PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 1 | nr 9 | 87--101
Tytuł artykułu

Zadanie maksymalizacji satysfakcji inwestora z portfela inwestycyjnego

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
The Task of Maximising the Satisfaction from on Inwestor's Investment Portfolio
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Problem wyboru portfela inwestycyjnego jest szeroko omawiany w literaturze przedmiotu zarówno na podstawie analiz stochastycznych jak i przy użyciu aparatu teorii zbiorów rozmytych. Najczęściej stosowanym kryterium jest maksymalizacja zysku i jednoczesna minimalizacja ryzyka. Badania empiryczne przeprowadzane wśród inwestorów pokazały, że nie zawsze postępują oni zgodnie z tą zasadą. Inwestorzy indywidualni oceniają zyski i niepewność w świetle indywidualnych oczekiwań, w dużej mierze opierając się na emocjach i intuicji. W niniejszej pracy zaproponowany zostanie autorski model wyboru portfela inwestycyjnego z zastosowaniem miary satysfakcji. Do formalnego opisu użyto rozmytej stopy zwrotu w ujęciu teorii wiarygodności. Prezentowany model zakłada, że inwestor maksymalizuje poziom satysfakcji z inwestycji rozumianej jako podobieństwo wiarygodności wystąpienia danych stóp zwrotu i oczekiwań inwestora. Model zilustrowany zostanie przykładami liczbowymi. (abstrakt oryginalny)
EN
The problem of selecting an investment portfolio has been widely discussed in the literature, based on both a stochastic analysis as well as a fuzzy set theory framework. The most commonly used criterion is to maximize profi t while minimizing risk. Empirical studies conducted among investors have shown that they do not always act in accordance with this principle. Individual investors assess the gains and uncertainty in the light of individual expectations, largely based on emotion and intuition. In this paper a new investment portfolio selection model will be proposed based on the measure of satisfaction. A formal description of the fuzzy environment is used based on the rate of return. Th is model assumes that an investor maximizes their level of satisfaction with an investment, understood as the similarity between the reliability of the fuzzy returns and the investor's expectations. Th e model is illustrated with mathematical examples to illustrate the optimization idea and compare it to the mean-variance model. (original abstract)
Rocznik
Tom
1
Numer
Strony
87--101
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Bibliografia
  • Bachmann, K., Hens T. , 2008, Behavioral Finance for Private Banking, John Wiley and Sons, Chichester.
  • Bouchon-Meunier, B., Rifqi, M., Bothorel, S., 1996, Towards General Measures of Comparison of Objects, Fuzzy Sets System, vol. 84(2), s. 143-153.
  • Bygrave, W.D., Hofer, Ch.W., 1991, Th eorizing about Entrepreneurship, Entrepreneurship Th eory and Practice, vol. 16, s. 13-22.
  • Cross, V.V., Sudkamp, T.A., 2002, Similarity and Compatibility in Fuzzy Set Th eory: Assessment and Applications, Physica-Verlag Heidelberg.
  • Huang, X., 2006, Fuzzy Chance-constrained Portfolio Selection, Applied Mathematics and Computation, vol. 177(2), s. 500-507.
  • Huang, X., 2007, Portfolio Selection with Fuzzy Returns, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, vol. 18(4), s. 383-390.
  • Huang, X., 2008a, Mean-Entropy Models for Fuzzy Portfolio Selection, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 16, s. 1096-1101.
  • Huang, X., 2008b, Mean-semivariance Models for Fuzzy Portfolio Selection, Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 217(1), s. 1-8.
  • Kaufmann, A., 1975, Introduction to the Th eory of Fuzzy Subsets, Academic Press.
  • Kotler, P., 1967, Marketing Management: Analysis, Planning, and Control, Prentice-Hall.
  • Li, X., Qin, Z., Kar, S.,2010, Mean-variance-skewness Model for Portfolio Selection with Fuzzy Returns, European Journal of Operational Research, 202(1), s. 239-247.
  • Li X., Qin Z., Yang, L., 2010, A Chance-constrained Portfolio Selection Model with Risk Constraints, Applied Mathematics and Computation, 217(2), s. 949-951.
  • Liu.,B., 2004, Uncertainty Th eory: an Introduction to Its Axiomatic Foundations, Springer.
  • Liu, B., Liu, Y.K., 2002, Expected Value of Fuzzy Variable and Fuzzy Expected Value Models, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, no. 10, s. 445-450.
  • Nahmias, S.,1978, Fuzzy Variables, Fuzzy Sets and Systems, vol. 1(2), s. 97-110.
  • Markowitz, H., 1952, Portfolio Selection, Journal of Finance, vol. 7, s. 77-91.
  • Peng, J., Mok, H.M.K., Tse. W.M., 2005, Credibility Programming Approach to Fuzzy Portfolio Selection Problems, Proceedings of 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, vol. 4.
  • Tversky, A., 1977, Features of Similarity, Psychological Review, vol. 84, s. 327-352.
  • Zadeh, L.A., 1965, Fuzzy Sets, Information and Control, vol.8(3), s. 338-353.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171264383

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.