PENĚŽNÍ ZÁSOBA A VÝVOJ AKCIOVÝCH TRHŮ V ČESKÉ REPUBLICE, SLOVENSKÉ REPUBLICE A VE VYBRANÝCH ZEMÍCH 1

Podobné dokumenty
Analýza vzájemných vazeb mezi devizovými kurzy středoevropských měn 1

ANALÝZA SCHOPNOSTI ČESKÉ DOMÁCNOSTI VYSTAČIT S PŘÍJMY. Pavla Kafková, Jitka Bartošová. Úvod

Dekompoziční analýza příjmové nerovnosti v České republice

Srovnávací tabulka stávajících a nových benchmarků fondů ISČS. Fondy peněžního trhu

STATISTIKŮM A EKONOMETRŮM BYLA UDĚLENA NOBELOVA CENA ZA EKONOMII ZA ROK 2003 Josef Arlt

Analytické stanovení hodnoty Value at Risk a Expected Shortfall za předpokladu smíšeného normálního rozdělení pravděpodobnosti 1

Makrozátěžové testy sektoru penzijních společností

Komparace volatility akciových trhů v Evropské unii

Hodnocení přesnosti výsledků z metody FMECA

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky

Příloha č. 1 Část II. Ekonomika systému IDS JMK

Základy ekonometrie. X. Regrese s časovými řadami. Základy ekonometrie (ZAEK) X. Regrese s časovými řadami Podzim / 47

OPTIMALIZACE PARAMETRŮ PID REGULÁTORU POMOCÍ GA TOOLBOXU

FRP 5. cvičení Skonto, porovnání různých forem financování

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita Provozně ekonomická fakulta. Výpočet charakteristik ze tříděných údajů Statistika I. protokol č.

Aplikace T -prostorů při modelování kompozičních časových řad

Static and dynamic regression analysis in system identification Statická a dynamická regresní analýza v identifikaci systémů

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

REGRESNÍ ANALÝZA NESTACIONÁRNÍCH EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD

MACROECONOMIC MODELLING OF THE CZECH ECONOMY USING COINTEGRATION VECTOR AUTOREGRESSION

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka

INFORMACE O SPOLEČNOSTI k 30. červnu 2017

ANALÝZA DLOUHODOBÝCH VAZEB NA ČESKÉM TRHU ÚVĚRŮ

THE INFLUENCE OF SELECT BANKING SECTOR INDICATORS ON THE ECONOMIC GROWTH OF THE EUROZONE COUNTRIES

Ekonomické předstihové ukazatele: nástroj krátkodobé predikce

FUZZY ANALÝZA SLOŽITÝCH NEURČIÝCH SOUSTAV - II

7. TRANSFORMÁTORY. 7.1 Štítkové údaje. 7.2 Měření odporů vinutí. 7.3 Měření naprázdno

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

1 Úvod. 1 Tento příspěvek je částí analýzy (odborné statě) Maastrichtská konvergenční kritéria (Šimíková (2003)), jenž

Obsah přednášky. 1. Principy Meta-learningu 2. Bumping 3. Bagging 4. Stacking 5. Boosting 6. Shrnutí

STIPENDIJNÍ ŘÁD OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ

INFORMACE O SPOLEČNOSTI k 30. září 2017

Měření indukčností cívek

Makrozátěžové testy sektoru penzijních společností 1

Geometrická zobrazení

Vývoj sledovaného ukazatele v letech v ČR (NZ_C) a v SR (NZ_S) uvádí obrázek 1, pro srovnání je uveden i vývoj v celé EU-28 (NZ_EU).

rozvahový den:

ANALÝZA CENOVÝCH INTERAKCÍ MEZI ČESKÝM A SVĚTOVÝM TRHEM S POTRAVINÁŘSKOU PŠENICÍ

Pravděpodobnost a statistika

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem "restart". To oceníme při opakovaném použití dokumentu.

