Zum Inhalt springen
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

Vorher: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

2/2017 (86)
OpenAlex

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
1
Literaturangaben
17
Zitate nach Jahren
JahrZitate
20191

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
Crossref

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
1

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
OpenCitations

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Zitate
1

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Zitierende Veröffentlichungen
  1. 10.1007/978-3-030-21274-2_1 (2019)
Quelle ansehen (neuer Tab)
Google Scholar

Ocena intensywności wzrostu cen akcji spółek rynku nieruchomości po bessie w 2011 roku

DOI: 10.18276/frfu.2017.86-31
Zitieren

Der Volltext ist verfügbar

Abstract

Cel – Celem artykułu jest analiza zmian cen akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie w czasie bessy w 2011 roku i w ciągu dwóch kolejnych lat, ze szczególnym uwzględnieniem sektorów: budowlanego, deweloperskiego i przemysłu materiałów budowlanych. Metodologia badania – W badaniu wykorzystano metody analizy trwania: model logitowy, model regresji Coxa i estymator Kaplana-Meiera. Wynik – Oceniono ryzyko i intensywność spadku cen akcji wyróżnionych sektorów na tle pozostałych sektorów w 2011 roku. Następnie zbadano szansę i intensywność odrobienia strat do końca 2013 roku. Do oceny ryzyka spadku wartości akcji o 30% i szansy 40% wzrostu cen od wartości minimalnej wykorzystano model logitowy. Model regresji Coxa umożliwił wskazanie sektorów, których ceny akcji spadały najintensywniej i które najintensywniej odrabiały straty. Oryginalność/Wartość – Zastosowanie metod analizy trwania w badaniu rynku kapitałowego.
PDF-Vorschau

PDF öffnen

Bibliographie (20)
  1. Balicki A. (2006). Analiza przeżycia i tablice wymieralności. Warszawa: PWE.
  2. Bieszk-Stolorz B. (2013). Analiza historii zdarzeń w badaniu bezrobocia. Szczecin: volumina.pl Daniel Krzanowski.
  3. Bieszk-Stolorz B., Markowicz I. (2011). Wykorzystanie modelu proporcjonalnego hazardu Coxa do oceny czasu od spadku cen akcji spółek giełdowych w okresie kryzysu finansowego do ich wzrostu, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 183, Wrocław: Wydawnictwo UE we Wrocławiu, 47-54.
  4. Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2012). Modele regresji Coxa w analizie bezrobocia. Warszawa: CeDeWu.
  5. Cox, D. R., Oakes, D. (1984). Analysis of Survival Data, London: Chapman and Hall.
  6. Gruszczyński M. (red.) (2012). Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych. Warszawa: Oficyna, Wolters Kluwer S.A.
  7. Hosmer, D.W., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. New York: John Wiley & Sons, Inc.
  8. Hozer, J., Markowicz, I., Stolorz, B. (2008). Zastosowanie metod analizy historii zdarzeń w badaniu czasu funkcjonowania firm. Szczecin: Zapol.
  9. Kaplan, E.L., Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53.
  10. Kleinbaum, D.G., Klein, M. (2002). Logistic Regression. A Self-Learning Text, New York: Springer-Verlag.
  11. Landmesser, J. (2013). Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce, Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
  12. Markowicz I. (2012), Statystyczna analiza żywotności firm. Rozprawy i Studia t. (CMIX) 835, Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
  13. Markowicz, I., Stolorz, B. (2009). Model proporcjonalnego hazardu Coxa przy różnych sposobach kodowania zmiennych. Przegląd Statystyczny, 2 (56).
  14. Matuszyk A. (2015). Zastosowanie analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych, Warszawa: CeDeWu.
  15. Olbryś, J., Majewska, E. (2014). Identyfikacja okresu kryzysu z wykorzystaniem procedury diagnozowania stanów rynku. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 802, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 65, 699–710.
  16. Rocznik Giełdowy 2012, GPW, Warszawa.
  17. Sączewska-Piotrowska A. (2016). Dynamika ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych. Wiadomości Statystyczne, 7.
  18. Wiśniewski J.W. (1986). Ekonometryczne badanie zjawisk jakościowych. Studium metodologiczne. Toruń: UMK.
  19. Wycinka E. (2015). Modelowanie czasu do zaprzestania spłat rat kredytu lub wcześniejszej spłaty kredytu jako zdarzeń konkurujących. Problemy Zarządzania vol. 13, nr 3(55), t. 2.
  20. http://biznes.pl/gielda/profile/swiat/sp-500-us,402,2,6,profile-wykresy-s.html (11.05.2016).