The main purpose of the paper was to investigate the properties of a particular type of price duration process, analysed on the field of modelling transaction data. We considered duration between changes in direction of trend for the price processes and consider the problem of stability of the relative explanatory power of a class of ACD models with respect to the seasonality adjustment. We report model ranking on the basis of information criteria and discuss its sensitivity with respect to the seasonality adjustment procedure elaborated on the basis of nonparametric Nadaraya and Watson regression.

Przedmiotem badań są dane o wysokiej częstotliwości opisujące kształtowanie się czasu trwania zmiany kierunku cen akcji. Do analizy odstępów czasu pomiędzy dwoma kolejnymi zdarzeniami transakcyjnymi, polegającymi na zmianie trendu cenowego akcji, wykorzystuje się modele warunkowego czasu trwania (ang. Autoregressive Conditional Duration, ACD). Jednym z celów niniejszej pracy jest zbudowanie rankingu modeli ACD ze względu na ich jakość dopasowania. W artykule zbadano wpływu procedury odsezonowania na zmianę pozycji modeli w rankingu. W celu uwzględnienia efektu wewnątrzdziennej sezonowości zastosowano nieparametryczną regresję Nadar ay a i Watsona z funkcją jądrową normalną. Aby potwierdzić poprawność zbudowanych rankingów dla danych odsezonowanych i tych bez efektu cykliczności, przeprowadzono weryfikację statystyczną przy pomocy testów t-Studenta oraz testu ilorazu wiarygodności.