Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

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


ISSN: 2450-7741     eISSN: 2300-4460    OAI    DOI: 10.18276/frfu.2017.86-21
CC BY-SA   Open Access 

Issue archive / 2/2017 (86)
Międzysektorowe porównanie stóp zwrotu na GPW w Warszawie za pomocą modeli dla zmiennych jakościowych
(INTERSECTORAL COMPARISON OF RATES OF RETURN ON WARSAW STOCK EXCHANGE BY MEANS OF ORDINAL LOGIT MODELS)

Authors: Katarzyna Wawrzyniak
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Barbara Batóg
Uniwersytet Szczeciński
Keywords: intersectoral comparison rates of return ordinal logit models financial ratios
Data publikacji całości:2017
Page range:12 (251-262)
Cited-by (Crossref) ?:

Abstract

Purpose –Presentation of the results of the research concerning the comparison of yearly rates of return for firms from macrosector Industry noted on Warsaw Stock Exchange. Design/Methodology/approach – The ordered logit models were applied. The categories of dependent variable were defined on the base of distribution of yearly rates of return in 2014 and financial ratios in 2013 and 2014 were potential independent variables. Findings – The comparison was conducted for 14 sectors and as the result the sectors in which most of the firms were characterized by high yearly rate of return connected with financial situation were indicated. Originality/value – Authors’ own research allows to evaluate the relationship between yearly rate of return and financial situation of firms.
Download file

Article file

Bibliography

1.Arendarski, P. (2011). Wykorzystanie modelu probitowego w procesie alokacji aktywów na międzynarodowych rynkach finansowych w latach 2002–2009. Rozprawa doktorska, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Poznań.
2.Batóg, B., Wawrzyniak, K. (2013). Funkcja diagnostyczno-prognostyczna porządkowych modeli logitowych kwartalnej stopy zwrotu dla spółek z sektora Budownictwo. Rynki kapitałowe. Skuteczne inwestowanie, Zeszyty Naukowe nr 768, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 63, Szczecin: Wydawnictwo Naukowe US.
3.Batóg, B., Wawrzyniak, K. (2015). Sytuacja ekonomiczno-finansowa a poziom stóp zwrotu spółek giełdowych z wybranego sektora. Rynki kapitałowe. Skuteczne inwestowanie, Zeszyty Naukowe nr 862, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 75, Szczecin: Wydawnictwo Naukowe US.
4.Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2012). Zastosowanie modelu logitowego i modelu regresji Coxa w analizie zmian cen akcji spółek giełdowych w wyniku kryzysu finansowego. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Inwestycje finansowe i ubezpieczenia – tendencje światowe a rynek polski, 254, 33–41.
5.Cramer, J.S. (2003). Logit Models from Economics and Other Fields. Cambridge: Cambridge University Press.
6.Gruszczyński, M. (2001). Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej.
7.Gruszczyński, M. (2010). Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych. Warszawa: Wolters KluwerPolska Sp. z o.o.
8.Gruszczyński, M. (2012). Empiryczne finanse przedsiębiorstw. Mikroekonometria finansowa. Warszawa: Difin.
9.Kisielińska, J., Waszkowski, A. (2010). Polskie modele do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw i ich weryfikacja. Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 82, 17–31.
10.Kleinbaum, D.G., Klein, M. (2002). Logistic Regression. New York: Springer.
11.Młodak, A. (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. Warszawa: Difin.
12.Nowak, E. (1990). Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych. Warszawa: PWE.
13.www.bossa.pl, data dostępu 15.06.2016
14.Piszczek, R. (2009). Zastosowanie modelu logit w modelowaniu upadłości. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Ekonometria, Zastosowanie matematyki w ekonomii, 26, 133–148.
15.Pociecha, J., Pawełek, B., Baryła, M., Augustyn, S. (2014). Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej, Kraków: Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.
16.Prusak, B. (2008). Stopy zwrotu z akcji a wskaźniki rynkowe, Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa, 2, 53–60.
17.Waszkowski, A. (2013). Wielomianowe modele zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Zarządzanie i Finanse, 11(1), cz. 4, 569–579.