Comparison of profits of effective portfolios with non-effective portfolios taking into account the fuzzy approach

• Autorzy: Pośpiech Ewa

Identyfikatory

DOI

10.29119/1641-3466.2021.150.15

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Purpose: The aim of the article is to compare the results of the constructed effective portfolios and non-effective portfolios build on the basis of the value of the indicator constituting a synthetic assessment of decision variants. Design/methodology/approach: The article uses the multi-criteria TOPSIS method in the standard and fuzzy approach. It was used to evaluate listed companies that were examined in terms of selected fundamental and market characteristics. Taking into account the fuzzy method made it possible to treat the values of criteria from three years as triangular fuzzy numbers, and the values of the measure on the basis of which the ranking was created were also used to build non-effective portfolios. Findings: A multi-criteria evaluation of selected listed companies was performed and, on the basis of the obtained rankings, the sets constituting the basis for the construction of effective and non-effective portfolios were selected. The designated effective portfolios (after pre-selection using the FTOPSIS method) were in most cases more profitable than the market portfolio, while the non-effective portfolios, using TOPSIS as the pre-selection method, were (with one exception) more profitable than the effective portfolios. Research limitations/implications: It was not possible to unequivocally recommend the approach used, although the results appear promising. Practical implications: Taking into account the proposed approach, one can methodically build more profitable and more attractive portfolios. Originality/value: Non-standard approach to criteria assessments and the use of metacriterion values to determine the portfolio structure. The considerations may be of interest to stock market investors.

Słowa kluczowe

EN

effective portfolio; fuzzy TOPSIS; multi-criteria problem; non-effective portfolios

PL

portfel efektywny; rozmyte TOPSIS; problem wielokryterialny; nieefektywne portfele

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2021
• Tom: z. 150
• Strony: 199--212
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz.

Twórcy

autor

Pośpiech Ewa

• Economic University in Katowice

• https://orcid.org/0000-0001-5015-8875

Bibliografia

• 1. Chen, C.T., and Hung, W.Z. (2009). A New Decision-Making Method for Stock Portfolio Selection Based on Computing with Linguistic Assessment. Journal of Applied Mathematics and Decision Science. doi: http://dx.doi.org/10.1155/2009/897024.
• 2. Ece, O., and Uludag, A.S. (2017). Applicability of Fuzzy TOPSIS Method in Optimal Portfolio Selection and an Application in BIST. International Journal of Economics and Finance, 9(10), 107-127. doi: https://doi.org/10.5539/ijef.v9n10p107.
• 3. http://infostrefa.com/infostrefa/pl/archiwum, 15.09.2020.
• 4. Hwang, C. L., and Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Application. Berlin: Springer Verlag.
• 5. Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh Lotfi, F., and Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS Method for Decision-making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181(2), 1544-1551. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2006.02.057.
• 6. Jajuga, K., and Jajuga, K. (2015). Inwestycje – Instrumenty finansowe. Aktywa niefinansowe. Ryzyko finansowe. Inżynieria finansowa. Warszawa: PWN.
• 7. Kazemi, A., Sarrafha, K., and Bedel, M. (2014). A hybrid fuzzy decision making method for a portfolio selection: A case study of Tehran Stock Exchange. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 18(3), 335-354. doi: http://dx.doi.org/10.1504/ IJISE.2014.065537.
• 8. Lai, Y.J., Liu, T.Y., and Hwang C.L. (1994). TOPSIS for MODM. European Journal of Operational Research, 76(3), 486-500. doi: http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(94) 90282-8.
• 9. Leszczyński, Z. (2004). Analiza ekonomiczno-finansowa spółki. Warszawa: PWE.
• 10. Liu, Y.J., Zhang, W.G., and Xu, W.J. (2012). Fuzzy multi-period portfolio selection optimization models using multiple criteria. Automatica, 48(12), 3042-3053. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2012.08.036.
• 11. Markowitz, H.M. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91. doi: http://dx.doi.org/10.2307/2975974.
• 12. Mayo, H.B. (2014). Inwestycje. Warszawa: PWN.
• 13. Nguyen, T.T., and Gordon-Brown, L.N. (2012). Fuzzy Numbers and MCDM Methods for Portfolio Optimization. International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, 6(12), 1593-1605.
• 14. Pośpiech, E. (2017a). Multi-criteria fuzzy modelling in the issue of portfolio selection. In: M. Čulik (ed.), Financial Management of Firms and Financial Institutions 2017. Proceeding (Part III) (pp. 700-707). Ostrava: VŠB-TU.
• 15. Pośpiech, E. (2017b). Rozmyte modelowanie we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych. Organizacja i Zarządzanie, 113, 375-384.
• 16. Pośpiech, E. (2018). The Risk of Multi-Criteria Portfolios Taking into Account the Fuzzy Approach. In: M. Čulík (ed.), Managing and Modelling of Financial Risks. 9th International Scientific Conference – Proceedings (Part 2) (pp. 411-418). Ostrava: VŠB-TU.
• 17. Pośpiech, E. (2020a). Modelowanie nieostre w wielokryterialnym wspomaganiu decyzji inwestycyjnych. Katowice: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego.
• 18. Pośpiech, E. (2020b). The Multi-criteria Fuzzy Approach to Building and Evaluating Effective Portfolios. Organizacja i Zarządzanie, 144, 397-407.
• 19. Pośpiech, E., and Mastalerz-Kodzis, A. (2015). Wybór metody wielokryterialnej do wspomagania decyzji inwestycyjnych. Organizacja i Zarządzanie, 86, 379-388.
• 20. Pośpiech, E., and Mastalerz-Kodzis, A. (2016). Zastosowanie metody TOPSIS w ujęciu rozmytym do selekcji walorów giełdowych. Organizacja i Zarządzanie, 96, 395-404.
• 21. Raei, R., Bahrani Jahromi, M. (2012). Portfolio optimization using a hybrid of fuzzy ANP, VIKOR and TOPSIS. Management Science Letters, 2, 2473-2484. doi: http://dx.doi.org/ 10.5267/j.msl.2012.07.019.
• 22. Roszkowska, E., Wachowicz, T. (2013). Metoda TOPSIS i jej rozszerzenia – stadium metodologiczne. In: T. Trzaskalik (ed.), Analiza wielokryterialna. Wybrane zagadnienia (pp. 11-40). Katowice: Uniwersytet Ekonomiczny.
• 23. Sprawozdania finansowe rozważanych spółek z lat 2015-2017. Retrieved from: http://www.money.pl/gielda/spolki-gpw/, 15.09.2020.
• 24. Tarczyński, W. (2001). Rynki kapitałowe. Metody ilościowe. Warszawa: Polska Agencja Wydawnicza PLACET.
• 25. Tarczyński, W. (2002). Fundamentalny portfel papierów wartościowych. Warszawa: PWE.
• 26. Trzaskalik, T. (ed.) (2006). Metody wielokryterialne na polskim rynku finansowym. Warszawa: PWE.
• 27. Trzaskalik, T. (ed.) (2014). Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Warszawa: PWE.
• 28. Tyran, M.R. (2001). Wskaźniki finansowe. Kraków: Oficyna Ekonomiczna.
• 29. www.bankier.pl, 15.09.2020.
• 30. www.gpw.pl, 15.09.2020.