Comovement of Central European stock markets using wavelet coherence: Evidence from high-frequency data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F10%3A10005286" target="_blank" >RIV/00216208:11230/10:10005286 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985556:_____/10:00347765

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comovement of Central European stock markets using wavelet coherence: Evidence from high-frequency data

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we contribute to the literature on international stock market comovement and contagion. The novelty of our approach lies in usage of wavelet tools to high-frequency financial market data, which allows us to understand the relationship between stock market returns in completely different way. Major part of economic time series analysis is done in time or frequency domain separately. Wavelet analysis can combine these two funda- mental approaches, so we can work in time-frequency domain. Using wavelet coherence, we have found very interesting dynamics of cross-correlations be- tween Central European and Western European stock markets. We analyze the high-frequency (5 minute) and low-frequency (daily) data of Czech (PX), Hungarian (BUX) andPolish (WIG) stock indices with a benchmark of German stock index (DAX) on the period of 2008-2009. Our findings provide possibility of a new approach to financial risk modeling.

Název v anglickém jazyce

Comovement of Central European stock markets using wavelet coherence: Evidence from high-frequency data

Popis výsledku anglicky

In this paper, we contribute to the literature on international stock market comovement and contagion. The novelty of our approach lies in usage of wavelet tools to high-frequency financial market data, which allows us to understand the relationship between stock market returns in completely different way. Major part of economic time series analysis is done in time or frequency domain separately. Wavelet analysis can combine these two funda- mental approaches, so we can work in time-frequency domain. Using wavelet coherence, we have found very interesting dynamics of cross-correlations be- tween Central European and Western European stock markets. We analyze the high-frequency (5 minute) and low-frequency (daily) data of Czech (PX), Hungarian (BUX) andPolish (WIG) stock indices with a benchmark of German stock index (DAX) on the period of 2008-2009. Our findings provide possibility of a new approach to financial risk modeling.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Mathematical Methods in Economics

ISBN

978-80-7394-218-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

Jihočeská Univerzita

Místo vydání

České Budějovice

Místo konání akce

České Budějovice

Datum konání akce

8. 9. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—