Panelowa baza danych o spółkach notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie dla potrzeb analiz finansowych

Mieczysław Kowerski; Abel Charkiewicz

doi:10.56583/fs.19

Data publikacji : 2021-12-31

Tom 14 Nr 1 (2021)

Panelowa baza danych o spółkach notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie dla potrzeb analiz finansowych

Mieczysław Kowerski

https://orcid.org/0000-0002-2147-2037

Abel Charkiewicz

https://orcid.org/0000-0002-1741-4715

DOI: https://doi.org/10.56583/fs.19

Abstrakt

Weryfikacja hipotez (teorii) finansowych wymaga odpowiednich danych. Taki wymóg spełniają dane panelowe, które umożliwiają wykorzystanie obserwacji z wielu podmiotów w wielu okresach. W pracy omówiono własności skonstruowanego przez autorów panelu niezbilansowanego 112 spółek krajowych, z wyłączeniem banków, które w końcu 2019 roku były notowane przynajmniej przez 3 lata a więc weszły na GPW nie później niż 31 grudnia 2016 roku. Spółki w skonstruowanym panelu zostały opisane za pomocą 76 tys. wartości liczbowych. Należy podkreślić, że to nie wyczerpuje możliwości jakie daje panel, gdyż mając zapisane w panelu zmienne można tworzyć, w zależności od potrzeb badawczych, kolejne zmienne.

Słowa kluczowe:

Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie, panel niezbilansowany spółek krajowych

Inne teksty tego samego autora

Mieczysław Kowerski , Abel Charkiewicz, Jarosław Bielak, Zastosowanie modelu samoselekcji próby do opisu procesu podejmowania decyzji dywidendowych, na przykładzie spółek notowanych na GPW w Warszawie , Facta Simonidis: Tom 14 Nr 1 (2021)

Szczegóły

Bibliografia

Statystyki

Autorzy

Pobierz pliki

PDF

Zasady cytowania

Kowerski, M., & Charkiewicz, A. (2021). Panelowa baza danych o spółkach notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie dla potrzeb analiz finansowych. Facta Simonidis, 14(1), 183–201. https://doi.org/10.56583/fs.19

Wskaźniki altmetryczne

Cited by / Share

Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Na tych samych warunkach 4.0 Międzynarodowe.

Bibliografia

Al-Malkawi H.A.N., Factors influencing corporate dividend decision: evidence from Jordanian Panel Data, „International Journal of Business”, 13 (2008), nr 2, s. 177–195.

Anderson T.W., Hsiao Ch., Estimation of dynamic models with error components, „Journal of the American Statistical Association”, 76 (1981), nr 375, s. 598–606.

Arellano M., Bond S., Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, „Review of Economic Studies”, 58 (1991), nr 2, s. 277–297.

DeAngelo H., DeAngelo L., Skinner D.J., Are dividends disappearing? Dividend concentration and consolidation of earnings, „Journal of Financial of Economics”, 72 (2004), nr 3, s. 425–456.

Dudycz T., Skoczylas W., Wskaźniki finansowe przedsiębiorstw według działów (sektorów) za 2018 r., „Rachunkowość”, 2020, nr 4, s. 67–94.

Fama E.F., French K.R., Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt, „Review of Financial Studies”, 15 (2002), nr 1, s. 1–33.

Fama E.F., MacBeth J.D., Risk, return and equilibrium: empirical tests, „Journal of Political Economy”, 8(1) (1973), nr 3, s. 607–636.

Indeksy GPW Benchmark, Warszawa 2020.

Kilkenny M., Robinson K., Data quality: “Garbage in – garbage out”, „Health Information Management Journal”, 47 (2018), nr 3, s. 103–105.

Koop G., Wprowadzenie do ekonometrii, Warszawa 2014.

Kowerski M., Strategie dywidendowe spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach 1992–2007, „Ekonomista”, 2008, nr 5, s. 655–677.

Kowerski M., Możliwości inwestycyjne a skłonność do płacenia dywidend, „Bank i Kredyt”, 44 (2013), nr 9, s. 623–646.

Kowerski M., Zależność między rentownością a płynnością finansową ma kształt odwróconego U, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 2016, nr 440, s. 338–348.

Kowerski M., Bielak J., Kilka uwag na temat pomiaru zależności pomiędzy zmiennymi o panelowej strukturze danych, „Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician”, 66 (2021), nr 5, s. 7–25.

Suchecki B., Lewandowska-Gwarda K., Klasyfikacja, wizualizacja i grupowanie danych przestrzennych, w: Ekonometria przestrzenna. Metody analizy danych przestrzennych, red. B. Suchecki, Warszawa 2010, s. 37–69.

Maddala G.S., Ekonometria, red. nauk. tłum. M. Gruszczyński, Warszawa 2006.

Szilagyi P.G., Renneboog L., How relevant is dividend policy under low shareholder protection?, „ECGI – Finance Working Paper”, 2008, nr 128, http://ssrn.com/abstract=925190.

Witkowski B., Modele danych panelowych. w: Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, red. M. Gruszczyński, Warszawa 2012, s. 267–308.