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

Refine search results

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  symulacja indeksu
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
Nauki o Finansach
|
2023
|
vol. 28
|
issue 1
1-16
PL
Analiza ryzyka jest integralną częścią badania zachowania rynków finansowych. Sytuacje kryzysowe stanowią wyzwanie dla analityków próbujących przewidzieć wartość indeksów giełdowych, kwestionując ich założenia. Jednym z takich wydarzeń była pandemia koronawirusa, która niewątpliwie wpłynęła na naszą gospodarkę. Celem niniejszego badania było zbadanie wpływu pandemii COVID-19 na rynek USA oraz ocena zmiany efektywności metody Monte Carlo na skutek pandemii. Badanie zostało zrealizowane za pomocą 12 symulacji MC dziennych cen indeksu S&P 500 przy użyciu danych historycznych między 11.03.2015 a 11.03.2021. Zaobserwowano negatywny wpływ pandemii na efektywność symulacji, obniżający wiarygodność wyników. Wykryto również zmiany czułości w zależności od wybranego okresu. Wyniki mogą skłonić do rozważenia modyfikacji symulacji MC podczas braku stabilności i dostarczyć informacji skłaniających do skorzystania z krótszych szeregów czasowych w celu poprawy efektywności symulacji podczas kryzysów.
EN
Risk analysis is an integral part of studying the behavior of financial markets. Crises and emergencies challenge analysts trying to predict the value of stock indices by questioning their assumptions. One such event was the coronavirus pandemic, which undoubtedly affected our economy. The purpose of this study was to examine the impact of the COVID-19 pandemic on the US market and to assess the change in effectiveness of the Monte Carlo method due to the pandemic. The study was realized with 12 MC simulations of daily S&P 500 index prices using historical data from 11.03.2015 to 11.03.2021. The negative impact of the pandemic on the accuracy of MC simulations was observed, lowering the confidence of the results. Changes in sensitivity depending on the chosen time period were also detected. The results may prompt consideration of modifying MC simulations during instability and provide information indicating the use of shorter time series to improve simulation efficiency during crises.
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.