Search results

1

Inwestycje giełdowe zależne od fazy cyklu koniunkturalnego – przykład WIG

100%

Kołatka M.

Studia Ekonomiczne

|

2019

|

vol. 387

55-67

PL

Występowanie cykli koniunkturalnych jest nieuniknione. Odpowiednie fazy wpływają pośrednio lub bezpośrednio na każdego uczestnika gospodarki. Zmiany pozytywne powinny wpływać na polepszenie sytuacji spółek notowanych na giełdzie, a zmiany negatywne – odwrotnie, co doprowadzi do zmian cen ich akcji. W artykule zweryfikowano, czy strategia inwestycyjna oparta na wejściu w inwestycję w okresach ożywienia i ekspansji oraz na wyjściu z inwestycji w okresach spowolnienia i recesji może przynieść ponadprzeciętną stopę zwrotu na polskim rynku kapitałowym. W tym celu wykorzystano wskazania autorskiego barometru koniunktury oraz notowania indeksu WIG i WIBOR 1M od maja 2004 roku.

EN

Occurrence of business cycles is inevitable. Specific phases affect indirectly or directly each participant of the economy. Positive changes should improve the situation of listed companies, and negative changes inversely, what should change the prices of their shares. The article verifies whether an investment strategy based on entering an investment in periods of recovery and expansion and on leaving the investment during periods of slowdown and recession may bring an above-average rate of return on the Polish capital market. For this purpose author’s cycle clock indications and the WIG and WIBOR index were used. The simulation applies to the period from May 2004 to March 2018.

2

A financial network analysis of the equity linkages in Poland

84%

Tomeczek A. F.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2021

|

vol. 65

|

issue 4

129-143

PL

Celem artykułu jest zbadanie sieci finansowych powiązań kapitałowych i krzyżowych pomiędzy firmami notowanymi na giełdzie w Polsce (WIG20 i mWIG40) oraz analiza zmian, które zaszły w strukturze własnościowej banków w wyniku pandemii COVID-19. Przegląd literatury pozwala na wyszczególnienie czterech głównych typów sieci finansowych: powiązań krzyżowych, korelacji, długu oraz przyczynowości Grangera. Skonstruowane zostały cztery kierunkowe sieci finansowe powiązań kapitałowych. Dwa kluczowe mierniki zastosowane w niniejszym badaniu to PageRank (ekspozycja na ryzyko i znaczenie sieciowe) oraz modularność (wykrywanie społeczności).

EN

This article aimed to examine the financial networks of equity linkages and cross-shareholdings between publicly listed companies in Poland (WIG20 and mWIG40) and to explore the changes that occurred in bank ownership because of the COVID-19 pandemic. The literature review revealed four main types of financial networks: cross-shareholding, correlation, debt, and Granger-causality. Four equity-based directed financial networks were constructed. The two key network measures used in this research are PageRank (risk exposure and network importance) and modularity class (community detection).

3

Studying the Stock Market – Economic Activity Nexus in Poland with a VAR‑VECM Approach

82%

Pietraszewski P.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2020

|

vol. 3

|

issue 348

65-89

PL

W artykule omówiono związki pomiędzy koniunkturą giełdową a realną aktywnością gospodarczą oraz przedstawiono wyniki badania współzależności pomiędzy zmianami głównego indeksu akcji na GPW w Warszawie (WIG) oraz PKB w Polsce w latach 1995–2019. W wielu studiach empirycznych dla krajów wysoko rozwiniętych wykazano istnienie nie tylko dynamicznych interakcji krótkookresowych, ale również długoterminowej relacji kointegrującej pomiędzy poziomami indeksu i produktu. Dotychczasowe badania dla Polski wskazywały głównie na związki krótkookresowe pomiędzy stopami zwrotu z akcji a zmianami aktywności gospodarczej, podczas gdy dowody na istnienie długookresowej relacji kointegrującej są jak dotąd nieliczne. W artykule zastosowano metodologię VAR‑VECM oraz procedurę Johansena do badania kointegracji dla znacznie dłuższego szeregu danych kwartalnych niż w prowadzonych do tej pory badaniach. Badanie wykazało, że stopy zwrotu z akcji są przyczyną w sensie Grangera dla zmian PKB, przy czym wyprzedzenie w czasie sięga do trzech kwartałów. Znaleziono również dowody na istnienie długoterminowej relacji kointegrującej.

