NA ZIELONO MOJE ODPOWIEDZI (KAROL) (moje czerwonym pluskiem - Paweł)

1. Co spowoduje że zmienne indeksu np. WIG40 staną się stacjonarne?

+wyznaczenie logarytmicznych zwrotów tej zmiennej

+wyznaczenie przyrostów tej zmiennej

zwiększenie częstotliwości informacji

2. Który szereg jest stacjonarny?

+szereg reszt relacji kointegrującej

indeks S&P 500

ciąg obserwacji zagregowanej konsumpcji

3. Założenia definicji szeregu stacjonarnego:

zerowa kowariancja

+stałość wariancji zmiennych

występowanie trendu liniowego

4. Regresja zmiennej y względem x, test ADF, statystyki y = 3,12, x = -2,85, reszty = 5,24, wartość krytyczna testu -3,87.

zmienna x stacjonarna

zmienna y stacjonarna

zmienna x i y są skointegrowane

5. Cechy charakterystyczne zwrotów z kursu walutowego

stałość wariancji szeregu obserwacji

niezerowa autokorelacja (niekoniecznie)

występowanie deterministycznego trendu liniowego

6. Przy wyborze specyfikacji modelu ARMA lub ARIMA etapem jest:

+wyznaczenie przyrostów zmiennej w celu uzyskania stacjonarności (na pewno)

+wyznaczenie funkcji autokorelacji zmiennej

+wyznaczenie funkcji autokorelacji cząstkowej

7. Przykłady testów słabej formy efektywności rynku

+test efektu stycznia

sprawdzenie czy stopy rynkowe są skorelowane ze stopami z portfela naszych instrumentów finansowych

+sprawdzenie czy stopy cechuje dodatnia autokorelacja (też na pewno)

8. Metoda analizy zdarzeń i nadzwyczajna stopa zwrotu to?

Met analizy zdarzeń to do hipotezy półsilnej. Nadzwycz ST zwr to chyba do silnej? tak

9. Jeżeli prawdziwa jest hipoteza o slabej efektywności rynku to test sekwencji i zmian rynku CJ=Nr/Nr ma wartość

miedzy -1 a 1

+bliską 1

bliską 0

10. Metoda analizy zdarzeń stosowana jest do sprawdzenia:

czy stopy zwrotu z akcji nie wykazują autokorelacji

czy nie cechuje je warunkowa autoregresyjna heteroskedastyczność (efekt ARCH)

+czy zmiany regulacji funkcjonowania giełd wpływają na aktualne stopy zwrotu z akcji.

11. Parametr Beta interpretowany jest jako:

+miara ryzyka systematycznego

+miara zależności portfela od rynku

miara ryzyka dywesyfikowalnego

12. Fama McBeth, testowanie modelu CAPM, wzór, jak to robili i co testowali. (też wzorek tego co testowali)

Odp A i C (pamiętam że takie zaznaczyłem, nie pamiętam co w nich było :D ) (ja też 2 odpowiedzi zaznaczyłem jakieś)

13. Autokorelacja kwadratów reszt modelu AR(I) logarytmów stóp zwrotu (
)

reszty postaci:

Przedział ufności 95% Czy wystepuje efekt ARCH.

??????? potrzebuję więcej danych. Jeśli było podane p-value to jeśli mniejsze niż 0,05 to odrzucam H0 i efekt występuje.. (tu był pewnie autokorelogram -wykres - występuje efekt ARCH, ale nie można powiedzieć, że jest autokorelacja stóp zwrotu)

14. Modele ARCH i GARCH wybór pomiędzy rzędami opóźnień modeli, test ARCH Engla

czy GARCH(2,1) to ARCH(3)

????????????????????????? (nie - ta odpowiedź nie)

15. Model EWMA warunkowej wariancji, „ghost features”

GARCH -in-mean czy pozwala uwzględnić asymetryczną rekację zmienności na nieoczekiwane dodatnie i ujemne wartości stóp zwrotu z t-1.

NIE (na pewno pozwala - TAK)

16. Które z rozkładów składnika losowego moemy zastosowac w specyfikacji modeli GARCH

+skośny, t-studenta

+uogólniony błdu

wykładniczy

17. Model AR(I) - GARCH (I)

prognoza na pierwszy okres w przyszłości od momentu h=40 wynosi
i pytanko czy trzeci okres w przyszłości
?

NIE MAM POJĘCIA, coś strzeliłem, wzór mi jakoś tak nie pasował (z prognoz wyszły inne wyniki, niż z obliczeń, ale ta trzecia odpowiedź teoretyczna - bez liczb - dobra była)

18. Akcje spółki X o wartości 100 tys złotych 22 lutego,

(1) wartość wariancji prognozowana na 23 lutego dla zwykłych stóp zwrotu (
) z akcji X wynosi 0,0008

(2) oczekiwana stopa zwrotu w dniu 23 lutego wynosi 0

(3) rozkład stóp jest normalny

(4) wartość kwantyla
standardowego rozkładu normalnego dla poziomu istotności

wynosi -2,33.

Czy jest prawdą że…

+VAR 23 lutego = -6590,24 (dobra jest odpowiedź z tym, że z prawd 0,01 stracimy więcej, niż VaR)

VAR 23 lutego =-186,4

---