Wpływ koniunktury giełdowej na wyniki modelowania empirycznego rozkładu stóp zwrotu z akcji spółek

Opis

Rok wydania 2019

Jedną z najważniejszych kategorii stosowanych zarówno w teorii, jak i praktyce współczesnych finansów jest stopa zwrotu. Jest to zmienna losowa, której rozkład uzyskuje się w wyniku modelowania empirycznego rozkładu stóp zwrotu.

Szczególnym rodzajem stopy zwrotu jest stopa zwrotu z akcji, które są jednym z podstawowych rodzajów instrumentów finansowych, będących przedmiotem obrotu na rynkach finansowych. Z tego powodu stopa zwrotu z akcji jest tematem wielu badań mających na celu wyjaśnienie zachowania się rynków kapitałowych.

Zarówno w teorii, jak i praktyce gospodarczej często przyjmuje się założenie, że stopy zwrotu z instrumentów finansowych mają rozkład Gaussa. Opierając się na tym założeniu, skonstruowano wiele istotnych dla praktyki modeli, m.in. teorię portfela Markowitza, model wyceny dóbr kapitałowych CAPM, czy model wyceny opcji Blacka-Scholesa. Założenie o normalności stóp zwrotu występuje w najważniejszych obszarach finansów – modelach: wyceny, prognoz, szacowania ryzyka czy weryfikacji teorii ekonomicznych.

Ze wstępu

Rozdział 1

Miejsce giełdy papierów wartościowych w Warszawie na rynku kapitałowym

1.1. Rynek kapitałowy – istota i funkcje w gospodarce rynkowej

1.2. Efektywność rynku kapitałowego

1.3. Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie

1.3.1. Definicja i zarys historyczny

1.3.2. Organizacja giełdy – uczestnicy i członkowie

1.3.3. Indeksy na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

1.3.4. Znaczenie giełdy we wzroście gospodarczym

1.4. Pojęcie hossy i bessy

1.4.1. Prezentacja hoss i bess na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

1.4.2. Wybór okresów koniunktury giełdowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie na potrzeby empiryczne

Rozdział 2

Metodyka estymacji parametrów rozkładów stóp zwrotu z akcji spółek giełdowych

2.1. Wprowadzenie

2.2. Stopa zwrotu – definicja, rodzaje i własności

2.3. Badania nad rozkładami stóp zwrotu z akcji w literaturze przedmiotu

2.4. Szacowanie parametrów rozkładu Gaussa i rozkładu Laplace’a

2.5. Estymacja parametrów rozkładu GED

2.5.1. Podstawowe zależności oraz szacowanie parametrów rozkładu MNW

2.5.2. Uproszczone metody estymacji parametrów rozkładu GED

2.5.3. Estymator parametru położenia μ-mediana lub wartość przeciętna

2.6. Testy zgodności rozkładu

2.6.1. Test χ2

2.6.2. Test Kołmogorowa

Rozdział 3

Ocena wpływu koniunktury giełdowej na parametry opisowe i wyniki modelowania rozkładów empirycznych stóp zwrotu z akcji spółek indeksu WIG20

3.1. Podstawowe parametry opisowe

3.2. Charakterystyka stóp zwrotu z akcji spółek indeksu WIG20 w rozpatrywanych okresach hossy i bessy giełdowej

3.3. Parametry rozkładów modelujących empiryczny rozkład stóp zwrotu z akcji spółek indeksu WIG20 dla wybranych okresów hossy i bessy

3.4. Wyniki testów zgodności wybranych rozkładów prawdopodobieństwa

3.5. Przydatność rozkładu Gaussa i rozkładu Laplace’a do modelowania wartości skrajnych

Rozdział 4

Wybrane miary ryzyka inwestycyjnego z uwzględnieniem okresów hossy i bessy

4.1. Ogólna charakterystyka miar ryzyka inwestycyjnego

4.2. Prawdopodobieństwo straty wyznaczonej dla rozkładu: Gaussa, Laplace’a, GED z uwzględnieniem koniunktury giełdowej

4.3. Mapa ryzyko-dochód

4.4. Współczynnik β i ryzyko akcji na podstawie modelu Sharpe’a

Wnioski

Bibliografia

Spis rysunków

Spis tabel

Streszczenie

Summary