Liniowe modele wyboru wielookresowych strategii inwestycyjnych

• Autorzy: Gluzicka A.

Warianty tytułu

EN

Linear models of selection multiperiod investment strategies

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Problem wyboru portfela dla przypadku inwestycji wielookresowych najczęściej związany jest z wykorzystaniem metod stochastycznych i heurystycznych. Proces konstrukcji portfeli wielookresowych można jednak uprościć stosując takie miary ryzyka, które są sprowadzalne do postaci liniowej. W artykule przedstawione zostały modele konstrukcji wielookresowych strategii inwestycyjnych, które można zastosować wykorzystując algorytmy programowania liniowego. Zaproponowane modele zastosowane zostały do wybranych danych z Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.

EN

The problem of multi-period portfolio selection usually is connected with using the stochastic or heuristic methods. This process can be simplified by application these measure of risk which we can transform to the linear form. In the article the models to construction the multi-period investment decision with linear measure of risk were presented. Proposed models were applied to selected data of the Warsaw Stock Exchange.

Słowa kluczowe

PL

wielookresowe portfele inwestycyjne; liniowe miary ryzyka inwestycyjnego

EN

multi-period investment portfolio; linear measure of investment risk

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2015
• Tom: z. 86
• Strony: 295--305
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Gluzicka A.

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Informatyki i Komunikacji

Bibliografia

• 1. Konno H., Yamazaki H.: Mean-absolute deviation portfolio optimization model and its applications to Tokyo stock market, “Management Science”, No. 37, 1991, p. 519-531.
• 2. Ogryczak W.: Modele programowania liniowego w optymalizacji portfela inwestycji, [w:] T. Trzaskalik (red.): „Modelowanie Preferencji a Ryzyko’03”, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 2003, s. 435-455.
• 3. Pflug G.C.: Some remarks on the value-at-risk and conditional value-at-risk, [in:] S. Uryasev (ed.): “Probabilistic Constrained Optimization: Methodology and Applications”, Kluwer Academic Publishers, Norwell 2000.
• 4. Rockafellar R.T., Uryasev S.: Optimization of conditional value-at-risk, “Journal of Risk”, No. 2, 2000, p. 21-41.
• 5. Shalit H., Yitzhaki S.: The Mean - Gini Efficient Portfolio Frontier, “The Journal of Financial Research”, Vol. XXVII, 2005, p. 59-75.
• 6. Yitzhaki S.: Stochastic dominance, mean variance and Gini’s mean difference, “American Economic Review”, No. 72, 1982, p. 178-185.
• 7. Yu M., Takahashi S., Inoue H., Wang S.: Dynamic portfolio optimization with risk control for absolute deviation model. “European Journal of Operational Research”, No. 201, 2010, p. 349-364.