Wykorzystanie metod analizy falkowej do mierzenia efektywności polisy inwestycyjnej

• Autorzy: Monika Hadaś-Dyduch

Warianty tytułu

Using methods of the wavelet analysis to measure eff ectiveness of the investment policy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Autorka artykułu efektywność inwestycji skierowała w stronę polisy inwestycyjnej należącej do klasy inwestycji alternatywnych, czyli inwestycji, których pozytywny wynik nie zależy od ciągłych pozytywnych wzrostów na rynkach giełdowych.Wycenę polisy inwestycyjnej jako ocenę efektywności inwestycji przeprowadziła na podstawie autorskiego modelu integrującego sieci neuronowe i analizę falkową. Skoncentrowała się w szczególności na wskaźniku polisy inwestycyjnej, na jego predykcji w dniu zapadalności polisy inwestycyjnej. Zaprezentowała również oszacowanie polisy w różnych wariantach w zależności od kształtowania się wskaźnika polisy.(abstrakt oryginalny)

EN

The author has directed investment effectiveness towards the investment policy which belongs to the group of alternative investments, i.e. those whose positive result does not depend on continuous positive increases on stock exchange markets. She has conducted valuation of the investment policy as the assessment of investment's effectiveness on the basis of her own model which integrates neuronal networks and wavelet analysis. In particular, she has focused on the ratio of investment policy, on its projection as of the investment policy maturity date. She has also presented policy estimates in various options, depending on the value of the policy ratio. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Inwestycje; Efektywność; Analiza falkowa

EN

Investment; Effectiveness; Wavelet analysis

• Czasopismo: Wiadomości Ubezpieczeniowe
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 1
• Strony: 37-48

Twórcy

autor

Monika Hadaś-Dyduch

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Białasiewicz T., Falki i aproksymacje, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000.
• Bruzda J., The Haar Wavelet Transfer Function Model and Its Applications, Dynamic econometric Models, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, 2011.
• Dyduch M., Zastosowanie sieci falkowo-neuronowej do predykcji ekonomicznych szeregów czasowych, w: Prognozowanie w zarządzaniu firmą, praca zbiorowa pod redakcją naukową Pawła Dittmanna i Joanny Krupowicz, Prace Naukowe UE we Wrocławiu, Wydawnictwo UE we Wrocławiu, Wrocław 2006.
• Dyduch M., Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji inwestycyjnych, w: Inwestowanie na rynku kapitałowym, Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania nr 10, Wydawnictwo: Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2008.
• Dyduch M., Współczynniki transformaty falkowej jako narzędzie generujące prognozę przedziałową szeregów czasowych, w: Modelowanie preferencji a ryzyko'10, praca zbiorowa pod redakcją naukową Tadeusza Trzaskalika, Prace Naukowe UE, Wydawnictwo UE, Katowice 2010.
• Gençay R.F., Selçuk F., Whitcher B., An Introduction to Wavelets and Other Filtering Methods in Finance and economics, Academic Press, San Diego 2002.
• Jajuga K., Jajuga T., Instrumenty finansowe, aktywa niefinansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa, PWN 2011 (copyright 2006).
• Percival D.B., Walden A.T., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press, Cambridge 2000.
• Ramsey J.B., The Contribution of Wavelets to the Analysis of Economic and Financial Data, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 1999, Series A, 357, 2593-2606.
• Ramsey J.B., Lampart C., The Decomposition of economic Relationships by Time Scale Using Wavelet,Expenditure and Income, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 1998 3(1), 23-42.
• Schleicher Ch., An Introduction to Wavelets for Economistc, Workin Paper, Bank of Canada, 2002-3.
• Talaga L., Zieliński Z., Analiza spektralna w modelowaniu ekonometrycznym, PWN, Warszawa 1986.