Analiza zależności przyczynowych w ryzyku między rynkiem ropy naftowej a rynkami reprezentującymi inne klasy aktywów

Dagna Wleklińska

doi:10.18778/0208-6018.319.08

Autor

Dagna Wleklińska Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, Katedra Ekonometrii i Statystyki.

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.319.08

Słowa kluczowe:

przyczynowość w sensie Grangera w ryzyku, zmienność, ropa naftowa, akcje, obligacje, waluty

Abstrakt

Wraz z rosnącą zmiennością instrumentów finansowych, zwłaszcza kontraktów na ropę naftową będącą strategicznym surowcem energetycznym, pojawia się potrzeba objęcia rynków finansowych szerszym niż dotychczas spektrum analiz. Koncepcja przyczynowości w sensie Grangera w ryzyku stanowi jeden z możliwych kierunków analizy współzależności między rynkami finansowymi. Celem niniejszego opracowania jest zatem weryfikacja występowania zależności przyczynowych w ryzyku między kursem terminowym ropy naftowej a rynkami reprezentującymi inne klasy aktywów: akcje, obligacje, waluty. Wykorzystane dane dotyczą okresu od stycznia 2000 roku do stycznia 2015 roku. Wyniki przeprowadzonych analiz dostarczają argumentów potwierdzających istnienie związku przyczynowego między ceną ropy naftowej a notowaniami dziesięcioletnich obligacji japońskich. W odniesieniu do kursów walutowych występowanie zależności przyczynowych w ryzyku stwierdzono w przypadku tych walut, które kwotowane były w dolarach.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Bacle L., Bekert G., Inghelbrecht K., Wei W. (2013), Flight to Safety, Discussion Paper No. 19095, National Bureau of Economic.
Google Scholar

Cologne A., Manera M. (2005), Oil prices, inflation and interest rates in a structural cointegrated VAR model or the G-7 countries, Energy Economics, 30 (3), p. 856–888.
Google Scholar

Dhaoui A., Khraief N. (2014), Empirical Linkages between Oil Prices and Stock Market Returns and Volatility: Evidence from International Developed Markets, [w:] www.economics-ejournal.org/economics/discussionpapers/2014-12.
Google Scholar

Fratzcher M., Schneider D., Robays I. V. (2014), Oil prices, exchanges rates and asset prices, European Central Bank Working Paper Series, No 1689.
Google Scholar

Gürcan G. S. (1998), Efficiency in the Crude Oil Futures Market, „Journal of Energy Finance and Development”, 3, p. 13–21.
Google Scholar

Hamilton James D. (1983), Oil and the Macroeconomy Since World War II, „Journal of Political Economy”, 91.
Google Scholar

Hong Y. (2001), A Test for Volatility Spillover with Application to Exchange Rates, Journal of Econometrics, vol. 103, p. 183–224.
Google Scholar

Hong Y., Liu Y., Wang S. (2009), Granger Causality in Risk and Detection of Extreme Risk Spillover between Financial Markets, „Journal of Econometrics”, vol. 150, p. 271–289.
Google Scholar

Jimenez-Rodriguez R. Sanchez M. (2004), Oil price shocks and real GDP growth. Empirical evidence for some OECD countries, European Central Bank, Working Paper 363, Frankfurt.
Google Scholar

Le T., Chang Y. (2013), Oil and gold prices: correlation or causation?, Economic Growth Centre, Working Paper Series, No: 2011/02.
Google Scholar

Osińska M. (2011), On the Interpretation of Causality in Granger’s Sense, „Dynamic Econometric Models”, Vol. 11, p. 129–139.
Google Scholar

Osińska M. (2008), Ekonometryczna analiza zależności przyczynowych, Wyd. NaukoweUMK, Toruń.
Google Scholar

Szulc E., Wleklińska D., Górna J., Górna K. (2014), The Significance of Distance between Stock Exchanges Undergoing the process of convergence: an Analysis of Selected World Stock Exchanges During the Period of 2004–2012, “Dynamics Econometrics Models”, Vol. 14, p. 125–144.
Google Scholar

The CBOE Volatility Index – VIX. The powerful and flexible trading and risk management tool from the Chicago Board Options Exchange, CBOE, https://www.cboe.com/micro/vix/vixwhite.pdf.
Google Scholar