Modeling the Dependence Structure of the WIG20 Portfolio Using a Pair-copula Construction

Elliptical distributions commonly applied to modeling the returns of stocks in high-dimensional portfolio are not capable of adequate describing the dependence between the components when their statistical properties are very diverse. The MGARCH and standard dynamic copula models are often of little usefulness in such cases. In this paper, we apply a methodology called the pair-copula decomposition to model the joint conditional distribution of the returns on stocks constituting the WIG20 index, and show some advantage of this construction over the approach using the t Student DCC model.dependence, portfolio, copula, pair-copula construction.

Modeling the Dependence Structure of the WIG20 Portfolio Using a Pair-copula Construction

Elliptical distributions commonly applied to modeling the returns of stocks in highdimensional  portfolio are not capable of adequate describing the dependence between the components  when their statistical properties are very diverse. The MGARCH and standard dynamic  copula models are often of little usefulness in such cases. In this paper, we apply a methodology  called the pair-copula decomposition to model the joint conditional distribution of the returns on  stocks constituting the WIG20 index, and show some advantage of this construction over the  approach using the t Student DCC model

Dynamic linkages between stock markets : the effects of crises and globalization

This paper investigates changes in the dynamics of linkages between selected national stock markets during the period 1995–2009. The analysis focuses on the possible effects of globalization and differences between crisis and non-crisis periods. We model the dynamics of dependencies between the series of daily returns on selected stock indices over different time periods, and compare strength of the linkages. Our tools are dynamic copula models and a formal sequential testing procedure based on the model confidence set methodology. We consider two types of dependencies: regular dependence measured by means of the conditional Spearman’s rho, and dependencies in extremes quantified by the conditional tail dependence coefficients. The main result consists of a collection of rankings created for the considered subperiods, which show how the mean level of strength of the dependencies have been changing in time. The rankings obtained for Spearman’s rho and tail dependencies differ, which allows us to distinguish between the results of crises and the effect of globalization.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Forecasting the Daily Volatility Defined with High-Frequency Data for the Stock Index WIG

It is generally acknowledged that squared daily returns on a financial instrument provide a poor approximation of its daily volatility. It was first pointed out by Andersen and Bollerslev that more accurate estimates are obtained with the realized volatility calculated as the sum of squared intraday returns corresponding to high-frequency data. In this paper we show how the volatility forecasts for the stock index WIG provided by the popular GARCH(I,I) improve when instead of daily squared returns they are evaluated against the realized volatility.Powszechnie uważa się, że kwadraty dziennych zwrotów instrumentu Finansowego słabo aproksymują jego dzienną zmienność. Andersen i Bollerslev jako pierwsi zauważyli, że bardziej dokładne oszacowania zmienności można otrzymać za pomocą zmienności liczonej jako suma kwadratów zwrotów śróddziennych, odpowiadających danym o wyższej częstotliwości. W niniejszym artykule pokazujemy, o ile poprawiają się prognozy zmienności indeksu giełdowego WIG, gdy zamiast do kwadratów zwrotów dziennych odnosi się je do zmienności zrealizowanej.Zadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej nauk

Wpływ dynamiki kursów walutowych na zależności na globalnym rynku akcji

The paper addresses the question of how the exchange rate dynamics affects the analysis of linkages between national stock markets. We consider two ways of tackling the problem. The first one consists in denominating the analyzed quotations in the same currency. The second deals with a direct introducing the exchange rate into a model. Our analysis is based onthe daily return series on selected stock indices from the period 1995-2010. We model the dependence structure using dynamic copulas. This allows us to separate the dynamics of dependence from the volatility dynamics.Analiza powiązań pomiędzy narodowymi rynkami akcji jest zwykle oparta na modelach opisujących zależności pomiędzy stopami zwrotu z akcji lub indeksów. Przy tym w niektórych badaniach wykorzystuje się notowania w walutach lokalnych, a w innych – notowania denominowane w tej samej walucie (zwykle w dolarze amerykańskim). W artykule zajmujemy się badaniem, jak uwzględnienie dynamiki kursów walutowych w modelu powiązań dla giełdowych stóp zwrotu wpływa na opis zależności. Stosujemy i porównujemy dwa podejścia. Pierwsze polega na denominowaniu rozważanych notowań w tej samej walucie, a drugie sprowadza się do bezpośredniego wprowadzenia kursu walutowego do modelu struktury zależności. Prezentowana analiza jest oparta na szeregach stóp zwrotu z okresu 1995-2010. W celu opisu struktury zależności stosujemy dynamiczne modele kopuli. Podejście takie pozwala nam na oddzielenie dynamiki zależności od dynamiki zmienności notowań

