Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  indeks WIG
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W artykule zaprezentowano metodę analizy ekonomicznej opartej na indeksie Divisia z powiązanymi czynnikami. Zweryfikowano możliwości aplikacyjne wymienionej metody do badania zmienności indeksu WIG. W analizie uwzględniono cztery główne zmienne wpływające na indeks warszawski: GDP, kurs PLN/EUR, indeks S&P500 oraz stopę bezrobocia, przy czym dokonano (w razie konieczności) transformacji zmiennych na stymulanty. Analizą objęto lata 2003–2014 i uwzględniono dane kwartalne, przy czym interwał czasowy podzielono na podokresy związane z hossą i bessą na giełdzie warszawskiej. Przyjęto również model czasu ciągłego z założeniem, że między kwartałami wartości zmiennych zmieniają się liniowo. Głównym wnioskiem z przeprowadzonego badania jest wyodrębnienie najbardziej wpływowych zmiennych objaśniających w postaci GDP i indeksu S&P500.
EN
This paper presents a method of economic factorial analysis based on the Divisia index extended to interconnected factors. We verify the applicability of the presented method to financial market research by examining fluctuations of the Warsaw Stock Exchange WIG Index (WIG). We consider four main factors of WIG changes: the GDP growth, the PLN/EUR rate, the S&P500 and the unemployment rate. Due to computational reasons we apply the transformation that produces variables in the bigger the better form. We use quarterly data from the time interval between 2003 and 2014 divided into periods of bull and bear market. All considered variables are assumed to change linearly between quarters. The main conclusion is that during market prosperity, GDP and S&P500 changes exhibit the strongest influence on WIG changes.
PL
Celem artykułu jest analiza wahań cen akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie w czasie bessy w 2011 roku i w ciągu dwóch kolejnych lat. Pierwszy etap badania to ocena ryzyka i intensywności spadku cen akcji spółek poszczególnych sektorów w 2011 roku. Drugi etap – to ocena szansy i intensywności odrobienia strat do końca 2013 roku. Ryzyko spadku wartości akcji spółek poszczególnych sektorów o 30% i szansa 40-procentowego wzrostu tych cen od wartości minimalnej zbadano przy wykorzystaniu modelu logitowego. Interpretacja parametrów modelu regresji Coxa umożliwiła natomiast wskazanie sektorów, których ceny akcji spółek spadały najintensywniej i które najintensywniej odrabiały straty.
EN
The aim of the article is to analyze the fluctuations in the prices of shares of companies listed on the Stock Exchange in Warsaw during the bear market in 2011 and over the next two years. At the first stage the authors assess of the risk and intensity of the 2011 drop in shares prices in particular sectors. At the second stage the authors assess the chance of recovery by the end 2013. A logit model is used to assess the risk of share value decrease by 30% in each sector as well as the chance for those prices to grow by 40% from the minimum value (each company). The interpretation of the Cox regression model parameters make it possible to identify the sectors where the drop in share prices was the most intense and which companies most intensely made up for that loss.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.