Browsing by Subject "copulas"

Now showing 1 - 5 of 5

Access status: Open Access ,
Kopule i przyczynowość w badaniach związków pomiędzy zmiennymi finansowymi wybranych spółek z DAX
(2008) Gurgul, Henryk; Mestel, Roland; Syrek, Robert
W artykule rozważono zależności równoczesne i przyczynowe pomiędzy stopami zwrotu, ich zmiennością i wielkością obrotów. Badania zostały przeprowadzone dla wybranych z DAX największych spółek giełdowych. Stwierdzono za pomocą kopul brak istotnej statystycznie przyczynowości pomiędzy stopami zwrotu i wielkością obrotów. Jednocześnie w prawie wszystkich wypadkach stwierdzono istnienie przyczynowości obustronnej pomiędzy stopami zwrotu i ich zmiennością. We wszystkich wypadkach stwierdzono istnienie zależności jednostronnej od zmienności stóp zwrotu do wielkości obrotów. Nie stwierdzono odwrotnej zależności. Ten ostatni wynik świadczy o tym, że wzrastająca zmienność stóp zwrotu może być symptomem zbliżającej się wzmożonej aktywności handlowej inwestorów, dotyczącej akcji danej spółki.
Access status: Open Access ,
Price duration versus trading volume in high-frequency data for selected DAX companies
(2016) Gurgul, Henryk; Syrek, Robert; Mitterer, Christoph
The main goal of this paper is to gain insights into the dependence structure between the duration and trading volume of selected stocks listed on the Frankfurt Stock Exchange. We demonstrate the usefulness of the copula function to describe the dependence of specific unevenly spaced time series. The properties of the time series of price durations and trading volumes under study are in line with common observations from other empirical studies. We observe clustering, overdispersion, and diurnality. For most of the stocks, the seminal model (linear parametrization with exponential or Weibull distribution) can be replaced by a logarithmic specification with more-flexible conditional distributions. The price duration and trading volume associated with this duration exhibit dependence in the tails of distribution. We may conclude that high cumulative trading volumes are associated with long duration. However, changes of price over short times are related to low cumulative volume.
Access status: Open Access ,
Spatial-serial dependency in multivariate GARCH models and dynamic copulas: a simulation study
(2010) Klein, Ingo; Köck, Christian; Tinkl, Fabian
Zależność w wielowymiarowych danych finansowych jest często usuwana za pomocą analizy reszt jednowymiarowych modeli GARCH zaadaptowanych do każdego pojedynczego szeregu. Ten sposób filtracji jest właściwy, jeśli proces wielowymiarowy daje się opisać za pomocą tak zwanych wielowymiarowych modeli dynamicznych (CMD) opartych na kopuli. Te wielowymiarowe modele dynamiczne łączą jednowymiarowe modele GARCH w sposób liniowy lub nieliniowy. W modelach tych parametry rozkładów brzegowych (=jednowymiarowe modele oraz parametry) oraz zależności są separowane w takim sensie, że mogą być estymowane w dwóch lub więcej krokach. W pierwszym kroku są estymowane parametry rozkładu brzegowego, a w kroku drugim estymuje się parametr bądź parametry zależności. Do klasy modeli CMD należy kilka modeli wielowymiarowych typu GARCH, jak na przykład CCC oraz model DCC. W przeciwieństwie do wymienionych modeli model BEKK nie należy do tej klasy. Jeśli model BEKK jest prawidłowo wyspecyfikowany, to wspomniana strategia filtracji z teoretycznego punktu widzenia może zawodzić. Dotąd nie jest wiadomo, która kopula dynamiczna jest włączona do modelu BEKK. Pokażemy, że o ile rozkład prawdopodobieństwa innowacji (tzn. reszt) modeli MGARCH jest rozkładem sferycznym, to rozkład warunkowy całego MGARCH należy do eliptycznej klasy rozkładów prawdopodobieństwa. Dlatego estymacja zależności modelu BEKK za pomocą kopul należących do eliptycznej rodziny rozkładów powinna być właściwą strategią identyfikacji zależności (tzn. korelacji) pomiędzy jednowymiarowymi szeregami czasowymi. Ponadto pokażemy, ze model diagonalny BEKK może być rozdzielony na swoje modele brzegowe oraz stosowne kopule. Jednakże ta strategia nie jest wystarczająca w badaniu całkowitych (niediagonalnych) modeli typu BEKK.
Access status: Open Access ,
The structure of contemporaneous price-volume relationships in financial markets
(2013) Gurgul, Henryk; Syrek, Robert
The main goal of this paper is an examination of the interdependence stuctures of stock returns, volatility and trading volumes of companies listed on the CAC40 and FTSE100. The authors establish that the mean values of respective measures are different on the markets under study. In general, they are larger for equities from CAC40 than from FTSE100. The Mixture of Distributions Hypothesis with long memory is rejected for about 70 % of stocks from both markets. Additionally fractional cointegration was tested. The lack of fractional cointegration, suggests a rejection of the last variant of MDH in all cases, i.e. the time series under study do not exhibit common long-run dependence. The analyzed time series are not driven by a common information arrival process with long memory. Correlation between volatility and trading volume is present for all the stocks of companies from these markets. The mixtures of rotated copulas and Kendall correlation coefficient allowed the checking of extreme return-volume dependence structures. The empirical results reflect significant dependencies between high volatility and high trading volume. In general, the dependence structures of stock returns and trading volume are different. In the case of CAC40 companies high trading volume is not correlated as frequently with high stock returns as with low stock returns. For companies listed on the FTSE100 high stock returns are mostly related with high trading volume.
Access status: Open Access ,
The testing of causal stock returns-trading volume dependencies with the aid of copulas
(2013) Gurgul, Henryk; Mestel, Roland; Syrek, Robert
W artykule przeprowadzono analizę zależności pomiędzy stopami zwrotu, ich zmiennością oraz wielkością obrotów pięciu spółek notowanych na Wiedeńskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Wykorzystując dane wysokiej częstotliwości, przeprowadzono testy, wykorzystując kopule Bernsteina oraz odległość Hellingera. Warto zauważyć, że testy te mogą być zastosowane dla dowolnej liczby zmiennych. Jedynym parametrem, który musi określić badacz, jest parametr określający dokładność oszacowania nieparametrycznych gęstości kopuł. W pracy zaprezentowano pewne wzory zależności przyczynowych pomiędzy stopami zwrotu, zmiennością oraz oczekiwanym i nieoczekiwanym wolumenem. Wykazano, że istnieje zależność przyczynowa od zmienności zrealizowanej do oczekiwanego wolumenu i brak takiej zależności w odwrotnym kierunku. Wykryto silną zależność przyczynową liniową oraz nieliniową od stóp zwrotu do oczekiwanego wolumenu. Oznacza to, że znajomość historycznych stóp zwrotu może być pomocna w prognozowaniu oczekiwanego wolumenu. Nie wykryto zależności w kierunku przeciwnym.