Oszacowaniach polskich i niemieckich współczynników beta z użyciem metody bayesowskiej – porównanie dla głównych indeksów sektorowych w latach 2001–2020
DOI:
https://doi.org/10.18778/1508-2008.25.12Słowa kluczowe:
beta sektorowa, CAPM, metoda bayesowska, symulacja Monte Carlo, Polska, NiemcyAbstrakt
Celem artykułu jest porównanie długookresowych zależności w poziomie branżowego ryzyka systematycznego, mierzonego współczynnikiem beta, na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Poziom ryzyka został oszacowany dla pięciu sektorów polskich i trzech niemieckich na podstawie modelu CAPM z wykorzystaniem metody bayesowskiej w okresie 2001–2020. Cele szczegółowe artykułu to rozwinięcie i udoskonalenie nowego podejścia bayesowkiego (model SBETA) do szacowania poziomu ryzyka i porównanie wielkości współczynnika beta zmiennego w czasie na obu rynkach wraz z prostą rekomendacją inwestycyjną, tj. sektor agresywny lub defensywny.
Wyniki wskazują, że współczynniki beta niemieckich sektorów miały niższy poziom persystencji, co jest charakterystyczne dla rynków rozwiniętych. Sektor bankowy okazał się najbardziej agresywny, najwyższy poziom bety, zarówno na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Polskie indeksy sektorowe budownictwo, IT, artykuły spożywcze i telekomunikacja zostały zakwalifikowane do defensywnych. Niemieckie indeksy, Technologiczny (IT) został zakwalifikowany do agresywnych ale telekomunikacja do defensywnych. Na podstawie obliczeń wskazano, że polski sektor bankowy i niemiecki technologiczny przyniosły wyższe dochody niż cały rynek w analizowanym okresie. Wyniki mają bardzo duże znaczenie dla oceny poziomu ryzyka systematycznego na polskiej i niemieckiej giełdzie papierów wartościowych i dają jasne rekomendacje inwestorom międzynarodowym.
Pobrania
Bibliografia
Berk, J.B., Green, R.C., Naik, V. (1999), Optimal investment, growth options, and security returns, “The Journal of Finance”, 54 (5), pp. 1553–1607, https://doi.org/10.1111/0022-1082.00161
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/0022-1082.00161
Będowska‑Sójka, B. (2017), Evaluating the Accuracy of Time‑varying Beta. The Evidence from Poland, “Dynamic Econometric Models”, 17, pp. 161−176.
Google Scholar
Blume, M.E. (1975), Betas and their regression tendencies, “The Journal of Finance”, 30 (3), pp. 785–795, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1975.tb01850.x
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1975.tb01850.x
Cepeda‑Cuervo, E., Jaimes, D., Marín, M., Rojas, J. (2016), Bayesian beta regression with Bayesianbetareg R‑package, Comput Stat 31, pp. 165–187, https://doi.org/10.1007/s00180-015-0591-9
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1007/s00180-015-0591-9
Chaveau, T., and Maillet, B. (1998), Flexible Least Squares Betas: The French Market Case, Papers 1998–03/fi, Caisse des Depots et Consignations – Cahiers de recherche.
Google Scholar
Das, A., Ghoshal, T. (2010), Market Risk Beta Estimation using Adaptive Kalman Filter, “International Journal of Engineering Science and Technology”, 2 (6), pp. 1923–1934.
Google Scholar
Dębski, W., Feder‑Sempach, E., Świderski, B. (2015), Are beta parameters stable on the Warsaw Stock Exchange, “Kwartalnik Kolegium Ekonomiczno‑społecznego”, Studia i Prace No. 3 tom. 3 (23), pp. 65–74, https://doi.org/10.33119/KKESSiP.2015.3.3.5
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.33119/KKESSiP.2015.3.3.5
Dębski, W., Feder‑Sempach, E., Świderski, B. (2016), Beta stability over bull and bear market on the Warsaw Stock Exchange, “Folia Oeconomica Statinesia”, 16 (1), pp. 75–92. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin. 2016/1. https://doi.org/10.1515/foli-2016-0006
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1515/foli-2016-0006
Dębski, W., Feder‑Sempach, E., Wójcik, S. (2018), Statistical Properties of Rates of Return on Shares Listed on the German, French, and Polish Markets – a Comparative Study, “Contemporary Economics”, 12 (1), pp. 5–16.