Dynamika i siła zależności pomiędzy rynkami giełdowymi Czech, Węgier i Polski po ich wejściu do Unii Europejskiej

We analyze the dynamics and strength of linkages between the Czech, Hungarian and Polish stock markets after the EU accession of the corresponding countries. In addition, we examine linkages between each of the markets and developed markets (European and US). The analysis is based on the daily quotations of the main representative stock indices (PX, BUX, WIG20, DAX, S&P 500) and includes the period from May 5, 2004 to July 20, 2012. The dynamics of dependencies is modeled by means of Markov-switching copula models, and the applied measures of the strength of the linkages are dynamic Spearman’s rho and tail dependence coefficients. The results show that dependencies between the considered emerging markets are very sensitive on market situation, but the linkages of these markets with the developed ones are stable. W pracy analizowana jest dynamika i siła powiązań pomiędzy rynkami giełdowymi Czech, Węgier i Polski. Badanie obejmuje okres po wejściu wymienionych krajów do Unii Europejskiej. Ponadto oceniamy powiązania pomiędzy każdym z wymienionych rynków a wybranymi rynkami rozwiniętymi (europejskim i amerykańskim). Analiza oparta jest na dziennych notowaniach głównych indeksów giełdowych (PX, BUX, WIG20, DAX, S&P 500) i obejmuje okres od 5 maja 2004 r. do 20 lipca 2012 r. Dynamika zależności jest opisywana za pomocą modeli kopuli z przełączaniem typu Markowa, a stosowanymi miarami siły powiązań są dynamiczne współczynniki rho Spearmana i dynamiczne współczynniki zależności w ogonach rozkładów. Uzyskane wyniki pokazują, że zależności pomiędzy rozważanymi rynkami wschodzącymi są bardzo wrażliwe na sytuację rynkową, natomiast powiązania z rynkami rozwiniętymi są stabilne

FORECASTING THE END-OF-THE-DAY REALIZED VARIANCE

A large package of information is being reflected in stock prices during a short period after opening. Moreover, the start-of-the-day (morning) volatility has a strong impact on the price variability during all the day. In this connection, the question is whether the morning realized variance calculated as the sum of morning squared intraday returns can be useful in forecasting the daily realized variance (end-of-the-day volatility). In the paper, we apply three different methods of forecasting the daily realized variance for stocks quoted on the Warsaw Stock Exchange Our findings show that the morning realized variance provides valuable information that can be used in forecasting the daily realized variance

Forecasting the Daily Volatility Defined with High-Frequency Data for the Stock Index WIG

It is generally acknowledged that squared daily returns on a financial instrument provide a poor approximation of its daily volatility. It was first pointed out by Andersen and Bollerslev that more accurate estimates are obtained with the realized volatility calculated as the sum of squared intraday returns corresponding to high-frequency data. In this paper we show how the volatility forecasts for the stock index WIG provided by the popular GARCH(I,I) improve when instead of daily squared returns they are evaluated against the realized volatility.Powszechnie uważa się, że kwadraty dziennych zwrotów instrumentu Finansowego słabo aproksymują jego dzienną zmienność. Andersen i Bollerslev jako pierwsi zauważyli, że bardziej dokładne oszacowania zmienności można otrzymać za pomocą zmienności liczonej jako suma kwadratów zwrotów śróddziennych, odpowiadających danym o wyższej częstotliwości. W niniejszym artykule pokazujemy, o ile poprawiają się prognozy zmienności indeksu giełdowego WIG, gdy zamiast do kwadratów zwrotów dziennych odnosi się je do zmienności zrealizowanej