Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: wybór portfela

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metody znajdowania portfela efektywnego dla semiwariancji

Rutkowska-Ziarko A.

Badania Operacyjne i Decyzje

2005

nr 3-4

63-83

W klasycznym modelu Markowitza ryzyko mierzone jest wariancją stóp zwrotu. Pewną wadą wariancji jako miary ryzyka jest jednakowe traktowanie odchyleń ujemnych i dodatnich od oczekiwanej stopy zwrotu. Dla mierzenia tylko odchyleń ujemnych Markowitz zdefiniował semiwariancję. Jednak znalezienie portfela o minimalnej semiwariancji jest znacznie trudniejsze niż znalezienie portfela o minimalnej wariancji. Najstarszą metodą znajdowania portfeli optymalnych dla semiwariancji była zaproponowana przez Markowitza w 1959 roku metoda ścieżki krytycznej. Metoda ta była bardzo skomplikowana, dlatego poszukiwano uproszczonych metod znajdowania rozwiązania quasi-optymalnego. Metody quasi-optymalne bazują na mieszanych dolnych momentach cząstkowych. Są one do dziś stosowane w praktyce. Ich zaletą jest możliwość wykorzystania jednego z wielu gotowych programów służących do optymalizacji kwadratowej bądź nieliniowej. Niestety otrzymane rozwiązanie jest quasi-optymalne i nie wiadomo jak bardzo odbiega od rozwiązania optymalnego. W celu budowy portfeli optymalnych w sensie minimalnej semiwariancji od założonej stopy zwrotu, pojawiła się więc konieczność sformułowania nowej metody, która dawałaby rozwiązanie optymalne, a jednocześnie była prosta i łatwa do zaprogramowania.

In the classic Markowitz model, risk is measured by the return rates variance. However, equal treatment of negative and positive deviations from the expected return rate is a slight shortcoming of variance as the risk measure. Markowitz defined semi-variance to measure the negative deviations only. However, finding the portfolio with minimum semi-variance is much more difficult than finding a portfolio with minimum variance. The critical line method proposed by Markowitz in 1959 was the oldest method for finding optimum portfolios for semi-variances. That method was highly complicated and as a consequence the search for methods of finding a quasi-optimum solution continued. Quasi-optimum solutions are based on the co-lower partial moments. Until today they find application in practice. Their advantage is that it is possible to use one of many available software packages for square or non-linear optimization. Unfortunately, the solution obtained is quasi optimal and it is not known how far it deviates from the optimum solution. As a consequence, the need to formulate a new method that could offer optimum solution and at the same time would be simple and easy for software design as a mean to select optimum portfolios with the minimum semi-variance from the assumer return rate appeared.