Skip to content
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

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

2/2017 (86)
OpenAlex

Data describes this article or chapter.

Record found in the database

Citations
1
References
17
Citations by year
YearCitations
20191

Data retrieved:

View source (new tab)
Crossref

Data describes this article or chapter.

Record found in the database

Citations
1

Data retrieved:

View source (new tab)
OpenCitations

Data describes this article or chapter.

Citations
1

Data retrieved:

Citing publications
  1. 10.1007/978-3-030-21274-2_1 (2019)
View source (new tab)
Google Scholar
Find in Google Scholar (new tab)

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


(ANALYSIS OF TRENDS OF CHANGES OF SHARE PRICES OF LISTED COMPANIES ON THE WARSAW STOCK EXCHANGE AFTER BEAR MARKET IN 2011)
DOI: 10.18276/frfu.2017.86-31
Cite

The full text is available

ISSN:2450-7741
eISSN:2300-4460
Authors: Beata Bieszk-Stolorz
Uniwersytet Szczeciński

Iwona Markowicz
Uniwersytet Szczeciński
Keywords: sectors of listed companies bear market relative intensity relative risk/odds survival analysis
Issue / book publication date:2017
Page range:14 (375-388)
OAI-PMH:Metadata
Cited-by (Crossref) ?: Enable JavaScript to retrieve citation data.
CC BY-SA Open Access
QR code

Abstract

Purpose – The subject of the article is to analyze the fluctuations of share prices of companies operating in the construction industry, real estate development and building materials industry which were listed on the Stock Exchange in Warsaw during the bear market in 2011 and over the next two years. Design/Methodology/approach – The methods of duration analysis was used: logit model, Cox regression model and Kaplan-Meier estimator. Findings – The risk and intensity of decrease in share prices in the examined sectors compared to other industries in 2011 were assessed. Then, the odds and intensity of their recovery by the end of 2013 were examined. A logit model was used to assess the risk of 30% decrease in the value of share prices and the chance of 40% growth in share prices above the minimum price. The Cox regression model allowed to point the sectors whose share prices were falling and recovering in the most intensive way. Originality/value – The application of use of methods of duration in the study of the capital market.

PDF

Download PDF
Preview PDF

Open PDF

Bibliography (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).