Linear and Non-linear Relationships Between Shares of the Agri-food Industries of the Warsaw Stock Exchange. Risk Aspect

Main Article Content

Jacek Pera

Abstrakt
Despite a wide range of research on the agricultural market conducted so far, relatively little attention has been devoted to a comprehensive analysis of linear and non-linear causality in relation to the entire agri-food sector in Poland, in the context of risk. The objective of this study is therefore to analyze the linear and non-linear relationships between shares of WSE's agri-food industry sectors in terms of risk. The study covered three sectors of agri-food sector currently existing on the WSE (29 listed companies): Foods (21 listed companies), Agricultural Production and Fisheries (5 listed companies) and Food and Foodstuffs and fast-trafficking foodstuffs (3 listed companies). The existence of linear relationships was verified using the test procedure proposed by Hong, Liu, Wang and Łęt, while non-linear relationships were verified using the Diks-Panchenko, Orzeszko and Osińska tests’s. The study was carried out on the basis of data from companies of the agri-food industry listed on the Warsaw Stock Exchange in the period from 1 May 2010 to 1 May 2017. The chosen research methodology was dictated by the correlation with investment risk on the WSE. The strongest and most enduring dependencies have been found in the agricultural and fisheries sectors. In the foodstuff sector and the fast-marketable sector, the risk of investment in the listed companies was temporary.

Article Details

Jak cytować
Pera, J. (2017). Linear and Non-linear Relationships Between Shares of the Agri-food Industries of the Warsaw Stock Exchange. Risk Aspect. Zeszyty Naukowe SGGW W Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, 17(4), 249–262. https://doi.org/10.22630/PRS.2017.17.4.101
Bibliografia

Barnett, L., Barrett, A., Seth, A. (2009). Granger causality and transfer entropy are equivalent for Gaussian variables. Physical Review Letters, 103, 238701. (Crossref)

Bauer, D., Maynard, A. (2012). Persistence-robust surplus-lag Granger causality testing. Journal of Econometrics, 169, 293-300. (Crossref)

Bruzda, J. (2007). Procesy nieliniowe i zależności długookresowe w ekonomii. Analiza kointegracji nieliniowej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.

Cartwright, N. (2010). Reply to Steel and Pearl. Economics and Philosophy, 26, 87-94. (Crossref)

Cheung, Y.W., Ng, L.K. (1996). A Causality-in-Variance Test and its Application to Financial Market Prices. Journal of Econometrics, 72, 33-48. (Crossref)

Diks, C., Panchenko, V. (2006). A new statistics and practical guidelines for nonparametric Granger causality testing. Journal of Economic Dynamics and Control, 30, 1647-1669. (Crossref)

Doman, M., Doman, R. (2009). Modelowanie zmienności i ryzyka. Metody ekonometrii finansowej. Wolters Kluwer Polska, Kraków.

Dudek, A. (2008). Analiza związków przyczynowych pomiędzy cenami zbóż paszowych a ce¬nami żywca wieprzowego – zastosowanie modelu wektorowej autoregresji. Metody Ilo¬ściowe w Badaniach Ekonomicznych, 9.

Dykiel, M., Liszka, M. (2015). Obrót giełdowy artykułami rolno-spożywczymi. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Krośnie, Krosno.

Fałdziński, M., Osińska, M., Zdanowicz, T. (2012). Detecting risk transfer in financial markets using different risk measures. Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 4, 45-64.

Figiel, Sz. (2002). Cenowa efektywność rynku towarowego na przykładzie zbóż w Polsce. Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego, Olsztyn.

Gędek, S. (2009). Analiza powiązań pomiędzy cenami wieprzowiny na rynku polskim i wybra¬nych rynkach krajów Unii Europejskiej. Roczniki Naukowe SERiA, 11(3), 92-96.

Gędek, S. (2010). Analiza współzależności cen produktów rolnych. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, 97(3), 88 98.

Granger, C.W.J., Maasoumi, E., Racine, J. (2004). A Dependence Metric for Possibly Nonlinear Processes. Journal of Time Series Analysis, 25, 649-669. (Crossref)

Granger, C.W.J., Teräsvirta, T. (1993). Modelling Nonlinear Economic Relationships. Oxford University Press, Oksford.

Hamulczuk, M., Klimkowski, C. (2011). Powiązania między cenami ropy a cenami pszenicy w Polsce. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, 98(3), 176-190.

Hiemstra, C., Jones, J.D. (1994). Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price volume relation. Journal of Finance, 49(5) 1639-1664. (Crossref)

Hlaváčkova-Schindler, K., Paluš, M., Vejmelka, M., Bhattacharya, J. (2007). Causality detection based on information-theoretic approaches in time series analysis. Physics Reports, 441, 1-46. (Crossref)

Hong, Y. (2001). A Test for Volatility Spillover with Application to Exchange Rates. Journal of Econometrics, 103, 183-224. (Crossref)

Hong, Y., Liu, Y., Wang, S. (2009). Granger Causality in Risk and Detection of Extreme Risk Spillover between Financial Markets. Journal of Econometrics, 150, 271-287. (Crossref)

Hoover, K.D. (2001). Causality in Macroeconomics. Cambridge University Press, Cambridge. (Crossref)

Krawiec, M. (2012). Testing the Granger causality for commodity mutual funds in Poland and commodity prices. Quantitative Methods in Econometrics, 13(2), 84-95.

Krawiec, M. (2013). Badanie przyczynowości w sensie Grangera na rynku zbóż w Polsce w latach 2007-2011. Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Warszawa.

Łęt, B. (2014). Badanie przyczynowości w sensie Grangera w ryzyku pomiędzy akcjami z wybranych sektorów GPW w Warszawie. Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Poznań.

Misiuk, A.B., Zajkowska, O. (2010). Does simultaneous investing on different stock markets allow to diversify risk? The cointegration analysis with main focus on Warsaw Stock Exchange. Quantitative Methods of Economics, 11, 118-127.

Orzeszko, W., Osińska, M. (2007). Analiza przyczynowości w zakresie zależności nieliniowych. Implikacje finansowe. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse. Rynki finansowe. Ubezpieczenia, 6, 151 165.

Osińska, M. (2008). Ekonometryczna analiza zależności przyczynowych. Wydawnictwo Naukowe UMK, Toruń.

Osińska, M. (2011). On the Interpretation of Causality in Granger’s Sense. Dynamic Econometric Models, 11, 129 139. (Crossref)

Pearl, J. (2000). Causality: Models, Reasoning and Inference. Cambridge University Press, Cambridge.

Rembeza, J. (2009). Powiązania pomiędzy cenami produktów rolnych w Polsce i krajach UE. Zeszyty Naukowe SGGW Problemy Rolnictwa Światowego, 7, 111-119.

Rembeza, J., Chotkowski, J. (2010). Powiązania cen pomiędzy małymi rynkami – przykład z rynku ziemniaka. Roczniki Naukowe SERiA, 12(4), 298-301.

Rembeza, J. (2010). Transmisja cen w gospodarce polskiej. Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin.

Syczewska, E.M., Struzik, Z.R. (2014). Granger causality and transfer entropy for financial returns. 7 Sympozjum FENS, Lublin.

Tłuczak, A. (2011). Wpływ cen skupu żywca na ceny detaliczne mięsa. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 12(2), 373-380.

Toda, H.Y., Yamamoto, T. (1995) Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66, 225-250. (Crossref)

Statystyki

Downloads

Download data is not yet available.
Rekomendowane teksty