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)

9 Skonto, porovnání různých forem financování

FORUM STATISTICUM SLOVACUM 7/

SEMINÁRNÍ PRÁCE Z 4ST432 Tereza Michlíková (xmict05) ZS 06/07

pracovní verze pren "Glass in Building", v níž je uveden postup výpočtu

dat Robust ledna 2018

DOPAD ZÍSKÁNÍ NOVÝCH LÉKAŘSKÝCH POZNATKŮ NA NADĚJI DOŽITÍ U OSOB S CELIAKIÍ A SROVNÁNÍ S NADĚJÍ DOŽITÍ CELKOVÉ POPULACE

dokumentu: Proceedings of 27th International Conference Mathematical Methods in

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Nesoulad mezi režimem měnového kurzu a monetární politikou

Testování hypotéz. December 10, 2008

PŘÍSPĚVEK K PROBLEMATICE ROZDĚLOVACÍCH KOEFICIENTŮ V NIKLOVÝCH SLITINÁCH. Adam Pawliczek, Jana Dobrovská, Hana Francová, Věra Dobrovská

Difuze v procesu hoření

Název: Chemická rovnováha II

Nerovnovážné modely a jejich využití pro trh úvěrů

ENGLE ROBERT F., GRANGER CLIVE W. J.

Buckinghamův Π-teorém (viz Barenblatt, Scaling, 2003)

Analýza investičních pobídek v České republice

Cvičení 9 dekompozice časových řad a ARMA procesy

Aplikovaná ekonometrie 7. Lukáš Frýd

ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU

MOMENT SETRVAČNOSTI. Obecná část Pomocí Newtonova pohybového zákona síly můžeme odvodit pohybovou rovnici pro rotační pohyb:

Penzijní plán č. 8 transformovaného fondu Stabilita ČSOB Penzijní společnosti, a. s., člena skupiny ČSOB

Základy sálavého vytápění Přednáška 8

Analýza nerovnoměrnosti rozdělení hrubé přidané hodnoty podniků polní výroby

INFORMACE O SPOLEČNOSTI k 30. červnu 2019

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

ANALÝZA NÁSTROJŮ ZEMĚDĚLSKÉ DOTAČNÍ POLITIKY APLIKACE PRODUKČNÍCH FUNKCÍ

Pavel Seidl 1, Ivan Taufer 2

Ekonomické determinanty vojenských výdajů kauzální analýza 1

Ekonomické èasové øady. doc. Ing. Josef Arlt, CSc. Ing. Markéta Arltová, Ph.D. Vlastnosti, metody modelování, pøíklady a aplikace

Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2013/2014. CvičenievR-kuI.:ARIMAmodely p.1/15

G( x) %, ν%, λ. x, x, N, N nezáporné přídatné proměnné, ( ) 2 Matematické programování

SYLABUS PŘEDMĚTU PREZENČNÍ STUDIUM Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Platnost akreditace do Kód studijního

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

Konstrukce trojúhelníků II

Metoda konjugovaných gradientů

Modely pro nestacionární časové řady

Reprezentace přirozených čísel ve Fibonacciho soustavě František Maňák, FJFI ČVUT, 2005

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu.

Karta předmětu prezenční studium

PENZIJNÍ PLÁN A STATUT

Technická efektivnost ekologického zemědělství České republiky

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Makroekonomie B. Marian Lebiedzik Pavel Tuleja Katedra ekonomie

PRO KURZ 5EN101 EKONOMIE 1

Informace o společnosti

7 Optická difrakce jako přenos lineárním systémem

Slezská Univerzita v Opavě. Bulletin z mezinárodní konference

Metoda backward výběru proměnných v lineární regresi a její vlastnosti

K bodům RTK v síti CZEPOS

Vnější a vnitřní rovnováha ekonomiky. Swanův diagram. Efektivní tržní klasifikace a mix hospodářské politiky.

