Changing Risk-Return Correspondence During The Covid-19 Turmoil: Evidence From Polish Stock Market

• Authors: Andrii Kaminskyi , Maryna Nehrey

Title variants

PL

Zmiana współzależności ryzyko–zwrot na polskim rynku giełdowym w trakcie wstrząsu wywołanego Covid-19

Abstracts

PL

W artykule przeanalizowano wpływ wstrząsu wywołanego przez COVID-19 na polski rynek akcji. Przedmiotem badań objęto 18 akcji spółek wchodzących w skład indeksu WIG20. Wpływ szoku zbadany został w kontekście zmieniającej się zależności „ryzyko–zwrot”. Do badań wykorzystano trzykrotne interwały: przed wstrząsem, w trakcie i po wstrząsie. Dla okresu szoku wprowadzono dwa parametry, które łącznie opisują „reakcję” akcji na szok. Są to parametry głębokości wstrząsu i szybkości regeneracji. Zidentyfikowano liniowy typ zależności regresji między nimi. W okresach „przed szokiem” i „po wstrząsie” zależność „ryzyko–zwrot” rozpatruje się w kategoriach dwóch podejść: zmienności i wartości narażonej na ryzyko. Oba podejścia wykazują zwiększone ryzyko w okresie po szoku, ale w różnym stopniu. Pierwsze podejście wykazuje wzrost w większym stopniu niż drugie. Podano wyjaśnienie tej obserwacji. Dynamikę zmian płynności w zakresie średniej dziennej wysokości obrotu uznaje się za komplementarną. Badana dynamika wskazuje na wzrost wysokości obrotów bezpośrednio w okresach szokowych i po szokach. Wyjaśnienie tego zjawiska rozważano w aspekcie ponownego formatowania portfeli przez inwestorów.

EN

The article examines the impact of the shock induced by COVID-19 on the Polish stock market. As an object of research, 18 shares of companies included in the WIG20 index were taken. The impact of the shock is examined in the context of changing “risk-return” correspondence. Three-time intervals were used for the study: before the shock, shock, in fact, aftershock. For the shock in fact period, two parameters have been introduced, which in pairs describe the “reaction” of stocks to a shock. These are shock deepness and recovery rate parameters. A linear type of regression relationship between them is identified. In the periods “before shock” and “aftershock”, “risk-return” correspondence is considered in terms of two approaches: variability and Value-at-Risk. Both approaches show an increased risk in the post-shock period but to varying degrees. The first approach shows an increase to a greater extent than the second. An explanation of this observation is given. The dynamics of changes in liquidity in terms of the average daily trading volume is considered complementary. The investigated dynamics shows an increase in trading volumes directly in the shock and post-shock periods. The explanation for this is considered in the aspect of reformatting by investors of their portfolios.

Keywords

EN

risk measurement; COVID-19; shock; portfolio management; investment; stock market

PL

pomiar ryzyka; COVID-19; szok; zarządzanie portfelem; inwestycje; giełda

• Publisher: Politechnika Gdańska. Wydział Zarządzania i Ekonomii
• Journal: Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka
• Year: 2021
• Volume: 1
• Issue: 32
• Pages: 18-33

Dates

published

2021

Contributors

author

Andrii Kaminskyi

• Taras Shevchenko National University of Kyiv, Faculty of Economics, Department of Economic Cybernetics

author

Maryna Nehrey

• National University of Life and Environment Science of Ukraine, Faculty of Information Technologies, Department of Economic Cybernetics

• https://orcid.org/0000000192431534

References

• Baker, S.R., Bloom, N., Davis, S.J., & Terry, S.J. (2020). Covid-induced economic uncertainty (No. w26983). National Bureau of Economic Research.
• Economic Policy Uncertainty Index. https://www.policyuncertainty.com/ 12/25/2020.
• Fischer, T. (2003). Risk capital allocation by coherent risk measures based on one-sided moments. Insurance: Mathematics and Economics, 32(1), 135–146.
• Girard, M. (2020). The 5 shapes of coronavirus economic recovery – which will it be. https://ci.natwest.com/insights/articles/the-5-shapes-of-coronavirus-economic-recovery-and-why-our-base-case-is-a-swoosh/ 01/12/2021.
• Holton, G.A. (2003). Value-at-risk. Acad. Press.
• Investing.com (2020) https://www.investing.com/ 12/20/2020.
• Just, M., & Echaust, K. (2020). Stock market returns, volatility, correlation and liquidity during the COVID-19 crisis: Evidence from the Markov switching approach. Finance Research Letters, 37, 101775.
• Kaminskyi, A., Motoryn, R., & Pysanets, K. (2019). Investment risks and their measurement. Probability in Action. – V3, 103–114
• Kaminskyi, A., Nehrey, M., Rizun, N. (2020). The impact of COVID-induced shock on the risk-return correspondence of agricultural ETFs. Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics 2020. Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), Vol. 2713, 204–218.
• Narayan, M. (2020). 3 key investment trends for a post-COVID world. https://www.refinitiv.com/perspectives/future-of-investing-trading/3-key-investment-trends-for-a-postcovid-world/ 01/12/2021.
• Scott, R.C., & Horvath, P. A. (1980). On the direction of preference for moments of higher order than the variance. The Journal of finance, 35(4), 915–919.
• Szegö, G.P. (Ed.). (2004). Risk measures for the 21st century (Vol. 1). New York: Wiley.
• Undervalued shares (2020). Investing in Poland (part 1): Europe’s overlooked growth champion. https://www.undervalued-shares.com/weekly-dispatches/investing-in-poland--part-1-europes-overlooked-growth-champion/ 01/12/2021.

Identifiers

DOI

10.19253/reme.2021.01.002

Biblioteka Nauki

2040928