Konstrukcja portfela optymalnego przy wykorzystaniu narzędzi identyfikacji chaosu w szeregach czasowych

• Autorzy: Miśkiewicz-Nawrocka M. , Zeug-Żebro K.

Warianty tytułu

EN

Construction of optimal portfolio using tools identification of chaos in time series

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ostatnich latach oprócz klasycznych metod analizy portfelowej rozwinęły się również nowe, alternatywne techniki dywersyfikacji portfela inwestycyjnego, uwzględniające np. wskaźniki analizy fundamentalnej. Nowym podejściem zaproponowanym w niniejszym opracowaniu jest zastosowanie jednej z miar identyfikacji chaosu deterministycznego, tj. największego wykładnika Lapunowa. Celem artykułu jest konstrukcja portfeli optymalnych wyznaczonych m.in. na podstawie największego wykładnika Lapunowa oraz porównanie zysków ze zbudowanych portfeli.

EN

In recent years, in addition to classical methods of portfolio analysis have been developed new, alternative diversification techniques of investment portfolio which take into account for example the indicators of fundamental analysis. A new approach proposed in the paper is the use of the measure for identifying chaos, i.e. the largest Lyapunov exponent. The paper aims to construct optimal portfolios determined based on the largest Lyapunov exponent and a comparison of the profits from the constructed portfolios.

Słowa kluczowe

PL

analiza portfelowa; największy wykładnik Lapunowa; szeregi czasowe

EN

portfolio analysis; largest Lyapunov exponent; time series

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 96
• Strony: 343--352
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Miśkiewicz-Nawrocka M.

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Zarządzania

autor

Zeug-Żebro K.

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Zarządzania

Bibliografia

• 1. Devaney R.L.: An Introduction to Chaotic Dynamical Systems. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., Redwood City 1987.
• 2. Eckmann J.P., Ruelle D.: Ergodic theory of chaos and strange attractors. Reviews of Modern Physics, vol. 57, no. 3, 1985.
• 3. Kantz H.: A robust method to estimate the maximal Lyapunov exponent of a time series. Physical Letters A, vol. 185(1), 1994, p. 77-87.
• 4. Kantz H., Schreiber T.: Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press, 2004 (second edition).
• 5. Li T.Y., Yorke J.A.: Period. Three Implies Chaos. American Mathematical Monthly, vol. 82, 1975, p. 985-992.
• 6. Markowitz H.: Portfolio Selection. Journal of Finance, 1952, p. 77-91.
• 7. Miśkiewicz-Nawrocka M.: Zastosowanie wykładników Lapunowa do analizy ekonomicznych szeregów czasowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2012.
• 8. Nowiński M.: Nieliniowa dynamika szeregów czasowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2007.
• 9. Orzeszko W.: Identyfikacja i prognozowanie chaosu deterministycznego w ekonomicznych szeregach czasowych. Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Warszawa 2005.
• 10. Rosenstein M.T., Collins J.J., De Luca C.J.: A practical method for calculating largest Lyapunov exponents from small data sets. Physica D, vol. 65, 1993, p. 117-134.
• 11. Tarczyński W.: Ocena efektywności metod analizy portfelowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie za lata 2001-2013. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, nr 761, Finanse, rynki finansowe, ubezpieczenia, nr 60, Szczecin 2013, s. 537-550.
• 12. Tarczyński W.: Fundamentalny portfel papierów wartościowych. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2002.
• 13. Zawadzki H.: Chaotyczne systemy dynamiczne. Elementy teorii i wybrane zagadnienia ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 1996.
• 14. Zeug-Żebro K., Dębicka J., Kuśmierczyk P., Łyko J.: Wybrane modele matematyczne ekonomii. Decyzje i wybory, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2013.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).