EN

The paper discusses the links between stock market performance and real economic activity and presents results of an empirical inquiry into dynamic relationships between the main stock index quoted on the Warsaw Stock Exchange (WIG) and GDP in Poland over the years 1995–2019. In many empirical studies for highly developed countries not only short‑run dynamic interactions but also a long‑run cointegrating relationship between the stock index and output have been found. Previous studies for Poland reported mainly short‑run linkages between stock returns and changes of economic activity whereas the evidence for a long‑run cointegrating relationship is still quite scarce. In this paper, the VAR‑VECM methodology with the Johansen tests for cointegration is used to study a substantially longer quarterly data interval than has been investigated so far. Research results show that stock returns Granger‑cause GDP growth with up to three‑quarters lead. The evidence for the existence of a long‑term cointegrating relationship has also been found.

4

Stabilność parametrów modelu rynkowego szacowanego w oparciu o stopy zwrotu WIG

71%

Szymański M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2012

|

vol. 13

|

issue 3

222-231

PL

Celem artykułu jest przedstawienie problemów, z jakimi można się spotkać stosując metodę skumulowanej nadzwyczajnej stopy zwrotu, gdy pomiędzy oknem estymacji i oknem obserwacji dojdzie do zmiany koniunktury na giełdzie. Wyniki badań sugerują, że zachodzi silny związek między średnią stopą zwrotu z WIG-u w oknie estymacji i parametrami modelu rynkowego. W wyniku zmiany średniej stopy zwrotu z indeksu między oknem estymacji i oknem obserwacji oszacowany model rynkowy może okazać się nieprzydatny dla określenia wpływu badanego zdarzenia na notowania określonych akcji.

EN

The aim of this paper is describing problems one can face using the CAR method, when the market direction change occurs between the estimation window and the event window. Such situation can cause the market model is inappriopriate to market conditions in the event window. Consequently calculated cumulative abnormal return becomes useless as a measure of market reaction to the event.

5

Miesiąc, tydzień, dzień na giełdzie

42%

Steuden M.

Roczniki Nauk Społecznych

|

2005

|

vol. 33

|

issue 3

205-219

EN

In the present study attention is paid to the question if some especially interesting periods can be found from the point of view of profitability at the Polish stock market. Days of the week, particular weeks of the month and the month of the year were taken into consideration. The following tests were applied: agreement test ÷2, Binomial Test and Anova analysis. The author was interested in the sign of the change of stock prices. The WIG (Warsaw Stock Exchange Index) was chosen as the representative of the changes and its successive falls and rises were noted. Ultimately it was found that in observations of the successive weeks of the month there were no statistically significant differences; on the other hand in observations of particular days of the week and months of the year there were some regularities that were proofs of some differences in profitability of particular periods of observation.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

1 Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

1 Roczniki Nauk Społecznych

1 Studia Ekonomiczne

1 Kołatka M.

1 Pietraszewski P.

1 Steuden M.

1 Szymański M.

1 Tomeczek A. F.

1 2021

2 2020

1 2019

1 2012

Inwestycje giełdowe zależne od fazy cyklu koniunkturalnego – przykład WIG

A financial network analysis of the equity linkages in Poland

Studying the Stock Market – Economic Activity Nexus in Poland with a VAR‑VECM Approach

Stabilność parametrów modelu rynkowego szacowanego w oparciu o stopy zwrotu WIG

Miesiąc, tydzień, dzień na giełdzie