: Fundamentals. expectations and contagion, European Economy, Economic Papers 436.pl_PL
dc.referencesAsgharian H., Hess W., Liu L. (2013), A spatial analysis of international stock market linkages, „Journal of Banking Finance”, vol. 37, issue 12, s. 4738–4754.pl_PL
dc.referencesAsgharian H., Larsson M., Liu L. (2014), Spatial dependencies in international bond markets, www. ace‑notebook.com [dostęp: 6.05.2016].pl_PL
dc.referencesBodart V., Reding P. (1999), Exchange rate regime, volatility and international correlations of bond and stock markets, „Journal of International Money and Finance”, vol. 18, s. 133–151.pl_PL
dc.referencesBruyckere V., Gerhardt M., Schepens G., van der Vennet R.V. (2012), Bank/sovereign risk spillovers in the European debt crisis, Working Paper Research 232, National Bank of Belgium.pl_PL
dc.referencesEasterly W., Kremer M., Pritchett L., Summers L.H. (1993), God Policy or Good Luck? Country Growth Performance and Temporary Shocks, NBER Working Paper, No. 4474, „Journal of Monetary Economics”, vol. 32, s. 459–483.pl_PL
dc.referencesFrench K., Poterba J. (1991), Investor diversification and international equity markets, „The American Economic Review”, vol. 81, no. 2, s. 222–226.pl_PL
dc.referencesHaining R. (2005), Spatial Data Analysis. Theory and Practice, 3th ed., Cambridge University Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesHardouvelis G., Malliaropulos D., Priestley R. (2006), EMU and European Stock Market Integration, „Journal of Business”, no. 79(1), s. 365–392.pl_PL
dc.referencesHondronyiannis G., Kelejian H.H., Tavlas G.S. (2009), Spatial aspects of contagion among emerging economies, „Spatial Economic Analysis”, no. 4, s. 191–211.pl_PL
dc.referencesHull J. (2011), Zarządzanie ryzykiem instytucji finansowych, Wydawnictwo Profesjonalne PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesJohnson R., Soenen L. (2003), Indicators of successful companies, „European Management Journal”, no. 21(3), s. 364–369.pl_PL
dc.referencesKose M.A. (2002), Explaining business cycles in small open economies: How much do world prices matter?, „Journal of International Economics”, vol. 56, issue 2, s. 299–327.pl_PL
dc.referencesKose M.A., Prasad E.S., Terrones M.E. (2005), Growth and Volatility in an Era of Globalization, „IMF Staff Paper”, vol. 52, s. 31–63.pl_PL
dc.referencesLee J., Lee H. (2009), Testing for risk spillover between stock market and foreign exchange market in Korea, „Journal of Economic Research”, no. 14, s. 329–340.pl_PL
dc.referencesLychagin S., Pinkse J., Slade M., van Reenen J. (2010), Spillovers in space: Does geography matter?, CEP Discussion Paper No 991.pl_PL
dc.referencesMuratori M. (2015), Contagion in the Euro Area Sovereign Bond Market, „Social Sciences”, no. 4, s. 66–82.pl_PL
dc.contributor.authorEmaildagna.wleklinska@interia.eu
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.332.04
dc.relation.volume6pl_PL
dc.subject.jelC10
dc.subject.jelC12
dc.subject.jelC58
dc.subject.jelG12
dc.subject.jelG15


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord