Praca doktorska
AUTOR:
Roman Huptas
PROMOTOR:
Prof. dr hab. Jacek Osiewalski
TYTUŁ:
Modele ACD i wnioskowanie bayesowskie w analizie danych transakcyjnych z polskiego rynku akcji
STRESZCZENIE:

W pracy podjęto tematykę bayesowskich modeli autoregresyjnych warunkowego czasu trwania (ACD).
Zasadniczym celem rozprawy doktorskiej jest opracowanie i zastosowanie podejścia bayesowskiego do estymacji, predykcji oraz testowania mocy wyjaśniającej modeli ACD (ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych i asymetrycznych specyfikacji), a także praktyczne wykorzystanie bayesowskich modeli ACD w analizie dynamiki transakcyjnych czasów trwania wybranych spółek pochodzących z polskiego rynku akcji.
W części teoretycznej opisano własności finansowych szeregów czasowych o ultra-wysokiej częstotliwości (UHF) oraz zaprezentowano podstawy ekonometrycznego modelowania finansowych szeregów czasowych danych UHF. Następnie omówiono własności podstawowego, liniowego procesu ACD, zaprezentowano rozkłady prawdopodobieństwa, które wykorzystuje się jako rozkłady warunkowe procesu ACD oraz omówiono najważniejsze uogólnienia procesu ACD. W dalszej kolejności przedstawiono opracowanie teoretyczne wnioskowania bayesowskiego dla modeli ACD, oraz zaproponowano strategię numeryczną opartą na metodach Monte Carlo typu łańcuchów Markowa oraz metodzie Monte Carlo z funkcją ważności, umożliwiającą skuteczne generowanie próby pseudolosowej z rozkładu a posteriori.
W części empirycznej przeprowadzono analizę dynamiki transakcyjnych czasów trwania wyznaczonych dla spółek Telekomunikacja Polska S.A., Agora oraz PKO BP S.A. z wykorzystaniem opracowanych modeli i metod. Wyniki badania wskazują, że transakcyjne czasy trwania z polskiego rynku akcji charakteryzują się podobnymi własnościami, co czasy trwania z giełd zagranicznych oraz na empiryczną adekwatność modeli ACD, a w szczególności modelu Boxa-Coxa ACD.

© BG UEK 2013