3. Mocninné a Taylorovy řady

4. Přednáška: Kvazi-Newtonovské metody:

Modely pro nestacionární časové řady

2. STAVBA PARTPROGRAMU

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

Fiskální dopady měnové politiky

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Transkript:

PENĚŽNÍ ZÁSOBA A VÝVOJ AKCIOVÝCH TRHŮ V ČESKÉ REPUBLICE, SLOVENSKÉ REPUBLICE A VE VYBRANÝCH ZEMÍCH LUMÍR KULHÁNEK, STANISLAV MATUSZEK Doc. Ing. Lumír Kulháne, CSc., Katedra financí, OPF Karviná, SU Opava, tel. +40/596 398, e-mail: ulhane@opf.slu.cz Ing. Stanislav Matusze, Katedra financí, OPF Karviná, SU Opava, tel. +40/596 398 5, e-mail: matusze@opf.slu.cz Abstrat Cílem příspěvu je zjistit, zda existuje dlouhodobý vztah mezi vývojem peněžní zásoby a cen na aciových trzích v Česé republice, Slovensé republice, Polsu a ve vybraných eonomicy vyspělých zemích za účelem posouzení významu peněžní zásoby při determinaci cen na aciových trzích. K tomuto účelu je apliován parametricý Johansenův test ointegrace pro časové řady úzce a široce vymezené peněžní zásoby na straně jedné a hlavních indexů aciových trhů na straně druhé. Výsledy umožní posoudit, zda vztah mezi peněžní zásobou a aciovými trhy se blíží více charateristiám banovně orientovaného systému nebo systému orientovanému na finanční trhy. Pro eonomiy, v nichž jsou zjištěny ointegrační vazby jsou taé vytvořeny a verifiovány vetorové modely orece chyb, teré zachycují dopad vývoje peněžní zásoby na indexy aciových trhů ve sledovaných zemích.. Klíčová slova: peněžní zásoba, indexy aciových trhů, ointegrace, Johansenův test, vetorový model orece chyby. Úvod Vztah mezi peněžní zásobou a cenami na aciových trzích je dlouhodobě předmětem zájmu eonomicé a finanční teorie a v posledním období rovněž mnohých centrálních ban, teré v transmisních mechanismech své měnové politiy stále více zohledňují anál cen finančních ativ. Od sedmdesátých let 0. století jsou mnozí eonomové jednotní v názoru, že změny množství peněz mají významný vliv na pohyb cen acií, a tedy i na pohyb aciových indexů reprezentujících tyto trhy. Kvantitativní analýzy těchto vztahů vša posytují mnohdy rozdílné výsledy, jedna s ohledem na zoumané eonomiy, jedna s ohledem na použité statisticé a eonometricé metody výzumu. Významné podněty pro nové výzumy v této oblasti přinesla evoluce eonometricých metod v 80. a 90. letech. Posytla doonalejší a efetivnější analyticé nástroje pro podrobný rozbor, zda mezi určitou dvojicí nebo množinou proměnných existuje dlouhodobá rovnovážná vazba či nioliv. Mezi taovéto nástroje patří testy ointegrace. Zjištění ointegrační vazby umožňuje vytvořit vetorový model orece chyby (VECM), do terého lze zaomponovat ja dlouhodobou úroveň rovnováhy, ta rátodobé vazby. Protože v eonomicé teorii je laden hlavní důraz na dlouhodobé relace mezi eonomicými proměnnými, vetorové modely orece chyby splňují velice dobře požadavy eonomicé teorie. Uvedené sutečnosti se staly podnětem pro tuto studii, v níž usilujeme o analýzu a porovnání vztahu mezi peněžní zásobou a aciovými trhy ve vybraných vyspělých eonomiách (USA, Británie, Švýcarso a EMU) na jedné straně a třemi novými člensými Stať byla publiována díy podpoře z grantu GAČR 40/05/758 Integrace finančního setoru nových člensých zemí EU do EMU. Samotný pojem ointegrace lze z hledisa teorie analýzy časových řad definovat jao lineární ombinaci nestacionárních časových řad, jenž je stacionární.

zeměmi EU (ČR, SR a Polso) na straně druhé. Analýzy tohoto druhu pro nové člensé země Evropsé unie jsou dosud velmi sporadicé.. Metodologie Cílem eonometricého výzumu je zjistit, zda určitá eonomicá teorie má opodstatnění v realitě, a to zejména z dlouhodobého hledisa. Koncepci ointegrace časových řad uvedl a rozpracovali zejména Granger (98, 983, 987) a Johansen (988, 990, 99, 995) Poud existuje lineární ombinace nestacionárních časových řad, terá je stacionární, pa tuto lineární ombinaci lze označit za ointegrační vetor (resp. ointegrační rovnici). 3 Vstupní fází ointegrační analýzy je testování stacionarity časových řad a zjištění řádu jejich integrace. 4 V případě nalezení ointegračního vetoru lze dále onstruovat model orece chyby. Protože v naší studii budeme zjišťovat ointegrační vazby mezi cenami acií na agregátní úrovni a peněžní zásobou, terou budou reprezentovat měnové agregáty, můžeme modely orece chyby pro změnu cen acií na agregátní úrovni (Δsp) a pro změnu úrovně měnového agregátu (Δm), představit v podobě dvou regresních rovnic: de: sp m t t spt mt, ispt, imt, t... (), spt mt, ispt, imt, t... (), δ, θ oeficienty stacionárních zpožděných (minulých) hodnot proměnných, sp, m přirozené logaritmy hodnot proměnných (aciový index, peněžní zásoba), Δsp míra výnosu aciového trhu (první diference sp), Δm míra změny nebo tempo růstu peněžního agregátu (první diference m). (sp t- φm t- ) složa (mechanismus) orece chyby. Tento postup je apliován v dalších částech příspěvu, pro publiování výsledů byl v souladu s cílem příspěvu zvolen postup reprezentovaný rovnicí (). 3. Data a proměnné Měsíční údaje o aciových indexech a peněžních agregátech pro jednotlivé země byly zísány z veřejných internetových zdrojů. Tabula představuje seznam aciových indexů a peněžních agregátů, teré byly využity v analýzách, a taé rozsah těchto časových řad. Z hledisa nedostupnosti něterých údajů, týajících se Česé republiy, Slovensa a Polsa, byl stanoven jednotný onec časových řad na říjen 005. Počáty časových řad nebyly omezeny a jsou uvedeny v tabulce. Aciové indexy jsou představovány měsíčními průměry bez dalších úprav. Měsíční hodnoty peněžních agregátů jsou sezónně očištěny. Vešeré časové řady byly nejdříve transformovány logaritmováním a malá písmena představují zlogaritmované časové řady jednotlivých aciových indexů a peněžních agregátů (byl použit přirozený logaritmus). Transformace časových řad byla provedena před vlastní analýzou časových řad z hledisa 3 Je třeba zdůraznit, že se jedná o lineární ombinaci nestacionárních časových řad, teré jsou integrovány stejným stupněm, tj. řád diferencování je u nich stejný. Testování ointegrace má líčový význam pro analýzu existence a povahy rovnovážného vztahu určitých proměnných. 4 Používány jsou zejména ADF test (Augmented Dicey Fuller) a PP test (Phillips Perron). Kromě těchto dvou záladních testů jsou dispozici testy stacionarity nové generace, ja např.np test (Ng Perron), KPSS test (Kwiatowsi Phillips Schmidt Shin), ERS test (Elliot Rothemberg Stoc) a další.

stacionarity a ointegrace. 5 Z výsledů provedených testů stacionarity časových řad vyplývá, že řádem I() jsou integrovány všechny časové řady aciových indexů a peněžní zásoby USA, Británie, ČR a Polsa. Výsledy testů stacionarity peněžní zásoby pro SR, Švýcarso a EMU jsou odlišné v závislosti na použití testu ADF a PP. Tabula : Proměnné a rozsah vzorů časových řad Zoumané období Aciové indexy Peněžní zásoba USA 959/0 005/0 SP500, DJIA M, M, MZM UK 984/04 005/0 FTSE00 M0, M4 ČR 994/04 005/0 PX50 M, M Slovenso 993/09 005/0 SAX M, M Polso 996/ 005/0 WIG M, M, M3 Švýcarso 989/0 005/0 SPI, SMI M, M, M3 EMU 986/ 005/0 ES50, ESB M, M, M3 Pozn.: ES50 = DJ EuroStoxx 50, ESB = DJ EuroStoxx Broad. Pramen: http://epp.eurostat.ec.europa.eu, http://www.yahoo.com/finance, internetové strány centrálních ban. 4. Empiricé výsledy Z hledisa naplnění cíle naší studie je líčová tabula, v níž jsou uvedeny výsledy Johansenových testů ointegrace (počet ointegračních vetorů označen jao r). Při testech ointegrace se uázaly za nejvhodnější testovací modely s úrovňovou onstantou v ointegračním vetoru. V modelu byla použita čtyři zpoždění. Tabula : Johansenovy testy ointegrace počty ointegračních vetorů Země Proměnné r Proměnné r Proměnné r USA sp500, m r = sp500, mzm r = sp500, m r = USA djia, m r = djia, mzm r = djia, m r = Británie ftse00, m0 r = ftse00, m4 r = - - ČR px500, m r = px500, m r = - - Slovenso sax, m r = 0 sax, m r = - - Polso wig, m r = wig, m r = wig, m3 r = Švýcarso spi, m r = a spi, m r = spi, m3 r = Švýcarso smi, m r = a smi, m r = a smi, m3 r = 0 EMU es50, m r = es50, m r = es50, m3 r = EMU esb, m r = esb, m r = esb, m3 r = Pozn.: r počet ointegračních vetorů, a - testovací model neobsahuje onstantu v ointegračním vetoru. Pramen: Vlastní výpočet s využitím EViews 5.. Z tabuly je zřejmé, že s výjimou Slovensa (index SAX a peněžní zásoba M) a Švýcarsa (index SMI a peněžní zásoba M3) se ve všech sledovaných zemích proázala existence jednoho ointegračního vetoru ja při použití peněžní zásoby M, ta taé M. Na 5 Charater eonomicých časových řad velice často vede logaritmicé transformaci. V našem případě je to výhodné, protože první diference zlogaritmovaných hodnot znamená míru výnosu, resp. tempo růstu nebo míru změny dané proměnné. 3

tomto záladě lze usuzovat, že existuje dlouhodobá rovnovážná vazba mezi sledovanými uazateli peněžní zásoby a vybranými aciovými indexy. 6 Existence jednoho ointegračního vetoru umožnila následně odvození vhodných modelů orece chyby (Error Correction Model) a jejich variant pro všechny sledované země. Následně byl proveden výběr nejlepšího modelu pro aždou zemi. V tabulce 3 jsou uvedeny výsledy jejich testování, včetně záladních evaluačních informací o těchto modelech. Tabula 3: Modely orece chyby (nejlepší varianty) Země a proměnné Koint. vetor β Koef. adj. R adj. F-stat. AIC Ac. ind. Pen. zás. c Log. Li. BIC USA -,3,87-0,0063 0,377 38,4-4,606 sp500 / m (0,40) (0,003) 9,77-4,58 [-8,79] [-,] Británie -0,365-4,403-0,0083 0,368 7,35-4,38 ftse00 / m0 (0,365) (0,005) 558,35-4,78 [-, [,73] ČR -,083 9,4-0,054 0,97 4,63 -,97 px50 / m (0,38) (0,07) 09,07 -,755 [-4,55] [-3,] SR 7,785-38,400 0,0030 0, 5,43 -,836 sax / m (4,78) (0,00) 39,4 -,67 4,6] [,06] Polso -,09 7,96-0,0585 0,0,38 -,69 wig / m (0,367) (0,06) 47,9 -,435 [-,97 [-,9] Švýcarso -,3 5,30-0,0389 0,064,53-3,66 spi / m (0,3) (0,04) 34,53-3,03 [-7,] [,4 EMU -,466 7,70-0,083 0,0 3,77-3,405 es50 / m (0,55) (0,0) 387,90-3,5 [-,85 [-,68] Pozn.: V ulatých závorách uvedeny hodnoty směrodatné odchyly pro ointegrační vetor a oeficient adjustace, v hranatých závorách uvedeny hodnoty t-statistiy. Pramen: Vlastní výpočet. 5. Závěr Cílem studie bylo zjistit, zda existuje ointegrační vazba mezi peněžní zásobou reprezentovanou vybranými peněžními agregáty a aciovými trhy představovanými reprezentativními aciovými indexy ve vybraných vyspělých eonomiách a třech nových člensých zemích Evropsé unie. Při zjištění ointegrační vazby byly rovněž vytvořeny modely orece chyby zachycující dlouhodobé i rátodobé vztahy a usilující o vysvětlení dopadu vývoje peněžní zásoby na aciové trhy. Předmětem analýzy nebylo modelování dopadu cen acií na peněžní zásobu. Provedené analýzy na vzorcích dat za sledovaná období proázaly existenci dlouhodobé rovnovážné vazby mezi peněžní zásobou a aciovým trhem ve všech zemích, avša závažnost 6 Toto tvrzení neznamená, že mezi uvedenými veličinami existuje jednoznačný auzální vztah. 4

