Wpływ zmiennych makroekonomicznych na indeksy giełdowe

W pracy dokonano empirycznej weryfikacji wpływu wybranych wielkości makroekonomicznych na indeks giełdowy. Wybrane zmienne makroekonomiczne to: krótkoterminowa stopa procentowa (oprocentowanie jednomiesięcznego depozytu), długoterminowa stopa procentowa (oprocentowanie 10 letnich obligacji rządowych), kurs walutowy, inflacja (CPI), stopa bezrobocia, indeks produkcji przemysłowej, ceny ropy naftowej. Estymacji dokonano wykorzystując kilka technik ekonometrycznych. W celu zobrazowania zależności krótkookresowych wykorzystano funkcje reakcji na impuls bazując na standardowym modelu VAR. Długoterminowe zależności estymowano przy wykorzystaniu modelu korekty błędem (VECM). W celu dokonania bardziej dogłębnej analizy badanych zależności wykorzystano niespotykaną dla tej klasy badań regresję na danych panelowych. Badanie przeprowadzono dla siedmiu wyselekcjonowanych rynków kapitałowych, będących na różnym stopniu rozwoju: Stany Zjednoczone, Wielka Brytania, Japonia, Niemcy, Polska, Czechy i Węgry. W badaniu wykorzystano dane miesięczne obejmujące okres styczeń 1999 – czerwiec 2012. W ten sposób uzyskano ciekawe spektrum wyników dla odmiennych rynków wykorzystując różne metody ekonometryczne. Należy tu chociażby przytoczyć odmienne znaki współczynników otrzymanych dla inflacji, czy kursu walutowego w zależności od zestawu rynków dla których dokonano estymacji. This dissertation presents an empirical verification of the impact of selected macroeconomic variables on the stock market index. Selected macroeconomic variables are: short term interest (one-month deposit), long term interest (10 year government bonds), exchange rate, inflation (CPI), unemployment rate, industrial production index, oil price. Estimations were made using several econometric techniques. The short term impacts were verified by using VAR models and mapped by Inter Response Function (IRF). The long-run coefficient were estimated by using vector error correction model (VECM). Moreover for exploring these interactions more deeply was applied an innovative approach by using data regression panel. The study was conducted for the seven selected capital markets, which are at different stages of development: United States, United Kingdom, Japan, Germany, Poland, Czech Republic and Hungary. The study used monthly data covering the period January 1999 - June 2012. This gave an interesting range of results for different markets using different econometric methods. Due to the fact this gave an interesting range of results i.a. different signs of coefficients obtained for inflation, the exchange rate, depending on the range of markets of which estimates were made.