Apibendrintų autoregresinių sąlyginių heteroskedastiškumo modelių (GARCH) pritaikymas Lietuvos vertybinių popierių rinkai

LTŠioje daktaro disertacijoje nagrinėjami apibendrinti autoregresiniai sąlyginiai heteroskedastiškumo modeliai ir jų pritaikymo galimybės Lietuvos akcijų rinkai. Pirmojoje darbo dalyje analizuojamos akcijų kainų kintamumo priežastys, didžiausią dėmesį skiriant makroekonominių kintamųjų analizei. Taip pat šioje dalyje autorė siūlo akcijų kainas įtakojančių veiksnių klasifikaciją ir pelningumo kintamumo priežastingumo schemą. Antrojoje disertacijos dalyje analizuojami pagrindiniai stilizuoti GARCH modelių faktai: heteroskedastiškumas, kintamumo klasterizacija, sverto efektas. Sisteminami ir grupuojami įvairūs GARCH modeliai, išskiriant vienamačius ir daugiamačius modelius. Taip pat nagrinėjama tinkamo GARCH modelio parinkimo problematika. Trečiojoje darbo dalyje atliekamas GARCH modelių tinkamumo Lietuvos vertybinių popierių rinkai tyrimas. Pritaikius apibendrintų autoregresinių sąlyginių heteroskedastiškumo modelių rinkinį Lietuvos akcijų rinkai, paaiškėjo, kad šalies rinkai būdingas stacionarumas, o nagrinėjami duomenys nėra pasiskirstę pagal normalinį skirstinį. Rinkai galima taikyti GARCH tipo modelius, nes nagrinėjamiems pelningumams nėra būdingas homoskedastiškumas. Pritaikius „GETIP“ modelių rinkinį, pastebėta, kad modeliuojant OMXV indekso pelningumus labiausiai tinka eksponentinis apibendrintas autoregresinis sąlyginis heteroskedastiškumo modelis (EGARCH), analogiškos tendencijos išryškėjo analizuojant ir visų Vilniaus vertybinių popierių biržoje kotiruojamų akcijų pelningumus. Iš gautų rezultatų galima daryti išvadą, kad šalies akcijų rinkai būdingas sverto efektas, t.y. investuotojai labiau reaguoja į blogas naujienas nei į geras.

ENThe thesis examines the generalized autoregressive conditional heteroskedastic models and their application possibilities on Lithuania’s stock market. The first part of the study analyzes the reasons for changes of prices of stocks, dedicating major attention to analysis of macroeconomic variables. The author also offers a classification of the factors, influencing stock prices and a scheme of causality of changes of profitability. The second part of the thesis provides an analysis of the main stylized facts of GARCH models: heteroscedasticity, changeability clusterization and the leverage effect, systematizes and groups different GARCH models, distinguishing one- and multidimensional models and examines the problems of selection of an appropriate GARCH model. The third part of the study examines the suitability of GARCH models for Lithuania’s stock market. Upon application of the set of generalized autoregressive conditional heteroskedastic models to Lithuanian stock market, it appeared that the market is stationary and the examined data are not divided against the normal distribution. GARCH models may be applied on the market, since the profitabilities in question are not characterized by homoscedasticity. Upon applying a set of GETIP models, it was noticed that when modeling the OMXV index profitability the exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic model (EGARCH) is most suitable, analogical trends displayed when analyzing the profitability of all the stocks, quoted on Vilnius Stock Exchange. The obtained results allow for the conclusion that the stock market of the country characterizes with a leverage effect, i. e. the investors are more inclined to react to bad news than to good news.