tohoto vztahu považujeme za podstatně rozdílnou pro země s banovně orientovaným finančním systémem na jedné straně a tržně orientovaným finančním systémem na straně druhé. 7 V případě dvou nových člensých zemí EU (ČR a Polso) byla poněud převapivě zjištěna nižší podobnost s EMU než s USA a Británií. V případě Slovensa pa byla zjištěna pouze ointegrační vazba mezi sax a m, terá navíc měla opačný směr, tj. růst peněžní zásoby byl doprovázen polesem indexu aciového trhu. Příčiny těchto sutečností bude nutno podrobit dalšímu výzumu. Pro věrohodnější analýzu ve všech nových člensých zemích EU by vša bylo vhodné disponovat delšími časovými řadami hodnot uvažovaných proměnných. Z výsledů lze učinit i něteré další závěry. Předně byla zjištěna diametrálně rozdílná vypovídací schopnost modelů orece chyby v různých eonomiách. Jednoznačně vyšší relevantnost modelu orece chyby byla zjištěna pro USA a Británii, tj. opět pro země s tržně orientovaným finančním systémem. Dále byly zjištěny rozdílné vztahy mezi peněžními agregáty a aciovými indexy v jednotlivých nových člensých zemích EU a při analýzách chování jejich aciových trhů je nutno volit diferencovaný přístup. Modely orece chyby dále signalizují, že pro EMU a Švýcarso má vztah mezi peněžními agregáty a aciovými trhy malou signifiaci. Literatura [] ARLT, J.: Moderní metody modelování eonomicých časových řad. Praha: Grada, 999. ISBN 80-769-539-4 [] ENGLE, R. F., GRANGER, C. W. J.: Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 55, 987, str. 5-76 [3] GRANGER, C. W. J.: Some Properties of Time Series Data and their Use in Econometric Model Specification. Journal of Econometrics, 6, 98. str. -30 [4] GRANGER, C. W. J.: Co-integrated Variables and Error-Correcting Models. University of California, San Diego, Department of Economics Woring Paper: 83 3, 983 [5] JOHANSEN, S.: Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control,, 988, str. 3-54 [6] JOHANSEN, S.: Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, 59, 99, str. 55-80 [7] JOHANSEN, S.: Identifing Restrictions of Linear Equations with Applications to Simultaneous Equations and Cointegration. Journal of Econometrics, 69, 995, str. -3 [8] JOHANSEN, S., JUSELIUS, K.: Maximum Lielihood Estimation and Inference on Cointegration with Application to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 5, 990, str. 69-0 [9] KULHÁNEK, L., MATUSZEK, S.: Macroeconomic Factors and the Stoc Maret. In: LIS, S., MIKLASZEWSKI, S. (Eds.): Transformacja, Integracja, Globalizacja. Kraow: Aademia Eonomiczna, 004, str. 467-488. ISBN 83-973-7-8 [0] KULHÁNEK, L., POLOUČEK, S., STAVÁREK, D.: The Financial and Baning Sectors in Transition Countries. In: POLOUČEK, S. (Ed.): Reforming the Financial Sector in Central European Countries. Basingstoe: Palgrave Macmillan, 004, str. -30. ISBN -4039-546-6 7 Viz např. Kulháne, Polouče and Staváre (004, -). 5