Google Scholar
Dębski W., Feder‑Sempach E., Szczepocki, P. (2020), Time‑Varying Beta–The Case Study of the Largest Companies from the Polish, Czech, and Hungarian Stock Exchange, “Emerging Markets Finance and Trade”, 2020, https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1738188
Google Scholar
Ebner, M., Neumann, T. (2005), Time‑Varying Betas of German Stock Returns, “Financial Markets and Portfolio Management”, 19 (1), pp. 29–46, https://doi.org/10.1007/s11408-005-2296-5
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1007/s11408-005-2296-5
Elshqirat, M., Sharifzadeh, M. (2018), Testing a multi‑factor capital asset pricing model in the Jordanian Stock Market, “International Business Research”, 11 (9), pp. 13–22. https://doi.org/10.5539/ibr.v11n9p13
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.5539/ibr.v11n9p13
Engle, R.F. (2002), Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models, “Journal of Business and Economic Statistics”, 20, pp. 339–350, https://doi.org/10.1198/073500102288618487
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1198/073500102288618487
Engle, R.F., Kroner, K.F. (1995), Multivariate Simultaneous Generalized Arch, “Econometric Theory”, 11 (1), https://doi.org/10.1017/S0266466600009063
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1017/S0266466600009063
Fabozzi, F.J., Francis, J.C. (1978), Betas as a random coefficient, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, 13, pp. 101–115, https://doi.org/10.2307/2330525
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2307/2330525
Faff, R.W., Hillier, D., Hillier, J. (2000), Time varying beta risk: An analysis of alternative modelling techniques, “Journal of Business Finance & Accounting”, 27 (5–6), pp. 523–554, https://doi.org/10.1111/1468-5957.00324
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/1468-5957.00324
Fama, E.F., French, K.R., (1993), Common risk factors in the returns on stocks and bonds, “Journal of Financial Economics”, Elsevier, 33 (1), pp. 3–56, https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
French, J. (2016), Estimating time‑varying beta‑coefficients: An empirical study of US &ASEAN portfolios, “Research in Finance”, 32, pp. 19–34, https://doi.org/10.1108/S0196-382120160000032002
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1108/S0196-382120160000032002
Gomes, J., Kogan, L., Zhang, L. (2003), Equilibrium cross section of returns, “Journal of Political Economy”, 111 (4), pp. 693–732, https://doi.org/10.1086/375379
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1086/375379
Jostova, G., Philipov, A. (2005), Bayesian analysis of stochastic betas, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, 40 (4), pp. 747–778, https://doi.org/10.1017/S0022109000001964
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1017/S0022109000001964
Kim, S., Shephard, N., Chib, S. (1998), Stochastic volatility: likelihood inference and comparison with ARCH models, “The Review of Economic Studies”, 65 (3), pp. 361–393, https://doi.org/10.1111/1467-937X.00050
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/1467-937X.00050
Kurach, R., Stelmach, J. (2014), Time‑Varying Behavior of Sector Beta Risk – The Case of Poland, “Romanian Journal of Economic Forecasting”, XVII (1), pp. 139–159, https://doi.org/10.2478/cer-2014-0018
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2478/cer-2014-0018
Lewellen, J., Nagel, S. (2006), The Conditional CAPM Does Nol Explain Asset‑Pricing Anomalies, “Journal of Financial Economics”, 82 (2), November 2006, pp. 289–314, https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2005.05.012
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2005.05.012
Lintner, J. (1965), Security Prices, Risk, And Maximal Gains From Diversification, “Journal of Finance”, American Finance Association, 20 (4), pp. 587–615, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1965.tb02930.x
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1965.tb02930.x
Mergner, S., Bulla, J. (2008), Time‑varying beta risk of Pan‑European industry portfolios: A comparison of alternative modeling techniques, “The European Journal of Finance”, 14 (8) pp. 771–802, https://doi.org/10.1080/13518470802173396
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1080/13518470802173396
Mossin, J. (1966), Equilibrium in a Capital Asset Market, “Econometrica”, 34 (4), pp. 768–783, https://doi.org/10.2307/1910098
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2307/1910098
Petkova, R., Zhang, L. (2005), Is value riskier than growth?, “Journal of Financial Economics”, 78 (1), pp. 187–202, https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.12.001
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.12.001
Sharpe, W. (1964), Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, “Journal of Finance”, 19 (3), pp. 425–442, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
Stan Development Team (2020), RStan: the R interface to Stan. R package version 2.21.2, http://mc‑stan.org/
Google Scholar
Le Tan Phuoc, Chinh Duc Pham (2020), The systematic risk estimation models: A different perspective, “Heliyon”, 6 (2), https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03371
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03371
Tsuji, C. (2017), An exploration of the time‑varying beta of the international capital asset pricing model: The case of the Japanese and the other Asia‑Pacific Stock Markets, “Accounting and Finance Research”, pp. 86–93, https://doi.org/10.5430/afr.v6n2p86
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.5430/afr.v6n2p86
Wells, C. (1994), Variable betas on the Stockholm exchange 1971–1989, “Applied Economics”, 4, pp. 75–92, https://doi.org/10.1080/758522128
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1080/758522128
Wdowiński, P. (2004), Determinants of country beta risk in Poland, CESifo Working Paper Series 1120. CESifo Group Munich, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=510962 (accessed: 16.04.2018).
Google Scholar
Yao, J., Gao, J. (2004), Computer‑Intensive Time‑Varying Model Approach to the Systematic Risk of Australian Industrial Stock Returns, “Australian Journal of Management”, Australian School of Business, 29 (1), pp. 121–145, https://doi.org/10.1177/031289620402900113
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1177/031289620402900113
Yu, J. (2005), On leverage in a stochastic volatility model, “Journal of Econometrics”, 127 (2), pp. 165–178, https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.08.002
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.08.002
Zhang, L. (2005), The value premium, “The Journal of Finance”, 60 (1), pp. 67–103, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00725.x
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00725.x
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.