Regresja i korelacja na światowych rynkach – w pułapce metod ilościowych

• Authors: Mirosław Bojańczyk

Title variants

EN

Regression and Correlation in the Global Markets – in Trap of Quantitative

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

Celem rozważań jest wskazanie na ryzyka związane z nieuzasadnionym rozszerzeniem stosowalności różnych modeli. Nadmierne stosowanie metod ilościowych sprawia wrażenie, że wszystko można policzyć, zmierzyć, zaprognozować. Liczyć trzeba, ale trzeba również pamiętać, że nie wszystko co ważne da się policzyć i nie wszystko co da się policzyć jest ważne. W artykule wykorzystano wyniki własnych badań dotyczące zmienności i korelacji indeksów giełdowych, cen wybranych surowców i kursów walutowych. Głównym wnioskiem wynikającym z badań jest konstatacja, że często dokonujemy nadinterpretacji wyników badań i stosowanych metod badawczych. Przypisujemy im właściwości, których często nie posiadają. Jest to bardzo istotne dla praktyki, bo coraz bardziej skomplikowane modele sprawiają wrażenie, iż jesteśmy w stanie, przy ich wykorzystaniu, prognozować przyszłą zmienność zjawisk, określać prawdopodobieństwo ich wystąpienia i ryzyko z tym związane. To jednak nie jest prawda.

EN

An aim of considerations is to indicate the risks connected with the unjustified extension of applicability of various models. The excessive application of quantitative methods makes an impression that everything can be counted, measures, forecast. One should count but one should also remember that not everything what is important is countable, and not everything what is countable is important. In the article, the author used results of his own surveys concerning variability and correlations of stock exchange indices, prices for the selected commodities, and exchange rates. The main conclusion issuing from the surveys is ascertainment that we often misinterpret results of research and the applied research methods. We attribute to them the properties they often lack. This is very important for the practice as more and more complicated models make an impression that we are able, while using them, to forecast the future variability of phenomena, to determine the probability of their occurrence and the risk related thereto. But this is not true.

Keywords

PL

ryzyko; zmienność; korelacja; regresja; metody ilościowe

EN

risk; variability; correlation; regression; quantitative methods

• Publisher: Akademia Finansów i Biznesu Vistula w Warszawie
• Journal: Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
• Year: 2013
• Issue: 4(38)
• Pages: 74-87

Contributors

author

Mirosław Bojańczyk

• SGH

References

• Bojańczyk M. (2013), Niestabilna gospodarka, upadek zaufania i co dalej; wizjonerzy i prepersi, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Bojańczyk M. (2011), Wycena i zarządzanie wartością przedsiębiorstwa w warunkach niestabilności rynku kapitałowego, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Greń J. (1984), Statystyka matematyczna. Modele i zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Guzik B. (2013), Empiryczne szacowanie zależności ekonomicznych, http://www.kpsw.edu.pl/menu/pobierz/RE1/3Guzik.pdf [dostęp: 30.06.2013].
• Gruszczyński M. (2012), Empiryczne finance przedsiębiorstw. Mikroekonometria stosowana, Difin, Warszawa.
• Jajuga K. (2001), Dynamiczne modele ekonometryczne, VII Ogólnopolskie Seminarium Naukowe w Toruniu.
• Penman S.H. (2007), Financial Statement Analysis and Security Valuation, McGraw--Hill International, New York.
• Schwager J. (2012), Market sense and nonsense, how the markets really work (and how they don’t), Wiley, London.